Automatisierung der Grounded-Theory-Entwicklung in der qualitativen Forschung mit Hilfe von Large Language Models

Core Concepts

AcademiaOS ist ein erster Versuch, die Entwicklung der Grounded Theory in der qualitativen Forschung mit Hilfe von Large Language Models zu automatisieren. Durch den Einsatz von Sprachverständnis, Generierung und Reasoning-Fähigkeiten großer Sprachmodelle codiert AcademiaOS kuratierte qualitative Rohdaten wie Interviewtranskripte und entwickelt Themen und Dimensionen, um ein Grounded-Theoriemodell weiterzuentwickeln und neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Abstract

AcademiaOS ist eine Plattform, die darauf abzielt, Teile des qualitativen Forschungsprozesses der Grounded-Theory-Entwicklung zu automatisieren oder zu unterstützen. Die Plattform führt den Nutzer durch einen vordefinierten Prozess, wobei die meisten Datenanalyse- und Theorieentwicklungsteile automatisiert sind, während der Nutzer die Kontrolle und Aufsicht behält.
Der Prozess beginnt mit der Datenkuration, bei der Nutzer ihre Quellendokumente hochladen oder über eine Suchfunktion relevante akademische Literatur finden können. Anschließend durchläuft das System einen dreistufigen Kodierungsprozess, der auf der Gioia-Methode basiert: Zunächst werden aus den Rohdokumenten initiale Codes erstellt, dann werden diese zu Themen zweiter Ordnung aggregiert und interpretiert, und schließlich werden aus den Themen zweiter Ordnung noch abstraktere Aggregatdimensionen abgeleitet.
Diese codierten Ergebnisse werden dann für die Theorieentwicklung verwendet. Dazu werden zunächst mögliche bestehende Theorien identifiziert, die es zu überprüfen gilt. Dann werden Konzeptpaare entwickelt und deren Beziehungen in den Rohdokumenten untersucht, um daraus eine erste Version eines theoretischen Modells zu generieren. Dieses Modell wird dann kritisch hinterfragt und iterativ weiterentwickelt.
Das System wurde im Rahmen einer Nutzerstudie (n=19) evaluiert, die darauf hindeutet, dass die Plattform in der akademischen Gemeinschaft auf Akzeptanz stößt und das Potenzial hat, Menschen in der qualitativen Forschung zu unterstützen. AcademiaOS wurde als Open-Source-Projekt veröffentlicht, damit andere darauf aufbauen und es an ihre Anwendungsfälle anpassen können.

Stats

Die Transkription und Kodierung eines typischen Interviews dauert mehrere Stunden.
Qualitative Forschung verwendet eine Vielzahl von Datenquellen wie Interviews, Fokusgruppen, Feldbeobachtungen und Sekundärquellen.
Etablierte Kodierungspraktiken wie die Gioia-Methode werden eingesetzt, um große Mengen an unstrukturierten Textquellen zu verwalten.

Quotes

"Qualitative Forscher sehen sich bei der Sinngebung von Interviewtranskripten oder Berichten, Richtlinien, Feldnotizen aus der Beobachtungsforschung, Tagebüchern, Fallstudien und anderen Quellen mit mühsamen und kostspieligen Sprachaufgaben konfrontiert."
"Die Entwicklung theoretischer Modelle aus Daten wird als Grounded-Theory-Entwicklung bezeichnet."

Key Insights Distilled From

AcademiaOS

by Thom... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08844.pdf

Deeper Inquiries

Wie können ethische Überlegungen und Qualitätssicherung in den Entwicklungsprozess von AcademiaOS integriert werden, um die Bedenken der Nutzer auszuräumen?

Um ethische Überlegungen und Qualitätssicherung in den Entwicklungsprozess von AcademiaOS zu integrieren und die Bedenken der Nutzer auszuräumen, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Ethikrichtlinien und -prüfungen: Es ist wichtig, klare Ethikrichtlinien für die Nutzung von AcademiaOS festzulegen. Dies könnte die Verwendung von sensiblen Daten, den Umgang mit Bias in den Modellen und die Transparenz in der Verarbeitung von Daten umfassen. Regelmäßige ethische Prüfungen und Audits können sicherstellen, dass die Plattform ethischen Standards entspricht.

Datenschutz und Anonymisierung: Um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen, sollten Mechanismen zur Anonymisierung von Daten implementiert werden. Sensible Informationen sollten verschlüsselt und nur für autorisierte Benutzer zugänglich sein.

Validierung und Überprüfung: Eine umfassende Qualitätssicherung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die von AcademiaOS generierten Ergebnisse korrekt und zuverlässig sind. Dies kann durch regelmäßige Validierungsprozesse, Peer-Reviews und Vergleiche mit manuellen Analysen erfolgen.

