論文の概要: Applications and Implications of Large Language Models in Qualitative Analysis: A New Frontier for Empirical Software Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06564v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 15:17:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:57:03.952203
• Title: Applications and Implications of Large Language Models in Qualitative Analysis: A New Frontier for Empirical Software Engineering
• Title（参考訳）: 質的分析における大規模言語モデルの応用と意味:経験的ソフトウェア工学の新しいフロンティア
• Authors: Matheus de Morais Leça, Lucas Valença, Reydne Santos, Ronnie de Souza Santos,
• Abstract要約: この研究は、ソフトウェア工学における質的研究におけるLCMの使用を最適化するための構造化戦略とガイドラインの必要性を強調している。 LLMは質的な分析をサポートすることを約束していますが、データの解釈には人間の専門知識が不可欠です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46426852157920906
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• Abstract: The use of large language models (LLMs) for qualitative analysis is gaining attention in various fields, including software engineering, where qualitative methods are essential for understanding human and social factors. This study aimed to investigate how LLMs are currently used in qualitative analysis and their potential applications in software engineering research, focusing on the benefits, limitations, and practices associated with their use. A systematic mapping study was conducted, analyzing 21 relevant studies to explore reported uses of LLMs for qualitative analysis. The findings indicate that LLMs are primarily used for tasks such as coding, thematic analysis, and data categorization, offering benefits like increased efficiency and support for new researchers. However, limitations such as output variability, challenges in capturing nuanced perspectives, and ethical concerns related to privacy and transparency were also identified. The study emphasizes the need for structured strategies and guidelines to optimize LLM use in qualitative research within software engineering, enhancing their effectiveness while addressing ethical considerations. While LLMs show promise in supporting qualitative analysis, human expertise remains crucial for interpreting data, and ongoing exploration of best practices will be vital for their successful integration into empirical software engineering research.
• Abstract（参考訳）: 質的分析のための大規模言語モデル(LLM)の利用は、人や社会的要因を理解するために質的手法が不可欠であるソフトウェア工学など、様々な分野で注目を集めている。 本研究では,LLMの質的分析とソフトウェア工学研究への応用の可能性について検討し,その利用に関するメリット,限界,プラクティスに注目した。 系統地図調査を行い、21の関連研究を分析し、質的分析のためのLCMの報告された使用法を調査した。 この結果は、LLMが主にコーディング、テーマ分析、データ分類などのタスクに使われ、効率の向上や新しい研究者のサポートといったメリットを提供していることを示唆している。 しかし、出力の多様性、ニュアンスな視点を捉える際の課題、プライバシーと透明性に関する倫理的懸念といった制限も特定された。 この研究は、ソフトウェア工学における質的研究におけるLCMの使用を最適化するための構造化戦略とガイドラインの必要性を強調し、倫理的考察に対処しながらその効果を高める。 LLMは質的な分析をサポートすることを約束していますが、データの解釈には人間の専門知識が不可欠です。

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