Exploring the Capability of ChatGPT to Reproduce Human Labels for Social Computing Tasks (Extended Version)

作者: Yiming Zhu, Peixian Zhang, Ehsan-Ul Haq, Pan Hui, Gareth Tyson

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-07-08

备注: Extended version of accepted short paper to ASONAM 2024. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2304.10145

💡 一句话要点

探索ChatGPT在社会计算任务中复现人工标注的能力，并提出GPT-Rater预测标注质量。

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

关键词: ChatGPT 社会计算 数据标注 大型语言模型 GPT-Rater

📋 核心要点

现有社会计算研究的数据标注成本高昂且耗时，限制了研究的范围和深度。
利用ChatGPT进行数据标注，旨在降低成本和复杂性，加速社会计算领域的研究进程。
实验表明ChatGPT在某些社会计算任务上表现良好，但性能存在差异，需要工具辅助评估其适用性。

📝 摘要（中文）

本文旨在探索利用大型语言模型（LLM）如ChatGPT来解决社会挑战的潜力，通过包容、道德和可持续的方式降低网络研究的复杂性和成本。我们使用ChatGPT重新标注了七个数据集，涵盖了与紧迫社会问题相关的主题，如COVID-19虚假信息、社交机器人欺骗、网络欺凌、标题党新闻和俄乌战争。研究结果表明，ChatGPT在处理这些数据标注任务方面表现出潜力，但也存在一些挑战。在七个数据集中，ChatGPT的平均标注F1分数为72.00%。其在标题党新闻标注方面表现出色，正确标注了89.66%的数据。然而，我们也观察到各个标签之间的性能存在显著差异。因此，我们提出了GPT-Rater，一种用于预测ChatGPT是否可以正确标注给定标注任务数据的工具。研究人员可以使用它来确定ChatGPT可能适合其标注要求的领域。我们表明GPT-Rater可以有效地预测ChatGPT的性能，在标题党新闻数据集上表现最佳，平均F1分数为95.00%。这项研究为分析开辟了新途径，并可以减少参与社会计算研究的障碍。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估ChatGPT在社会计算任务中替代人工标注的可行性。现有方法依赖于人工标注，成本高、效率低，且容易引入主观偏差。因此，需要探索一种自动化的标注方法，以降低研究成本和提高效率。

核心思路：论文的核心思路是利用ChatGPT强大的语言理解和生成能力，直接对社会计算相关的数据集进行标注。通过比较ChatGPT的标注结果与人工标注结果，评估其性能和适用性。同时，为了解决ChatGPT在不同任务上的性能差异问题，提出了GPT-Rater，用于预测ChatGPT在特定任务上的标注质量。

技术框架：整体框架包括三个主要步骤：1) 使用ChatGPT对七个社会计算数据集进行重新标注，这些数据集涵盖了COVID-19虚假信息、社交机器人欺骗、网络欺凌、标题党新闻和俄乌战争等主题。2) 将ChatGPT的标注结果与原始的人工标注结果进行比较，计算F1-score等指标，评估其性能。3) 基于ChatGPT的标注结果和数据集的特征，训练GPT-Rater模型，用于预测ChatGPT在特定任务上的标注质量。

关键创新：论文的关键创新在于提出了GPT-Rater，这是一个用于预测ChatGPT标注质量的模型。GPT-Rater可以帮助研究人员判断ChatGPT是否适合用于特定的标注任务，从而避免盲目使用带来的风险。与现有方法相比，GPT-Rater能够更有效地利用ChatGPT的标注能力，提高标注效率和质量。

关键设计：GPT-Rater的具体实现细节未知，但可以推测其输入包括数据集的特征（例如文本长度、主题等）和ChatGPT的标注结果（例如置信度、一致性等），输出是ChatGPT标注质量的预测值（例如F1-score）。模型的训练可能采用了监督学习的方法，使用人工标注结果作为ground truth。损失函数可能采用了均方误差或交叉熵损失函数。具体的网络结构未知，但可以推测其可能采用了Transformer或LSTM等模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ChatGPT在七个社会计算数据集上的平均标注F1分数为72.00%，在标题党新闻标注方面表现出色，正确标注了89.66%的数据。GPT-Rater在标题党新闻数据集上表现最佳，平均F1分数为95.00%。这些结果表明ChatGPT在某些社会计算任务上具有很强的标注能力，GPT-Rater可以有效地预测其性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种社会计算领域，例如舆情分析、虚假信息检测、网络欺凌识别等。通过利用ChatGPT进行数据标注，可以降低研究成本，加速研究进程。GPT-Rater的提出，则可以帮助研究人员更有效地利用ChatGPT的标注能力，提高标注质量，从而推动社会计算领域的发展。

📄 摘要（原文）

Harnessing the potential of large language models (LLMs) like ChatGPT can help address social challenges through inclusive, ethical, and sustainable means. In this paper, we investigate the extent to which ChatGPT can annotate data for social computing tasks, aiming to reduce the complexity and cost of undertaking web research. To evaluate ChatGPT's potential, we re-annotate seven datasets using ChatGPT, covering topics related to pressing social issues like COVID-19 misinformation, social bot deception, cyberbully, clickbait news, and the Russo-Ukrainian War. Our findings demonstrate that ChatGPT exhibits promise in handling these data annotation tasks, albeit with some challenges. Across the seven datasets, ChatGPT achieves an average annotation F1-score of 72.00%. Its performance excels in clickbait news annotation, correctly labeling 89.66% of the data. However, we also observe significant variations in performance across individual labels. Our study reveals predictable patterns in ChatGPT's annotation performance. Thus, we propose GPT-Rater, a tool to predict if ChatGPT can correctly label data for a given annotation task. Researchers can use this to identify where ChatGPT might be suitable for their annotation requirements. We show that GPT-Rater effectively predicts ChatGPT's performance. It performs best on a clickbait headlines dataset by achieving an average F1-score of 95.00%. We believe that this research opens new avenues for analysis and can reduce barriers to engaging in social computing research.