研究課題
基盤研究(C)
ユーザブルセキュリティの重要性が高まる中、質問紙の設計や評価の探求が進められている。従来のセキュリティのユーザサーベイは、時間や費用の制約、プライバシーの問題、質問紙設計の難しさなどの課題がある。本研究では、これらの課題を解決するため、大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)の活用を提案する。LLMを使用して、様々な背景や属性を持つ仮想的な回答者をシミュレートすることで、質問紙のモックテストを速やかに行い、曖昧や偏りがある質問文、意図しない回答のリスクを事前に特定できる。この仮想的回答者フィードバックから実際の質問紙の理解を深めるとともに新たな発見を促進する。
