LLMを用いた定性テキスト分析におけるバイアスを軽減するための実践的な方法

この記事では、大規模言語モデル（LLM）を定性テキスト分析に利用する際の課題、特にプライミングとフィードバックループバイアスの問題について議論しています。著者は、オンラインディスカッションの分析にLLMを使用しており、モデルが分析者のフレーミングや仮定に時間の経過とともに適応する傾向があることを観察しています。これは、批判的な分析を促した場合でも同様です。核心的な問題は、真のモデルの洞察と文脈的な汚染を区別することです。著者は現在の緩和策に疑問を呈し、この会話的な適応を制限するための方法論的な実践を求めており、倫理的な懸念よりも信頼性に焦点を当てています。この投稿は、LLM支援の定性研究の有効性を保証するための堅牢な方法の必要性を強調しています。

• •LLMは、定性テキスト分析において、分析者のフレーミングを反映し、プライミングとフィードバックループバイアスを示す可能性があります。
• •核心的な課題は、モデルの洞察と文脈的な汚染を区別することです。
• •著者は、このバイアスを軽減し、LLM支援分析の信頼性を確保するための方法論的実践を求めています。