| تعداد نشریات | 8 |
| تعداد شمارهها | 310 |
| تعداد مقالات | 2,313 |
| تعداد مشاهده مقاله | 5,695,363 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 4,004,004 |
مصاحبهگران الگوریتمی و بازاندیشی در تولید دانش: بهسوی روششناسی انتقادی هوشمند در پژوهشهای کیفی مبتنیبر هوش مصنوعی | ||
| روش شناسی علوم انسانی | ||
| دوره 31، شماره 123، تیر 1404، صفحه 84-105 اصل مقاله (744.11 K) | ||
| نوع مقاله: علمی - پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.30471/mssh.2025.10961.2640 | ||
| نویسندگان | ||
| محمد عباس زاده1؛ سجاد پاشائی* 2 | ||
| 1استاد، گروه علوم اجتماعی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
| 2استادیار، گروه مدیریت ورزشی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
| چکیده | ||
| چکیده گسترده مقدمه و اهداف: تحولات پرشتاب فناوریهای هوش مصنوعی، بازاندیشی در روشهای تولید دانش را به ضرورتی انکارناپذیر بدل ساختهاند. در این راستا، حوزه هوش مصنوعی بهسرعت در حال پیشرفت و آماده است تا روشهای تحقیق ما را متحول کند. یکی از نمودهای بارز این تحول، ورود «مصاحبهگران الگوریتمی» به عرصه پژوهشهای کیفی است؛ ابزارهایی که با تکیه بر الگوریتمهای پردازش زبان طبیعی، تعاملات شبهانسانی با مشارکتکنندگان برقرار میکنند. مدلهای زبانی هوش مصنوعی بهدلیل توانایی فوقالعاده خود در نوشتن مقاله، طراحی آزمایشها، توسعه نظریه، رونویسی، ترجمه، تجزیه و تحلیل موضوعی، کدگذاری، خلاصه کردن مقالات، توصیه نشریات و هدایت محققان به مسیر درست، تکمیل جمله و پاراگراف، درک و تولید متنی که به نوشتار انسان شباهت دارد، شناخته میشوند و این ویژگی آنها را به منبعی ارزشمند برای پژوهشگران در حوزههای کیفی تبدیل کرده است. باوجوداین، ورود این ابزارها صرفاً یک پیشرفت تکنولوژیک نیست، بلکه ناظر بر بازتعریف روابط میان انسان، ماشین، قدرت و معرفت است. ازآنجاییکه تصور تحقیقات کیفی معاصر و تحلیل دادهها در علوم انسانی و اجتماعی دشوار است، روی آوردن به فناوریهای مدرن در تحلیل دادههای کیفی مبتنیبر کامپیوتر، چهارچوبهای تفسیر ما را شکل میدهد و دیدگاه و درک ما از مسائل پژوهشی را تغییر میدهد. هدف این مقاله، بازاندیشی انتقادی در نسبت میان هوش مصنوعی و تولید دانش در پژوهشهای کیفی است؛ با تمرکز ویژه بر مصاحبهگران الگوریتمی و ظرفیتهای آنها در برهم زدن یا بازتولید مناسبات معرفتی و اجتماعی. این مقاله میکوشد با تکیه بر نظریه قدرت -دانش فوکو و نظریه جامعه شبکهای کاستلز، الگویی روششناختی با عنوان «روششناسی انتقادی هوشمند» پیشنهاد کند که پژوهشگران را قادر کند نسبت به سوگیریها، محدودیتها و ظرفیتهای اخلاقی و سیاسی این ابزارها حساسیت نظری و عملی داشته باشند. روش: پژوهش حاضر به بررسی نقش مصاحبهگران الگوریتمی در بازتعریف روابط اجتماعی و ساختارهای قدرت در مطالعات کیفی میپردازد. این تحقیق در دو مرحله تطبیقی - اسنادی و انتقادی هوشمند اجرا شده است. در فاز اول، با ترکیب نظریههای فوکو و کاستلز، چهارچوب نظری برای تحلیل مصاحبههای هوش مصنوعی تدوین شد. نظریه فوکو به تحلیل تأثیرات قدرت ابزارهای الگوریتمی کمک و مدلهای زبانی بزرگ مانند ChatGPT منابع جدید قدرت را نمایان میکند. فاز دوم به توسعه رویکرد انتقادی هوشمند اختصاص دارد که به ادغام فناوریهای هوش مصنوعی و تحلیل انسانی میپردازد و به پژوهشگران کمک میکند تا به مسائل انسانی و اجتماعی عمیقتر بپردازند. این روششناسی نوین با استفاده از الگوریتمها به شفافیت و دقت تحلیلها میافزاید و زمان تحلیل را کاهش میدهد. همچنین، اعتبار دادهها با تفسیر تحلیلهای انسانی تقویت میشود و سوگیری ناشی از تحلیلهای انسانی کاهش مییابد. برای سنجش روایی مدل بومی «روششناسی انتقادی هوشمند»، بررسی همراستایی چهارچوب تحلیلی با نظریههای قدرت -دانش و جامعه شبکهای ضروری است. استفاده از ترکیب تحلیل انسانی و الگوریتمی، کدگذاری مشترک و بازبینی نتایج توسط مشارکتکنندگان نیز به اعتبار و پایایی پژوهش کمک