Tenk deg at du prøver å organisere tusenvis av kommentarer om et produkt i hovedtemaer eller emner. Tradisjonelt har forskere enten måttet lese gjennom alt manuelt (tidkrevende og kostbart) eller bruke eldre dataprogrammer som ofte har gått glipp av viktig kontekst. Et nytt preprint fra OSF viser at moderne AI-systemer som GPT-4, Claude og Gemini kan gjøre denne jobben effektivt, spesielt med korte tekststykker.
Forskerne gjennomførte to interessante eksperimenter:
Studie 1: Studie av chatbot-oppfatning
De samlet inn svar fra 199 personer om hva som får chatboter til å virke menneskelignende
De sammenlignet tre ulike måter å analysere svarene på:
Menneskelig analyse (en forskningsassistent leser alt)
Tradisjonell dataanalyse (ved hjelp av en metode som kalles LDA)
Moderne AI-analyse (ved hjelp av GPT-4 og Claude)
Resultat: AI-systemene matchet den menneskelige analysen i 90 % av tilfellene, mens den tradisjonelle datametoden bare oppnådde 60 % treffsikkerhet.
Studie 2: Studie om motvilje mot vaksine
De analyserte 10 000 tweets om bekymringer knyttet til COVID-19-vaksinen
De testet om kunstig intelligens kunne identifisere de viktigste temaene ved hjelp av ulike utvalgsstørrelser
De sammenlignet tre ulike AI-systemer
Resultat: AI presterte like godt med bare 5 % av dataene som med 100 %, og oppnådde en nøyaktighet på 90 %.
Praktiske retningslinjer for bruk av AI i emneanalyse
Hvis du er interessert i å bruke kunstig intelligens til å analysere tekstdata, får du her en trinnvis veiledning:
Forbered dataene dine
Samle inn tekstdataene dine i et rent format
Fjern all sensitiv eller identifiserende informasjon
Velg ditt AI-verktøy
For små til mellomstore prosjekter: GPT-4o eller Claude 3.5 Sonnet
For store prosjekter (over 100 000 ord): Gemini Pro 1.5
Vurder å bruke flere AI-verktøy for kryssvalidering
Strategi for utvalgsstørrelse
Begynn med et lite utvalg (rundt 5-10 % av dataene dine)
Hvis datasettet ditt er veldig stort, er det ikke sikkert at du trenger å analysere alt
Bruk tilfeldig utvalg for å sikre representativitet
Skrive effektive oppfordringer
Vær spesifikk i instruksjonene dine
Eksempel på en ledetekst: "Du er en kvalitativ forsker. Les denne teksten og identifiser 10 hovedtemaer. Hvert emne skal inneholde et navn og en definisjon. Returner bare emnet."
Hold temperaturinnstillingen på standardverdien (vanligvis 0,25-0,5)
Valideringsprosess
Sammenlign resultater fra ulike AI-verktøy
Få en menneskelig ekspert til å gjennomgå de AI-identifiserte temaene
Se etter konsistens i de identifiserte temaene
Kvalitetskontroll
Dobbeltsjekk uvanlige eller uventede temaer
Kontroller at den kunstige intelligensen ikke har oversett noen åpenbare temaer
Hold oversikt over eventuelle mønstre som den kunstige intelligensen konsekvent overser
Viktige hensyn å ta
Menneskelig tilsyn
Ikke stol utelukkende på kunstig intelligens - bruk den som en nyttig assistent
Få fageksperter til å gjennomgå resultatene
Vær forberedt på å justere temaene basert på menneskelig innsikt
Begrensninger
AI kan gå glipp av kulturelle nyanser
Noen emner kan bli kombinert eller overforenklet
AI kan ikke erstatte menneskelig forståelse av kontekst
Kostnadseffektivitet
Bruk av kunstig intelligens kan være mer kostnadseffektivt enn å ansette flere menneskelige kodere
Små utvalg kan gi pålitelige resultater, noe som sparer behandlingstid og kostnader
Vurder avveiningen mellom ulike AI-tjenesters kostnader og kapasitet
Fremtiden for tekstanalyse
Denne forskningen tyder på at kunstig intelligens kan revolusjonere måten vi analyserer tekstdata på, ved å gjøre dem raskere og mer tilgjengelige, samtidig som nøyaktigheten opprettholdes. De beste resultatene oppnås imidlertid ved å kombinere AI-effektivitet med menneskelig ekspertise og tilsyn.
For forskere, bedrifter og organisasjoner som arbeider med store mengder tekstdata, er denne tilnærmingen en praktisk måte å forstå temaer og mønstre i dataene på, uten å bli overveldet av informasjonsmengden.
Comentários