一篇新发表在arXiv上的论文探讨了大型语言模型（LLMs）在社会科学研究中日益增长的应用。研究指出，尽管LLMs越来越多地被用于数据标注和模拟调查响应等任务，但它们也带来了显著的方法论挑战，如偏见和幻觉。该研究分析了社会科学论文中的验证实践，发现这些实践不一致，并提出更稳健的验证策略，以建立更好的规范和标准。 AI
影响 强调随着LLMs日益融入社会科学研究方法论，标准化验证实践的必要性。
排序理由 该集群包含一篇讨论研究领域的方法论和新兴规范的学术论文。
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arXiv:2607.07915v1 Announce Type: cross Abstract: Large language models (LLMs) are reshaping social science methodology. Researchers increasingly prompt language models to generate quantitative measurements of social concepts, for example labeling data or simulating survey respon…
Large language models (LLMs) are reshaping social science methodology. Researchers increasingly prompt language models to generate quantitative measurements of social concepts, for example labeling data or simulating survey responses. Yet LLMs pose methodological challenges inclu…