Lợi nhuận:
- Khả năng xác minh bản ghi bằng cách nghe bản ghi âm và sử dụng trí tuệ nhân tạo để đề xuất mã và chủ đề
- Giữ đúng giọng nói của người tham gia bằng cách kết nối từng mã và trích dẫn với câu thực tế trong văn bản, tốt nhất là bằng số dòng
- Khả năng phân biệt mã với chủ đề và tránh những nhận xét hời hợt cũng như hỗ trợ độ sâu của dữ liệu bằng các trích dẫn.
Nghiên cứu định tính không phải về những con số; Đó là một cách tiếp cận liên quan đến ý nghĩa, kinh nghiệm và bối cảnh. Nó cố gắng hiểu sâu hơn cách mọi người diễn giải một sự kiện, họ mô tả nó bằng những từ gì và tại sao họ quan tâm đến nó. Công cụ phổ biến nhất là phỏng vấn sâu - một cuộc trò chuyện dài với một người dựa trên những câu hỏi được xác định trước nhưng linh hoạt. Sau cuộc phỏng vấn sẽ có ba nhiệm vụ: phiên âm (phiên âm nguyên văn bản ghi âm), mã hóa (gắn nhãn các đoạn có ý nghĩa trong văn bản) và phân tích chủ đề (trích xuất các mẫu lớn hơn, lặp lại - chủ đề - từ mã). Trong phần này, bạn sẽ học cách sử dụng AI trong ba công việc này; nhưng bạn sẽ học cách duy trì tiếng nói của người tham gia và trách nhiệm giải trình.
AI là một công cụ hỗ trợ thực sự mạnh mẽ trong phân tích định tính, bởi vì hầu hết công việc là xử lý văn bản và AI xử lý văn bản rất nhanh. Nhưng đó chính xác là lý do tại sao rủi ro lớn nhất nằm ở đây: gán điều gì đó cho người tham gia mà họ chưa nói. AI có thể “sửa” một câu trích dẫn, “diễn giải” một tình cảm hoặc “tạo nên” một chủ đề không có trong văn bản. Trọng tâm của nghiên cứu định tính là sự trung thực với lời nói của người tham gia. Vì vậy, quy tắc vàng: AI đề xuất mã và chủ đề, nhưng mỗi đề xuất phải được liên kết với tuyên bố thực tế trong văn bản - tốt nhất là bằng số dòng - và bạn phải xác nhận nó.
Từng bước: từ đăng ký đến chủ đề
1. Xác minh bảng điểm. Công cụ phiên âm tự động tuy nhanh nhưng lại mắc lỗi: có thể viết sai chính tả tên, thuật ngữ kỹ thuật, cách diễn đạt phương ngữ. Điều cần thiết là phải nghe đoạn ghi âm và sửa lại bản ghi âm; AI có thể chỉnh sửa định dạng nhưng không thể nghe được âm thanh.
2. Thực hiện mã hóa mở. Đọc từng dòng văn bản và đặt nhãn (mã) cho mỗi phần có ý nghĩa. AI có thể tạo ra các đề xuất mã từ một vài bản ghi đầu tiên; Điều này đưa ra một danh sách bắt đầu.
3. Căn chỉnh danh sách mã với lý thuyết. Kết hợp, tách, đổi tên các mã do AI gợi ý theo câu hỏi và khuôn khổ nghiên cứu của riêng bạn. Đây là sự phán xét của con người.
4. Viết mã một cách nhất quán. Ý nghĩa tương tự phải được dán nhãn bằng cùng một mã ở mọi nơi. AI giúp đánh dấu các bản ghi còn lại phù hợp với bộ mã đã được bạn phê duyệt.
5. Trích xuất chủ đề. Nhóm mã và đặt tên cho các mẫu (chủ đề) lớn hơn. AI gợi ý chủ đề phác thảo; Bạn có quyền quyết định cái nào thực sự phản ánh dữ liệu của bạn. Hỗ trợ từng chủ đề với các trích dẫn trực tiếp.
