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인공지능 기술이 사회과학 연구에 어떻게 활용될 수 있는지 다룬다. AI는 연구 아이디어 도출, 데이터 분석, 결과 도출까지 다양한 과정에서 효율성을 높이고, 비정형 데이터를 분석할 수 있게 한다. AI의 활용법뿐 아니라 윤리적 문제와 사용 시 주의점도 제시하며 연구자들에게 AI 기술을 효과적으로 활용하는 방법을 안내한다.
데이터 수집이 완료된 이후에는 변수 간의 관계를 파악하기 위해, 데이터 분석을 수행해야 한다. 앞의 예에서는 상관관계 분석이나 선형회귀 분석 방법을 적용할 수 있다. 사회과학 분야에서는 이러한 통계 분석을 위해 일반적으로 SPSS, 스테이타(Stata)와 같은 통계 프로그램이나 R 등의 컴퓨터 프로그래밍 언어를 사용해서 연구자가 직접 데이터 분석을 수행한다. 하지만 챗GPT와 같은 생성형 AI의 발달로 인해, 이러한 데이터 분석도 인공지능을 이용해서 수행할 수 있게 되었다. 변수들에 대한 데이터가 저장된 파일이 준비되어 있다면, 그러한 데이터 파일을 챗GPT에 업로드하여 데이터 분석을 수행할 수 있다.
－01_“인공지능을 이용한 사회과학 연구 범위” 중에서
딥러닝 알고리즘을 사용해서 각 사진의 특성 정보를 포함한 저차원의 벡터를 생성하고, 이 벡터가 갖는 각 원소의 값을 사진의 특성을 나타내는 변수들의 값으로 사용할 수 있는 것이다. 예를 들어 각 사진을 20차원의 벡터로 표현한다고 하면 사진의 특성을 나타내는 변수가 20개 있다고 생각할 수 있다. 20차원의 벡터가 갖는 첫 번째 원소의 값은 첫 번째 변수의 값이 되고, 두 번째 원소의 값은 두 번째 변수의 값이 된다.
－03_“딥러닝 사회과학 연구 방법” 중에서
비디오 데이터는 여러 장의 이미지와 오디오 데이터로 구성되어 있다. 비디오를 만들기 위해서는 초당 24, 30, 60장 등의 이미지가 사용된다. 따라서 비디오 데이터 분석을 위해서는 비디오 데이터를 구성하는 이미지 데이터와 오디오 데이터를 분석해야 한다. 즉, 앞에서 다룬 이미지 데이터 분석 방법과 오디오 데이터 분석 방법을 적용할 수 있는 것이다.
－06_“딥러닝 오디오와 비디오 분석” 중에서
챗GPT를 이용해서 딥러닝 알고리즘 기반의 비정형 데이터 분석을 직접적으로 수행하는 것은 불가능하지만, 사이킷런(sklearn)이라는 파이선 라이브러리에서 제공되는 여러 가지 기계 학습 알고리즘을 이용한 데이터 분석은 가능하다. 예를 들어 수집된 데이터에 대해서 군집화 분석을 수행하고자 할 때에는 챗GPT에 데이터 파일을 업로드 후 다음과 같이 입력하면 된다. “업로드된 데이터 파일에 대해서 군집화 분석 알고리즘을 수행해 줘.”
－09_“챗GPT를 이용한 사회과학 연구 2 : 데이터 분석” 중에서
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