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The Effect of Large Language Models (LLM) on Engagement in Online Peer Production Communities

Description du projet

L’impact des LLM sur les communautés de production collaborative en ligne

Les communautés de production collaborative de contenu en ligne, telles que Wikipedia et GitHub, sont depuis longtemps des centres vitaux d’Internet, qui offrent aux utilisateurs un accès gratuit à la connaissance et à l’information. Ces communautés s’appuient traditionnellement sur les contributions actives et volontaires de membres dévoués. L’introduction des grands modèles de langage (LLM) a toutefois créé des incertitudes concernant leur avenir. Le projet LLMinPeerProduction, financé par le CER, va examiner l’impact des LLM sur ces communautés, ainsi que la qualité, le type et le volume des contributions. Il explorera également les effets potentiellement transformateurs des LLM sur la demande des utilisateurs relatives au contenu de ces plateformes. Le projet basera son analyse sur des données recueillies par l’API et des expériences sur le terrain. Enfin, le projet évaluera la manière dont les LLM remodèlent les contributions et la demande de contenu.

Objectif

This project explores the impact of generative AI technologies, specifically large language models (LLMs) on online peer production content communities, such as Wikipedia and GitHub. These communities depend heavily on the existence of a vibrant community and its members wiliness to contribute voluntarily and the introduction of LLM applications is expected to have transformative effect on the engagement dynamics within those production communities.
The proposal is structured around three primary aims: (1) the effects of LLM applications on individuals' willingness to engage and contribute to online communities, focusing on the quantity, type and quality of contributions; (2) the impact of LLM applications on communities openness, inclusiveness and trans-community mobility; and (3) the effects of LLM applications on users' demand for community-produced content, analyzing overall demand shifts and changes in content consumption patterns.
The project is based on an empirical analysis of publicly available data collected via APIs, as well as field experiments conducted in collaboration with existing online platforms. We are currently witnessing an explosion of new LLM applications over time, which are already disrupting various content communities and will contribute to do so during the lifetime of this project. We will collect longitudinal data on content communities in different domains and use the introduction of different LLM applications as quasi-experiments. We also present preliminary results, based on a quasi-experiment that leverages the selective rollout of GitHub Copilot, a ground-breaking coding-focused LLM, in October 2021.
This project is pivotal in gaining in-depth understanding of the evolving landscape of digital collaboration and content creation. It aims to provide actionable insights into the role of advanced LLM in shaping online communities, guiding future technological developments, policy-making, and community management strategies.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Ce projet n'a pas encore été classé par EuroSciVoc.
Proposez les domaines scientifiques qui vous semblent les plus pertinents et aidez-nous à améliorer notre service de classification.

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TEL AVIV UNIVERSITY
Contribution nette de l'UE
€ 1 853 125,00
Coût total
€ 1 853 125,00

Bénéficiaires (1)