論文の概要: Large Language Models for Market Research: A Data-augmentation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19363v2
• Date: Mon, 06 Jan 2025 17:33:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:04:59.945638
• Title: Large Language Models for Market Research: A Data-augmentation Approach
• Title（参考訳）: 市場研究のための大規模言語モデル:データ拡張アプローチ
• Authors: Mengxin Wang, Dennis J. Zhang, Heng Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な自然言語処理タスクに優れ、人工知能を変革した。 近年の研究では、LLMが生成するデータと人間のデータの間に大きなギャップが見られ、両者を置換する際にバイアスが発生している。 コンジョイント解析において,LLM生成データと実データとを効率的に統合する新しい統計データ拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3199591445531453
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed artificial intelligence by excelling in complex natural language processing tasks. Their ability to generate human-like text has opened new possibilities for market research, particularly in conjoint analysis, where understanding consumer preferences is essential but often resource-intensive. Traditional survey-based methods face limitations in scalability and cost, making LLM-generated data a promising alternative. However, while LLMs have the potential to simulate real consumer behavior, recent studies highlight a significant gap between LLM-generated and human data, with biases introduced when substituting between the two. In this paper, we address this gap by proposing a novel statistical data augmentation approach that efficiently integrates LLM-generated data with real data in conjoint analysis. Our method leverages transfer learning principles to debias the LLM-generated data using a small amount of human data. This results in statistically robust estimators with consistent and asymptotically normal properties, in contrast to naive approaches that simply substitute human data with LLM-generated data, which can exacerbate bias. We validate our framework through an empirical study on COVID-19 vaccine preferences, demonstrating its superior ability to reduce estimation error and save data and costs by 24.9% to 79.8%. In contrast, naive approaches fail to save data due to the inherent biases in LLM-generated data compared to human data. Another empirical study on sports car choices validates the robustness of our results. Our findings suggest that while LLM-generated data is not a direct substitute for human responses, it can serve as a valuable complement when used within a robust statistical framework.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な自然言語処理タスクに優れ、人工知能を変革した。 人間のようなテキストを生成する能力は、特に消費者の嗜好を理解することが不可欠であるが、しばしば資源集約であるコンジョイント分析において、市場研究の新たな可能性を開く。 従来のサーベイベース手法はスケーラビリティとコストの限界に直面しており、LCM生成データを有望な代替手段にしている。 しかし、LLMは実際の消費者行動をシミュレートする可能性があるが、最近の研究は、LLMの生成したデータと人間のデータの間に大きなギャップが浮き彫りになっている。 本稿では,LLM生成データと実データとの結合解析を効率的に統合する新しい統計データ拡張手法を提案する。 本手法は,LLM生成データを少量の人的データを用いてデバイアス化するために伝達学習の原理を利用する。 この結果、統計的に頑健な推定器は、人間のデータをLSM生成データで置き換える単純な方法とは対照的に、一貫性があり、漸近的に正常な性質を持つ。 我々は、新型コロナウイルスワクチンの嗜好に関する実証的研究を通じて、この枠組みを検証し、推定誤差を減らし、データとコストを24.9%から79.8%削減する優れた能力を実証した。 対照的に、ナイーブアプローチは、人間のデータと比較してLCM生成データに固有のバイアスがあるため、データの保存に失敗する。 スポーツカーの選択に関する別の実証的研究は、我々の結果の堅牢性を検証するものである。 以上の結果から, LLM生成データは人間の反応の直接的な代用ではないものの, 頑健な統計的枠組みで使用する場合には, 有効な補完となる可能性が示唆された。

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