میکند. درنهایت، این پژوهش براساس یک «روششناسی انتقادی هوشمند بومی» طراحی شد که به پژوهشگران اجازه میدهد تا از تجارب انسانی و قدرت پردازش الگوریتمی در عصر دیجیتال و تحلیل دقیقتر تعاملات اجتماعی بهطور همزمان بهرهبرداری کنند. این روششناسی بر اهمیت شفافیت الگوریتمی و سواد دادهمحور تأکید دارد و پژوهشگران را ترغیب میکند که در تعامل با ابزارهای هوش مصنوعی، بهعنوان تولیدکنندگان خلاق دانش عمل کنند. نتایج: یافتهها نشان میدهند که مدلهای زبانی بزرگ مانند ChatGPT، میتوانند بهشکل معناداری غنای پژوهشهای کیفی را در مراحلی مانند شناسایی الگوهای پنهان، طراحی سوال، رونویسی، ترجمه، کدگذاری، توسعه نظریه و تولید متن افزایش دهند. باوجوداین، این مدلها ابزارهایی خنثی نیستند؛ بلکه کنشگرانی معرفتی هستند که قادرند ساختار گفتمان و مسیر تفسیر را تحتتأثیر قرار دهند. همچنین قادرند الگوهای اجتماعی و فرهنگی را شناسایی و درک عمیقتری از ساختارهای قدرت ارائه دهند. یکی از نتایج کلیدی این پژوهش، توانایی مصاحبهگران الگوریتمی در تولید دادههای شفاف و مستند است که به پژوهشگران این امکان را میدهد تا روند تحلیل را بهراحتی پیگیری و نتایج را مستند کنند. این ویژگی میتواند به افزایش شفافیت و قابلیت اعتماد در پژوهشهای کیفی کمک کند و به پژوهشگران اجازه دهد تا با دقت بیشتری به تحلیل دادههای پیچیده بپردازند. افزونبراین، نتایج نشان میدهند که ترکیب تحلیل انسانی با الگوریتمی میتواند به کاهش سوگیریها و افزایش دقت در نتایج منجر شود. این ادغام، بهویژه در زمینههای اجتماعی و فرهنگی که تحلیلهای عاطفی و زمینهای اهمیت دارند، میتواند تحولی در درک و تفسیر دادهها ایجاد کند. در نهایت، این پژوهش بر ضرورت بازاندیشی در روشهای پژوهش و طراحی رویکردهای جدید در مواجهه با چالشهای اخلاقی و اجتماعی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی تأکید دارد. این نتایج میتوانند بهعنوان مبنایی برای توسعه سیاستهای پژوهشی و آموزشی در زمینه استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات کیفی عمل کنند و به بهبود کیفیت و اعتبار پژوهشهای اجتماعی کمک نمایند. بحث و نتیجهگیری: پیشرفتهای اخیر در فناوریهای هوش مصنوعی و دادهکاوی تأثیر عمیقی بر روشهای پژوهش کیفی و اجتماعی داشته است. این پژوهش به بررسی تأثیر مصاحبهگران الگوریتمی بر پژوهشهای کیفی، بهویژه در زمینههای روابط اجتماعی و ساختارهای قدرت و معرفت میپردازد. یافتهها نشان میدهند که مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT نهتنها بهعنوان ابزار تسهیلکننده، بلکه بهعنوان کنشگران معرفتی عمل میکنند که در تفسیر دادهها و تولید معنا نقش دارند. این تغییرات به تحول در ساختارهای اجتماعی و روابط انسانی نیز منجر شده است. نظریههای میشل فوکو و مانوئل کاستلز به درک بهتر تأثیرات هوش مصنوعی بر روابط اجتماعی کمک میکنند. فوکو بر نقش قدرت در تعاملات روزمره تأکید دارد و کاستلز اطلاعات را بهعنوان منابع جدید قدرت در نظر میگیرد. این پژوهش تأکید میکند که بهرهگیری آگاهانه و انتقادی از این ابزارها میتواند دقت و انسجام تحلیلهای کیفی را بهبود بخشد، بهویژه در مراحل پیچیدهای مانند رونویسی و تحلیل تماتیک. چهارچوب «روششناسی انتقادی هوشمند بومی» که پیشنهاد میشود، به پژوهشگران امکان میدهد تا از ترکیب تحلیل انسانی و قدرت پردازش الگوریتمی بهرهبرداری کنند و در تعامل با این ابزارها، به تولیدکنندگان خلاق دانش بدل شوند. درنهایت، این پژوهش بر ضرورت بازتعریف نقش پژوهشگر و طراحی ساختارهای جدید برای مستندسازی تعاملات انسان - ماشین تأکید میکند و بر اهمیت رویکردهای انتقادی و مسئولانه در استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات اجتماعی تأکید دارد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| مصاحبهگر مبتنیبر مدل زبانی؛ پژوهش کیفی؛ سوگیری الگوریتمی؛ کنشگری معرفتی؛ هوش مصنوعی و روششناسی؛ فوکو؛ کاستلز | ||
| مراجع | ||
|
