Quy trình làm việc toàn diện, quản trị và sử dụng có trách nhiệm

Lợi nhuận:

• Khả năng lập kế hoạch nghiên cứu như một quy trình làm việc sáu giai đoạn mạch lạc từ thiết kế đến tài liệu
• Khả năng xác định giới hạn sử dụng an toàn của trí tuệ nhân tạo ở từng giai đoạn và xác minh đầu ra trước đó ở các giai đoạn chuyển tiếp
• Khả năng thiết lập quy trình sử dụng có trách nhiệm ở cấp độ nhóm và tự đánh giá theo năm nguyên tắc cơ bản

Trong mười đơn vị trước, chúng tôi đã đề cập đến AI ở từng giai đoạn nghiên cứu xã hội: câu hỏi và tài liệu, lấy mẫu, khảo sát và phân tích định lượng, mã hóa và chủ đề định tính, phương pháp hỗn hợp, trực quan hóa, đạo đức, khả năng tái tạo và viết. Chúng tôi tập hợp tất cả lại trong đơn vị cuối cùng này. Mục tiêu là kết nối các kỹ năng cá nhân vào một quy trình làm việc hoàn chỉnh—một quy trình nhất quán, an toàn và trung thực từ câu hỏi nghiên cứu đến phát hiện được công bố. Chúng ta cũng sẽ đi xa hơn một cá nhân và nói về quản trị: các quy tắc chung về cách một nhóm, một bộ phận hoặc một tổ chức có thể sử dụng AI một cách có trách nhiệm trong nghiên cứu xã hội.

Giá trị của việc suy nghĩ thấu đáo là quyết định bạn đưa ra ở mỗi giai đoạn sẽ ảnh hưởng đến giai đoạn tiếp theo. Một mẫu sai lệch không thể được lưu lại ngay cả bằng một phân tích hoàn hảo; Một nguồn chưa được xác minh bác bỏ ngay cả bài viết hay nhất. Đó là lý do tại sao cần phải sử dụng AI với các nguyên tắc giống nhau ở mọi giai đoạn: cung cấp nguồn lực mạnh mẽ, xác minh mọi đầu ra, bảo vệ phán đoán của con người, quan tâm trước đến đạo đức và quyền riêng tư, ghi lại quy trình một cách minh bạch. Những nguyên tắc này có thể tóm tắt trong một câu: AI tăng tốc nghiên cứu nhưng không thay thế nhà nghiên cứu.

Từng bước: luồng từ đầu đến cuối

1. Thiết kế (câu hỏi + đạo đức + mẫu). Thiết lập các câu hỏi rõ ràng, phê duyệt lại đạo đức làm việc và lập kế hoạch bảo mật, đồng thời đánh giá tính đại diện của mẫu. Ở giai đoạn này, AI giúp thu hẹp câu hỏi và sàng lọc rủi ro đạo đức.

2. Thu thập số liệu (khảo sát + phỏng vấn). Chuẩn bị một bản khảo sát và hướng dẫn phỏng vấn vững chắc. AI bắt bẫy câu hỏi; Nhiệm vụ thu thập dữ liệu và mối quan hệ của người tham gia là của bạn.

3. Xử lý (làm sạch + mã hóa + ẩn danh). Ẩn danh, làm sạch, mã hóa dữ liệu. AI tạo ra bản thiết kế; Bạn phê duyệt mọi quyết định và sổ mã.

4. Phân tích (định lượng + định tính + tam giác). Chạy số liệu thống kê thông qua chương trình, kết nối các chủ đề với dấu ngoặc kép, xác thực chéo các phát hiện. AI giải thích phương pháp chứ không phải cách tính toán.

5. Trình bày (hình dung + viết). Sản xuất đồ họa trung thực và văn bản gốc. Mọi nguồn và số đều được xác minh; Vai trò của AI được tuyên bố

6. Tài liệu (nhật ký + ghi âm + chia sẻ). Ghi lại các quyết định, lời nhắc và chuyển đổi, đồng thời chia sẻ dữ liệu và mã ẩn danh nếu có thể.

