## 要約：
この研究では、大規模言語モデル（LLM）が人間の専門家と比べて、誘導的手法による質的データ分析におけるパフォーマンスを評価した。複雑な文は人間の方が但し単純な文はLLMの方が優れていることが分かった。
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## 翻訳：
この論文では、大規模言語モデル（LLM）が人間の専門家と比較して誘導的手法による質的データ分析におけるパフォーマンスを評価することを調査しました。実験では、専門家がコード付けした引用句の見解上の難しさを評価しました。結果は奇妙な二極化を示し、複雑な文には人間の方が優れている一方で、単純な文にはLLMの方が優れていました。また、人間およびLLM生成ラベルの系統的な偏差も検討しました。人間の注釈は時としてゴールデンスタンダードとは異なるが、他の人の評価ではよく見られる一方、一部のLLMは真のラベルに近づいているものの専門家からは低い評価を受けています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.00046)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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