Abram, M. D., Mancini, K. T., & Parker, R. D. (2020). Methods to integrate natural language processing into qualitative research. International Journal of Qualitative Methods, 19, 1609406920984608. https://doi.org/10.1177/1609406920984608 Alkaissi, H., & McFarlane, S. I. (2023). Artificial hallucinations in ChatGPT: implications in scientific writing. Cureus, 15(2). https://doi.org/ 10.7759/cureus.35179 Anis, S., & French, J. A. (2023). Efficient, explicatory, and equitable: Why qualitative researchers should embrace AI, but cautiously. Business & Society, 62(6), 1139-1144. https://doi.org/10.1177/00076503231163286 Bahn, S., & Weatherill, P. (2013). Qualitative social research: a risky business when it comes to collecting ‘sensitive’data. Qualitative research, 13(1), 19-35. https://doi.org/10.1177/1468794112439016 Bahrini, A., Khamoshifar, M., Abbasimehr, H., Riggs, R. J., Esmaeili, M., Majdabadkohne, R. M., & Pasehvar, M. (2023). ChatGPT: Applications, opportunities, and threats. Systems and Information Engineering Design Symposium (SIEDS). Baig, K., Altaf, A., & Azam, M. (2024). Impact of AI on Communication Relationship and Social Dynamics: A qualitative Approach. Bulletin of Business and Economics (BBE), 13(2), 282-289. https://doi.org/10.6101/02283/506 Baker, R. S., & Hawn, A. (2022). Algorithmic bias in education. International journal of artificial intelligence in education, 1-41. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00285-9 Bala, R. (2022). Challenges and ethical issues in data privacy: academic perspective. International Journal of Information Retrieval Research (IJIRR), 12(2), 1-7. https://doi.org/10.4018/IJIRR.299938 Belli, S., & Leon, M. (2024). Emotions, Attitudes, and Challenges in the Perception of Artificial Intelligence in Social Research. International Conference on Applied Informatics. Bijker, R., Merkouris, S. S., Dowling, N. A., & Rodda, S. N. (2024). ChatGPT for Automated qualitative research: content analysis. Journal of medical Internet research, 26, e59050. https://doi.org/10.2196/59050 Bircan, T. (2024). AI, big data, and quest for truth: the role of theoretical insight. Data & Policy, 6, e44. https://doi.org/10.1017/dap.2024.36 Bishop, L. (2023). A computer wrote this paper: What chatgpt means for education, research, and writing. Research, and Writing (January 26, 2023). https://doi.org/10.2139/ssrn.4338981 Boateng, O., & Boateng, B. (2025). Algorithmic bias in educational systems: Examining the impact of AI-driven decision making in modern education. International Journal with High Impact Factor for fast publication of Research and Review articles. 25(01), 2012-2017. https://doi.org/10.30574/wjarr.2025.25.1.0253 Bonnefon, J.-F., Shariff, A., & Rahwan, I. (2016). The social dilemma of autonomous vehicles. Science, 352(6293), 1573-1576. https://doi.org/10.1126/science.aaf2654 Bryda, G., & Costa, A. P. (2023). Qualitative research in digital era: innovations, methodologies and collaborations. Social Sciences, 12(10), 570. https://doi.org/10.3390/socsci12100570 Burnard, P. (1991). A method of analysing interview transcripts in qualitative research. Nurse education today, 11(6), 461-466. https://doi.org/10.1016/0260-6917(91)90009-Y Burton, S. L., Burrell, D. N., White, Y. W., Nobles, C., Dawson, M. E., Brown-Jackson, K. L., Muller, S. R., & Bessette, D. I. (2024). An In-Depth Qualitative Interview: The Impact of Artificial Intelligence (AI) on Privacy Challenges and Opportunities. Intersections Between Rights and Technology, 19-39. