AI赋能的研究方法革新：探索混合研究中的协作模式与应用界限

2026 年 5 月 13 日下午，求是书院 “AI 与研究方法变革” 系列研讨第三期顺利举行。本次活动由求是书院主办，旨在探讨人工智能时代社会科学中研究方法的创新与演进，为管理学部本科生提供通识类学术分享平台。活动特别邀请了公管学院助教作为主讲人，围绕“AI 与混合研究方法：协作关系及应用边界”进行深入讲解，吸引了大量关注AI辅助学术研究的学生参与，现场交流气氛热烈。

此次分享从公共管理学科的实际研究出发，首先分析了传统研究方式所面临的挑战，系统地阐述了AI在研究全过程中的作用，并具体说明了AI在定量、定性及混合研究中的协作路径，同时明确了AI应用的伦理边界和行为规范，为学生如何合理使用AI赋能研究提供了明确的方法论指导。

传统社会科学研究的挑战与混合研究方法的必要性

分享开始时，主讲人指出，当前研究面临几大核心挑战，包括单一方法难以应对复杂的治理问题、研究对象的数字化带来的资料规模与类型激增、研究问题对方法复杂度的持续提升等。

从方法论角度，定量研究基于实证主义，擅长通过变量操作与统计判断来识别因果关系；定性研究基于解释主义，专注于情境与行为意义，但这两类方法在解释机制上各有不足。混合研究方法能够有效解决这些不足，实现多重证据链的协同，但当前不少应用陷入了方法堆砌的误区，并未完成逻辑结构的重构，还存在信息整合异质性、方法逻辑割裂、规模与深度难以兼顾等难题。而人工智能的发展，恰好为解决这些挑战提供了新思路。

研究初期：快速确定研究兴趣

传统方法中，AI 能够快速实现文献检索与政策文本梳理，通过识别高频概念、梳理学术争议点，帮助研究者快速建立对陌生领域的认知。主讲人以廉洁治理研究为例，展示借助 AI 可快速梳理该领域的细分研究脉络、代表性学派与核心观点，快速判断研究空白领域，帮助本科生更快确定研究兴趣与方向，缩短选题阶段的时间成本。

研究中期：革新资料处理与证据连接方式

面对政府公报、12345 热线工单、访谈录音、会议纪要等多模态海量资料，AI 可辅助转写、清除文本冗余表述、主题归纳等工作。例如，处理 70余万字的廉洁治理政策史料时，AI 能快速完成词频提取与初步编码，减少繁琐的基础工作；同时，AI也可以检验实验情景材料有效性、优化问卷设计，提升研究准备阶段的效率。主讲人也以具体毕设操作环节做了展示。

研究后期：增强研究容错与迭代能力

传统研究多为线性推进，而应用AI可以起到为我们提前试错的作用，帮助筛选更适配的研究方法与实证组合，规避方向性错误。主讲人在廉洁治理领域和数字治理领域的相关文章撰写经历中，进行了详细论述。

AI 与混合研究方法的深度融合路径

对定量研究的拓展：

一是延展了非结构化数据的量化通道，可完成数据清洗、编码与变量构造，也可以精准识别测量误差与具有研究价值的异常值；二是辅助准实验方法与实验方法的应用；三是提升了研究的预测分析能力，可基于历史数据总结规律并预测未来趋势。

对质性研究的拓展：

AI 改变了传统编码模式，对文本的自动清洗、句段分割与概念提取等为研究者节约大量时间，更集中于机制解释与检验，但需注意 AI 对中国语境下语义与语气的把握仍存在局限。

坚守研究者的主体性与学术伦理

在肯定 AI 价值的同时，主讲人特别强调了 AI 应用的边界与伦理问题。AI 本质上是辅助研究的工具，无法替代研究者的主体性 —— 它不能确定变量的概念边界、不能提出理论假设、不能理解访谈中的情境张力，更无法完成理论建构。

此外，学术伦理是不可逾越的底线。主讲人提醒，调查实验等研究需通过学院或学校的伦理审查，外文期刊投稿对伦理审查的要求尤为严格；同时，还需警惕技术主义倾向、AI 幻觉、研究可重复性危机、数据隐私泄露等风险，始终保持对知识生产的敬畏之心。

本次分享聚焦 AI 与混合研究方法的理论逻辑与应用场景，为同学们搭建了 AI 赋能学术研究的认知框架。求是书院 “AI 与研究方法变革” 系列研讨将持续聚焦本科生学术能力提升，打造兼具理论深度与实操性的学术交流平台，助力同学们在人工智能时代把握研究方法变革的机遇，产出更高质量的学术成果。

供稿 | 崔冠云

图片 | 王洋洋

排版 | 谭乃歌

审核 | 胡宏伟 贾志英 刘思佳