Modular AI agents for transportation surveys and interviews: Advancing engagement, transparency, and cost efficiency
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Surveys and interviews—structured, semi-structured, or unstructured—are widely used for collecting insights on emerging or hypothetical scenarios. Traditional human-led methods often face challenges related to cost, scalability, and consistency. For example, distributed questionnaires lack the ability to provide real-time guidance and request immediate clarifications. Recently, various domains have begun to explore the use of conversational agents (chatbots) powered by generative artificial intelligence (AI) technologies. However, considering decisions in transportation investments and policies often carry significant socioeconomic and environmental consequences, surveys and interviews face unique challenges in integrating AI agents. This issue underscors the need for a rigorous, explainable, and resource-efficient approach that enhances participant engagement and ensures privacy. This paper bridges this gap by introducing a modular approach accompanied by a parameterized process for designing and deploying AI agents for surveys and interviews, thereby supporting decision-makings in high-stakes contexts. We detail the system architecture, integrating engineered prompts, specialized knowledge bases, and customizable, goal-oriented conversational logic. We demonstrate the adaptability, generalizability, and efficacy of our modular approach through three empirical studies: (1) travel preference surveys, highlighting conditional logic and multimodal (voice, text, and image generation) capabilities; (2) public opinion elicitation on a newly constructed, novel infrastructure project, showcasing question customization and multilingual (English and French) capabilities; and (3) expert consultations about the impact of technologies on future transportation systems, highlighting real-time, clarification request capabilities for open-ended questions, resilience in handling erratic inputs, and efficient transcript postprocessing. The results suggest that the AI agent increases completion rates and response quality. Furthermore, the modular approach demonstrates controllability, flexibility, and robustness while addressing key ethical, privacy, security, and token consumption concerns. We believe this work lays the foundation for next-generation surveys and interviews in transportation research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle