分析
本文介绍了一种LLM在社会科学研究中的有趣应用,特别是在生成定性假设方面。该方法通过利用LLM的自然语言能力,解决了传统方法(如小品调查和基于规则的ABM)的局限性。然而,所生成假设的有效性取决于社会角色的准确性和代表性,以及LLM本身中嵌入的潜在偏差。
引用
“通过生成自然的话语,它克服了小品调查中常见的缺乏话语深度的问题,并通过自然语言来操作复杂的世界观,从而绕过了基于规则的代理模型(ABM)的形式化瓶颈。”
本文介绍了一种LLM在社会科学研究中的有趣应用,特别是在生成定性假设方面。该方法通过利用LLM的自然语言能力,解决了传统方法(如小品调查和基于规则的ABM)的局限性。然而,所生成假设的有效性取决于社会角色的准确性和代表性,以及LLM本身中嵌入的潜在偏差。
“通过生成自然的话语,它克服了小品调查中常见的缺乏话语深度的问题,并通过自然语言来操作复杂的世界观,从而绕过了基于规则的代理模型(ABM)的形式化瓶颈。”