研究者のためのLens Go: 視覚研究からのデータ抽出の自動化

社会学、人類学、デジタル人文科学、心理学の分野において、「視覚転換」は数十年にわたる主要なテーマとなっています。研究者たちは、画像—写真、アーカイブスキャン、ソーシャルメディアのスクリーンショット、フィールド観察—が、スプレッドシートや調査回答と同様に豊富で厳密なデータを含んでいることを理解しています。

しかし、視覚研究は歴史的に大きなボトルネックに直面してきました：分析です。

10,000枚の画像を収集するのは簡単です。それらを分析するのは物流の悪夢です。従来、これには大学院生のチームが各画像を手作業で「コーディング」する必要があり、オブジェクトにタグを付け、相互作用を説明し、コンテキストを記録していました。このプロセスは遅く、高コストであり、主観性や評価者間信頼性の問題に悩まされています。

Lens Go（https://lensgo.org/）は方法論的なブレークスルーを提供します。高度なVision Transformerを活用して画像から意味的データを自動的に抽出することで、Lens Goは研究者が視覚データセットをテキストデータセットと同じ速度と定量的厳密性で扱うことを可能にします。

データ抽出を自動化するために、研究方法論にLens Goを統合する方法を以下に示します。

手動コーディングの問題

視覚的内容分析を行ったことのある研究者なら誰でも、手動ワークフローの苦痛を知っています。

1. 時間： 詳細なメタデータで単一の画像をコーディングするには2〜5分かかります。5,000枚の画像のデータセットをコーディングするには数百時間の人件費がかかります。
2. 疲労： 人間のコーダーは「ドリフト」を経験します。コーダーが午前9時に画像を説明する方法は、午後4時に説明する方法とはしばしば異なります。
3. 主観性： 異なる2人の研究者が同じ抗議行動の写真を見て、各自の偏見に基づいて異なる方法でコーディングする可能性があります。一方は「市民の騒乱」と見なし、もう一方は「コミュニティ組織化」と見なします。

Lens Goは、高速、標準化、疲れないコーディングエンジンを提供することでこれらの問題を解決します。

非構造化ピクセルから構造化データへ

研究者にとってのLens Goの中核的価値は、非構造化データ（ピクセル）から構造化データ（テキスト）への変換にあります。

画像をLens Goの12層ニューラルネットワークに通すと、キャプションだけでなく、シーンの意味的解析が得られます。

• エンティティ認識： どのようなオブジェクトが存在しますか？
• 空間分析： それらはどのように配置されていますか？
• 行動検出： 被写体は何をしていますか？
• 文脈推論： 設定は何ですか（照明、天気、場所）？

方法論の例： 50の都市で「都市衰退」を研究しているとします。5,000枚の街頭写真があります。 それぞれを見る代わりに、Lens Goを通して処理します。AIが各画像に対して詳細な説明を生成します。その後、出力テキストにテキスト分析ソフトウェア（N-VivoやPythonのNLTKなど）を実行して、「割れたガラス」、「落書き」、「繁茂した植物」、「板張りの窓」などの用語の出現頻度を数えることができます。

これにより、視覚研究がテキストマイニング研究に効果的に変換され、視覚的傾向の大規模な定量分析が可能になります。

評価者間信頼性の解決

視覚研究を発表する際の最大の課題の1つは、評価者間信頼性（IRR）—異なるコーダーが合意する程度—を証明することです。

AIモデルは新しいパラダイムを導入します：完全な信頼性。 AIモデルはトレーニングデータに基づく固有のバイアスを持つ可能性がありますが（これはどの方法論セクションでも言及する必要のある制限です）、それは一貫してバイアスがかかっています。同じ画像をLens Goに10回入力すると、10回完全に同じ意味的解釈が得られます。

この一貫性により、研究者は安定したベースラインを確立することができます。Lens Goを使用してデータセットの大部分をコーディングし（第1段階コーディング）、人間の研究者を使用してニュアンスのためにより小さなランダムサンプルを監査する（第2段階コーディング）ことができます。このハイブリッドアプローチにより、統計的有意性に到達するのに必要な時間が大幅に短縮されます。

