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Hier ist der Beweis, dass Claude Code ein ganzes empirisches Politikwissenschafts-Papier schreiben kann.
Um meine Behauptung zu validieren, dass KI-Agenten für die Politikwissenschaft "wie ein Güterzug" kommen, ließ ich Claude Code heute ein altes Papier von mir vollständig replizieren und erweitern, in dem der Effekt der universellen Briefwahl auf die Wahlbeteiligung und das Wahlergebnis geschätzt wurde... im Grunde in einem Rutsch.
Nach sorgfältigem Prompting hat Claude Code:
(1) Das Repository des alten Papiers heruntergeladen und die bisherigen Ergebnisse repliziert, indem unser alter Stata-Code in Python übersetzt wurde.
(2) Das Web durchsucht, um aktualisierte offizielle Wahldaten und Volkszählungsdaten zu erhalten.
(3) Neue Analysen durchgeführt, die die Ergebnisse bis 2024 erweitern.
(4) Neue Tabellen und Abbildungen erstellt.
(5) Eine Literaturübersicht durchgeführt.
(6) Ein völlig neues Papier geschrieben.
(7) Das Ganze in ein neues GitHub-Repository hochgeladen.
Das Ganze hat etwa eine Stunde gedauert.
Das ist ein verrückter Paradigmenwechsel, wie empirische Arbeit gemacht wird.
Es validiert auch den Punkt, den mehrere Personen, darunter @BrendanNyhan, gestern gemacht haben – es wird besonders einfach sein, Beobachtungsforschung mit KI zu skalieren.
Danke an @alexolegimas, @arthur_spirling und viele andere, die mir Feedback gegeben haben.


3. Jan., 06:46
Claude Code und ähnliche Technologien werden die Politikwissenschaft wie ein Güterzug überrollen.
Ein einzelner Wissenschaftler wird in der Lage sein, Tausende von empirischen Arbeiten (insbesondere Umfrageexperimente oder LLM-Experimente) pro Jahr zu schreiben. Claude Code kann bereits im Grunde genommen ein vollständiges AJPS-Style-Umfrageexperiment-Papier in einem Rutsch erstellen (mit Zugang zur Prolific API).
Wir müssen in naher Zukunft neue Wege finden, um die Forschung in der Politikwissenschaft zu organisieren und zu verbreiten, um mit dieser Flut umzugehen.
Einige Notizen für später:
--Das war wahrscheinlich der einfachste Fall, da es nur darum ging, eine einfache Analyse mit öffentlichen Daten zu erweitern.
--Claude konnte einige unserer Schätzungen zur Wahlbeteiligung/Modus, die auf proprietären Wählerdaten basierten, nicht aktualisieren (grundsätzlich könnte Claude diese Daten anfordern und darauf zugreifen, aber es wäre super kompliziert)
--Claudes erster Versuch beim Event-Design war nicht korrekt
--Ich habe Claude Anweisungen gegeben, welches Python-Paket er verwenden soll, um so nah wie möglich an Statas reghdfe-Paket zu kommen
--Einige nächste Dinge, die man ausprobieren könnte: komplexere Erweiterungen, die eine neuere Datensammlung und neuere Analysemethoden erfordern.
Und hier ist das Repository:
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