AIを使って質的コーディングを手伝う

質的分析は、研究者がテキストに含まれる複雑な情報を研究して理解する手助けをするんだ。たとえば、ソーシャルメディアの投稿や自由回答の調査結果とかね。これを分析する一般的な方法の一つに、質的コーディングっていうやり方がある。これは、データにカテゴリーやコードを付けることを含むんだけど、手作業だとかなり時間がかかるんだよね、特に多くの回答を扱うときは。

最近のAI（人工知能）の進展により、質的分析をサポートするツールが開発されたよ。これらのツールは、データのパターンを見つける手助けをしてくれる。ただ、多くの研究者はこれらのAIツールを簡単に使えなかったり、効果的に使うための専門知識がなかったりするんだ。

この記事では、大規模言語モデル（LLM）について話すよ。これは、人間の言語を理解して生成できる高度なAIシステムなんだ。特に、研究者が事前に定義されたコードを使ってデータにラベルを付ける「演繹的コーディング」にどのように役立つかに焦点を当てるね。

#質的コーディングとは？

質的コーディングは、データのテーマやパターンを特定するための方法だ。これにより、研究者は大量の情報を管理しやすいカテゴリーに整理できるんだけど、実際には複雑な作業なんだ。研究者は、データをしっかり確認して、分析しようとしている情報に正確に対応するコードのシステムを作る必要がある。だから、かなりの時間と労力がかかって、特に大規模なデータセットのときは難しいんだ。

質的コーディングを行うには、研究者は通常二つの主要なステップを踏む。最初にコードブックを作ってラベルのリストを用意して、次にそのコードブックを使ってデータにラベルを付けるんだ。このプロセスは、データが微妙で解釈が多様な場合、特に長くて面倒になることがある。

#現在の課題

質的分析を助けるAIツールがあるけど、それぞれに課題があるんだ。一部のツールは無監督学習を使っていて、データ内のパターンを自分で見つけようとするんだけど、研究者はこれらのツールを特定の質問に向けるのが難しかったりする。

一方、ラベル付けされたトレーニングデータが必要な監視モデルも厄介。これらは大量の高品質なデータとかなりの計算力を必要とするから、質的コーディングの作業の多くはまだ手動の方法に頼っているんだ。

#大規模言語モデルの役割

GPT-3のような大規模言語モデル（LLM）の登場が、研究者が質的コーディングにアプローチする方法を変えたんだ。特定のタスクのために設計された従来のAIモデルとは違って、LLMは自然言語のプロンプトを受け取って、そのプロンプトに基づいて結果を生成できる。これにより、研究者は特定の目的のためにモデルを訓練することなく、さまざまなタスクにLLMを適用できるんだ。

この研究では、LLMが演繹的コーディングタスクを支援できるかどうかを調査したよ。専門家によって作成されたコードブックと一緒にLLMを使うことで、このアプローチが質的データ、特に子供たちの好奇心に基づいた質問をどれだけ効果的にラベル付けできるかを探ったんだ。

#研究の概要

私たちは、子供たちの好奇心を示す質問が含まれるデータセットに分析を集中させることにした。子供たちが質問をどうするかを理解することで、彼らの学習段階についての重要な洞察が得られるんだ。私たちは、これらの質問の二つの主な側面、複雑さと構文の構造を調べた。

質問の複雑さは、単純な事実を尋ねるのか、もっと詳しい説明を必要とするのかを指す。たとえば、「恐竜はどれくらい大きい？」は簡単な質問で、「なぜ恐竜はそんなに大きかったの？」は説明を求めている。構文の構造は、質問がどのように形成されるかを見ている。私たちは、構造に基づいて質問をさまざまなタイプに分類した。

私たちのデータセットには、668のフランス語の子供たちの質問が含まれていた。専門家が前にコードブックを作成していて、それを分析に使用した。目標は、LLMがこれらの質問の専門家のコーディングにどれだけ一致するかを確認することだった。

#GPT-3を使った分析

分析にはGPT-3モデルを使って、結果の一貫性を確保するように設定したよ。モデルには、コード、説明、コードブックからの例を含むプロンプトをデザインした。結果にどのように影響するかを見るために、さまざまなプロンプトデザインを探った。

二種類のプロンプトを作ったんだ。コードブック中心のプロンプトと例中心のプロンプト。コードブック中心のプロンプトは、研究者が通常コードブックを読む際の構造に似たシンプルなものだった。例中心のプロンプトは、特定の例を提供し、それらの例がなぜ特定のコードに合うのかの説明をつけた。

また、提供された例の数に基づいて三つの異なるプロンプトアプローチを試した。ゼロショット設定は例を提供しないもので、一ショットとファイブショット設定はそれぞれ一つと五つの例を提供した。

#結果

私たちの分析では、LLMアプローチが専門家のコーディング結果とかなり良い一致を達成したことがわかった。これは、GPT-3を専門家が作ったコードブックとともに質的コーディングタスクに効果的に利用することが可能であることを示唆している。

異なるプロンプトデザインを比較した結果、例を含むコードブック中心のプロンプトが専門家の評価との整合性が最も高かった。ただ、最良のプロンプトでも、特に精度に関しては改善の余地があることがわかった。

#今後の方向性

私たちの研究の結果は、LLMが質的分析を支援する可能性があることを示しているけど、まだ解決すべき課題があるよ。

#モデルの能力

私たちの結果は専門家と一致するレベルを示しているけど、モデルの性能を理解するためにはさらなる研究が必要だ。モデルが専門家の応答と意見が異なる領域を詳細に分析することで、強みと弱みが明らかになるだろう。

#AIへの依存

モデルは有望だけど、誤ったラベルを作ることもある。AIシステムを使用する際には、過度の依存を防ぐインターフェースをデザインすることが重要だ。研究者はモデルの限界を理解し、決定的な解決策ではなく道具として利用すべきだ。

#コードブックのデザイン

LLMの成功は、コードブックの構造にも部分的に依存している。今後の研究では、AIモデルの性能を向上させて理解を促進するようなコードブックのデザイン方法を探るべきだ。

#演繹的コーディングの支援

私たちの研究は演繹的コーディングに重点を置いているけど、帰納的コーディングはさらなる探求の機会を提供する。研究では、LLMが事前に定義されていない分析カテゴリを持つより探索的なコーディングタスクでどのように支援できるかを調査すべきだ。

#結論

全体的に、大規模言語モデルの利用は質的分析を向上させる有望な道だね。AIツールと確立されたコーディング方法を統合することで、研究者は時間を節約し、プロセスをより効率的にできる可能性がある。ただ、この統合を慎重に進めることが重要で、モデルの限界や分析プロセスにおける人間の専門知識の重要性を忘れないようにしよう。継続的な研究と改良によって、人間の研究者とAIの協力が質的研究に新たな可能性を開くかもしれない。