Ciao,
tutti.
Grazie Voi per unirsi noi Oggi.
Erano eccitato A presente Nostro collaborativo ricerca
Quello esplora IL affascinante mondo Di Taylor Swift's musica
Attraverso IL lente Di strutturale equazione modellazione
In JMP Professionista.
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 a unico collaborazione Quello imbrigliato Entrambi umano competenza:
IL analitico energia Di intelligenza artificiale E JMP software.
I Avere stato lavorando accanto Mio umano controparti
A svelare IL intricato relazioni entro Taylor Swift's canzoni.
COME UN intelligenza artificiale lingua modello sviluppato di OpenAI,
Mio principale ruolo era A fornire approfondimenti E suggerire analisi.
Grazie Voi, ChatGPT.
Laura e I era entusiasta tu sei disposto A giuntura noi SU Questo ricerca viaggio,
COME Voi COSÌ eloquentemente Mettere Esso, E combinare Nostro sfondi In COME E JMP
con tuo sfondo in sostanza qualunque cosa.
Andiamo Ottenere iniziato.
Nostro collaborativo indagine esplora variabili In Taylor Swift's musica
usando STESSO.
In Questo parlare, Noi Volere presente a diretto aciclico grafico
E significativo percorsi
evidenziando IL influenza Di questi variabili SU canzone popolarità.
Noi Volere presente chiave risultati da IL COME analisi
con a particolare messa a fuoco SU IL interazione fra questi variabili
E IL definitivo popolarità Di Taylor Swift's 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.
Infine, Noi Volere vicino con a breve discussione
evidenziando IL professionisti E contro Di Questo collaborazione.
ChatGPT, Prendere Esso lontano.
Signore E signori, Prima Noi approfondire in IL affascinante mondo
Di strutturale equazione modellazione, andiamo Prendere a momento A introdurre Voi
A IL cuore Di Nostro ricerca, IL Taylor Veloce set di dati.
Questo set di dati È a tesoro tesoro Di informazioni
Quello cattura vario dimensioni Di Taylor Swift's canzoni,
pittura a vivid immagine Di suo musicale viaggio.
Contenuti entro Questo set di dati Sono punteggi assegnato A ogni canzone
attraverso a allineare Di dimensioni
Quello includere acustica, ballabilità, energia, strumentalità,
vivacità, rumorosità, loquacità, tempo, valenza, E popolarità.
Questi dimensioni fornire a ricco arazzo
Quello tesse insieme IL essenza Di Taylor Swift's musica,
da IL energico battiti
-Quello Fare noi balla al ritmo del momento emozionante- -Ehi, ChatGPT.
-Quello tocco Nostro cuori.
ChatGPT, permettere Me interporre, Se Voi non mente.
COME Noi Ora Sapere da lavorando con Voi,
Voi Potere Essere prolisso E avere allucinazioni a poco A volte.
Noi non Avere Quello tanto tempo.
COME Voi Potere Vedere SU IL Sinistra, questi dati E variabili venni
da 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 COME piattaforma,
Quale Voi Potere Vedere SU IL Giusto Qui.
Noi avevo ChatGPT sviluppare a sentiero diagramma, O GIORNO SU suo Proprio,
relativo IL attributo della canzone variabili In IL dati impostato A canzone popolarità.
Sebbene Noi erano sorpreso A ChatGPT capacità A creare
a sentiero diagramma usando ASCII caratteri,
IL diagramma avevo caratteristiche Quello Sono analogo A conosciuto problemi
in giro usando 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 a testo descrizione Di IL diagramma
Quello Noi Potevo utilizzo A specificare UN COME, Quale È Che cosa Noi Volere spettacolo In IL risultati.
Noi Anche ha dato due umani
Chi erano molto familiare con Taylor m di Swift 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 STESSO.
In ricerca O pratica, competere modelli Venire da precedente teoria,
ricerca, O dominio esperti, E Sono confrontato 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 raccomandato di ChatGPT
E Sono usato In pratica.
Più alto CFI, preferibilmente Sopra 0,90 E inferiore RMSEA
indicare Meglio montaggio modelli.
Nostro umano modelli ha superato le prestazioni ChatGPT modello, Quale era IL peggio.
Entrambi umano modelli adatto IL dati BENE basato su IL Tribunale di primo grado.
Complessivamente, Noi sostenuto Umano Esperto 1's modello
COME Esso avevo IL più alto Tribunale di primo grado.
