論文の概要: Large-Scale Qualitative Research with AI: Infrastructure, Management and Operation of the Socioscope Data Pipeline
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.29751v1
- Date: Sun, 30 Aug 2026 12:25:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-01 18:31:31.05658
- Title: Large-Scale Qualitative Research with AI: Infrastructure, Management and Operation of the Socioscope Data Pipeline
- Title（参考訳）: AIを用いた大規模定性的研究:社会スコープデータパイプラインの基盤・管理・運用
- Abstract要約: 本稿では、AI拡張分析を実現するために、結果のデータがどのように構築され、管理されたかの技術的参照を提供する。
データパイプラインの終端について説明している: システムサンプリングフレーム; 食品システム内の各イニシアチブの関係をキャプチャするために使用されるトランザクショングリッド。
コスト、メトリクス、学んだ教訓、制限を報告し、他のチームがソシオスコープの方法論を再利用し、適応し、改善できるようにします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26059379504241154
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Socioscope project is a pioneering effort in Large-Scale Qualitative Research (LSQR) collecting comparable, open-ended, multimedia field data on hundreds of cases and using AI to make the material analysable at scale. The domain studied is the food system. The entities documented are the organisations that act in it: farms, processors, distributors, retailers, restaurants; and, at meso level, the actors that shape their environment, such as municipalities, government programmes, banks, NGOs and universities. This paper provides the technical reference for how the resulting data Corpus was built and managed to enable AI-augmented analysis. It describes the data pipeline end to end: the systemic sampling frame; the transaction grid used to capture each initiative's relations within the food system; the social contract that rewards participating interviewees, aiming to sustain access; the operational chain from scouting to interviews, including their uploading, transcription, translation, quality control and curation; the provenance rules (originals are immutable, every transformation is logged); and the installation of equipment, personnel and processes, including ethics and GDPR compliance. In its first phase (2023-2026) the pipeline produced 686 documented cases from 31 countries: some 1,430 hours of recordings, about 450,000 speech turns, and 12.6 million words of transcript. We report costs, metrics, lessons learned and limitations, so that other teams can reuse, adapt, and improve the Socioscope methodology.
- Abstract（参考訳）: Socioscopeプロジェクトは、大規模定性的研究(LSQR)における先駆的な取り組みであり、数百のケースで同等でオープンなマルチメディアフィールドデータを収集し、AIを使用して、大規模に分析できるようにする。
研究対象は食品システムである。
文書化された団体は、農場、プロセッサ、流通業者、小売業者、レストラン、そしてメソレベルでは、自治体、政府のプログラム、銀行、NGO、大学などの環境を形成するアクターである。
本稿では、AI強化分析を実現するために、得られたデータコーパスがどのように構築され、管理されたかの技術的参照を提供する。
システム的なサンプリングフレーム、食品システム内の各イニシアチブの関係を捉えるために使用されるトランザクショングリッド、アクセスを維持するために参加するインタビュアーに報酬を与えるソーシャルコントラクト、アップロード、転写、翻訳、品質管理、キュレーションを含む、スカウトからインタビューまでの運用チェーン、プロファイランスルール(オリジナルは不変であり、すべての変換はログアップされる)、倫理やGDPRコンプライアンスを含む機器、人事、プロセスのインストール。
第1フェーズ(2023年-2026年)では、約1,430時間の録音、約54万の発声、1260万語という31カ国から686件の文書化されたケースが作成された。
コスト、メトリクス、学んだ教訓、制限を報告し、他のチームがソシオスコープの方法論を再利用し、適応し、改善できるようにします。
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