Mẹo: Giữ một danh sách kiểm tra từ đầu đến cuối ở bàn làm việc của bạn. Hỏi ở mỗi bước chuyển đổi: "Tôi đã xác thực đầu ra của bước này chưa, mẫu/đạo đức/nguồn của tôi có an toàn không, tôi có để lại dấu vết không?" Sự lỏng lẻo ở một giai đoạn sẽ làm suy yếu toàn bộ chuỗi.

ba trường hợp nhỏ

Trường hợp 1 - Mắt xích yếu nhất trong chuỗi. Một nhóm đã thực hiện một phân tích định tính xuất sắc nhưng mẫu của họ lại đến từ một nhóm trực tuyến duy nhất. Cho dù họ có mã hóa tốt đến đâu thì kết quả vẫn bị mắc kẹt trong nhóm này. Bài học: chất lượng từ đầu đến cuối chỉ tốt ở khâu yếu nhất; sai lệch trong thiết kế không thể được sửa chữa trong phân tích.

Trường hợp 2 - Quản trị nhóm đã hiệu quả. Một trung tâm nghiên cứu đã viết một giao thức sử dụng AI chung cho toàn bộ nhóm: công cụ nào, dữ liệu nào được ẩn danh, bước xác minh nào. Một trợ lý mới đến đã làm việc an toàn ngay từ ngày đầu theo đúng quy trình; Lỗi cá nhân đã giảm.

Trường hợp 3 - Chuỗi minh bạch nhận được sự tin tưởng của trọng tài. Một bài viết đã đính kèm nhật ký quyết định, nhật ký nhắc nhở và tuyên bố AI. Những người đánh giá có thể theo dõi quá trình từ đầu đến cuối và đồng ý rằng nó "có hiệu quả và trung thực". Sự minh bạch là chất keo gắn kết tất cả các bước riêng lẻ lại với nhau.

Bốn mẫu có thể sao chép

1) Tạo danh sách kiểm tra từ đầu đến cuối:

Nghiên cứu của tôi sẽ trải qua các giai đoạn sau: thiết kế, thu thập dữ liệu, xử lý, phân tích, trình bày, ghi chép. Tạo danh sách kiểm tra cho từng giai đoạn: tôi có thể sử dụng AI một cách an toàn ở giai đoạn nào, tôi nên xác minh kết quả đầu ra nào, tôi nên xem xét rủi ro đạo đức/quyền riêng tư nào, tôi nên ghi lại những gì? Đưa nó vào một cái bàn.

2) Dự thảo giao thức AI của nhóm:

Soạn thảo giao thức sử dụng AI cho nhóm nghiên cứu xã hội. Bao gồm: công cụ được phê duyệt, quy tắc ẩn danh dữ liệu, trong đó vai trò AI được phép/hạn chế/cấm, các bước xác minh bắt buộc, quy tắc khai báo AI, trách nhiệm giải trình. Viết các mục đơn giản, có thể hành động.

3) Điều khiển chuyển pha:

Tôi đã hoàn thành [Giai đoạn X], tôi đang chuyển sang [Giai đoạn Y]. Liệt kê những điều tôi cần kiểm tra trước quá trình chuyển đổi này: tôi đã xác minh đầu ra của giai đoạn trước chưa, tôi có mắc lỗi (sai mẫu, nguồn chưa được xác minh, quyết định không được theo dõi) sẽ làm hỏng giai đoạn tiếp theo không? Tôi đã sẵn sàng cho việc chuyển đổi chưa, và nếu chưa, tôi nên khắc phục điều gì?

4) Tự đánh giá việc sử dụng có trách nhiệm:

Kiểm tra nghiên cứu mà tôi hoàn thành để sử dụng AI một cách có trách nhiệm. Cho điểm và chỉ ra những điểm yếu so với năm nguyên tắc sau: (1) nguồn cung cấp mạnh mẽ, (2) xác nhận mọi đầu ra, (3) bảo vệ phán đoán của con người, (4) đạo đức và bảo mật, (5) tài liệu minh bạch. Quy trình: [tóm tắt]

Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh

Dấu nhắc yếu:

Thực hiện nghiên cứu này từ đầu đến cuối với AI và hoàn thành nó.

