大規模言語モデルを用いた定性調査：体系的マッピング研究

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大規模言語モデルは定性分析の自動化と強化を可能にするが、プロンプトエンジニアリングへの依存、不正確さ、文脈の限界といった課題も存在する。

Resumen

大規模言語モデルを用いた定性調査：体系的マッピング研究

近年、医療、教育、社会科学などの分野において、テキストデータが急増しており、従来の定性分析手法では、時間と労力がかかり、主観性も排除できないという課題があった。
このような状況の中、高度な生成AIを搭載した大規模言語モデル（LLM）が、定性分析を自動化し、強化する革新的なツールとして登場した。
本研究は、LLMの定性調査における利用に関する文献を体系的にマッピングし、その応用分野、構成、方法論、評価指標を明らかにすることを目的とした。

KitchenhamとCharters [10] のガイドラインに従って体系的マッピングを実施した。
Scopus、ACM Digital Library、IEEExplore、Web of Science、SBC Open Lib、Arxivのデータベースから関連する研究を検索した。
2024年9月から10月にかけて、タイトル、アブストラクト、キーワードを用いて検索を行い、出版年による制限は設けなかった。
検索の結果、354件の研究が抽出され、重複の削除、包含基準と除外基準の適用を経て、最終的に7件の研究が分析対象となった。

Ideas clave extraídas de

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

by Cauã... a las arxiv.org 11-25-2024

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

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LLMを用いた定性分析は、倫理的な観点からどのような課題があると考えられるか？

LLMを用いた定性分析は、その強力な分析能力ゆえに、いくつかの倫理的な課題を孕んでいます。

プライバシーとデータセキュリティ: LLMの学習データや、分析対象のデータに個人情報が含まれる場合、そのプライバシー保護が極めて重要となります。データの匿名化やセキュリティ対策を徹底し、倫理的なデータハンドリングを行う必要があります。
バイアスと公平性: LLMの学習データに偏りがあると、分析結果にもそのバイアスが反映される可能性があります。これは、特定のグループに対する差別や不公平な判断につながる可能性も孕んでいます。学習データの偏りを修正する技術や、分析結果の公平性を評価する手法の開発が求められます。
説明責任: LLMの分析プロセスは複雑なため、分析結果に至るまでの根拠を明確にすることが難しい場合があります。これは、分析結果の信頼性や説明責任の観点から課題となります。分析プロセスを可視化する技術や、結果の解釈を支援するツールの開発が求められます。
人間の尊厳: LLMはあくまでも分析ツールであり、人間の意思決定を完全に代替できるわけではありません。LLMの分析結果を鵜呑みにせず、人間の専門知識や倫理観に基づいた判断を下すことが重要です。

LLMの進化は、定性分析における人間の役割をどのように変化させると予想されるか？

LLMの進化は、定性分析における人間の役割を大きく変化させると予想されます。

分析作業の効率化: LLMは、従来人間が行っていたコーディングやテーマ抽出などの作業を自動化し、分析作業を大幅に効率化できます。これにより、研究者はより高度な分析や解釈に集中できるようになると考えられます。
新たな分析視点の提供: LLMは、人間では気づかないようなデータのパターンや関係性を発見できる可能性を秘めています。これは、従来の分析手法では得られなかった新たな分析視点を提供し、研究の深化に貢献すると期待されます。
人間とLLMの協働: LLMはあくまでツールであり、最終的な分析や解釈は人間の研究者が行う必要があります。LLMの進化は、人間とLLMが互いに協力し合いながら分析を進める「協働型分析」のスタイルを促進すると考えられます。

LLMを用いることで、これまで不可能であったどのような新しい研究が可能になるだろうか？

LLMの登場は、これまで不可能であった新しい研究の可能性を大きく広げます。

大規模データの分析: インタビュー記録、ソーシャルメディアデータ、膨大な量の文書など、従来の分析手法では扱いきれなかった大規模データの分析が可能になります。これにより、社会現象や人間の行動に関するより深い理解を得られると期待されます。
リアルタイム分析: LLMはリアルタイムでデータを分析できるため、刻々と変化する社会現象や世論の動向を捉えることが可能になります。これは、社会問題の解決や政策立案に役立つ情報提供につながると考えられます。
多言語分析: 多言語に対応したLLMを用いることで、異なる言語で書かれたデータの分析が容易になります。これは、国際比較研究や異文化理解を促進する上で非常に有効な手段となります。
新たな分析手法の開発: LLMの進化は、従来の分析手法の枠を超えた、全く新しい分析手法の開発を促進する可能性を秘めています。これは、定性分析の分野に新たな地平を切り開き、研究の可能性を飛躍的に広げると期待されます。