Projekt dr hab. Katarzyny Śledziewskiej dofinansowany w konkursie na projekty badawcze CESS

27 11 2024

Projekt dr hab. Katarzyny Śledziewskiej, prof. UW z Wydziału Nauk Ekonomicznych „Opracowanie metodologii umożliwiającej częściową automatyzację systematycznego przeglądu literatury naukowej przy użyciu narzędzi z obszarów text mining i generatywnej sztucznej inteligencji” otrzymał dofinansowanie w konkursie na projekty badawcze w Centrum Doskonałości w Naukach Społecznych.

Projekt otrzymał dofinansowanie w wysokości 65 161,00 zł.

Projekt ma na celu sprawdzenie, w jakim stopniu można zautomatyzować część procesu przeglądu literatury naukowej za pomocą połączenia narzędzi AI takich jak Duże Modele Językowe oraz bardziej tradycyjnych technik przetwarzania tekstu (text mining). Systematyczne przeglądy literatury są niezwykle czasochłonne, dlatego chcemy stworzyć metodologię opartą na wykorzystaniu metod pozwalających przetwarzać duże ilości tekstu przy uwzględnieniu niuansów semantycznych, aby przyspieszyć ten proces.

Narzędzia AI są już wykorzystywane w przeglądach literatury. Jednak zazwyczaj koncentrują się one na wstępnym doborze artykułów w oparciu o słowa kluczowe lub analizę abstraktów. W naszym projekcie wychodzimy poza wstępny etap przeglądów i proponujemy metodę umożliwiającą analizę pełnych tekstów artykułów w celu ich końcowej selekcji w oparciu o zadane przez badaczy kryteria oraz ekstrakcję kluczowych informacji z tych artykułów.

Dodatkowo opracujemy metody oceny jakości tych automatycznych przeglądów, porównując je z trzema przeglądami wykonanymi przez ludzi. Stworzymy też narzędzie w Pythonie, które będzie dostępne dla innych badaczy, aby mogli korzystać z naszych metod.

Nasze wstępne badania wykazały, że modele AI mogą nie tylko dorównać pracy ludzkich badaczy, ale także zidentyfikować błędy, które mogą się pojawić w ręcznie przeprowadzanych przeglądach. Podsumowując, projekt ma na celu uczynienie przeglądów literatury szybszymi i bardziej dokładnymi dzięki wykorzystaniu różnych narzędzi przetwarzania tekstu.