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与人工智能进行定性访谈

作者

上市的：
  • 费利克斯·乔普拉

    （哥本哈根大学，CEBI）

  • 英加·哈兰德

    （挪威经济学院）

摘要

定性访谈是实证社会科学研究的基本工具之一，使个人有机会解释他们是如何理解和解释世界的，使研究人员能够对复杂现象获得详细而细致的见解。然而，定性访谈很少用于经济学和其他倾向于定量数据分析的学科，这可能是因为人们担心可扩展性有限、成本高和通用性低。在本文中，我们介绍了一种人工智能辅助的半结构化访谈方法。这种方法保留了传统定性研究的深度，同时实现了适合定量分析的大规模、经济高效的数据收集。我们通过大规模数据收集来了解股市参与之谜，从而证明了这种方法的可行性。我们的395次访谈允许进行定量分析，与传统样本量的定性访谈相比，我们得出了更丰富、更稳健的结论，并调查了对单个开放式问题的回答。我们还展示了受访者对AI辅助面试的高满意度。事实上，大多数受访者表示，他们更倾向于人工智能辅助面试，而非人工主导面试。我们新颖的人工智能辅助方法弥合了定性和定量数据分析之间的鸿沟，大大降低了大规模进行定性访谈的障碍和成本。

建议引用

  • Felix Chopra和Ingar Haaland，2023年。"与人工智能进行定性访谈,"CEBI工作文件系列23-06，哥本哈根大学。经济系。经济行为和不平等中心（CEBI）。
    • 手柄：RePEc:kud:kucebi:2306
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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