TALLMesh: a simple application for performing Thematic Analysis with Large Language Models

📄 arXiv: 2504.13892v1 📥 PDF

作者: Stefano De Paoli, Alex Fawzi

分类: cs.HC, cs.CL

发布日期: 2025-04-05

💡 一句话要点

TALLMesh：利用大语言模型辅助主题分析的简易应用

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

关键词: 主题分析 大型语言模型 图形用户界面 定性研究 人机协作

📋 核心要点

  1. 传统主题分析耗时且依赖人工，缺乏自动化工具支持，效率较低。
  2. TALLMesh利用大语言模型自动生成初始代码和主题，简化主题分析流程。
  3. 该应用提供图形用户界面，降低了非编程背景研究人员的使用门槛。

📝 摘要（中文）

主题分析(TA)是一种广泛使用的定性研究方法，用于识别和解释文本数据（如定性访谈）中的模式。最近的研究表明，使用大型语言模型(LLM)可以令人满意地执行TA。本文介绍了一种使用LLM辅助研究人员进行TA的新应用。该应用允许用户上传文本数据，生成初始代码和主题。所有这些都通过一个简单的图形用户界面(GUI)实现，该界面基于streamlit框架，使用python脚本进行分析，并使用LLM的应用程序编程接口。拥有GUI对于社会科学或人文学科等编码技能可能不普遍的领域的研究人员尤其重要。通过该应用程序，用户可以迭代地改进代码和主题，采用人机协作流程，而无需使用编程和脚本。本文描述了该应用程序的关键特性，强调了其在保持方法论严谨性的同时，在定性研究中的潜力。本文讨论了该应用程序的设计和界面，并概述了这项工作的未来方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决定性研究中主题分析过程繁琐、耗时的问题。现有方法主要依赖人工编码和主题提取，效率低下且容易受到主观偏见的影响。对于不具备编程技能的研究人员来说，利用新兴的LLM技术进行主题分析存在较高的技术门槛。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM强大的文本理解和生成能力，自动生成初始的代码和主题，从而辅助研究人员进行主题分析。通过提供一个简单易用的图形用户界面，降低LLM技术的使用门槛，使非编程背景的研究人员也能轻松应用。

技术框架：TALLMesh应用基于streamlit框架构建图形用户界面，用户可以通过GUI上传文本数据。后端使用Python脚本调用LLM的API进行文本分析，生成初始代码和主题。用户可以在GUI中迭代地修改和完善代码和主题，形成人机协作的分析流程。

关键创新：该应用的关键创新在于将LLM技术与图形用户界面相结合，为非编程背景的研究人员提供了一种便捷的主题分析工具。通过人机协作的方式，既发挥了LLM的自动化能力，又保留了人工干预的灵活性，从而提高了主题分析的效率和质量。

关键设计：该应用的关键设计包括：1) 简洁直观的图形用户界面，方便用户上传数据和查看结果；2) 可配置的LLM API调用，允许用户选择不同的LLM模型；3) 迭代式的代码和主题编辑功能，支持用户进行人机协作；4) 基于streamlit框架的快速部署和扩展能力。

📊 实验亮点

论文重点在于应用的设计和用户体验，没有提供具体的性能数据。亮点在于提供了一个易于使用的GUI，降低了LLM技术在主题分析中的使用门槛，使得非编程背景的研究人员也能方便地利用LLM进行定性研究。

🎯 应用场景

TALLMesh可广泛应用于社会科学、人文学科等领域，辅助研究人员进行定性数据分析，例如访谈记录、文本评论等。该应用能够显著提高主题分析的效率，降低分析成本，并促进LLM技术在定性研究中的应用。未来，该应用可以扩展到其他类型的文本分析任务，例如情感分析、内容摘要等。

📄 摘要（原文）

Thematic analysis (TA) is a widely used qualitative research method for identifying and interpreting patterns within textual data, such as qualitative interviews. Recent research has shown that it is possible to satisfactorily perform TA using Large Language Models (LLMs). This paper presents a novel application using LLMs to assist researchers in conducting TA. The application enables users to upload textual data, generate initial codes and themes. All of this is possible through a simple Graphical User Interface, (GUI) based on the streamlit framework, working with python scripts for the analysis, and using Application Program Interfaces of LLMs. Having a GUI is particularly important for researchers in fields where coding skills may not be prevalent, such as social sciences or humanities. With the app, users can iteratively refine codes and themes adopting a human-in-the-loop process, without the need to work with programming and scripting. The paper describes the application key features, highlighting its potential for qualitative research while preserving methodological rigor. The paper discusses the design and interface of the app and outlines future directions for this work.