Navigating the Risks of Using Large Language Models for Text Annotation in Social Science Research

📄 arXiv: 2503.22040v2 📥 PDF

作者: Hao Lin, Yongjun Zhang

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2025-03-27 (更新: 2025-07-25)

💡 一句话要点

提出LLM文本标注框架，评估其在社会科学研究中的风险与潜力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 文本标注 社会科学研究 文本分类 风险评估 提示工程 自动化文本分析

📋 核心要点

  1. 现有文本分析方法在处理大规模社会科学数据时面临效率和成本挑战，需要更高效的自动化工具。
  2. 论文提出一个将LLM融入文本标注的框架，旨在评估LLM作为编码决策者或助手在社会科学研究中的潜力。
  3. 该框架提供工具来优化LLM提示，并系统评估LLM在有效性、可靠性、可重复性和透明度方面的表现。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）有潜力彻底改变计算社会科学，尤其是在自动化文本分析方面。本文以社会运动研究为例，系统地评估了使用LLMs进行文本分类任务的承诺和风险。我们提出了一个框架，供社会科学家将LLMs纳入文本标注，既可以作为主要的编码决策者，也可以作为编码助手。该框架为研究人员提供了开发潜在最佳提示的工具，并系统地检查和报告LLMs作为一种方法工具的有效性和可靠性。此外，我们评估并讨论了其与有效性、可靠性、可重复性和透明度相关的认知风险。最后，我们总结了在文本标注任务中使用LLMs的若干实用指南，并为更有效地沟通研究中的认知风险提供了建议。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决社会科学研究中，特别是社会运动研究领域，如何有效利用大型语言模型（LLMs）进行文本标注的问题。现有方法在处理大规模文本数据时效率较低，且人工标注成本高昂。同时，直接使用LLMs进行标注存在有效性、可靠性、可重复性和透明度等风险，需要系统评估和控制。

核心思路：论文的核心思路是构建一个框架，帮助社会科学家将LLMs整合到文本标注流程中，并提供工具来优化LLMs的使用，同时系统地评估和报告LLMs作为一种方法工具的有效性和可靠性。该框架允许LLMs作为主要的编码决策者或编码助手，从而提高标注效率并降低成本。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 提示工程：开发和优化用于指导LLMs进行文本标注的提示。2) 标注执行：使用LLMs进行文本标注，既可以作为主要决策者，也可以作为辅助工具。3) 评估与验证：系统地评估LLMs标注结果的有效性、可靠性、可重复性和透明度。4) 风险报告：清晰地报告LLMs使用过程中存在的认知风险。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个完整的框架，用于指导社会科学家在文本标注任务中安全有效地使用LLMs。该框架不仅关注LLMs的性能，还强调了对LLMs标注结果的系统评估和风险控制，从而提高了LLMs在社会科学研究中的可信度和应用价值。

关键设计：论文没有详细描述具体的参数设置或网络结构，而是侧重于框架的设计和流程的规范。关键设计包括：1) 提示工程方法，用于优化LLMs的标注效果。2) 多维度评估指标，用于全面评估LLMs标注结果的质量。3) 风险报告机制，用于清晰地沟通LLMs使用过程中存在的潜在问题。

📊 实验亮点

论文提出了一个实用的LLM文本标注框架，并系统评估了LLM在社会运动研究中的应用潜力与风险。该框架为研究人员提供了优化LLM提示和评估标注质量的工具，有助于提高LLM在社会科学研究中的可信度和应用价值。虽然具体性能数据未提供，但该研究为LLM在社会科学领域的应用提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于社会科学、政治学、传播学等领域，用于自动化分析大规模文本数据，例如社交媒体内容、新闻报道、政策文件等。通过提高文本标注的效率和降低成本，该研究有助于加速社会科学研究的进程，并为政策制定提供更及时、更准确的数据支持。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have the potential to revolutionize computational social science, particularly in automated textual analysis. In this paper, we conduct a systematic evaluation of the promises and risks associated with using LLMs for text classification tasks, using social movement studies as an example. We propose a framework for social scientists to incorporate LLMs into text annotation, either as the primary coding decision-maker or as a coding assistant. This framework offers researchers tools to develop the potential best-performing prompt, and to systematically examine and report the validity and reliability of LLMs as a methodological tool. Additionally, we evaluate and discuss its epistemic risks associated with validity, reliability, replicability, and transparency. We conclude with several practical guidelines for using LLMs in text annotation tasks and offer recommendations for more effectively communicating epistemic risks in research.