Il est largement admis que l'intelligence artificielle générative (GenAI) va transformer les pratiques conventionnelles dans l'ensemble des secteurs des services dans un avenir proche. Il semble peu probable que les études par sondage soient épargnées. Comprendre comment tirer parti de ce potentiel est une priorité. Ce projet évaluera l'utilité de l'intelligence artificielle générative, en particulier des grands modèles linguistiques (LLM), pour améliorer la qualité et la rentabilité de la conception, de l'évaluation et du testing des questionnaires (QDET). Les questions de recherche sont les suivantes :
- QR1 Dans quelle mesure les LLM sont-ils efficaces pour a) appliquer des cadres de conception et d'évaluation des questions, et b) générer et analyser des données d'entretiens cognitifs, afin d'identifier les problèmes liés aux questions provisoires des enquêtes ?
- QR2 Quels sont les moyens optimaux pour affiner et inciter les LLM à égaler ou dépasser les performances humaines dans les tâches de QDET ?
- QR3 Quelles procédures faut-il suivre pour garantir que l'utilisation des LLM dans les tâches de QDET optimise la qualité des enquêtes, tout en respectant les cadres juridiques et éthiques ?
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