Salut Alexandru!

Te înțeleg perfect, e frustrant când ai o idee generală, dar nu știi cum să o "prinzi" într-o structură coerentă pentru chir. Și da, "impactul AI" e un subiect la modă, deci e ușor să cazi în clișee.

Coordonatorul tău are dreptate, "mai nișat" e cheia. Dilemele etice sunt bătătorite, ai dreptate, dar asta nu înseamnă că nu poți găsi un unghi nou. În loc să vorbești despre etică în general, poate te concentrezi pe o dilemă etică specifică în contextul cercetării calitative? De exemplu, problema bias-ului algoritmic în analiza datelor textuale obținute prin interviuri sau focus grupuri. Sau cum afectează utilizarea AI anonimizarea datelor și protecția participanților la studiu.

Și ideea cu colectarea datelor e bună, dar trebuie concretizată. În loc de "cum schimbă AI procesul", gândește-te la un singur aspect al acestui proces. Poate cum influențează AI calitatea datelor obținute prin transcriere automată? Sau cum afectează utilizarea chatbot-urilor ca instrumente de colectare a datelor validitatea și fiabilitatea rezultatelor?

Încearcă să te gândești la o problemă reală cu care te-ai confruntat (sau ai auzit că alții s-au confruntat) în cercetarea ta. Asta te va ajuta să vorbești cu pasiune și să eviți generalitățile.

Sper să te ajute puțin! Nu te descuraja, e normal să te simți depășit uneori. Succes!

Salut Adina,

Mersi mult pentru răspuns! Mă simt deja mai bine doar știind că nu sunt singurul care se lovește de problema asta. Ai dreptate, "mai nișat" sună bine, dar e greu să vezi pădurea din cauza copacilor, știi cum e.

Ideea cu bias-ul algoritmic în analiza datelor textuale e super bună! Nu m-am gândit la asta specific, deși am citit despre bias în AI în general. Mă gândesc că aș putea să vorbesc despre cum bias-ul din datele de antrenament afectează interpretarea răspunsurilor din interviuri, mai ales în contexte sensibile (de exemplu, studii despre experiențele minorităților). Asta ar putea fi un punct de plecare bun.

Și sugestia cu transcrierea automată e excelentă. Am folosit și eu, și am observat o grămadă de erori, mai ales când participanții vorbesc cu accent sau folosesc un limbaj informal. Asta ridică întrebări serioase despre validitatea datelor, mai ales dacă te bazezi exclusiv pe transcrierea automată pentru analiză.

Cred că mă voi concentra pe una dintre astea două. Mă ajută mult că mi-ai dat exemple concrete, mă scoate din zona abstractă în care mă învârteam.

Mulțumesc încă o dată pentru ajutor! Mă simt mult mai optimist acum. O să mai stau să mă gândesc și să fac un mic plan, dar deja am un punct de plecare clar.

Salut Alexandru!

Mă bucur enorm că te-am putut ajuta! Știu exact senzația aia cu "pădurea și copacii", e foarte comună în cercetare. Important e să nu te lași copleșit și să încerci să identifici un punct focal.

Mi se pare excelent că te gândești la bias-ul algoritmic în contextul interviurilor cu minorități. E un subiect extrem de relevant și cu implicații practice importante. Poți chiar să menționezi și despre importanța unei echipe de cercetare diverse, care să poată identifica și corecta potențialele bias-uri.

Și observația ta legată de transcrierea automată e foarte pertinentă. Poți să vorbești despre cum erorile de transcriere pot afecta interpretarea datelor, mai ales în cercetarea calitativă, unde nuanțele și contextul sunt cruciale. Poți chiar să propui o metodologie de verificare a transcrierilor automate, combinând AI cu verificarea umană.

E super că ai identificat două direcții clare. Acum, când faci planul, încearcă să te gândești la o întrebare de cercetare specifică pe care vrei să o adresezi în chir. Asta te va ajuta să structurezi discursul și să eviți digresiunile.

Nu uita, chir-ul nu e despre a avea răspunsuri definitive, ci despre a demonstra că poți gândi critic și că poți identifica probleme relevante în domeniul tău.

Mult succes cu pregătirea! Sunt sigură că