微观经济与数字经济教研室学术讲座

报告题目：AI质性访谈与自动化主题编码：以三个政策相关话题为例
报  告 人：黄凌波（山东大学经济研究院 教授）
主  持 人：李学恒（williamhill中国 助理教授）
时      间：2025年12月29日 （周一） 10: 30
地      址：伍沾德堂岭南行政中心214会议室
语      言：中文

摘要:
       随着大语言模型（LLM）的快速发展，质性访谈在经济学研究中的规模化应用成为可能。本文介绍了一种基于多代理 LLM 的半结构化质性访谈方法，并据此构建了一套完整的工作流程: 由 AI 作为访谈员开展标准化且可追问的半结构化访谈，随后由 LLM 配合人工审查从访谈文本中提取主题并完成自动化主题编码，实现从访谈到编码的统一流程. 我们围绕三类政策相关话题——生育意愿、个人养老金缴存与股票市场参与——实施在线访谈实验，并比较了打字与语音两种输入方式的效果。共收集到 525 份访谈样本，平均访谈时长为 23 分钟。结果表明，相较于一次性的开放式问答，AI 访谈能够更系统地识别受访者在多轮对话中被激活的考虑因素（主题），并刻画其提及频率、出现轮次与主题共现模式，从而揭示群体异质性，且与封闭式问卷指标高度相关。在主观评价方面，超过 95%的受访者对 AI 访谈给出正向总体评价，且对 AI 访谈员的偏好显著高于真人访谈员。整体访谈与主题编码流程可复制、可审计并具备良好的可扩展性。最后，本文讨论了该方法在实际应用中的挑战及其潜在应对策略。

报告人介绍：

       黄凌波，山东大学经济研究院教授，博士生导师，山东大学杰出中青年学者。兼任中国运筹学会博弈分会副秘书长。主持国家自然科学基金优青项目。主要研究领域是行为与实验经济学、政治经济学、应用微观理论。研究主题包括人类合作与竞争行为、分配制度、大国竞合博弈、机制设计等。研究成果发表于Economic Journal（3篇）、Management Science（2篇）、Games and Economic Behavior（2篇）、Production and Operations Management等经济学与管理学领域国际顶级期刊。

       欢迎感兴趣的师生参加！