La nouvelle base de données comprend 250 outils d’IA qui peuvent améliorer la recherche en sciences sociales

L'IA, ou intelligence artificielle, est souvent utilisée pour résumer les données et améliorer l'écriture. Mais les outils d’IA représentent également un moyen puissant et efficace d’analyser de grandes quantités de texte pour rechercher des modèles. De plus, les outils d’IA peuvent aider à développer des produits de recherche pouvant être largement partagés.

C'est dans cet esprit que nous, chercheurs en sciences sociales, avons développé une nouvelle base de données d'outils d'IA pour ce domaine. Dans la base de données, nous avons compilé des informations sur chaque outil et documenté s'il était utile pour l'analyse de la littérature, la collecte et l'analyse de données ou la diffusion de la recherche. Nous avons également fourni des informations sur les coûts, les connexions et les extensions de plug-in disponibles pour chaque outil.

Lorsqu’on les interroge sur leurs perceptions de l’IA, de nombreux spécialistes des sciences sociales expriment prudence ou appréhension. Dans un échantillon de professeurs et d’étudiants de plus de 600 établissements, seuls 22 % des professeurs d’université ont déclaré utiliser régulièrement des outils d’IA.

Qu'il s'agisse de parcourir de longues transcriptions ou des données textuelles, de rédiger des analyses documentaires et de partager des résultats, nous pensons que l'IA peut aider les chercheurs en sciences sociales, tels que ceux en psychologie, en sociologie et en communication, ainsi que d'autres, à tirer le meilleur parti de leurs données et à présenter des résultats. à un public plus large.

Analyser du texte à l'aide de l'IA

La recherche qualitative implique souvent de se pencher sur les transcriptions ou le langage écrit pour identifier des thèmes et des modèles. Bien que ce type de recherche soit puissant, il demande également beaucoup de main-d’œuvre. La capacité des plateformes d’IA à passer au crible de grands ensembles de données permet non seulement aux chercheurs de gagner du temps, mais peut également les aider à analyser des données qui n’auraient pas pu être analysées auparavant en raison de la taille de l’ensemble de données.

Plus précisément, l’IA peut aider les spécialistes des sciences sociales en identifiant des thèmes potentiels ou des sujets communs dans de grandes données textuelles que les scientifiques peuvent interroger à l’aide de méthodes de recherche qualitative. Par exemple, l’IA peut analyser 15 millions de publications sur les réseaux sociaux pour identifier les thèmes liés à la manière dont les gens ont fait face au COVID-19. Ces thèmes peuvent ensuite donner aux chercheurs un aperçu des tendances plus larges des données, nous permettant ainsi d’affiner les critères pour une analyse qualitative plus approfondie.

Les outils d’IA peuvent également être utilisés pour adapter le langage et le choix des mots utilisés par les scientifiques dans les conceptions de recherche. L’IA peut notamment réduire les biais en améliorant la formulation des questions dans les enquêtes ou en affinant les mots-clés utilisés dans la collecte de données sur les réseaux sociaux.

Identifier les lacunes dans les connaissances

Une autre tâche clé de la recherche consiste à analyser le terrain à la recherche de travaux antérieurs afin d'identifier les lacunes dans les connaissances. Les applications d'IA reposent sur des systèmes capables de synthétiser du texte. Cela rend les revues de littérature (la section d'un document de recherche qui résume d'autres recherches sur le même sujet) et les processus de rédaction plus efficaces.

La recherche montre que les retours humains sur l'IA, par exemple en fournissant des exemples de logique simple, peuvent améliorer considérablement la capacité des outils à effectuer des raisonnements complexes. Dans cet esprit, nous pouvons continuellement réviser nos instructions à l’IA et affiner sa capacité à extraire la littérature pertinente.

Cependant, les spécialistes des sciences sociales doivent se méfier des fausses sources – un problème majeur avec l’IA générative. Il est essentiel de vérifier toutes les sources fournies par les outils d’IA pour s’assurer qu’elles proviennent de revues à comité de lecture.

Partager les résultats de la recherche

Les outils d'IA peuvent résumer rapidement les résultats de la recherche de manière conviviale en aidant à la rédaction de blogs, à la création d'infographies et à la production de diapositives de présentation et même d'images.

Notre base de données contient des outils d’IA qui peuvent également aider les scientifiques à présenter leurs découvertes sur les réseaux sociaux. Un outil à souligner est BlogTweet. Cet outil d'IA gratuit permet aux utilisateurs de copier et coller le texte d'un article comme celui-ci pour générer des fils de discussion et démarrer des conversations.

Soyez conscient du coût des outils d’IA

Les deux tiers des outils de la base de données coûtent de l’argent. Alors que notre objectif principal était d'identifier les outils les plus utiles pour les spécialistes des sciences sociales, nous avons également cherché à identifier les outils open source et dressé une liste de 85 outils gratuits pouvant soutenir les efforts de revue de la littérature, de rédaction, de collecte de données, d'analyse et de visualisation.

Dans notre analyse du coût des outils d’IA, nous avons également constaté que beaucoup proposent un accès « freemium » aux outils. Cela signifie que vous pouvez explorer une version gratuite du produit. Des versions plus avancées de l'outil sont disponibles via l'achat de jetons ou de plans d'abonnement.

Pour certains outils, les coûts peuvent être quelque peu cachés ou inattendus. Par exemple, un outil qui semble open source à première vue peut en réalité avoir des limites de débit, et les utilisateurs peuvent se rendre compte qu'ils n'ont plus de questions gratuites à poser à l'IA.

L'avenir de la base de données

Depuis la publication de la base de données sur les applications de l’intelligence artificielle pour la recherche en sciences sociales le 5 octobre 2023, elle a été téléchargée plus de 400 fois dans 49 pays. Dans la base de données, nous avons trouvé 131 outils d’IA utiles pour la revue de la littérature, les résumés ou la rédaction. Pas moins de 146 outils d’IA sont utiles pour la collecte ou l’analyse de données, et 108 sont utiles pour la diffusion de la recherche.

Nous continuons à mettre à jour la base de données et espérons qu’elle pourra aider les communautés universitaires dans leur exploration de l’IA et générer de nouvelles conversations. Plus les spécialistes des sciences sociales utilisent la base de données, plus ils peuvent parvenir à un consensus sur l’adoption d’approches éthiques concernant l’utilisation de l’IA dans la recherche et l’analyse.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lisez l'article original.