論文の概要: Neo-Grounded Theory: A Methodological Innovation Integrating High-Dimensional Vector Clustering and Multi-Agent Collaboration for Qualitative Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25244v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 16:26:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 14:44:59.914845
• Title: Neo-Grounded Theory: A Methodological Innovation Integrating High-Dimensional Vector Clustering and Multi-Agent Collaboration for Qualitative Research
• Title（参考訳）: Neo-Grounded Theory: 定性的研究のための高次元ベクトルクラスタリングとマルチエージェント協調を統合した方法論的革新
• Authors: Shuide Wen, Beier Ku, Teng Wang, Mingyang Zou, Yang Yang,
• Abstract要約: Neo Grounded Theory (NGT)は、定性的研究のスケール深さパラドックスを解決するために、ベクトルクラスタリングとマルチエージェントシステムを統合する。 NGTは168倍の速度向上(3時間対3週間)、優れた品質(0.904対0.883)、96%のコスト削減を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.848041907318412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: Neo Grounded Theory (NGT) integrates vector clustering with multi agent systems to resolve qualitative research's scale depth paradox, enabling analysis of massive datasets in hours while preserving interpretive rigor. Methods: We compared NGT against manual coding and ChatGPT-assisted analysis using 40,000 character Chinese interview transcripts. NGT employs 1536-dimensional embeddings, hierarchical clustering, and parallel agent-based coding. Two experiments tested pure automation versus human guided refinement. Findings: NGT achieved 168-fold speed improvement (3 hours vs 3 weeks), superior quality (0.904 vs 0.883), and 96% cost reduction. Human AI collaboration proved essential: automation alone produced abstract frameworks while human guidance yielded actionable dual pathway theories. The system discovered patterns invisible to manual coding, including identity bifurcation phenomena. Contributions: NGT demonstrates computational objectivity and human interpretation are complementary. Vector representations provide reproducible semantic measurement while preserving meaning's interpretive dimensions. Researchers shift from mechanical coding to theoretical guidance, with AI handling pattern recognition while humans provide creative insight. Implications: Cost reduction from \$50,000 to \$500 democratizes qualitative research, enabling communities to study themselves. Real-time analysis makes qualitative insights contemporaneous with events. The framework shows computational methods can strengthen rather than compromise qualitative research's humanistic commitments. Keywords: Grounded theory; Vector embeddings; Multi agent systems; Human AI collaboration; Computational qualitative analysis
• Abstract（参考訳）: 目的: ネオグラウンドド理論(NGT)は、ベクトルクラスタリングとマルチエージェントシステムを統合して、定性的研究のスケール深さパラドックスを解決し、解釈的厳密性を維持しながら数時間で大規模なデータセットの分析を可能にする。 方法: NGTを手動コーディングとChatGPTを用いた解析と比較した。 NGTは1536次元の埋め込み、階層クラスタリング、並列エージェントベースの符号化を採用している。 2つの実験では、純粋な自動化と人間の指導による洗練を比較検討した。 結果:NGTは168倍の速度向上(3時間対3週間)、優れた品質(0.904対0.883)、96%のコスト削減を達成した。 自動化だけで抽象的なフレームワークが作り出され、人間の指導によって実行可能な二重経路理論が生み出された。 このシステムは、識別分岐現象を含む手動のコーディングに見えないパターンを発見した。 貢献:NGTは計算客観性を示し、人間の解釈は相補的である。 ベクトル表現は、意味の解釈次元を保ちながら再現可能な意味測定を提供する。 研究者は機械的コーディングから理論的ガイダンスへとシフトし、AIがパターン認識を処理する一方で、人間が創造的な洞察を提供する。 含意:5万ドルから500ドルへのコスト削減は質的研究を民主化し、コミュニティが自分で研究できるようにしている。 リアルタイム分析は、質的な洞察を出来事と一致させる。 この枠組みは、定性的研究の人道主義的コミットメントを妥協するのではなく、計算手法が強化できることを示している。 キーワード:接地理論、ベクトル埋め込み、マルチエージェントシステム、ヒューマンAIコラボレーション、計算定性解析

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