🔍 扎根理论分析智能体

AI辅助质性研究编码与理论建构的专业工具

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📖 核心功能

扎根理论分析智能体采用多背景多模型编码员系统，通过不同理论视角的并行分析，从质性数据中系统性地生成理论框架。

🔓
开放性编码
识别和标记数据中的有意义概念，保持开放态度，避免预设理论框架
🔗
主轴编码
建立概念之间的联系，形成范畴和性质维度
🎯
选择性编码
整合核心范畴，形成理论框架，实现理论饱和
👥
多视角编码
功能主义、冲突理论、符号互动、现象学等多理论视角并行分析
🔄
持续比较
在数据与理论之间持续往返，不断完善和修正理论框架
✅
饱和度检验
自动检测理论饱和度，评估新数据是否产生新概念

🔬 理论基础

什么是扎根理论？

扎根理论（Grounded Theory）是由 Barney Glaser 和 Anselm Strauss 于1967年提出的质性研究方法论。其核心思想是从经验数据中"生长"出理论，而非用现有理论去套用数据。

三大编码阶段

阶段 主要任务 输出结果
开放性编码 逐行分析数据，识别概念，初始范畴化 概念清单、初步范畴
主轴编码 发现范畴间的关系，建立性质维度 范畴关系图
选择性编码 确定核心范畴，整合理论框架 理论模型、假设

多视角编码员系统

⚙️
功能主义视角
关注系统功能、结构平衡和社会秩序
⚔️
冲突理论视角
分析权力不平等、资源争夺和社会冲突
💬
符号互动视角
探索意义建构、身份认同和互动过程
🧠
现象学视角
理解生活体验、主观意识和本质直观

⚙️ 分析机制

扎根理论分析智能体结合大语言模型的语义理解能力和质性研究方法论知识，实现智能化的编码和理论生成。

分析流程

1
数据输入
上传质性文本
→
2
多视角编码
并行概念识别
→
3
范畴整合
聚类与关系建立
→
4
理论生成
框架与假设
→
5
饱和度检验
完整性评估

核心分析能力

  • 🎯
    概念识别：自动识别文本中的重要概念和关键短语
  • 🔗
    关系发现：发现概念之间的因果、时间、语义关系
  • 📊
    范畴聚类：将相似概念聚合为更高层次的范畴
  • 🎨
    性质维度：识别范畴的性质和维度变化
  • 💡
    理论敏感：提供理论洞察和解释框架
  • 🔄
    持续迭代：支持编码的持续修改和完善

🌟 核心优势

  • 🎯
    方法论严谨：严格遵循Glaser & Strauss的经典扎根理论方法论
  • 👁️
    多视角洞察：四种理论视角并行分析，避免单一视角局限
  • 🚫
    避免预设：AI编码员保持开放态度，禁止预设理论框架
  • 🤖
    AI增强：大语言模型提供深度语义理解和理论敏感度
  • 📊
    可视化输出：提供编码图谱、范畴关系图、理论框架图
  • ⚡
    高效便捷：大幅缩短编码时间，提升质性研究效率

🎓 应用场景

📚
教育学质性研究
分析教学经验、学习过程、教育现象的理论建构
🏥
健康与医疗研究
患者体验、疾病叙事、医疗实践的理论提炼
💼
组织与管理研究
组织文化、管理实践、工作行为的理论探索
💬
传播与媒体研究
媒体使用、信息传播、受众行为的理论分析
🌍
社会问题研究
社会现象、社区问题、公共政策的理论建构
🎨
文化与艺术研究
文化实践、艺术创作、审美体验的理论生成

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