مجتمع المستخدمين المعني بكل منتج ذكاء اصطناعي

حد الفصل

الفصول الأربعة الأولى أسست للأشياء الأساسية للقياس: الاستجابة الواحدة ليست درجة GEO؛ التمثيل هو توزيع شرطي، وليس رقمًا واحدًا؛ يجب تحديد الكيان الذي تم تدقيقه قبل ملاحظة النتائج؛ ويجب تقييم استجابة الذكاء الاصطناعي مقابل كل من التمثيل الرسمي والواقع المؤكد المستند إلى الأدلة. يجب الآن تحديد مقام القياس:

عن أي مجموعة بشرية سيقدم هذا التوزيع بيانًا؟

هل يشمل كل من يعيش في بلد ما؟ البالغين فقط؟ أولئك الذين لديهم اتصال بالإنترنت؟ أولئك الذين يمكنهم استخدام منتج ذكاء اصطناعي محدد رسميًا؟ أصحاب الحسابات المجانية؟ مستخدمو الخطط المدفوعة؟ الأشخاص الذين يمكنهم استخدام المنتج باللغة الرسمية للمراقبة؟ المستخدمون النشطون حقًا؟ المستخدمون المحتملون الذين قد يستخدمونه يومًا ما؟ الأشخاص في الأسواق التي يمكن للعلامة التجارية تقديم الخدمات فيها؟ إذا كان عدد سكان بلد ما كبيرًا جدًا ولكن المنتج المعني للذكاء الاصطناعي غير متاح رسميًا في ذلك البلد، فكيف سيتم إدراج ذلك البلد في لوحة المنتج الرئيسية؟ إذا كان نصيب السكان في بلد صغير أقل بكثير من شخص واحد في عينة من 1,000، فهل سيكون ذلك البلد غير مرئي تمامًا؟

إذا كان شخص واحد يعرف ثلاث لغات، هل يجب أن يُحتسب هذا الشخص كثلاثة أشخاص؟ إلى أي فئة سكانية ينتمي المستخدم إذا كان يمكنه الوصول إلى واجهة تطبيق المنتج على الهاتف المحمول ولكن ليس على واجهة الويب؟ حتى يتم الإجابة على هذه الأسئلة، فإن '1,000 مستخدمين عشوائيين لكل منتج ذكاء اصطناعي' لا يحدد فئة سكانية علمية؛ إنه يذكر فقط عدد الرؤوس. هذا الفصل لا يتجاهل عدد سكان البلد. إنه يخصص له دوره الصحيح:

عدد سكان البلد هو الأساس الأولي لأخذ العينات؛ وليس هو عدد المستخدمين النهائيين المؤهلين.

في هذا القسم، يطبق نظام التدقيق مباشرةً المتطلبات التي تم تحديدها مسبقًا بالنسبة للبلد، اللغة، التاريخ، المنتج، وسجل القياس على تعريف العينة. لأن طلب الأدلة، الحدود، السياق، والزمن يتطلب أيضًا تحديد الأشخاص المشار إليهم بنفس الوضوح. هذا القسم لم يقم بعد بـ:

• لا يحدد بعد كيفية توزيع عينة الأشخاص 1,000 عبر البلدان،
• أي خوارزمية ستُستخدم لتقريب الكسور إلى أعداد صحيحة،
• من أي المشاركين في اللوحة سيتم الاختيار،
• كيفية حساب أوزان العينات،
• أو أي طريقة التباين ستُستخدم لإنتاج فواصل الثقة

سيتم ترتيب هذه في الأقسام التالية. مهمة القسم 5 أكثر أساسية:

لكل منتج ذكاء اصطناعي ولكل سؤال قياس، لتحديد أي سكان بشري يمكن تعميم النتائج عليهم.

NOMOS التحدي

تفتح خريطة العالم. تجمع سكان الدول. ثم ترغب في توزيع 1,000 شخصًا وفقًا للسكان. الدول الكبيرة ستحصل على العديد من المشاركين. الدول الصغيرة ستحصل على حصة واحدة أو قريبة من الصفر. جوهر هذه الفكرة صحيح:

يجب ألا يكون الشخص في سكان العالم أكثر تأثيرًا بمئات المرات من شخص في دولة كبيرة لمجرد أنه يعيش في دولة صغيرة.

ولكن الآن طبق نفس الطريقة على منتجين ذكاء اصطناعي مختلفين. المنتج الأول:

• يمكن استخدامه رسميًا في بعض الدول،
• محدود في بعض الدول.

لا يُقدَّم على الإطلاق في بعض الدول. تغطية الدولة للمنتج الثاني مختلفة. ماذا يحدث إذا قسمت سكان العالم بنفس الطريقة بين المنتجين؟ في الدول التي لا يتوفر فيها المنتج الأول، يمكنك طلب قياسات من الناس. المشاركون:

• قد يتم تشجيعهم على تقديم معلومات مضللة عن مواقعهم،
• استخدام طرق وصول محظورة أو غير مدعومة،
• فتح حساب في دولة أخرى،
• تجاوز الشروط الأمنية وشروط الاستخدام

هذا لا يقيس تجربة المستخدم الحقيقية. إنه يولد تجربة وصول اصطناعية. الآن اعتبر مشكلة أخرى. في دولة معينة، يبلغ عدد السكان كبيراً جداً. ومع ذلك:

• جزء كبير من السكان لا يستوفي الحد الأدنى للعمر المطلوب للمنتج.
• ليس لدى الجميع وصول موثوق إلى الإنترنت،
• يمكن استخدام المنتج فقط على أجهزة معينة،
• لا يمكن للجميع استخدام لغة التدقيق.

الخطة المحددة متاحة فقط للمستخدمين الذين لديهم وسيلة دفع. إذا جعلت إجمالي السكان هو المقام مباشرة، فإنك تشمل أشخاصًا لا يمكن مراقبتهم فعليًا ولا يمكنهم استخدام المنتج ضمن السكان المستهدفين. الآن تخيل دولة صغيرة. الحصة النظرية في عينة 1,000 وفقًا للأوزان السكانية: 0.03 شخص.

ثلث شخص لا يمكن اختياره. إذا أعطيت شخصًا واحدًا للدولة، يمكنك تمثيل الدولة بشكل مبالغ فيه في اللوحة الرئيسية المُوزونة بالسكان. إذا لم تعطِ أحدًا، فحينها في تلك الدولة:

• الوصول،
• اللغة،
• سلوك المنتج،
• التمثيل المحلي

يمكن أن تظل غير مرئية تمامًا. هذان الهدفان مختلفان:

• لقياس متوسط تجربة المستخدم في سكان العالم
• لمنع تحوّل الدول الصغيرة إلى غير مراقبة تمامًا

لا يمكن للوحة واحدة أن تحقق الهدفين بشكل مثالي. لذلك، يضع NOMOS ثلاثة مبادئ منفصلة:

وزن السكان يحدد حصة الأشخاص في المتوسط العالمي.

تغطية المراقبين تمنع اختفاء الدول واللغات الصغيرة تمامًا.

العدالة اللغوية وتوفير إمكانية الوصول تقيس بشكل إضافي الفئات الفرعية التي قد يتم تجاهلها في المتوسط السكاني.

المقدمة الأولى لهذا القسم هي:

إجمالي سكان الدولة ليس هو عدد المستخدمين المؤهلين للذكاء الاصطناعي في تلك الدولة.

ينص حكمه الثاني على:

لا يمكن نقل الفئة المستهدفة من مستخدمي منتج الذكاء الاصطناعي تلقائيًا إلى منتج ذكاء اصطناعي آخر.

تنص الفقرة الثالثة منه على:

وزن الشخص في النتيجة الرئيسية ليس هو نفسه حق بلده في الظهور في التدقيق.

تنص المادة الرابعة على:

نقص الوصول إلى المنتج ليس تحريفًا؛ ومع ذلك، فهو قيد وصول عالمي ويجب الإبلاغ عنه أيضًا.

1. غرض الفصل

الغرض من هذا القسم هو تعريف الفئة البشرية المستهدفة لقياس GEO-1000 من حيث المنتج، والسؤال، والبلد، واللغة، والواجهة، والوقت. يقوم هذا القسم بتوحيد التمييزات التالية:

• إجمالي سكان البلد وسكان مستخدمي الذكاء الاصطناعي المناسبين
• الوصول المحتمل والاستخدام الفعلي
• إمكانية الوصول إلى المنتج ودقة التمثيل
• السكان المستهدفون وإطار العينات
• ملاحظة تحليلية صالحة مع المشارك المختار
• الحساب مع الشخص
• الجلسة مع الشخص
• النموذج الأساسي مع المنتج
• سكان الخطط المجانية والمدفوعة
• سكان مستخدمي الويب والجوال
• الاستخدام الذي يتجاوز قيود الوصول مع الوصول الرسمي
• تغطية مراقب الدولة مع وزن سكان الدولة
• عينة عدالة اللغة مع حصة اللغة الموزونة حسب السكان
• التعرض النشط للمستخدم مع السكان المحتملين للمستخدم
• استفسار مجال السوق أو الاختصاص القضائي مع استفسار الهوية العالمية
• المنتج المؤسسي أو التعليمي أو الخاص بالمطور مع المنتج الرئيسي للمستهلك
• سهولة وصول أداة جمع البيانات للمستخدمين ذوي الاحتياجات المتعلقة بإمكانية الوصول
• المستخدمون خارج السكان المستهدفين والمستخدمون الغير مختبرين
• الدول التي يكون المنتج فيها غير قابل للاستخدام والدول التي يتم فيها الحصول على استجابات غير صحيحة في المنتج

في نهاية هذا القسم، يجب أن يكون كل تدقيق GEO-1000 قادرًا على الإجابة صراحة على السؤال التالي:

ما هو كون المستخدمين، المختار من أي أشخاص، الذي يجعل هذه النتيجة يصدر حكماً عنه؟

2. الأحكام المعيارية المركزية

قبل ملاحظة النتائج، يجب على كل تدقيق GEO-1000 تحديد وإصدار نسخة من مجموعة المستخدمين المستهدفة الخاصة بمنتج الذكاء الاصطناعي الذي يتم تدقيقه، وسؤال القياس، والبلد، واللغة، وواجهة الاستخدام، والخطة، وظروف الوقت. [K04–K07]

المجموعة المستهدفة:

• "السكان العالميون"
• "مستخدمي الإنترنت",
• "مستخدمي الذكاء الاصطناعي",
• "العملاء"

لا يمكن ترك السكان تحت تسمية غامضة مثل 'المستخدمون المعنيون'. حسب الاقتضاء، يجب الإجابة على الأسئلة التالية: أي منتج ذكاء اصطناعي؟ أي واجهة المستخدم؟ أي الدول؟ الوصول اعتبارًا من أي تاريخ؟ ما هو شرط العمر؟ ما هي اللغة أو اللغات؟ أي جهاز وواجهة؟ أي خطة أو نوع حساب؟ ما هي الشروط الرسمية للاستخدام؟ هل يجب على المستخدمين الدفع للوصول إلى المنتج؟ هل ينطبق سؤال القياس على جميع المستخدمين أم على سوق أو ولاية قضائية معينة فقط؟ هل يتم قياس المستخدمين النشطين أم المستخدمين المحتملين؟ أي مجموعات مستخدمين خارج نطاق الدراسة؟ أي مجموعات تنتمي إلى السكان المستهدفين لكنها غائبة عن إطار العينة؟ قد يؤدي التغيير في أي من هذه الحقول إلى تغيير السكان المستهدفين. وعندما يحدث ذلك، لا يمكن دمج الدرجات القديمة والجديدة في نفس السلسلة دون توضيح.

