[论文解读] 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 8

一句话总结

本文综述生成性人工智能工具对定性和定量研究的影响，突出应用、收益、挑战以及负责任使用的伦理考量。

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.

研究动机与目标

• 激发对 GenAI 如何提升研究生产力并民主化复杂分析的理解。
• 识别 GenAI 工具在定性与定量方法中的当前能力。
• 讨论在使用 GenAI 时的可重复性、一致性和研究诚信方面的挑战。
• 探讨学术界负责任使用 GenAI 的伦理影响及治理需求。

提出的方法

• 回顾与数据转录、编码、主题分析、可视化分析和统计分析相关的当前 GenAI 能力。
• 分析展示 GenAI 在各种研究方法中的应用的案例研究。
• 讨论与 AI 辅助研究的可重复性、一致性和方法学严谨性相关的问题。
• 评估学术工作中使用 GenAI 所引发的伦理、安全和署名问题。

实验结果

研究问题

• RQ1 生成性 AI 工具在支持定性数据分析（转录、编码、主题分析）和定量数据任务（可视化分析、统计）方面的当前能力有哪些？
• RQ2 研究者如何利用 GenAI 工具在提升生产力、民主化复杂分析的同时，保持研究诚信和可重复性？
• RQ3 随着 AI 与学术研究日益整合，出现哪些伦理、安全和署名等考量？
• RQ4 在定性与定量方法学中，负责任使用 GenAI 需要哪些实际指南和治理结构？

主要发现

• GenAI 工具为提升研究生产力和民主化复杂分析流程提供了新可能。
• 关于研究诚信、安全、署名以及 GenAI 使用所带来学术工作本质改变的问题尤为突出。
• 案例研究展示了 GenAI 在转录、编码、主题分析、可视化分析和统计分析等方面的应用。
• 挑战包括 AI 辅助研究结果的可重复性与一致性。
• 本文就学术界负责任和合乎伦理地使用 GenAI 工具提供了见解与指引。