Toepassen van AI in kwalitatief onderzoek

Waar kunnen we AI voor gebruiken?

Wat we al snel leerden, is dat je met AI-tools veel onderzoek kunt versnellen, verdiepen, verrijken en/of opschalen! Hoe dat werkt?

• 𝗔𝗰𝗰𝗲𝗹𝗲𝗿𝗮𝘁𝗲 | AI helpt bij het versnellen van het onderzoeksproces. AI-tools kunnen bepaalde handmatige taken, zoals transcriberen, coderen of het organiseren van data, veel sneller uitvoeren. Zo kunnen onze onderzoekers zich meer richten op de analyse van de diepere inzichten.
• 𝗗𝗲𝗲𝗽𝗲𝗻 | AI-tools kunnen helpen om een diepere laag aan betekenis te ontdekken in kwalitatieve data. Denk aan het automatisch identificeren van patronen, thema’s of emoties in interviews of groepsgesprekken. Dit helpt onderzoekers om sneller tot diepgaandere inzichten te komen.
• 𝗦𝗰𝗮𝗹𝗲 𝘂𝗽 | AI maakt het mogelijk om kwalitatief onderzoek op grotere schaal uit te voeren. Waar traditioneel kwalitatief onderzoek vaak kleinschalig is vanwege de intensieve data-analyse, kunnen AI-tools grotere hoeveelheden data verwerken en analyseren. Dat maakt het mogelijk om meer deelnemers aan je onderzoek toe te voegen.
• 𝗘𝗻𝗿𝗶𝗰𝗵 | AI kan onderzoek verrijken door aanvullende data of inzichten te genereren. Bijvoorbeeld door gegevens te combineren uit verschillende bronnen (video, tekst, audio) en door resultaten te koppelen aan resultaten van huiswerkopdrachten.

Je kunt AI toch niet inzetten bij elk kwalitatief onderzoek?

In wat voor soort projecten en in welke fase van onderzoek voegt AI echt wat toe, en wanneer niet? Voor welke AI-tools hebben we gekozen en waarom? Bij Beautiful Lives werken we met zowel synchroon als a-synchroon Qual-onderzoek. Het verschil?

Synchroon onderzoek

Synchroon onderzoek vindt real-time plaats. Onderzoeker en onderzoeks-deelnemers staan op hetzelfde moment met elkaar in contact. Via focusgroepen, diepte-interviews en co-creatiesessies bijvoorbeeld.

Bij synchroon onderzoek draait het om 𝗱𝗲 𝗱𝗶𝗿𝗲𝗰𝘁𝗲 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗲 tussen onderzoeker en deelnemers. De onderzoeker kan meteen inspelen op wat mensen zeggen en doen, en vragen aanpassen op basis van wat er gebeurt. Synchroon onderzoek geeft ons de kans om dieper in te gaan op gedragingen, emoties en motivaties van de onderzoeksdeelnemers.

A-synchroon onderzoek

Bij a-synchroon onderzoek is er geen directe, gelijktijdige interactie tussen de onderzoeker en de deelnemers aan het onderzoek. Mensen kunnen in hun 𝗲𝗶𝗴𝗲𝗻 𝘁𝗶𝗷𝗱 𝗲𝗻 𝘁𝗲𝗺𝗽𝗼 meedoen aan het onderzoek. Voorbeelden hiervan zijn online communities, whatsapp-onderzoek en dagboekstudies.

Dit type onderzoek is flexibeler voor de deelnemers. Ze hoeven niet op een specifiek tijdstip beschikbaar te zijn. Het onderzoek kan daardoor ook over een langere periode plaatsvinden. Dat levert diepgaandere en uitgebreidere inzichten op

Het verschil in de inzet van AI

In beide soorten onderzoek gebruiken wij inmiddels AI-tools, maar we zetten ze wel op een andere manier in.

➡ 𝗜𝗻 𝘀𝘆𝗻𝗰𝗵𝗿𝗼𝗼𝗻 𝗼𝗻𝗱𝗲𝗿𝘇𝗼𝗲𝗸 𝗸𝗮𝗻 𝗔𝗜 𝗼𝗻𝘀 𝗼𝗻𝗱𝗲𝗿𝘀𝘁𝗲𝘂𝗻𝗲𝗻 𝗯𝗶𝗷 𝗵𝗲𝘁 𝘃𝗲𝗿𝘄𝗲𝗿𝗸𝗲𝗻 𝘃𝗮𝗻 𝗿𝗲𝗮𝗹-𝘁𝗶𝗺𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗮. Denk aan het maken van transcripties of het coderen van gesprekken, terwijl ze plaatsvinden.

