какая-то библиотека

ИИ для социальных исследований: новые подходы к качественным и количественным методам

В статье "Generative AI for Social Research: Going Native with Artificial Intelligence", опубликованной в Sociologica, Pilati, Munk и Venturini представляют обзор новых способов применения генеративного ИИ в социальных науках. Авторы не ограничиваются описанием возможностей, а акцентируют внимание на методологических аспектах, подчеркивая сближение качественных и количественных методов и переход к "нативно-цифровым" подходам.

Статья рассматривает два основных направления использования генеративного ИИ в социальных исследованиях:

Сглаживание границы между качественными и количественными методами: LLM (большие языковые модели) демонстрируют эффективность как в качественных задачах (чистка данных, аннотация, анализ нарративов), так и в количественных (создание опросников, анализ статистических моделей). Это разрушает традиционное разделение методов и открывает новые возможности для исследователей.

Переход к "нативно-цифровым" методам: Авторы призывают к использованию ИИ не просто как инструмента для обработки существующих данных, но и как метода генерации новых данных и анализа цифровых инфраструктур. Это предполагает более глубокое понимание того, как ИИ "видит" мир и как его модели отражают культурные и социальные контексты.

Примеры использования генеративного ИИ:

Качественные исследования: LLM используются для очистки транскрипций интервью, аннотации данных, обнаружения сюжетов в литературных текстах, проведения полуструктурированных интервью и анализа мультимодальных данных.

Количественные исследования: LLM применяются для создания адаптивных опросников, улучшения точности статистических моделей и автоматизации рутинных задач.

Анализ культурных и социальных контекстов: Исследования фокусируются на выявлении культурных предвзятостей LLM, сравнении их ответов с ответами людей из разных культурных групп и анализе внутренних механизмов работы моделей.

Статья призывает к осмысленному использованию генеративного ИИ в социальных исследованиях, подчеркивая необходимость развития новых методологических подходов и критического анализа результатов. Авторы предлагают рассматривать ИИ не только как инструмент, но и как объект исследования, что позволит глубоко понять его возможности и ограничения. Дальнейшие исследования в этом направлении обещают значительный прогресс в социальных науках.

www.group-telegram.com/jp/selfmadeLibrary.com/855

1.3K viewsFeb 10 at 17:13

ИИ для социальных исследований: новые подходы к качественным и количественным методам

В статье "Generative AI for Social Research: Going Native with Artificial Intelligence", опубликованной в Sociologica, Pilati, Munk и Venturini представляют обзор новых способов применения генеративного ИИ в социальных науках. Авторы не ограничиваются описанием возможностей, а акцентируют внимание на методологических аспектах, подчеркивая сближение качественных и количественных методов и переход к "нативно-цифровым" подходам.

Статья рассматривает два основных направления использования генеративного ИИ в социальных исследованиях:

Сглаживание границы между качественными и количественными методами: LLM (большие языковые модели) демонстрируют эффективность как в качественных задачах (чистка данных, аннотация, анализ нарративов), так и в количественных (создание опросников, анализ статистических моделей). Это разрушает традиционное разделение методов и открывает новые возможности для исследователей.

Переход к "нативно-цифровым" методам: Авторы призывают к использованию ИИ не просто как инструмента для обработки существующих данных, но и как метода генерации новых данных и анализа цифровых инфраструктур. Это предполагает более глубокое понимание того, как ИИ "видит" мир и как его модели отражают культурные и социальные контексты.

Примеры использования генеративного ИИ:

Качественные исследования: LLM используются для очистки транскрипций интервью, аннотации данных, обнаружения сюжетов в литературных текстах, проведения полуструктурированных интервью и анализа мультимодальных данных.

Количественные исследования: LLM применяются для создания адаптивных опросников, улучшения точности статистических моделей и автоматизации рутинных задач.

Анализ культурных и социальных контекстов: Исследования фокусируются на выявлении культурных предвзятостей LLM, сравнении их ответов с ответами людей из разных культурных групп и анализе внутренних механизмов работы моделей.

Статья призывает к осмысленному использованию генеративного ИИ в социальных исследованиях, подчеркивая необходимость развития новых методологических подходов и критического анализа результатов. Авторы предлагают рассматривать ИИ не только как инструмент, но и как объект исследования, что позволит глубоко понять его возможности и ограничения. Дальнейшие исследования в этом направлении обещают значительный прогресс в социальных науках.

BY какая-то библиотека