Điều này cố gắng chuyển giao mọi trách nhiệm cho người mẫu. Kết quả: mẫu sai lệch, nguồn bịa đặt, số liệu thống kê chưa được xác minh và một văn bản không thể bào chữa được. Không có giai đoạn từ đầu đến cuối nào là an toàn.

Lời nhắc mạnh mẽ:

Tôi muốn lập kế hoạch nghiên cứu của mình từ đầu đến cuối. Ở mọi giai đoạn (thiết kế, dữ liệu, xử lý, phân tích, trình bày, tài liệu), nó đóng vai trò là lộ trình để tôi có thể sử dụng AI một cách an toàn, nơi cần có sự phán đoán và xác minh của con người cũng như những rủi ro về đạo đức và quyền riêng tư mà tôi nên xem xét. Hãy nhớ rằng tôi phải chịu trách nhiệm.

Sự khác biệt: cách tiếp cận thứ hai coi AI là người bạn đồng hành; Nó chấp nhận ngay từ đầu rằng các quyết định và xác minh thuộc về con người.

Chính sách sử dụng có trách nhiệm từ đầu đến cuối

nguyên tắc

ứng dụng

Ở đơn vị nào

Nguồn cấp dữ liệu mạnh mẽ

Cung cấp dữ liệu/nguồn của riêng bạn

1, 2

Truy vấn mẫu

Kiểm toán đại diện và thiên vị

3

Đưa phép tính vào chương trình

Làm cho AI tạo ra các con số

4

giữ lòng trung thành

Liên kết trích dẫn với số dòng

5

Giữ mâu thuẫn mở

Tam giác, trình bày trung thực

6, 7

Đạo đức và quyền riêng tư là trên hết

Công cụ ẩn danh, đã được xác minh

8

Ghi lại quá trình

Nhật ký, ghi chép kịp thời

9

Duy trì tính nguyên bản

Xác minh nguồn, giọng nói của chính bạn

10

Những lỗi thường gặp

• Xem xét các giai đoạn riêng biệt và quên đi chuỗi. Sự thiên vị ở một giai đoạn sẽ làm hỏng toàn bộ nghiên cứu.
• Chuyển giao trách nhiệm cho AI. Quyết định, xác minh và đạo đức luôn nằm ở con người.
• Không có quy tắc chung trong đội. Việc sử dụng cá nhân tạo ra sự không nhất quán và rủi ro.
• Để lại tài liệu cuối cùng. Dấu vết được giữ lại trong suốt quá trình; sau này không thể nhớ được.
• Một khi bạn học và thư giãn. Sử dụng có trách nhiệm là một nguyên tắc được áp dụng lại trong mọi dự án.

Tóm lại

Giá trị thực sự của AI trong nghiên cứu xã hội không nằm ở các nhiệm vụ riêng lẻ mà ở quy trình làm việc nhất quán và có trách nhiệm từ đầu đến cuối. Áp dụng các nguyên tắc giống nhau ở mọi giai đoạn, từ thiết kế đến lập tài liệu: nguồn mạnh mẽ, xác minh mọi đầu ra, giữ nguyên phán đoán của con người, ưu tiên đạo đức và tính bảo mật, ghi lại quy trình một cách minh bạch. Một giao thức chung ở cấp độ nhóm làm cho những nguyên tắc này trở thành vĩnh viễn. Sợi dây chỉ mạnh bằng mắt xích yếu nhất của nó; Đừng thư giãn ở bất kỳ giai đoạn nào. AI tăng tốc nghiên cứu nhưng không bao giờ thay thế được khả năng phán đoán, trách nhiệm và tính chính trực của người nghiên cứu.

Nhiệm vụ ứng dụng

Tạo lộ trình sáu bước cho dự án nghiên cứu của riêng bạn (thực tế hoặc theo kế hoạch) bằng mẫu “tạo danh sách kiểm tra từ đầu đến cuối”. Ở mỗi giai đoạn, hãy viết ra nơi bạn sẽ sử dụng AI, những gì bạn sẽ xác minh và những rủi ro về đạo đức/quyền riêng tư mà bạn sẽ xem xét. Sau đó, hãy sử dụng mẫu “tự đánh giá sử dụng có trách nhiệm” để cho điểm bản thân dựa trên năm nguyên tắc, xác định hai điểm yếu nhất của bạn và cách khắc phục chúng.

