論文の概要: Human-AI Collaborative Inductive Thematic Analysis: AI Guided Analysis and Human Interpretive Authority

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11850v1
• Date: Sat, 17 Jan 2026 00:38:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.341655
• Title: Human-AI Collaborative Inductive Thematic Analysis: AI Guided Analysis and Human Interpretive Authority
• Title（参考訳）: 人間とAIの協調的帰納的テーマ分析:AIガイド分析と人間解釈機関
• Authors: Matthew Nyaaba, Min SungEun, Mary Abiswin Apam, Kwame Owoahene Acheampong, Emmanuel Dwamena, Xiaoming Zhai,
• Abstract要約: 本研究は,インダクティブ・セマティック・アナリティクスGPT(ITA-GPT)と研究者がどのように相互作用するかを検討する。 ITA-GPTは、帰納的テーマ分析をサポートするように設計されたAIツールである。 この研究は、実体的な発見よりも分析過程に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.750605871308538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing use of generative artificial intelligence (GenAI) in qualitative research raises important questions about analytic practice and interpretive authority. This study examines how researchers interact with an Inductive Thematic Analysis GPT (ITA-GPT), a purpose-built AI tool designed to support inductive thematic analysis through structured, semi-automated prompts aligned with reflexive thematic analysis and verbatim coding principles. Guided by a Human-Artificial Intelligence Collaborative Inductive Thematic Analysis (HACITA) framework, the study focuses on analytic process rather than substantive findings. Three experienced qualitative researchers conducted ITA-GPT assisted analyses of interview transcripts from education research in the Ghanaian teacher education context. The tool supported familiarization, verbatim in vivo coding, gerund-based descriptive coding, and theme development, while enforcing trace to text integrity, coverage checks, and auditability. Data sources included interaction logs, AI-generated tables, researcher revisions, deletions, insertions, comments, and reflexive memos. Findings show that ITA-GPT functioned as a procedural scaffold that structured analytic workflow and enhanced transparency. However, interpretive authority remained with human researchers, who exercised judgment through recurrent analytic actions including modification, deletion, rejection, insertion, and commenting. The study demonstrates how inductive thematic analysis is enacted through responsible human AI collaboration.
• Abstract（参考訳）: 質的研究における生成人工知能(GenAI)の利用の増加は、分析的実践と解釈的権威に関する重要な疑問を提起する。 本研究は、リフレクティブ・セマティック・アナリティクス(ITA-GPT)を用いて、リフレクティブ・セマティック・アナリティクス(reflexive Thematic Analysis)や動詞の符号化原理に則った半自動プロンプトを通じて、インダクティブ・セマティック・アナリティクスをサポートするように設計されたAIツールであるインダクティブ・セマティック・アナリティクス(ITA-GPT)とどのように相互作用するかを検討する。 人間-人工知能協調帰納的テーマ分析(HACITA)フレームワークによって導かれるこの研究は、実体的な発見よりも分析過程に焦点を当てている。 3人の経験的定性的な研究者がガーナの教師教育の文脈における教育研究からのインタビュー書き起こしの分析をITA-GPTで支援した。 このツールは、テキストの完全性、カバレッジチェック、監査性に追従しながら、慣れ親しみやすく、生体内コーディング、ガーンドベースの記述的コーディング、テーマ開発をサポートした。 データソースには、インタラクションログ、AI生成テーブル、研究者のリビジョン、削除、挿入、コメント、反射メモが含まれる。 ITA-GPTは解析ワークフローを構造化し透明性を高めた手続き的な足場として機能した。 しかし、解釈の権威は人間の研究者に残り、修正、削除、拒絶、挿入、コメントなどの反復的な分析行動を通じて判断を行使した。 この研究は、インダクティブ・セマンティック・アナリティクスが人間のAIによる責任あるコラボレーションによってどのように実現されるかを示す。

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