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关于质性方法、数据分析以及正在重塑该领域的计算与 AI 技术的深度专家审阅指南。免费,面向各层次的研究者。
- AI 主持的访谈 — 对话式 AI 如何大规模开展访谈、它在哪些方面有帮助,以及如何设计 AI 访谈指南。
- 主题分析 — 分步讲解 Braun and Clarke 用于发现意义模式的六阶段框架。
- 焦点小组 — 焦点小组的规划、主持与分析——包括合成式和 AI 辅助形式。
- 定性研究入门 — 完整的基础知识:什么是定性研究、核心方法、如何分析数据,以及 AI 如何重塑这一领域。
- 定性数据分析 — 从转录到编码再到解释——完整的分析流程、主要方法、软件和 AI 辅助。
- 计算文本分析 — 主题建模、机器学习、NLP 以及 LLM 辅助方法,用于大规模分析定性文本。
- 生成式 AI 辅助的定性研究 — 生成式 AI 如何贯穿整个定性研究流程——访谈、转录、编码和分析——以及严谨性、伦理与最佳实践。
- 合成参与者与数字孪生 — 什么是 AI 生成的参与者和数字孪生面板、它们在研究中哪些方面有帮助,以及在哪些方面绝不能替代真实的人类数据。
- 大规模标注与演绎式编码 — 用多个 LLM 将编码手册应用于数千行数据,以及编码者间信度(Krippendorff α、Fleiss κ、Cohen κ)。
- 访谈语音分析 — 利用访谈音频中的情绪检测、韵律和迟疑分析,为定性研究结论增添声音维度。