Fitimet:
- Të jesh në gjendje të përkufizosh qartë universin dhe të vlerësosh përfaqësueshmërinë e metodës së kampionimit dhe kush është i përjashtuar sistematikisht
- Aftësia për të bërë dallimin midis paragjykimeve në të dhëna dhe stereotipeve të mbartura nga inteligjenca artificiale dhe për të kontrolluar të dyja
- Aftësia për të shprehur gjetjet e kufizuara në një mostër, pa ekzagjerim, dhe për të shkruar një seksion të ndershëm të kufizimeve.
Koncepti më i rëndësishëm i kërkimit social është kampioni - domethënë nëngrupi që zgjidhni sepse nuk mund të ekzaminoni të gjithë grupin që ju intereson (universi/popullsia: të gjithë njerëzit ose njësitë për të cilat kërkimi dëshiron të flasë) një nga një. Për kë mund të përgjithësohen gjetjet e një studimi (d.m.th. "nëse ky rezultat është i vlefshëm vetëm për këta njerëz apo për një grup më të gjerë") varet tërësisht nga përfaqësimi i kampionit. Rezultati i një kampioni të gabuar ose të njëanshëm është i gabuar, pavarësisht sa mirë është analizuar. Në këtë njësi, ju do të mësoni se si të përdorni AI për të menduar për modelin e mostrës, për të zbuluar paragjykimet - zhvendosjen sistematike të të dhënave ose interpretimin në një drejtim dhe për të shprehur sinqerisht kufijtë e përgjithësimit.
Këtu është e nevojshme të dallohen dy lloje paragjykimesh. E para është paragjykimi në të dhëna: kampioni mbipërfaqëson një grup dhe nënpërfaqëson një grup tjetër (p.sh. ata që mund të marrin pjesë vetëm në anketën online, d.m.th. ata me akses në internet). E dyta është paragjykimi i vetë AI: AI mbart modelet e teksteve mbi të cilat është trajnuar dhe mund të prodhojë përgjithësime stereotipike për një grup shoqëror. Një studiues i mirë social duhet të jetë vigjilent ndaj të dyjave; AI mund t'ju ndihmojë t'i dalloni të dyja, ose mund t'i zmadhojë të dyja.
Hap pas hapi: të menduarit për përfaqësimin
1. Përshkruani universin. Kujt dëshironi t'i tregoni për gjetjen tuaj? "Të gjithë votuesit në Türkiye" dhe "votuesit e rinj në një lagje në Stamboll" janë universe shumë të ndryshme. Një mostër nuk mund të vendoset pa e shkruar këtë qartë.
2. Zgjidhni metodën e kampionimit. Metoda të tilla si të rastësishme (të gjithë kanë shanse të barabarta për t'u përzgjedhur), të shtresuara (ndarja e universit në grupe dhe përzgjedhja nga secili grup), top bore (një pjesëmarrës rekomandon një tjetër) japin fuqi të ndryshme përfaqësimi. AI mund të shpjegojë të mirat dhe të këqijat e secilës metodë në gjuhë të thjeshtë.
3. Pyetni se kush është lënë jashtë. Çdo kampionimi i mungon dikujt. Sondazhit online i mungon ata që nuk kanë internet, sondazhit telefonik i mungon atyre pa telefon fiks, intervistës gjatë ditës i mungon punonjësit. AI prodhon një listë të mirë kontrolli për "kë përjashton sistematikisht kjo metodë?"
4. Harta e burimeve të paragjykimeve. Rendisni burime të tilla si paragjykimi i përzgjedhjes (kush zgjidhet), paragjykimi i përgjigjes (kush përgjigjet), kujtoni paragjykimet (kujtimi i gabuar i së kaluarës).
5. Shkruani kufirin e përgjithësimit. Shprehni gjetjen si "të rinj në këtë kampion", jo "të gjithë adoleshentët". AI mund të raportojë mbipërgjithësime në draftin tuaj.
