KI zur Unterstützung bei der qualitativen Codierung einsetzen

Qualitative Analyse hilft Forschern, komplexe Informationen in Texten zu verstehen, wie z.B. Posts in sozialen Medien oder offene Umfrageantworten. Eine gängige Methode, um diese Infos zu analysieren, ist qualitatives Codieren. Dabei werden Daten basierend auf bestimmten Kategorien oder Codes gekennzeichnet. Aber das von Hand zu machen, kann echt lange dauern, vor allem, wenn man mit vielen Antworten zu tun hat.

Neue Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) haben zur Entwicklung von Tools geführt, die bei der qualitativen Analyse helfen können. Diese Tools unterstützen Forscher dabei, Muster in den Daten zu finden. Allerdings haben viele Forscher vielleicht keinen einfachen Zugang zu diesen KI-Tools oder das nötige Know-how, um sie effektiv zu nutzen.

In diesem Artikel geht es um Grosse Sprachmodelle (LLMs), also fortschrittliche KI-Systeme, die menschliche Sprache verstehen und erzeugen können. Wir konzentrieren uns darauf, wie diese Modelle beim deduktiven Codieren helfen können, einer speziellen Art der qualitativen Analyse, bei der Forscher vordefinierte Codes nutzen, um ihre Daten zu kennzeichnen.

#Was ist qualitatives Codieren?

Qualitatives Codieren ist eine Methode, um Themen und Muster in Daten zu identifizieren. Damit können Forscher grosse Mengen an Informationen in handhabbare Kategorien organisieren. Das kann allerdings eine komplexe Aufgabe sein. Die Forscher müssen die Daten genau durchgehen und ein Codierungssystem entwickeln, das die Informationen, die sie analysieren wollen, genau repräsentiert. Das erfordert oft viel Zeit und Mühe, was es besonders bei grossen Datensätzen herausfordernd macht.

Um qualitatives Codieren durchzuführen, folgen Forscher normalerweise zwei Hauptschritten: Zuerst erstellen sie ein Codebuch mit einer Liste von Labels, und dann verwenden sie dieses Codebuch, um ihre Daten zu kennzeichnen. Der Prozess kann langwierig und mühsam werden, besonders wenn die Daten vielschichtig sind und unterschiedliche Interpretationen zulassen.

#Aktuelle Herausforderungen

Obwohl es KI-Tools gibt, die bei der qualitativen Analyse helfen, bringen sie ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Einige dieser Tools nutzen unüberwachtes Lernen, was bedeutet, dass sie versuchen, selbst Muster in den Daten zu finden. Das kann schwer zu steuern sein, da die Forscher Schwierigkeiten haben könnten, diese Tools auf ihre spezifischen Fragen auszurichten.

Auf der anderen Seite können überwachte Modelle, die gekennzeichnete Trainingsdaten benötigen, ebenfalls herausfordernd sein. Sie brauchen oft grosse Mengen an hochwertigen Daten und erhebliche Rechenleistung, um gut zu funktionieren. Dadurch sind viele qualitative Codierungsaufgaben immer noch auf manuelle Methoden angewiesen.

#Die Rolle grosser Sprachmodelle

Die Einführung grosser Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3 hat verändert, wie Forscher an das qualitative Codieren herangehen können. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Modellen, die für spezifische Aufgaben entwickelt wurden, können LLMs natürliche Sprachaufforderungen annehmen und basierend darauf Ergebnisse erzeugen. Diese Flexibilität erlaubt es Forschern, LLMs für verschiedene Aufgaben zu nutzen, ohne sie für jeden spezifischen Zweck trainieren zu müssen.

In dieser Studie haben wir untersucht, wie LLMs bei Aufgaben des deduktiven Codierens helfen können. Indem wir LLMs zusammen mit von Experten erstellten Codebüchern nutzen, wollten wir herausfinden, wie effektiv dieser Ansatz qualitative Daten kennzeichnen kann, insbesondere Fragen von Kindern, die durch Neugier motiviert sind.

#Studienübersicht

Wir haben uns entschieden, unsere Analyse auf einen Datensatz von Fragen von Kindern zu konzentrieren, die Neugier zeigen. Zu verstehen, wie Kinder Fragen stellen, kann wichtige Einblicke in ihre Lernphasen bieten. Wir haben zwei Hauptaspekte dieser Fragen betrachtet: ihre Komplexität und ihre syntaktische Struktur.

Die Komplexität einer Frage bezieht sich darauf, ob sie nach einem einfachen Fakt oder einer elaborierteren Erklärung fragt. Zum Beispiel ist "Wie gross ist ein Dinosaurier?" eine einfache Frage, während "Warum waren Dinosaurier so gross?" nach einer Erklärung fragt. Die syntaktische Struktur betrachtet, wie Fragen formuliert sind. Wir haben die Fragen in verschiedene Typen kategorisiert, basierend auf ihrer Struktur.

