論文の概要: Qualitative Research in an Era of AI: A Pragmatic Approach to Data Analysis, Workflow, and Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12503v3
- Date: Mon, 10 Nov 2025 17:57:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-11 19:11:14.314791
- Title: Qualitative Research in an Era of AI: A Pragmatic Approach to Data Analysis, Workflow, and Computation
- Title（参考訳）: AI時代の質的研究: データ分析、ワークフロー、計算への実践的アプローチ
- Authors: Corey M. Abramson, Zhuofan Li, Tara Prendergast, Daniel Dohan,
- Abstract要約: 我々は、知識、目的、倫理的コミットメントによって展開された場合、新しい技術は長年にわたる方法論上の課題に対処する可能性があると論じる。
我々は、慎重に、透過的に使用すると、現代の計算ツールは、置き換わるよりも、有意義に拡張できると結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Computational developments--particularly artificial intelligence--are reshaping social scientific research and raise new questions for in-depth methods such as ethnography and qualitative interviewing. Building on classic debates about computers in qualitative data analysis (QDA), we revisit possibilities and dangers in an era of automation, Large Language Model (LLM) chatbots, and 'big data.' We introduce a typology of contemporary approaches to using computers in qualitative research: streamlining workflows, scaling up projects, hybrid analytical methods, the sociology of computation, and technological rejection. Drawing from scaled team ethnographies and solo research integrating computational social science (CSS), we describe methodological choices across study lifecycles, from literature reviews through data collection, coding, text retrieval, and representation. We argue that new technologies hold potential to address longstanding methodological challenges when deployed with knowledge, purpose, and ethical commitment. Yet a pragmatic approach--moving beyond technological optimism and dismissal--is essential given rapidly changing tools that are both generative and dangerous. Computation now saturates research infrastructure, from algorithmic literature searches to scholarly metrics, making computational literacy a core methodological competence in and beyond sociology. We conclude that when used carefully and transparently, contemporary computational tools can meaningfully expand--rather than displace--the irreducible insights of qualitative research.
- Abstract（参考訳）: 計算の発達、特に人工知能は、社会科学研究を再構築し、エスノグラフィーや質的な面接のような深層的な手法に対する新しい疑問を提起している。
定性データ分析(QDA)におけるコンピュータに関する古典的な議論に基づいて、自動化の時代における可能性と危険性を再考する。
定性的な研究におけるコンピュータ利用の現代的アプローチのタイプは、ワークフローの合理化、プロジェクトのスケールアップ、ハイブリッド分析手法、計算の社会学、技術的拒絶である。
大規模チームエスノグラフィーと計算社会科学(CSS)の統合によるソロ研究から,文献レビューからデータ収集,コーディング,テキスト検索,表現に至るまで,研究ライフサイクルの方法論的選択を記述した。
我々は、知識、目的、倫理的コミットメントによって展開された場合、新しい技術は長年にわたる方法論上の課題に対処する可能性があると論じる。
しかし、技術的楽観主義や解雇を超えた実践的なアプローチは、生成的かつ危険なツールを急速に変化させることが不可欠である。
計算は、アルゴリズムによる文献検索から学術的なメトリクスまで、研究基盤を飽和させ、計算リテラシーを社会学およびそれ以上の方法論的能力にする。
我々は、慎重に、透過的に使用すると、現代の計算ツールは、置き換わるよりも、有意義に拡張できると結論付けている。
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