علماء الاجتماع
علوم الحياة والفيزيائية والاجتماعيةالتعرّض للذكاء الاصطناعي
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08
مرتفع جدًا· نسبي
منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًاقيمة على مستوى المجموعة المهنية
المقياس والأساس والمصدر
أربع فئات نسبية (منخفض / متوسط / مرتفع / مرتفع جدًا)
831 مهنة تفصيلية في جدول توقعات التوظيف لدى BLS. وتُسند القيمة على مستوى رمز مصفوفة التوظيف الوطنية (NEM)، فالمهن التي تشترك في الرمز نفسه تأخذ النطاق نفسه
- مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: 2026-03
0.383
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.48
0.09نطاق القيم المعروضة هنا0.70قيمة على مستوى المجموعة المهنية
المقياس والأساس والمصدر
مؤشر التعرّض للذكاء الاصطناعي التوليدي، 0–1 كما نُشر
وحدة التصنيف ISCO-08 — تأخذ كل المهن ذات الرمز نفسه هذه القيمة
محسوب من قِبل هذا الموقع وليس منشورًا من منظمة العمل الدولية: من بين 1,012 مهنة يربطها هذا الموقع بمجموعة بيانات المنظمة، تبلغ نسبة التي تساوي هذه القيمة أو تتجاوزها 21%.
ما نوع القيمة التي ينشرها هذا المصدر
فئة BLS رتبة نسبية لا مستوى مطلق، وليست قياسًا مباشرًا: فهي تجمع الرتب المئينية للمهنة في عدة دراسات منشورة في أربع فئات. وهي ليست توقّعًا للتوظيف أو الأجور، ولا احتمالًا للتبني، ولا تفرّق بين الأتمتة والتعزيز.
Task-level exposure
عرض 4 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Analyze and interpret data to increase the understanding of human social behavior.19-3041 | 0.088339.0 |
Develop approaches to the solution of groups' problems, based on research findings in sociology and related disciplines.19-3041 | 0.054223.9 |
Develop problem intervention procedures, using techniques such as interviews, consultations, role playing, and participant observation of group interactions.19-3041 | 0.033114.6 |
Plan and conduct research to develop and test theories about societal issues such as crime, group relations, poverty, and aging.19-3041 | 0.025311.1 |
Collect data about the attitudes, values, and behaviors of people in groups, using observation, interviews, and review of documents.19-3041 | 0.01124.9 |
Develop, implement, and evaluate methods of data collection, such as questionnaires or interviews.19-3041 | 0.00612.7 |
Collaborate with research workers in other disciplines.19-3041 | 0.00602.6 |
Prepare publications and reports containing research findings.19-3041 | 0.00251.1 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Prepare publications and reports containing research findings.O*NET Task ID 5464 | 1.0 |
Collaborate with research workers in other disciplines.O*NET Task ID 5472 | 1.0 |
Analyze and interpret data to increase the understanding of human social behavior.O*NET Task ID 5465 | 0.5 |
Plan and conduct research to develop and test theories about societal issues such as crime, group relations, poverty, and aging.O*NET Task ID 5466 | 0.5 |
Collect data about the attitudes, values, and behaviors of people in groups, using observation, interviews, and review of documents.O*NET Task ID 5467 | 0.5 |
Develop, implement, and evaluate methods of data collection, such as questionnaires or interviews.O*NET Task ID 5468 | 0.5 |
Teach sociology.O*NET Task ID 5469 | 0.5 |
Direct work of statistical clerks, statisticians, and others who compile and evaluate research data.O*NET Task ID 5470 | 0.5 |
Consult with and advise individuals such as administrators, social workers, and legislators regarding social issues and policies, as well as the implications of research findings.O*NET Task ID 5471 | 0.5 |
Develop approaches to the solution of groups' problems, based on research findings in sociology and related disciplines.O*NET Task ID 5473 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page