Dicota convierte la respuesta general de la encuesta general en temas claros.
- AI Toll Dicota Data de texto libre de datos con una precisión rápida, barata y similar a la humana
- Los datos de texto libre son ricos en ideas, pero el tiempo y el costo de analizarlos a menudo disminuyen su uso
- El equipo de investigación de la Universidad de Bath dice que Dikota puede ayudar a asegurarse de agregar más voces públicas a las decisiones políticas.
Una nueva y poderosa herramienta de inteligencia artificial ofrece un método agudo y de bajo costo para comprender las actitudes públicas para identificar automáticamente los temas ordinarios en respuesta abierta a las consultas de encuestas y políticas.
La determinación de Dicota es el primer método de acceso abierto para analizar la respuesta del texto libre a la encuesta y la respuesta del texto libre para la consulta. En detalle en un artículo de investigación publicado en Formas psicológicasEsta herramienta proporciona información sobre 380 veces más rápido que el análisis humano y 1.900 veces más barato, mientras que los resultados codificados por humanos obtienen un 92 % de contrato con los resultados.
Utiliza modelos a gran escala de lenguaje grande para identificar temas y subtítulos clave en una respuesta general abierta, donde las personas comparten sus pensamientos en sus propias palabras. Aunque el visionario es rico, este tipo de calidad es un momento notorio para analizar los datos, a menudo no tiene uso.
Desarrollado por un equipo multiofistado en la Universidad de Bath, recién graduados de doctorado, dirigido por el jugador del Dr. Louis y el Dr. Ryan Hughes, con el apoyo del profesor Loren Whitmarsh, este dispositivo está diseñado para ayudar a los gobiernos y organizaciones mejor servir.
El dispositivo inicialmente llegó a comprender mejor la opinión de las políticas climáticas. Sin embargo, esto se puede aplicar a una amplia gama de aplicaciones. Ya ha ganado interés de cuatro instituciones gubernamentales del Reino Unido, instituciones educativas y grupos de expertos globales.
El Dr. Louis Player, quien completó un doctorado en el Centro de Entrenamiento Doctorado IAAPS del Bath, explica: “Cuando miles de personas responden a la encuesta o consulta, a menudo es imposible analizar todos los datos del texto libre. No es posible hacer más que el Dicota.
Precisión detallada y similar a la humana
Dicota se realiza en una técnica de análisis silencioso bien establecida, conocida como el análisis laboral, que los investigadores buscan agrupar manualmente los datos de texto libre en temas comunes. Mientras lo filma, Dicota utiliza un enfoque de seis pasos que incluye dos modelos de lenguaje grande de lenguaje fino y un enfoque de clúster para identificar los sujetos y subtítulos bajo datos.
El equipo comparó el rendimiento de Dicota con los analistas humanos en cuatro ejemplos de datos. Dicota detectó el 92 % de los subtemas encontrados por analistas y un 90 % de temas más amplios. Es de destacar que Dikota creó ideas en solo 10 minutos para los analistas humanos en promedio 63 63 horas.
Hay muchos más costos de costos en este momento, con Dicota analizando las respuestas a aproximadamente 1,000 1,000 participantes en solo $ 0.82, mientras que en comparación con aproximadamente $ 1,575, un asistente de investigación humana recibe $ 25 por hora. Dicota es más de 240 veces más rápido y 1.220 veces más barato que los últimos métodos computacionales actuales, como el modelado de temas.
El Dr. Player explica: “Lo importante es que el Dicota no está diseñado para cambiar el análisis temático humano, pero no se ha completado”. “Queremos que una gran cantidad de estos datos sean irregulares, permitiendo que se escuchen más sonidos en entornos de políticas y decisiones, y liberen el precioso tiempo del investigador para un trabajo profundo y más explicativo”.
Más allá de los temas del análisis térmico, la herramienta también determina qué grupos de población tienen más probabilidades de mencionar algunos de los temas. Por ejemplo, se puede determinar si es más probable que las mujeres mencionen un problema en particular que los hombres, o más probabilidades de resaltar ciertos temas que las personas más jóvenes. También atrae los precios representativos para cada renovado que ayuda a interpretar los resultados.
Transparencia construida -in
El Dr. Ryan Hughes, cuyo doctorado se ha centrado en Macterronics y Data Science, agrega: “Dicota no solo resume los datos. También proporciona una profundidad que también muestra quién dijo, y cuántas veces es transparente y transparente”.
El profesor Loren Whitmersh dice: “El Dicota ofrece un gran salto en el análisis de datos del cuestionario abiertamente ordinario. Aplicar el aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de texto permitirá a los investigadores y encargados de formular políticas comprender las actitudes públicas, lo que permitirá a los investigadores diseñar tiempo y dinero.
En línea abiertamente accesible, esta herramienta se ha descrito en detalle en un trabajo de investigación Uso de grandes modelos de lenguaje para la investigación de calidad: analistas de texto computacional profundo (Dikota)Apareció en el diario Formas psicológicas.
El equipo dice que Dikota continuará desarrollándose con el tiempo, con los planes de aplicación web amigables con el usuario, accesibles para desconocer el código.