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-1127-1.ch002 Cano, C. A. G. (2024). Research, Ethics and Artificial Intelligence Challenges and Opportunities. The International Conference on Artificial Intelligence and Smart Environment. Castells, M. (2011). The rise of the network society. John wiley & sons. Castleberry, A., & Nolen, A. (2018). Thematic analysis of qualitative research data: Is it as easy as it sounds? Currents in pharmacy teaching and learning, 10(6), 807-815. https://doi.org/10.1016/j.cptl.2018.03.019 Cath, C., Wachter, S., Mittelstadt, B., Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). Artificial intelligence and the ‘good society’: the US, EU, and UK approach. Science and engineering ethics, 24, 505-528. https://doi.org/10.1007/S11948-017-9901-7 Chang, Y., Wang, X., Wang, J., Wu, Y., Yang, L., Zhu, K., Chen, H., Yi, X., Wang, C., & Wang, Y. (2024). A survey on evaluation of large language models. ACM transactions on intelligent systems and technology, 15(3), 1-45. https://doi.org/10.1145/3641289 Chitty, N., & Dias, S. (2018). Artificial intelligence, soft power and social transformation. Journal of Content, Community and Communication, 7, 1-14. Christou, P. A. (2023). The use of artificial intelligence (AI) in qualitative research for theory development. The Qualitative Report, 28(9). https://doi.org/10.46743/2160- 3715/2023.6536 Costa, A. P. (2023). Qualitative Research Methods: do digital tools open promising trends? Revista Lusófona de Educação, 59. Cui, T., & Li, S. (2020). System movement space and system mapping theory for reliability of IoT. Future generation computer systems, 107, 70-81. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.01.040 Dang, H., Goller, S., Lehmann, F., & Buschek, D. (2023). Choice over control: How users write with large language models using diegetic and non-diegetic prompting. Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. HBR’S 10 MUST, 67. De Paoli, S. (2024). Performing an inductive thematic analysis of semi-structured interviews with a large language model: An exploration and provocation on the limits of the approach. Social Science Computer Review, 42(4), 997-1019. https://doi.org/10.1177/ 08944393231220483 Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., Duan, Y., Dwivedi, R., Edwards, J., & Eirug, A. (2021). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International journal of information management, 57, 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002 Floridi, L. (2021). Artificial intelligence, deepfakes and a future of ectypes. Ethics, governance, and policies in artificial intelligence, 307-312. https://doi.org/10.1007/978-3-030-81907-1_17 Foucault, M. (1972). Interview-Questions on Geography. Power/knowledge: selected interviews and other writings. Foucault, M. (1975). 1979. Discipline and punish: The birth of the prison. In: New York: Random House. Gao, J., Shu, Z., & Yeo, S. Y. (2025). Using Large Language Model to Support Flexible and Structural Inductive Qualitative Analysis. arXiv preprint arXiv:2501.00775. https://doi.org/10. 