Large Language Models as Psychological Simulators: A Methodological Guide

📄 arXiv: 2506.16702v1 📥 PDF

作者: Zhicheng Lin

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL, cs.HC

发布日期: 2025-06-20

💡 一句话要点

提出使用大型语言模型作为心理模拟器以解决研究方法不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 心理模拟器 认知建模 心理学研究 方法论指导

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对大型语言模型在心理学研究中的系统性指导，导致研究者难以有效利用其潜力。
  2. 论文提出了一个框架，利用LLMs模拟心理角色和认知过程，强调心理学基础的人格开发和模型行为的验证。
  3. 通过整合新兴实证证据，论文帮助研究者识别和应对LLMs在心理研究中的挑战，提升研究的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）为心理学和行为研究提供了新兴机会，但缺乏方法论指导。本文提供了一个框架，利用LLMs作为心理模拟器，主要应用于模拟角色和人格以探索多样化情境，以及作为计算模型研究认知过程。我们提出了开发心理学基础的人格的方法，超越人口统计类别，并提供了与人类数据验证的策略，应用案例包括研究难以接触的人群和原型研究工具。在认知建模方面，我们综合了探测内部表征的新兴方法、因果干预的技术进展，以及将模型行为与人类认知关联的策略。我们还讨论了包括提示敏感性、训练数据截止的时间限制和超越传统人类受试者审查的伦理考量等挑战。整个框架整合了关于LLM性能的新兴实证证据，帮助研究人员应对这些挑战，利用LLM在心理研究中的独特能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在心理学研究中应用的缺乏系统性指导的问题，现有方法在角色模拟和认知建模方面存在不足。

核心思路：论文提出利用LLMs作为心理模拟器，通过开发心理学基础的人格和探测认知过程，提供更为精准的研究工具和方法。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：角色和人格模拟，以及认知建模。角色模拟模块通过心理学理论构建人格，认知建模模块则探讨模型行为与人类认知的关系。

关键创新：最重要的创新在于提出了超越传统人口统计学的心理学基础人格开发方法，并结合了因果干预技术，增强了模型的心理学适用性。

关键设计：在关键设计上，论文强调了与人类数据的验证策略，并探讨了提示敏感性和时间限制等因素对模型性能的影响。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

📊 实验亮点

论文通过系统性的方法论框架，展示了如何有效利用LLMs进行心理学研究，强调了心理学基础的人格开发和模型行为验证的必要性。具体实验结果尚未披露，但框架的提出为未来研究提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括心理学实验设计、行为研究和社会科学等。通过利用大型语言模型，研究者可以更有效地模拟复杂的心理现象，提升研究的可及性和有效性，未来可能推动心理学研究方法的变革。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) offer emerging opportunities for psychological and behavioral research, but methodological guidance is lacking. This article provides a framework for using LLMs as psychological simulators across two primary applications: simulating roles and personas to explore diverse contexts, and serving as computational models to investigate cognitive processes. For simulation, we present methods for developing psychologically grounded personas that move beyond demographic categories, with strategies for validation against human data and use cases ranging from studying inaccessible populations to prototyping research instruments. For cognitive modeling, we synthesize emerging approaches for probing internal representations, methodological advances in causal interventions, and strategies for relating model behavior to human cognition. We address overarching challenges including prompt sensitivity, temporal limitations from training data cutoffs, and ethical considerations that extend beyond traditional human subjects review. Throughout, we emphasize the need for transparency about model capabilities and constraints. Together, this framework integrates emerging empirical evidence about LLM performance--including systematic biases, cultural limitations, and prompt brittleness--to help researchers wrangle these challenges and leverage the unique capabilities of LLMs in psychological research.