3. السكان ليسوا رقمًا واحدًا

يعد إجمالي عدد السكان الرسمي أو المقدر للبلد مجرد الطبقة الابتدائية لـ GEO-1000. يمكن أن يتكون عدد السكان المراجع من الطبقات التالية المحددة.

3.1. السكان المقيمون

إجمالي عدد السكان البشريين الذين يعيشون في البلد أو الاختصاص المحدد. وهذا العدد:

• لا يعني أي ملاءمة من حيث العمر،
• الإنترنت،
• الوصول إلى المنتج،
• اللغة،
• الحساب،
• الجهاز

الاعتبارات.

3.2. السكان المؤهلون من حيث العمر

السكان الذين يستوفون شرط العمر للمنتج أو بروتوكول البحث المتعلق بالذكاء الاصطناعي. بالنسبة للمنتج:

• العمر الأدنى للاستخدام،
• متطلبات موافقة الوالدين،
• قاعدة العمر الخاصة بالدولة

قد توجد. قد يكون بروتوكول البحث أكثر تقييداً من شرط المنتج. على سبيل المثال، قد يتألف عينة GEO-1000 التأسيسية من مشاركين بالغين فقط لتقليل التعقيدات الأخلاقية والقانونية. في هذه الحالة، النتيجة ليست: "جميع السكان":

بل "السكان البالغين والمؤهلين للمنتج"

النتيجة.

3.3. السكان المتصلون

السكان الذين يمكنهم استخدام المنتج المعني بمستوى حيث:

• الإنترنت،
• الجهاز،
• جودة الاتصال،
• الوصول التقني

متاح. قد لا يكون الوصول إلى الإنترنت سمة ثنائية. الشخص:

• يمكنه استخدام المراسلة،
• ومع ذلك، قد لا يتمكن من تشغيل تطبيق الويب الكبير،
• قد يستخدم الإنترنت عبر الهاتف المحمول،
• ومع ذلك، قد لا يتمكن من الوصول إلى تجربة سطح المكتب.

قد لا يكون قادرًا على تحميل الردود أو لقطات الشاشة بسبب ضعف الاتصال. لا ينبغي أن تؤدي قيود الاتصال تلقائيًا إلى استبعاد المستخدم من الفئة المستهدفة. يجب أن تكون مرتبطة بظروف الاستخدام الفعلية للمنتج المقاس.

3.4. السكان القابلين للوصول من منظور المنتج

بالنسبة للمنتج الذكاء الاصطناعي ذي الصلة في التاريخ المحدد:

• تم إطلاقه رسميًا،
• يمكن استخدامه وفقًا للقانون وشروط المنتج،
• يمكن الوصول إلى واجهة الاستخدام اللازمة

إنها السكان. غياب منتج في بلد ما لا يعني أن الناس في ذلك البلد ممثلون تمثيلاً خاطئاً. في هذه الحالة: الرد على التمثيل هو لا شيء، لا يوجد تغطية للوصول. يجب الاحتفاظ بالنتيجتين بشكل منفصل.

3.5. السكان مناسبون من حيث الحساب والخطة

بعض المنتجات:

• قد تتطلب حسابًا،
• قد تتطلب التحقق عبر الهاتف،
• قد تتطلب طريقة دفع،
• قد يتم تقديمها فقط بموجب عقد شركة,

قد يفتح بعض الميزات فقط في خطة مدفوعة. هذه الشروط تؤثر على الجزء من السكان المستهدفين الذي يمكنه فعليًا الوصول إلى واجهة المستخدم ذات الصلة. لا يمكن تطبيق درجة الخطة المجانية تلقائيًا على مستخدمي الخطة المدفوعة.

3.6. السكان المناسبون من حيث اللغة

السكان الذين يمكنهم استخدام المُدخل والاستجابة للذكاء الاصطناعي ذات الصلة بمستوى كافٍ في لغة التدقيق. مناسب اللغة فقط:

• لا يمكن تحديده فقط من خلال اللغة الرسمية للبلد.
• اللغة الأم للشخص

يجب التمييز بين:

• اللغة الأم أو لغة المنزل
• لغة الاستخدام اليومي
• لغة واجهة الذكاء الاصطناعي
• لغة المُدخل
• لغة الاستجابة
• اللغة للاستخدام المهني
• الكفاءة في القراءة

يمكن للشخص أن يكون مناسبًا في لغات متعددة. لا يمكن احتساب هذا الشخص كأكثر من شخص كامل واحد في حساب السكان العالمي.

3.7. السكان المؤهلون للواجهة

القياس:

• الويب،
• تطبيق الهاتف المحمول,
• تطبيق سطح المكتب,
• بيئة العمل المؤسسية,
• المساعد المدمج

يمكن استخدامها. قد يختلف عدد المستخدمين المتاحين لكل واجهة. قد لا يمتلك المستخدم الذي لديه وصول إلى الويب المنتج المحمول. قد لا يكون واجهة المستخدم الخاص بالشركة متاحًا للجمهور.

3.8. السكان المؤهلون للبحث

حتى إذا كان بإمكان الشخص استخدام المنتج، فإن للإدراج في البحث، بالإضافة إلى ذلك:

• الموافقة الطوعية،
• الخصوصية،
• معالجة البيانات،
• جمع لقطات الشاشة،
• متطلبات البحث الخاصة بالدولة،
• لا يعني أي ملاءمة من حيث العمر،
• الأمن

قد تحتاج الشروط إلى أن تتحقق. الأشخاص الذين لا يمكن إدراجهم في البحث ولكنهم يستخدمون المنتج الفعلي قد يكونون جزءًا من الفئة المستهدفة. في هذه الحالة، إطار العينة لا يمثل بشكل كافٍ الفئة المستهدفة. لا ينبغي إخفاء هذا النقص في التمثيل.

3.9. السكان المؤهلون تحليليًا

السكان الذين يمكن استخدام البيانات المجمعة لإنتاج نتائج لهم. المشارك:

• غيّر صياغة المُدخل،
• استخدم المنتج الخاطئ،
• اختر الإجابة،
• قدّم دليلاً غير مكتمل

من الممكن. حتى إذا كان الفرد ينتمي إلى السكان المستهدفين، قد لا يتم إدخال ملاحظته في مجموعة البيانات التحليلية. الملاحظات الصالحة والسكان المستهدفون ليسوا الشيء نفسه.

4. تعريف سكان المستخدمين المناسبين

لمنتج الذكاء الاصطناعي a في الوقت t، يمكن تعريف الكون المؤهل للمستخدمين على النحو التالي:

U_{a,t}= {u ∈ P_t: AgeEligible(u,a,t)=1∧ Connected(u,a,t)=1∧ ProductAvailable(u,a,t)=1∧ LawfulAccess(u,a,t)=1∧ InterfaceEligible(u,a,t)=1}

هنا:

• Pt: السكان البشريون العامون في التاريخ المحدد
• u: الفرد البشري
• a: منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم
• t: وقت القياس

من حيث اللغة والتعليمات، يمكن لاحقًا تضييق الكون المستهدف على النحو التالي:

U_{a,c,l,s,p,t}= {u∈ U_{a,t}: Country(u)=c ∧ LanguageEligible(u,l)=1∧ SurfaceEligible(u,s)=1∧ PromptRelevant(u,p)=1}

هنا:

• c: الدولة أو الولاية القضائية
• l: اللغة والمحلية
• s: واجهة المستخدم
• p: المُدخل أو عائلة الأسئلة

الغرض من هذا الترميز ليس تسجيل جميع الأفراد واحدًا تلو الآخر. بل هو لجعل الحدود المنطقية للفئة المستهدفة واضحة.

5. ضرب النسب الحدية بشكل أعمى ممنوع

يمكن أحيانًا حساب الفئة المؤهلة تقريبًا باستخدام صيغة مثل التالية:

N× p_age× p_internet× p_product× p_language

لا يمكن تبرير هذا الحساب إلا تحت استقلالية الشروط أو افتراض وجود توزيع مشترك مناسب. في الحياة الواقعية، قد لا تكون الخصائص مستقلة. على سبيل المثال:

• استخدام الإنترنت قد يختلف حسب العمر،
• الوصول إلى خطة مدفوعة قد يكون مرتبطًا بالدخل،
• استخدام لغة معينة قد يكون مرتبطًا بالمنطقة داخل البلد والتعليم،

الوصول إلى الجهاز وجودة الاتصال قد تتغير معًا. ضرب المعدلات الهامشية يمكن أن يتنبأ بسكان الهدف الذين هم:

• أكبر من اللازم،
• أصغر من اللازم

يجب أن يكون ترتيب الأفضلية كالتالي:

• بيانات ميكروية مشتركة مناسبة أو جدول تقاطعي
• توقع سكاني متعدد الأبعاد وموثوق
• نموذج معاير
• نهج هامشي مع شرح المبررات وتحليل الحساسية

إذا تم استخدام الضرب البسيط:

• افتراض،
• مصدر البيانات،
• عدم اليقين،
• سيناريو بديل

يجب الإفصاح عنها.

6. سؤال التدقيق يغير السكان المستهدفين

ليس كل مُدخل له نفس universo القياس لجميع سكان العالم.

6.1. أسئلة الهوية العالمية

مثال: "ما نوع الشركة Apple.com؟" يمكن طرح هذا السؤال على نطاق واسع بين المستخدمين العالميين المناسبين للمنتج. لأن هوية الشركة لا تقتصر على مستخدمي سوق محدد.

6.2. أسئلة الخدمة المحلية

مثال: "هل تقدم هذه الشركة خدمات في تركيا؟" الفئة المستهدفة الرئيسية:

• المستخدمون المؤهلون في تركيا،
• المستخدمون الخارجيون الذين يبحثون عن خدمة تركيا

هذا ممكن. ليس من الضروري إعطاء الوزن نفسه لجميع السكان في العالم.

6.3. أسئلة الأسعار والشراء

السعر:

• البلد،
• الضرائب،
• عملة
• الخطة،
• نوع العميل

قد يختلف. يجب تحديد الفئة المستهدفة وفقًا للسوق التجاري المعني ونوع المستخدم.

6.4. القضايا القانونية والترخيصية

يعتمد الترخيص والسلطة القانونية على الولاية القضائية. الفئة المستهدفة:

• يمكنها الحصول على الخدمة ذات الصلة في ذلك البلد،
• وتخضع لذلك النظام القانوني.

قد تكون الفئة المستهدفة محدودة وفقًا لذلك.

