LLM-generierte Variablen sind keine Beobachtungen – Warnung für Kausalanalysen
William Giengs Artikel auf Towards Data Science beschreibt ein verbreitetes, aber kaum diskutiertes Problem in modernen Daten-Pipelines: LLM-extrahierte Themen – etwa „billing frustration" aus Support-Transkripten – werden routinemäßig als direkte Kundenattribute behandelt, obwohl sie nur für eine selbstselektierte Teilmenge der Kundenbasis existieren. Das NULL-Fill-Problem illustriert dies exemplarisch: Kunden ohne Transkript bekommen den Wert „kein Problem erwähnt" zugewiesen, was „nicht angerufen" mit „nicht frustriert" gleichsetzt. Gieng identifiziert vier interagierende Problemdimensionen: (1) Selektion – nur Kunden, die einen textuellen Trace hinterlassen haben, erhalten einen Themenwert; (2) Timing – prä- vs. post-Treatment-Text hat fundamental unterschiedliche kausale Rollen; (3) Messfehler – Klassifikatorgenauigkeit kann systematisch zwischen Treatment-Armen variieren; (4) Rollenzuweisung – ob ein Theme Confounder, Mediator oder Outcome ist, bestimmt der DAG, nicht der Spaltenname. Der Artikel richtet sich an Analysten, die Text-zu-Spalte-Pipelines mit Regressionsmodellen verbinden, und fordert explizite Diagnose-Schritte als Mindeststandard.
- NULL-Werte bei fehlenden Transkripten werden oft stillschweigend als Referenzkategorie behandelt – das verändert die analysierte Population grundlegend.
- Post-Treatment-Text (z.B. Beschwerdeanruf nach Retention-Angebot) als Confounder zu behandeln erzeugt klassischen Post-Treatment-Bias.
- Messrauschen durch den LLM-Classifier ist nicht orthogonal zum Untersuchungsgegenstand, da Treatments auch die Sprache der Kunden verändern.
- Das Problem gilt gleichermaßen für Fine-tuned Classifier, Zero-shot LLMs und Embedding-plus-Cluster-Pipelines.
- Gieng fordert explizite DAG-Modellierung und Timing-Prüfung als Mindestdiagnose vor jeder kausalen Verwendung von Text-Features.
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