ユースケース1：デジタル人文科学とアーカイブ研究

歴史学者やアーキビストは、多くの場合、「ダークデータ」—スキャンされているが検索不可能な—デジタル化されたコンテンツの宝庫を持っています。19世紀の新聞イラストのスキャンは、コンピュータにとっては単なるTIFFファイルです。

Lens Goはこれらのアーカイブを解き放つことができます。歴史的なイラスト、絵画、写真を分析することで、このツールは豊富なメタデータの説明を生成することができます。

• 入力： ビクトリア朝の広告のスキャン。
• 出力： 「産業革命の象徴として、蒸気機関車の前に立つ、懐中時計を持った高帽子をかぶった紳士を描いた白黒リトグラフ。」

研究者はこのデータを照会して、数十年にわたる視覚文化における象徴（例えば「蒸気機関車」）の進化を追跡することができます。これは以前は大規模には不可能だったタスクです。

ユースケース2：社会学と公共空間分析

公共の相互作用を研究する社会学者は、多くの場合「体系的観察」に依存しています。

さまざまな地域で公共のベンチがどのように使用されているかを研究する例を考えてみましょう。 Lens Goの360°シーン分解機能により、何千枚ものベンチの写真を分析することができます。以下を特定することができます：

• 人口統計：（例：「高齢夫婦」、「十代のグループ」）。
• 活動：（例：「食べる」、「眠る」、「読む」）。
• 環境：（例：「ゴミに囲まれている」、「木々に覆われている」）。

この自動データ抽出により、社会学者はボードを持って公園に数か月間座っていることなく、公共空間の使用に関する比較データセットを構築することができます。

倫理的遵守：ゼロデータ保持

学術研究者にとって最も重要な機能はおそらくデータプライバシーと倫理です。

特に心理学、医学、民族誌などの分野で人々の画像を扱う場合、機関審査委員会（IRB）はデータ処理について非常に厳格です。参加者の写真をトレーニング用にデータを保持するクラウドサーバーにアップロードすることは、重大な倫理的違反です。

Lens Goはゼロデータ保持ポリシーで設計されています。

• プロセス： 画像は揮発性メモリで分析されます。
• 出力： テキストデータが抽出されます。
• 消去： 画像ファイルはサーバーから即座に永久に削除されます。

この「ステートレス」な処理モデルにより、Lens Goは厳格なデータ管理計画に準拠しています。参加者データが保存、共有、または第三者のAIモデルのトレーニングに使用されていないことを倫理委員会に保証できます。

ワークフローにLens Goを統合する方法

コンピュータ科学者である必要はなく、方法論にAIビジョンを追加できます。

1. データ収集： 視覚コーパス（写真、スキャン、スクリーンショット）を収集します。
2. バッチ処理： 小規模な研究の場合、lensgo.orgのドラッグアンドドロップインターフェイスを使用します。大規模なデータセット（数千枚の画像）の場合、技術チームはアップロード-ダウンロードループを自動化するために入力をスクリプト化できます。
3. データ構造化： テキスト出力を画像IDとともにスプレッドシート（CSV）にコピーします。
4. 分析： 新しいCSVを統計分析ツール（R、SPSS、Python）にインポートして、説明的テキスト内のパターン、クラスター、相関関係を見つけます。

結論：視覚データサイエンスの未来

「視覚」データと「テキスト」データの間の障壁は解消されつつあります。Lens Goなどのツールにより、画像はもはや静的なイラストではなく、掘り起こされるのを待っている構造化データポイントです。

ピクセルからの意味の抽出を自動化することで、貴重な研究時間が解放されます。データ入力担当者であることをやめ、データ分析者になります。より大きな質問をすることができ、より大規模なデータセットを処理でき、以前は目の前にあっても見えなかった洞察を明らかにできます。

今日からhttps://lensgo.org/で視覚データの分析を始めましょう