Unser Datensatz umfasste 668 Fragen von Kindern in Französisch. Experten hatten zuvor ein Codebuch entwickelt, das wir in unserer Analyse verwendet haben. Das Ziel war herauszufinden, wie gut das LLM mit der Expertenkodierung dieser Fragen übereinstimmen kann.

#Verwendung von GPT-3 für die Analyse

Für unsere Analyse haben wir das GPT-3-Modell verwendet und es so eingerichtet, dass die Ergebnisse konsistent sind. Wir haben Eingabeaufforderungen für das Modell entworfen, die die Codes, Beschreibungen und Beispiele aus dem Codebuch enthielten. Wir haben verschiedene Eingabeaufforderungsdesigns erkundet, um zu sehen, wie sie die Ergebnisse beeinflussen.

Wir haben zwei Arten von Eingabeaufforderungen erstellt: codebuchzentrierte und beispielzentrierte. Die codebuchzentrierten Eingaben folgten einer einfachen Struktur, ähnlich wie Forscher normalerweise Codebücher lesen. Die beispielzentrierten Eingaben boten spezifische Beispiele zusammen mit Erklärungen, warum diese Beispiele zu einem bestimmten Code passen.

Wir haben auch drei verschiedene Ansätze für die Eingabeaufforderungen getestet, je nachdem, wie viele Beispiele gegeben wurden. Die Zero-Shot-Einstellung beinhaltete keine Beispiele, während die One-Shot- und Few-Shot-Einstellungen jeweils ein und fünf Beispiele bereitstellten.

#Ergebnisse

Unsere Analyse hat gezeigt, dass der LLM-Ansatz eine faire bis substanzielle Übereinstimmung mit den Ergebnissen der Expertenkodierung erzielt hat. Das deutet darauf hin, dass es möglich ist, GPT-3 zusammen mit einem von Experten entwickelten Codebuch für qualitative Codierungsaufgaben effektiv zu nutzen.

Beim Vergleich verschiedener Eingabeaufforderungsdesigns haben wir festgestellt, dass codebuchzentrierte Eingaben mit Beispielen die höchste Übereinstimmung mit den Expertenbewertungen yielded. Allerdings haben wir auch beobachtet, dass es selbst bei den besten Eingaben noch Verbesserungspotenzial gibt, besonders in Bezug auf die Genauigkeit.

#Zukünftige Richtungen

Die Ergebnisse unserer Studie zeigen, dass LLMs das Potenzial haben, bei der qualitativen Analyse zu helfen, aber es gibt immer noch Herausforderungen, die angegangen werden müssen.

#Modellkapazität

Obwohl unsere Ergebnisse eine gewisse Übereinstimmung mit Experten zeigen, ist weitere Forschung nötig, um die Leistung des Modells zu verstehen. Detailliertere Analysen der Bereiche, in denen das Modell mit den Expertenantworten nicht übereinstimmt, werden helfen, seine Stärken und Schwächen zu entdecken.

#Abhängigkeit von KI

Obwohl das Modell vielversprechend ist, kann es auch falsche Labels produzieren. Bei der Nutzung von KI-Systemen ist es wichtig, Schnittstellen zu gestalten, die übermässige Abhängigkeit verhindern. Forscher sollten sich der Grenzen des Modells bewusst sein und es als Werkzeug nutzen, nicht als definitive Lösung.

#Design des Codebuchs

Der Erfolg der Nutzung von LLMs hängt teilweise davon ab, wie die Codebücher strukturiert sind. Zukünftige Forschung sollte untersuchen, wie man Codebücher entwerfen kann, die die Leistung von KI-Modellen verbessern und ein besseres Verständnis fördern.

#Unterstützung des induktiven Codierens

Unsere Studie hat sich auf deduktives Codieren konzentriert, aber induktives Codieren bietet eine Gelegenheit für weitere Erkundungen. Die Forschung sollte untersuchen, wie LLMs bei explorativen Codierungsaufgaben helfen können, bei denen die Analyse-Kategorien nicht vordefiniert sind.

#Fazit

Insgesamt bietet die Nutzung grosser Sprachmodelle einen vielversprechenden Weg zur Verbesserung der qualitativen Analyse. Durch die Integration von KI-Tools mit etablierten Codierungsmethoden können Forscher potenziell Zeit sparen und den Prozess effizienter gestalten. Es ist jedoch wichtig, diese Integration bedacht anzugehen und die Grenzen des Modells sowie die Bedeutung menschlicher Expertise im Analyseprozess im Auge zu behalten. Mit fortlaufender Forschung und Verfeinerung könnte die Zusammenarbeit zwischen menschlichen Forschern und KI neue Möglichkeiten in qualitativen Studien eröffnen.