Tendencias del momento
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
El fin de semana pasado publiqué que Claude Code creó un estudio empírico completo de ciencias políticas en una hora. Muchas personas preguntaron: ¿pero cuán preciso fue el estudio?
La respuesta: bastante preciso, con algunos errores interesantes y limitaciones importantes.
Para obtener la respuesta, Graham Straus amablemente se ofreció a realizar una auditoría independiente y manual, recopilando los mismos datos y ampliando el documento como lo hizo Claude, pero sin usar ninguna IA. Esto es lo que encontró:
Claude replicó el documento original exactamente, codificó correctamente 29 de 30 condados de CA en cuanto al tiempo de tratamiento, y recopiló datos electorales que correlacionaron >.999 con la recopilación manual.
Los tres errores principales que Graham encontró—codificación incorrecta del año de tratamiento de un condado, omisión de la recopilación de datos para varias carreras potencialmente relevantes en estados siempre tratados, y no usar elecciones no presidenciales para calcular la participación—son similares a los tipos de errores que un humano podría cometer en un primer intento de escribir este documento, y tuvieron solo pequeños efectos en las estimaciones posteriores.
Por otro lado, cuando Claude intentó crear nuevos análisis que no eran extensiones directas del documento original, lo hizo peor. No hubo alucinaciones ni errores locos, per se, pero se desvió del aviso y produjo resultados que consideramos mal concebidos.
Mi opinión:
–La IA hoy en día ya es una forma extremadamente poderosa de actualizar y ampliar rápidamente documentos empíricos bien contenidos y simples.
–Para hacer investigación empírica en ciencias sociales de manera efectiva, necesita absolutamente orientación y supervisión de expertos humanos.
Compartiremos pensamientos más amplios sobre este trabajo, lo que aprendimos al hacerlo y hacia dónde vamos desde aquí la próxima semana en mi blog. Gracias a las muchas, muchas personas que se pusieron en contacto, hicieron preguntas y ofrecieron comentarios sobre este proyecto.


4 ene, 08:01
Aquí está la prueba de que Claude Code puede escribir un artículo completo de ciencias políticas empírico.
Para validar mi afirmación de que los agentes de IA vienen por las ciencias políticas "como un tren de carga", hoy hice que Claude Code replicara y ampliara completamente un viejo artículo mío que estima el efecto de la votación universal por correo en la participación y el resultado electoral... esencialmente en un solo intento.
Después de un cuidadoso prompting, Claude Code:
(1) Descargó el repositorio del viejo artículo y replicó los resultados anteriores, traduciendo nuestro antiguo código de Stata a Python
(2) Navegó por la web para obtener datos oficiales de elecciones actualizados y datos del censo
(3) Realizó nuevos análisis ampliando los resultados hasta 2024
(4) Creó nuevas tablas y figuras
(5) Realizó una revisión de la literatura
(6) Escribió un artículo completamente nuevo
(7) Subió todo a un nuevo repositorio de github
Todo esto tomó aproximadamente una hora.
Este es un cambio de paradigma increíble en cómo se realiza el trabajo empírico.
También valida el punto que varias personas, incluyendo a @BrendanNyhan, hicieron ayer: será especialmente fácil escalar la investigación observacional con IA.
Gracias a @alexolegimas, @arthur_spirling y muchos otros que me dieron retroalimentación.

Un informe completo está disponible aquí:
¡Es interesante emparejarlo con escritos recientes de @joshgans @alexolegimas @deanwball y otros!
250
Parte superior
Clasificación
Favoritos