大型语言模型在心理测验跨文化适应中的效用评估：一项心理测量学实证研究

《Acta Psychologica》：Act as an expert in psychometry. The evaluation of large language models utility in psychological tests cross-cultural adaptations

本刊推荐：为解决心理测验跨文化适应过程中资源消耗大、文化偏差难控制的问题，研究人员以组织承诺量表(OCS)为范例，采用ChatGPT-4零样本学习策略开展AI驱动式量表适应研究。结果表明：LLM适应版量表在因子结构、测量等值性和效度方面媲美甚至优于人工适应版，虽内部一致性(α=0.89)略低但仍符合心理测量学标准。这项发表于《Acta Psychologica》的研究为AI辅助心理测量学提供了方法学范式，显著提升了跨文化研究的可扩展性。

　　

随着心理学研究的全球化进程加速，心理测验的跨文化适应已成为确保科学严谨性和公平性的关键环节。传统适应方法需要精确的翻译和文化调整，这个过程不仅耗时耗力，还可能因主观因素引入文化偏差。更棘手的是，当目标文化与原文化存在显著差异时，重新开发测验可能比适应现有测验更加可行——这直接制约了跨文化比较研究的深入开展。正是在这样的背景下，大型语言模型(LLM)的兴起为心理测量学带来了新的曙光，但其在心理测验适应中的实际效用仍需实证检验。

为探究这一问题，波兰亚当·密茨凯维奇大学心理学与认知科学学院的Jaroslaw Grobelny团队在《Acta Psychologica》上发表了开创性研究。他们以经典的组织承诺量表(OCS)为蓝本，采用ChatGPT-4进行英译波零样本适应，并通过785名参与者的观测性研究系统比较了LLM适应版(OCS_LLM)与人工适应版(OCS_ORIG)的心理测量学特性。研究结果令人振奋：AI不仅能够胜任这一复杂任务，在多个关键指标上甚至展现出超越传统方法的潜力。

本研究采用的多层次验证方法包括：基于国际测验委员会(ITC)指南的跨文化适应框架、结合验证性因子分析(CFA)的测量等值性检验、以及通过相关分析验证的效标效度评估。研究人员特别设计了结构化提示工程，将24项心理测量学适应准则和213个已适应测验项目作为上下文参考，确保LLM在零样本条件下实现文化语言学适应。

4.1. 验证性因子分析

通过WLSMV估计器进行的CFA显示，OCS_LLM的三因子模型拟合指标(GFI=0.96, AGFI=0.95)与OCS_ORIG完全相当，误差指标(RMSEA=0.08, SRMR=0.09)甚至优于人工版本。这表明LLM能够有效保持原量表的理论构念结构。

4.2. 测量等值性分析

多组CFA结果表明，OCS_LLM在性别和工作年限分组上均满足形态等值、度量等值和标量等值要求(Δχ2检验均不显著)。特别值得注意的是，在性别等值性方面，LLM版本组间差异(TLI差异=0.03)小于人工版本(0.06)，显示出更优的测量一致性。

4.3. 信度分析

虽然OCS_LLM的整体Cronbach's α系数(0.89)略低于人工版本(0.92)，但仍在优秀信度范围内。项目级信度分析显示差异分布无系统性规律，表明信度差异可能源于随机误差而非构念表达问题。

4.4. 收敛效度与区分效度分析

OCS_LLM与效标变量(工作满意度r=0.52、离职倾向r=-0.52)的相关模式与理论预期高度一致。尤为突出的是，在区分效度方面，LLM版本能更好区分当前组织任期(r=0.30)与总工作任期(r=0.08)的关系(Steiger's z=3.40, p<0.001)，而人工版本在此维度上未能达到显著区分水平。

这项研究的意义远超出其具体发现本身。它首次系统论证了LLM在心理测验跨文化适应中的可行性与优越性，为心理测量学领域提供了可复制的AI整合范式。从方法论层面看，研究提出的零样本提示工程框架既保障了文化适应性，又避免了过拟合风险，为后续研究树立了技术标杆。更深远的是，该研究为降低跨文化研究门槛、提升心理学发现的全球可比性提供了技术支撑，同时重新定义了心理学家在AI时代的角色——从执行者转变为AI过程的监督者与优化者。

当然，研究者也清醒地指出，LLM的应用仍需警惕训练数据偏差、生成内容透明度等潜在风险。但毫无疑问，这项研究为心理学与人工智能的深度融合开辟了充满希望的新路径，预示着心理测量学即将迎来一场由AI驱动的范式革命。