Nuove frontiere nell’analisi dei processi decisionali di gruppo
La ricerca pubblicata su arXiv (arXiv:2601.05582v1) esplora l’utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per interpretare i dati non strutturati provenienti dalle chat, con l’obiettivo di comprendere i processi decisionali dinamici all’interno dei gruppi. Lo studio si concentra in particolare sulle scelte congiunte, come la decisione di dove mangiare fuori, prendendo come caso di studio i dati relativi alle attività di ristorazione in Giappone.
Tradizionalmente, l’osservazione dei processi decisionali di gruppo è complessa. L’avvento di nuovi tipi di dati, come le chat non strutturate, offre una nuova prospettiva. Tuttavia, l’interpretazione di questi dati richiede l’inferenza di fattori espliciti e impliciti, un compito che spesso implica l’annotazione manuale dei dialoghi. I ricercatori hanno sviluppato un framework basato su LLM ispirato al processo di acquisizione della conoscenza, che estrae sequenzialmente i fattori decisionali chiave. Questo processo strutturato guida l’LLM nell’interpretazione dei dati delle chat, convertendo i dialoghi non strutturati in dati tabulari strutturati.
I risultati dimostrano che, sebbene gli LLM catturino in modo affidabile i fattori decisionali espliciti, hanno difficoltà a identificare i fattori impliciti e sfumati che gli annotatori umani identificano facilmente. Lo studio evidenzia i contesti specifici in cui l’estrazione basata su LLM può essere considerata affidabile, evidenziando i limiti attuali e suggerendo dove l’intervento umano rimane essenziale. Questi risultati sottolineano sia il potenziale che i limiti dell’analisi basata su LLM nell’incorporare fonti di dati non tradizionali sulle attività sociali.
Paper: ArXiv.org