LLM Agents for Psychology: A Study on Gamified Assessments

心理学 应用心理学 社会心理学
作者
Qisen Yang,Zekun Wang,Honghui Chen,Shenzhi Wang,Yifan Pu,Xingqiang Gao,Wenhao David Huang,Sejun Song,Gao Huang
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2402.12326
摘要

Psychological measurement is essential for mental health, self-understanding, and personal development. Traditional methods, such as self-report scales and psychologist interviews, often face challenges with engagement and accessibility. While game-based and LLM-based tools have been explored to improve user interest and automate assessment, they struggle to balance engagement with generalizability. In this work, we propose PsychoGAT (Psychological Game AgenTs) to achieve a generic gamification of psychological assessment. The main insight is that powerful LLMs can function both as adept psychologists and innovative game designers. By incorporating LLM agents into designated roles and carefully managing their interactions, PsychoGAT can transform any standardized scales into personalized and engaging interactive fiction games. To validate the proposed method, we conduct psychometric evaluations to assess its effectiveness and employ human evaluators to examine the generated content across various psychological constructs, including depression, cognitive distortions, and personality traits. Results demonstrate that PsychoGAT serves as an effective assessment tool, achieving statistically significant excellence in psychometric metrics such as reliability, convergent validity, and discriminant validity. Moreover, human evaluations confirm PsychoGAT's enhancements in content coherence, interactivity, interest, immersion, and satisfaction.
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