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AI Coding Beta：您的新虚拟研究助手

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了解如何有效地将 AI Coding Beta 版集成到您的研究之旅中。AI Coding Beta 是一个尽职尽责的助手，可以梳理任意数量的数据，并建议描述数据的初始代码和类别。这可以激发新的想法，并帮助您快速了解数据中正在发生的事情，以便您可以就如何推进研究做出明智的决定。

在本文中，我们通过一个真实世界的研究示例，分享了充分利用 AI Coding Beta 的实用建议，在该示例中，我们探讨了人们如何改变他们的日常生活以使其更具可持续性。我们的主要目标之一是描述与可持续生活方式相关的关键态度和行为。我们进行了 30 次访谈，现在我们想归纳探索到目前为止我们的数据说明了什么。我们在这些访谈中发现的模式可能也值得在随后的数据收集和分析浪潮中进一步探索。

我们可以继续对访谈进行手动初始编码，以了解数据中发生了什么，或者我们可以使用 AI 编码测试版为我们建议代码。换句话说，我们有一个我们想要到达的目的地，现在我们可以选择是直接开车去那里，还是更悠闲地漫步，沿着通往目的地的小路蜿蜒而行，也许还可以停下来闻闻花香。这两种选择都以自己的方式具有吸引力，并且都可以为我们带来很多价值。由每个人选择最适合自己的方法。

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如何使用 AI 编码测试版

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打开 AI Coding Beta 工具，然后选择要分析的文档。我们的 30 次采访在一个多小时内完成。当 AI Coding Beta 正在浏览您的数据时，您可以最小化窗口并在计算机上执行其他操作，或者只是在虚拟助手工作时去喝杯咖啡或茶。

下面，您可以看到 AI Coding Beta 提供的结果概述。这种编码摘要以及主要同时出现的代码可能会引发关于数据中出现的潜在模式的偶然想法。例如，有趣的是，可持续性与人类价值观有关，我们可能想检查用这两种代码编码的引文，以进一步探索这种模式。

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更新 AI 编码以适合您的研究问题

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接下来，我们可以查看结果并在必要时进行任何更改。在左侧，您可以看到 AI Coding Beta 创建的所有类别。单击类别名称旁边的下拉箭头可查看特定的子代码。通过单击它，仅查看附加到特定类别或子代码的报价。

因此，您可以浏览 AI 编码测试版结果，并且非常容易在右边距区域的任何报价中添加或删除代码。要删除代码，请将鼠标悬停在代码上时单击减号图标。要添加代码，请单击代码图标并选择任何已存在的代码或键入新代码名称以创建所需的任何其他代码。

当您浏览编码时，您可能会注意到某些子代码非常相似。您还可以通过在左侧窗口中选择多个代码来查看多个代码的报价。例如，我们注意到子代码“协作”和“协作/合作”指的是相同类型的报价。因此，我们可以将这两个子代码合并在一起，以进一步清理我们的代码列表。只需在左侧面板中选择两个子代码，右键单击，然后选择“合并”，如下所示。将子代码合并在一起是将分析重点缩小到与研究问题和目标最相关的任何方面的有效方法。如果任何子代码涉及与研究问题或目标无关的方面，那么我们可以简单地删除代码。通过右键单击任何代码，您可以重命名、删除、更改颜色等。

另一方面，我们甚至可能决定合并类别、创建新类别和/或将子代码移动到不同的类别。所有这些都可以通过拖放左侧面板中的代码来完成。例如，我们可能会注意到，“责任”类别主要是指社会责任和少数个人责任。然后，我们可以将个人责任子代码移动到“态度和心态”类别中：只需选择子代码并将它们拖放到新的类别代码中，然后从出现的菜单中选择“移动”选项。然后，我们可以将涉及社会责任的代码移动到“社会问题”类别中，然后我们可以将该类别重命名为“社会问题和责任”，以赋予其更具描述性的名称。

在清理 AI 代码的过程中，我们还可以在方法论备忘录中记下我们正在做出的决定，我们可以在分析备忘录中写下我们想到的任何想法。通过这种方式，我们可以在浏览编码数据的同时进行记忆和反思性思考。通过清理我们的代码，我们从 281 个代码增加到 161 个代码。下面，我们显示一个代码云，显示整理列表后剩余的代码。

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探索 AI 编码并激发见解

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现在，我们可以更深入地挖掘数据以实现我们的研究目标。例如，为了描述与可持续生活方式相关的态度，我们可以检查参与者在描述他们的态度时提到了什么样的价值观。我们可以使用代码共现工具探索哪些代码在数据中一起出现。下面的桑基图提供了一个易于理解的可视化，展示了哪些人类价值观以及哪些态度和心态。我们可以看到哪些价值观构成了对可持续发展的态度的一部分，例如希望、简单和感恩。

通过单击桑基图的任何部分，我们可以查看基础数据。因此，ATLAS.ti 允许我们查看编码中的总体模式，同时轻松地返回数据以在其上下文中解释这些模式。当我们检查代码共现并重新读取数据时，我们可以在分析备忘录中写下任何想法和见解。我们可以从这些编码中构建初步结论，然后我们可以很容易地返回数据来验证和充实我们的解释。

例如，有趣的是，挫折感与感到担忧/同情有关，这表明在面对全球可持续性问题时，爱护环境可能会承受更大的挫折感。然后，我们可以查看这两个代码的引文，并描述它们在数据上下文中的关系。因此，AI Coding Beta 的编码可以帮助我们识别有趣的模式并做出初步解释，然后重新访问数据以得出和验证我们的结论非常重要。

ATLAS.ti 可让您以多种方式轻松探索您的编码。例如，我们还可以看看确定了哪些可持续生活的障碍。我们可以查看参考障碍的类别，在代码管理器中，我们可以切换到条形图视图，轻松查看每个代码的频率。通过单击任何代码，我们可以看到下面的相关报价。这使得浏览我们的数据并在备忘录中记下我们的思考变得容易。

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结束语

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使用 AI Coding Beta 的旅程既高效又有益。总而言之，AI Coding Beta 可以帮助我们了解数据中正在发生的事情，并可能激发新的想法。该工具的一个显着特点是其显着的节省时间潜力，可以在很短的时间内为 30 次采访创建描述性代码列表——如果手动完成，这项任务可能需要几天时间。

然后，我们花了一些时间查看编码的引文，并通过合并代码、重命名代码以及根据需要将子代码移动到不同的类别来清理代码列表。几个小时后，我们有了一份简明的代码列表，并在分析备忘录中记下了各种想法。然后，我们深入研究了这些编码，以完成我们的研究目标。

从不同角度探索我们的数据可以激发偶然的想法，而 ATLAS.ti 中的广泛功能使您可以轻松地鸟瞰您的数据或放大任何报价的细微细节。在研究方面，您始终是这艘船的掌舵人，现在您可以依靠 ATLAS.ti 作为勤奋的助手，帮助您掌握数据并弄清楚下一步要驾驶您的船的方向。

借助 AI Coding Beta 的强大功能，您可以控制自己的时间，自信地指导您的研究，并更快地做出有影响力的发现。

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