Préparez les données de recherche des participants pour l'IA
Les données des participants peuvent rester identifiables via une citation distinctive, une expérience rare ou une combinaison d'attributs. Remplacer les noms ne suffit pas à garantir l'anonymat ou l'autorisation d'utiliser un autre processeur. Commencez par le but approuvé de l'étude et l'environnement de réception.
Pour Opérations de recherche et équipes d'étude autorisées
Exemple synthétique : test d'un cadre de codage
Une équipe d'étude fictive souhaite tester un tableau de codage thématique. Les réponses sont inventées pour inclure des thèmes qui se chevauchent et de l'ambiguïté ; ce ne sont pas des citations de participants, résultats d'étude ou preuves sur une population.
Ce avec quoi vous travaillez
- Un extrait d'entretien DOCX contenant noms, lieux et expériences personnelles.
- Un tableau XLSX des participants avec données démographiques et références de recrutement.
- Un codebook proposé définissant thèmes et exemples.
Une approche plus sûre
- Testez d'abord la structure du codebook avec des extraits de réponses inventées.
- Gardez les correspondances des participants et données de recrutement hors du matériel destiné à l'IA.
- Préservez l'incertitude et autorisez plusieurs codes candidats avec texte justificatif.
Résultat attendu : L'assistant suggère comment le codebook proposé s'applique aux extraits synthétiques. Les chercheurs examinent les désaccords et révisent la méthode sans présenter les catégories générées comme résultats réels.
Suivez la procédure
Vérifiez les limites de l'étude
Identifiez le responsable et les permissions documentées pour le traitement et le partage. Spécifiez la tâche IA, l'entrée et la destination. Ne déduisez pas l'autorisation du fait que l'équipe détient déjà les données ; le test de méthode peut souvent avancer avec des réponses inventées pendant la clarification de l'approbation.
Séparez analyse et liaison aux participants
Supprimez les identifiants inutiles et références de recrutement de tout extrait approuvé. Considérez les combinaisons rares d'âge, lieu, profession et expérience. Conservez la clé de liaison dans le magasin d'étude autorisé, et ne réutilisez pas des étiquettes partagées à l'extérieur entre études non liées.
Protégez le sens tout en minimisant
Indiquez où un extrait approuvé a été généralisé pour que les lecteurs comprennent ses limites. Évitez de réécrire une citation réelle puis de la présenter comme verbatim. Vérifiez commentaires, colonnes cachées et propriétés, et utilisez du matériel entièrement synthétique lorsque la généralisation sûre déformerait la question de recherche.
Examinez les désaccords de codage
Demandez les passages justificatifs et codes alternatifs plausibles. Faites inspecter omissions, ambiguïtés et lectures divergentes par les chercheurs. Conservez un enregistrement des changements méthodologiques approuvés et ne transformez pas la sortie d'un modèle en résultats participants sans le processus d'analyse et de revue établi.
À vérifier avant de continuer
1. Analyse autorisée
- Prêt quand
- Le responsable de l'étude confirme que le matériel proposé et la destination correspondent à la portée documentée.
- Si la vérification échoue
- Utilisez des exemples inventés ou maintenez l'activité dans les outils d'étude approuvés.
2. Identification indirecte
- Prêt quand
- L'équipe a examiné les citations distinctives et combinaisons d'attributs.
- Si la vérification échoue
- Réduisez l'extrait, agrégez-le de manière appropriée ou excluez-le du flux de travail.
3. Traçabilité interprétative
- Prêt quand
- Les codes suggérés citent le texte fourni et préservent les interprétations alternatives.
- Si la vérification échoue
- Retournez la sortie pour revue par les chercheurs plutôt que d'accepter une étiquette confiante.
Erreurs courantes à éviter
- Une citation consultable peut identifier un participant même après suppression des noms et coordonnées directes.
- Généraliser une réponse peut en changer le sens ; ne cachez pas cette transformation ni ne présentez un texte édité comme une citation verbatim.
Évaluez ce workflow avec Aona
Où Aona peut aider
Utilisez des documents d'étude synthétiques pour tester les politiques de prompt et de fichiers configurées par Aona. Les formats DOCX, XLSX et PDF supportés nécessitent une vérification sur le fournisseur et la voie navigateur/native réels.
À confirmer
Aona n'établit pas le consentement à la recherche, ne garantit pas l'anonymat ni ne valide les résultats thématiques. L'évaluation des politiques gérées utilise un traitement régional, qui doit être inclus dans la revue approuvée de gestion des données de l'étude.
Gérez-vous ce workflow documentaire au sein d'une équipe ?
Examinez votre outil IA, le format des documents et les exigences de gestion des données. Utilisez un exemple synthétique pour discuter des contrôles pris en charge et des vérifications que votre équipe doit encore effectuer.
FAQ