W ostatnich latach twórcy i organizatorzy wydarzeń kulturalnych mieli dostęp do badań uczestników wydarzeń kulturalnych w regionie. Brakowało jednak szerszego spojrzenia na potrzeby i zachowania większości mieszkańców – również tych, którzy rzadko lub nigdy nie pojawiali się na wydarzeniach lub korzystali z kultury, nie wychodząc z domu. Teraz sytuacja się zmieniła.

Dzięki staraniom Górnośląsko-Zagłębiowskiej Metropolii i instytucji Katowice Miasto Ogrodów dysponujemy pokaźnym zbiorem danych z diagnozy sektora kultury na terenie gmin tworzących metropolię.

To unikatowe badanie na reprezentatywnej próbie sześciu tysięcy mieszkańców regionu – odpowiedzi na kilkadziesiąt pytań trafiły do tabeli z kilkuset kolumnami. Co więcej, wszystkie dane są powszechnie dostępne.

Jak sprawić, by dane zaczęły mówić?

Problem w tym, że surowe dane to jeszcze nie praktyczna wiedza. Jak sprawić, by każdy mógł z nich skorzystać? W Medialabie Katowice postanowiliśmy wykorzystać sztuczną inteligencję, a konkretnie duży model językowy (LLM). Stworzyliśmy narzędzie, które pozwala wysyłać zapytania do bazy danych w języku naturalnym.

Niezależnie od tego, czy tworzysz, organizujesz czy badasz kulturę, możesz zadać swoje pytania po polsku. Nasz model nie tylko znajdzie odpowiedź, ale też doradzi, jak najlepiej sformułować pytanie.

Przykłady zapytań

Oto kilka przykładów pytań dla osób testujących możliwości naszej aplikacji.

• Kto więcej wydaje na kulturę: fani koncertów czy wielbiciele spektakli teatralnych? Pokaż konkretne dane.
• Podsuń mi pięć pomysłów, jak zachęcić młodych ludzi do odwiedzania biblioteki miejskiej w Tarnowskich Górach.
• Jestem autorką filmu o tematyce górskiej. Wskaż trzy miejscowości, w których warto zorganizować promocję mojej produkcji. Chcę trafić do dojrzałej publiczności.
• Najpierw dopytaj mnie o charakter nowego festiwalu literackiego w Tychach i docelową grupę odbiorców, a następnie zaproponuj odpowiedni plan promocji.
• Porównaj profile użytkowników bibliotek w południowych i północnych dzielnicach Katowic (uwaga: tylko w Katowicach zgromadzono dane na poziomie dzielnic).
• Jakie dokładnie zadano pytania mieszkańcom i jakie są grupy wiekowe uczestników badania?

Trzy rodzaje odpowiedzi

Nasz agent radzi sobie z różnymi typami pytań:

• Analiza konkretnych danych: „Kto wydaje więcej na kulturę?”
• Praktyczne rekomendacje: „Jak dotrzeć do nowej publiczności?”
• Informacje o badaniu: „Ile osób z Katowic przebadano?”

To podejście odpowiada na rzeczywiste potrzeby użytkowników. Nie musisz wiedzieć, jakie dokładnie dane są w bazie – wystarczy, że masz konkretne pytanie lub problem do rozwiązania. Oczywiście narzędzie może zaproponować tylko rozwiązania oparte na dostępnych danych.

Ograniczenia i transparentność

Pamiętaj o ograniczeniach. Pomimo dużej próby, dla mniejszych gmin liczba odpowiedzi może być niewystarczająca do reprezentatywnych wniosków. Zapytanie o teatromanów seniorów z Pilchowic prawdopodobnie nie da wiarygodnych wyników.

Dlatego zawsze możesz sprawdzić, na czym opiera się odpowiedź. Zapytaj: „Jak to policzyłeś?” lub „Jak duża jest próba?”. Możesz też poprosić o szczegóły techniczne: „Pokaż zapytanie SQL” (SQL to język używany do wyciągania z bazy danych interesujących nas informacji).

.

Przykład konwersacji

Użytkownik: kto chętniej chodzi na koncerty, mieszkańcy Sosnowca czy Dąbrowy Górniczej?

Model: Z przedstawionych danych wynika, że mieszkańcy Sosnowca częściej uczestniczą w koncertach niż mieszkańcy Dąbrowy Górniczej. Dokładnie 41,68% mieszkańców Sosnowca uczestniczyło w koncertach przynajmniej raz w ciągu ostatnich 12 miesięcy, w porównaniu do 21,63% mieszkańców Dąbrowy Górniczej.

Użytkownik: Jak to policzyłeś?

Model: Aby obliczyć te wartości, wykorzystałem następujące zapytanie SQL:

SELECT miasto_powiat, ROUND(SUM(CASE WHEN czestotliwosc_koncert = ‚Przynajmniej raz w ciągu ostatnich 12 miesięcy’ THEN waga_proby ELSE 0 END) * 100.0 / SUM(waga_proby), 2) AS procent_koncerty
FROM participation_survey
WHERE miasto_powiat IN (‚Sosnowiec’, ‚Dąbrowa Górnicza’)
GROUP BY miasto_powiat;

To zapytanie:

1. Wybiera dane dla miast Sosnowiec i Dąbrowa Górnicza.
2. Oblicza procent mieszkańców w każdym z tych miast, którzy uczestniczyli w koncertach przynajmniej raz w ciągu ostatnich 12 miesięcy. Robi to poprzez sumowanie wag próby dla osób spełniających ten warunek i dzielenie przez sumę wag próby wszystkich mieszkańców danego miasta, a następnie mnoży przez 100, aby uzyskać procent.
3. Zaokrągla wynik do dwóch miejsc po przecinku.
4. Grupuje wyniki według miasta, aby pokazać osobne wartości dla Sosnowca i Dąbrowy Górniczej.

Uczenie się na błędach

Modele językowe nie są nieomylne. Dlatego nasze narzędzie nie jest czarną skrzynką – możesz sprawdzić każdy krok. Czasem model może mieć problem ze skomplikowanymi zapytaniami, ale to kwestia doświadczenia, a nie „inteligencji”.

Możesz nam pomóc w rozwoju narzędzia. Pod każdą odpowiedzią znajdziesz przyciski oceny (👍/👎) z możliwością komentarza. To pomaga nam identyfikować słabe punkty i ulepszać system.

Jeśli model ma problemy z twoim pytaniem, możesz mu podpowiedzieć. Znajdź przykładowe zapytanie SQL (choćby w ChatGPT) i wklej je do czatu jako wskazówkę. Traktuj narzędzie jak współpracownika, nie jak automat.

Co dalej?

W kolejnych postach opiszemy, jak powstało nasze rozwiązanie – proces uczenia agenta i wykorzystane źródła danych. Tymczasem zapraszamy do testów.

Aby skorzystać z narzędzia, wejdź na stronę i załóż konto – zweryfikujemy zgłoszenie najszybciej, jak to możliwe. Pytania? Napisz na karol.piekarski@medialabkatowice.eu – chętnie odpowiemy!