社交工作中文字嵌入的入門：用於文字分析的 AI 技術

核心概念

本文介紹了文字嵌入技術，一種能捕捉文字資料含義和關係的 AI 技術，並探討其如何在社工研究中用於分析個案記錄、政策文件和研究文獻等，以提升服務和介入措施的效率。

摘要

社工研究中的文字嵌入技術

本文介紹了一種用於分析社工研究中文字資料的革新技術：文字嵌入。傳統上，社工研究人員依靠手動編碼和關鍵字搜尋來分析個案記錄、訪談記錄、政策文件和社群媒體貼文等大量文字資料，但這些方法既耗時又難以捕捉文字中的細微含義和背景。而文字嵌入技術作為一種自然語言處理（NLP）工具，能將文字轉換為數值表示，有效捕捉文字資料中的含義和關係，克服了傳統方法的局限性。

文字嵌入的技術基礎

文字嵌入的核心是將文字轉換為電腦可處理的數值形式。早期的基於規則的方法和詞頻統計方法雖然能識別相關文件，但忽略了詞彙的上下文。文字嵌入則透過將詞彙和文件轉換為向量，捕捉詞彙間的語義關係，並根據上下文區分詞彙的多重含義。

文字嵌入模型的類型

文字嵌入模型主要分為通用模型和特定領域模型。通用模型如 OpenAI 的嵌入模型，雖然能理解跨學科的語言模式，但由於需將文字傳送到外部伺服器處理，不適用於分析機密客戶資訊。特定領域模型，如針對醫療保健和臨床文件訓練的 clinical-longformer 和 Pubmedbert，則可在安全環境中本地運行，並更好地理解臨床術語和概念。

文字嵌入的應用

文字嵌入技術在社工研究和行政工作流程中有多種應用：

1. **語義搜尋：**透過將文字轉換為嵌入向量，可以根據語義相似性搜尋相關資訊，例如識別特定研究領域的專家。
2. **分群和主題建模：**透過分析嵌入向量之間的相似性，可以將文件分群並識別主題，例如分析有關弱勢兒童經歷的研究文獻。
3. **檢索增強生成：**透過將文字嵌入與大型語言模型（LLM）結合，可以構建基於準確領域知識的問答系統，例如社工教育諮詢支援工具。

文字嵌入的局限性

儘管文字嵌入技術具有潛力，但仍存在一些局限性：

1. **訓練資料的限制：**大多數通用嵌入模型的訓練資料可能無法充分代表專業術語或特定背景的語言模式。
2. **嵌入的靜態性：**嵌入模型的語言理解在訓練後是固定的，難以適應社工領域不斷變化的術語和實踐。
3. **潛在的偏見：**嵌入模型可能反映訓練資料中的社會偏見，影響資訊檢索和分析的公平性。
4. **黑盒子問題：**嵌入向量的數學特徵缺乏可解釋性，難以理解模型的決策過程。

推廣文字嵌入的應用

為了更好地將文字嵌入技術應用於社工研究和實踐，需要：

1. 開發針對社工領域的特定嵌入模型，以捕捉該領域獨特的理論架構、實踐方法和專業術語。
2. 開發易於使用的工具，降低使用門檻，讓更多社工專業人員能夠使用這些技術。
3. 建立符合社工倫理原則的最佳實務，確保負責任地使用這些技術。

總之，文字嵌入技術為社工研究和實踐提供了強大的工具，但也需要我們充分了解其局限性，並採取適當的策略來應對這些挑戰。透過負責任地開發和應用這些技術，我們可以更好地分析複雜的文字資料，並為服務對象提供更有效的支援和介入措施。

統計資料

Jina AI 嵌入模型在一个月内的下载量超过 300 万次。
本研究分析了来自美国和中国的社工执照考试，包括 50 道来自美国社会工作委员会 (ASWB) 硕士水平考试准备材料的试题和 80 道来自中国社会工作协会应用知识测试的试题。
语义搜索示例使用了来自美国新闻与世界报道排名前 20 的社会工作学院的 1000 多份教师简历的精选数据库。

引述

"文字嵌入是表示語言的一種方法，可以幫助電腦分析和解釋詞彙和概念之間的關係。"
"文字嵌入是一種將文字轉換為數字的數學技術，其方式可以捕捉含義和關係。"
"文字嵌入模型可以將詞彙、句子甚至整個文件轉換為向量，這些向量是數字列表，用於在複雜的數學空間中定位每個詞彙。"
"與依賴於預定義詞彙列表及其含義的基於規則或字典的方法不同，文字嵌入會根據詞彙在大量文字中的使用方式來捕捉詞彙之間的關係。"
"透過考慮上下文，這些當代嵌入模型可以產生更精確、更有意義的文字表示。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

A Primer on Word Embeddings: AI Techniques for Text Analysis in Social Work

by Brian E. Per... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.07156.pdf

