Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimizing Generative AI's Accuracy and Transparency in Inductive Thematic Analysis: A Human-AI Comparison

論文の概要: Optimizing Generative AI's Accuracy and Transparency in Inductive Thematic Analysis: A Human-AI Comparison

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16485v2
Date: Mon, 24 Mar 2025 01:57:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-25 14:29:15.423111
Title: Optimizing Generative AI's Accuracy and Transparency in Inductive Thematic Analysis: A Human-AI Comparison
Title（参考訳）: 帰納的テーマ分析における生成AIの精度と透明性の最適化:人間とAIの比較
Authors: Matthew Nyaaba, Min SungEun, Mary Abiswin Apam, Kwame Owoahene Acheampong, Emmanuel Dwamena,
Abstract要約: 本研究は,GenAIの帰納的テーマ分析の透明性と正確性を強調した。 GPT-4 Turbo APIを段階的にプロンプトベースのPythonスクリプトに統合して開発された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4766245315836212
License:
Abstract: This study highlights the transparency and accuracy of GenAI's inductive thematic analysis, particularly using GPT-4 Turbo API integrated within a stepwise prompt-based Python script. This approach ensured a traceable and systematic coding process, generating codes with supporting statements and page references, which enhanced validation and reproducibility. The results indicate that GenAI performs inductive coding in a manner closely resembling human coders, effectively categorizing themes at a level like the average human coder. However, in interpretation, GenAI extends beyond human coders by situating themes within a broader conceptual context, providing a more generalized and abstract perspective.
Abstract（参考訳）: 本稿ではGenAIの帰納的テーマ分析の透明性と正確性を強調し,特に段階的にプロンプトベースのPythonスクリプトに組み込まれたGPT-4 Turbo APIを使用する。このアプローチにより、トレース可能で体系的なコーディングプロセスが保証され、ステートメントとページ参照をサポートするコードを生成することで、検証と再現性が向上した。その結果、GenAIは人間のコーダによく似た方法でインダクティブコーディングを行い、平均的なヒューマンコーダのようなレベルでテーマを効果的に分類できることが示唆された。しかし、解釈において、GenAIはより広い概念的文脈内でテーマを定め、より一般化され抽象的な視点を提供することによって、人間のコーダを超えて拡張する。

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