➡ 𝗜𝗻 𝗮-𝘀𝘆𝗻𝗰𝗵𝗿𝗼𝗼𝗻 𝗼𝗻𝗱𝗲𝗿𝘇𝗼𝗲𝗸 𝘀𝗽𝗲𝗲𝗹𝘁 𝗔𝗜 𝗯𝗶𝗷 𝗼𝗻𝘀 𝗲𝗲𝗻 𝗴𝗿𝗼𝘁𝗲𝗿𝗲 𝗿𝗼𝗹 𝗶𝗻 𝗱𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗲. Zo kan AI bijvoorbeeld 24/7 feedback geven aan deelnemers of het aantal deelnemers opschalen zonder directe tussenkomst van de onderzoeker.

De Kracht van AI bij een complexe of eenvoudige vraag of doelgroep

In onze zoektocht naar de samenwerking tussen AI en kwalitatief onderzoek kwamen we tot de conclusie dat de rol van AI sterk afhankelijk is van zowel de complexiteit van de vraag als de toegankelijkheid van de doelgroep. Laten we deze twee aspecten apart bekijken.

Complexiteit van de vraag

AI komt het beste tot zijn recht bij (relatief) laag-complexe vraagstukken. Denk aan eenvoudig onderzoek naar consumentenvoorkeuren of beslissingen zoals: “Welke nieuwe smaak moeten we introduceren?” Bij dit soort vragen kan AI snel data verzamelen, patronen herkennen en zelfs helpen bij het modereren van discussies. Dergelijke vragen zijn vaak vrij eenduidig en hebben niet veel interpretatie nodig, wat AI perfect maakt om snel en efficiënt antwoorden te genereren.

Maar als de vraagstelling complexer wordt – zoals bij strategische beslissingen of diepgewortelde maatschappelijke issues – is AI minder effectief. Hier zijn de nuances van de antwoorden cruciaal en spelen context en interpretatie een grote rol. Dit is waar de menselijke kwalitatieve onderzoeker het verschil maakt: het begrijpen van de onderliggende betekenis van wat mensen zeggen en doen.

Toegankelijkheid van de doelgroep

AI werkt ook het best bij doelgroepen die gemakkelijk te bereiken zijn, zoals brede consumentengroepen of het algemene publiek. In dit soort gevallen kan AI snel en efficiënt een groot aantal respondenten werven en verwerken. Bij massaconsumptieonderzoek is dit bijzonder waardevol.

Maar als de doelgroep moeilijker te bereiken is – zoals diversity & inclusion groepen, laaggeletterden, B2B-professionals of specialisten zoals artsen – wordt de rol van AI beperkter. Deze doelgroepen vereisen vaak een zorgvuldige aanpak en persoonlijke benadering. Ook omdat slechts een beperkt aantal gesprekken gepland kan worden. Klassieke (online dan wel offline) kwalitatieve gesprekken blijven hier belangrijk, al kan AI soms helpen bij de analyse en het ontdekken van patronen in hun gedrag.

De meest effectieve toepassing van AI

AI is het meest effectief bij eenvoudigere vraagstukken en toegankelijke doelgroepen. Bij complexere vragen en moeilijk bereikbare doelgroepen is de expertise van de kwalitatieve onderzoeker onmisbaar. AI-tools kunnen de efficiëntie verhogen bij eenvoudige vraagstukken, maar voor de diepgang en nuance van moeilijke vragen blijft de menselijke interpretatie essentieel.

Welke AI-tools hebben wij getest en gebruiken we echt?

Het gebruik van nieuwe digitale oplossingen binnen ons kwalitatieve werkveld is niet van gisteren. In de coronaperiode hebben we met z’n alle een flinke digitale sprong vooruit gemaakt. Sindsdien werken we bij Beautiful Lives volop met tools als Mural, Amplify, Zoom, Recollective en Fireflies. Zo vinden interviews doorgaans online via Zoom plaats, worden deze automatisch getranscribeerd door Fireflies en zijn onze veelgebruikte post-its niet alleen op ‘brownpapers’ maar ook op Mural te vinden. Maar met de opkomst van AI zagen we nóg meer mogelijkheden om ons onderzoek te versnellen, verdiepen en op te schalen.