6.5. القضايا الاستشارية

الفئة المستهدفة للسؤال "هل هذه الشركة مناسبة لي؟" ليست جميع الأشخاص. يمكن تحديدها وفقًا لـ:

• احتياجات المستخدم
• البلد
• الميزانية
• نوع العميل
• نطاق الخدمة
• شروط الأهلية والاستبعاد

قد تكون الفئة الاستشارية أضيق من الفئة المحددة بالهوية.

6.6. الأسئلة عالية المخاطر

في مجالات الصحة أو القانون أو المالية أو الأمن:

• الحكم,
• ملف المستخدم,
• حالة المخاطر,
• السلطة المهنية

تحد بشكل أقوى من الفئة المستهدفة.

7. يجب ربط إطار السكان بعائلة صياغات المُدخل

في التدقيق، قد تكون هناك أطر سكانية متعددة بدلاً من وجود مجموعة مستهدفة واحدة.

7.1. السكان الأساسيون للهوية

السكان العالميون أو المؤهلون بشكل واسع لقياس هوية الكيان الأساسية.

7.2. السكان ذوو الصلة بالخدمة

هم السكان الذين يمكن للكيان تقديم الخدمة لهم فعليًا أو يمكن اعتباره مؤهلاً للحصول على الخدمة من قبل المستخدم.

7.3. السكان المعنيون بالمعاملات السوقية

السكان الذين يمكن تطبيق السعر أو عملية الشراء أو الإرجاع أو الشرط التجاري المحدد عليهم.

7.4. السكان القضائيون

إنها فئة المستخدمين التي يمكن تطبيق ترخيص محدد أو ادعاء قانوني أو تنظيمية عليها.

7.5. الفئة المؤهلة للتوصية

إنها فئة المستخدمين التي قد تكون مناسبة ضمن النطاق الحقيقي للكيان.

7.6. فئة المستخدمين المتأثرة عالية المخاطر

إنها فئة يمكن أن يتسبب التمثيل غير الصحيح في إلحاق ضرر كبير بها. يجب عدم الخلط بين هذه الأطر بعضها البعض. نتيجة الهوية العالمية لا تعني "موصى به للعالم بأسره."

8. نوع منتج الذكاء الاصطناعي يحدد الفئة

ليست كل منتجات الذكاء الاصطناعي منتجات دردشة متاحة للجمهور.

8.1. منتج الذكاء الاصطناعي للمستهلك العام

المجموعة المستهدفة:

• قد يكون هناك أشخاص يمكنهم الوصول إلى المنتج،
• وفقا لشروط الاستخدام،
• واستخدامه باللغة ذات الصلة.

يمكن تطبيق لوحة المستخدمين الحقيقية GEO-1000 مباشرة على هذا النوع من المنتجات.

8.2. منتج الذكاء الاصطناعي للشركات

المنتج مخصص فقط لـ:

• عقد صاحب العمل،
• رخصة الشركة،
• يمكن استخدامه بحساب مستخدم داخلي

الفئة المستهدفة ليست عامة البالغين:

إنه المقعد أو كون المستخدم مع الوصول المؤسسي إلى المنتج.

لا يمكن مقارنة النتائج المؤسسية بالمنتج الاستهلاكي العام حسب ترجيح السكان.

8.3. منتج تعليمي

المجموعة المستهدفة:

• طالب,
• معلم,
• مؤسسة,
• فئة عمرية,
• ترخيص تعليمي

قد يكون محدودًا من حيث. إذا كان من المقرر تضمين الأطفال أو القصر، فهناك حاجة إلى بروتوكول أخلاقي منفصل.

8.4. منتج للمطور أو API

قد لا يتم عرض إخراج API مباشرة من خلال واجهة المستخدم النهائية. الوحدة المستهدفة هي:

• مطور،
• تطبيق،
• طلب API،
• جلسة اختبار مراقبة

قد تكون. لا يمكن تطبيق لوحة السكان البشرية GEO-1000 مباشرة وبغير تغيير على API. بشكل منفصل لـ API:

تدقيق نظام مراقب

قد يكون مطلوبًا.

8.5. مساعد AI المدمج

الذكاء الاصطناعي:

• نظام التشغيل،
• واجهة البحث،
• منصة التسوق،
• برنامج الأعمال،
• الجهاز

قد يكون مضمنًا. السكان المستهدفون هم السكان الفعليون المستخدمون للمنتج المضمن. ليسوا إجمالي السكان المستخدمين لمزود النموذج الأساسي.

8.6. خبير أو ذكاء اصطناعي قطاعي

المنتج مخصص فقط لـ:

• محامون،
• أطباء،
• محترفو المالية،
• مهندسون

قد يتم تصميمه لهم. يجب أن يكون السكان المستهدفون محدودين بالمهنة وظروف الوصول.

9. حالات الوصول للمنتج

يجب تسجيل حالة الوصول لكل دولة، منتج، واجهة، وتاريخ.

PA-0— غير معروف

لا يمكن تحديد حالة الوصول بشكل موثوق.

PA-1— غير متاح

المنتج غير متاح في الدولة أو مجموعة المستخدمين ذات الصلة.

PA-2— مقيد

المنتج محدود على بعض:

• الحساب،
• الدعوات،
• مؤسسة,
• لا يعني أي ملاءمة من حيث العمر،
• الخطة،
• الجهاز

الشروط.

PA-3— متاح للوصول ولكن غير مدعوم رسميًا

يمكن ملاحظة الوصول الفعلي إلى المنتج. ومع ذلك، فإن حالة الدعم أو الاستخدام الرسمي غير واضحة أو محدودة. لا ينبغي إضافة هؤلاء المستخدمين تلقائيًا إلى اللوحة الرسمية الرئيسية للسكان. يمكن إنشاء لوحة تجريبية منفصلة.

PA-4— متاح رسميًا

المنتج متاح رسميًا وتُحدد شروط الاستخدام الرئيسية.

PA-5— متاح رسميًا مع واجهة تدقيق كامل

المنتج ليس غير متاح فقط؛ بل هو خاضع للرقابة:

• اللغة،
• الخطة،
• واجهة
• تحت شروط الجلسة

مناسب لتوليد الملاحظات المطلوبة بواسطة البروتوكول. توفر المنتج في بلد ما لا يعني أن جميع الخطط واللغات متوافقة مع السيطرة.

10. تجاوز القيود ليس قياسًا حقيقيًا للسكان

لا يمكن طلب من المشاركين تنفيذ السلوكيات التالية:

• إعلان عن البلد الخطأ
• إنشاء حساب مزيف
• تغيير معلومات العمر
• تجاوز قيود الوصول الرسمية
• استخدام حساب شخص آخر
• تجاوز أمان المنتج أو التحقق منه
• انتهاك شروط الاستخدام

يمكن أيضاً فحص هذه السلوكيات كتجربة تقنية. ومع ذلك:

تجربة المستخدم الطبيعي والمشروع

لا يمكن الإبلاغ عنها على هذا النحو. إذا لم يكن هناك وصول في بلد ما، يجب أن تكون الحالة الصحيحة: غير متاح / أو / خارج الوصول الأصلي. الملاحظة الفردية التي تتجاوز القيد لا تولد درجة سكان البلد.

11. التمييز بين المستخدم المحتمل والمستخدم النشط

الأشخاص الذين يمكنهم استخدام المنتج ليسوا نفس المجتمع الذي يستخدم المنتج فعليًا.

11.1. السكان ذوو الوصول المحتمل

هؤلاء هم الأشخاص الذين يمكنهم استخدام المنتج تقنيًا وقانونيًا. هذا السكان يجيب على السؤال: 'ماذا سيرى الشخص المناسب إذا استخدم المنتج؟' السكان ذو قيمة من أجل العدالة ومقارنة المنتجات.

11.2. عدد المستخدمين النشطين

هؤلاء هم الأشخاص الذين استخدموا المنتج فعليًا خلال فترة محددة. يقترب هذا العدد من السؤال: 'ماذا يرى الناس ضمن حجم الاستخدام الفعلي؟' ويتطلب بيانات موثوقة عن الاستخدام النشط.

11.3. عدد المستخدمين المعرضين للاستعلام

هؤلاء هم الأشخاص الذين يستخدمون المنتج ولديهم إمكانية طرح أسئلة حول العلامة التجارية أو الموضوع الذي يتم مراقبته. غالبًا ما لا يمكن معرفة هذا العدد مباشرة. قد تكون بيانات سلوك البحث أو الاستعلام مطلوبة.

11.4. عدد الأشخاص الذين يرون الاستجابة بالفعل

هم المستخدمون الذين يتعرضون فعليًا لإخراج تمثيل محدد. قد لا يكون من الممكن قياس ذلك بالكامل بدون بيانات مزود المنتج الفعلية خارج لوحة المستخدمين.

12. وزن التعرض ليس نفس وزن الأهلية

يمكن توليد نتيجتين عالميتين منفصلتين.

12.1. نتيجة الوزن السكاني للأهلية

يتم وزن كل شخص وفقًا لحصته ضمن السكان المؤهلين المحددين. هذه النتيجة هي:

• عالمياً عادلة،
• ربما قابلة للوصول،
• تمثل السكان

من حيث

12.2. النتيجة المرجحة بالتعرض الفعلي

يتم ترجيح منتجات الذكاء الاصطناعي أو مجموعات المستخدمين وفقًا لأحجام الاستخدام الفعلية. هذه النتيجة:

• ذات قيمة من حيث
• التأثير التجاري الحالي،
• التعرض الفعلي للمستخدم،

المخاطر التشغيلية. ومع ذلك، قد لا تتوفر بيانات استخدام موثوقة. قد تعتمد التقديرات على تصريحات المزود أو بيانات السوق أو عينات غير مكتملة. لذلك يجب توضيح نوع الترجيح بشكل صريح.

12.3. يُحظر استبدال واحد بآخر

درجة السكان المؤهلين: لا تعني "معظم المستخدمين الفعليين رأوا هذا الرد." درجة التعرض: لا تعني "يتم ضمان تمثيل عادل للسكان في العالم."

13. يجب فصل نطاق الوصول ودقة التمثيل

قد يكون منتج الذكاء الاصطناعي متاحًا فقط في دول محدودة. في هذه الدول، يمكنه إنتاج تمثيلات دقيقة جدًا. قد يكون منتج آخر متاحًا على نطاق أوسع لكنه قد ينتج دقة أقل. إذا نظرنا فقط إلى دقة التمثيل، قد يبدو أن المنتج محدود الوصول متفوقًا. إذا نظرنا فقط إلى تغطية الوصول، قد يتم التغاضي عن التمثيل غير الصحيح. لذلك، هناك حاجة إلى نتيجتين منفصلتين.

