探究青年用户对游戏内赌博类元素观点: 利用大语言模型分析用户生成文本数据的示范性研究
综合经济学
2024-12-13 v1 经济学
摘要
本报告记录了大语言模型（LLM）用于自动文本分析开发、测试和应用的过程,具体聚焦于数字游戏中的赌博类元素,如 lootbox。该项目旨不仅分析用户对这些机制的意见和态度,还要推动文本分析的方法学研究。通过采用提示技术和迭代提示细化过程,研究旨在测试和提高 LLM 基于文本分析的准确性。研究结果表明,尽管 LLM 能有效识别与人类编码器相当的相关模式和主题，但在处理更复杂任务方面仍存在挑战,这凸显了方法学持续细化的必要性。通过本研究实现的方法学进展显著增强了 LLM 在实际文本分析中的应用。该研究为如何更好地利用这些模型分析复杂用户生成内容提供了宝贵见解。
引用
@article{arxiv.2412.09345,
title = {Delving into Youth Perspectives on In-game Gambling-like Elements: A Proof-of-Concept Study Utilising Large Language Models for Analysing User-Generated Text Data},
author = {Thomas Krause and Steffen Otterbach and Johannes Singer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.09345},
year = {2024}
}