danh sách kiểm tra

• [ ] Tôi lên kế hoạch nghiên cứu theo một quy trình gồm sáu giai đoạn từ đầu đến cuối.
• [ ] Tôi đã xác định giới hạn sử dụng an toàn của AI ở từng giai đoạn.
• [ ] Tôi đã xác minh kết quả đầu ra trước đó ở mỗi giai đoạn chuyển đổi.
• [ ] Duy trì đạo đức, tính bảo mật và tài liệu xuyên suốt.
• [ ] Tôi đã tự đánh giá việc sử dụng có trách nhiệm dựa trên năm nguyên tắc.

Thi học phần

1. Nhận định nào sau đây là định vị chính xác nhất cho trí tuệ nhân tạo trong xã hội học và nghiên cứu xã hội?

• A) Trí tuệ nhân tạo có thể tự mình trả lời câu hỏi nghiên cứu, giải thích và đưa ra quyết định về mặt đạo đức mà không cần sự chấp thuận của con người.
• B) Trí tuệ nhân tạo chỉ có tác dụng tóm tắt văn bản, không liên quan gì đến các công đoạn nghiên cứu khác
• C) Trí tuệ nhân tạo là bản tóm tắt, bảng điểm, mã số và trợ lý soạn thảo; Trách nhiệm giải thích, khuôn khổ và quyết định đạo đức thuộc về nhà nghiên cứu ✔
• D) Vì trí tuệ nhân tạo luôn khách quan hơn con người nên việc giải thích hoàn toàn nên để cho nó.

Mô tả: Trí tuệ nhân tạo; là trợ lý tóm tắt văn bản, chỉnh sửa bản ghi, gợi ý mã và viết bản nháp. Trách nhiệm đối với công việc quan trọng như câu hỏi nghiên cứu, khung lý thuyết, đánh giá mẫu, giải thích và quyết định đạo đức thuộc về nhà nghiên cứu; Kết quả chưa được xác minh có thể dẫn đến tham chiếu sai, số liệu thống kê bịa đặt hoặc phân bổ sai.

2. Tại sao lại mạo hiểm khi nói trực tiếp với trí tuệ nhân tạo “liệt kê 10 bài viết quan trọng nhất về chủ đề này kèm theo thư mục” khi quét tài liệu?

• A) AI có thể tạo nên các nguồn, tác giả và DOI trông thực tế nhưng không tồn tại; Bạn phải tìm nguồn từ cơ sở dữ liệu ✔
• B) Trí tuệ nhân tạo hoạt động rất chậm và lãng phí thời gian khi liệt kê tài nguyên
• C) Trí tuệ nhân tạo bỏ lỡ văn học Thổ Nhĩ Kỳ vì nó chỉ có thể tìm thấy nguồn tiếng Anh
• D) Danh sách tăng lên khi trí tuệ nhân tạo lặp lại cùng một nguồn nhiều lần

Mô tả: Review văn học là nhiệm vụ mà AI tạo ra nhiều ảo giác nhất; Có thể bịa ra những bài viết, tác giả và DOI trông có vẻ thực tế nhưng không tồn tại. Tìm nguồn là công việc của cơ sở dữ liệu; AI chỉ nên tổng hợp những tóm tắt thực tế mà bạn tìm thấy.

3. Về vấn đề nào thì tỷ lệ hài lòng 78% trong một cuộc khảo sát được đăng trên trang web của chính quyền thành phố nên được giải thích một cách cẩn thận nhất?

• A) Việc tính tỷ lệ phần trăm không chính xác; Tỷ lệ hài lòng không bao giờ có thể được biểu thị dưới dạng một con số
• B) Vì cuộc khảo sát quá dài nên người tham gia chán nản và trả lời ngẫu nhiên
• C) Về mặt xã hội học không thể đo lường được sự hài lòng nên kết quả không hợp lệ
• D) Mẫu có sai lệch lựa chọn; Vì chỉ người dùng trang web mới có thể tham gia nên kết quả không thể khái quát cho toàn xã hội ✔

Giải thích: Cuộc khảo sát được đăng trên trang web đại diện cho những người đã sử dụng trang web (những người có thể truy cập dịch vụ và có thể hài lòng hơn); Đây là một sự thiên vị lựa chọn. Phát hiện này chỉ có thể được khái quát hóa cho 'người sử dụng trang web' chứ không phải cho toàn xã hội.