Mẹo: Làm rõ sự khác biệt giữa “mã” và “chủ đề” trong phân tích định tính: mật mã là một thẻ ý nghĩa nhỏ trong văn bản (“lo lắng về tình trạng mất an toàn trong công việc”); Chủ đề là mô hình lớn tập hợp nhiều mã (“sự không chắc chắn về tương lai”). AI có thể nhầm lẫn cả hai; Bạn duy trì sự khác biệt.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Báo giá bịa đặt bị phát hiện. Một nhà nghiên cứu đã yêu cầu AI đưa ra những câu trích dẫn hỗ trợ một chủ đề. AI trình bày một câu trôi chảy nhưng không xuất hiện trong bản ghi như “người tham gia nói”. Khi nhà nghiên cứu yêu cầu số dòng, YZ không thể trích dẫn nguồn; Câu trích dẫn đã bịa đặt. Nó đã trở thành một quy tắc: không có đề xuất nào không có dấu ngoặc kép hoặc số dòng được chấp nhận.
Trường hợp 2 - Tính nhất quán trong mã hóa tăng lên. Trong một nghiên cứu về 30 bản ghi, hai nhà nghiên cứu đã sử dụng các mã khác nhau. Họ nhờ AI soạn thảo một sổ mã chung - tên, mô tả và ví dụ của từng mã; Tính nhất quán giữa các lập trình viên tăng lên đáng kể và ý nghĩa của từng mã đã được ghi lại.
Trường hợp 3 - Chủ đề hời hợt được đào sâu hơn. Ở vòng đầu tiên, AI gợi ý một chủ đề hời hợt như “người tham gia vui/không vui”. Khi nhà nghiên cứu nói "điều này quá nông cạn, cho thấy sự căng thẳng trong dữ liệu", AI quay lại các trích dẫn và phác thảo một mô hình phong phú hơn, chẳng hạn như "sự căng thẳng giữa việc tìm kiếm sự an toàn và khao khát tự do", dựa trên văn bản; Nhà nghiên cứu đã xác nhận điều này bằng dấu ngoặc kép.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Khuyến nghị mã hóa mở:
Mã hóa bản ghi cuộc phỏng vấn sau đây theo từng dòng. Đề xuất một thẻ mã ngắn cho mỗi đoạn văn có ý nghĩa và đặt số dòng và trích dẫn trực tiếp bên cạnh nó. Không thêm bất cứ điều gì không có trong văn bản. Đừng bình luận; chỉ cần gắn thẻ cụm từ trong văn bản. Bản ghi: [tại đây]
2) Sách định nghĩa mã (codebook):
Tạo sách định nghĩa mã từ danh sách mã sau: cho mỗi mã (1) tên, (2) mô tả một câu, (3) đoạn trích từ văn bản (có số dòng), (4) ghi chú "nằm ngoài phạm vi của mã này." Gắn cờ các mã mơ hồ. Mã: [tại đây]
3) Suy luận chủ đề (dựa trên trích dẫn):
Kèm theo là danh sách mã tôi đã phê duyệt. Đề xuất 3-5 bản phác thảo chủ đề bằng cách nhóm các mã này. Đối với mỗi chủ đề: hiển thị mã nào chứa mã đó và ít nhất 2 dấu ngoặc kép trực tiếp (có số dòng) hỗ trợ chủ đề đó. Đừng đề xuất một chủ đề mà không có trích dẫn. Chủ đề: [tại đây] Mã: [tại đây]
4) Kiểm soát lòng trung thành:
Dưới đây là bản tóm tắt về chủ đề và các trích dẫn làm cơ sở cho chủ đề đó. Kiểm tra từng câu: nhận xét này có thực sự đúng như câu trích dẫn nói hay là một suy luận bổ sung? Đánh dấu từng câu không được văn bản hỗ trợ. Phóng đại hoặc bóp méo giọng nói của người tham gia. Tóm tắt: [tại đây]
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Đọc những cuộc phỏng vấn này và đưa ra những chủ đề chính cũng như những câu trích dẫn hay cho tôi.
