ここに、Claude Codeが実証的な政治学の論文を丸ごと書ける証拠があります。 AIエージェントが「貨物列車のように」政治学に迫っているという私の主張を裏付けるために、今日はクロード・コードに、郵便投票が投票率や選挙結果に与える影響を推定した古い論文を完全に再現・拡張してもらいました...基本的に一発で。 慎重な促しの後、クロードは次のように記しました: (1) 古い論文のリポジトリをダウンロードし、過去の結果を複製し、古いStataコードをPythonに翻訳しました (2) ウェブをクロールして最新の公式選挙データや国勢調査データを入手した (3) 2024年まで結果を拡張する新たな分析を実施しました (4) 新しい表と図の作成 (5) 文献レビューを実施 (6) まったく新しい論文を書いた (7) 全体を新しいGitHubリポジトリにプッシュした 全てで約1時間かかりました。 これは実証的研究の進め方における狂気じみたパラダイムシフトです。 また、昨日@BrendanNyhanを含む複数の人が指摘した点も裏付けられています---観察研究をAIでスケールさせるのは特に容易になるでしょう。 @alexolegimas、@arthur_spirling、そして多くの方々からフィードバックをいただき感謝します。.

後でいくつかの注意点を述べます: ――これはおそらく最も簡単なケースで、公開データを活用した単純な分析だけを拡張するものでした。 --Claudeは独自の有権者ファイルデータに依存した投票率やモードの推定値を更新できませんでした(原則としてClaudeはこのデータを要求・アクセスできますが、非常に複雑になるでしょう) ――クロードの最初のイベントデザインの試みは正しくなかった --Claudeに、Stataのreghdfeパッケージにできるだけ近づけるためにどのPythonパッケージを使うべきかの指示を出しました ――次に試すべきこと:より複雑な拡張で、より新しいデータ収集や新しい分析手法が必要になる

そしてこちらがリポジトリです: