結合 AI 科技，提升資料處理效率結合 AI 科技，提升資料處理效率
質化研究是一種以非數字資料（例如：文字、影像、觀察記錄、訪談逐字稿）為基礎的研究方法。它的主要目的不是為了測量「有多少」或「多頻繁」的量化研究工作，而是為了深入理解「為什麼」、「如何發生」以及「行動者的主觀感受與經驗」。質化研究的主要目的是建立概念、挖掘新理論、理解情境與行動者的主觀感受。透過深度訪談、焦點團體（Focus Group）、觀察、文本分析進行資料蒐集。與量化研究的資料分析不同，質化研究的資料分析是一個非線性的過程；1.資料編碼(Coding)：將大量的文字資料（如訪談逐字稿）拆解，並給予一個具有意義的標籤（Code）；2. 理論與資料對話（Theoretical Dialogue）尋找資料中的重複模式、比較案例，並與既有的理論進行對話，以發展新的解釋架構；3.三角檢證（Triangulation）： 使用多重的方法（訪談+觀察）或多重的資料來源（不同的受訪者）來驗證同一個現象，以提高研究的效度;4.呈現研究報告：以豐富的脈絡描述（Thick Description）來呈現資料，直接呈現原典文句（Quotations），而非只是量化的表格 (圖一)。量化所面臨的挑戰包含資料蒐集與分析極為耗時；研究結果的推論性較向量化研究低（通常只能推論至理論，而非整體母體）且容易受到研究者自身偏見與解讀的影響（需要反射性確認）。
質性研究結合AI科技，能顯著提升資料處理效率。AI 在質性研究能運用語音識別（STT）工具，快速將深度訪談或焦點團體語音轉為逐字稿，並自動辨識發音者與時間軸，大幅節省人工聽打時間。利用 ChatGPT、Claude 或 NVivo 整合的 AI 功能，自動進行開放編碼（Open Coding）與標籤建議，協助研究者從數十萬字的逐字稿中快速分類主題與尋找重複模式（Patterns）。透過自然語言處理（NLP）模型，分析顧客評論、社群貼文或開放式問卷，自動歸納情緒傾向（正向、負向、中立）與關鍵討論熱點。