1177/16094069241231168 Gordon, C., & Foucault, M. (1980). selected interviews and other writings 1972− 1977. In (pp. 288 ): New York: Pantheon Books. Goyanes, M., Lopezosa, C., & Jordá, B. (2024). Thematic analysis of interview data with ChatGPT: Designing and testing a reliable research protocol for qualitative research. Center for Open Science. https://osf. io/8mr2f/download. Grace, K., Salvatier, J., Dafoe, A., Zhang, B &,. Evans, O. (2018). When will AI exceed human performance? Evidence from AI experts. Journal of Artificial Intelligence Research, 62, 729-754. Günther, W., Thompson, M., Joshi, M. P., & Polykarpou, S. (2023). Algorithms as Co-Researchers: Exploring Meaning and Bias in Qualitative Research. In Cambridge Handbook of Qualitative Digital Research (pp. 211-228). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009106436.018 Hajkowicz, S., Sanderson, C., Karimi, S., Bratanova, A., & Naughtin, C. (2023). Artificial intelligence adoption in the physical sciences, natural sciences, life sciences, social sciences and the arts and humanities: A bibliometric analysis of research publications from 1960-2021. Technology in Society, 74, 102260. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102260 Haugaard, M. (2022). Foucault and power: A critique and retheorization. Critical Review, 34(3-4), 341-371. https://doi.org/10.1080/08913811.2022.2133803 Ho, J. Q., Hartanto, A., Koh, A., & Majeed, N. M. (2025). Gender biases within artificial intelligence and ChatGPT: evidence, sources of biases and solutions. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 100145. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2025.100145 Isangula, K. G. (2025). Navigating Barriers: Challenges and Strategies for Adopting Artificial Intelligence in Qualitative Research in Low-Income African Contexts. Tanzania Journal of Health Research, 25(3), 2048-2059. https://doi.org/10.4314/thrb.v26i3.14 Jalali, M. S., & Akhavan, A. (2024). Integrating AI language models in qualitative research: Replicating interview data analysis with ChatGPT. System Dynamics Review, 40(3), e1772. Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature machine intelligence, 1(9), 389-399. Kasperiuniene, J. (2021). The use of artificial intelligence in social research: Multidisciplinary challenges. Computer Supported Qualitative Research: New Trends in Qualitative Research (WCQR2021) 5. Kerry, C. F. (2020). Protecting privacy in an AI-driven world. Brookings Institution. Khanbhai, M., Anyadi, P., Symons, J., Flott, K., Darzi, A., & Mayer, E. (2021). Applying natural language processing and machine learning techniques to patient experience feedback: a systematic review. BMJ Health & Care Informatics, 28(1), e100262. https://doi.org/10.1136/bmjhci-2020-100262 Kooli, C. (2023). Chatbots in education and research: A critical examination of ethical implications and solutions. Sustainability, 15(7), 5614. https://doi.org/10.3390/su15075614 Lee, E. A. (2023). Deep neural networks, explanations, and rationality. International Conference on Bridging the Gap between AI and Reality. Leeson, W., Resnick, A., Alexander, D., & Rovers, J. (2019). Natural language processing (NLP) in qualitative public health research: a proof of concept study. International Journal of Qualitative Methods, 18, 1609406919887021. https://doi.org/10.1177/1609406919887021 Madanchian, M., & Taherdoost, H. (2025). The Impact of Artificial Intelligence on Research Efficiency. Results in Engineering, 104743. