Yapay zekâ veri analizi yapabilir mi?
Günümüzde yapay zekâ (AI) uygulamaları, istatistiksel analiz süreçlerinde giderek daha yaygın kullanılmaktadır. Yapay zekâ kullanımı, araştırmacının analiz sürecine aktif olarak dahil olma avantajının yanı sıra, analiz ücretleri kapsamında maliyet düşürme avantajı sağlayabilir. Yapay zaka, özellikle büyük veri setlerinin işlenmesi, karmaşık modellerin test edilmesi ve zaman açısından önemli kolaylıklar sağlamasıyla öne çıkar. Ayrıca, araştırmacıyı ek bir istatistik programı kurma ve kullanma zorunluluğundan da kurtarmaktadır. Bununla birlikte, yapay zekâ kullanımının bazı dezavantajları da vardır. Bu yazıda, söz konusu avantajların yanı sıra karşılaşılabilecek sınırlılıklara ve dikkat edilmesi gereken noktalara değinilecektir.
Avantajlar
Yapay zekâ, büyük hacimli veriler üzerinde geleneksel yöntemlere kıyasla çok daha hızlı analiz yapabilir. Bu durum araştırmacılara zaman kazandırır ve çok sayıda alternatif modeli kısa sürede test etme imkânı sunar.
Yapay zekâyı istatistiksel analizde kullanırken veri temizleme, test seçimi, model kurma ve sonuç raporlama gibi aşamalar otomatikleştirilebilir. Ancak, otomatik analiz sürecinin beraberinde getirdiği dezavantajlar da göz ardı edilmemelidir.
Dezavantajlar
Yapay zekâ modellerinin üreteceği sonuçlar, araştırmacının veriyi nasıl sunduğuna ve analiz sürecini nasıl yönlendirdiğine bağlıdır. Ancak doğru komutlar verildiğinde doğru sonuçlara ulaşmak mümkün olabilir. Genel komutlar doğru sonuçlara ulaşmayacaktır. Yapay zekâya sunulduğunda hem veri, hem de analiz sadeleştirilmelidir. Analiz tek ve küçük testler halinde yürütülmelidir. Başka bir deyişle, yapay zekâyı istatistiksel analizde kullanabilmek için hem istatistik hem de yapay zekâ teknikleri konusunda bilgi sahibi olmak gerekir. Aksi halde, yanlış yöntem seçimi, yanlış test veya yanlış yorumlama riski artar.
Çalışmaya başlarken, analiz yöntemlerini veya testlerini seçmek için yapay zekâya başvurmak genellikle kafa karıştırıcı sonuçlara neden olabilir. Örneğin bütün çalışmayı(tez veya makale) yükleyip “burada hangi testler yapabilirim sormak” karmaşanın başlangıcı olacaktır. Yapay zekâ bir makine gibi bulunan bütün sonuçları sıralayacaktır. Ancak hangi analiz sizin çalışmaya veya sizin veriye uygun olduğunu bulmak uzmanlık gerektirecektir.
Yapay zekâda istatistiksel analiz, aşırı bir şekilde veri kalitesine bağımlıdır. Eksik, hatalı veya yanlı veriler, yanlış çıkarımlara yol açabilir.
Ayrıca yapay zekâ, istatistiksel testleri Python kütüphaneleri kullanarak uygulamaktadır. Bu nedenle test sonuçları bazı analizlerde SPSS ve R programları ile yapılan testler ile farklı çıkabilir. Sonuçların birebir SPSS sonuçlarına uyumlu olması gerektiğinde, SPSS aracılığı ile elde edilen sonuçlar kullanılmalıdır. Örneğin dergilerde hakem denetimi geleneksel yöntemler kullanarak yapılmaktadır.
Ek olarak karar verme süreçlerinde yapay zekâ kullanımı, özellikle klinik ve sosyal araştırmalarda etik tartışmaları gündeme getirir. Ayrıca çıkarılan sonuçların neden ve nasıl elde edildiğini açıklamakta yetersiz kalabilir. Bu durum istatistiksel analizlerde yorum yapmayı zorlaştırır.
