数据集概述
本数据集围绕儿童性虐待陈述的可信度评估展开，记录了人类专家（法医心理学家、社会工作者）与人工智能模型（ChatGPT, GPT-4o Plus）基于标准内容分析（CBCA）框架的评分结果，用于研究不同评估者间的信度差异。
文件详解
数据集包含一个SPSS格式的数据文件，具体说明如下：
- 文件名称: Criteria-Based_Content_Analysis_of_Child_Sexual_Abuse_Statements.sav
- 文件格式: SPSS数据文件（.sav）
- 文件内容: 存储65份儿童性虐待受害者法医访谈转录本的编码数据，包含两位人类专家及AI模型对19项CBCA标准的独立评分结果，可用于计算评分者间信度（如ICC、Cohen’s Kappa）。
适用场景
- 司法心理学研究：分析人类专家与AI在儿童证言可信度评估中的信度差异
- 人工智能应用评估：探究AI在复杂语境判断任务中的局限性与潜在辅助价值
- 法医评估方法优化：为儿童性虐待陈述评估工具的改进提供实证数据支持
- 跨学科对比研究：对比人类专家与AI在标准内容分析框架下的推理逻辑差异
