مصاحبه گران الگوریتمی و بازاندیشی در تولید دانش: به سوی روش شناسی انتقادی هوشمند در پژوهش های کیفی مبتنی بر هوش مصنوعی (مقاله علمی وزارت علوم)
درجه علمی: نشریه علمی (وزارت علوم)
آرشیو
چکیده
مقدمه و اهداف: تحولات پرشتاب فناوری های هوش مصنوعی، بازاندیشی در روش های تولید دانش را به ضرورتی انکارناپذیر بدل ساخته اند. در این راستا، حوزه هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت و آماده است تا روش های تحقیق ما را متحول کند. یکی از نمودهای بارز این تحول، ورود «مصاحبه گران الگوریتمی» به عرصه پژوهش های کیفی است؛ ابزارهایی که با تکیه بر الگوریتم های پردازش زبان طبیعی، تعاملات شبه انسانی با مشارکت کنندگان برقرار می کنند. مدل های زبانی هوش مصنوعی به دلیل توانایی فوق العاده خود در نوشتن مقاله، طراحی آزمایش ها، توسعه نظریه، رونویسی، ترجمه، تجزیه و تحلیل موضوعی، کدگذاری، خلاصه کردن مقالات، توصیه نشریات و هدایت محققان به مسیر درست، تکمیل جمله و پاراگراف، درک و تولید متنی که به نوشتار انسان شباهت دارد، شناخته می شوند و این ویژگی آنها را به منبعی ارزشمند برای پژوهشگران در حوزه های کیفی تبدیل کرده است. باوجوداین، ورود این ابزارها صرفاً یک پیشرفت تکنولوژیک نیست، بلکه ناظر بر بازتعریف روابط میان انسان، ماشین، قدرت و معرفت است. ازآنجایی که تصور تحقیقات کیفی معاصر و تحلیل داده ها در علوم انسانی و اجتماعی دشوار است، روی آوردن به فناوری های مدرن در تحلیل داده های کیفی مبتنی بر کامپیوتر، چهارچوب های تفسیر ما را شکل می دهد و دیدگاه و درک ما از مسائل پژوهشی را تغییر می دهد. هدف این مقاله، بازاندیشی انتقادی در نسبت میان هوش مصنوعی و تولید دانش در پژوهش های کیفی است؛ با تمرکز ویژه بر مصاحبه گران الگوریتمی و ظرفیت های آنها در برهم زدن یا بازتولید مناسبات معرفتی و اجتماعی. این مقاله می کوشد با تکیه بر نظریه قدرت -دانش فوکو و نظریه جامعه شبکه ای کاستلز، الگویی روش شناختی با عنوان «روش شناسی انتقادی هوشمند» پیشنهاد کند که پژوهشگران را قادر کند نسبت به سوگیری ها، محدودیت ها و ظرفیت های اخلاقی و سیاسی این ابزارها حساسیت نظری و عملی داشته باشند. روش: پژوهش حاضر به بررسی نقش مصاحبه گران الگوریتمی در بازتعریف روابط اجتماعی و ساختارهای قدرت در مطالعات کیفی می پردازد. این تحقیق در دو مرحله تطبیقی - اسنادی و انتقادی هوشمند اجرا شده است. در فاز اول، با ترکیب نظریه های فوکو و کاستلز، چهارچوب نظری برای تحلیل مصاحبه های هوش مصنوعی تدوین شد. نظریه فوکو به تحلیل تأثیرات قدرت ابزارهای الگوریتمی کمک و مدل های زبانی بزرگ مانند ChatGPT منابع جدید قدرت را نمایان می کند. فاز دوم به توسعه رویکرد انتقادی هوشمند اختصاص دارد که به ادغام فناوری های هوش مصنوعی و تحلیل انسانی می پردازد و به پژوهشگران کمک می کند تا به مسائل انسانی و اجتماعی عمیق تر بپردازند. این روش شناسی نوین با استفاده از الگوریتم ها به شفافیت و دقت تحلیل ها می افزاید و زمان تحلیل را کاهش می دهد. همچنین، اعتبار داده ها با تفسیر تحلیل های انسانی تقویت می شود و سوگیری ناشی از تحلیل های انسانی کاهش می یابد. برای سنجش روایی مدل بومی «روش شناسی انتقادی هوشمند»، بررسی هم راستایی چهارچوب تحلیلی با نظریه های قدرت -دانش و جامعه شبکه ای ضروری است. استفاده از ترکیب تحلیل انسانی و الگوریتمی، کدگذاری مشترک و بازبینی نتایج توسط مشارکت کنندگان نیز به اعتبار و پایایی پژوهش کمک می کند. درنهایت، این پژوهش براساس یک «روش شناسی انتقادی هوشمند بومی» طراحی شد که به پژوهشگران اجازه می دهد تا از تجارب انسانی و قدرت پردازش الگوریتمی در عصر دیجیتال و تحلیل دقیق تر تعاملات اجتماعی به طور هم زمان بهره برداری کنند. این روش شناسی بر اهمیت شفافیت الگوریتمی و سواد داده محور تأکید دارد و پژوهشگران را ترغیب می کند که در تعامل با ابزارهای هوش مصنوعی، به عنوان تولیدکنندگان خلاق دانش عمل کنند. نتایج: یافته ها نشان می دهند که مدل های زبانی بزرگ مانند ChatGPT، می توانند به شکل