Generative Artificial Intelligence in Qualitative Data Analysis: Analyzing—Or Just Chatting?
Notice bibliographique
Résumé
Researchers, engineers, and entrepreneurs are enthusiastically exploring and promoting ways to apply generative artificial intelligence (GenAI) tools to qualitative data analysis. From promises of automated coding and thematic analysis to functioning as a virtual research assistant that supports researchers in diverse interpretive and analytical tasks, the potential applications of GenAI in qualitative research appear vast. In this paper, we take a step back and ask what sort of technological artifact is GenAI and evaluate whether it is appropriate for qualitative data analysis. We provide an accessible, technologically informed analysis of GenAI, specifically large language models (LLMs), and put to the test the claimed transformative potential of using GenAI in qualitative data analysis. Our evaluation illustrates significant shortcomings that, if the technology is adopted uncritically by management researchers, will introduce unacceptable epistemic risks. We explore these epistemic risks and emphasize that the essence of qualitative data analysis lies in the interpretation of meaning, an inherently human capability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,265 | 0,367 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,040 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».