AI赋能质性研究：方法边界与协作路径——从经验材料到理论建构

随着人工智能技术日益深入管理实践与学术研究领域，求是书院本学期专为管理学部本科生设计了"AI与研究方法变革"系列研讨活动。该系列以助教团队经验分享为核心，面向全校本科生开放，旨在构建长期稳定的学术交流与学习平台。

本次讲座邀请唐慧担任主讲嘉宾，深入探讨"人工智能与质性研究方法"的应用逻辑。核心议题聚焦于人机协同中的方法边界：明确哪些任务可交由AI辅助处理，哪些判断必须由研究者独立完成；如何借助AI提升资料整理、编码分析与文字表达的效率，同时规避被AI流畅输出所引导，从而丧失质性研究最核心的经验深度与阐释力度。

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嘉宾介绍

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唐慧

中国人民大学公共管理学院2023级行政管理专业博士研究生，中共党员。研究方向涵盖政策过程、地方政府创新、数字治理、廉洁治理与公共服务等领域。在《中国人力资源开发》《上海行政学院学报》《华中科技大学学报（社会科学版）》《江西师范大学学报（哲学社会科学版）》《四川行政学院学报》等期刊发表或录用多篇学术论文；参与国家社科基金重大项目及地方重要研究课题；曾获中国人民大学学业一等奖学金、三好学生、全国大学生"挑战杯"山东省省赛一等奖等荣誉。

分享主题：人工智能与质性研究方法

——从资料整理到理论生成

内容简介：

质性研究注重在特定情境中理解行动者的经验、意义与互动机制。其研究旨趣不仅限于回答"变量间是否存在关联"，更关注现象产生的根源、发展过程，以及不同主体如何在制度与关系网络中作出解释与采取行动。鉴于此，质性研究高度依赖材料细读、情境把握与概念提炼，却也常面临资料繁杂、转录耗时、编码标准难以统一、跨案例比较难以推进等实际挑战。

人工智能的引入，首先能够优化质性研究的资料准备工作。面对访谈录音、会议纪要、政策文件、田野笔记与网络文本，AI可辅助完成语音转写、文本清洗、信息提取、资料归档及初步摘要等工作。对于入门研究者而言，这意味研究不再被大量重复性整理工作所困扰；对于研究团队而言，也有助于建立更规范的资料目录、版本管理与证据链体系。

其次，AI可作为编码与比较分析中的"辅助分析工具"。在开放式编码阶段，研究者可借助AI从文本中提取候选概念、标注原文依据，并提示可能的主题聚类方向；在案例研究中，AI可协助梳理事件时间线、行动者关系与关键转折节点；在多案例比较中，AI还能按统一维度生成对照矩阵，揭示不同案例间的相似机制与差异条件。但需注意，这些输出仅作为分析起点，不能直接替代研究者的理论命名与机制阐释。

进一步而言，人工智能也能参与研究写作与反思环节。可协助研究者整理分析备忘录、优化章节衔接、检验论证结构清晰度，并从对立视角提出可能的替代解释。然而质性研究的核心并非产出流畅文字，而在于判断何段材料真正具有解释效力、何种概念能准确概括经验现象、何种机制说明经得起证据回溯。因此，AI生成文本的能力越强，研究者越需保持更审慎的核验意识与批判精神。

本次分享将结合公共管理研究中的典型材料类型，包括政策文本、访谈资料、基层治理案例与数字平台记录，探讨AI在质性研究中的具体应用场景。分享重点不在于演示某款工具的操作方法，而在于帮助同学们形成更稳健的方法判断：AI可提升效率，但不能替代实地调研；AI可揭示模式，但不能替代理论阐释；AI可协助写作，但不能替代研究者对证据、伦理与结论所承担的责任。

讨论问题

• 在访谈、案例与田野研究中，哪些环节适合借助AI辅助，哪些环节必须由研究者独立判断？

• AI生成的编码、摘要与主题分类，如何成为可靠的分析起点，而非新的"黑箱"？

• 当AI输出与研究者对材料的理解产生分歧时，应如何通过原始证据、研究日志与理论框架进行复核？

• 在涉及个人经历、组织内部信息与敏感材料的研究中，AI辅助研究应如何处理隐私保护与伦理边界问题？

通过本次交流，希望同学们能够认识到：人工智能并非质性研究的"捷径"，而是一种需要规范使用的协作工具。真正有效的人机协作，不是让机器替代研究者完成理解，而是让研究者从重复性劳动中释放更多精力，更深入地面对经验材料，更清晰地阐述研究过程，并在复杂现实中提出更具解释力的问题。