論文の概要: LLMs in Qualitative Research: Opportunities, Limitations, and Practical Considerations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16538v1
• Date: Fri, 15 May 2026 18:33:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:46.616283
• Title: LLMs in Qualitative Research: Opportunities, Limitations, and Practical Considerations
• Title（参考訳）: 質的研究におけるLCM--機会・限界・実践的考察
• Authors: Henry Salgado, Meagan R. Kendall, Martine Ceberio, Alexandra Coso Strong,
• Abstract要約: 論文は、LCMの質的統合に責任を負うために、研究者は、厳密な技術的パラメータセットに批判的に取り組む必要があると主張している。 本稿は,これらの考察を,反射性,位置性,解釈的判断を含む質的研究の設計コミットメントの中に位置づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.146761527401424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper examines the opportunities, limitations, and practical considerations associated with the use of large language models (LLMs) in qualitative research. Drawing on a multidisciplinary perspective that combines expertise in qualitative methods and explainable AI, the paper argues that responsible integration of LLMs into qualitative workflows requires researchers to engage critically with a curated set of technical parameters, that is, context window constraints, temperature and top-p sampling settings, user and system prompt design, and model documentation in the form of system cards. The paper situates these considerations within the epistemological commitments of qualitative research, including reflexivity, positionality, and interpretive judgment, and discusses how the opacity of contemporary LLMs differs from earlier natural language processing tools such as topic models and lexicon-based sentiment analyzers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の質的研究における活用の可能性,限界,実践的考察について検討する。 定性的な方法と説明可能なAIの専門知識を組み合わせた多分野的な視点に基づいて、論文では、LCMを質的なワークフローに統合するためには、研究者は、コンテキストウィンドウの制約、温度とトップpサンプリング設定、ユーザとシステムプロンプト設計、システムカードの形式でのモデルドキュメンテーションといった、キュレートされた技術パラメータセットに批判的に関与する必要がある、と論じている。 本稿は, 質的研究の質的コミットメント(反射性, 位置性, 解釈的判断など)の中で, これらの考察を考察し, トピックモデルや語彙ベース感情分析器といった従来の自然言語処理ツールと, 現代のLLMの不透明度がどのように異なるのかを考察する。

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