論文の概要: Social Scientists on the Role of AI in Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11255v1
- Date: Thu, 12 Jun 2025 19:55:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.567343
- Title: Social Scientists on the Role of AI in Research
- Title（参考訳）: 社会科学者による研究におけるAIの役割
- Authors: Tatiana Chakravorti, Xinyu Wang, Pranav Narayanan Venkit, Sai Koneru, Kevin Munger, Sarah Rajtmajer,
- Abstract要約: 本研究では,284件のアンケート結果と15件の社会科学者への半構造化インタビューについて,地域中心の調査結果を提示する。
我々は、ジェネレーティブAI(genAI)の普及に伴い、研究環境におけるAIの利用が社会科学者の間で著しく増加していることを発見した。
特に、自動化バイアス、デマシリング、研究の不正行為、複雑な解釈可能性、表現的害に関する倫理的懸念は、genAIに関連して提起される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2665233748698355
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The integration of artificial intelligence (AI) into social science research practices raises significant technological, methodological, and ethical issues. We present a community-centric study drawing on 284 survey responses and 15 semi-structured interviews with social scientists, describing their familiarity with, perceptions of the usefulness of, and ethical concerns about the use of AI in their field. A crucial innovation in study design is to split our survey sample in half, providing the same questions to each -- but randomizing whether participants were asked about "AI" or "Machine Learning" (ML). We find that the use of AI in research settings has increased significantly among social scientists in step with the widespread popularity of generative AI (genAI). These tools have been used for a range of tasks, from summarizing literature reviews to drafting research papers. Some respondents used these tools out of curiosity but were dissatisfied with the results, while others have now integrated them into their typical workflows. Participants, however, also reported concerns with the use of AI in research contexts. This is a departure from more traditional ML algorithms which they view as statistically grounded. Participants express greater trust in ML, citing its relative transparency compared to black-box genAI systems. Ethical concerns, particularly around automation bias, deskilling, research misconduct, complex interpretability, and representational harm, are raised in relation to genAI. To guide this transition, we offer recommendations for AI developers, researchers, educators, and policymakers focusing on explainability, transparency, ethical safeguards, sustainability, and the integration of lived experiences into AI design and evaluation processes.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の社会科学研究実践への統合は、重要な技術的、方法論的、倫理的問題を提起する。
本稿では,社会科学者に対する調査回答284件と半構造化インタビュー15件について,コミュニティ中心の調査結果を提示する。
リサーチデザインにおける重要なイノベーションは、調査サンプルを半分に分割して、それぞれに同じ質問をすることです。
我々は、ジェネレーティブAI(genAI)の普及に伴い、研究環境におけるAIの利用が社会科学者の間で著しく増加していることを発見した。
これらのツールは、文献レビューの要約から研究論文の起草まで、様々なタスクに使われてきた。
一部の回答者は好奇心からこれらのツールを使ったが、結果に満足しなかった。
しかし参加者は、研究状況におけるAIの使用に関する懸念も報告している。
これは、統計的に根拠づけられた、より伝統的なMLアルゴリズムから逸脱している。
参加者は、ブラックボックスのgenAIシステムと比較して比較的透明性が高いことを理由に、MLに対する信頼を表明している。
特に、自動化バイアス、デマシリング、研究の不正行為、複雑な解釈可能性、表現的害に関する倫理的懸念は、genAIに関連して提起される。
この移行を導くため、私たちは、説明可能性、透明性、倫理的保護、持続可能性、AI設計と評価プロセスへの生きた経験の統合に焦点を当てた、AI開発者、研究者、教育者、政策立案者に推奨します。
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