Large Language Models for Conducting Advanced Text Analytics Information Systems Research

📄 arXiv: 2312.17278v2 📥 PDF

作者: Benjamin M. Ampel, Chi-Heng Yang, James Hu, Hsinchun Chen

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-27 (更新: 2024-05-23)

💡 一句话要点

提出TAISR框架，指导信息系统研究领域利用大型语言模型进行文本分析

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

关键词: 大型语言模型 文本分析 信息系统研究 TAISR框架 商业智能 设计科学 行为研究 计量经济学

📋 核心要点

  1. 现有文本分析方法难以有效处理爆炸式增长的数字内容，无法充分挖掘海量文本数据中的深层信息。
  2. 论文提出TAISR框架，为信息系统研究人员提供利用LLM进行文本分析的系统性指导，涵盖设计科学、行为和计量经济学等领域。
  3. 通过三个商业智能案例研究验证了TAISR框架的有效性，并讨论了在信息系统研究中应用LLM的潜在挑战和局限性。

📝 摘要（中文）

数字内容的指数级增长产生了海量的文本数据集，这需要使用先进的分析方法。大型语言模型（LLM）已经成为能够处理和提取海量非结构化文本数据集洞察力的工具。然而，目前尚不清楚如何利用LLM进行文本分析信息系统（IS）研究。为了帮助IS社区理解如何操作LLM，我们提出了一个用于信息系统研究的文本分析（TAISR）框架。我们提出的框架基于IS和LLM文献，为设计科学、行为和计量经济学等研究方向提供详细的建议，以进行有意义的文本分析IS研究。我们使用TAISR框架进行了三个商业智能案例研究，以证明其在多个IS研究环境中的应用。我们还概述了采用LLM进行IS研究的潜在挑战和局限性。通过提供一种系统的方法和效用证据，我们的TAISR框架为未来希望结合强大的LLM进行文本分析的IS研究方向做出了贡献。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决信息系统（IS）研究领域如何有效利用大型语言模型（LLM）进行文本分析的问题。现有方法在处理大规模非结构化文本数据时面临挑战，缺乏针对IS研究的系统性指导，难以充分挖掘文本数据中的商业和社会价值。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为TAISR（Text Analytics for Information Systems Research）的框架，该框架为IS研究人员提供利用LLM进行文本分析的详细建议和步骤。TAISR框架旨在弥合LLM技术与IS研究需求之间的差距，帮助研究人员在设计科学、行为和计量经济学等领域开展有意义的文本分析研究。

技术框架：TAISR框架包含多个阶段，具体流程未知，但强调结合IS理论和LLM技术，为不同类型的IS研究提供定制化的文本分析策略。框架可能包括数据预处理、特征提取、模型选择、结果解释和验证等模块。框架强调结合IS理论指导LLM的应用，确保分析结果与IS研究问题相关。

关键创新：TAISR框架的关键创新在于其系统性和针对性，它不是简单地将LLM应用于文本数据，而是结合IS研究的特定需求，提供了一套完整的文本分析流程和方法。该框架强调了LLM在IS研究中的应用，并针对设计科学、行为和计量经济学等不同研究方向提供了具体的指导。

关键设计：论文未提供TAISR框架的具体技术细节，例如关键参数设置、损失函数或网络结构。框架的设计重点在于流程和方法论，而非具体的算法或模型。框架的具体实现可能需要根据具体的IS研究问题和数据集进行调整。

📊 实验亮点

论文通过三个商业智能案例研究验证了TAISR框架的有效性。具体性能数据未知，但案例研究表明，TAISR框架可以帮助研究人员在不同的IS研究环境中成功应用LLM进行文本分析，并获得有价值的洞察。案例研究涵盖了设计科学、行为和计量经济学等领域，展示了TAISR框架的广泛适用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于商业智能、市场营销、金融分析、社交媒体分析等领域。通过TAISR框架，研究人员可以更有效地利用LLM分析海量文本数据，从而发现新的商业机会、理解消费者行为、预测市场趋势，并为企业决策提供支持。该框架有望推动信息系统研究领域在文本分析方面的创新。

📄 摘要（原文）

The exponential growth of digital content has generated massive textual datasets, necessitating the use of advanced analytical approaches. Large Language Models (LLMs) have emerged as tools that are capable of processing and extracting insights from massive unstructured textual datasets. However, how to leverage LLMs for text analytics Information Systems (IS) research is currently unclear. To assist the IS community in understanding how to operationalize LLMs, we propose a Text Analytics for Information Systems Research (TAISR) framework. Our proposed framework provides detailed recommendations grounded in IS and LLM literature on how to conduct meaningful text analytics IS research for design science, behavioral, and econometric streams. We conducted three business intelligence case studies using our TAISR framework to demonstrate its application in several IS research contexts. We also outline the potential challenges and limitations of adopting LLMs for IS. By offering a systematic approach and evidence of its utility, our TAISR framework contributes to future IS research streams looking to incorporate powerful LLMs for text analytics.