معناداری غنای پژوهش های کیفی را در مراحلی مانند شناسایی الگوهای پنهان، طراحی سوال، رونویسی، ترجمه، کدگذاری، توسعه نظریه و تولید متن افزایش دهند. باوجوداین، این مدل ها ابزارهایی خنثی نیستند؛ بلکه کنشگرانی معرفتی هستند که قادرند ساختار گفتمان و مسیر تفسیر را تحت تأثیر قرار دهند. همچنین قادرند الگوهای اجتماعی و فرهنگی را شناسایی و درک عمیق تری از ساختارهای قدرت ارائه دهند. یکی از نتایج کلیدی این پژوهش، توانایی مصاحبه گران الگوریتمی در تولید داده های شفاف و مستند است که به پژوهشگران این امکان را می دهد تا روند تحلیل را به راحتی پیگیری و نتایج را مستند کنند. این ویژگی می تواند به افزایش شفافیت و قابلیت اعتماد در پژوهش های کیفی کمک کند و به پژوهشگران اجازه دهد تا با دقت بیشتری به تحلیل داده های پیچیده بپردازند. افزون براین، نتایج نشان می دهند که ترکیب تحلیل انسانی با الگوریتمی می تواند به کاهش سوگیری ها و افزایش دقت در نتایج منجر شود. این ادغام، به ویژه در زمینه های اجتماعی و فرهنگی که تحلیل های عاطفی و زمینه ای اهمیت دارند، می تواند تحولی در درک و تفسیر داده ها ایجاد کند. در نهایت، این پژوهش بر ضرورت بازاندیشی در روش های پژوهش و طراحی رویکردهای جدید در مواجهه با چالش های اخلاقی و اجتماعی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی تأکید دارد. این نتایج می توانند به عنوان مبنایی برای توسعه سیاست های پژوهشی و آموزشی در زمینه استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات کیفی عمل کنند و به بهبود کیفیت و اعتبار پژوهش های اجتماعی کمک نمایند. بحث و نتیجه گیری: پیشرفت های اخیر در فناوری های هوش مصنوعی و داده کاوی تأثیر عمیقی بر روش های پژوهش کیفی و اجتماعی داشته است. این پژوهش به بررسی تأثیر مصاحبه گران الگوریتمی بر پژوهش های کیفی، به ویژه در زمینه های روابط اجتماعی و ساختارهای قدرت و معرفت می پردازد. یافته ها نشان می دهند که مدل های زبانی بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT نه تنها به عنوان ابزار تسهیل کننده، بلکه به عنوان کنشگران معرفتی عمل می کنند که در تفسیر داده ها و تولید معنا نقش دارند. این تغییرات به تحول در ساختارهای اجتماعی و روابط انسانی نیز منجر شده است. نظریه های میشل فوکو و مانوئل کاستلز به درک بهتر تأثیرات هوش مصنوعی بر روابط اجتماعی کمک می کنند. فوکو بر نقش قدرت در تعاملات روزمره تأکید دارد و کاستلز اطلاعات را به عنوان منابع جدید قدرت در نظر می گیرد. این پژوهش تأکید می کند که بهره گیری آگاهانه و انتقادی از این ابزارها می تواند دقت و انسجام تحلیل های کیفی را بهبود بخشد، به ویژه در مراحل پیچیده ای مانند رونویسی و تحلیل تماتیک. چهارچوب «روش شناسی انتقادی هوشمند بومی» که پیشنهاد می شود، به پژوهشگران امکان می دهد تا از ترکیب تحلیل انسانی و قدرت پردازش الگوریتمی بهره برداری کنند و در تعامل با این ابزارها، به تولیدکنندگان خلاق دانش بدل شوند. درنهایت، این پژوهش بر ضرورت بازتعریف نقش پژوهشگر و طراحی ساختارهای جدید برای مستندسازی تعاملات انسان - ماشین تأکید می کند و بر اهمیت رویکردهای انتقادی و مسئولانه در استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات اجتماعی تأکید دارد.Algorithmic Interviewers and the Reflexivity of Knowledge Production: Toward an Intelligent Critical Methodology in AI-Based Qualitative Research
Extended
Introduction and Objectives: The rapid evolution of artificial intelligence (AI) technologies has made the rethinking of knowledge production methods an undeniable necessity. AI, as a swiftly advancing field, is poised to transform the very foundations of research methodology. One of the most remarkable manifestations of this transformation is the emergence of algorithmic interviewers—tools that, relying on natural language processing algorithms, establish quasi-human interactions with participants.
