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本文比较了结构主题模型（STM）和BERTopic在分析简短开放式调查回答中的表现，发现采用上下文增强的BERTopic在主题连贯性和可解释性方面表现更佳，而STM在推断性协变量分析方面提供更强支持。
本文介绍了QuestBench，这是一个由学生构建的基准，用于评估人文和社会科学领域的深度研究系统。结果显示，即使是像GPT-5.5这样的先进系统也只能通过57.58%的问题，突显了可信度方面的失败。
介绍了一种名为“人格工程”的方法论，该方法利用AI代理基于人际环状模型对谈判者人格进行参数化、操控和评估，从而能在谈判理论中进行受控实验。
本文提出一个五阶段框架，将大型语言模型整合到调查研究中，以应对回复率下降、样本偏差和欺诈性完成等问题。基于2024年米尔顿飓风调查数据，作者提出了一种理论知情的LLM（A-TLM），在缺失数据场景中优于经典插补方法，并通过基于事实的拒答机制展示了可控的幻觉风险。
本文利用大语言模型分析 Reddit 的 r/ChangeMyView 板块中的说服动态和极化现象，发现共情对齐能增加信念改变的可能性，而正面反驳则会降低这种可能性。
本文介绍了合成讨论生成（SDG），一种新颖的NLP框架，用于创建模拟讨论，从而在社会科学研究中实现低成本的预实验。作者证明，较小的量化模型（7B-8B参数）可以以比GPT等专有模型低44倍的成本生成有效的模拟，并将该框架应用于评估在线讨论中的LLM引导者。
OpenAI 发布了 GABRIEL，这是一个开源工具包，利用 GPT 将非结构化的定性数据（文本、图像）转换为定量测量，供社会科学家和经济学家使用。该工具通过自动化重复的标注任务，使研究人员能够更高效地分析大规模的定性数据集，同时保留人类数据的丰富性。
OpenAI主张AI安全研究中的价值对齐需要社会科学家的帮助，以解决人类认知偏差和不一致如何影响用于训练AI系统的数据的问题。该组织提议通过仅涉及人类的实验方法来发现对齐问题，然后再部署机器学习解决方案。