13.1. تغطية الوصول

يشير إلى مدى قدرة شريحة السكان العالمية المحددة على استخدام المنتج الذكاء الاصطناعي المعني بشكل مناسب. تمثيل المرشح:

AC_a= N(U_{a,t}) / N(G_t)

هنا:

• Ua,t: عدد المستخدمين المؤهلين للمنتج
• Gt: السكان المرجعيون العالميون المحددون

13.2. دقة التمثيل الشرطي

هي احتمالية رؤية تمثيل دقيق بين المستخدمين الذين يمكنهم الوصول إلى المنتج. تدوين المرشح:

RA_a= Pr(Y=1| u ∈ U_{a,t})

13.3. الوصول الفعال إلى التمثيل الدقيق

مفهوم المرشح

يمكن تطوير مقياس تشغيلي يجمع بين تغطية الوصول والدقة الشرطية:

ECR_a= AC_a× RA_a

يقارب هذا المقياس السؤال: "ما النسبة من السكان المرجعيين العالميين المحددين الذين يمكنهم الوصول إلى هذا المنتج وتلبية شرط رؤية تمثيل دقيق؟" هذه ليست بعد الصيغة النهائية NOMOS. لأن:

• الوصول مختلف عن الاستخدام الفعلي،
• الوزن وهياكل الاعتماد معقدة،
• استخدام المنتج طوعي،

التمثيل الصحيح يعتمد على صياغة المُدخل. ومع ذلك، فإنه يحافظ على التمييز الأساسي:

عدم القدرة على الوصول ليس هو نفسه الحصول على إجابة خاطئة.

14. نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة

عند مقارنة منتجات الذكاء الاصطناعي، هناك حاجة إلى عالمي سكان منفصلين.

14.1. سكان نطاق الوصول الطبيعي

لكل منتج ذكاء اصطناعي جمهوره المؤهل ضمن نطاق الوصول الرسمي والفعلي له. هذه النتيجة تجيب على السؤال التالي:

إلى أي مدى يمثل المنتج بدقة السكان الذين يمكنه الوصول إليهم فعليًا؟

قد تختلف مجموعات السكان المستهدفة بين المنتجات.

14.2. سكان قاعدة المقارنة المشتركة

في شكل مشترك عبر جميع منتجات الذكاء الاصطناعي المقارنة:

• متاح رسميًا،
• يمكن استخدامه تحت نفس شرط اللغة أو واجهة المستخدم

هو السكان. هذا الناتج يجيب على السؤال التالي:

أي منتج ينتج تمثيلًا أكثر دقة في نفس كون المستخدمين؟

14.3. يجب نشر نتيجتين معًا

نطاق الوصول الطبيعي:

• يُظهر الوصول الفعلي للمنتج،
• التوزيع الجغرافي الطبيعي

قاعدة المقارنة المشتركة: يوفر مقارنة أكثر عدلاً للمنتجات. قد يكون المنتج مرتفعًا في درجة نطاق الوصول الطبيعي، لكنه أقل في درجة قاعدة المقارنة المشتركة. نتيجتان تجيبان على أسئلة مختلفة.

15. السكان المرتبطون بالسوق

قد يختلف مؤشر الهوية العالمية لكيان ما عن مؤشّر سوقه التجاري المستهدف. مثال: إذا كانت شركة محاماة محلية تقدم خدماتها فقط في تركيا: يمكن قياس سؤال الهوية العالمية في إجمالي السكان المؤهلين حول العالم، ولكن يجب قياس التوصيات ومدى ملاءمة الخدمات فقط للمستخدمين في تركيا أو ضمن نطاق الخدمات الفعلي. يمكن للمؤسسة اختيار النتيجة لصالحها:

• السوق ذا الدرجة العالية فقط،
• لغته/لغتها فقط،
• عملائها الحاليون فقط

لا يمكن الإعلان عن السكان المستهدفين. السوق المستهدفة:

• قبل بدء التدقيق،
• وفق سجلات الخدمة،
• ضمن نطاق العقد والعمليات

يجب أن يتم تثبيته وفقًا.

16. فصل الشخص والحساب والجلسة

وزن السكان ينتمي إلى الناس. وليس إلى حسابات الذكاء الاصطناعي.

16.1. شخص واحد، حسابات متعددة

نفس الشخص:

• مجاني،
• مدفوع،
• شركات

يمكن أن يكون لدى المستخدمين عدة حسابات. يمكن لهذه الحسابات أن تنتج ملاحظات منفصلة في مقارنات واجهة المنتج. لا يمكن احتسابها كأفراد منفصلين في سكان البشر العالمي.

16.2. حساب واحد، عدة أشخاص

قد يتم استخدام حساب عائلي أو فريق أو حساب شركة من قبل عدة أشخاص. لا يساوي ذلك عدد مستخدمي الحساب.

16.3. شخص واحد، جلسات متعددة

يمكن للشخص أن ينتج ملاحظات منفصلة في جلسات مختلفة. يمكن أن تقيس هذه الملاحظات الوقت أو استقرار الجلسة. إنها لا تزيد من حجم السكان المستقل.

16.4. شخص واحد، منتجات ذكاء اصطناعي متعددة

إنه ذو قيمة لمقارنة المنتجات المزدوجة. ومع ذلك، الملاحظات تعتمد على بعضها بسبب الخصائص المشتركة على مستوى المستخدم.

16.5. وحدة الوزن الرئيسية

في درجة GEO القائمة على السكان، يجب أن تكون وحدة الوزن الرئيسية:

بشرية

يجب ربط الحسابات والجلسة والملاحظات الخاصة بالمنتج تحت وحدة الإنسان.

17. تعداد اللغة

استخدام لغة الدولة الرسمية فقط ليس كافيًا لتحقيق العدالة اللغوية.

17.1. لغة المُدخل

اللغة التي يطرح بها المشارك سؤال التدقيق.

17.2. لغة الواجهة

اللغة المستخدمة في قائمة وواجهة مستخدم منتج الذكاء الاصطناعي. قد لا تكون نفسها لغة المُدخل.

17.3. لغة الاستجابة

اللغة التي يجيب بها الذكاء الاصطناعي فعليًا. قد يستجيب النظام بلغة مختلفة عن لغة المُدخل. هذا أيضًا نتيجة قياس.

17.4. لغة كفاءة المستخدم

اللغة التي يمكن للمشارك استخدامها بشكل مفيد في المُدخل والاستجابة. لا يلزم أن تكون اللغة الأم.

17.5. الإقليم

السياق الإقليمي إلى جانب اللغة. يمكن أن تكون نفس اللغة مختلفة:

• البلد،
• السعر،
• القانون،
• المصطلحات

قد تحمل الشرط.

18. العد المزدوج للمستخدمين متعددين اللغات

شخص:

• التركية،
• قد يكون قادرًا على استخدام اللغة الإنجليزية.
• الألمانية

قد يخضع هذا الشخص لثلاثة اختبارات لغوية منفصلة. ومع ذلك، احتسابه كثلاثة أشخاص في وزن سكان العالم يُشَوِّه تقدير السكان. يمكن استخدام ثلاث طرق.

18.1. تخصيص لغة أم واحدة

يتم تعيين الشخص لخانة لغة واحدة في التحليل الرئيسي. تُستخدم اللغات الأخرى كاختبارات إضافية أو مزدوجة.

18.2. تقسيم وزن الشخص

يمكن تقسيم وزن الشخص السكاني بين اللغات المناسبة بطريقة محددة مسبقًا. لا يتجاوز الوزن الكلي شخصًا واحدًا.

18.3. لوحة متعددة اللغات متطابقة منفصلة

يُستخدم المستخدمون متعددو اللغات للمقارنات بين اللغات للشخص نفسه. يتم تحليل هذه العينة بشكل منفصل عن عينة السكان الرئيسية. بغض النظر عن الطريقة المستخدمة:

لا يمكن تكرار الوزن الكلي للسكان للشخص نفسه دون تفسير.

19. كيف يجب التحقق من كفاءة اللغة؟

تصريح أحد المشاركين: "أنا أعرف هذه اللغة." يمكن أن يكون سجلًا أوليًا. ومع ذلك، في التدقيق عالي الأمان، يمكن استخدام إحدى الطرق التالية:

• إعلان اللغة الأم أو الاستخدام اليومي
• اختبار قصير للقراءة والفهم
• سجل اللغة لمقدم العينة
• التحقق من الحكم المحلي
• سجل الاستخدام التعليمي أو المهني
• نجاح مهمة تجريبية

لوحات اختبارات اللغة الصعبة للغاية يمكن الوصول إليها للمستخدمين المدربين وذوي الدخل العالي. الهدف ليس إجراء اختبار لغة أكاديمي. الهدف هو التحقق من الكفاءة لفهم صياغة المُدخل والاستجابة كمستخدم حقيقي.

20. ماذا يحدث إذا لم يتم دعم لغة معينة؟

قد يقوم منتج الذكاء الاصطناعي بما يلي:

• عدم دعم لغة معينة رسميًا،
• دعمها جزئيًا،
• عدم الادعاء بدعمها لكنه يمكنه توليد استجابات

قد يكون كذلك. يجب تسجيل حالات اللغة بشكل منفصل:

مدعوم رسميًا

دعم محدود

ملاحظ ولكن غير مدعوم

غير مدعوم

مجهول

تم استلام الرد بلغة غير مدعومة رسميًا:

• اكتشاف،
• وصول تجريبي،
• صلابة اللغة

قد يتم قياسه. لا ينبغي إضافته تلقائيًا إلى نتيجة عدد المستخدمين المدعومين الرئيسيين. يجب أيضًا الإبلاغ عن حد الوصول إلى اللغة.

21. وزن سكان الدولة وتغطية مراقب الدولة

تخدم اللوحة الرئيسية الموزونة حسب السكان ولوحة رؤية الدولة أغراضًا منفصلة.

21.1. لوحة السكان

يتم توزيع المشاركين وفقًا لنصيبهم في السكان المستهدفين المناسبين للمنتج. تتلقى التجمعات السكانية الأكبر المؤهلة وزنًا أعلى. تنتج النتيجة الرئيسية للسكان العالميين.

21.2. لوحة مراقب الدولة

تسعى لوحة مراقب الدولة للحصول على ملاحظة واحدة على الأقل من الدول الصغيرة التي تحصل على تمثيل قليل أو معدوم في عينة السكان الرئيسية. تشير ملاحظة مراقب الدولة الفردية إلى:

• أن الوصول متاح،
• وأن نتيجة معينة وفردية قد حدثت.
• يُظهر الحاجة إلى أبحاث جديدة

قد يشير إلى ذلك. لا ينتج درجة للدولة بمفرده.

21.3. كفاية للحصول على درجة الدولة

لنُشر معدلات تعتمد على الدولة:

• الحد الأدنى للعينة،
• معدل الملاحظة الصالح،
• عدم اليقين،
• تمثيلية العينة

يجب تلبية الشروط. مع وجود مشارك واحد أو عدة مشاركين: 'درجة الدولة NOMOS' لا يمكن الإعلان عنها.

22. عينة إنصاف اللغة

قد يجعل وزن السكان اللغات ذات السكان الأقل أو الموارد القليلة غير مرئية في الدرجة الرئيسية. لذلك، يمكن إنشاء عينة منفصلة لإنصاف اللغة. الغرض:

• لاختبار اللغات التي تمثل أقلية،
• لاكتشاف التدهور الشديد القائم على اللغة،
• لتحديد مشكلات ترجمة المُدخلات،
• لجعل سلوك اللغة منخفضة الموارد مرئياً

يجب أن يكون. يمكن لعينة عدالة اللغة تقديم عينات إضافية إلى عينة السكان الرئيسية. ومع ذلك، يجب إعادة ملاحظات اللغة التي تم أخذ عينات زائدة لها إلى أوزان السكان الفعلية في النتيجة العالمية. وإلا فإن عينة العدالة ستغير تقدير السكان العالمي.