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.104743 Mardani, A. (2023). Research Misconduct in Medical Research [Ethics in research]. Encyclopedia of Islamic Medical Ethics, 1(1), 1-30. http://eime.tums.ac.ir/article-1-107-fa.html Marshall, D. T., & Naff, D. B. (2024). The ethics of using artificial intelligence in qualitative research. Journal of Empirical Research on Human Research Ethics, 19(3), 92-102. https://doi.org/10.1177/15562646241262659 McCradden, M. D., Baba, A., Saha, A., Ahmad, S., Boparai, K., Fadaiefard, P., & Cusimano, M. D. (2020). Ethical concerns around use of artificial intelligence in health care research from the perspective of patients with meningioma, caregivers and health care providers: a qualitative study. Canadian Medical Association Open Access Journal, 8(1), E90-E95. https://doi.org/10.9778/cmajo.20190151 Mehrjoo, P. (2020). The Study and Analysis of Michel Foucault’s Educational Thoughts Emphasizing on purpose, method and content [Analysis]. Rooyesh-e-Ravanshenasi Journal(RRJ), 9(2), 117-126. Mensah, G. B. (2023). Artificial intelligence and ethics: a comprehensive review of bias mitigation, transparency, and accountability in AI Systems. Preprint, November, 10(1). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.23381.19685/1 Mills, K. A. (2019). Big data for qualitative research. Taylor & Francis. Mittelstadt, B. D. (2019). AI ethics-too principled to fail? CoRR. Morgan, D. L. (2023). Exploring the use of artificial intelligence for qualitative data analysis: The case of ChatGPT. International Journal of Qualitative Methods, 22, 16094069231211248. https://doi.org/10.1177/16094069231211248 Nashwan, A. J., Abukhadijah, H &., Abukhadijah, H. J. (2023). Harnessing artificial intelligence for qualitative and mixed methods in nursing research. Cureus, 15(11). https://doi.org/10.7759/cureus.48570 Neuberger, C., Bartsch, A., Fröhlich, R., Hanitzsch, T., Reinemann, C., & Schindler, J. (2023). The digital transformation of knowledge order: A model for the analysis of the epistemic crisis. Annals of the International Communication Association, 47(2), 180-201. https://doi.org/10.1080/23808985.2023.2169950 Nii Laryeafio, M., & Ogbewe, O. C. (2023). Ethical consideration dilemma: systematic review of ethics in qualitative data collection through interviews. Journal of Ethics in Entrepreneurship and Technology, 3(2), 94-110. https://doi.org/10.1108/JEET-09-2022-0014 Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447-453. https://doi.org/10.1126/science.aax2342 Olyaee, S., Montazer, G. A., & Hosseini Moghaddam, M. (2024). Policy Recommendations for the Realization of Intelligent Higher Education in Iran Based on Global Trends. Journal of Science and Technology Policy, 17(2), 69-88. https://doi.org/10.22034/jstp.2024.11659.1784 Oprescu, A. M., Miró-Amarante, G., García-Díaz, L., Rey, V. E., Chimenea-Toscano, A., Martínez-Martínez, R., & Romero-Ternero, M. d. C. (2022). Towards a data collection methodology for Responsible Artificial Intelligence in health: A prospective and qualitative study in pregnancy. Information Fusion, 83, 53-78. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2022.03.011 Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI blog, 1(8), 9. Rädiker, S., & Kuckartz, U. (2020). Focused analysis of qualitative interviews with MAXQDA. MaxQDA Press. Shank, D. B., Graves, C., Gott, A., Gamez, P., & Rodriguez, S. (2019). Feeling our way to machine minds: People’s emotions when perceiving mind in artificial intelligence. Computers in Human Behavior, 98, 256-266. