研究革命：KI改变了数据分析！

研究革命：KI改变了数据分析！

Berlin, Deutschland - 经验研究人员面临着适应生成AI技术快速发展的挑战。这项挑战需要全面的知识，实践经验以及方法论思考和关键反对意见。柏林医学院的UweKrähnke教授，Thorsten Dresing博士和Dipl.-Päd。 Thorsten Pehl（音频转录）开发了一种创新的混合文本解释程序，该过程使用了几种对话进行对话整合的大语言模型（LLM）来为定性研究开辟新的机会。 AI的这些技术和认识论基础在当前出版物中详细介绍。作者讨论了他们的研究的方法论和道德数据保护后果，该结果被发表为开放访问：混合基于文本的数据。

这种新方法的目的是在定性数据分析中使用生成AI技术进行方法论反思。通过与LLMS的迭代相互作用，研究优惠和假设可以检查，详细验证和验证。研究人员必须控制分析过程并确保有条不紊的标准，这一点很重要。在他们的研究中，作者还确定诸如话语验证，绑架启发式和敏感概念之类的既定原则至关重要。

AI的创新科学

人工智能已将自己确立为科学的革命力量，从而大大加速和简化了研究过程。根据网站的专家的说法， ki-echo ，科学家使用AI有效地处理大量的数据和新知识。人工智能技术识别人们眼睛看不见的模式和关系，并实现更快的假设测试和更精确的预测。

AI的整合不仅在研究中是必要的，而且还希望有新的发现。基于AI的数据分析优化了实验的计划，实施和评估。这可以自动执行常规任务并保存资源。同样，AI工具学生允许改进任务和约会的组织，从而优化时间管理。

道德考虑和挑战

尽管AI在研究中带来了许多优势，但有些道德考虑不应忽视。算法，数据保护和决策责任的透明度是研究人员在应用AI系统中必须考虑的核心主题。专家还警告系统中的潜在偏见，这强调了对负责任的数据处理的需求。

混合解释技术与AI的开发和应用表明，这些技术的未来在科学上是有希望的。但是，研究人员必须学会有效地使用AI并考虑相关的道德意义。在这种情况下，Krähnke，Dresing和Pehl的工作仍然特别感兴趣，并为定性研究的进一步发展提供了重要的冲动。

有关出版物的更多信息和完整的文本， berlin 。