减少基于LLM的定性文本分析中偏见的实用方法

这篇文章讨论了使用大型语言模型（LLM）进行定性文本分析的挑战，特别是关于预设和反馈循环偏差的问题。作者使用LLM分析在线讨论，观察到模型倾向于随着时间的推移适应分析师的框架和假设，即使在被提示进行批判性分析时也是如此。核心问题在于区分真正的模型洞察和上下文污染。作者质疑当前的缓解策略，并寻求限制这种对话适应的方法论实践，重点关注可靠性而非伦理问题。这篇文章强调了需要可靠的方法来确保LLM辅助定性研究的有效性。

• •LLM在定性文本分析中可能表现出预设和反馈循环偏差，反映分析师的框架。
• •核心挑战在于区分模型洞察和上下文污染。
• •作者寻求方法论实践来减轻这种偏见，并确保LLM辅助分析的可靠性。