Këshillë: Një raport i mirë kërkimor forcohet, jo dobësohet, nga seksioni "kufizimet". Shkrimi me ndershmëri se kë nuk përfaqëson kampioni juaj e bën studimin tuaj më të besueshëm. Kërkoni nga AI-ja të hartojë këtë seksion, por konfirmoni vetë çdo kufizim.
tre mini kuti
Rasti 1 - Paragjykimi i fshehur i përzgjedhjes. Për të matur kënaqësinë me shërbimet e një komune, një ekip vendosi një anketë në faqen e internetit të komunës dhe gjeti 78% kënaqësi. Kur pyeta AI "kush i mungon këtij kampioni?", doli që segmenti që tashmë përdor sitin (d.m.th., ka akses në shërbim dhe ndoshta është më i kënaqur) është i mbipërfaqësuar. Gjetja u korrigjua në "78% midis përdoruesve të faqes".
Rasti 2 — Stereotipi i AI. Kur një studiues kërkoi që AI të përmblidhte "pikëpamjen e të moshuarve ruralë për teknologjinë", AI shtoi një kornizë stereotipike që nuk ishte në të dhëna, si p.sh. "të moshuarit kanë frikë nga teknologjia". Kur studiuesi e kuptoi këtë dhe tha "thjesht mbështetuni në deklaratat në transkript", u pa se në të vërtetë kishte një shumëllojshmëri të gjerë qëndrimesh në të dhëna.
Rasti 3 — Korrigjimi i mostrës së shtresuar. Në një kampion prej 500 personash, gratë ishin 30%, krahasuar me 51% të popullsisë. AI shpjegoi logjikën e peshimit në gjuhë të thjeshtë dhe ekipi peshoi rezultatet sipas përmasave të popullsisë, duke rezultuar në një pamje më përfaqësuese.
Katër shabllone të kopjueshëm
1) Kritika e kampionit:
Universi i kërkimit tim: [përshkrim]. Metoda ime e kampionimit është: [metodë]. Detyra juaj: rendisni se kë mund të nën- ose mbi-përfaqësojë në mënyrë sistematike ky kampion. Merrni parasysh gabimet e zgjedhjes, përgjigjes dhe kujtimit veç e veç. Jepni një rekomandim zbutës për çdo rrezik. Mos e ekzagjeroni gjetjen time; Trego kufijtë me ndershmëri.
2) Kontrolli i përgjithësimit:
Shqyrtoni këto fjali gjetëse: [tekst]. Shënoni çdo mbipërgjithësim. Rishkruani deklaratat si “të gjithë/të gjithë/të rinjtë/gratë” me një pohim më të ngushtë që të dhënat e mbështesin në të vërtetë. Për shembull, në vend të "të rinjtë bëjnë X", "Y% e adoleshentëve në këtë kampion raportuan X". Shënoni çdo pretendim me origjinë të pasigurt.
3) Kapja e paragjykimeve të AI:
Ju dhashë përmbledhjen më poshtë. Kontrollo: a janë vërtet të pranishme në tekstin e dhënë ndonjë gjykim, mbiemër ose përgjithësim që ke shtuar? Shënoni dhe hiqni çdo shprehje që nuk është në tekst, por vjen nga modelet tuaja. Thjesht qëndroni në atë që është në tekst.
4) Draft seksioni i kufizimeve:
Shkruani një draft seksion "Kufizimet" bazuar në informacionin e metodës vijuese: madhësia e mostrës [n], metoda [x], konteksti [y]. Shpjegoni se si çdo kufizim mund të ndikojë në gjetjet. As ekzagjerim, as nënvlerësim; Jini të ekuilibruar dhe të sinqertë. Unë do të konfirmoj çdo artikull.
Prompt i dobët / Prompt i fortë
Njoftim i dobët:
Sipas rezultateve të sondazhit tim, shumica e të rinjve kanë këtë mendim. Shkruajeni këtë me një fjali të fortë.
