论文提出用LLM角色扮演作为质性研究假设生成的启发工具

一篇 arXiv 论文（作者 Hugues Draelants）探讨了用大语言模型进行社会学角色扮演来生成质性研究假设。作者构建“气候接受矩阵”，设定四个虚构人物，让模型回应“禁售燃油车”和“气候正义进课程”两类话语框架，分析了 32 条模型生成的回应。结果显示角色扮演可以细化理论预设并提出研究路径。 作者同时指出方法存在局限：实验结果对提示词构造敏感。论文称，这种“定性实验室”应作为激发思考、打磨问题的启发工具，而不应使用人工生成的数据来检验理论。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。