定性研究的半自动编码：以用户为中心的探究和初始原型

定性研究人员执行一个重要的、费力的数据标注过程，称为编码。然而，这一过程中的大部分工作可能是单调和重复的，对于大型数据集来说变得难以承受。编码能否部分自动化，是否应该这样做？为了解答这个问题，我们采访了研究人员并观察了他们对访谈记录进行编码的过程。我们发现，跨学科的研究人员遵循几种适合自动化的编码实践。此外，在开发了代码簿并对数据子集进行了编码之后，研究人员希望实现自动化，特别是在将编码扩展到未见过的数据时。研究人员还需要任何辅助工具对其建议保持透明。基于我们的发现，我们使用简单的自然语言处理技术构建了原型以部分自动化编码。我们表现最好的系统生成的编码在评分者间可靠性度量上与人类编码者匹配。我们讨论了界面和算法设计的含义，关于自动化定性研究的元问题，以及对未来工作的建议。