論文の概要: From Assistance to Autonomy -- A Researcher Study on the Potential of AI Support for Qualitative Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19275v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 16:37:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:02:41.953225
• Title: From Assistance to Autonomy -- A Researcher Study on the Potential of AI Support for Qualitative Data Analysis
• Title（参考訳）: 支援から自律へ - 質的データ分析におけるAIサポートの可能性に関する研究-
• Authors: Elisabeth Kirsten, Annalina Buckmann, Leona Lassak, Nele Borgert, Abraham Mhaidli, Steffen Becker,
• Abstract要約: 大規模言語モデルのようなAIツールの出現は、質的データ分析(QDA)の新しい可能性をもたらした。 大規模言語モデルのようなAIツールの出現は、QDAの新たな可能性を導入し、機会と課題の両方を提供している。 QDAにAIの責任ある統合をナビゲートするために、QDAに経験した15人のHCI研究者と半構造化インタビューを行った。 参加者はQDAでAIサポートを受けていましたが、データプライバシの自律性とAI出力の品質に関する懸念を表明しました。 私たちは、最小限のAI関与から高いAI関与まで、具体的なシナリオを提供するフレームワークを開発しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2010811029011474
• License:
• Abstract: The advent of AI tools, such as Large Language Models, has introduced new possibilities for Qualitative Data Analysis (QDA), offering both opportunities and challenges. To help navigate the responsible integration of AI into QDA, we conducted semi-structured interviews with 15 HCI researchers experienced in QDA. While our participants were open to AI support in their QDA workflows, they expressed concerns about data privacy, autonomy, and the quality of AI outputs. In response, we developed a framework that spans from minimal to high AI involvement, providing tangible scenarios for integrating AI into HCI researchers' QDA practices while addressing their needs and concerns. Aligned with real-life QDA workflows, we identify potentials for AI tools in areas such as data pre-processing, researcher onboarding, or mediation. Our framework aims to provoke further discussion on the development of AI-supported QDA and to help establish community standards for their responsible use.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルのようなAIツールの出現は、質的データ分析(QDA)の新たな可能性を導入し、機会と課題の両方を提供している。 QDAにAIの責任ある統合をナビゲートするために、QDAに経験した15人のHCI研究者と半構造化インタビューを行った。 参加者はQDAワークフローでのAIサポートをオープンにしていましたが、データプライバシ、自律性、AI出力の品質に関する懸念を表明しました。 これに対し、我々は、最小限から高いAI関与の範囲にまたがるフレームワークを開発し、AIをHCI研究者のQDAプラクティスに統合し、ニーズと懸念に対処するための具体的なシナリオを提供しました。 実際のQDAワークフローと並行して、データ前処理や研究者のオンボード、仲介といった分野におけるAIツールの可能性を特定します。 我々のフレームワークは、AI支援型QDAの開発に関するさらなる議論を喚起し、責任ある利用のためのコミュニティ標準の確立を支援することを目的としている。

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