大型語言模型於質性研究之應用：系統性文獻探討

Conceitos Básicos

大型語言模型展現自動化與增進質性分析的潛力，但仍面臨挑戰，需整合人類專業知識、提升模型穩健性並精進評估方法。

Resumo

大型語言模型於質性研究之應用：系統性文獻探討

文獻回顧

本研究為一系統性文獻探討，旨在分析大型語言模型（LLMs）於質性研究之應用現況。研究遵循 Kitchenham 和 Charters 提出的指南，透過系統性搜尋、篩選、資料擷取和分析，探討 LLMs 在質性分析中的應用脈絡、模型配置、方法論、評估指標以及未來研究方向。

研究發現

• 研究領域涵蓋醫療保健、教育、文化研究和科技分析等。
• 主要目標包含評估 LLMs 自動化分析能力、自動化分析流程以及與人工分析比較結果。
• 常用模型包括 ChatGPT、LLaMA-2、ATLAS.TI、BERT 和 Sabi´a-2，多數研究會調整或改編模型。
• 資料來源以訪談資料為主，其次為文件、社群媒體和歌詞等。
• 常用技術包含主題提取、內容分析、開放式編碼、歸類和扎根理論等。
• LLMs 的效能評估結果多數與傳統方法相當，部分研究顯示 LLMs 表現更佳或略遜一籌。
• 評估指標包含與人工分析比較、準確度、F1 分數和精確率等。

研究限制與未來方向

• LLMs 依賴結構良好的提示才能產生準確結果。
• LLMs 可能產生「幻覺」，即缺乏資料依據的回應。
• 模型可能存在內在偏見，尤其處理敏感資訊時。
• 其他限制包括難以理解主觀表達、缺乏情境敏感度和解讀複雜含義等。

研究建議

• 將 LLMs 視為輔助工具而非完全取代人工分析。
• 強調人機協作以提升準確性和結果有效性。
• 改善提示工程技術，探索更複雜的架構以增進 LLMs 的文本理解能力。
• 增加訓練資料量以提升準確度，並微調預先訓練的模型以優化主題分配。
• 增進 LLMs 捕捉語義和主觀細微差異的能力。
• 持續改進開源模型以降低成本並提高可及性。
• 開發更友善的介面以利非 AI 專家使用。
• 建立標準化且穩健的評估指標以評估 LLMs 執行質性分析的複雜性。

總結

本研究結果顯示 LLMs 在質性分析領域應用日益普及，但仍處於早期階段。LLMs 展現自動化和增進質性分析的潛力，但仍面臨挑戰。未來研究應著重於提升模型穩健性、精進評估方法並整合人類專業知識，以充分發揮 LLMs 在質性研究中的潛力。

Estatísticas

71.4% 的研究發表於 2024 年，顯示該領域相當新穎。
57.1% 的研究調整或改編了 LLMs 模型。

Citações

"LLMs can significantly reduce the effort and time required for qualitative analysis of large data volumes by automating steps that traditionally demand exhaustive human analysis."
"LLMs offer transformative solutions to many challenges faced by traditional qualitative research methods."
"While LLMs demonstrate performance close to or even superior to traditional methods in some cases, there is a clear need for improvements."