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.04.001 Siiman, L. A., Rannastu-Avalos, M., Pöysä-Tarhonen, J., Häkkinen, P., & Pedaste, M. (2023). Opportunities and challenges for AI-assisted qualitative data analysis: An example from collaborative problem-solving discourse data. International Conference on Innovative Technologies and Learning. Steelman, Z. R., Hammer, B. I., & Limayem, M. (2014). Data collection in the digital age. MIS quarterly, 38(2), 355-378. https://doi.org/101018-9780203622278/4324. Theelen, H., Vreuls, J., & Rutten, J. (2024). Doing Research with Help from ChatGPT: Promising Examples for Coding and Inter-Rater Reliability. International Journal of Technology in Education, 7(1), 1-18. https://doi.org/10.46328/ijte.537 Tian, G. Y. (2016). Current issues of cross-border personal data protection in the context of cloud computing and trans-pacific partnership agreement: Join or withdraw. Wis. Int’l LJ, 34, 367. Vetrivel, S., Sabareeshwari, V., & Sowmiya, K. (2025). Artificial Intelligence in Communications. In Convergence of Antenna Technologies, Electronics, and AI (pp. 209-238). IGI Global. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-3775-2.ch008 Wachinger, J., Bärnighausen, K., Schäfer, L. N., Scott, K., & McMahon, S. A. (2024). Prompts, pearls, imperfections: comparing ChatGPT and a human researcher in qualitative data analysis. Qualitative Health Research, 10497323241244669. https://doi.org/10.1177/10497323241244669 Wallach, W., & Allen, C. (2008). Moral machine: Teaching robots right from wrong. Oxford University Press. Wibawa, A. P., & Kurniawan, F. (2024). Advancements in natural language processing: Implications, challenges, and future directions. Telematics and Informatics Reports, 16, 100173. https://doi.org/10.1016/j.teler.2024.100173 Woods, M., Paulus, T., Atkins, D. P., & Macklin, R. (2016). Advancing qualitative research using qualitative data analysis software (QDAS)? Reviewing potential versus practice in published studies using ATLAS. ti and Nvivo., 2013-1994 Social Science Computer Review, 34(5), 597-617. https://doi.org/10.1177/0894439315596311 Xu, Y., Liu, X., Cao, X., Huang, C., Liu, E., Qian, S., Liu, X., Wu, Y., Dong, F., & Qiu, C.-W. (2021). Artificial intelligence: A powerful paradigm for scientific research. The Innovation, 2(4). https://doi.org/10.1016/j.xinn.2021.100179 Zadeh, P. (2023). Use of Natural Language Processing (NLP) to Support Assuring the Internal Validity of Qualitative Research. Canadian Society of Civil Engineering Annual Conference. Zhang, H., Wu, C., Xie, J., Lyu, Y., Cai, J., & Carroll, J. M. (2025). Harnessing the power of AI in qualitative research: Exploring, using and redesigning ChatGPT. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 4, 100144. https://doi.org10/1016j.chbah.2025.100144 Zhang, Y., Wu, M., Tian, G. Y., Zhang, G., & Lu, J. (2021). Ethics and privacy of artificial intelligence: Understandings from bibliometrics. Knowledge-Based Systems, 222, 106994. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.106994 Zuboff, S. (2023). The age of surveillance capitalism. In Social theory re-wired (pp. 203-213). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003320609-27 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 383 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 62 |
||