23. عينة الوصول

المستخدمون الذين لديهم احتياجات بصرية أو سمعية أو حركية أو معرفية أو غيرها تتعلق بإمكانية الوصول هم جزء حقيقي من السكان المستهدفين. إذا لم يكن مهمة الالتقاط أو البحث NOMOS مناسبة لمشاركة هؤلاء الأفراد: لا يمكن إزالة المستخدمين من السكان المستهدفين. النتيجة الصحيحة:

إطار العينة غير مكتمل من حيث إمكانية الوصول.

يمكن للوحة وصول منفصلة تقييم ما يلي:

• توافق مع قارئ الشاشة
• استخدام لوحة المفاتيح
• الإدخال الصوتي
• إعدادات ضعف البصر
• الحمل المعرفي
• إمكانية الوصول إلى الهاتف المحمول
• قابلية استخدام أداة الالتقاط

ينبغي أن يرى لوحة الوصول المستخدمين كجزء من تغطية السكان، وليس كـ "استثناء خاص".

24. السكان المستهدفون وإطار التحليل العيني

لا ينبغي الخلط بين هذين المفهومين.

24.1. السكان المستهدفون

المجموعة الكاملة من الأشخاص التي يرغب المرء في الوصول إلى استنتاج بشأنها.

24.2. الإطار العيني

السكان الذين يمكن فعليًا اختيار المشاركين منهم:

• لوحة,
• قائمة,
• قاعدة بيانات
• منظمة مشتركة
• مجموعة المستخدمين

هو العنقود. قد لا يغطي إطار العينة كامل السكان المستهدفين.

24.3. السكان القابلون للاتصال

هؤلاء هم الأشخاص الذين يمكن فعليًا توصيل دعوة البحث لهم.

24.4. السكان الراغبون في المشاركة

أولئك الذين يشاركون طوعًا في البحث.

24.5. السكان الذين يكملون المهمة

أولئك الذين يكملون مهمة التدقيق.

24.6. السكان التحليليين الصالحين

هم الأشخاص الذين ينتجون ملاحظات مناسبة للبروتوكول وقابلة للاستخدام في التحليل. يجب الإبلاغ عن أعداد هذه الطبقات بشكل منفصل.

25. خطأ التغطية

قد يستبعد إطار العينات بعض أجزاء السكان المستهدفين. يُطلق على ذلك خطأ التغطية. أمثلة:

• عينات مهنية على الإنترنت فقط
• مستخدمي أجهزة الكمبيوتر المكتبية فقط
• الأشخاص الذين لديهم بطاقات ائتمان فقط
• أولئك الذين يستخدمون واجهة باللغة الإنجليزية فقط
• سكان المدن الكبيرة فقط
• المستخدمون المهتمون بالتكنولوجيا بشكل كبير فقط
• استبعاد الأشخاص ذوي احتياجات الوصول

خطأ التغطية:

• يجب شرحه،
• يجب قياسه إذا أمكن

يجب تقليله باستخدام الترجيح أو لوحة إضافية. الترجيح لا يمكنه خلق مجموعة غير موجودة في إطار العينة بشكل سحري.

26. التغطية الزائدة

قد يتم العثور على أشخاص لا ينتمون إلى السكان المستهدفين في إطار العينة. أمثلة:

• مشترك في بلد حيث المنتج غير متاح
• شخص لا يستوفي شرط العمر المطلوب
• خطة غير صحيحة أو واجهة المستخدم
• مشترك لا يستطيع استخدام لغة التدقيق
• شخص تم العثور عليه مرة أخرى بتسجيلات متعددة
• مستخدم يعمل نيابة عن دولة أخرى

يجب ألا يتم تضمين سجلات التغطية الزائدة في الدرجة الرئيسية. ومع ذلك، يجب الإبلاغ عن سبب الاستبعاد والمعدل.

27. عدم الاستجابة والاختيار الذاتي

قد يختلف الأشخاص الذين يوافقون على المشاركة في البحث بشكل منهجي عن السكان المستهدفين. المتطوعون:

• قد يستخدمون منتجات الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر تكرارًا،
• قد يكونون أكثر اهتمامًا بالتكنولوجيا،
• قد يكون لديهم مستوى تعليم أعلى،
• قد يكونون بالفعل على دراية بالعلامة التجارية,

قد يتصرف بشكل مختلف بسبب المكافأة أو التعويض. لذلك: يجب استخدام التعبير "1,000 أشخاص عشوائيون في العالم" فقط في تصميمات الاختيار الاحتمالية والموثقة حقًا. إذا تم استخدام متطوع أو لوحة عبر الإنترنت، فإن التعبير الصحيح هو:

لوحة مستخدمين اختيارية متعددة الطبقات ومرجحة

قد يكون ذلك ممكنًا. لا يمكن تخزين نوع اللوحة.

28. يتغير السكان المناسبون مع مرور الوقت

كون المستخدمين لمنتج الذكاء الاصطناعي ليس ثابتًا. يمكن أن تتغير الأمور التالية:

• الدول المدعومة
• الحد الأدنى للعمر
• الوصول المجاني
• هيكل خطط الدفع
• التوفر على الهاتف المحمول أو الويب
• دعم اللغة
• شروط الحساب
• تغطية منتجات الشركات
• الوضع القانوني والتنظيمي

لهذا السبب، يجب أن يحتوي كل سجل سكاني على:

• تاريخ الملاحظة،
• فترة الصلاحية،
• نسخة المصدر،
• آخر تاريخ تحقق

يجب أن يتحمل.

28.1. التغيير خلال موجة القياس

إذا تغير الوصول إلى المنتج جوهريًا خلال الموجة:

• يمكن إيقاف الموجة،
• يمكن إنشاء فترتين منفصلتين قبل وبعد التغيير.

يمكن تحليل الدول المتأثرة بشكل منفصل. لا يمكن دمج المستخدمين قبل وبعد التغيير كسكان موحدين.

29. ملف مصدر السكان

يجب على كل تدقيق تخزين بيانات السكان المستهدفين التي يستخدمها في ملف بإصدار محدد. وعند الاقتضاء، يجب تضمين الحقول التالية:

• البلد
• السكان المرجعيون
• تاريخ السكان
• أهلية العمر
• الوصول إلى الإنترنت والأجهزة
• حالة الوصول إلى المنتج
• وصول الواجهة
• متطلبات الخطة والحساب
• مجموعات اللغة
• أهلية البحث
• طريقة التوزيع الشائعة
• عدم اليقين
• المصادر
• تاريخ آخر تحقق
• الشخص المسؤول
• نسخة السكان

لا يمكن إعادة إنتاج حصص الدول بعد النتائج بدون هذا الملف.

30. عرض المنتج الاصطناعي والدولة

عرض المنهجية الاصطناعية / الدول التالية، المنتج بالذكاء الاصطناعي، أعداد السكان، ومعدلات الوصول كلها خيالية تمامًا. لا تمثل أي دولة أو منتج حقيقي. دعونا نعتبر منتجًا استهلاكيًا عامًا اصطناعيًا باسم Orion AI. هناك أربع دول اصطناعية.

30.1. إذا تم استخدام إجمالي عدد السكان

سيكون للبلد أ حصة كبيرة في العينة الرئيسية بسبب عدد سكانه الكبير جدًا. ومع ذلك، لا يمكن استخدام المنتج في ذلك البلد. لم يتمكن المشاركون من إنتاج تجربة مستخدم طبيعية.

30.2. عند استخدام عدد السكان نطاق الوصول الطبيعي

الحصص النظرية للسكان في لوحة المنتج الرئيسية تقريبًا:

• البلد ب: 67.53%
• البلد ج: 32.47%
• البلد د: 0.003%
• البلد أ: خارج نطاق الوصول الطبيعي

الحصة النظرية للبلد د في عينة رئيسية مكونة من 1,000 شخصًا أقل بكثير من شخص واحد. لذلك، يجب ألا تعطي النتيجة الرئيسية الموزونة بالسكان وزنًا كبيرًا للبلد د. ومع ذلك، إذا لم يكن الهدف أن يكون البلد غير مرئي تمامًا:

لوحة مراقبي البلدان

يمكن الحصول على ملاحظة استكشافية واحدة على الأقل. هذه الملاحظة:

• ليست نتيجة البلد د،
• لا تغيّر الوزن السكاني الرئيسي.

يُظهر أن سلوك المنتج يمكن مراقبته في البلد.

30.3. كيف يتم الإبلاغ عن البلد أ؟

بالنسبة للبلد أ:

يُستخدم وضع OUTSIDE_NATIVE_REACH

يجب ألا يخفي استبعاد البلد أ حدود الوصول إلى المنتج. كما تُظهر بطاقة النتائج العامة أيضًا:

• تغطية الوصول إلى المنتج
• الحصة غير المتاحة في السكان المرجعيين العالميين
• درجة نطاق الوصول الطبيعي
• درجة مقارنة على أساس مشترك

31. تمثيل السكان التجريبي الاصطناعي

مثال اصطناعي

لنأخذ بعين الاعتبار ثلاثة صياغات مُدخل لنفس منتج أوريون AI.

صياغة المُدخل أ

"ما نوع الشركة أستيرون؟" الفئة المستهدفة: يمكن أن تكون الفئة العريضة المناسبة لمستخدمي أوريون AI.

صياغة المُدخل ب

"هل تقدم أستيرون خدمات السفر للشركات في تركيا؟" الفئة المستهدفة:

• المستخدمون المؤهلون في تركيا،
• المستخدمون الخارجيون المحددون الذين يبحثون عن خدمة تركيا

قد يكون.

صياغة المُدخل ج

"هل أستيرون مناسب للاستشارات القانونية للهجرة بالنسبة لي؟" إذا لم تقدم أستيرون مثل هذه الخدمة: قد لا يكون هناك أي فئة مؤهلة للحصول على نصيحة، ويجب أن يكون الجواب الصحيح باستبعاد جميع المستخدمين المناسبين. دمج هذه صياغة المُدخل في درجة الهوية العامة قد يكون غير صحيح. هذا المثال يوضح:

حتى بالنسبة لكائن واحد ونفس منتج الذكاء الاصطناعي، قد يختلف الجمهور المستهدف بناءً على السؤال الذي يقيسه المستخدم.

32. هندسة لوحة رباعية

هندسة مرشحة — هندسة مرشحة

يوصى بأربع لوحات تكميلية للتنفيذ العالمي والعادل لـ GEO-1000.

32.1. لوحة السكان

اللوحة الرئيسية مُوزونة وفقًا لسكان المستخدمين المؤهلين للمنتج. تنتج تقدير السكان الرئيسي.

32.2. لوحة مراقب الدولة

تمنع البلدان الصغيرة التي لا يمكنها توفير عينات كافية في لوحة السكان من أن تصبح غير مرئية تمامًا. لا تكفي بمفردها لإنتاج درجة البلد.

