定性研究会产生大量素材。一项有三十名参与者、为期两周的视频日记研究，很容易就意味着数百个视频、数千张照片和许多小时的谈话。过去，审阅这些素材要占用项目的大部分时间。AI 改变了这一点，但前提是使用方式能让研究人员掌握主导权，并让证据始终清晰可见。
AI 最能帮上忙的地方
转录
转录是最明显的收益。每个视频和语音留言都可以转为带时间点的文字，让您可以阅读、搜索和引用，而不必把所有内容看两遍。点击某一行，视频就会从那一刻开始播放。
翻译
过去，多国研究需要等待译者。现在，一段德语或波兰语视频送达时，就可以附带所说语言的转录，以及翻译成团队主要语言的译文。原文依然保留，便于核对细微含义。
读取照片和屏幕
照片和屏幕录制中都有文字：标签、价格、菜单、错误提示。读取这些文字后，它们就可以被搜索。对照片内容的简短描述（“冰箱门上有三个品牌的酸奶”）也能帮助您日后找到它。
按含义搜索
关键词搜索能找到“贵”。按含义搜索还能找到“不值这个价”和“我会等打折再买”。对于想找出所有关于价格的提及的研究人员来说，这就是只找到几条结果与找到全部结果的区别。
主题初稿
AI 可以阅读研究中的每条回答和转录，提出主要主题，并说明人们对每个主题的感受以及支持它的引述。这是一份有用的初稿，尤其是在分析刚开始、您还不了解数据全貌的时候。
AI 可能造成误导的地方
- 编造或歪曲的引述。 语言模型可能会润色、合并或编造一条听起来合理的引述。在研究中，一条参与者从未说过的引述比没有引述更糟糕。
- 丢失情境。 叹着气说出的“我很喜欢”并不是喜欢。仅凭文字会遗漏语气、表情和周围的环境。
- 声音大的多数。 由大量简短回答支撑的主题，可能会挤掉两个人深入阐述的重要观点。
- 虚假的完整性。 一份整齐的主题列表看起来已经完成。但它可能遗漏了不符合框架的回答，或因素材太多而无法一次读完的内容。
在定性分析中使用 AI 的五条规则
1. 每条引述都必须可核查
每条引述都应链接回对应的记录或视频中的确切时刻。更好的做法是，工具将每条引述与参与者的原话逐字核对，并删除任何找不到出处的引述。
2. 由研究人员做决定
将 AI 提出的主题视为建议。逐一接受、编辑或拒绝，并记录您做了哪些修改。客户付费购买的是您的判断，而不是模型的判断。
3. 观看主题背后的视频片段
在将某个主题写入报告之前，先看几个它所依据的时刻。正是在这里，您才能发现“我很喜欢”背后的那声叹息。
4. 了解遗漏了什么
如果素材太多，无法一次处理完，工具应说明遗漏了多少，以便您分批分析，例如逐项任务分析。
5. 了解数据去向
参与者同意与您分享他们的回答，而不是与世界上任意一家 AI 服务分享。请了解是哪家服务商在读取数据，并优先选择能让您的机构在自己的合同下使用自己 AI 账户的方案。
成本与速度
使用 AI 需要花钱，而且在大量研究中成本会不断累积。一些简单的选择会有所帮助：内容没有变化时不要重复运行同一分析，相同的文本重复使用已有译文，用本地工具读取照片和屏幕上的文字，只在生成简短描述时使用 AI。分析更快、更省钱，就意味着有更多时间投入只有研究人员才能完成的工作。
Zolensa 的做法
在 Zolensa 上，每个视频和语音留言都会被转录并翻译成研究的主要语言，照片和屏幕录制也会被读取，以便搜索。Analysis（分析）标签页会提出带有情感倾向的主题，每条引述都会与原始素材逐字核对，并链接到对应的时刻。您的团队可以接受、编辑或拒绝每个主题，并将引述转为精选片段。机构可以使用自己的 AI 服务商，让数据和成本都留在自己的合同之下。详情请参阅功能。
