הרחבת היקף המחקר במדעי החברה
כלי חדש שיעזור לחוקרים להפוך נתונים איכותניים למספרים שאפשר לנתח.
חלק מרכזי בעבודה שלנו ב-OpenAI הוא לאפשר למדענים להתקדם מהר יותר ולפתור בעיות קשות יותר. היום צוות המחקר הכלכלי שלנו משיק את GABRIEL: ערכת כלים בקוד פתוח שמשתמשת ב-GPT כדי להמיר טקסט ותמונות לא מובנים למדדים כמותיים. הערכה מיועדת לכלכלנים, לחוקרים במדעי החברה ולמדעני נתונים שרוצים לחקור נתונים איכותניים בהיקף נרחב.
נתונים איכותניים מספרים את הסיפורים העשירים ביותר על העולם — מה אנשים אומרים, כותבים, מלמדים, טוענים וחווים. הם מקיפים הכול, מסילבוסים וראיונות ועד רשתות חברתיות ותצלומים. הם קיימים בכמויות עצומות. אבל הפיכת נתונים מסוג זה לראיות מבוססות דורשת זמן רב מאוד. לעיתים קרובות היא כלל אינה מעשית. במקרים רבים מדי, חוקרים במדעי החברה נאלצים לוותר על כיווני מחקר חשובים, לא מפני שאין נתונים, אלא מפני שאי אפשר לנתח אותם.
GABRIEL נועד להנגיש נתונים איכותניים במידה ניכרת. הוא מאפשר לחוקרים לתאר בשפה יומיומית מה הם רוצים למדוד — למשל, "עד כמה המשרה במודעה הזו מתאימה לבעלי משפחות?" — ואז בוחן את אותה שאלה באופן עקבי באלפי מסמכים (או במיליוני מסמכים), ומחזיר ציון לכל אחד מהם. כך חוקרים יכולים להקדיש פחות זמן לתיוג נתונים שחוזר על עצמו, ויותר זמן לעבודה שבאמת דורשת מומחיות: בחירה של מה למדוד, אימות התוצאות והסקת מסקנות זהירות.
לדוגמה, GABRIEL יכול לנתח אוסף גדול של מאמרים מדעיים כדי לזהות באילו שיטות ספציפיות נעשה שימוש וכיצד הן מתפתחות לאורך זמן. הוא יכול לבחון תוכניות לימודים של קורסים ולמדוד כמה תשומת לב מוקדשת לנושאים או למיומנויות שונים. הוא יכול לחלץ פרטים היסטוריים בפורמט מובנה על כל עיירה ברחבי אירופה, או לבחון מאגר גדול של ביקורות לקוחות ולזהות דפוסים במה שאנשים מעריכים יותר מכול. במאמר שלנו(נפתח בחלון חדש), אנו בוחנים את הביצועים של GPT בתיוג נתונים איכותניים במגוון רחב של שימושים, ומוצאים שהוא מדויק מאוד.
מעבר למדידה מסוג זה, GABRIEL מספק גם כלים מעשיים שחוקרים זקוקים להם לעיתים קרובות. אלה כוללים מיזוג מערכי נתונים גם כשהעמודות אינן תואמות, הסרה חכמה של כפילויות, קידוד קטעי טקסט, העלאת רעיונות לתיאוריות מדעיות חדשות והסרת פרטים מזהים מטקסט כדי לשמור על הפרטיות.
GABRIEL זמין כעת כספריית Python בקוד פתוח(נפתח בחלון חדש), לצד מחברת הדרכה(נפתח בחלון חדש) לתחילת העבודה. הוא תוכנן כך שיידרש רקע טכני מינימלי כדי להשתמש בו. נמשיך לשפר את GABRIEL לאורך זמן על סמך משוב מהקהילה האקדמית. אנו מקווים שהכלי הזה יעזור לחוקרים נוספים לשלב בעבודתם את העושר של נתונים איכותניים וסיפורים אנושיים.
