bingdada2026年2月13日，OpenAI全球事务团队发布开源Python库GABRIEL，利用GPT模型将非结构化文本和图像转化为可量化数据，帮助经济学家、社会科学家大规模分析定性数据。研究人员可用日常语言描述测量目标，自动应用于数千至数百万份文档并逐份打分，基准测试显示GPT在多种定性数据标注场景下准确率非常高。
2026年2月13日，OpenAI全球事务团队发布了一项重要成果——GABRIEL开源工具包。这一工具利用GPT模型，将非结构化的文本和图像转化为可量化的数据，旨在帮助经济学家、社会科学家和数据科学家大规模研究定性数据。
定性数据是世界上最丰富的故事来源——人们说的话、写的文字、教授的课程、争论的观点以及亲身经历。这些数据涵盖教学大纲、访谈、社交媒体帖子、照片等方方面面。然而，将这些数据转化为严谨的证据极其耗时，甚至常常不可行。许多社会科学家被迫放弃重要的研究方向，不是因为数据不存在，而是因为根本无法分析。
GABRIEL正是为解决这一难题而生。它允许研究人员用日常语言描述他们要测量的内容，例如“这份招聘信息对家庭友好程度如何？”，然后自动将同一个问题应用于数千甚至数百万份文档，为每份文档打分。这样，研究人员就可以将更多精力投入到真正需要专业知识的环节：选择测量目标、验证结果和得出审慎的结论。
科学文献分析：分析大量科学论文，了解特定方法的使用情况及其演变趋势。
课程评估：检测课程大纲，衡量不同学科或技能受重视的程度。
历史研究：提取欧洲每个小镇的结构化历史细节。
客户反馈分析：挖掘海量用户评论，发现人们最看重的模式。 在论文中，研究团队对GPT在多种定性数据标注场景下进行了基准测试，发现其准确率非常高。
除了核心测量功能，GABRIEL还提供了研究人员常用的实用工具：
数据合并：即使列名不匹配，也能智能合并数据集。
智能去重：高效识别并去除重复数据。
段落编码：对文本段落进行结构化标注。
理论创新：辅助构思新的科学理论。
隐私保护：自动从文本中去除个人身份信息。
GABRIEL现已作为开源Python库发布，并附有教程笔记本供快速上手。它设计得尽可能降低技术门槛，让更多研究人员能够使用。OpenAI表示，将根据学术社区的反馈持续改进GABRIEL。
OpenAI一直致力于帮助科学家更快推进研究、解决更棘手的问题。GABRIEL的发布标志着AI在社会科学研究领域的重大突破。它让研究人员能够将定性数据的丰富性和人类故事融入工作中，而不再受限于技术瓶颈。
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