AI-Image Generation in Research Interviews: Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on our experience developing a visual polyvocal narrative of the immigration system in Canada and Brazil, we explore the role of artificial intelligence (AI) image generation as a tool for supporting interview participants in articulating their experiences. We found that the AI image generation process supported participants’ ability to reflect and express their experiences. However, there were several challenges due to technological limitations and inherent biases embedded in the AI, which resulted in unsatisfactory images and repeated image generation attempts. We came to conceptualize the AI image generation tool as a third agent in the interview process, facilitating access to artistic expression yet introducing content into the conversation. We identified five primary roles played by the AI image generation tool in the interview process: Helper (supported the image generation process), Distractor (transferred attention from the topic of study to prompt engineering), Motivator (motivated participants to better articulate their vision), Influencer (introduced content in the conversation), and Facilitator (facilitated reflection and sensemaking). We discuss avenues for maximizing the benefits of AI image generation in interviewing and mitigating its challenges. We contribute to a growing body of research on reflective and arts-based interventions in interviewing by illustrating the role new technologies can play in advancing the potential of interview-based research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».