Curatie

Curatie met AI biedt ons de mogelijkheid om zowel in de voorbereiding als tijdens het onderzoek optimaal gebruik te maken van de beschikbare informatie, waardoor we beter en sneller tot de kern van het vraagstuk komen. Hierbij kunnen wij door middel van LLM snel verschillende bronnen destilleren en belangrijke informatie hieruit verzamelen, zoals bijvoorbeeld briefings of eerdere onderzoeken. Dit alles helpt ons om snel te schakelen met opdrachtgevers en op een gedegen manier tot een juiste onderzoek aanpak te komen. Daarnaast kan AI tijdens het onderzoek ondersteunen door nieuwe inzichten direct te koppelen aan bestaande informatie. Hierdoor kunnen we nieuwe informatie gelijk in een bredere context plaatsen en scherpere aanbevelingen formuleren.

Interview gidsen

Met onze jarenlange ervaring in kwalitatief onderzoek zorgen wij voor een interviewgids met de juiste opbouw, nuance en toon. Dit creëert een menselijk en diepgaand gesprek, waarin we maximale waarde uit de interactie halen en emotionele lagen blootleggen. AI-tools bieden daarbij extra ondersteuning: ze kunnen huidige gidsen analyseren en bijdragen aan het opstellen en optimaliseren van nieuwe gidsen. Dit zorgt ervoor dat de gidsen nog beter aansluiten bij de onderzoeksdoelstellingen en dat essentiële vragen niet over het hoofd worden gezien, zonder natuurlijk onze menselijke interpretatie te verliezen.

Veldwerk

Digitale ontwikkelingen hebben het kwalitatieve veldwerk al naar een hoger niveau getild. Automatische transcriptie is hier een goed voorbeeld van: het zorgt ervoor dat alles wat wordt besproken nauwkeurig wordt vastgelegd. Dit opent nieuwe mogelijkheden, zoals het direct gebruiken van rauwe data in de analyse of het automatisch genereren van samenvattingen. Hierdoor wordt het veldwerk efficiënter en kan meer focus gelegd worden op interpretatie en inzichten.

Analyse

De analysefase biedt wellicht de grootste kansen voor AI binnen kwalitatief onderzoek. AI-tools kunnen grote hoeveelheden data razendsnel doorzoeken en clusteren op basis van thema’s, emoties of andere parameters. Dit kan dienen als basis voor de verdere interpretatie, inzichten en analyse in de data. Zo helpt AI om bepaalde thema’s of patronen uit interviews te herkennen of juist om bepaalde afwijkingen te benadrukken. Hoewel AI het menselijke element nooit volledig kan vervangen, helpt het ons wel om efficiënter tot de kern van het verhaal te komen.

AI-analysetools

Dankzij Natural Language Processing (NLP) kunnen AI-tools automatisch thema’s en patronen ontdekken in datasets die voor menselijke onderzoekers niet altijd zichtbaar zijn. Dat geeft ons als Qual-onderzoekers een mooie basis die ons ondersteunt in diepgaandere analyses en het verzamelen van inzichten.

We testten onder andere 𝗦𝗽𝗲𝗮𝗸, 𝗖𝗼𝗟𝗼𝗼𝗽 en 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗴𝗲𝗻𝗔𝗜. Uiteindelijk kozen we voor CoLoop. Waarom? Omdat 𝗖𝗼𝗟𝗼𝗼𝗽:
✔️ Speciaal is ontworpen voor Qual-onderzoek.
✔️ Conceptanalyses op hoog niveau versnelt.
✔️ Verdieping aanbrengt in specifieke onderwerpen of segmenten.
✔️ Multimarkt- en segmentonderzoek eenvoudiger maakt

Large language models

Ook hebben we ons verdiept in zogenaamde Large Language Models. Na wat experimenteren met 𝗖𝗹𝗮𝘂𝗱𝗲, 𝗖𝗵𝗮𝘁𝗚𝗣𝗧 en 𝗖𝗼𝗽𝗶𝗹𝗼𝘁, werken we nu vooral met 𝗖𝗵𝗮𝘁𝗚𝗣𝗧 𝟰 𝗧𝗲𝗮𝗺.

Dit model biedt onder andere:
✔️ Bescherming van klantdata in een veilig systeem.
✔️ De mogelijkheid om documenten te uploaden.
✔️ Directe toegang tot informatie van het internet.
✔️ Afgeschermde data en toegangsbeheer.

We gebruiken ChatGPT voor inspiratie en verdieping. AI neemt daarbij het ‘saaiere’ werk graag van ons over!

AI-tools vervangen de Qual-expert nog niet, maar ze verrijken ons onderzoek zeker. We blijven nieuwsgierig naar hoe AI ons verder kan helpen met diepere consumenteninzichten en het toegankelijk maken van onderzoeken voor diverse doelgroepen.

Meer weten? Neem contact op met Maurice Palmen, hij praat je graag bij!