論文の概要: Exploring the Potential of Human-LLM Synergy in Advancing Qualitative Analysis: A Case Study on Mental-Illness Stigma

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05758v1
• Date: Thu, 9 May 2024 13:27:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 13:23:01.095214
• Title: Exploring the Potential of Human-LLM Synergy in Advancing Qualitative Analysis: A Case Study on Mental-Illness Stigma
• Title（参考訳）: 質的分析の促進におけるヒトLLMシナジーの可能性を探る:精神疾患スティグマを事例として
• Authors: Han Meng, Yitian Yang, Yunan Li, Jungup Lee, Yi-Chieh Lee,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、既存のスキーム内で定性的なコーディングを行うことができるが、協調的な人間-LLM発見の可能性はまだ探索されていない。 我々は,人間とLLMの協調パラダイムを活用して,概念化を促進し,質的研究を促進する新しい手法であるCHALETを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.593116883521213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Qualitative analysis is a challenging, yet crucial aspect of advancing research in the field of Human-Computer Interaction (HCI). Recent studies show that large language models (LLMs) can perform qualitative coding within existing schemes, but their potential for collaborative human-LLM discovery and new insight generation in qualitative analysis is still underexplored. To bridge this gap and advance qualitative analysis by harnessing the power of LLMs, we propose CHALET, a novel methodology that leverages the human-LLM collaboration paradigm to facilitate conceptualization and empower qualitative research. The CHALET approach involves LLM-supported data collection, performing both human and LLM deductive coding to identify disagreements, and performing collaborative inductive coding on these disagreement cases to derive new conceptual insights. We validated the effectiveness of CHALET through its application to the attribution model of mental-illness stigma, uncovering implicit stigmatization themes on cognitive, emotional and behavioral dimensions. We discuss the implications for future research, methodology, and the transdisciplinary opportunities CHALET presents for the HCI community and beyond.
• Abstract（参考訳）: 定性的分析は、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)分野の研究を進める上で、難しいが重要な側面である。 近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)が既存のスキーム内で定性的なコーディングを行うことが可能であることが示されているが、人間のLLM発見と定性分析における新たな洞察生成の可能性はまだ未定である。 このギャップを埋め、LCMの力を利用して定性分析を進めていくために、人間とLLMの協調パラダイムを活用する新しい方法論であるCHALETを提案する。 CHALETのアプローチは、LLMがサポートしているデータ収集、人間とLLMの両方の導出的符号化による不一致の特定、そしてこれらの不一致のケースでの協調的帰納的符号化による新しい概念的洞察の導出である。 本研究は,CHALETの有効性を,認知,感情,行動次元に関する暗黙のシュティグマ化テーマを明らかにするメンタル・イリネス・スティグマの帰属モデルに適用することで検証した。 我々は,CHALETがHCIコミュニティ等に提示する,今後の研究,方法論,学際的機会の意義について論じる。

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