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  1. Progetti

MidLLMan - Missione 4 - Componente 2- Investimento 1.3, finanziato dall'Unione europea - NextGenerationEU - CUP: J33C22002830006

Progetto
L'analisi dei dati nella ricerca qualitativa è complessa e richiede considerevole tempo e sforzo. I Grandi Modelli Linguistici (LLM) possono supportare i ricercatori nel codificare i dati qualitativi emulando le annotazioni umane. Tuttavia, nonostante gli output apparentemente simili che possono produrre, i loro modi di "ragionare" differiscono completamente da quelli dei ricercatori umani. Integrare efficacemente il loro utilizzo nella ricerca qualitativa richiede quindi una profonda comprensione di come "incitare" efficientemente l'obiettivo desiderato, come mitigare e correggere i loro errori e quando il loro supporto può essere considerato affidabile. Tuttavia, ciò potrebbe richiedere una comprensione tecnica che i ricercatori qualitativi potrebbero non essere inclini ad acquisire. In questo progetto, miriamo a progettare una nuova "interfaccia" che possa agire come strato intermedio tra il ricercatore qualitativo e il LLM per supportarlo nell'analisi qualitativa dei dati provenienti, ad esempio, da interviste semistrutturate o codifica manuale delle informazioni testuali. L'interfaccia potrebbe acquisire le esigenze della ricerca del ricercatore e trasformarle in "incitamenti" efficaci da consegnare al LLM. Inoltre, fornirebbe assistenza in termini di ridefinizione dei codici generati, confrontandoli con quelli degli annotatori umani e supportando la riflessione per estrarre temi più astratti. L'obiettivo finale del progetto è capire come l'analisi della ricerca qualitativa potrebbe essere ridefinita attraverso l'uso degli strumenti di Intelligenza Artificiale Generativa.
  • Dati Generali
  • Aree Di Ricerca

Dati Generali

Partecipanti (5)

RAPP Amon   Responsabile scientifico  
BELLUATI Marinella   Partecipante  
CEPERNICH Cristopher   Partecipante  
MANCOSU Moreno   Partecipante  
VERNERO Fabiana   Partecipante  

Referenti

LO IACONO Cristiano   Amministrativo  

Dipartimenti coinvolti

INFORMATICA   Principale  

Tipo

Bandi a cascata su Progetti PNRR M4C2 Iniziativa 1.3 - Partenariati Estesi (PE)

Finanziatore

Università degli Studi di BOLOGNA
Ente Finanziatore

Partner

Università degli Studi di TORINO

Contributo Totale (assegnato) Ateneo (EURO)

190.551€

Periodo di attività

Aprile 1, 2024 - Marzo 31, 2025

Durata progetto

12 mesi

Aree Di Ricerca

Settori (15)


PE6_7 - Artificial intelligence, intelligent systems, natural language processing - (2022)

PE6_9 - Human computer interaction and interface, visualisation - (2022)

Settore INF/01 - Informatica

CIBO, AGRICOLTURA e ALLEVAMENTI - Farmacologia Veterinaria

CULTURA, ARTE e CREATIVITA' - Culture moderne

INFORMATICA, AUTOMAZIONE e INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Digitalizzazione della Cultura e della Creatività

INFORMATICA, AUTOMAZIONE e INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Digitalizzazione della Società e della Pubblica Amministrazione

INFORMATICA, AUTOMAZIONE e INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Industria X.0

INFORMATICA, AUTOMAZIONE e INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Salute e Informatica

LINGUE e LETTERATURA - Anglistica e angloamericanistica

LINGUE e LETTERATURA - Francesistica

PIANETA TERRA, AMBIENTE, CLIMA, ENERGIA e SOSTENIBILITA' - Diritto dell'Ambiente

PIANETA TERRA, AMBIENTE, CLIMA, ENERGIA e SOSTENIBILITA' - Informatica e Ambiente

SCIENZE MATEMATICHE, CHIMICHE, FISICHE - Fisica delle Particelle e dei Nuclei

SCIENZE MATEMATICHE, CHIMICHE, FISICHE - Laboratori innovativi, strumentazione e modellizzazione fisica

Parole chiave (4)

  • ascendente
  • decrescente
Generative Artificial Intelligence
Human-Computer Interaction
Large Language Models
Qualitative Research
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