面向社科与商科的计算思维与工程实践
| 维度 | 传统软件 (Excel/SPSS) | 生成式 AI (LLM) |
|---|---|---|
| 输出特性 | 确定性 (Deterministic) 输入不变，输出永远不变 |
随机性 (Stochastic) 输入不变，输出可能波动 |
| 错误类型 | 报错 (Syntax Error) | 幻觉 (Silent Failure) |
| 适用场景 | 精确计算、统计检验 | 文本生成、非结构化数据清洗 |
| 验证方式 | 逻辑检查 | 概率验收 / 形式化验证 |
工程准则：在社科研究中，严禁直接使用未经代码验证的 AI 输出作为结论。
ingest -> Token: [in, gest]苹果 -> Token: [苹, 果]我们将一个完美的 Prompt 拆解为四个模块： 1. Role (角色设定) 2. Task (任务定义) 3. Constraint (边界约束) 4. Format (输出格式)
一个好的 Prompt 不是在聊天，而是在下达标准作业指令。请务必包含以下四个要素：
年份, GDP, 增速。”一句话总结：\[Prompt = \text{专业身份} + \text{具体动作} + \text{禁止废话} + \text{标准格式}\]
作用：奠定回答的专业术语风格和逻辑深度。
Task: 分析附件中的财报，先提取去年的净利润，再计算同比增长率，最后判断是否符合市场预期。
我们有一段混乱的访谈记录，需要提取受访者的年龄、职业和对政策的态度。
Prompt: Context:
{raw_text}Task: 提取受访者画像。 Format: JSON{"age": int, "job": string, "sentiment": "positive/negative"}
| 任务类型 | 建议 T 值 | 业务目标 | 风险 |
|---|---|---|---|
| 数据清洗 / 实体提取 | 0.0 | 精准 (Precision) | 毫无创造力 |
| 代码生成 (R/Python) | 0.0 - 0.2 | 可运行 (Executability) | 语法错误 |
| 文本摘要 / 润色 | 0.5 - 0.7 | 流畅 (Fluency) | 细节丢失 |
| 广告创意 / 剧本 | 1.0 + | 新颖 (Novelty) | 逻辑崩坏 |
社科研究铁律：凡是涉及数据处理、编码分类，T 必须设为 0。
T = 0.0 (精准) > “P值是在原假设为真时，观察到当前统计量或更极端情况的概率。” (标准教科书定义)
T = 1.0 (泛化) > “想象你在抛硬币… P值就像是一个惊奇指数，告诉我们这件事是不是纯属巧合…” (比喻丰富，但可能不严谨)
| 维度 | 网页聊天 (ChatGPT/Gemini Web) | API 调用 (Python/R) |
|---|---|---|
| 可复现性 | 低 (同样的输入，结果可能不同) | 高 (可固定 Seed 和 Temperature) |
| 批量处理 | 难 (需手动复制粘贴) | 易 (循环处理 10k+ 数据) |
| 参数控制 | 弱 (很多参数不可见) | 强 (完全控制所有超参数) |
| 隐私 | 默认用于训练 (通常) | 企业级隐私保护 (通常) |
我们不建议直接在 R 里做所有事，而是采用混合架构：
.csv / .xlsx。lm)。ggplot2)。\[Agent = LLM + Memory + Tools + Planning\]
使用 Agent：
任务需要多步推理（如“分析这家公司的财报并与同行业对比”）。
需要实时联网获取数据。
不使用 Agent (使用简单 API)：
任务是确定性的（如“提取这段话里的人名”）。
需要极高的稳定性及低成本。
警示：对于大一/大二学生，Agent 极易陷入死循环（Infinite Loop），建议先精通 API 调用。
不要人工检查 AI 的输出，用代码检查。
# 假设 AI 输出
ai_result <- '{"sentiment": "positive", "score": 4.5}'
# 验收函数
validate_output <- function(json_str) {
# 1. 尝试解析
parsed <- try(jsonlite::fromJSON(json_str), silent=TRUE)
if(inherits(parsed, "try-error")) return(FALSE)
# 2. 检查字段
if(is.null(parsed$score)) return(FALSE)
# 3. 检查数值范围
if(parsed$score < 1 || parsed$score > 5) return(FALSE)
return(TRUE)
}