- Kitap Hakkında
- Yorumlar
- Okuduğunu Anlama Testi
Bir dil modeline belli bir yaş, meslek ve siyasi eğilim verip anket sorularını yanıtlatırsanız elinize ne geçer? Bazı araştırmacılar bu "silikon denekleri" ciddi ciddi deniyor. AI in Social Sciences Research bu tür denemeleri ne coşkuyla alkışlıyor ne de toptan reddediyor; nerede işe yarayabileceğini, nerede yanıltacağını tartışıyor.
Kitabın yazarları Łukasz Sułkowski, Marcin Lis, Sabina Ratajczak ve Zdzisława Dacko-Pikiewicz. Kitap, "New Research Methodologies for PhD and Beyond" dizisinin yedinci cildi olarak, önceki ciltlerdeki veri ve altyapı tartışmasının üzerine kuruluyor. Temel tezi şu: yapay zekâ yalnız bir araç takımı sayılmamalı, bilgi üretme biçimimizi de değiştiren bir yöntem kayması olarak görülmeli. Bu yüzden korelasyonla nedensellik, tahminle açıklama arasındaki gerilim kitap boyunca yeniden önümüze geliyor. "Kara kutu" bir modelin sonucunu kuramla nasıl buluşturacağınız sorusu, açıklanabilir yapay zekâ (XAI) vurgusuyla sık sık soruluyor. Yazarlar veriye ve yapay zekâ araçlarına erişimdeki eşitsizliğe, "büyük veri uçurumu" denen soruna da dikkat çekiyor.
Bölüm bölüm kitap:
• Sosyal bilimlerde makine öğrenmesi ve büyük veri analitiği: çalışan devrini tahmin etmekten topluluk yapılarını haritalamaya
• Nitel ve metinsel veri için doğal dil işleme: konu modelleme, duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma, "uzak okuma" ile "yakın okuma"nın birleştirilmesi
• Yapay zekâ destekli araştırma tasarımı ve veri toplama
• Yönetim ve işletme araştırmalarında yapay zekâ
• Psikolojide zihin ve davranışa yapay zekâ destekli yollar
• Antropolojide dijital etnografi ve "algoritmik kalın betimleme"
• Sosyolojide algoritmik sosyoloji ve makro-mikro köprüsü
Disiplin bölümleri kitabı benzerlerinden ayırıyor. Aynı tekniğin bir psikolog, bir antropolog ve bir sosyolog elinde nasıl farklı sorulara dönüştüğünü görmek, kendi alanına uyarlama yapacak okur için öğretici. Üretken yapay zekâ tartışması da somut: sentetik veri, ajan tabanlı benzetimler, anket maddelerinin taslağı. Her birinin yanında halüsinasyon ve eğitim verisindeki önyargı uyarısı duruyor.
Kitap lisansüstü öğrencilere, genç araştırmacılara ve hesaplamalı sosyal bilim dersi verenlere sesleniyor. Kod yazmayı öğretmiyor; Python ya da BERT adları geçse de amaç teknik eğitim değil, yöntem bilinci. Yapay zekâyı hızlı sonuç için değil özenli bir araştırma için kullanmak isteyen okura göre.