SuperAPI AI 工具集

thematic-analysis

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更新于 10-16 06:18

技能介绍

用途:基于 Braun & Clarke(2006, 2019)反思性主题分析框架,辅助质性研究者完成从原始访谈文本到候选主题结构的分析流程。主题命名被视为研究者的理论判断,工具只提供备选,不做裁定。

主要能力:支持两种输入模式。情况A为直接提供原始访谈文本,工具逐份完成初始编码;情况B为提供已有初始编码池。情况A可选研究者示范编码,工具识别其粒度、用词、长度和描述取向等风格后续照做。编码阶段仅跳过独立成句的纯单词应答和访谈者提问,其余语句均编码,强调贴近数据、描述性、细粒度、in-vivo 优先,并禁止对仗整齐。编码完成后自动进入汇总,输出编码池、跨访谈重复编码与单份独有编码。随后连续执行四阶段:编码全貌扫描、候选主题聚类(5–8个,频率不决定主题)、主题审查(内部一致性、外部区分度、与研究问题相关性),以及命名建议与移交。

必要用法:编码完成后必须调用 Write 工具保存为 coding_[被访者编号].md;研究者确认命名后须保存 themes_[研究主题].md。需提供研究问题,理论视角和当前困惑为选填。可选后续操作包括生成主题结构摘要、追问特定主题、识别主题关系、保存主题结构。

适用场景:访谈类质性研究的主题分析,可与 grounded-coding、negative-case-finder、analytic-memo 等 skill 配合使用。

限制:本工具为流程辅助,最终主题命名与判断必须由研究者作出;具体平台与使用环境暂未提供。