32.3. عينة إنصاف اللغة

يقيس أيضًا اللغات التي تعاني من نقص الموارد أو التي تقل شعبيتها عن المتوسطات السكانية. يعيد الاتصال بالنتيجة العالمية الرئيسية باستخدام الأوزان السكانية الحقيقية.

32.4. لوحة الوصول

يقيس احتياجات الوصول ومستخدمي تقنيات المساعدة التي قد يستثنيها اللوحة الرقمية القياسية. ملاحظات من هذه اللوحات الأربعة:

• guol,
• وزن،
• عالم الاستدلال

يجب تصنيفه بشكل منفصل من حيث الصيانة. لا يمكن استخدام نفس الملاحظة بالوزن الكامل في أكثر من لوحة واحدة دون تفسير.

33. لوحة البالغين الأولية

قاعدة المرشح الأساسية — القاعدة التأسيسية للمرشح

في الإصدار العام الأول من GEO-1000، لوحات معلومات المستخدم الحقيقي:

من المشاركين البالغين الذين يستوفون شروط المنتج والبلد

يوصى بإنشائه. هذا النهج:

• الموافقة،
• حماية البيانات،
• جمع لقطات الشاشة،
• البحث عالي المخاطر،
• موافقة الوالدين

يمكن أن يقلل من تعقيده. ومع ذلك، لا يمكن استنتاج الاستنتاج التالي: 'تم قياس تجربة الأطفال والمستخدمين الشباب باستخدام عينة البالغين.' في المنتجات التي تؤثر على الأطفال أو الشباب، بشكل منفصل:

• الموافقة الأخلاقية،
• البروتوكول المناسب للعمر،
• عمليات الوالد أو الوصي،
• حماية من الأذى

مطلوب.

34. لا يمكن تسمية أي إطار سكاني بـ "كل البشرية"

منتج:

• إذا لم يكن موجودًا في بعض الدول،
• إذا لم يدعم بعض اللغات،
• إذا كان يعمل فقط على أجهزة معينة،
• إذا كان لديه شروط عمرية أو خطط معينة،

النتيجة: لا يمكن تقديمه باعتباره "تجربة GEO لجميع الناس في العالم". التعبير الصحيح:

التمثيل المقدر في السكان المستهدفين المناسب للمنتج المحدد

يجب استخدامه. كلمة عالمي:

• متعدد الدول،
• متعدد اللغات,
• عدد كبير من السكان

يمكن أن يحدد قياسًا. لا يعني تغطية غير محدودة وعالمية.

35. الحد الأخلاقي الأساسي للسكان

تحديد السكان للقياس لا يعني اعتبار بعض الأشخاص بلا قيمة. قد تتلقى مجموعة وزنًا منخفضًا في النتيجة الرئيسية. ومع ذلك:

• ارتفاع المخاطر،
• العدالة اللغوية،
• سهولة الوصول،
• رؤية الدولة

قد يتم أيضًا فحصها بشكل منفصل. قد يتم استبعاد مجموعة من نتيجة نطاق الوصول الطبيعي لأنها لا تستطيع الوصول إلى منتج ما. يمكن أيضًا الإبلاغ عن هذا النقص في الوصول كفجوة تغطية عالمية. الغرض من NOMOS:

• ضغط الجميع في متوسط اصطناعي واحد،
• رؤية أكبر التجمعات السكانية فقط،
• يبدو أنه يرمز بشكل رمزي إلى المجتمعات الصغيرة بشخص واحد

ليس الهدف. الهدف هو:

لتمثيل كل شخص في المقام الصحيح للسؤال الصحيح، دون خلط وزنه ورؤيته.

36. الأحكام الإلزامية المعيارية

CH05-N01

يجب تحديد سكان المستخدمين المستهدفين بشكل منفصل لكل منتج ذكاء اصطناعي.

CH05-N02

لا يمكن استخدام إجمالي عدد سكان الدولة مباشرة كمجموع المستخدمين المؤهلين للذكاء الاصطناعي.

CH05-N03

يجب ربط الفئة المستهدفة بالمنتج والدولة والعمر والوصول والواجهة والخطة واللغة وصياغة المُدخل والشروط الزمنية.

CH05-N04

يجب عمل نسخ من السكان المستهدفين وقواعد الاستبعاد قبل رؤية النتائج.

CH05-N05

لا يمكن نقل السكان المستهدفين لمنتج ذكاء اصطناعي إلى منتج ذكاء اصطناعي آخر دون تقديم شرح.

CH05-N06

عدم وجود وصول للمنتج لا يمكن تسجيله كنتيجة لتمثيل خاطئ؛ يجب الإبلاغ عنه بشكل منفصل كتغطية الوصول.

CH05-N07

لا يمكن طلب من المشاركين تجاوز قيود الوصول للمنتج أو الدولة.

CH05-N08

لا يمكن إضافة الوصول غير المدعوم رسميًا تلقائيًا إلى السكان الرئيسيين نطاق الوصول الطبيعي.

CH05-N09

يجب فصل وحدات الأفراد والحسابات والجلسات عن بعضها البعض.

CH05-N10

لا يمكن لحسابات متعددة أو لغات الشخص أن تضاعف وزن الفرد في السكان.

CH05-N11

لا يمكن تحديد أهلية اللغة بناءً فقط على لغة الدولة الرسمية.

CH05-N12

يجب تسجيل اللغة المطلوبة، ولغة الواجهة، ولغة الاستجابة، ولغة إتقان المستخدم بشكل منفصل.

CH05-N13

لا يمكن أن يتجاوز الوزن السكاني الإجمالي لشخص يستخدم عدة لغات شخصًا واحدًا بدون توضيح.

CH05-N14

يجب فصل اللوحة الموزونة بالسكان ولوحة مراقبي البلد.

CH05-N15

لا يمكن نشر ملاحظة واحدة أو عدة ملاحظات لمراقب البلد كنتيجة لدرجات البلد.

CH05-N16

في لوحة العدالة اللغوية، يجب إعادة الملاحظات التي تم أخذ عينات زائدة لها إلى وزنها السكاني الحقيقي في النتيجة العالمية.

CH05-N17

لا يمكن استبعاد المستخدمين الذين لديهم احتياجات إمكانية الوصول من الفئة المستهدفة لأن أداة جمع البيانات غير مناسبة.

CH05-N18

يجب الإبلاغ عن السكان المستهدفين، وإطار العينة، والسكان الذين تم الاتصال بهم، والمشاركين، والملاحظات التحليلية الصالحة بشكل منفصل.

CH05-N19

لا يجب تمثيل لوحة غير احتمالية أو تطوعية كمثال عشوائي للسكان العالميين.

CH05-N20

لا يمكن للوزن أن يجعل مجموعة غائبة تمامًا في إطار العينة قابلة للرصد.

CH05-N21

لا يمكن استخدام عدد السكان المحتملين المناسبين وعدد المستخدمين النشطين المعرضين كمعيار واحد.

CH05-N22

يجب فصل النتائج نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة عن بعضها البعض.

CH05-N23

لا يمكن استخدام نفس الفئة المستهدفة تلقائيًا لصياغات مُدخل الهوية والخدمة والسعر والقانون والتوصية.

CH05-N24

يجب أن تحمل بيانات السكان وحالة الوصول إلى المنتج وتوزيع اللغة طابعًا زمنيًا وإصدار المصدر.

CH05-N25

لا يمكن ضرب نسب المنفعة الحدية بشكل أعمى دون توضيح افتراض الاستقلالية.

CH05-N26

إذا لم يكن نوع المنتج مناسبًا للجمهور العام، فلا يمكن تطبيق طريقة السكان البشرية GEO-1000 بدون شرح.

CH05-N27

لا يمكن تضمين الأطفال أو المستخدمين القاصرين في اللوحة الرئيسية دون بروتوكول أخلاقي وقانوني منفصل.

CH05-N28

يجب نشر تغطية الوصول إلى المنتج ودقة التمثيل كنتائج منفصلة.

CH05-N29

لا يمكن للمصطلح العالمي جعل الدول أو اللغات أو الأعمار أو الواجهات أو الخطط التي تقع خارج النطاق غير مرئية.

CH05-N30

يجب أن يكون لسجل السكان المستهدف مالك بشري أو مؤسسي مسؤول.

37. أشكال الفشل

CH05-F01— احسب إجمالي السكان كالسكان المؤهلين

يتم تضمين سكان الدولة مباشرة في المقام دون تقييم المنتج أو العمر أو الإنترنت أو اللغة أو شروط الواجهة.

CH05-F02— طبق نفس خريطة العالم على جميع المنتجات

يتم قياس منتجات الذكاء الاصطناعي المختلفة وفقًا لنفس السكان المستهدفين.

CH05-F03— احسب المستخدم الذي يتجاوز الحد كمستخدم طبيعي

يتم تقديم الملاحظات التي تتجاوز شروط الوصول الرسمي كتجربة لسكان الدولة.

CH05-F04— احتساب غياب المنتج كإجابة خاطئة

الدول التي لا يمكن الوصول إليها تُعتبر صفرًا في دقة التمثيل.

CH05-F05— إخفاء غياب المنتج تمامًا

يتم إزالة السكان الكبار الذين لا يمكن الوصول إليهم من مقام نطاق الوصول الطبيعي؛ كما أن تغطية الوصول غير معروضة أيضًا.

CH05-F06— احتساب شخص واحد كأكثر من شخص واحد

حسابات الشخص نفسه أو لغته أو ملاحظات منتجاته تضاعف وزن السكان.

CH05-F07— احتساب الحساب كشخص

لا يُعتبر امتلاك حسابات متعددة أو استخدام الحساب المشترك.

CH05-F08— احتساب اللغة الرسمية كلغة مستخدم

تعتبر لغة الدولة الرسمية لغة التدقيق لجميع المشاركين.

CH05-F09— احتساب الأفراد متعددي اللغات مرتين

يحصل الفرد نفسه على الوزن الكامل للسكان في كل لغة.

CH05-F10— تعيين شخص واحد لبلد صغير وشرح درجة البلد

يتم تحويل ملاحظة مراقب البلد إلى تقدير إحصائي للبلد.

CH05-F11— حذف الدول الصغيرة تمامًا

نظرًا لأن حصة السكان منخفضة، فإن البلد أو اللغة غير مدرجة في أي لوحة تغطية إضافية.

CH05-F12— المبالغة في أمثلة عدالة اللغة في النتيجة الرئيسية

اللغات المفرط أخذ عينات منها لا تُعاد إلى وزنها السكاني الحقيقي.

CH05-F13— احتساب المستخدم النشط كسكان محتملين

يتم عرض بيانات الاستخدام الفعلية كما لو كانت تشمل جميع الأشخاص الذين يمكنهم الوصول إلى المنتج.

CH05-F14— احتساب السكان المحتملين كتعرض فعلي

يفترض أن استجابة كل من يمكنه استخدام المنتج تُرى في الواقع.

CH05-F15— احتساب اللوحة الطوعية كمثال عشوائي للعالم

يتم إخفاء الانحياز الناتج عن الاختيار الذاتي والانحياز في اللوحة.

