في إطار سعيها لتمكين الباحثين من التقدم أسرع في حل المشكلات المعقدة، أطلقت فرقة الأبحاث الاقتصادية في OpenAI أداة جديدة تُسمى GABRIEL، وهي أداة مفتوحة المصدر تستخدم نموذج GPT لتحويل البيانات غير المهيكلة—مثل النصوص والصور—إلى قياسات كمية دقيقة. صُممت هذه الأداة خصيصًا للمهنيين في مجالات الاقتصاد والعلوم الاجتماعية والتحليلات البيانات، بهدف تمكينهم من استكشاف البيانات النوعية على نطاق واسع، وبطريقة تُقلل من التكاليف الزمنية والتقنية للتحليل. البيانات النوعية تمثل مصدرًا غنيًا للمعرفة: تشمل ما يُقال أو يُكتب أو يُدرَّس أو يُناقش في مقابلات، أو عبر وسائل التواصل الاجتماعي، أو حتى في الصور والوثائق. ومع ذلك، فإن تحويل هذه البيانات إلى أدلة قابلة للتحليل يُعد عملية مرهقة وطويلة، غالبًا ما تجعلها غير عملية في مشاريع بحثية كبيرة. نتيجة لذلك، يُضطر كثير من الباحثين إلى التخلي عن مجالات بحثية مهمة، ليس بسبب نقص البيانات، بل لصعوبة تحليلها. تُعد GABRIEL حلًا مبتكرًا لهذه التحديات. تتيح للباحثين صياغة ما يرغبون في قياسه بلغة يومية بسيطة، مثل: "ما مدى ملاءمة هذا الإعلان الوظيفي للعائلات؟"، ثم تُطبّق هذا السؤال بشكل متسق على آلاف أو حتى ملايين الوثائق، وتُنتج تقييمًا كميًا لكل منها. هذا يُحرر الباحثين من مهام التصنيف اليدوي المتكررة، ويُمكنهم التركيز على الجوانب التي تتطلب خبرة حقيقية: اختيار المؤشرات المناسبة، والتحقق من دقة النتائج، واستخلاص الاستنتاجات الدقيقة. على سبيل المثال، يمكن لـ GABRIEL تحليل مجموعات ضخمة من الأوراق العلمية لمعرفة كيفية تطور طرق البحث بمرور الوقت، أو تقييم مدى تركيز المناهج الدراسية على موضوعات معينة، أو استخراج معلومات تاريخية دقيقة عن كل قرية صغيرة في أوروبا. كما يمكنها فحص ملايين مراجعات العملاء لاكتشاف ما يُقدّره الناس أكثر في منتجات أو خدمات معينة. في دراستنا، تم اختبار أداء نموذج GPT في تصنيف البيانات النوعية عبر مجموعة متنوعة من التطبيقات، وتبين أنه يحقق دقة عالية ومستقرة، ما يُعزز ثقة الباحثين في النتائج. إضافة إلى القياسات، تقدم GABRIEL أدوات عملية مفيدة في مراحل البحث المختلفة: دمج قواعد بيانات حتى عند اختلاف هيكلها، إزالة التكرارات الذكية، ترميز النصوص حسب السياق، دعم توليد نظريات بحثية جديدة، وحذف المعلومات الشخصية من النصوص لضمان الخصوصية. الآن متاحة كمكتبة مفتوحة المصدر بلغة بايثون، مع دليل تفاعلي يساعد الباحثين على البدء بسهولة، وتُصمم لتكون ودودة للمستخدمين حتى من غير الخلفية التقنية العميقة. وستستمر OpenAI في تطوير الأداة مستقبلاً بناءً على ملاحظات المجتمع الأكاديمي. الهدف هو تمكين بحوث أكثر شمولاً، تُستمد من قصص الإنسان وتجاربه، وتُحوّل الغنى النوعي للبيانات إلى أدلة قوية وقابلة للقياس.