Kjo prodhon mbipërgjithësim pa vënë në dyshim mostrën. AI rrëshqet lehtësisht në një pretendim që të dhënat nuk e mbajnë, si p.sh. "Të rinjtë në Turqi..."
Njoftim i fuqishëm:
Mostra ime: 220 studentë universitarë në një universitet të vetëm, anketë online, pjesëmarrje vullnetare. Do të doja të shprehja një konstatim: 61% e pjesëmarrësve shprehën mendimin X. Shkruajeni këtë në një fjali akademike të paqartë që tregon qartë kufijtë e kampionit (përfaqësim, paragjykim vullnetar). Kufizoni përgjithësimin në këtë mostër.
Dallimi: fjalia e dytë prodhon një pretendim të mbrojtur që të dhënat e mbështesin në të vërtetë.
Metodat e kampionimit dhe përfaqësimi
Metoda
Si funksionon
fuqia e përfaqësimit
Rreziku tipik
e thjeshtë e rastësishme
Mundësi të barabarta për të gjithë
lartë
kostoja e transportit
shtresuar
Ndani dhe zgjidhni në grupe
lartë
Gabim në përcaktimin e grupit
kuotë
Plotësimi i tarifave të grupit
e mesme
Paragjykimi brenda grupit
lehtë
Mos pyet askënd që mund të arrihet
të ulëta
Paragjykim i rëndë i përzgjedhjes
top bore
Me sugjerim të pjesëmarrësve
të ulëta
Ngjashmëria në rrjet
Gabimet e zakonshme
- Krijimi i një kampioni pa përcaktuar universin. Përfaqësimi nuk mund të vlerësohet pa e ditur se kujt do ta përgjithësoni.
- Përgjithësimi i kampionimit të përshtatshëm për të gjithë popullatën. Gabimi më i zakonshëm; "Të anketuarit" janë ngatërruar me "të gjithë".
- Asnjëherë mos pyet se kush është lënë jashtë. Çdo metodë rrëmben dikë; Kërkojeni këtë me vetëdije.
- Duke mos vënë re stereotipin e shtuar nga AI. Modeli mund të shtojë stereotipe që nuk janë të pranishme në të dhëna.
- Fshehja e kufizimeve. Fshehja e dobësisë së kampionit e bën studimin të brishtë, jo të besueshëm.
Në përmbledhje
Vlera e një gjetjeje është po aq sa përfaqësimi i kampionit në të cilin ai bazohet. AI; është një ndihmë e fuqishme për të shpjeguar metodat e marrjes së mostrave, për të përcaktuar se kush është i nënpërfaqësuar, për të shënuar mbipërgjithësimet dhe për të hartuar një seksion të ndershëm të kufizimeve. Por kini kujdes nga dy paragjykime: paragjykimi i vetë të dhënave dhe stereotipet e mbartura nga AI. Përcaktoni qartë universin, pyesni se kush është lënë jashtë, kufizoni përgjithësimin në mostër dhe shkruani kufizimet me ndershmëri.
Detyra e aplikimit
Përshkruani popullsinë dhe metodën e kampionimit për një studim real ose hipotetik. Nxirrni kush mund të jetë nën/mbi-përfaqësuar nga AI me shabllonin e "kritikës së mostrës" dhe identifikoni të paktën tre burime paragjykimesh. Pastaj përkthejeni një deklaratë gjetjeje në një deklaratë të ngushtë që të dhënat e mbështesin në të vërtetë me modelin e "kontrollit të gjeneralizimit". Së fundi, shkruani një pjesë të sinqertë të kufizimeve në gjysmë faqe.
listë kontrolli
- [ ] Unë e kam përcaktuar qartë universin (për kujt do ta përgjithësoj).
- [ ] Vlerësova përfaqësimin e metodës së kampionimit.
- [ ] Unë rendita ata që liheshin sistematikisht jashtë.
- [ ] Unë i shpreha gjetjet e kufizuara në kampion dhe pa ekzagjerim.
- [ ] I hoqa stereotipet/përgjithësimet që shtoi AI.