Transparenz und Erklärbarkeit: Es ist wichtig, dass die Funktionsweise von AcademiaOS transparent ist und dass die Nutzer verstehen können, wie die Ergebnisse zustande kommen. Die Plattform sollte Erklärbarkeitsmechanismen implementieren, um die Entscheidungsfindung der Modelle nachvollziehbar zu machen.

Feedback und Nutzerbeteiligung: Nutzer sollten die Möglichkeit haben, Feedback zu geben und an der Weiterentwicklung von AcademiaOS teilzunehmen. Durch die Einbeziehung der Nutzer in den Entwicklungsprozess können Bedenken frühzeitig identifiziert und adressiert werden.

Wie kann AcademiaOS so weiterentwickelt werden, dass es die Forschungsziele der Nutzer noch besser unterstützt und ihre Interpretationen und Kontextualisierungen der Ergebnisse fördert?

Um AcademiaOS weiterzuentwickeln und die Forschungsziele der Nutzer besser zu unterstützen sowie ihre Interpretationen und Kontextualisierungen der Ergebnisse zu fördern, können folgende Schritte unternommen werden:

Benutzerdefinierte Anpassung: Die Plattform sollte Funktionen zur benutzerdefinierten Anpassung bieten, um den individuellen Forschungsbedürfnissen gerecht zu werden. Dies könnte die Möglichkeit zur Integration eigener Algorithmen, Anpassung von Modellen und Anpassung der Benutzeroberfläche umfassen.

Interaktive Visualisierungen: Durch die Implementierung interaktiver Visualisierungen können Nutzer ihre Ergebnisse besser verstehen und interpretieren. Grafische Darstellungen und Diagramme können komplexe Zusammenhänge veranschaulichen und die Interpretation erleichtern.

Kollaborative Funktionen: Die Integration von kollaborativen Funktionen ermöglicht es Nutzern, gemeinsam an Projekten zu arbeiten, Ergebnisse zu diskutieren und Erkenntnisse zu teilen. Dies fördert den Austausch von Ideen und unterstützt die Interpretation der Ergebnisse durch verschiedene Perspektiven.

Erweiterte Analysefunktionen: Durch die Implementierung von erweiterten Analysefunktionen wie Text Mining, Sentimentanalyse und Netzwerkanalyse können Nutzer tiefere Einblicke in ihre Daten gewinnen und komplexe Muster identifizieren. Dies unterstützt eine fundiertere Interpretation der Ergebnisse.

Schulungs- und Supportressourcen: Die Bereitstellung von Schulungs- und Supportressourcen, wie Tutorials, Schulungen und Dokumentationen, kann Nutzern helfen, die Plattform effektiv zu nutzen und ihre Interpretationsfähigkeiten zu verbessern.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Nutzererfahrung weiter zu verbessern, um die Akzeptanz und Verbreitung von AcademiaOS in der akademischen Gemeinschaft zu erhöhen?

Um die Nutzererfahrung von AcademiaOS weiter zu verbessern und die Akzeptanz und Verbreitung in der akademischen Gemeinschaft zu erhöhen, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Benutzerfreundliche Oberfläche: Die Benutzeroberfläche sollte intuitiv gestaltet sein und eine einfache Navigation ermöglichen. Klare Anweisungen, übersichtliche Menüs und eine ansprechende Gestaltung tragen zu einer positiven Nutzererfahrung bei.

Personalisierungsoptionen: Die Möglichkeit zur Personalisierung von Einstellungen und Präferenzen ermöglicht es den Nutzern, die Plattform an ihre individuellen Bedürfnisse anzupassen. Dies kann die Effizienz steigern und die Zufriedenheit der Nutzer erhöhen.

Schnelle Ladezeiten: Eine optimierte Leistung und schnelle Ladezeiten der Plattform tragen zu einer reibungslosen Nutzung bei und verhindern Frustration bei den Nutzern. Die Implementierung von Caching-Mechanismen und Optimierungen der Backend-Infrastruktur können die Ladezeiten verbessern.

Feedbackmechanismen: Die Integration von Feedbackmechanismen ermöglicht es den Nutzern, ihre Meinungen und Anregungen zu teilen. Durch regelmäßiges Feedback können Verbesserungsvorschläge identifiziert und umgesetzt werden, um die Plattform kontinuierlich zu optimieren.

Schulungs- und Unterstützungsressourcen: Die Bereitstellung von Schulungs- und Unterstützungsressourcen, wie Video-Tutorials, FAQ-Bereiche und Online-Hilfe, hilft den Nutzern, die Plattform effektiv zu nutzen und ihre Fähigkeiten zu verbessern. Eine umfassende Unterstützung trägt zu einer positiven Nutzererfahrung bei und fördert die Akzeptanz von AcademiaOS in der akademischen Gemeinschaft.