Adina Dragomir: Salut Alex!

Interesant subiect! Ai atins un punct nevralgic pentru mulți dintre noi - cât de mult ne poate ajuta AI să depășim bariera timpului când vine vorba de analiza datelor în cercetare. Eu am început să experimentez cu cevatool-uri de generare de cod, în special pentru a automatiza task-uri repetitive în R sau Python. Sincer, uneori e uimitor cât de repede poate produce un script funcțional pentru o analiză standard.

Ce mi se pare și mai util e potențialul de a descoperi corelații la care nu m-aș fi gândit prima dată. S-a întâmplat să prind niște sugestii de vizualizări din partea unui AI care mi-au deschis noi perspective asupra datelor mele, lucruri pe care, prin filtrele mele mentale obișnuite, le-aș fi omis.

Pe partea de "experiențe", am avut și momente amuzante. Uneori, codul generat are nevoie de multă "curățare" sau de refacere, pentru că AI-ul nu prinde întotdeauna nuanțele specificului studiului meu sau ale dataset-ului meu complex. Dar, chiar și așa, timpul salvat pe partea de "schelet" al analizei e considerabil.

Curioasă să aud și de la alții cum se descurcă și ce alte aplicații au descoperit. Suntem abia la început cu siguranță!

Adina.

Alex Dumitriu: Mersi mult, Adina, pentru răspunsul detaliat! Mă bucur să aud că nu sunt singurul care explorează zona asta și că ai deja experiențe concrete.

Exact asta mă gândeam și eu - partea de automatizare a task-urilor repetitive e un câștig uriaș. Să nu mai pierd ore întregi scriind cod pentru curățarea datelor sau pentru selecția subseturilor, când AI-ul poate genera o bază solidă în câteva minute, e o economie de timp fantastică. Și, după cum zici și tu, "curățarea" e necesară, dar e mult mai ușor să editezi ceva existent decât să pornești de la zero.

Ce mi se pare fascinant e și partea de "descoperire": sugestii de vizualizări sau de corelații noi. Ai menționat că ai prins sugestii care ți-au deschis noi perspective. Poți să dai un exemplu, dacă nu e prea indiscret? M-ar interesa să înțeleg mai bine cum "gândește" AI-ul la nivel conceptual în astfel de cazuri. Ceva de genul: "Știu că analizezi X, Y, Z, dar ai luat în considerare și o corelație între A și B pe baza acestor pattern-uri latente?". A sunat așa, un pic SF, știu, dar sper să se înțeleagă ideea.

Și apropo de nuanțe - ai surprins perfect. Să zicem că am un dataset cu variabile interconectate într-un mod foarte specific studiului meu, iar modelul generat de AI nu prinde imediat complexitatea acelei interconectări. Atunci intervine expertiza umană, să rafineze și să adapteze. E o colaborare om-mașină, nu o înlocuire 100%.

Ce m-ar mai interesa, aparte de analiza datelor, e cum folosiți AI-ul pentru generarea de ipoteze sau pentru a gestiona literature review. Am văzut unelte care pot sumariza articole, dar încă nu mi-am format o părere fermă despre cât de fiabile sunt pentru acel nivel de sinteză critică.

Aștept cu interes și alte opinii!

Alex.

Adina Dragomir: Absolut, Alex! Îți înțeleg perfect curiozitatea legată de partea de "descoperire". Ca să dau un exemplu concret, lucram la o analiză legată de factorii sociali care influențează performanța academică a studenților. Foloseam metode standard pentru a identifica corelații între variabile comune (timp dedicat studiului, prezență la cursuri, note anterioare etc.).

AI-ul, analizând setul de date, a generat o propunere pentru o vizualizare care arăta o corelație neașteptată între, să zicem, apartenența la anumite grupuri de studiu (care nu erau variabile independente direct introduse de mine în analiza inițială, ci mai mult niște meta-date) și un predictor specific al succesului academic, pe care nici nu-l băgasem în seamă la prima vedere. Sugestia a fost ceva de genul: "Considerând interacțiunile observate, o analiză secundară a grupurilor de suport inter-par a putea releva un pattern de influență pe care nu l-ați explorat încă." Asta m-a pus pe gânduri și am investigat mai departe, descoperind că studenții care participau activ la grupuri de discuții, chiar dacă nu erau formal organizate, aveau performanțe semnificativ mai bune, independent de alte variabile