4. Tại sao việc dán tập dữ liệu 300 hàng dưới dạng văn bản và yêu cầu AI “tính giá trị trung bình” là không an toàn?

• A) Vì trí tuệ nhân tạo chỉ có thể đọc tối đa 100 dòng dữ liệu nên nó sẽ loại bỏ nhiều hơn
• B) Mô hình ngôn ngữ không phải là máy tính; Khi thực hiện phép tính trong văn bản có thể ra số sai, phép tính phải được thực hiện trong chương trình ✔
• C) Trung bình là thước đo vô nghĩa về mặt xã hội học và không nên tính toán gì cả.
• D) Khi dữ liệu được dán dưới dạng văn bản, AI sẽ tự động xóa nó

Giải thích: Mô hình ngôn ngữ không phải là máy tính và có thể tạo ra giá trị trung bình, phần trăm hoặc giá trị p không chính xác khi thực hiện số học trong văn bản. Việc tính toán thực tế phải được thực hiện trong một chương trình hoặc bảng thống kê; AI chỉ nên được sử dụng cho phương pháp và giải thích.

5. Cần làm gì trước khi chấp nhận báo giá do trí tuệ nhân tạo gợi ý trong phân tích chủ đề định tính?

• A) Nếu trích dẫn trông trôi chảy và ấn tượng, nó có thể được thêm trực tiếp vào báo cáo
• B) Nếu độ dài đoạn trích không quá một đoạn thì không cần xác minh
• C) Cần xác nhận bằng số dòng rằng trích dẫn thực sự xuất hiện trong bản ghi ✔
• D) Trích dẫn tự động đáng tin cậy vì trí tuệ nhân tạo trích dẫn nguồn

Giải thích: Trọng tâm của nghiên cứu định tính là sự trung thực với lời nói của người tham gia. AI có thể tạo ra một câu trích dẫn trôi chảy nhưng hoàn toàn không tồn tại trong bản ghi. Vì vậy, mỗi trích dẫn phải được liên kết và xác minh với tuyên bố thực tế trong văn bản và tốt nhất là số dòng.

6. Nếu trong một nghiên cứu, 72% nói 'Tôi tái chế' trong một cuộc khảo sát, nhưng trong các cuộc phỏng vấn, hầu hết họ thực sự nói rằng họ làm việc đó một cách bất thường, thì mâu thuẫn này nên được giải quyết như thế nào?

• A) Không nên che giấu mâu thuẫn; nên được trình bày dưới dạng một phát hiện kèm theo những giải thích có thể có như thành kiến được xã hội mong muốn ✔
• B) Dữ liệu phỏng vấn sẽ bị loại bỏ vì không chính xác và chỉ báo cáo kết quả khảo sát
• C) Dữ liệu khảo sát nên bị loại bỏ vì nó không chính xác, chỉ báo cáo cuộc phỏng vấn
• D) Cả hai dữ liệu nên được loại bỏ khỏi báo cáo vì sự mâu thuẫn gây lúng túng

Giải thích: Sự khác biệt giữa kết quả định tính và định lượng không phải là sai sót nhưng thường là phát hiện có giá trị nhất. Sự mâu thuẫn ở đây chỉ ra một hiện tượng như 'khuynh hướng mong muốn xã hội' và cần được trình bày như một phát hiện mà không che giấu nó.

7. Nên làm gì nếu chênh lệch giữa hai nhóm (51% so với 54%) trông giống như một 'khoảng cách khổng lồ' trên biểu đồ có trục y bắt đầu từ 50?

