[論文レビュー] Generative AI Tools in Academic Research: Applications and Implications for Qualitative and Quantitative Research Methodologies

Mike Perkins, Jasper Roe|arXiv (Cornell University)|Aug 13, 2024

Big Data and Business Intelligence被引用数 8

ひとこと要約

本論文は生成型AIツールが質的・量的研究にどのように影響するかを調査し、責任ある利用のための適用例・利点・課題・倫理的考慮事項を強調しています。

ABSTRACT

This study examines the impact of Generative Artificial Intelligence (GenAI) on academic research, focusing on its application to qualitative and quantitative data analysis. As GenAI tools evolve rapidly, they offer new possibilities for enhancing research productivity and democratising complex analytical processes. However, their integration into academic practice raises significant questions regarding research integrity and security, authorship, and the changing nature of scholarly work. Through an examination of current capabilities and potential future applications, this study provides insights into how researchers may utilise GenAI tools responsibly and ethically. We present case studies that demonstrate the application of GenAI in various research methodologies, discuss the challenges of replicability and consistency in AI-assisted research, and consider the ethical implications of increased AI integration in academia. This study explores both qualitative and quantitative applications of GenAI, highlighting tools for transcription, coding, thematic analysis, visual analytics, and statistical analysis. By addressing these issues, we aim to contribute to the ongoing discourse on the role of AI in shaping the future of academic research and provide guidance for researchers exploring the rapidly evolving landscape of AI-assisted research tools and research.

研究の動機と目的

• GenAI が研究生産性を高め、複雑な分析の民主化に寄与する理解を促進する。
• 質的・量的手法全般にわたるGenAIツールの現在の能力を特定する。
• GenAI 使用時の再現性・一貫性・研究の完全性における課題を議論する。
• 学術界における責任ある GenAI 利用の倫理的含意とガバナンスの必要性を探る。

提案手法

• データ転写、コーディング、主題分析、視覚分析、統計分析など、現在の GenAI 能力のレビュー。
• さまざまな研究方法論における GenAI 応用を示す事例研究の分析。
• AI支援研究における再現性、一貫性、方法論的厳密性に関連する課題の検討。
• 学術研究における GenAI 使用に伴う倫理・セキュリティ・著者権の問題の評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生成型AIツールが質的データ分析（転記、コーディング、主題分析）および量的データ作業（視覚分析、統計）を支援する現在の能力は何ですか？
• RQ2 研究者は GenAI ツールをどう活用して生産性を向上させ、複雑な分析を民主化しつつ、研究の完全性と再現性を維持できるか？
• RQ3 学術研究へのAI統合が進む中で生じる倫理・セキュリティ・著者権の考慮事項は何ですか？
• RQ4 質的・量的手法における責任ある GenAI 利用のために必要な実践的ガイドラインとガバナンス構造は何ですか？

主な発見

• GenAI ツールは研究生産性の向上と複雑な分析プロセスの民主化に新たな可能性を提供します。
• GenAI の利用による研究の完全性・セキュリティ・著者権、および学術的労働の性質の変化に関する重要な問いが存在します。
• 事例研究は転記、コーディング、主題分析、視覚分析、統計分析にわたる GenAI の適用を示しています。
• 課題にはAI支援研究の再現性と一貫性が含まれます。
• 本論文は学術界における GenAI ツールの責任ある倫理的使用に関する洞察と指針を提供します。