Usando IA pra Ajudar na Codificação Qualitativa

A análise qualitativa ajuda os pesquisadores a estudar e entender informações complexas encontradas em textos, como posts em redes sociais ou respostas abertas de pesquisas. Uma forma comum de analisar essas informações é através de um método chamado Codificação Qualitativa. Isso envolve rotular dados com base em um conjunto de categorias ou códigos. No entanto, fazer isso manualmente pode levar muito tempo, especialmente quando lidamos com um grande número de respostas.

Avanços recentes em inteligência artificial (IA) levaram ao desenvolvimento de ferramentas que podem ajudar na análise qualitativa. Essas ferramentas podem ajudar os pesquisadores a encontrar padrões nos dados. No entanto, muitos pesquisadores podem não ter fácil acesso a essas ferramentas de IA ou a expertise necessária para usá-las de forma eficaz.

Esse artigo discute o uso de grandes modelos de linguagem (LLMs), que são sistemas de IA avançados que conseguem entender e gerar linguagem humana. Vamos focar em como esses modelos podem ajudar na Codificação Dedutiva, um tipo específico de análise qualitativa onde os pesquisadores usam códigos pré-definidos para rotular seus dados.

#O que é Codificação Qualitativa?

A codificação qualitativa é um método usado para identificar temas e padrões nos dados. Isso permite que os pesquisadores organizem grandes quantidades de informações em categorias manejáveis. No entanto, pode ser uma tarefa complexa. Os pesquisadores precisam revisar os dados de forma minuciosa e criar um sistema de códigos que represente com precisão as informações que estão tentando analisar. Isso muitas vezes envolve um tempo e esforço significativos, tornando tudo mais desafiador, especialmente com grandes conjuntos de dados.

Para realizar a codificação qualitativa, os pesquisadores normalmente seguem duas etapas principais: eles primeiro criam um livro de códigos com uma lista de rótulos e, em seguida, usam esse livro para rotular seus dados. O processo pode se tornar longo e trabalhoso, especialmente quando os dados são sutis e abertos a diferentes interpretações.

#Desafios Atuais

Embora existam ferramentas de IA disponíveis para ajudar na análise qualitativa, elas têm seus próprios desafios. Algumas dessas ferramentas usam aprendizado não supervisionado, o que significa que tentam encontrar padrões nos dados por conta própria. No entanto, isso pode ser difícil de gerenciar, já que os pesquisadores podem ter dificuldades em direcionar essas ferramentas para suas perguntas específicas.

Por outro lado, modelos supervisionados, que exigem dados de treinamento rotulados, também podem ser desafiadores. Eles costumam precisar de grandes quantidades de dados de alta qualidade e poder computacional significativo para funcionar bem. Como resultado, muitas tarefas de codificação qualitativa ainda dependem de métodos manuais.

#O Papel dos Grandes Modelos de Linguagem

A chegada de grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-3 mudou a forma como os pesquisadores podem abordar a codificação qualitativa. Diferente dos modelos de IA tradicionais que são projetados para tarefas específicas, os LLMs podem aceitar prompts em linguagem natural e produzir resultados com base nesses prompts. Essa flexibilidade permite que os pesquisadores apliquem LLMs a várias tarefas sem a necessidade de treiná-los para cada propósito específico.

Neste estudo, investigamos como os LLMs poderiam ajudar em tarefas de codificação dedutiva. Usando LLMs junto com livros de códigos criados por especialistas, buscamos determinar quão eficaz essa abordagem poderia ser para rotular dados qualitativos, especificamente perguntas impulsionadas pela curiosidade das crianças.

#Visão Geral do Estudo

Decidimos focar nossa análise em um conjunto de dados que continha perguntas de crianças que demonstravam curiosidade. Entender como as crianças fazem perguntas pode fornecer insights importantes sobre seus estágios de aprendizagem. Examinamos dois aspectos principais dessas perguntas: sua complexidade e sua estrutura sintática.

