Вебинар CAQDAS 049 Интегрированный тематический анализ повествования

Интегрированный в повествование тематический анализ (NITA): инновационный подход к генерации тем без кодирования В качественном анализе данных (QDA) некоторое время доминировал подход с кодированием. Недавнее развитие генеративного искусственного интеллекта (GenAI) привело к возникновению дискуссии о том, может ли эта технология помочь исследователям качественных данных отказаться от парадигмы кодирования. Тем не менее, применение GenAI в QDA до настоящего времени в основном было сосредоточено на замене человеческого кодирования для повышения эффективности и результативности, в то время как внимание к содействию переходу к альтернативным методам остается ограниченным. В этой сессии мы представим процедуру интегрированного в повествование тематического анализа (NITA), которая позволяет исследователям качественных данных разрабатывать, обучать и направлять GenAI при проведении тематического анализа. Этот подход NITA рассматривается как подход к тематическому анализу, который ставит рефлексивность, интеллект и суждения исследователей в центр процесса анализа. Этот подход сочетает в себе рефлексивную, итеративную процедуру мониторинга, оценки и обучения (PERFECT) с разговорным методом взаимодействия с GenAI и его управления. Используя общедоступный набор данных интервью, предоставленный Lumivero, и пользовательскую библиотеку ChatGPT, мы применили этот подход в шесть этапов: планирование первоначальной процедуры PERFECT, подготовка, генерация потенциальных тем, построение индивидуальных нарративов, построение метанарратива и написание отчета. По сравнению с нашим предыдущим экспериментом на том же наборе данных с использованием подхода кодирования, мы обнаружили, что сгенерированные на этот раз темы обладают схожими качествами. Это демонстрирует преобразующий потенциал GenAI для переосмысления тематического анализа. Докладчики Киен Нгуен-Трунг, доктор философии, является руководителем GEDSI и научным сотрудником Water Sensitive Cities Australia, Университет Монаша, Австралия. Он является редактором The Qualitative Report и входит в редакционные советы Sociological Research Online и International Journal of Qualitative Methods. Как основатель Вьетнамского центра методологии социальных исследований и качественных методов, он продвигает методологические инновации и наращивание потенциала в Юго-Восточной Азии. Его интересы охватывают качественные методы, генеративный ИИ, адаптацию к изменению климата и уязвимость к стихийным бедствиям. Нгок Лан Нгуен, доктор философии, является преподавателем Национального экономического университета Вьетнама и имеет докторскую степень в области делового администрирования. Ее исследования сосредоточены на стратегическом менеджменте, предпринимательстве, инновациях и применении генеративного искусственного интеллекта в научных исследованиях. Она публиковала статьи в таких международных журналах, как Current Psychology, Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies и Corporate Governance.