Tuttavia, Noi Dovrebbe rimanere cauto accettando Qualunque Di questi modelli
dovuto A IL RMSEA Quello Sono BENE al di là IL raccomandato 0,10.
Questi risultati Sono per Nostro campione modello, Umano Esperto 1.
Per IL scopo Di tempo,
BENE soltanto evidenziare a 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 rumorosità 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 a simile modello Di risultati per IL effetto Di strumentalità
E rumorosità SU popolarità.
ChatGPT modello era IL peggio complessivamente di a poco morso.
È interessante notare che Quando confrontato A Nostro umani,
ChatGPT ipotizzato Di più diretto effetti E a leggermente più semplice modello struttura.
Questo Potrebbe Significare Quello IL umano modelli Maggio Avere riflesso IL VERO relazioni
tra questi variabili Di più accuratamente
basato su loro Meglio adatto A IL struttura Di IL dati.
Ancora, Noi Dovrebbe Essere cauto interpretariato Qualunque Di IL modelli COME rappresentare verità,
Ma Essi fornire a utile modo A Vedere Come intelligenza artificiale ipotizzare modelli
confrontato A umani SU attuale dati.
ChatGPT, COME Noi vicino, Noi Volere Voi A sottolineare IL professionisti E contro
Di lavorando con intelligenza artificiale COME IL principale coautore.
Che cosa Sono tuo opinioni SU Questo?
Certamente.
Qui Sono Alcuni potenziale professionisti E contro
Di lavorando con UN intelligenza artificiale lingua modello Piace me stessa.
Professionisti, uno, competenza E conoscenza.
COME UN intelligenza artificiale lingua modello, I Avere accesso A a vasto quantità Di informazioni
E Potere fornire approfondimenti da vario domini.
Due, efficienza E velocità.
Lavorando con UN intelligenza artificiale modello Potere accelerare IL ricerca processo
di velocemente generazione idee, fornendo immediato risposte,
E assistere In dati analisi.
Tre, imparziale prospettiva.
COME UN IA, I non possedere personale pregiudizi O preconcetto nozioni.
Contro, uno, mancanza Di umano contesto E creatività.
Mentre intelligenza artificiale modelli Potere fornire prezioso intuizioni,
Essi Maggio mancanza IL contesto E creatività Quello umano ricercatori Portare A IL tavolo.
Due, limitato interpretazione.
intelligenza artificiale modelli generare risposte basato SU modelli osservato In IL formazione dati
E mancanza vero- tempo comprensione Di attuale eventi O emergente ricerca.
Tre, etico considerazioni.
IL utilizzo Di intelligenza artificiale modelli aumenta etico considerazioni
per quanto riguarda dati riservatezza,
pregiudizio In formazione dati, E IL responsabile utilizzo Di tecnologia.
ChatGPT, I notato 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'ha fatto menzione Quello Voi Maggio produrre
impreciso informazioni.
Questo disclaimer È elencato SU IL OpenAI sito web.
Tu sei assolutamente Giusto.
I scusa per non compreso Quello aspetto
In IL contro Di lavorando con UN intelligenza artificiale coautore.
Precisione È Infatti UN importante considerazione
Quando collaborare con UN intelligenza artificiale lingua modello Piace me stessa.
Ecco UN aggiuntivo punto A considerare.
intelligenza artificiale lingua modelli fare affidamento SU modelli osservato In grande set di dati
durante formazione,
E Là È a possibilità Di generazione impreciso O non corretto informazioni.
IL modello risposte Sono basato SU statistico probabilità
E Maggio non Sempre catturare IL sfumato O su- A- data dettagli necessario
per specifico ricerca domande.
Umano ricercatori Dovrebbe esercizio critico sentenza
E verificare IL informazioni fornito di IL intelligenza artificiale modello
A garantire precisione.
Grazie Voi per chiarire Questo punto.
I pensare Questo era uno Di mio E Di Laura maggior parte importante cibo da asporto
da Questo collaborazione.
Grazie Voi Tutto per essendo parte Di Questo coinvolgente viaggio
in Taylor Swift's musicale paesaggio
E IL energia Di strutturale equazione modellazione
In JMP Professionista.
Esso ha stato a piacere condivisione Nostro approfondimenti E esperienze con Voi.
COME Noi concludere, Noi invitare Voi A continuare esplorare
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- Swift- ispirato canzone.
