本研究では、南アフリカの多言語コミュニティにおけるソーシャルメディア投稿の感情分析を通じて、社会的課題を特定するための大規模言語モデル（LLMs）の利用を検討しています。特にGPT-3.5、GPT-4、LlaMa 2、PaLM 2及びDolly 2を用いて、南アフリカの政府関連の10の主要トピックにおける英語、セペディ、セツワナの投稿の感情極性を分析しました。結果から、異なるLLMs、テーマ、言語間で大きな性能差があることが分かり、複数のLLMの結果を組み合わせることにより感情分類性能が向上し、誤分類率が1%未満となることが示されました。このことから、信頼性の高い感情分析システムを構築することが可能となり、特定のトピックや言語グループに対するアクションの必要性を導き出す手助けができることが明らかになりました。