لقد زاد استخدام الأسئلة المفتوحة في الاستبيانات لجمع البيانات بشكل كبير عبر مجالات متنوعة، كما زاد تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل آراء المجيبين. في هذه الدراسة، أجرينا مراجعة نطاقية لـ 79 دراسة تحلل الإجابات المفتوحة المقدمة في الاستبيانات. وقد هيأنا مراجعتنا حول ستة معايير رئيسية: تطبيق التعلم الخاضع للإشراف، التعلم غير الخاضع للإشراف، اكتشاف القواعد الوصفية الخاضعة للإشراف (SDRD)، الأسئلة المفتوحة، معالجة اللغة الطبيعية، ومقارنة الآراء. هذه المقاربة سمحت لنا بتحديد أهم المهام والخوارزميات والتقنيات المستخدمة في ML و NLP، كاشفة عن مجالات الفرص والتحديات المستقبلية الرئيسية. اعتمدنا في مراجعتنا على الإطار المنهجي لأركسي وأومايلي وقمنا بتكييف إرشادات PRISMA للإبلاغ عن المراجعات المنهجية. تشير نتائجنا إلى أن معظم الدراسات التي تتناول الاستبيانات ذات الأسئلة المفتوحة نُشرت في 2020 و2022، مع التركيز بشكل رئيسي على مجالات البحث والصحة.
أجرى أولموس-فالليخو وآخرون (ثلثاء) دراسة حول هذا السؤال.