Thematic analysis with ChatGPT | PART 1- Coding qualitative data with ChatGPT

Qualitative Researcher Dr Kriukow

19 May 202319:22

Summary

TLDRفي هذا الفيديو، يشرح كيف يمكن استخدام ChatGPT لدعم التحليل البياني النوعي، خاصة في تحليل المواضيع. يُركز الفيديو على المرحلة الأولية من الترميز، حيث يقوم المستخدم بتطوير أكواد وصفية مفصلة باستخدام ChatGPT، مما يساعد في تسريع العمل وتحقيق نتائج مبدئية. كما يناقش ضرورة مراجعة الأكواد يدويًا في المراحل القادمة من التحليل. الهدف هو توفير أداة مساعدة لتسهيل العمل مع البيانات النوعية، خاصة لأولئك الذين لا يملكون برامج تحليل متخصصة. يتضمن الفيديو أيضًا توجيهًا حول كيفية تنسيق البيانات والتأكد من دقة الأكواد المستخلصة.

Takeaways

😀 يُستخدم ChatGPT كأداة مساعدة في تحليل البيانات النوعية، خاصة في تحليل الموضوعات.
😀 الهدف من الفيديو هو شرح كيفية استخدام ChatGPT في تطوير الأكواد الأولية (التشفير المفتوح) من النصوص.
😀 ستتكون السلسلة من ثلاثة أجزاء، حيث يتطور التحليل من الأكواد الأولية إلى تطوير الموضوعات في الأجزاء التالية.
😀 يعتمد التحليل على النصوص المُستخلصة من مقابلات مع ممثلين وممثلات، بهدف فهم العوامل التي تؤثر على الرضا الوظيفي والاحتفاظ بالوظائف.
😀 الأكواد الأولية يجب أن تكون شاملة ومفصلة، بحيث توفر ملخصات دقيقة للبيانات، مما يساعد في بناء موضوعات مستقبلية.
😀 عند استخدام ChatGPT، من المهم أن تكون التعليمات واضحة ودقيقة لضمان الحصول على أكواد دقيقة ومناسبة.
😀 يجب ربط الأكواد بالاقتباسات الخاصة بها لضمان دقة التحليل وتجنب وجود أكواد وهمية.
😀 يعتبر التكرار والتعديل المستمر في الأوامر المُعطاة لـ ChatGPT جزءًا مهمًا من عملية تطوير الأكواد.
😀 اللون يُستخدم لتنظيم الأكواد والتمييز بينها حسب المصدر (مثلًا، الأزرق للمقابلة الأولى، الأحمر للمقابلة الثانية).
😀 على الرغم من قدرة ChatGPT على تسريع عملية التشفير، فإن العمل اليدوي لا يزال ضروريًا لتحسين الأكواد وتطويرها لاحقًا.
😀 النصائح والتوجيهات المستمرة أثناء استخدام ChatGPT مهمة لضمان الحصول على أفضل نتائج، كما أن المُراجعة اليدوية للأكواد ضرورية لتحسين التحليل.

Q & A

ما هي المرحلة الأولى في تحليل البيانات النوعية باستخدام ChatGPT؟
-المرحلة الأولى هي تطوير الأكواد المفتوحة أو الأولية، والمعروفة أيضًا بالتشفير المفتوح. الهدف هنا هو تخصيص أكواد وصفية ومفصلة للنصوص المستخلصة من المقابلات.
كيف يمكن لـ ChatGPT دعم عملية التحليل الموضوعي؟
-يمكن لـ ChatGPT دعم التحليل الموضوعي عن طريق توليد أكواد وصفية للنصوص وتحليل البيانات بشكل سريع، مما يوفر الوقت والمجهود للمحللين الذين قد لا يكون لديهم الوصول إلى برامج متخصصة مثل NVivo.
ما هو دور الأكواد في التحليل الموضوعي؟
-الأكواد هي عبارة عن ملخصات صغيرة تساعد في تنظيم البيانات وتبويبها. يمكن أن تكون هذه الأكواد بمثابة جداول محتويات توفر رؤى أولية حول البيانات قبل المضي قدمًا في تنظيمها وتطوير الموضوعات.
هل يعتمد التحليل الموضوعي بالكامل على ChatGPT؟
-لا، التحليل الموضوعي لا يعتمد بالكامل على ChatGPT. ChatGPT يمكن أن يدعم عملية التحليل، لكنه لن يقوم بها بشكل كامل. لا يزال من الأفضل استخدام برامج تحليل متخصصة مثل NVivo أو MaxQDA.
كيف يتم التعامل مع الأخطاء التي قد تحدث عند استخدام ChatGPT في التحليل؟
-من الضروري التحقق المستمر من الأكواد التي يولدها ChatGPT. في بعض الأحيان قد تكون الأكواد غير دقيقة أو غير شاملة، لذا من الأفضل دائمًا طلب المزيد من الأكواد أو تعديل الأكواد الحالية.
كيف يتم استخدام أكواد ChatGPT في المراحل التالية للتحليل؟
-في المراحل التالية، يتم مراجعة الأكواد الأولية التي تم توليدها، وتعديلها أو توسيعها لتصبح أكثر دقة. الأكواد المستخلصة تساعد في تطوير الموضوعات وتحليلها بشكل أعمق.
هل يمكن الاعتماد على ChatGPT في التعامل مع نصوص مقابلات طويلة؟
-في حالة النصوص الطويلة، قد تحتاج إلى تقسيم المقابلات إلى أجزاء أصغر وتحميلها على مراحل مختلفة، مع التأكد من تزويد ChatGPT بنفس التعليمات في كل مرة لضمان استمرارية التحليل.
ما هي التحديات المحتملة عند استخدام ChatGPT في تحليل البيانات النوعية؟
-التحديات تشمل الحاجة إلى التحقق المستمر من الأكواد التي يولدها ChatGPT وضمان أنها دقيقة. في بعض الأحيان، قد يقدم ChatGPT أكوادًا غير متوافقة أو قد يخطئ في ربط الأكواد بالاقتباسات الدقيقة من النصوص.
كيف يمكن تحسين نتائج التحليل عند استخدام ChatGPT؟
-لتحسين النتائج، من الأفضل تكرار عملية توليد الأكواد عدة مرات مع طلب المزيد من التفاصيل. كما يجب مراقبة النتائج بعناية وإجراء التعديلات اليدوية عند الضرورة.
كيف يمكن تتبع مصدر كل كود تم إنشاؤه باستخدام ChatGPT؟
-يتم تتبع مصدر الأكواد باستخدام الترميز اللوني. يتم إعطاء كل مجموعة من الأكواد التي تم تطويرها من نفس المصدر لونًا معينًا لتسهيل تتبع المصدر الأصلي للبيانات.