• A) Biểu đồ nên được giữ nguyên vì sự khác biệt trông có vẻ lớn
• B) Sự khác biệt sẽ được ẩn hoàn toàn bằng cách hiển thị một mức trung bình duy nhất thay vì hai nhóm
• C) Sự khác biệt sẽ còn ấn tượng hơn nữa bằng cách thêm hiệu ứng ba chiều vào biểu đồ.
• D) Trục Y phải được khởi tạo từ 0; trục cắt ngắn gây nhầm lẫn cho người đọc bằng cách phóng đại những khác biệt nhỏ ✔

Giải thích: Một trục bị cắt cụt (không bắt đầu từ số 0) sẽ đánh lừa một sự khác biệt nhỏ bằng cách làm cho nó có vẻ rất lớn. Trong biểu đồ thanh trung thực, trục phải bắt đầu từ 0; vì vậy sự khác biệt có thể nhìn thấy được ở kích thước thực, nhỏ của nó. Mục đích của hình ảnh không phải là thuyết phục mà là giao tiếp chính xác.

8. Tại sao chỉ xóa tên khỏi bản ghi thường không đủ để ẩn danh?

• A) Xóa tên luôn là đủ; không có thông tin nào khác tiết lộ danh tính
• B) Thông tin nhận dạng gián tiếp (vai trò duy nhất, vị trí, tính năng hiếm có) có thể cho biết một người không có tên ✔
• C) Việc ẩn danh chỉ cần thiết nếu có số điện thoại
• D) Xóa tên là vô nghĩa vì nó làm cho văn bản không thể đọc được

Giải thích: Chỉ xóa tên thôi là chưa đủ; Những mô tả gián tiếp như 'dược sĩ duy nhất ở khu X' hoặc 'nữ thanh tra duy nhất ở thành phố' có thể tự mình đưa người đó đi. Việc ẩn danh thích hợp yêu cầu xóa tất cả các số nhận dạng trực tiếp và gián tiếp.

9. Tại sao việc ghi lại lời nhắc, mô hình được sử dụng và ngày tháng thực hiện phân tích bằng trí tuệ nhân tạo lại quan trọng?

• A) Vì nó chỉ là nghĩa vụ pháp lý nên không có giá trị khoa học
• B) Lời nhắc được lưu giữ vì lý do thương mại vì chúng có bản quyền.
• C) Làm cho quá trình có thể theo dõi và tái sản xuất được; Nếu không thì 'AI đã nói như vậy' sẽ không phải là một lời biện minh khoa học ✔
• D) Đăng ký chỉ là hình thức vì mô hình luôn đưa ra câu trả lời giống nhau

Giải thích: Các mô hình ngôn ngữ không phải lúc nào cũng đưa ra câu trả lời giống hệt nhau; Nếu lời nhắc và thông tin về mẫu không được ghi lại, quy trình sẽ trở thành hộp đen và không ai khác (kể cả bạn) có thể sao chép tác phẩm. Những hồ sơ này là 'bản kê vật liệu' của tác phẩm và là cơ sở của khả năng tái tạo.

10. Đâu là ranh giới giữa việc sử dụng hợp pháp trí tuệ nhân tạo trong văn bản học thuật và hành vi vi phạm tính liêm chính trong học thuật?

• A) AI có thể giúp bạn thể hiện nội dung của riêng mình; Tuy nhiên, việc bạn thay mặt mình suy nghĩ, sản xuất nội dung và trình bày nội dung đó như tác phẩm của mình là vi phạm ✔
• B) Bất kỳ văn bản nào do trí tuệ nhân tạo tạo ra đều có thể được sử dụng trực tiếp, miễn là đúng ngữ pháp
• C) Miễn là trí tuệ nhân tạo bổ sung thêm tài nguyên, việc in toàn bộ nội dung vào đó sẽ không gặp vấn đề gì.
• D) Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo bị cấm trong mọi trường hợp và không được sử dụng ở bất kỳ giai đoạn nào.

Tiết lộ: Việc sử dụng AI để làm rõ bản thảo của riêng bạn cũng như cải thiện ngôn ngữ và cấu trúc là hợp pháp và được tuyên bố minh bạch. Việc có nội dung được viết bằng trí tuệ nhân tạo và trình bày nó như tác phẩm của riêng bạn đều vi phạm tính nguyên bản và gần như chắc chắn tạo ra các nguồn bịa đặt. Line: AI giúp bạn bày tỏ suy nghĩ của mình, nó không suy nghĩ thay bạn.

