Big Meaning：基于AI的大规模数据定性分析
计算与语言
2025-04-14 v1
摘要
本研究引入了一种框架，利用AI生成的描述性编码指示文本的丰富性——即独特人类生成编码的密度——用于主题分析。与传统方法不同，AI生成的编码引导选取可能产生更丰富定性洞察的文本。我们使用包含2530篇马来西亚难民态度新闻报道的数据集，将AI选中文档与随机选中文档进行比较，由三名人类编码者独立提取编码。结果表明，AI选中文本的丰富性约为随机选中文本的两倍。我们的发现支持将AI生成的编码用作识别在主题分析中具有高潜在意义生成潜力文档的有效代理方法。
引用
@article{arxiv.2504.08213,
title = {Big Meaning: Qualitative Analysis on Large Bodies of Data Using AI},
author = {Samuel Flanders and Melati Nungsari and Mark Cheong Wing Loong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.08213},
year = {2025}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2504.07408