利用大型语言模型生成合成消费者洞察

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摘要

本研究探讨了大型语言模型能否为投射技术生成合成消费者数据，通过比较人类与LLM在城市旅游感知上的回应，发现两者在主题上高度重叠，但在风格、语言结构和多样性生成方式上存在重要差异。

arXiv:2607.05761v1 公告类型：新 摘要：现代数据驱动营销依赖于大量消费者数据，然而收集这些数据成本高昂、耗时且难以规模化。本研究探讨了大型语言模型（LLMs）能否用于生成投射技术的合成消费者数据——投射技术是一类旨在引发消费者联想、情感、需求和愿望的方法。我们在多个投射任务、多种LLM、多种提示策略和多种温度设置下测试了LLM生成的回应，并将其与一项关于城市旅游目的地感知的原始研究的人类回应进行比较。使用语言指标、多样性和集中度度量、主题模型和顶级术语分析对人类和LLM的回应进行分析。结果显示，人类和LLM的回应在宽泛主题和联想上高度重叠，但在风格、语言结构以及多样性的生成方式上存在重要差异。我们给出了关于如何最佳利用LLM生成合成消费者数据的建议，模型和提示选择如何影响回应质量，以及认识到LLM合成消费者数据生成的局限性。
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缓存时间: 2026/07/08 04:38 

# 利用大语言模型生成合成消费者洞察
来源：https://arxiv.org/abs/2607.05761
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> **摘要：** 现代数据驱动的营销依赖于大量消费者数据，然而收集此类数据往往成本高昂、耗时且难以规模化。本研究探讨能否利用大语言模型（LLMs）为投射技术生成合成消费者数据。投射技术是一系列旨在挖掘消费者联想、情感、需求和渴望的方法。我们测试了LLM在多种投射任务、不同LLM、提示策略和温度设置下生成的回答，并将其与一项关于城市旅游目的地感知的原始研究中的真人回答进行比较。使用语言学指标、多样性与集中度指标、主题模型以及高频词分析对真人回答和LLM回答进行了分析。结果表明，在广泛主题和联想方面，真人回答与LLM回答存在大量重叠，但在风格、语言结构以及多样性生成方式上存在显著差异。本文就如何最佳利用LLM生成合成消费者数据、模型与提示选择如何影响回答质量，以及如何认识LLM合成消费者数据生成的局限性提出了建议。

## 提交历史

来自：Stephen L. France [查看邮件 (https://arxiv.org/show-email/827ad16a/2607.05761)] **\[v1\]** 2026年7月7日 星期二 02:38:41 UTC（985 KB）

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