TACT：用 AI 委员会做大规模定性主题分析的实用流程

摘要

论文提出 TACT（Traceable AI Council for Thematic analysis），用 AI 委员会在规模上完成定性主题分析，同时让团队保留对解读与判断的控制。TACT-Lite 为核心流程，TACT-Full 额外加入来自其他模型族的对抗模型，以及标出高不确定性编码的判定模型。在 256 条由其他研究者编码的 Stack Overflow 帖子数据集上，候选码本 F1 为 0.75-0.77，最终编码 F1 为 0.71-0.72；留出样本上作者人工编码与 TACT 编码的 Cohen's κ 为 0.79-0.85；每 100 条帖子的模型调用成本为 $13.77（TACT-Lite）至 $33.59（TACT-Full）。

为什么值得看：论文给出 TACT 的双档设计、256 条帖子上的 F1 与每条成本，团队可据此估量 AI 委员会式定性编码的投入产出。

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