AI có thể tạo ra các trích dẫn trôi chảy nhưng bịa đặt và các chủ đề hời hợt mà dữ liệu không mang theo. Giọng nói của người tham gia bị mất, phần ghi công trở nên không đáng tin cậy.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Phân tích bảng điểm bên dưới, CHỈ tuân theo văn bản. Đối với mỗi đề xuất chủ đề: (1) các mã tạo thành chủ đề, (2) trích dẫn trực tiếp + số dòng hỗ trợ mỗi mã. Không quy bất kỳ biểu thức nào không được đề cập trong văn bản cho người tham gia; Nơi nào bạn không chắc chắn, hãy viết "nó không rõ ràng trong văn bản". Bản ghi: [tại đây]
Sự khác biệt: cách tiếp cận thứ hai gán mỗi nhận xét cho từ thực tế của người tham gia, khiến cho việc bịa đặt là không thể.
Các giai đoạn phân tích định tính
Sân khấu
Đóng góp của AI
quyết định của đàn ông
phiên âm
Chỉnh sửa định dạng
Nghe và xác minh âm thanh
mã hóa mở
Gợi ý mã (có trích dẫn)
Lựa chọn lý thuyết
sách mật mã
dự thảo định nghĩa
Đặt giới hạn mã
Mã hóa nhất quán
Đặt ứng dụng
Kiểm tra tính nhất quán
Phân tích chủ đề
phác họa mẫu
Bình luận và đặt tên
Báo cáo
Chỉnh sửa trích dẫn
Lòng trung thành và ý nghĩa
Những lỗi thường gặp
- Chấp nhận báo giá mà không có số dòng. Cánh cửa dẫn đến câu trích dẫn bịa đặt sẽ mở ra từ đây.
- Tin tưởng mà không cần nghe bản ghi âm. Bản ghi tự động bị nhầm lẫn về tên và thuật ngữ.
- Trộn mã với chủ đề. Nhãn nhỏ và hoa văn lớn là hai thứ khác nhau.
- Hãy hài lòng với chủ đề hời hợt. Sức mạnh của chất lượng là chiều sâu; Tìm kiếm điện áp trong dữ liệu.
- “Làm đẹp” giọng nói của người tham gia. Thay đổi ý nghĩa trong khi sắp xếp hợp lý văn bản sẽ phá vỡ tính trung thực.
Tóm lại
AI trong phân tích phỏng vấn định tính; Nó tiết kiệm rất nhiều thời gian trong các công việc như chỉnh sửa bản ghi, gợi ý mã, tạo sách định nghĩa mã và soạn thảo chủ đề. Nhưng trọng tâm của nghiên cứu định tính là sự trung thực với lời nói của người tham gia. Mỗi mã và chủ đề phải được liên kết với một tuyên bố thực tế trong văn bản—tốt nhất là theo số dòng; Không được đưa trích dẫn nào vào báo cáo mà không được xác minh và không được đưa bình luận nào vào báo cáo mà không được xác nhận. AI đưa ra gợi ý; Trách nhiệm về ý nghĩa, chiều sâu và tính trung thực là của bạn.
Nhiệm vụ ứng dụng
Ghi âm cuộc phỏng vấn ngắn (10-15 phút bạn có thể tự ghi) và chép lại bằng công cụ tự động. Nghe đoạn ghi âm và sửa lại bản ghi. Với mẫu "đề xuất mã hóa mở", lấy mã được đánh số dòng từ AI, sắp xếp chúng vào khung của riêng bạn và tạo sổ mã. Sau đó, bằng cách "trích xuất chủ đề", soạn thảo 3 chủ đề và xác nhận mỗi chủ đề bằng dấu ngoặc kép thực. Với tính năng "kiểm tra độ trung thực" sẽ loại bỏ bất kỳ câu nào mà văn bản không hỗ trợ.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã xác minh bản ghi âm bằng cách nghe đoạn ghi âm.
- [ ] Tôi đã liên kết từng mã với số dòng và trích dẫn.
- [ ] Tôi đã ghi lại tính nhất quán với sách định nghĩa mã.
- [ ] Tôi hỗ trợ mỗi chủ đề bằng ít nhất hai trích dẫn trực tiếp.
- [ ] Tôi đã xác nhận từng câu được cho là của người tham gia bằng văn bản.