論文の概要: Q-Sat AI: Machine Learning-Based Decision Support for Data Saturation in Qualitative Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01935v1
• Date: Sun, 02 Nov 2025 17:18:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.600346
• Title: Q-Sat AI: Machine Learning-Based Decision Support for Data Saturation in Qualitative Studies
• Title（参考訳）: Q-Sat AI: 質的研究におけるデータ飽和のための機械学習に基づく意思決定支援
• Authors: Hasan Tutar, Caner Erden, Ümit Şentürk,
• Abstract要約: 定性的研究におけるサンプルサイズの決定は、伝統的にデータ飽和の主観的かつ曖昧な原則に依存してきた。 本研究では、機械学習(ML)に基づく新しい体系モデルを導入し、このプロセスをより客観的にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The determination of sample size in qualitative research has traditionally relied on the subjective and often ambiguous principle of data saturation, which can lead to inconsistencies and threaten methodological rigor. This study introduces a new, systematic model based on machine learning (ML) to make this process more objective. Utilizing a dataset derived from five fundamental qualitative research approaches - namely, Case Study, Grounded Theory, Phenomenology, Narrative Research, and Ethnographic Research - we developed an ensemble learning model. Ten critical parameters, including research scope, information power, and researcher competence, were evaluated using an ordinal scale and used as input features. After thorough preprocessing and outlier removal, multiple ML algorithms were trained and compared. The K-Nearest Neighbors (KNN), Gradient Boosting (GB), Random Forest (RF), XGBoost, and Decision Tree (DT) algorithms showed the highest explanatory power (Test R2 ~ 0.85), effectively modeling the complex, non-linear relationships involved in qualitative sampling decisions. Feature importance analysis confirmed the vital roles of research design type and information power, providing quantitative validation of key theoretical assumptions in qualitative methodology. The study concludes by proposing a conceptual framework for a web-based computational application designed to serve as a decision support system for qualitative researchers, journal reviewers, and thesis advisors. This model represents a significant step toward standardizing sample size justification, enhancing transparency, and strengthening the epistemological foundation of qualitative inquiry through evidence-based, systematic decision-making.
• Abstract（参考訳）: 定性的研究におけるサンプルサイズの決定は、伝統的にデータ飽和の主観的かつ曖昧な原則に依存しており、不整合を招き、方法論的な厳密さを脅かす可能性がある。 本研究では、機械学習(ML)に基づく新しい体系モデルを導入し、このプロセスをより客観的にする。 ケーススタディ, グラウンドド理論, 現象学, ナラティブリサーチ, エスノグラフィー研究の5つの基本的な質的研究手法から得られたデータセットを用いて, アンサンブル学習モデルを開発した。 研究範囲, 情報力, 研究者の能力など10つの重要なパラメータを, 順序尺度を用いて評価し, 入力特徴として用いた。 徹底的な前処理と外乱除去を経て、複数のMLアルゴリズムが訓練され、比較された。 K-Nearest Neighbors (KNN)、Gradient Boosting (GB)、Random Forest (RF)、XGBoost、Decision Tree (DT)アルゴリズムは最も高い説明力(Test R2 ~ 0.85)を示し、質的サンプリング決定に関わる複雑な非線形関係を効果的にモデル化した。 特徴重要度分析は研究設計のタイプと情報パワーの重要な役割を確認し、質的手法における重要な理論的仮定の定量的検証を提供した。 この研究は、質的な研究者、ジャーナルレビュアー、論文アドバイザの意思決定支援システムとして機能するように設計されたWebベースの計算アプリケーションの概念的フレームワークを提案することで締めくくられる。 このモデルは、サンプルサイズの正当性を標準化し、透明性を高め、証拠に基づく体系的な意思決定を通じて質的調査の認識論的基盤を強化するための重要なステップである。

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