要約:
- 大規模言語モデル（LLMs）の登場により、数千人の回答者を対象とした質的インタビューを大規模に実施する機会が提供され、質的と量的手法の橋渡しを可能にする。
- 研究者がAI主導の質的インタビューを実行するためのシンプルで汎用性のあるオープンソースプラットフォームを開発し、社会学文献から確立されたベストプラクティスを組み込み、単一のLLMエージェントのみを使用しており、新しいインタビュートピックにほぼ即座に適応できる。
- 人間の専門家との比較やいくつかの回答者に基づく品質メトリックを使用して、その堅牢性を評価し、意思決定のキー要因、政治的見解、外部世界の見解、主観的精神状態などの広範な応用クラスを通じてその汎用性が示される。
- すべての領域で高いパフォーマンス評価が得られ、研究者が簡単に使用および展開できるプラットフォームであり、自分自身のAI主導のインタビューを迅速に設定およびテストするための詳細な説明とコードを提供。
- また、大量のインタビュートランスクリプトのテキスト分析とコーディングのための単純なLLMベースのパイプラインを開発、検証、共有。
感想:
この研究は、大規模言語モデルを活用して質的インタビューを量的に実行する新たな可能性を示しています。AIが研究の手法に革新をもたらし、幅広い応用領域において高い性能を発揮している点が注目すべきです。
元記事: https://cepr.org/publications/dp19705