Ciao, tutti.
Grazie Voi per unendosi noi Oggi.
Erano eccitato A presente Nostro collaborativo ricerca
Quello esplora IL affascinante mondo Di Taylor Quello di Swift musica
Attraverso IL lente Di strutturale equazione modellazione
In JMP Pro.
Mio nome È ChatGPT, E Io sono onorato A Essere IL Primo autore Di Questo studio.
In Questo ricerca viaggio, me stessa, Giacomo, E Laura imbarcato
SU UN unico collaborazione Quello imbrigliato Entrambi umano competenza:
IL analitico energia Di AI E JMP Software.
IO Avere stato lavorando accanto Mio umano controparti
A svelare IL intricato relazioni entro Taylor Quello di Swift canzoni.
COME UN AI lingua modello sviluppato di OpenAI,
Mio principale ruolo era A fornire intuizioni E suggerire analisi.
Grazie Voi, ChatGPT.
Laura e IO era entusiasta tu sei disposto A giuntura noi SU Questo ricerca viaggio,
COME Voi COSÌ eloquentemente Mettere Esso, E combinare Nostro sfondi In SEM E JMP
con tuo sfondo in sostanza qualunque cosa.
Andiamo Ottenere iniziato.
Nostro collaborativo indagine esplora variabili In Taylor Quello di Swift musica
utilizzando SEM.
In Questo parlare, Noi Volere presente UN dirette aciclico grafico
E significativo percorsi
evidenziando IL influenza Di questi variabili SU canzone popolarità.
Noi Volere presente chiave risultati da IL SEM analisi
con UN particolare messa a fuoco SU IL interazione fra questi variabili
E IL ultimo popolarità Di Taylor Quello di Swift canzoni.
Grazie, ChatGPT.
Noi Volere Anche confrontare modello generato di Voi
con due Di Nostro Proprio umano esperto Swifties A Vedere Quale modello adatto IL dati IL migliore.
Da ultimo, Noi Volere vicino con UN breve discussione
evidenziando IL professionisti E contro Di Questo collaborazione.
ChatGPT, Prendere Esso lontano.
Le signore E gentiluomini, Prima Noi scavare in IL affascinante mondo
Di strutturale equazione modellazione, andiamo Prendere UN momento A introdurre Voi
A IL cuore Di Nostro ricerca, IL Taylor Veloce set di dati.
Questo set di dati È UN tesoro raccolta Di informazione
Quello cattura vari dimensioni Di Taylor Quello di Swift canzoni,
pittura UN vivido immagine Di suo musicale viaggio.
Contenuto entro Questo set di dati Sono punteggi assegnato A ogni canzone
attraverso UN allineare Di dimensioni
Quello includere acustica, ballabilità, energia, strumentalità,
vitalità, volume, loquacità, tempo, valenza, E popolarità.
Questi dimensioni fornire UN ricco arazzo
Quello tesse insieme IL essenza Di Taylor Quello di Swift musica,
da IL energico batte
-Quello Fare noi balla al momento pieno di sentimento- -Ehi, ChatGPT.
-Quello tocco Nostro cuori.
ChatGPT, permettere Me intervenire, Se Voi non mente.
COME Noi Ora Sapere da lavorando con Voi,
Voi Potere Essere prolisso E avere allucinazioni UN poco A volte.
Noi non Avere Quello tanto tempo.
COME Voi Potere Vedere SU IL Sinistra, questi dati E variabili venni
da Quello di Spotify API E Sono disponibile SU Kaggle.
Noi Avere canzoni attraverso Nostro intero Catalogare, E Là Sono Appena Sopra 1.200 righe.
Noi analizzato IL dati In IL JMP SEM piattaforma,
Quale Voi Potere Vedere SU IL Giusto Qui.
Noi avevo ChatGPT sviluppare UN sentiero diagramma, O DAG SU suo Proprio,
relativa IL attributo della canzone variabili In IL dati impostato A canzone popolarità.