11. Nguyên tắc “Chất lượng từ đầu đến cuối đến mức yếu nhất” trong nghiên cứu xã hội có ý nghĩa gì?

• A) Chỉ có giai đoạn cuối cùng, chính tả, là quan trọng; những lỗi ở giai đoạn trước được sửa chữa bằng chính tả.
• B) Các giai đoạn độc lập với nhau; Lỗi cái này không ảnh hưởng tới cái khác
• C) Pha mạnh nhất sẽ cứu toàn bộ chuỗi nên tập trung vào một pha duy nhất là đủ
• D) Điểm yếu ở một giai đoạn (mẫu sai lệch, nguồn chưa được xác minh) không thể sửa chữa ở các giai đoạn sau và làm suy yếu toàn bộ nghiên cứu ✔

Giải thích: Quyết định ở mỗi giai đoạn sẽ ảnh hưởng đến giai đoạn tiếp theo: một mẫu sai lệch không thể cứu được ngay cả bằng một phân tích hoàn hảo; Một nguồn chưa được xác minh bác bỏ ngay cả bài viết hay nhất. Do đó, các nguyên tắc sử dụng có trách nhiệm giống nhau nên được áp dụng ở mọi giai đoạn, từ thiết kế đến lập tài liệu.

12. Nếu trí tuệ nhân tạo tóm tắt đoạn ghi mà bạn đưa và thêm một khung không có trong văn bản, chẳng hạn như “người già sợ công nghệ”, thì đây là ví dụ về điều gì?

• A) Đó là một bản tóm tắt chính xác về ý kiến thực sự của người tham gia
• B) Đó là việc đưa một khuôn mẫu được trí tuệ nhân tạo thực hiện từ dữ liệu huấn luyện của chính nó vào dữ liệu ✔
• C) Đó là kết quả của một bài kiểm tra ý nghĩa thống kê
• D) Đó là bằng chứng cho thấy việc ẩn danh đã được thực hiện thành công

Giải thích: Đây là một ví dụ về khuôn mẫu (khái quát hóa khuôn mẫu) mà AI mang theo từ các văn bản mà nó được đào tạo. Mô hình có thể thêm một phán đoán không thực sự có trong dữ liệu. Nhà nghiên cứu nên loại bỏ phần bổ sung này bằng cách nói 'chỉ cần dựa vào các tuyên bố trong văn bản'.

13. Câu nào sau đây là câu hỏi nghiên cứu được thu hẹp?

• A) Tại sao xã hội rơi vào tình trạng này?
• B) Mọi người có hạnh phúc không?
• C) Những lý do khiến sinh viên đại học trong độ tuổi 18-25 không tham gia bầu cử địa phương là gì? ✔
• D) Mối quan hệ giữa mạng xã hội và mọi thứ là gì?

Giải thích: Một câu hỏi nghiên cứu tốt là câu hỏi có thể trả lời được, có giới hạn và có ý nghĩa; Dân số, bối cảnh và trọng tâm của nó là rõ ràng. Thay vì đưa ra một yêu cầu rộng rãi như 'Tại sao giới trẻ quay lưng lại với chính trị?', một câu hỏi bao gồm một nhóm tuổi cụ thể, bối cảnh và trọng tâm cụ thể có thể được nghiên cứu.

14. Tại sao không phải là phép tam giác thực sự nếu hai cuộc khảo sát trực tuyến khác nhau tuyển dụng người tham gia từ cùng một nhóm mạng xã hội và mang lại kết quả giống nhau?

• A) Hai nguồn không độc lập vì chúng đến từ cùng một mẫu sai lệch; đây là sự lặp lại của cùng một thành kiến ✔
• B) Không cần thiết phải sử dụng hai khảo sát, một khảo sát là đủ
• C) Khảo sát trực tuyến không bao giờ tạo ra dữ liệu hợp lệ
• D) Việc họ đưa ra kết quả giống nhau chứng tỏ kết quả đó hoàn toàn chính xác.

Giải thích: Phép đo tam giác là thử nghiệm chéo một phát hiện với các nguồn thực sự độc lập. Nếu hai nguồn đến từ cùng một mẫu sai lệch, việc chúng 'xác nhận' lẫn nhau sẽ gây nhầm lẫn; đây là sự lặp lại của cùng một thành kiến, không phải là một xác nhận độc lập.