深入探究

社工領域如何利用文字嵌入技術來分析社群媒體資料，以了解公众輿論和社會問題？

文字嵌入技術為社工領域分析社群媒體資料，了解公眾輿論和社會問題提供了強大的工具。具體而言，社工研究者可以利用文字嵌入技術：

議題監測與趨勢分析： 社工可以利用文字嵌入技術追蹤社群媒體上特定議題的討論，例如心理健康、家庭暴力、藥物濫用等。通過分析與這些議題相關的關鍵字詞彙的嵌入向量，可以識別出公眾輿論的變化趨勢、新興的關注焦點以及潛在的危機預警訊號。

社群情感分析： 文字嵌入技術可以幫助社工了解公眾對特定社會議題或政策的情感傾向。通過分析社群媒體貼文中與這些議題相關的詞彙的情感傾向，可以評估公眾對相關政策的支持度、滿意度以及潛在的社會矛盾。

弱勢群體需求評估： 社工可以利用文字嵌入技術分析弱勢群體在社群媒體上的發聲，例如貧困人口、少數族裔、身心障礙者等。通過分析這些群體在社群媒體上表達的需求和關注點，可以更有效地評估他們的需求，並設計更有針對性的服務和政策。

社群網絡分析： 文字嵌入技術可以結合社群網絡分析，識別出在特定社會議題上具有影響力的意見領袖、關鍵社群以及信息傳播路徑。這對於社工開展倡導活動、推廣社會服務以及促進社會變革具有重要意義。

然而，在利用文字嵌入技術分析社群媒體資料時，需要注意資料的代表性、隱私保護以及倫理問題。

如何確保在使用文字嵌入技術分析社工資料時，不會因為訓練資料的偏差而加劇現有的社會不平等？

在使用文字嵌入技術分析社工資料時，必須注意避免因訓練資料的偏差而加劇現有的社會不平等。以下是一些可行的策略：

審查訓練資料： 在訓練模型之前，仔細審查訓練資料的來源和組成，確保其具有代表性，並盡可能減少潛在的偏差。例如，如果訓練資料主要來自特定社會階層或族群，模型可能會在分析其他群體的資料時產生偏差。

開發領域特定模型： 與其使用基於廣泛網路資料訓練的通用模型，不如開發針對社工領域特定資料訓練的模型。這些資料可以包括社工案例記錄、學術文獻、政策文件等，以更好地捕捉社工領域的專業術語和概念，並減少偏差。

去偏差技術： 使用去偏差技術來調整嵌入向量，以減少訓練資料中存在的偏差。例如，可以使用对抗訓練（adversarial training）或公平性約束（fairness constraints）等技術來訓練模型，使其在處理不同群體的資料時更加公平。

人工審查與修正： 在使用模型分析資料時，不要完全依賴模型的結果，而應進行人工審查和修正。特別是在涉及到重要決策時，例如服務分配、風險評估等，更需要人工介入，以確保決策的公平性和準確性。

持續監測與評估： 持續監測模型的表現，並評估其是否存在偏差。如果發現模型存在偏差，應及時調整模型或採取其他措施來減輕偏差的影響。

總之，在使用文字嵌入技術分析社工資料時，必須將社會正義和公平性放在首位。通過採取適當的措施，可以減少訓練資料偏差的影響，並確保技術的應用能夠促進社會平等。

文字嵌入技術的發展如何促進社工領域與其他學科（如公共衛生、教育和心理學）之間的跨學科研究合作？

文字嵌入技術的發展為社工領域與其他學科（如公共衛生、教育和心理學）之間的跨學科研究合作創造了新的機會。以下是一些具體的例子：

跨學科資料整合與分析： 文字嵌入技術可以將來自不同學科的資料，例如社工案例記錄、公共衛生調查資料、教育評估資料和心理諮詢記錄，轉換為統一的向量表示。這使得研究者可以整合和分析這些資料，以探索複雜的社會問題，例如貧困對兒童發展的影響、社會環境因素與心理健康的關係等。

跨文化研究： 多語言文字嵌入技術可以將不同語言的文本轉換為統一的向量空間，這為跨文化研究提供了便利。例如，研究者可以利用多語言文字嵌入技術比較不同文化背景下人們對心理健康的理解、對社會服務的需求以及對政策的態度等。

跨領域知識遷移： 在一個領域（例如公共衛生）訓練的文字嵌入模型可以應用於另一個領域（例如社工）的資料分析。這可以幫助研究者利用其他領域的知識和經驗來解決社工領域的問題。例如，可以使用在公共衛生領域訓練的模型來分析社工案例記錄，以識別出與健康相關的風險因素。

促進跨學科合作與交流： 文字嵌入技術為不同學科的研究者提供了一種共同的語言和工具，促進了跨學科的合作與交流。例如，社工研究者可以與公共衛生學者合作，利用文字嵌入技術分析社群媒體資料，以了解公眾對健康政策的態度和行為。

總之，文字嵌入技術的發展為社工領域與其他學科的跨學科研究合作提供了新的思路和方法。通過跨學科的合作，可以更全面、深入地理解複雜的社會問題，並開發更有效的解決方案。