BenCSSmark: Making the Social Sciences Count in LLM Research

📄 arXiv: 2605.04886v1 📥 PDF

作者: Arnault Chatelain, Étienne Ollion, Qianwen Guan, Diandra Fabre, Lorraine Goeuriot, Emile Chapuis, Abdelkrim Beloued, Marie Candito, Nicolas Hervé, Didier Schwab

分类: cs.CL

发布日期: 2026-05-06

备注: 12 pages, Accepted to LREC 2026

💡 一句话要点

BenCSSmark：通过社会科学任务提升LLM的评估与泛化能力

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

关键词: LLM基准测试 社会科学 自然语言处理 计算社会科学 AI评估

📋 核心要点

  1. 现有LLM基准测试缺乏社会科学任务，限制了模型在社会科学领域的应用和评估。
  2. BenCSSmark旨在通过整合社会科学数据集，构建更全面、更具社会相关性的LLM评估基准。
  3. 该基准的建立有望提升LLM在社会科学领域的泛化能力，并促进AI与社会科学的交叉研究。

📝 摘要（中文）

本文指出，当前LLM基准测试中社会科学任务的代表性不足，限制了LLM评估和社会科学研究的进展。基准测试是评估计算系统（包括大型语言模型LLM）的关键工具，它不仅衡量进展，还积极塑造进展，影响声誉、研究议程和商业成果。尽管社会科学学者每年都会生成大量经过严格标注、对上下文敏感的数据集，但社会科学在主流评估框架中基本上缺失。将这些工作整合到基准测试设计中，可以显著提高AI模型的泛化性和鲁棒性。反过来，在社会科学任务上训练的模型可能会在历史、社会学、政治学或经济学等学科的经典和当代任务中产生更好的性能。由于这些学科正在迅速转向LLM寻求帮助，这一点尤为紧迫。为了解决这一差距，我们引入了BenCSSmark，这是一个由计算社会科学家标注的数据集组成的基准。通过将社会科学的视角整合到基准测试中，BenCSSmark旨在促进更强大、透明和具有社会相关性的AI系统，并促进高效的合作。

🔬 方法详解

问题定义：当前的大型语言模型（LLM）基准测试在很大程度上忽略了社会科学领域的任务和数据集。这导致LLM在处理需要社会科学知识、理解社会背景和进行复杂社会推理的任务时表现不佳。现有方法未能充分利用社会科学领域丰富的标注数据和专业知识，阻碍了LLM在社会科学领域的应用和发展。

核心思路：BenCSSmark的核心思路是将社会科学领域精心标注的数据集整合到LLM基准测试中。通过引入社会科学任务，可以更全面地评估LLM的性能，并促进模型在社会科学领域的泛化能力。这种方法旨在弥合AI研究和社会科学研究之间的差距，促进跨学科合作。

技术框架：BenCSSmark是一个包含多个社会科学数据集的基准测试套件。这些数据集涵盖了各种社会科学任务，例如情感分析、观点挖掘、因果推理和社会关系分析。该基准测试的设计允许研究人员使用标准化的评估指标来评估LLM在这些任务上的性能。BenCSSmark旨在提供一个开放、透明和可重复的评估平台，促进LLM在社会科学领域的公平比较和持续改进。

关键创新：BenCSSmark的关键创新在于其对社会科学任务的关注和对高质量社会科学数据集的整合。与传统的LLM基准测试相比，BenCSSmark更注重评估LLM在理解社会背景、进行社会推理和处理社会科学领域特定任务的能力。这种方法有助于推动LLM在社会科学领域的应用，并促进AI与社会科学的交叉研究。

关键设计：BenCSSmark的数据集选择标准包括数据集的质量、标注的可靠性、任务的多样性和社会科学领域的代表性。该基准测试还提供了一套标准化的评估指标，用于衡量LLM在不同任务上的性能。未来的工作可能包括添加新的数据集、开发更复杂的评估指标和探索新的社会科学任务。

📊 实验亮点

BenCSSmark的突出之处在于它填补了LLM基准测试中社会科学任务的空白。通过整合高质量的社会科学数据集，BenCSSmark为评估LLM在社会科学领域的性能提供了一个标准化的平台。虽然论文本身是position paper，没有提供具体的实验结果，但它为未来的研究奠定了基础，鼓励研究人员使用BenCSSmark来评估和改进LLM在社会科学领域的表现。

🎯 应用场景

BenCSSmark的应用场景广泛，包括提升LLM在社会科学研究中的应用，例如舆情分析、政策评估、社会趋势预测等。该基准测试还有助于开发更具社会意识和伦理考量的AI系统，促进AI在社会领域的负责任应用。此外，BenCSSmark可以促进AI研究人员与社会科学家之间的合作，共同解决社会科学领域的挑战。

📄 摘要（原文）

This position paper argues that the under-representation of social science tasks in contemporary LLM benchmarks limits advances in both LLM evaluation and social scientific inquiry. Benchmarks -- standardized tools for assessing computational systems -- are pivotal in the development of artificial intelligence (AI), including large language models (LLMs). Benchmarks do more than measure progress -- they actively structure it, shaping reputations, research agendas, and commercial outcomes. Despite this central role, the social sciences are largely absent from mainstream evaluation frameworks, even though scholars in these fields generate dozens of rigorously annotated, context-sensitive datasets each year. Integrating this work into benchmark design could significantly improve the generalization and robustness of AI models. In turn, models trained on social scientific tasks would likely yield better performance on classic and contemporary tasks in disciplines as diverse as history, sociology, political science or economics. This is all the more pressing as these disciplines are quickly turning to LLMs for assistance. To address this gap, we introduce BenCSSmark, a benchmark composed of datasets annotated by computational social scientists. By integrating social scientific perspectives into benchmarking, BenCSSmark seeks to promote more robust, transparent, and socially relevant AI systems and to foster efficient collaboration.