CH05-F16— تجاهل خطأ التغطية باستخدام الترجيح

يُزعم أن المجموعات غير الموجودة في الإطار ممثلة فقط من خلال الترجيح.

CH05-F17— إزالة المستخدمين المستبعدين من أداة جمع البيانات من السكان

يتم تفسير مشاكل الوصول أو الجهاز كما لو أن المستخدم غير مناسب.

CH05-F18— تطبيق نفس السكان على جميع صياغات المُدخل

الهوية العالمية، التسعير المحلي، وأسئلة الاستشارات القانونية يتم دمجها على نفس المقام.

CH05-F19— تطبيق السكان العامين للمستهلك على منتج API

يتم نقل لوحة المستخدم البشري مباشرة إلى المطور أو منتج التطبيق.

CH05-F20— دمج الخطط المجانية والمدفوعة سرًا

يتم نشر توزيع منتج واحد دون تسجيل فرق الخطة.

CH05-F21— توحيد سكان الويب والموبايل

تظل اختلافات الوصول إلى الواجهة والسلوك غير مرئية.

CH05-F22— تجاهل الحد العمري

يتم إضافة فئات عمرية غير مناسبة إلى السكان المستهدفين أو اللوحة دون أي تفسير.

CH05-F23— ضرب المعدلات الحدية كما لو كانت مستقلة

يتم تجاهل العلاقة بين العمر والإنترنت واللغة والوصول.

CH05-F24— تغيير السكان بعد النتيجة

يتم إزالة بلد أو مجموعة مستخدمين منخفضة النتائج من السكان المستهدفين.

CH05-F25— استخدام خريطة وصول المنتج القديمة

لم يتم التحقق من الوصول الفعلي للمنتج في تاريخ القياس.

CH05-F26— خلط نتائج قاعدة المقارنة المشتركة و نطاق الوصول الطبيعي

تُعرض المقارنات المبنية على عدد السكان المشتركين كما لو أنها تعكس الوصول الفعلي للمنتج على مستوى العالم.

CH05-F27— تضييق السوق المستهدفة وفقًا للمصلحة التجارية

تعلن المنظمة فقط عن البلدان التي تحقق فيها النجاح كسوق مستهدفة.

CH05-F28— احتساب نطاق الوصول كدقة جغرافية

يُعرض التواجد في العديد من البلدان كدليل على التمثيل الدقيق.

CH05-F29— بيع الوصول المحدود كنجاح جغرافي مرتفع

يُعرض التميز العالي في عدد محدود من البلدان كسيادة عالمية.

CH05-F30— استخدام مصطلح "العالم بأسره" بدون سجل التغطية

استثناءات المنتج واللغة والبلد والخطة مخفية.

38. إجراء التدقيق

الخطوة 1— تثبيت منتج الذكاء الاصطناعي و واجهة المستخدم

تم تسجيل نوع الحساب وخطة واجهة المنتج والطراز المعروض وتاريخ القياس.

الخطوة 2— تصنيف سؤال القياس

صياغة المُدخل:

• الهوية العالمية،
• الخدمة المحلية،
• السعر،
• القانون،
• التوصية،
• الخطر العالي

إلى أي من عائلاتهم ينتمي؟

الخطوة 3— تحديد السكان المرجعيين العالميين

يتم تعريف الكون البشري الأولي الذي سيتم ربط النتيجة به.

الخطوة 4— تحديد العمر وأهلية البحث

يتم تسجيل شرط عمر المنتج، شرط عمر البحث، وشروط الموافقة ومعالجة البيانات.

الخطوة 5— التحقق من الوصول إلى المنتج بناءً على البلد

يتم تعيين حالة الوصول بين PA-0 و PA-5 لكل بلد.

الخطوة 6— تحديد التوافق مع الإنترنت والجهاز والواجهة

يتم تقدير السكان الذين يمكنهم استخدام الواجهة المقاس.

الخطوة 7— إنشاء عالم اللغة والمحلية

يتم فصل لغة المُدخل، ولغة الواجهة، ولغة الاستجابة، وكفاءة المستخدم في اللغة.

الخطوة 8— تطبيق صلة المُدخل

يتم تقييم ما إذا كان جميع المستخدمين ينتمون إلى الفئة المستهدفة لعائلة المُدخل ذات الصلة.

الخطوة 9— اختيار نموذج السكان المناسب لنوع المنتج

يتم فصل المنتج إلى مستهلك، أو مؤسسة، أو تعليم، أو API، أو منتج مضمّن.

الخطوة 10— مقارنة السكان المستهدفين بإطار العينة

يتم تسجيل ذلك كعدم تغطية أو تغطية زائدة.

الخطوة 11— تحديد اللوحات الرئيسية والمكمّلة

مجالات لوحة السكان، ولوحة مراقب الدولة، ولوحة عدالة اللغة، ولوحة الوصولية مرقمة بالإصدارات.

الخطوة 12— فصل العوالم نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة

يتم تسجيل نتائج المنتج داخل المنتج ومجموعات المقارنة بين المنتجات بشكل منفصل.

الخطوة 13— فصل نتائج نطاق الوصول والدقة

يتم الإبلاغ عن الدقة بين السكان الذين يمكن للمنتج الوصول إليهم والمستخدمين الذين تم الوصول إليهم بشكل منفصل.

الخطوة 14— تجميد ملف السكان

مصادر البيانات والافتراضات والتاريخ وإصدار السكان مثبّتة.

الخطوة 15— تتبع التغييرات المادية

إذا تغير الوصول إلى المنتج أو الشروط أثناء القياس، نسخة جديدة يُنشأ.

39. الأدلة المطلوبة

هوية منتج الذكاء الاصطناعي؛ واجهة المستخدم؛ شروط الخطة والحساب؛ تاريخ القياس؛ البلدان التي يمكن الوصول فيها إلى المنتج؛ حالة الوصول على مستوى البلد؛ شروط العمر؛ شروط المشاركة القانونية والأخلاقية؛ سجلات السكان حسب البلد؛ توزيعات العمر؛ سجلات الوصول إلى الإنترنت والأجهزة؛ توزيعات اللغة والموقع؛ دعم اللغة للمنتج؛ إمكانية الوصول للواجهة؛ عائلة الطلب المستهدفة؛ تعريف السكان المستهدفين؛ إطار العينات؛ نقص التغطية؛ التغطية الزائدة؛ نوع اللوحة؛ طريقة اختيار المشاركين؛ حالة اللوحة حسب الاحتمالية أو الاشتراك الاختياري؛ أوزان المستخدمين متعدد اللغات؛ تغطية مراقب البلد؛ تغطية عدالة اللغة؛ تغطية لوحة الوصول؛ عدد السكان نطاق الوصول الطبيعي. سكان قاعدة المقارنة المشتركة؛ بيانات المستخدم النشط، ومكان استخدامها؛ حساب تغطية الوصول؛ الافتراضات وتحليلات الحساسية؛ نسخة السكان؛ وتاريخ التحقق الأخير.

الشخص أو المؤسسة المسؤولة

40. قائمة تدقيق التدقيق

أي منتج ذكاء اصطناعي و واجهة المستخدم يتم قياسه؟ لأي تاريخ تم تحديد العدد المستهدف للسكان؟ هل تم فصل إجمالي سكان البلد والسكان المؤهلين للاستخدام؟ هل تم تطبيق متطلبات عمرية؟ هل تم تقييم الوصول إلى الإنترنت والجهاز؟ هل المنتج متاح رسميًا على أساس كل بلد؟ هل طُلب من المشاركين تجاوز قيود الوصول؟ هل تم فصل الخطط المجانية والمدفوعة؟ هل تم فصل واجهات الويب والجوال؟ هل غيرت مجموعة صياغات المُدخل السكان المستهدفين؟ كيف تم تحديد ملاءمة اللغة والمنطقة؟ هل تم احتساب المستخدمين متعددين اللغات مرتين؟ هل الفرق بين السكان المستهدفين وإطار العينة واضح؟ هل اللوحة احتمالية أم تطوعية؟ هل تم قياس خطأ التغطية؟ هل تم استبعاد المستخدمين ذوي الاحتياجات من الوصول بصمت؟

هل تم تحويل ملاحظات مراقب البلد إلى درجة للبلد؟ هل كانت أمثلة عدالة اللغة لها وزن مفرط في الدرجة الرئيسية؟ هل تم فصل نتائج نطاق الوصول الطبيعي و قاعدة المقارنة المشتركة؟ هل التغطية ودقة التمثيل منفصلتان؟ هل تم فصل نتائج المستخدمين النشطين والمستخدمين المحتملين؟ هل نوع المنتج مناسب للوحة السكان البشرية؟ هل تم ضرب معدلات الهامش في أوزان السكان بشكل أعمى؟ هل تم تغيير تعريف السكان بعد رؤية النتائج؟ هل النسخة المستخدمة من بيانات السكان والوصول موثقة بالإصدار؟ هل المجموعات غير المختبرة مرئية؟ هل مصطلح "عالمي" متسق مع التغطية الفعلية؟ هل هناك مالك مسؤول واضح لسجل السكان؟

41. الاعتراضات والردود

اعتراض 1— “أليس من الأنصاف التوزيع مباشرة وفقًا للسكان العالمين؟”

يعتبر عدد سكان العالم قاعدة بداية قوية. ومع ذلك، فإن تضمين الأشخاص الذين لا يستطيعون استخدام المنتج في العينة الرئيسية للمنتج لا يولد تجربة مستخدم حقيقية. الطريقة الصحيحة هي:

• وزن السكان ضمن السكان المؤهلين للمنتج،
• تغطية الوصول العالمي.

يجب الإبلاغ عن كلا النتيجتين.

الاعتراض 2— "أليس من المفترض أن يأتي معظم المستخدمين من الدول الكبيرة؟"

يجب أن يكون للدول التي تفي بشروط المنتج واللغة والوصول حصة كبيرة بطبيعة الحال. ومع ذلك، لمجرد أن إجمالي السكان كبير، لا يمكن توليد تجربة مستخدم مزيفة من دولة لا يمكن الوصول فيها إلى المنتج.

الاعتراض 3— “لماذا سيكون خطأً أن نعطي شخصًا واحدًا لبلد صغير مثل سان مارينو؟”

الشخص ذو قيمة للاستكشاف ومراقبة الدولة. الخطأ هو تقديم نتائج هذا الشخص كـ 'درجة الدولة'. يمكن حماية رؤية البلد الصغير من خلال عينة مراقبي الدولة. يظل الوزن السكاني الرئيسي وفقًا لحصة السكان الفعلية.

الاعتراض 4— “إذا أعطينا شخصًا واحدًا على الأقل لكل دولة، أللن يبدو أننا أكثر عالمية؟”

يتم توفير تغطية جغرافية أوسع. ومع ذلك، قد يتم تشويه تقدير السكان. لذلك:

• النطاق الجغرافي،
• الكثافة السكانية

إنها نتائج منفصلة. قد يكون لوحة نطاق لتخصيص شخص واحد لكل دولة. إنها ليست لوحة سكانية.

