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這裡有證據表明 Claude Code 可以撰寫整篇實證政治學論文。
為了驗證我對 AI 代理人將 "像貨運列車一樣" 進入政治學的主張，今天我讓 Claude Code 完全複製並擴展了我以前的一篇論文，估算普遍郵寄投票對投票率和選舉結果的影響……基本上是一氣呵成。
在仔細提示後，Claude Code：
(1) 下載了舊論文的資料庫並複製了過去的結果，將我們的舊 Stata 代碼轉換為 Python
(2) 爬取網絡以獲取更新的官方選舉數據和人口普查數據
(3) 進行新的分析，將結果擴展到 2024 年
(4) 創建新的表格和圖形
(5) 進行文獻回顧
(6) 撰寫了一篇全新的論文
(7) 將整個內容推送到新的 github 資料庫
整個過程大約花了一個小時。
這是實證工作方式的一次瘋狂範式轉變。
這也驗證了包括 @BrendanNyhan 昨天提出的幾個人所說的觀點——使用 AI 進行觀察性研究將特別容易擴展。
感謝 @alexolegimas、@arthur_spirling 和許多給我反饋的人。
1月3日 06:46
Claude Code and its ilk are coming for the study of politics like a freight train.
A single academic is going to be able to write thousands of empirical papers (especially survey experiments or LLM experiments) per year. Claude Code can already essentially one-shot a full AJPS-style survey experiment paper (with access to Prolific API).
We'll need to find new ways of organizing and disseminating political science research in the very near future for this deluge.
一些稍後的備註：
--這可能是最簡單的案例，因為它只涉及擴展一個簡單的公共數據分析。
--Claude無法更新一些依賴於專有選民檔案數據的投票率/模式估算（原則上Claude可以請求並訪問這些數據，但會非常複雜）
--Claude在事件設計上的第一次嘗試是不正確的
--我給了Claude指示，告訴他使用哪個Python包，以便盡可能接近Stata的reghdfe包
--接下來要嘗試的一些事情：更複雜的擴展，需要更創新的數據收集和更創新的分析方法
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