LLM-Assisted Content Analysis: Using Large Language Models to Support Deductive Coding

LLM-Assisted Content Analysis: Using Large Language Models to Support Deductive Coding

1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
==> 新しいAI技術の出現により、人間の仕事に依存しない自動化された定量的分析が可能になりました。本研究では、大量の非構造化テキストドキュメントを読み解き、それらを信頼性の高いカテゴリに分類するための方法である帰納的コーディングの自動化について検討し、その問題を解決することを目指します。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
==> 本研究の目的は、自然言語処理技術を活用して、人間が手動で行う定量的分析を自動化することです。また、AIと人間の定量的分析の適切なバランスを見つけることも目的の一つです。本研究の独自性は、AIツールを活用してカテゴリ分類を高速化する方法を提案する点にあります。

3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
==> 過去の研究では、人手による帰納的分析を行う場合に、構造化されていないテキスト情報を自動処理するための新しい方法が提案されています。これらの研究は、AI技術を活用することで、分析プロセスを迅速化し、より正確な分析を可能にしようとしています。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
==> 本研究では、大規模言語モデルを使用して帰納的コーディングを自動化し、AIが人手による定量的分析と同等の結果を得ることができることが示されました。また、AIと人間の分析を適切に組み合わせて使用することが重要であることも明らかになりました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
==> 本研究では、LACAを導入し、4つの公開データセットに対するLACAによる帰納的コーディングの精度を比較しました。この結果、大規模言語モデルを活用した帰納的コーディングの能力向上が明らかになり、定量的分析に新たな可能性をもたらすことが示されました。