Using natural language processing and machine learning to replace human content coders.

计算机科学 可靠性(半导体) 自然语言处理 心理信息 人工智能 样本量测定 样品(材料) 机器学习 数据挖掘 统计 数学 政治学 物理 功率(物理) 化学 量子力学 法学 色谱法 梅德林
作者
Yilei Wang,Jingyuan Tian,Yagizhan Yazar,Deniz S. Öneş,Richard N. Landers
出处
期刊:Psychological Methods [American Psychological Association]
被引量:20
标识
DOI:10.1037/met0000518
摘要

Content analysis is a common and flexible technique to quantify and make sense of qualitative data in psychological research. However, the practical implementation of content analysis is extremely labor-intensive and subject to human coder errors. Applying natural language processing (NLP) techniques can help address these limitations. We explain and illustrate these techniques to psychological researchers. For this purpose, we first present a study exploring the creation of psychometrically meaningful predictions of human content codes. Using an existing database of human content codes, we build an NLP algorithm to validly predict those codes, at generally acceptable standards. We then conduct a Monte-Carlo simulation to model how four dataset characteristics (i.e., sample size, unlabeled proportion of cases, classification base rate, and human coder reliability) influence content classification performance. The simulation indicated that the influence of sample size and unlabeled proportion on model classification performance tended to be curvilinear. In addition, base rate and human coder reliability had a strong effect on classification performance. Finally, using these results, we offer practical recommendations to psychologists on the necessary dataset characteristics to achieve valid prediction of content codes to guide researchers on the use of NLP models to replace human coders in content analysis research. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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