Abstract
Der Vortrag befasst sich mit der Frage, wie sich „verborgene Zustände“ in vier audiodokumentierten und transkribierten Passagen einer Gruppensitzung anhand von Large Language Models (LLM) identifizieren lassen, und was diese Zustände über die Organisation bzw. Struktur des Textes aussagen. In einer ersten psychoanalytisch-qualitativen Datenanalyse wurden in den Textpassagen Herrensignifikanten und Rupturen[MOU1] intuitiv markiert. In einer zweiten Analyse wurde mit Hilfe von drei LLMs anhand eines einzigen Vorwärtsdurchlaufs jede Token-Position, also die Position eines Tokens (Signifikanten) innerhalb einer Sequenz anhand von zwei Eigenschaften bewertet. Bei diesem Vorgehen geht es darum, die Wahrscheinlichkeit des nächsten Tokens vorherzusagen und Kontextbezüge zu berechnen. Wir untersuchten in dieser zweiten, maschinellen Analyse v.a., ob und inwieweit die Tokens mit den Herrensignifikanten („master signifier“) übereinstimmen. Es zeigt sich eine sehr hohe Übereinstimmung zwischen der intuitiven Einschätzung und den Ergebnissen der Sprachmodelle bezüglich der Herrensignifikanten. Wir folgern daraus, dass sich die Lacan’sche strukturalistische Sprachtheorie durch LLMs operationalisieren lässt, und dies auch für die qualitative Forschung in Zukunft von großer Bedeutung sein wird.
Kosten
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Anmeldung
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