LLM分析150余年德国议会移民辩论

Aida Kostikova等学者发布了一项利用大语言模型分析德国议会移民辩论的研究。该研究利用GPT-5和gpt-oss-120B两款模型，评估了1867年至2025年间议会辩论中关于移民的团结与反团结倾向。研究显示，这两款最强模型在标注任务上的Macro-F1得分与人类标注员的一致性相当。尽管表现优异，研究者指出这些模型存在的系统性偏差可能会影响下游分析结果。为此，团队结合基于设计的监督学习（DSL）方法对偏差进行了校正。分析发现，德国社会在移民议题上经历了从战后团结向近十年反团结的显著转变，特别是2015年后反团结言论明显上升。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。