Alat AI baru memahami data opini publik dalam hitungan menit, bukan berbulan -bulan

DeCota Mengubah respons survei terbuka menjadi tema yang jelas – membantu pembuat kebijakan memanfaatkan umpan balik publik yang kurang dimanfaatkan

• AI Tool Decota menganalisis data teks bebas dengan cepat, terjangkau, dan dengan akurasi seperti manusia
• Data teks bebas kaya akan wawasan, tetapi sering kali kurang dimanfaatkan karena waktu dan biaya menganalisisnya secara manual
• Tim Peneliti di University of Bath mengatakan DeCota dapat membantu memastikan lebih banyak suara publik dimasukkan dalam keputusan kebijakan

Alat AI baru yang kuat, yang diterbitkan hari ini, menawarkan cara cepat dan berbiaya rendah untuk memahami sikap publik-dengan secara otomatis mengidentifikasi tema umum dalam tanggapan terbuka untuk survei dan konsultasi kebijakan.

Decota – Penganalisa teks komputasi yang mendalam – adalah metode akses terbuka pertama untuk menganalisis respons teks bebas terhadap survei dan konsultasi pada skala. Detail dalam makalah penelitian yang diterbitkan di Metode psikologis Hari ini (Senin 7 April), alat ini memberikan wawasan sekitar 380 kali lebih cepat dan lebih dari 1.900 kali lebih murah daripada analisis manusia, sambil mencapai kesepakatan 92% dengan hasil kode manusia.

Ini menggunakan model bahasa besar yang disesuaikan untuk mengidentifikasi tema dan sub-tema utama dalam tanggapan terbuka-di mana orang berbagi pandangan mereka dengan kata-kata mereka sendiri. Meskipun kaya akan wawasan, jenis data kualitatif ini terkenal memakan waktu untuk dianalisis – artinya sering tidak digunakan.

Dikembangkan oleh tim multidisiplin di University of Bath – yang dipimpin oleh lulusan PhD baru -baru ini Dr Lois Player dan Dr Ryan Hughes, dengan dukungan dari Profesor Lorraine Whitmarsh – alat ini dirancang untuk membantu pemerintah dan organisasi lebih memahami orang yang mereka layani.

Alat ini muncul pada awalnya untuk lebih memahami pendapat tentang kebijakan iklim; Namun, ini dapat diterapkan pada berbagai aplikasi. Ini telah mengumpulkan minat dari empat badan pemerintah Inggris, lembaga akademik, dan lembaga think tank global.

Pemain Dr Lois, yang menyelesaikan gelar PhD dalam Ilmu Perilaku di dalam EPSRC Bath yang didanai Pusat Pelatihan Doktoral IAAPS, menjelaskan: “Ketika ribuan orang menanggapi survei atau konsultasi, seringkali tidak mungkin untuk menganalisis semua data teks bebas itu dengan tangan. Decota memungkinkan untuk merangkum tema mana yang paling umum dalam populasi besar – dengan cara yang tidak akan mungkin terjadi.

Detail, akurasi seperti manusia

Decota didasarkan pada teknik analisis kualitatif yang mapan yang dikenal sebagai analisis tematik, yang melihat peneliti secara manual mengelompokkan data teks bebas ke dalam tema umum. Mencerminkan ini, DeCota menggunakan pendekatan enam langkah yang melibatkan dua model bahasa besar yang disesuaikan dan pendekatan pengelompokan untuk mengidentifikasi tema dan sub-tema yang mendasari data.

Tim membandingkan kinerja DeCota dengan analis manusia pada empat contoh set data. Decota mendeteksi 92% dari sub-tema yang ditemukan oleh analis, dan 90% dari tema yang lebih luas. Hebatnya, DeCota menghasilkan wawasan hanya dalam 10 menit, dibandingkan dengan rata -rata 63 jam untuk analis manusia – yang mengejutkan 380 kali lebih cepat.

Penghematan waktu ini memiliki implikasi biaya yang sangat besar – dengan Decota menganalisis tanggapan dari sekitar 1.000 peserta hanya dengan $ 0,82, dibandingkan dengan sekitar $ 1.575 menggunakan asisten peneliti manusia membayar $ 25 per jam. Decota bahkan 240 kali lebih cepat dan 1.220 kali lebih murah daripada metode komputasi canggih yang ada, seperti pemodelan topik.

“Yang penting, DeCota tidak dirancang untuk menggantikan analisis tematik manusia, tetapi melengkapi itu,” jelas Dr. Player. “Kami ingin membuka volume besar data yang tidak dianalisis, memungkinkan lebih banyak suara didengar dalam pengaturan kebijakan dan pengambilan keputusan, dan membebaskan waktu peneliti yang berharga untuk pekerjaan yang lebih dalam, lebih banyak interpretatif.”

Melampaui analisis tematik, alat ini juga menentukan kelompok demografis mana yang lebih cenderung menyebutkan tema -tema tertentu. Sebagai contoh, dapat memastikan apakah wanita lebih mungkin daripada pria untuk menyebutkan masalah tertentu, atau apakah orang yang lebih muda lebih mungkin daripada orang tua untuk menyoroti tema -tema tertentu. Ini juga menarik kutipan yang representatif untuk setiap sub-tema, membantu interpretasi hasil.

Transparansi bawaan

Dr Ryan Hughes, yang PhD -nya berfokus pada mekatronik dan ilmu data, menambahkan: “DeCota tidak hanya merangkum data. Ini juga memberikan kedalaman, menunjukkan siapa yang mengatakan apa, dan seberapa sering. Ini juga transparan dengan desain. Itu tidak menyembunyikan bagaimana ia memproses data: peneliti dapat memeriksa dan mengedit setiap tahap pipa, dan semua kode yang tersedia secara terbuka di Open yang tersedia di tempat terbuka.

Profesor Lorraine Whitmarsh mengatakan: “DeCota menawarkan lompatan besar ke depan dalam analisis data kuesioner terbuka. Menerapkan pembelajaran mesin untuk menganalisis volume besar teks akan menghemat waktu dan uang bagi para peneliti dan pembuat kebijakan yang ingin memahami sikap publik, memungkinkan peran yang lebih kuat dari keterlibatan publik dalam desain kebijakan.” “

Dapat diakses secara terbuka secara online, alat ini dirinci dalam makalah penelitian Penggunaan Model Bahasa Besar untuk Penelitian Kualitatif: Penganalisa Teks Komputasi yang Dalam (Decota)diterbitkan hari ini di jurnal Metode psikologis (Doi: 10.1037/Met0000753).

Tim mengatakan bahwa DeCota akan terus dikembangkan dari waktu ke waktu, dengan rencana untuk aplikasi web yang ramah pengguna, dapat diakses oleh mereka yang tidak terbiasa dengan kode.

Pihak yang tertarik untuk menerima pembaruan tentang Decota atau berpartisipasi dalam peluncuran awal dapat mengekspresikan minat mereka melalui formulir kontak di: https://tinyurl.com/decotaform