Hier ist der Beweis, dass Claude Code ein ganzes empirisches Politikwissenschafts-Papier schreiben kann. Um meine Behauptung zu validieren, dass KI-Agenten für die Politikwissenschaft "wie ein Güterzug" kommen, ließ ich Claude Code heute ein altes Papier von mir vollständig replizieren und erweitern, in dem der Effekt der universellen Briefwahl auf die Wahlbeteiligung und das Wahlergebnis geschätzt wurde... im Grunde in einem Rutsch. Nach sorgfältigem Prompting hat Claude Code: (1) Das Repository des alten Papiers heruntergeladen und die bisherigen Ergebnisse repliziert, indem unser alter Stata-Code in Python übersetzt wurde. (2) Das Web durchsucht, um aktualisierte offizielle Wahldaten und Volkszählungsdaten zu erhalten. (3) Neue Analysen durchgeführt, die die Ergebnisse bis 2024 erweitern. (4) Neue Tabellen und Abbildungen erstellt. (5) Eine Literaturübersicht durchgeführt. (6) Ein völlig neues Papier geschrieben. (7) Das Ganze in ein neues GitHub-Repository hochgeladen. Das Ganze hat etwa eine Stunde gedauert. Das ist ein verrückter Paradigmenwechsel, wie empirische Arbeit gemacht wird. Es validiert auch den Punkt, den mehrere Personen, darunter @BrendanNyhan, gestern gemacht haben – es wird besonders einfach sein, Beobachtungsforschung mit KI zu skalieren. Danke an @alexolegimas, @arthur_spirling und viele andere, die mir Feedback gegeben haben.