释放AI在质性研究中的潜力：基于ChatGPT的探索、应用与提示框架重构

本研究针对质性研究中工作量大、新手研究者依赖性强的问题，通过半结构化访谈和协同设计会议，开发了专门支持质性研究的ChatGPT提示设计框架。研究发现提升透明度、优化提示指导和增强用户对LLM(大语言模型)能力的理解能显著改善人机交互效果，使研究者对AI辅助分析的态度从消极转为积极。该研究为AI在质性研究中的规范化应用提供了方法论指导。

　　

在数字化时代，质性研究面临着海量文本数据处理和分析的挑战。传统主题分析(Thematic Analysis)方法虽然灵活通用，但耗时耗力且高度依赖研究者经验，特别是对初级研究者而言，往往需要大量指导和反复实践。与此同时，以ChatGPT为代表的大型语言模型(LLM)展现出强大的文本理解和生成能力，但其在质性研究中的应用仍存在诸多障碍：输出结果缺乏透明度、提示设计难度大、用户对模型能力认知不足等问题制约着AI辅助分析的普及。

针对这一现状，研究人员开展了一项创新性研究，旨在探索如何通过优化提示设计来提升ChatGPT在质性分析任务中的表现。研究团队采用两阶段混合方法：首先对17位参与者进行半结构化访谈，识别使用ChatGPT进行质性分析的挑战；随后组织13位质性研究专家参与协同设计会议，共同开发提示设计框架。研究成果发表在《Computers in Human Behavior: Artificial Humans》上。

关键技术方法包括：1)采用半结构化访谈收集用户使用体验；2)组织协同设计工作坊开发提示框架；3)应用反思性主题分析(Reflexive Thematic Analysis)处理质性数据；4)设计包含背景描述、方法论说明、数据格式定义等要素的结构化提示模板；5)通过迭代测试评估提示效果。

研究结果部分，"用户使用ChatGPT的经验与挑战"揭示了四大核心问题：透明度缺失(13/13参与者提及)、提示设计困难(10/13)、对ChatGPT能力认识不足(9/13)以及定制化解决方案需求(12/13)。"设计过程分析"部分归纳出优质提示的八大要素：背景概念理解、方法论描述、分析流程说明、输入数据格式定义、输出格式规范、角色扮演、结果优先级排序以及透明度保障规则。研究开发的框架显著提升了输出结果的可解释性和可追溯性，使研究者能够清楚了解AI的分析逻辑和数据依据。

"用户态度转变：从否定到肯定"部分展示了参与者的认知转变过程。通过协同设计实践，所有参与者对ChatGPT的态度都从最初的怀疑转变为谨慎接受。这种转变主要源于两个因素：透明度的提升增强了信任感，而对ChatGPT潜力的深入理解拓展了应用视野。一位参与者(P15)的反馈颇具代表性："设计分步提示后，数据来源和表格格式都得到改进...进行批量编码时会采用这种模板"。

在讨论部分，研究强调了三个关键议题：首先，提出的提示设计框架有效解决了"认知不透明性"问题，通过"有意义的透明度"实现过程可视化；其次，该框架降低了初级研究者的入门门槛，使质性分析方法更易掌握；最后，研究揭示了人机关系的演变趋势——从单纯工具使用走向协同研究。值得注意的是，研究也警示了AI伦理风险：训练数据偏见可能影响分析质量，过度依赖可能削弱研究者的批判性思维。

这项研究的重要意义在于：一方面为AI辅助质性研究提供了实用方法论，使研究者能够更规范地应用ChatGPT；另一方面推动了人机协作模式的创新思考，为后续研究奠定基础。提示设计框架虽然针对ChatGPT开发，但其核心要素可适配未来各类LLM，具有长期参考价值。研究还特别关注了初级研究者的需求，通过降低技术门槛促进了质性研究方法的民主化。这些发现对推动AI在社会科学领域的负责任应用具有重要启示。