Jaehyuk Park
Biographic Data
| ID | 4465774 |
|---|---|
| NAME | Jaehyuk Park |
| GIVEN NAMES | Jaehyuk |
| FAMILY NAME | Park |
| SIGNATURE | PARK J |
| ORCID | 0000-0001-8227-1143 |
| VERIFIED | Yes |
| TOTAL WORKS | 3 |
| TOTAL CITATIONS | 5 |
| WORKS AS AUTHOR | 3 |
| WORKS AS EDITOR | 0 |
| FIRST PUBLICATION YEAR | 2024 |
| LATEST PUBLICATION YEAR | 2025 |
| H-INDEX | 1 |
Ideology and Policy Preferences in Synthetic Data
This study investigates whether large language models (LLMs) can meaningfully extend or generate synthetic public opinion survey data on labor policy issues in South Korea. Unlike prior work conducted on people’s general sociocultural values or specific political topics such as voting intentions, our research examines policy preferences on tangible social and economic topics, offering deeper insights for news media and data analysts. In two key a…
The ethics of generative AI in social science research
Decoding Social Structure via Neural Embedding Techniques
최근 워드 임베딩 모델을 포함한 다양한 언어모델의 등장으로, 사회과학 분야에서도 이러한 기술을 활용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이들 인공지능 모델은 대규모의 웹 데이터를 학습하여, 단어, 문장, 이미지 등 다양한 정보 단위를 다차원 벡터 공간에 의미 관계를 바탕으로 표현한다. 나아가, 각 개념 간의 연관성을 벡터 연산을 통해 모델링하며, 이를 활용해 사용자의 질문이나 문제를 확률적으로 해결한다. 이렇게 볼 때, 벡터 공간 분석을 통해 우리 사회에서 통용되는 개념들의 상호작용과 구조를 파악하는 것은, 언어모델이 이해한 우리 사회의 구조도나 지형도를 이해하는 과정에 비유할 수 있다. 본 연구는 인공지능 기반의 언어모델, 특히 임베딩 기법이 사회과학 연구에서 어떠한 의미를 가지며, 이를 통해 얻을 수 있는 사회적, 경제적, 정치적 개념들의 구조적 이해에 어떻게 기여할 수 있는지를 종합적으로 …
Decoding Social Structure via Neural Embedding Techniques
최근 워드 임베딩 모델을 포함한 다양한 언어모델의 등장으로, 사회과학 분야에서도 이러한 기술을 활용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이들 인공지능 모델은 대규모의 웹 데이터를 학습하여, 단어, 문장, 이미지 등 다양한 정보 단위를 다차원 벡터 공간에 의미 관계를 바탕으로 표현한다. 나아가, 각 개념 간의 연관성을 벡터 연산을 통해 모델링하며, 이를 활용해 사용자의 질문이나 문제를 확률적으로 해결한다. 이렇게 볼 때, 벡터 공간 분석을 통해 우리 사회에서 통용되는 개념들의 상호작용과 구조를 파악하는 것은, 언어모델이 이해한 우리 사회의 구조도나 지형도를 이해하는 과정에 비유할 수 있다. 본 연구는 인공지능 기반의 언어모델, 특히 임베딩 기법이 사회과학 연구에서 어떠한 의미를 가지며, 이를 통해 얻을 수 있는 사회적, 경제적, 정치적 개념들의 구조적 이해에 어떻게 기여할 수 있는지를 종합적으로 …
Ideology and Policy Preferences in Synthetic Data
This study investigates whether large language models (LLMs) can meaningfully extend or generate synthetic public opinion survey data on labor policy issues in South Korea. Unlike prior work conducted on people’s general sociocultural values or specific political topics such as voting intentions, our research examines policy preferences on tangible social and economic topics, offering deeper insights for news media and data analysts. In two key a…
The ethics of generative AI in social science research
Artificial Intelligence (2 works) · Computational and Text Analysis Methods (2 works) · Computer Science (2 works) · Opinion Dynamics and Social Influence (2 works) · Social science (2 works) · Sociology (2 works) · Artificial Intelligence in Healthcare and Education (1 work) · Decoding methods (1 work) · Development economics (1 work) · Economics (1 work)