論文の概要: Reconciling Methodological Paradigms: Employing Large Language Models as Novice Qualitative Research Assistants in Talent Management Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11043v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 17:49:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 12:35:03.898556
• Title: Reconciling Methodological Paradigms: Employing Large Language Models as Novice Qualitative Research Assistants in Talent Management Research
• Title（参考訳）: 方法論パラダイムの再構築:タレントマネジメント研究における初等質的研究アシスタントとしての大規模言語モデルの利用
• Authors: Sreyoshi Bhaduri, Satya Kapoor, Alex Gil, Anshul Mittal, Rutu Mulkar,
• Abstract要約: 本研究では,RAGに基づくLarge Language Models (LLMs) を用いた面接文の解析手法を提案する。 この研究の斬新さは、初歩的な研究助手として機能するLSMによって強化された研究調査をストラテジー化することにある。 以上の結果から, LLM拡張RAGアプローチは, 手動で生成したトピックと比較して, 興味のあるトピックを抽出できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0949553365997655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Qualitative data collection and analysis approaches, such as those employing interviews and focus groups, provide rich insights into customer attitudes, sentiment, and behavior. However, manually analyzing qualitative data requires extensive time and effort to identify relevant topics and thematic insights. This study proposes a novel approach to address this challenge by leveraging Retrieval Augmented Generation (RAG) based Large Language Models (LLMs) for analyzing interview transcripts. The novelty of this work lies in strategizing the research inquiry as one that is augmented by an LLM that serves as a novice research assistant. This research explores the mental model of LLMs to serve as novice qualitative research assistants for researchers in the talent management space. A RAG-based LLM approach is extended to enable topic modeling of semi-structured interview data, showcasing the versatility of these models beyond their traditional use in information retrieval and search. Our findings demonstrate that the LLM-augmented RAG approach can successfully extract topics of interest, with significant coverage compared to manually generated topics from the same dataset. This establishes the viability of employing LLMs as novice qualitative research assistants. Additionally, the study recommends that researchers leveraging such models lean heavily on quality criteria used in traditional qualitative research to ensure rigor and trustworthiness of their approach. Finally, the paper presents key recommendations for industry practitioners seeking to reconcile the use of LLMs with established qualitative research paradigms, providing a roadmap for the effective integration of these powerful, albeit novice, AI tools in the analysis of qualitative datasets within talent
• Abstract（参考訳）: インタビューやフォーカスグループを採用するような質的なデータ収集と分析アプローチは、顧客の態度、感情、行動に対する豊富な洞察を提供する。 しかし、質的なデータを手動で分析するには、関連するトピックやテーマの洞察を特定するのに、広範囲の時間と労力が必要である。 本研究では,RAGをベースとしたLarge Language Models (LLMs) を用いて,インタビューテキストの分析を行うことにより,この課題に対処する新しい手法を提案する。 この研究の斬新さは、初歩的な研究助手として機能するLSMによって強化された研究調査をストラテジー化することにある。 本研究は,LLMの精神モデルを用いて,人材管理分野の研究者を対象とした初歩的な質的研究支援を行う。 RAGに基づくLLMアプローチは、半構造化インタビューデータのトピックモデリングを可能にし、これらのモデルの汎用性を情報検索や検索における従来の利用を超えて示す。 以上の結果から,LLM拡張RAGアプローチは,同じデータセットから手動で生成したトピックと比較して,関心のあるトピックの抽出に有効であることが示唆された。 これにより、初級定性的研究アシスタントとしてLLMを採用することが可能となる。 さらに、このようなモデルを活用する研究者は、従来の質的な研究で使われる品質基準に大きく依存して、彼らのアプローチの厳格さと信頼性を確保することを推奨している。 最後に,LLMを確立された定性的な研究パラダイムと調和させようとする業界実践者に対して,これらの強力な初歩的なAIツールを効果的に統合するためのロードマップを提供する。

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