开展 AI 主持的访谈：分步教程

Image: "Oral History of Egypt's Education 2.0 Reform-Nelly ElZayat, Deena Bora" by Antoineberlin (CC BY-SA 4.0) via Wikimedia Commons, recoloured.

AI 主持的访谈使用对话式智能体提问、倾听回答并追问，可以通过文字或语音进行。它们无法取代熟练的人类访谈者所能达到的深度，但可以在一周内以十种语言收集数百份半结构化访谈，成本更接近问卷调查而非田野工作。本教程从设计到分析完整走一遍研究流程，并标出人类判断仍然必须介入的环节。

第一步：判断这种方法是否合适

当主题具体、参与者愿意与机器交谈、并且你既需要广度也需要深度时，AI 主持效果良好，例如用户体验研究、消费者决策历程、员工脉搏调查，或在小规模人工访谈之前进行的探索性研究。对于创伤、丧亲、违法行为，或任何需要建立信任和随时中止能力的主题，它表现不佳。如有疑问，先做五次人工访谈，并以此为基础构建 AI 访谈提纲。

第二步：为机器编写访谈提纲

AI 主持人需要比人类更多的结构。把每个部分写成目标而非脚本：你想了解什么、两三个开场问题，以及哪些追问是可以接受的。加入明确规则：每个问题最多追问几次、参与者只回答一个词时怎么办、哪些话题不可触及。你自己作为参与者至少测试三次，反复修改，直到对话自然、追问不跑题。

第三步：做好伦理与知情同意

参与者必须知道自己是在与 AI 对话、什么会被记录、数据存储在哪里以及如何退出。在访谈开始时加入一段通俗的说明，并提供一位可联系的人员。确认你使用的平台签有数据处理协议、数据存储在可接受的司法辖区，并且不会用你的记录训练模型。我们的负责任研究指南对披露与数据保护有更详细的说明。

第四步：先试点，再招募

在目标人群中招募十位参与者进行试点。逐字阅读每一份记录。找出原地打转的追问、被误解的问题，以及参与者失去兴趣的节点。修改提纲后再正式招募。Prolific 等样本平台可以很好地对接访谈链接；对于组织研究，由熟人发出的个人邮件仍然能获得最高的响应率。

第五步：用编码手册分析，而不是问聊天机器人

人们很容易忍不住让模型"找出主题"。不要这样做。相反，按常规方法从样本记录中建立编码手册，然后用 AI 辅助的定性分析工具将其应用到全部记录，由研究者复核模型置信度较低的每一个编码。在至少 10% 的随机样本上报告模型与人工编码者之间的编码者间信度。主题仍应由研究者撰写，引文要锚定到具体参与者。

第六步：透明报告

说明所用平台、主持人背后的模型、访谈提纲、访谈数量及其中位时长、所用语言，以及分析是如何完成和核查的。管理学、市场营销和信息系统领域的期刊现在都要求 AI 辅助的定性研究达到这样的细节水平。

工具

由巴黎高等商学院（HEC Paris）孵化的 Qualitati 提供十种语言的 AI 主持文字与语音访谈，配有主题分析和编码工作区，并为学生提供免费版本。我们人类研究工具库中的其他选项包括 AILYZE 和 CoLoop。QualiTaTi 学院提供关于 AI 主持访谈、生成式 AI 辅助的定性研究和主题分析的免费指南，以及一门免费、自定进度的 AI 时代定性研究暑期学校。