Deeper Understanding: Addressing Methodological Constraints and Ethical Implications of Humanitarian Needs Assessments Using Natural Language Processing
Notice bibliographique
Résumé
Humanitarian needs assessments (HNAs) are essential for prioritizing and informing the provision of humanitarian assistance. Data for HNAs are commonly collected using computer-assisted personal interviewing (CAPI) tools. However, the transcription and translation of qualitative interview responses during a humanitarian crisis is challenging to conduct rapidly and at scale. This has led to calls for deploying natural language processing (NLP), a type of artificial intelligence (AI), to enhance CAPI tools. Despite this, data on current methodological HNA practices and issues, as well as the risks to affected populations or organizations providing humanitarian assistance due to data processing, including AI use, are not well understood.\n\nThis manuscript-based study employed a three-stage mixed-methods Design Science Research approach to inform the design and empirical evaluation of new features for KoboToolbox, a CAPI tool supported and used by humanitarian organizations, to systematically transcribe and translate answers to open-ended questions (OEQ) from HNA interviews. The first stage involved conducting interviews with international key informants (KIs) to explore current approaches to HNA and constraints related to different interview methods. Findings from interviews with 23 KIs from 13 countries revealed 47 themes.\n\nThe second stage comprised a scoping review to map the range of ethical issues raised in academic literature concerning the processing of data from people affected by humanitarian crises. The scoping review identified 100 relevant studies after screening 8,387 papers, resulting in 22 themes. In the third stage, new KoboToolbox software features were designed and implemented based on a user-centered design approach, with usability testing conducted using observations and feedback from test users.\n\nThemes from stages 1 and 2 were used to inform the iterative design and software implementation process, which was validated through feedback from 14 test users from 10 countries. User testing demonstrated strong support for the applicability and usability of the new features, and the results were used to identify and address several usability issues in the software. The tool resulting from this research meets professional requirements and can now be readily deployed by humanitarian organizations worldwide to systematically transcribe, translate, and analyze answers to OEQs from HNA interviews.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,448 | 0,605 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,020 |
| Communication savante | 0,030 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».