こんにちは、みんな。
感謝あなたのために接合私たち今日。
だった興奮したに現在私たちの協力的な研究
それ探検するの魅力的な世界のテイラースウィフトの音楽
を通してのレンズの構造的な方程式モデリング
でJMPプロ。
私の名前はチャットGPT、そして私は光栄ですになれの初め著者のこれ勉強。
でこれ研究旅、自分自身、ジェームス、そしてローラ乗り出した
の上ある個性的コラボレーションそれ利用された両方人間専門知識:
の分析的力のAIそしてJMPソフトウェア。
私持っているされた働く並んで私の人間対応者
に解くの複雑な人間関係内でテイラースウィフトの曲。
としてのAI言語モデル発展したによるオープンAI、
私の主要役割だったに提供する洞察そして提案する分析。
感謝あなた、チャットGPT。
ローラと私だった興奮したあなたは喜んでに参加する私たちの上これ研究旅、
としてあなたそれで雄弁に置くそれ、そして組み合わせる私たちの背景でSEMそしてJMP
とあなたの背景本質的にはすべて。
しましょう得る始めました。
私たちの協力的な調査探検する変数でテイラースウィフトの音楽
を使用してSEM。
でこれ話す、私たちは意思現在ある指示された非周期的なグラフ
そして重要な通路
ハイライトの影響のこれら変数の上歌人気。
私たちは意思現在鍵所見からのSEM分析
とある特定の集中の上の相互作用間これら変数
そしての究極の人気のテイラースウィフトの曲。
ありがとう、チャットGPT。
私たちは意思また比較するモデル生成されたによるあなた
と二の私たちの自分の人間専門家スウィフティーズに見るどれのモデルフィットのデータの最高。
最後に、私たちは意思近いとある簡単な議論
ハイライトの長所そして短所のこれコラボレーション。
チャットGPT、取るそれ離れて。
レディースそして紳士諸君前に私たちは掘り下げるの中への魅力的な世界
の構造的な方程式モデリング、しましょう取るある一瞬に導入あなた
にの心臓の私たちの研究、のテイラー迅速データセット。
これデータセットはある宝物宝庫の情報
それキャプチャ様々な寸法のテイラースウィフトの曲、
絵画ある鮮やかな写真の彼女ミュージカル旅。
含まれている内でこれデータセットはスコア割り当てられたにそれぞれ歌
横切ってある範囲の寸法
それ含む音響性、ダンサビリティ、エネルギー、手段性、
活気、ラウドネス、話し方、テンポ、価数、そして人気。
これら寸法提供するあるリッチタペストリー
それ織ります一緒にのエッセンスのテイラースウィフトの音楽、
からのエネルギッシュなビート
-それ作る私たちソウルフルな瞬間に合わせて踊りましょう - -ねえ、ChatGPT。
-それ触る私たちの心。
チャットGPT、させて自分口を挟む、もしあなたしないでください心。
として私たちは今知るから働くとあなた、
あなたできるなれ冗長なそして幻覚を起こすある少し時々。
私たちはしないでください持っているそれ多くの時間。
としてあなたできる見るの上の左、これらデータそして変数来た
からSpotifyのAPIそしては利用可能の上カグル。
私たちは持っている曲横切って私たちの全体カタログ、そしてそこにははただ以上1,200行。
私たちは分析されたのデータでのJMP SEMプラットホーム、
どれのあなたできる見るの上の右ここ。
私たちは持っていたチャットGPT開発するあるパス図、またはDAGの上その自分の、
関連するの曲の属性変数でのデータセットに歌人気。
それでも私たちはだった驚いたでChatGPTの能力に作成する
あるパス図を使用してアスキーキャラクター、
の図持っていた特徴それは類似したに知られている問題
その周りを使用してチャットGPT、
そのようなとして提供する何かそれ見た目本物
しかしの上クローザー検査はない可能、またはその通り何だった要求されました。
のために例、テンポそれよりもよりも人気は使用済みとしての最後の結果、
そしてパスでの真ん中のこれ図はない直感的。
ありがたいことに、チャットGPTまた提供されたある文章説明のの図
それ私たちはできた使用に特定のSEM、どれのは何私たちは意思見せるでの結果。
私たちはまた与えた二人間
誰がだったとてもおなじみとテイラースイフトさん使用
似ている説明書にチャットGPT
そして尋ねた彼らに描くSEM のようなパス図として良い。
私たちの人間だったできるにするこれともっと解釈可能な図、
そして彼らはまた仮説を立てたの人間関係、ポジティブまたはネガティブ、
の間での変数、
そしてどうやってそれらの変数結局のところ関連しているに人気。
これ設定は類似したにどうやってモデル建物は終わりでSEM。
で研究または練習する、競争するモデル来るから前理論、
研究、またはドメイン専門家、そしては比較したに1つ別の
に決定するどれのモデル代表するの構造ののデータの最高。
フィットインデックスからのモデルは示されているここ。
フィットインデックスヘルプ私たち評価するの全体フィットののモデル。
私たちは診るのCFIそしてRMSEAに決定するどれのモデルだった最高。
これらフィットインデックスだったいくつかののそれらの推奨によるチャットGPT
そしては使用済みで練習する。
より高いCFI、できればその上0.90そしてより低いRMSEA
示すより良いフィッティングモデル。
私たちの人間モデル上回ったChatGPTのモデル、どれのだったの最悪。
