Веб-сайты Black Digital и Public Humanities, визуализация графиков
Posted: Sat Jul 05, 2025 7:15 am
Для своей работы я использовал ChatGPT и CoPilot для дальнейшей обработки наборов данных ARCH, полученных из кураторской выборки из 20 веб-сайтов, посвященных черным цифровым и общественным гуманитарным наукам. Используя PyCharm — IDE, свободно доступную для образовательных целей, — и расширение CoPilot, моя эффективность кодирования возросла в десять раз.
Затем я использовал плагин ChatGPT Advanced Data Analysis для деконструкции визуализаций с платформы Palladio Стэнфорда , инструмента, который обычно используется для визуализаций исследовательских данных, но не имеет средств для обмена визуализациями. С помощью ChatGPT я разработал веб-приложения на основе JavaScript, которые точно воспроизводят визуализации графиков и галерей Palladio. В частности, я поручил ChatGPT использовать библиотеку JavaScript D3 для загрузки моих измененных наборов данных ARCH в клиентские веб-приложения. Конечные продукты, включая файлы HTML, JavaScript и CSV, были сделаны общедоступными через GitHub Pages (см. мой график и галерею на GitHub Pages)
Подводя итог, можно сказать, что интеграция Python и инструментов кодирования с использованием искусственного интеллекта не только расширила мои возможности использования База данных по азартным играм наборов данных ARCH, но и позволила создавать клиентские веб-приложения для визуализации данных.
Томас: Помимо объединения ChatGPT с ARCH, какие дополнительные возможности использования инструментов на основе ИИ вы ожидаете в своей работе?
Кевин: Инструменты на основе ИИ уже радикально изменили мою повседневную работу. Я использую ИИ, чтобы сократить или даже устранить повторяющиеся, бессмысленные задачи, которые занимают десятки или сотни часов. Например, в рамках проекта Mapping ChatGPT+ помог мне преобразовать AirTable с почти 500 строками и двумя десятками столбцов в серию из 500 записей блога на сайте WordPress. ChatGPT+ понимает структуру файла экспорта WordPress. После пары часов итерации моих требований к дизайну с помощью ChatGPT я смог импортировать 500 записей блога на сайт WordPress. Без этого вмешательства эта задача потребовала бы более ста часов утомительного копирования и вставки. Кроме того, мы используем платформы на основе ИИ, такие как Otter и Descript, для расшифровки устных интервью.
Затем я использовал плагин ChatGPT Advanced Data Analysis для деконструкции визуализаций с платформы Palladio Стэнфорда , инструмента, который обычно используется для визуализаций исследовательских данных, но не имеет средств для обмена визуализациями. С помощью ChatGPT я разработал веб-приложения на основе JavaScript, которые точно воспроизводят визуализации графиков и галерей Palladio. В частности, я поручил ChatGPT использовать библиотеку JavaScript D3 для загрузки моих измененных наборов данных ARCH в клиентские веб-приложения. Конечные продукты, включая файлы HTML, JavaScript и CSV, были сделаны общедоступными через GitHub Pages (см. мой график и галерею на GitHub Pages)
Подводя итог, можно сказать, что интеграция Python и инструментов кодирования с использованием искусственного интеллекта не только расширила мои возможности использования База данных по азартным играм наборов данных ARCH, но и позволила создавать клиентские веб-приложения для визуализации данных.
Томас: Помимо объединения ChatGPT с ARCH, какие дополнительные возможности использования инструментов на основе ИИ вы ожидаете в своей работе?
Кевин: Инструменты на основе ИИ уже радикально изменили мою повседневную работу. Я использую ИИ, чтобы сократить или даже устранить повторяющиеся, бессмысленные задачи, которые занимают десятки или сотни часов. Например, в рамках проекта Mapping ChatGPT+ помог мне преобразовать AirTable с почти 500 строками и двумя десятками столбцов в серию из 500 записей блога на сайте WordPress. ChatGPT+ понимает структуру файла экспорта WordPress. После пары часов итерации моих требований к дизайну с помощью ChatGPT я смог импортировать 500 записей блога на сайт WordPress. Без этого вмешательства эта задача потребовала бы более ста часов утомительного копирования и вставки. Кроме того, мы используем платформы на основе ИИ, такие как Otter и Descript, для расшифровки устных интервью.