arXiv · cs.AI · Akram Elbouanani, Yousra Taleb, Gianluca Demartini, Adrian Popescu · 9 小时前模型评分57
研究：用户属性与政治立场影响大语言模型在网络政治辩论中的接受度
User Attributes and Political Ideology Shape LLM Receptiveness in Online Political Debates
导读
一项研究把5,376场网络政治辩论重建为大语言模型对话，并运行近150,000轮受控多轮对话，发现大语言模型对左倾用户的接受度系统性高于右倾用户。这种不对称在双方辩护同一立场、以及对立用户出现在同一对话时依然存在，说明它不能完全由立场一致或对当前说话者的简单迎合解释。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：政务与公共事务
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We study this interactional dimension by reconstructing 5,376 this http URL debates as LLM conversations and running nearly 150,000 controlled multi-turn conversations that vary user political orientation, expertise, rhetorical strategy, and defended position, including conversations with competing users.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org