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大型语言模型在歧视性话语分析中的挑战：社交媒体仇恨言论研究的人机协同

作者及机构
本研究由剑桥大学理论及应用语言学系的Petre Breazu、Songbo Hu和Napoleon Katsos，以及美国西北大学创新、网络与知识实验室（LINK）的Miriam Schirmer合作完成，发表于2025年3月的*Journal of Multicultural Discourses*（DOI: 10.¹⁰⁸⁰⁄_17447143.2025.2476967）。

学术背景
研究领域为计算社会科学与批判话语分析（Critical Discourse Analysis, CDA），聚焦大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在定性研究中的应用潜力与局限。研究动机源于LLMs（如GPT-4）在文本分析中的高效性与其在文化嵌入性话语（culturally embedded discourse）和意识形态话语（ideological discourse）解析中的不足。具体而言，LLMs常对仇恨言论进行“去政治化”或“中性化”分类，掩盖了话语中的权力结构与历史语境。研究旨在探索人机协同（Human-AI Synergy）如何弥补这一缺陷，并评估GPT-4在主题分析（Thematic Analysis, TA）中对瑞典YouTube上针对罗姆人（Roma）移民的仇恨言论的解析能力。

研究流程
1. 数据准备与背景
- 研究对象：474条瑞典YouTube视频评论，内容涉及罗姆乞讨者的社会争议。数据源自欧盟资助项目，已由人类研究者通过NVivo软件完成初步分类。
- 社会背景：瑞典自2007年欧盟东扩后，罗姆移民因经济原因涌入，其乞讨行为引发公共秩序争议，反罗姆情绪（Romaphobia）在社交媒体中显著。

1. 实验设计

   • 归纳性主题分析（Inductive TA）：
     
     • GPT-4独立分析数据，遵循Braun & Clarke（2006）的六步主题分析法（熟悉数据、生成初始编码、识别主题、优化主题、定义主题、生成报告）。
       
     • 数据分7批次输入，避免预设类别干扰，最终生成5大主题（如“种族误解”“经济担忧”）。
       
   • 演绎性分类（Deductive TA）：
     
     • GPT-4根据人类定义的6类仇恨话语框架（如“民粹主义”“极端仇恨言论”）重新分类评论，通过OpenAI API（GPT-4-turbo-2024-04-09）完成，温度参数设为0.1以减少随机性。
       
   • 提示工程优化：
     
     • 通过迭代优化提示词（如引入文化话语研究理论框架），提升模型对仇恨言论的敏感度。
       
     • 新增“无类别（None）”选项以处理模糊评论，避免强制归类偏差。
       

2. 数据分析方法

   • 人类-AI对比：4名话语分析专家评估GPT-4与人类分类的一致性。
     
   • 量化指标：统计主题分布频率，比较“无类别”选项引入前后的分类差异。
     

主要结果
1. 归纳性分析中的中性化倾向
- GPT-4生成的5类主题（如“刻板印象”）虽覆盖了人类分类的广度，但弱化了意识形态维度。例如，将“罗姆人是寄生虫”归类为“社会偏见”而非“仇恨言论”，忽视了其去人性化（dehumanizing）本质。
- 支持数据：193条评论（40.72%）被归为“无类别”，凸显模型对隐含偏见或反讽的识别不足。

1. 演绎性分类的局限性

   • 使用人类框架时，GPT-4仅成功分类48.52%的评论（230条），其余51.48%被标记为“无类别”。
     
   • 关键误分类案例：
     
     • 评论“应称他们为吉普赛人……”被归为“文化种族主义”，但人类标注为“极端仇恨言论”，因“吉普赛人”一词具有历史贬义。
       
     • 模型将“罗姆人不工作”归为“经济问题”，而人类识别出其文化种族主义（cultural racism）内核。
       

2. 人机协同的价值

   • 理论驱动提示（theory-driven prompting）显著提升分类准确性。例如，加入“民粹主义”定义后，GPT-4更易识别“我们vs他们”的排外叙事。
     
   • 人类专家通过修正模型输出，弥补了LLMs在语境深度（contextual depth）和历史关联性（historical embeddedness）上的缺陷。
     

结论与价值
1. 科学意义
- 揭示了LLMs在定性研究中的“中性化偏见”，呼吁开发文化意识训练（culturally informed training）和政治语境数据集以优化模型。
- 提出“人机协同”方法论框架，强调人类专家在批判性解读（critical interpretation）中的不可替代性。

1. 应用价值
   
   • 为社交媒体平台仇恨言论监测提供混合分析方案，平衡效率与准确性。
     
   • 提示工程策略可推广至其他敏感话题（如种族、移民）的AI辅助研究。
     

研究亮点
1. 创新方法：首次系统评估GPT-4在仇恨言论主题分析中的表现，结合归纳与演绎双路径。
2. 跨学科贡献：融合计算语言学与批判话语研究，挑战LLMs的“文化无意识”局限。
3. 伦理反思：指出AI内容审核策略可能无意间强化主流话语霸权，需引入边缘化视角。

其他价值
- 研究数据公开于欧盟项目，为后续比较研究提供基准。
- 团队开发的理论驱动提示模板已开源，助力学术共同体优化LLMs应用。

此报告全面覆盖了研究的背景、方法、发现与意义，可作为相关领域学者的参考。