본 논문은 크론바흐와 미흘이 제안한 개념 및 측정의 관계를 나타내는 이론적 지도인 명목적 네트워크 구축의 어려움을 해결하기 위해 대규모 언어 모델 기반 시스템인 ALIGNS(Analysis of Latent Indicators to Generate Nomological Structures)를 제시합니다. ALIGNS는 검증된 설문지 측정값으로 훈련된 시스템으로, 심리학, 의학, 사회 정책 등 다양한 분야에 걸쳐 55만 개 이상의 지표를 포함하는 세 가지 종합적인 명목적 네트워크를 제공합니다. 본 연구는 대규모 언어 모델을 측정 검증의 기본적인 문제를 해결하는 데 처음으로 적용한 사례이며, 모델 개발에 사용된 분류 정확도 테스트와 세 가지 평가(NIH PROMIS 불안 및 우울 척도의 단일 차원으로의 수렴, 아동 기질 측정에서 기존 틀에 포착되지 않은 잠재적 차원 네 가지 발견 및 기존 차원 하나에 대한 의문 제기, 전문가 심리측정학자에 의한 시스템의 중요성, 접근성 및 적합성 평가) 결과를 제시합니다. ALIGNS는 nomologicalnetwork.org에서 무료로 이용 가능하며, 기존의 검증 방법을 대규모 명목적 분석으로 보완합니다.
