UTD24 JoM2025｜如何在市场调研中使用LLM

✨AI与人类协作搞市场调研，这篇论文玩出新高度！✨\n最近读了一篇超有意思的论文，研究如何用大语言模型（LLMs）和人类合作搞市场调研，发现AI不仅能当“工具人”，还能当“神队友”！核心结论一句话：人机混合模式，效率+深度双赢💡\n定性研究：AI化身“虚拟受访者”\n传统深度访谈费时费力？论文发现，让LLMs生成合成受访者，回答居然比真人更有深度和洞察力😯！比如模拟素食者或LGBTQ+群体，连人类容易忽视的细分需求都能挖出来。AI还能当“主持人”主持访谈，甚至实时追问细节（比如“请详细说说你的经历”📝）。不过，纯AI生成的回答可读性稍低，但信息密度更高，专家评估后直呼“学到了”🎯\n定量研究：数据生成有短板？技术来补！\n用LLMs生成调查问卷数据，方向性趋势（比如高低评分）和人类数据一致，但答案太“中庸”，方差小、多样性不足😥。这时候，论文祭出两大法宝：\n1️⃣ 少样本学习：给AI看几个真人回答示例，生成的数据立马多样又靠谱；\n2️⃣ RAG检索增强：结合企业数据库或历史访谈，让AI的回答更贴近真实消费者心理📊\n实验证明，这些技术能把合成数据的“机械感”压到最低，连态度相关性（比如“健康成分”和“高质量”的关联）都能接近人类模式！\n实战案例：复刻500强企业研究\n作者和某食品巨头合作，用GPT-4复现其2019年的“Friendsgiving”节日调研。结果发现：\n定性部分，AI生成的回答在情感洞察上更细腻，帮企业找准了年轻群体的“自选家人”社交需求👨👩👧👦；\n定量部分，合成数据均值匹配真实结果，但高频消费预测有偏差。不过加入RAG后，数据质量直接拉满✅\n人机分工秘籍：AI打辅助，人类做决策\n论文给出一套超实用的协作路线图🚀：\n设计阶段：AI快速生成问卷初稿，人类优化逻辑和创意；\n数据阶段：AI生成合成数据预测试验结果，省掉不必要的真人调研；\n分析阶段：AI处理海量文本，人类专注解读深层洞察🔍\n关键原则：重复劳动丢给AI，复杂判断留给专家！\n局限与未来：偏见和幻觉咋解决？\nAI也不是万能❌——训练数据里的性别/文化偏见可能影响结果，生成“幻觉”答案的风险也存在。作者建议用人类反馈强化学习（RLHF）给AI“价值观校准”，同时企业要建立内部验证机制，不能无脑依赖模型～\n#毕业论文 #市场营销 #顶刊 #UTD24 #大语言模型 #chatgpt #社科 #经济 #管理