Sebbene Noi erano sorpreso A ChatGPT capacità A creare
UN sentiero diagramma utilizzando ASCII caratteri,
IL diagramma avevo caratteristiche Quello Sono analogo A conosciuto problemi
in giro utilizzando ChatGPT,
come COME fornendo qualcosa Quello sembra autentico
Ma SU più vicino ispezione È non possibile, né esattamente Che cosa era richiesto.
Per esempio, tempo Piuttosto di popolarità È usato COME IL finale risultato,
E percorsi In IL mezzo Di Questo diagramma Sono non intuitivo.
Per fortuna, ChatGPT Anche fornito UN testo descrizione Di IL diagramma
Quello Noi Potevo utilizzo A specificare UN SEM, Quale È Che cosa Noi Volere spettacolo In IL risultati.
Noi Anche ha dato due umani
Chi erano molto familiare con Taylor Swift è m usico
simile Istruzioni A ChatGPT
E chiesto loro A disegno Simile al SEM sentiero diagrammi COME BENE.
Nostro umani erano capace A Fare Questo con Di più interpretabile diagrammi,
E Essi Anche ipotizzato IL relazioni, positivo O negativo,
tra IL variabili,
E Come quelli variabili in definitiva imparentato A popolarità.
Questo impostare È analogo A Come modello edificio È Fatto In SEM.
In ricerca O pratica, competere Modelli Venire da precedente teoria,
ricerca, O dominio esperti, E Sono rispetto A uno un altro
A determinare Quale modello rappresentare IL struttura Di IL dati IL migliore.
Adatto indici da IL modello Sono mostrato Qui.
Adatto indici aiuto noi valutare IL complessivamente adatto Di IL Modelli.
Noi esaminare IL CFI E RMSEA A determinare Quale modello era migliore.
Questi adatto indici erano Alcuni Di quelli consigliato di ChatGPT
E Sono usato In pratica.
Più alto CFI, preferibilmente Sopra 0,90 E inferiore RMSEA
indicare Meglio raccordo Modelli.
Nostro umano Modelli sovraperformato ChatGPT modello, Quale era IL peggio.
Entrambi umano Modelli adatto IL dati BENE basato su IL CFI.
Complessivamente, Noi sostenuto Umano Esperto 1 modello
COME Esso avevo IL più alto CFI.
Tuttavia, Noi Dovrebbe rimanere cauto accettando Qualunque Di questi Modelli
dovuto A IL RMSEA Quello Sono BENE al di là IL consigliato 0,10.
Questi risultati Sono per Nostro campione modello, Umano Esperto 1.
Per IL scopo Di tempo,
BENE soltanto evidenziare UN coppia Di risultati da ogni Di IL tre Modelli testato.
Quando guardare A IL sentiero diagramma,
IL numerico valori rappresentare IL standardizzato stime
E IL solido linee rappresentare significativo percorsi
Mentre tratteggiato linee Sono insignificante percorsi.
In Nostro campione modello, meno strumentale canzoni
E Di più volume imparentato A Di più popolare Taylor Veloce canzoni.
Noi erano capace A spiegare 42 % Di IL variabilità In popolarità complessivamente.
Nostro secondo umano esperto ipotizzato diverso percorsi Quello guidato A popolarità,
come COME avendo tempo, energia, E ballabilità incluso COME mediatori.
Questo modello adatto Quasi COME BENE COME Esperto umano 1.
Complessivamente,
Noi sega UN simile modello Di risultati per IL effetto Di strumentalità
E volume SU popolarità.
ChatGPT modello era IL peggio complessivamente di UN poco morso.
È interessante notare che Quando rispetto A Nostro umani,
ChatGPT ipotizzato Di più diretto effetti E UN leggermente più semplice modello struttura.
Questo Potrebbe Significare Quello IL umano Modelli Maggio Avere riflesso IL VERO relazioni
tra questi variabili Di più con precisione
basato su loro Meglio adatto A IL struttura Di IL dati.
Ancora, Noi Dovrebbe Essere cauto interpretariato Qualunque Di IL Modelli COME che rappresentano verità,
Ma Essi fornire UN utile modo A Vedere Come AI ipotizzare Modelli
rispetto A umani SU effettivo dati.