A complexidade de uma pergunta se refere a se ela busca um fato simples ou se requer uma explicação mais elaborada. Por exemplo, "Quão grande é um dinossauro?" é uma pergunta simples, enquanto "Por que os dinossauros eram tão grandes?" pede uma explicação. A estrutura sintática analisa como as perguntas são formadas. Categorizar as perguntas em diferentes tipos com base em sua estrutura foi nosso foco.

Nosso conjunto de dados incluía 668 perguntas de crianças em francês. Especialistas já haviam desenvolvido um livro de códigos, que utilizamos em nossa análise. O objetivo era ver quão bem o LLM poderia concordar com a codificação dos especialistas dessas perguntas.

#Usando o GPT-3 para Análise

Para nossa análise, usamos o modelo GPT-3, configurando-o de uma maneira que garantisse consistência nos resultados. Projetamos prompts para o modelo que incluíam os códigos, descrições e exemplos do livro de códigos. Exploramos vários designs de prompts para ver como eles influenciavam os resultados.

Criamos dois tipos de prompts: centrados no livro de códigos e centrados em exemplos. Os prompts centrados no livro de códigos seguiam uma estrutura simples, semelhante à forma como os pesquisadores costumam ler livros de códigos. Já os prompts centrados em exemplos forneciam exemplos específicos e explicações de por que aqueles exemplos se encaixavam em um determinado código.

Também testamos três abordagens diferentes de prompts com base no número de exemplos fornecidos. O setting zero-shot envolveu não dar exemplos, enquanto os settings one-shot e few-shot forneceram um e cinco exemplos, respectivamente.

#Resultados

Nossa análise revelou que a abordagem com LLM alcançou um acordo justo a substancial com os resultados da codificação dos especialistas. Isso sugere que é possível usar o GPT-3 juntamente com um livro de códigos desenvolvido por especialistas para tarefas de codificação qualitativa.

Ao comparar diferentes designs de prompts, descobrimos que os prompts centrados no livro de códigos com exemplos geraram o maior alinhamento com as avaliações dos especialistas. No entanto, observamos que mesmo com os melhores prompts, ainda havia áreas para melhorias, especialmente em relação à precisão.

#Direções Futuras

As descobertas do nosso estudo indicam que os LLMs têm o potencial de ajudar na análise qualitativa, mas ainda há desafios a serem enfrentados.

#Capacidade do Modelo

Embora nossos resultados mostrem um nível de concordância com os especialistas, mais pesquisas são necessárias para entender o desempenho do modelo. Realizar análises mais detalhadas sobre as áreas onde o modelo discorda das respostas dos especialistas ajudará a descobrir seus pontos fortes e fracos.

#Dependência da IA

Apesar de o modelo mostrar potencial, ele também pode produzir rótulos incorretos. Ao usar sistemas de IA, é essencial projetar interfaces que evitem a dependência excessiva. Os pesquisadores devem estar cientes das limitações do modelo e usá-lo como uma ferramenta, e não como uma solução definitiva.

#Design do Livro de Códigos

O sucesso do uso de LLMs depende, em parte, de como os livros de códigos são estruturados. Pesquisas futuras devem explorar como projetar livros de códigos que melhorem o desempenho dos modelos de IA e facilitem uma melhor compreensão.

#Apoio à Codificação Indutiva

Nosso estudo se concentrou na codificação dedutiva, mas a codificação indutiva apresenta uma oportunidade para mais exploração. Pesquisas devem investigar como os LLMs podem ajudar em tarefas de codificação mais exploratórias, onde as categorias de análise não são pré-definidas.

#Conclusão

No geral, o uso de grandes modelos de linguagem apresenta uma avenida promissora para melhorar a análise qualitativa. Ao integrar ferramentas de IA com métodos de codificação estabelecidos, os pesquisadores podem potencialmente economizar tempo e tornar o processo mais eficiente. No entanto, é crucial abordar essa integração de forma cuidadosa, mantendo em mente as limitações do modelo e a importância da experiência humana no processo analítico. Com pesquisas e refinamentos contínuos, a colaboração entre pesquisadores humanos e IA pode abrir novas possibilidades em estudos qualitativos.