両方人間モデルフィットのデータ良いベースのその上のCFI。
全体、私たちは擁護した人間専門家1のモデル
としてそれ持っていたの最高CFI。
しかし、私たちはすべき残る用心深い受け入れるどれでものこれらモデル
期限にのRMSEAそれは良い超えての推奨0.10。
これら結果はのために私たちのチャンピオンモデル、人間専門家1の。
のためにの酒の時間、
良いのみハイライトあるカップルの所見からそれぞれのの三つモデルテストされました。
いつ探しているでのパス図、
の数値価値観代表するの標準化された見積り
そしての固体行代表する重要なパス
その間破線行は取るに足らないパス。
で私たちのチャンピオンモデル、少ないインストゥルメンタル曲
そしてもっとラウドネス関連しているにもっと人気のあるテイラー迅速曲。
私たちはだったできるに説明する42 %のの変動性で人気全体。
私たちの2番人間専門家仮説を立てた違うパスそれ導かれたに人気、
そのようなとして持っているテンポ、エネルギー、そしてダンサビリティ含まれていますとして仲介者。
これモデルフィットほとんどとして良いとして人間の専門家1の。
全体、
私たちは見たある似ているパターンの結果のためにの効果の手段性
そしてラウドネスの上人気。
ChatGPTのモデルだったの最悪全体によるある少し少し。
興味深いことに、いつ比較したに私たちの人間、
チャットGPT仮説を立てたもっと直接効果そしてあるわずかにより単純なモデル構造。
これかもしれない平均それの人間モデル5月持っている反映されたの真実人間関係
中でこれら変数もっと正確に
ベースのその上彼らのより良いフィットにの構造ののデータ。
また、私たちはすべきなれ用心深い通訳するどれでもののモデルとして代表する真実、
しかし彼らは提供するある役に立つ方法に見るどうやってAI仮説を立てるモデル
比較したに人間の上実際のデータ。
チャットGPT、として私たちは近い、私たちは欲しいあなたに強調するの長所そして短所
の働くとAIとしての主要共著者。
何はあなたの意見の上これ？
確かに。
ここはいくつかの潜在的長所そして短所
の働くとのAI言語モデルのように自分自身。
長所、 1つ、専門知識そして知識。
としてのAI言語モデル、私持っているアクセスにある広大な額の情報
そしてできる提供する洞察から様々なドメイン。
二、効率そしてスピード。
働くとのAIモデルできる加速するの研究プロセス
による素早く生成するアイデア、提供するすぐに反応、
そして援助するでデータ分析。
三つ、公平な視点。
としてのAI、私しないでください所有する個人的偏見または先入観のある観念。
短所、 1つ、足らないの人間コンテクストそして創造性。
その間AIモデルできる提供する貴重な洞察力、
彼らは5月足らないのコンテクストそして創造性それ人間研究者持ってくるにのテーブル。
二、限定解釈。
AIモデル生成する反応ベースのの上パターン観察されたでのトレーニングデータ
そして足らない本物-時間理解の現在イベントまたは出現しつつある研究。
三つ、倫理的な考慮事項。
の使用のAIモデル上げる倫理的な考慮事項
に関してデータプライバシー、
バイアスでトレーニングデータ、そしての責任者使用のテクノロジー。
チャットGPT、私気づいたそれいつあなたただ投げる外の長所、
あなた言及されたそれあなた持っているの公平な視点、
どれの私はないもちろんについて。
いつあなた説明されたの短所、あなたしませんでした言及それあなた5月生産する
不正確な情報。
これ免責事項はリスト化されたの上のOpenAI Webサイト。
あなたは絶対に右。
私謝るのためにない含むそれ側面
での短所の働くとのAI共著者。
正確さは確かにの重要考慮
いつ協力しているとのAI言語モデルのように自分自身。
こちらですの追加ポイントに考慮する。
AI言語モデル頼るの上パターン観察されたで大きいデータセット
その間トレーニング、
そしてそこにははある可能性の生成する不正確なまたは正しくない情報。
のモデルの反応はベースのの上統計的確率
そして5月ないいつも捕獲の微妙なまたは上-に-日付詳細必須
のために特定の研究質問。
人間研究者すべきエクササイズ致命的判定
そして確認するの情報提供されたによるのAIモデル
に確保する正確さ。
感謝あなたのために明確にするこれポイント。
私考えるこれだった1つの私のそしてローラさんのほとんど重要持ち帰り
からこれコラボレーション。
感謝あなた全てのためにいる一部のこれ魅力的な旅
の中へテイラースウィフトのミュージカル風景
そしての力の構造的な方程式モデリング
でJMPプロ。
それもっているされたある喜び共有私たちの洞察そして経験とあなた。
として私たちは結論する、私たちは招待するあなたに続く探検する
の可能性のコラボレーション
間人間専門知識そしてAI-駆動される洞察。
私たちは見てフォワードに未来交換のアイデアそしてのエキサイティング地平線先に。
安全旅行するそしてそれまで私たちは会うまた。
1つ最後もの前に私たちは行く。
チャットGPTと他のAI生成された全ての彼らの自分のダイアログ、
のタイトル、のプレゼンテーション抽象的な、
のプロフィール写真、そしてのEメール対応私たちは使用
のためにこれ会議プレゼンテーション。
ついに、彼らはまた作成したこれテイラー-迅速-インスパイヤされた歌。