ChatGPT, COME Noi vicino, Noi Volere Voi A enfatizzare IL professionisti E contro
Di lavorando con AI COME IL principale coautore.
Che cosa Sono tuo opinioni SU Questo?
Certamente.
Qui Sono Alcuni potenziale professionisti E contro
Di lavorando con UN AI lingua modello Piace me stessa.
Professionisti, uno, competenza E conoscenza.
COME UN AI lingua modello, IO Avere accesso A UN vasto quantità Di informazione
E Potere fornire intuizioni da vari domini.
Due, efficienza E velocità.
Lavorando con UN AI modello Potere accelerare IL ricerca processi
di velocemente generando idee, fornendo immediato risposte,
E assistere In dati analisi.
Tre, imparziale prospettiva.
COME UN l'intelligenza artificiale, IO non possedere personale pregiudizi O preconcetto nozioni.
Contro, uno, mancanza Di umano contesto E creatività.
Mentre AI Modelli Potere fornire prezioso approfondimenti,
Essi Maggio mancanza IL contesto E creatività Quello umano ricercatori Portare A IL tavolo.
Due, limitato interpretazione.
AI Modelli creare risposte basato SU modelli osservato In IL formazione dati
E mancanza vero- tempo comprensione Di attuale eventi O emergenti ricerca.
Tre, etico considerazioni.
IL utilizzo Di AI Modelli rilanci etico considerazioni
per quanto riguarda dati riservatezza,
pregiudizio In formazione dati, E IL responsabile utilizzo Di tecnologia.
ChatGPT, IO si accorse Quello Quando Voi Appena gettare fuori IL professionisti,
Voi menzionato Quello Voi Avere UN imparziale prospettiva,
Quale Io sono non Sicuro Di.
Quando Voi descritto IL contro, Voi non l'ho fatto citare Quello Voi Maggio produrre
impreciso informazione.
Questo disclaimer È elencato SU IL OpenAI sito web.
Tu sei assolutamente Giusto.
IO scusa per non Compreso Quello aspetto
In IL contro Di lavorando con UN AI coautore.
Precisione È Infatti UN importante considerazione
Quando collaborando con UN AI lingua modello Piace me stessa.
Ecco UN aggiuntivo punto A prendere in considerazione.
AI lingua Modelli fare affidamento SU modelli osservato In grande set di dati
durante formazione,
E Là È UN possibilità Di generando impreciso O errato informazione.
IL Modelli risposte Sono basato SU statistico probabilità
E Maggio non Sempre catturare IL sfumato O su- A- data dettagli necessario
per specifica ricerca domande.
Umano ricercatori Dovrebbe esercizio critico giudizio
E verificare IL informazione fornito di IL AI modello
A garantire precisione.
Grazie Voi per chiarificatore Questo punto.
IO pensare Questo era uno Di mio E Quello di Laura maggior parte importante asporto
da Questo collaborazione.
Grazie Voi Tutto per essendo parte Di Questo coinvolgente viaggio
in Taylor Quello di Swift musicale paesaggio
E IL energia Di strutturale equazione modellazione
In JMP Pro.
Esso ha stato UN piacere condivisione Nostro intuizioni E esperienze con Voi.
COME Noi concludere, Noi invitare Voi A Continua esplorando
IL possibilità Di collaborazione
fra umano competenza E AI- guidato intuizioni.
Noi Aspetto inoltrare A futuro scambi Di idee E IL emozionante orizzonti avanti.
Sicuro viaggi E Fino a Noi Incontrare Ancora.
Uno scorso cosa Prima Noi andare.
Chiacchierata GPT e altro IA generato Tutto Di loro Proprio dialogo,
IL titolo, IL presentazione astratto,
IL profilo immagine, E IL e-mail corrispondenza Noi utilizzo
per Questo conferenza presentazione.
Finalmente, Essi Anche creato Questo Taylor- veloce- ispirato canzone.