اعتراض 5— "إذا أعطينا صفرًا لمنتج في دولة غير قابلة للوصول، ألن يكون المنتج معاقبًا بشكل غير عادل؟"

لا تُحسب الدولة غير القابلة للوصول كصفر في دقة التمثيل. بل تصبح مرئية في مقياس تغطية الوصول. هذا التمييز يحمي المنتج من كل من العقوبات غير العادلة والشمولية الزائفة.

اعتراض 6— "إذا كانت هناك بيانات استخدام حقيقية، فلماذا نحتاج بيانات سكانية؟"

تُظهر بيانات الاستخدام الحقيقية التأثير التشغيلي. ومع ذلك، فإن المنتج:

• أي الفئات السكانية التي لم يصل إليها.
• عدم المساواة الجغرافية في قاعدة المستخدمين،
• العدالة المحتملة للمستخدم

لا يظهر بمفرده. النوعان المختلفان من البيانات يجيبان على أسئلة مختلفة.

اعتراض 7— 'نظرًا لأن جميع المستخدمين سيطرحون نفس صياغة المُدخل، لماذا تعتبر أهمية صياغة المُدخل مهمة؟'

قد تكون أسئلة الهوية ذات معنى في مجموعة سكانية واسعة. أما أسئلة السعر أو القانونية أو الاستشارية فهي ذات معنى فقط لبعض المستخدمين والأسواق. قد تشوه الفئة السكانية غير ذات الصلة توزيع الإجابات بعيدًا عن واقع المستخدم.

اعتراض 8— "إذا كان الشخص يعرف لغات متعددة، فلماذا لا يتم احتسابه بالكامل في كل اللغات؟"

يمكنك اختبار جميع اللغات في المقارنة عبر اللغات. ومع ذلك، فإن مضاعفة نفس الشخص في وزن السكان تزيد السكان العالميين بشكل مصطنع. يجب تقسيم وزن الشخص، أو استخدام لوحة مطابقة منفصلة.

اعتراض 9— "ألا يجعل اختبار البالغين فقط النتيجة العالمية غير مكتملة؟"

يفعل ذلك. يجب توضيح هذا القيد بوضوح. البدء بلوحة للبالغين قد يكون خيارًا أخلاقيًا وعمليًا. هذا لا يعتبر حكمًا على المستخدمين الأطفال.

اعتراض 10— 'أليس مجلس البحث عبر الإنترنت كافيًا؟'

يمكن أن يكون ذا قيمة كبيرة للبحث التجريبي والبحث الموزون. لكن المجلس:

• كم من السكان المستهدفين يغطي،
• من يتم استبعاده،
• كيف يؤدي المشاركة الطوعية إلى التحيز

يجب توضيح ذلك. استخدام عينة ليس خطأً. عرض العينة كما لو كانت عشوائية مثل سكان العالم هو خطأ.

اعتراض 11— “لماذا عينة الوصولية مرتبطة بالدرجة الرئيسية GEO؟”

لأن جزءًا من مستخدمي الذكاء الاصطناعي الحقيقيين يستخدمون تكنولوجيا مساعدة أو أشكال مختلفة من التفاعل. إذا استبعدت أداة جمع البيانات هؤلاء الأشخاص، قد لا تمثل الدرجة الرئيسية كامل الفئة المستهدفة.

اعتراض 12— “ألا يجعل وجود العديد من تعريفات السكان المختلفة من المستحيل الحصول على درجة واحدة NOMOS؟”

لا. يمكن إنتاج نتيجة واحدة فقط. ومع ذلك، يجب أن يكون من الواضح أي سؤال سكاني تجيب عليه. على سبيل المثال:

• نتيجة السكان نطاق الوصول الطبيعي
• النتيجة قاعدة المقارنة المشتركة
• النتيجة ذات الصلة بالسوق
• نتيجة العدالة اللغوية

يمكن أن تحمل سجلات منفصلة. تنشأ دلالة الرقم من وضوح المقام الخاص به.

الحكم العام للفصل 44

GEO-1000 يحتوي على '1,000' في اسمه، لكن قيمة هؤلاء الأشخاص 1,000 لا تنشأ من الرقم وحده. بل تنشأ من إجابات هذه الأسئلة: من هم؟ من أي سكان تم اختيارهم؟ هل يمكنهم فعليًا استخدام المنتج؟ أين يعيشون؟ أي اللغات يستخدمون؟ كم مرة تم عد نفس الشخص؟ هل الدول الصغيرة مرئية؟ هل تحتفظ الدول الكبيرة بوزن سكانها الحقيقي؟ أين يأخذ التقييم في الاعتبار الأشخاص الذين لا يمكن للمنتج الوصول إليهم؟ من استبعدته بنية العينة؟ أي نتيجة تقيس الوصول المحتمل، وأي نتيجة تقيس التعرض الفعلي؟ قد يكون لدولة كبيرة عدد كبير من السكان المؤهلين للمنتج وبالتالي تستحق وزناً كبيراً في العينة الرئيسية. ولكن إذا لم يكن المنتج متوفراً هناك، يجب على التدقيق عدم اختلاق مستخدمين. ويجب الإبلاغ عن فجوة الوصول بشكل منفصل.

إذا كانت الدولة صغيرة جدًا، يجب أن يظل الوزن السكاني الرئيسي منخفضًا. ومع ذلك، لا يجب أن يكون غير مرئي تمامًا. يمكن ملاحظته من خلال لوحة مراقبة. إذا كانت اللغة بها عدد سكان قليل، فقد لا تحدد المتوسط العالمي. ومع ذلك، إذا كان هناك تحريف شديد في تمثيل تلك اللغة، يجب أن يكون مرئيًا أيضًا. إذا كان الشخص يعرف ثلاث لغات، يمكنه إنتاج ثلاث تجارب مختلفة. ومع ذلك، هم ليسوا ثلاثة أشخاص مختلفين. إذا كان منتج الذكاء الاصطناعي يقدم سلوكًا معينًا فقط في خطة مدفوعة، فإن درجة المستخدمين المجانيين لا تمثل تلك الخطة. لوحة السكان البشرية مناسبة لمنتج محادثة استهلاكية. قد لا يكون نفس نموذج السكان مناسبًا لواجهة برمجة التطبيقات أو منتج المؤسسة. لذلك، فإن قانون القياس الخامس لـ NOMOS هو كما يلي:

حتى أعلى الدرجات حساسية تعطي الإجابة الصحيحة على السؤال الخطأ إذا كان المقام غير صحيح.

قانونه السادس هو:

وزن السكان لا يحل محل وضوح البلد واللغة.

أما القانون السابع فهو كما يلي:

الشخص الذي لا يمكنه الوصول إلى [شيء ما] لم يتم تمثيله بشكل خاطئ؛ ومع ذلك، فإنهم جزء من حدود الوصول العالمية.

قانونها الثامن هو كما يلي:

وجود شخص لديه عدة حسابات أو لغات أو جلسات لا يزيد من عدد السكان البشر.

القانون التاسع هو كما يلي:

القياس العالمي ليس ادعاءً بأن الجميع يتم قياسهم؛ إنه سجل صادق لمن تم قياسه ومن لم يتم.

طلب قسم 5 من NOMOS

لا تعطيني فقط أعداد سكان الدول. / أظهر أي الأشخاص يمكنهم فعليًا استخدام المنتج.

لا تملأ دولة كبيرة بمستخدمين مزيفين عندما لا يكون المنتج موجودًا هناك.

لا تعطي شخصًا واحدًا لدولة صغيرة وتعلن أن رد هذا الشخص هو صوت الدولة.

لا تكرر شخصًا بقدر حساباته ولغاته وجلساته.

لا تخلط بين اللغة الرسمية والاستخدام الفعلي للغة من قبل الناس.

لا تجعل مستخدمًا مجانيًا ممثلًا لخطة مدفوعة، أو مستخدمًا للهواتف المحمولة ممثلًا لواجهة الويب.

لا تعتبر لوحة المتطوعين سكانًا عشوائيين من العالم.

لا تمحُ مستخدمًا ذو احتياجات وصول من السكان لأن الأداة لا تعمل.

لا تزيل السكان الذين لا يصلهم المنتج من درجة الدقة وتخفي فجوة الوصول العالمية.

لا تطبّق نفس الحصة على سؤال السعر كما تطبّق على سؤال الهوية، ولا على علامة تجارية عالمية كما تطبّق على ترخيص محلي.

أولاً، حدد المنتج. / ثم حدد السؤال. / ثم حدد الكون البشري. / ثم قيد الوصول، اللغة، العمر، والواجهة. / ثم اشرح من لا يمكنك اختياره. / وفقط بعد ذلك وزع أشخاص 1,000.

جملة ختام الفصل

في GEO-1000، العدالة ليست في إعطاء نفس عدد الأشخاص لكل دولة؛ بل هي تمثيل كل فرد في السكان المستهدفين الصحيحين، بالترجيح المناسب، دون إخفاء الأماكن التي لم يتم قياسهم فيها.

النواة المعيارية

يجب على كل تدقيق سكاني في GEO أن يحدد، قبل فحص النتائج، مجتمعًا مستهدفًا من المستخدمين مقيدًا بزمن ومحددًا لكل منتج، وذلك لكل من: - منتج الذكاء الاصطناعي وواجهة الاستخدام، - البلد أو الاختصاص القضائي، - العمر وشروط الوصول المشروع، - حالة الحساب أو الخطة، - اللغة والإعداد المحلي، - الواجهة، - عائلة المُدخلات، - وغرض القياس. ولا يجوز اعتبار إجمالي السكان المقيمين مجتمعًا مؤهلًا لاستخدام المنتج من دون تعديلات مبررة للأهلية. ويجب الإبلاغ عن عدم توافر المنتج بوصفه قيدًا على تغطية الوصول، لا أن يُحتسب بصمت تمثيلًا غير صحيح أو يُحذف بصمت من النطاق العالمي. ويجب أن تظل مفاهيم إمكانية الوصول، والاستخدام النشط، والتعرض الفعلي، ونطاق الوصول الطبيعي، وقاعدة المقارنة المشتركة، والأهمية السوقية، وقابلية الرصد البحثي منفصلة. ولا يجوز التعامل مع الأشخاص والحسابات والجلسات واللغات وملاحظات المنتجات بوصفها وحدات سكانية قابلة للتبادل. ويجب إعادة ترجيح البلدان واللغات ومجموعات إمكانية الوصول المفرط في أخذ عينات منها عند تقدير المجتمع، مع إبقائها ظاهرة بصورة منفصلة لتحليل العدالة والتغطية. ويجوز لملاحظات مراقب الدولة أن تثبت وجود تغطية للرصد الجغرافي، لكنها لا يجوز أن تُقدَّم بوصفها درجات موثوقة إحصائيًا على مستوى الدولة. ولا يجوز إلزام المشاركين بتجاوز قيود المنتج أو الموقع الجغرافي أو العمر أو الهوية أو الحساب للانضمام إلى اللوحة السكانية الرسمية. ويجب أن يكون لكل إطار سكاني رقم إصدار ومصادر موثقة، وأن يراعي عدم اليقين، وأن يُنسب إلى شخص أو منظمة مسؤولة.