AI language models are recognized for their extraordinary ability to write academic papers, design experiments, develop theories, transcribe, translate, conduct thematic analysis, code qualitative data, summarize articles, recommend journals, guide researchers, complete sentences and paragraphs, and generate human-like text. These capabilities make them invaluable resources for qualitative researchers. However, their entry into research is not merely a technological advancement; it entails a redefinition of the relationships among humans, machines, power, and knowledge.
Given the growing difficulty of conducting contemporary qualitative research and data analysis in the humanities and social sciences without computational tools, the adoption of modern technologies in computer-assisted qualitative data analysis (CAQDAS) reshapes interpretive frameworks and transforms our understanding of research phenomena. The aim of this paper is to critically re-examine the relationship between AI and knowledge production in qualitative research—with a particular focus on algorithmic interviewers and their potential to disrupt or reproduce epistemic and social relations.
Drawing on Michel Foucault’s power-knowledge theory and Manuel Castells’ network society theory, this study proposes a methodological model termed “Intelligent Critical Methodology”—a framework that enables researchers to develop both theoretical and practical sensitivity toward the biases, limitations, and ethical-political dimensions of AI-based research tools.
Method: This study investigates the role of algorithmic interviewers in redefining social relations and power structures in qualitative research. The research was conducted in two stages: a comparative-documentary phase and an intelligent critical phase.
In the first phase, Foucault’s and Castells’ theories were synthesized to develop a theoretical framework for analyzing AI-driven interviews. Foucault’s perspective aids in examining the power dynamics embedded in algorithmic tools, while large language models (LLMs) such as ChatGPT reveal new sources of epistemic power.
The second phase focused on developing the Intelligent Critical Methodology, which integrates AI technologies with human interpretation. This hybrid methodology enhances analytical transparency and precision, reduces analysis time, and simultaneously strengthens data validity through human interpretive oversight—thereby mitigating the biases inherent in purely human or purely algorithmic analyses.
To assess the validity of this indigenous Intelligent Critical Methodology, the study examined its alignment with power-knowledge and network-society theories. Triangulation through combined human–algorithmic analysis, joint coding, and participant review of findings contributed to the study’s credibility and dependability.
Ultimately, the research designed an indigenous intelligent critical framework that allows researchers to simultaneously leverage human experience and algorithmic processing power for deeper insights into digital-era social interactions. This approach underscores the importance of algorithmic transparency and data literacy, urging researchers to act as creative co-producers of knowledge in collaboration with AI.
Findings: The findings indicate that large language models such as ChatGPT can substantially enrich qualitative research by identifying latent patterns, formulating questions, transcribing, translating, coding, developing theory, and producing coherent text. However, these models are not neutral tools—they function as epistemic agents capable of influencing discursive structures and interpretive directions.
They can also detect social and cultural patterns, offering deeper insight into power relations. One key outcome of this study is the recognition that algorithmic interviewers can generate transparent and well-documented datasets, enabling researchers to trace analytic processes and substantiate results more effectively. This feature enhances transparency and trustworthiness in qualitative research, facilitating more precise analysis of complex data.
Moreover, integrating algorithmic and human analysis helps reduce bias and improve accuracy—particularly in sociocultural contexts where emotional and contextual interpretation is critical. This hybrid approach represents a paradigm shift in how qualitative data are understood and interpreted.
Finally, the study emphasizes the need to rethink research methodologies and design new approaches to address the ethical and social challenges of AI use in research. The findings provide a foundation for developing research and educational policies on AI-assisted qualitative inquiry, contributing to the improvement of research quality and validity in the social sciences.
Discussion and Conclusion: Recent advances in AI and data-mining technologies have profoundly influenced qualitative and social research methods. This study explored the impact of algorithmic interviewers on qualitative research, particularly regarding social relations and power–knowledge structures.
The results show that large language models (LLMs) such as ChatGPT function not merely as facilitative tools but as epistemic actors that participate in data interpretation and meaning-making. Such transformations also reshape social structures and human relationships.
Foucault’s theory highlights the pervasive role of power in everyday interactions, while Castells conceptualizes information as a new source of power. Together, these perspectives illuminate how AI reconfigures social relations and epistemic authority.
The study concludes that a critical and informed use of AI tools can enhance the precision and coherence of qualitative analyses—especially in complex phases like transcription and thematic analysis. The proposed indigenous intelligent critical methodology enables researchers to combine human interpretation with algorithmic processing, transforming them into creative co-producers of knowledge.
Ultimately, the research underscores the necessity of redefining the researcher’s role and designing new frameworks for documenting human–machine interactions, emphasizing critical and responsible approaches to AI use in social research.
تبلیغات