Principais Insights Extraídos De

Large Language Model for Qualitative Research -- A Systematic Mapping Study

by Cauã... às arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14473.pdf

Perguntas Mais Profundas

除了文中提到的領域，LLMs 在其他領域的質性研究中有哪些應用潛力？

除了文中提到的醫療保健、教育、文化研究和科技分析領域，LLMs 在其他領域的質性研究中也展現出巨大潛力，例如：

市場調查與消費者行為分析: LLMs 可以用於分析大量的顧客評論、訪談記錄和社群媒體數據，幫助研究人員快速識別消費者需求、偏好和行為模式，進而制定更有效的市場策略。
社會科學與人文學科: LLMs 能夠處理大量的文本資料，例如歷史文獻、訪談記錄、新聞報導等，幫助研究人員分析社會現象、文化變遷和歷史事件，並從中挖掘隱藏的規律和洞察。
心理學與行為科學: LLMs 可以分析心理諮詢記錄、訪談資料和日記等文本，幫助研究人員識別心理狀態、情緒變化和行為模式，並為心理疾病的診斷和治療提供參考。
城市規劃與設計: LLMs 可以分析城市規劃文件、居民意見調查和社群媒體數據，幫助規劃者了解居民需求、城市問題和發展趨勢，進而制定更合理的城市規劃方案。
環境保護與可持續發展: LLMs 可以分析環境監測數據、政策文件和公眾意見，幫助研究人員評估環境問題、制定環保政策和推廣可持續發展理念。
總之，LLMs 作為一種強大的文本分析工具，在各個領域的質性研究中都具有廣泛的應用潛力，可以幫助研究人員更有效地處理和分析數據，進而獲得更深入、更全面的研究結果。

若 LLMs 的訓練資料本身存在偏見，如何確保其在質性分析中的客觀性和準確性？

LLMs 的訓練資料如果存在偏見，確實會影響其在質性分析中的客觀性和準確性。為減輕這種影響，可以採取以下措施：

意識到偏見的存在: 研究人員應當時刻意識到 LLMs 訓練資料可能存在的偏見，並在分析結果時保持批判性思維，避免被模型的輸出結果所誤導。
審查訓練資料: 在使用 LLMs 之前，應盡可能審查其訓練資料，了解其來源、規模和可能存在的偏見。
使用多元化的訓練資料: 鼓勵開發者使用更多元、更平衡的資料集來訓練 LLMs，以減少模型的偏見。
開發去偏見技術: 研究人員正在積極開發各種去偏見技術，例如資料增強、對抗訓練和公平性約束等，以減輕 LLMs 的偏見。
結合人工分析: 將 LLMs 的分析結果與人工分析相結合，可以有效地識別和糾正模型的偏見。
開發評估指標: 建立專門針對 LLMs 偏見的評估指標，可以幫助研究人員更好地評估模型的客觀性和準確性。
總之，要確保 LLMs 在質性分析中的客觀性和準確性，需要開發者、研究人員和整個社會的共同努力，不斷完善模型的訓練資料和算法，並將其與其他研究方法相結合，才能更好地發揮 LLMs 的優勢，避免其潛在的風險。

如何將 LLMs 與其他研究方法（例如量化分析）結合，以獲得更全面深入的研究結果？

將 LLMs 與其他研究方法結合，可以實現優勢互補，獲得更全面深入的研究結果。以下是一些結合 LLMs 與量化分析的例子：

混合方法研究: 將 LLMs 應用於質性資料分析，例如對訪談記錄進行主題提取和情感分析，同時結合量化分析方法，例如對調查問卷數據進行統計分析，可以更全面地理解研究現象。
資料增強: 使用 LLMs 生成大量的文本資料，例如模擬不同的觀點和評論，可以擴充量化分析的樣本量，提高分析結果的可靠性。
變數提取: 利用 LLMs 從非結構化文本資料中自動提取關鍵變數，例如從新聞報導中提取經濟指標，可以為量化分析提供更豐富的數據基礎。
模型解釋: 使用 LLMs 解釋複雜的量化模型，例如將神經網絡的預測結果轉化為易於理解的文本描述，可以提高模型的可解釋性和透明度。
以下是一些具體的研究案例：

社群媒體分析: 可以使用 LLMs 分析社群媒體上的文本資料，例如推文和評論，以了解公眾對某一事件的情感傾向，並結合量化分析方法，例如時間序列分析，來研究情感變化趨勢。
市場調查: 可以使用 LLMs 分析顧客評論，以識別產品的優缺點，並結合銷售數據等量化指標，來評估產品的市場表現。
醫療保健: 可以使用 LLMs 分析電子病歷和醫學文獻，以識別疾病的風險因素，並結合臨床試驗數據等量化指標，來評估治療方案的有效性。
總之，將 LLMs 與量化分析等其他研究方法相結合，可以充分發揮各自的優勢，克服單一研究方法的局限性，為研究問題提供更全面、深入的解答。