title: Valuing and scripting AI
Creators: name: Würflinger, David
Publisher: name: :none
Year: 2024

description: Diese Masterarbeit begibt sich auf eine explorative Reise in den Bereich der generativen KI-Werkzeuge innerhalb der qualitativen sozialwissenschaftlichen Forschung, verankert in den Theorien der Valuation Studies und User Studies. Ziel ist es, die Frage zu beantworten: Wie wirkt sich die Nutzung generativer Künstlicher Intelligenz auf die qualitative Forschung in den Sozialwissenschaften aus? Die Arbeit untersucht, wie diese fortgeschrittenen Technologien die akademische Forschung beeinflussen, sowie ihr Potenzial, Herausforderungen und ethische Implikationen im akademischen Kontext, wobei das Versprechen der Innovation mit den praktischen Gegebenheiten der akademischen Arbeit abgewogen wird. Durch einen Mixed-Methods-Ansatz, der Dokumentenanalyse und experimentelle Intervention kombiniert, untersucht die Studie die Integration, Nutzung und ethischen Herausforderungen der KI in der Forschung durch die Erfahrungen, die in einem experimentellen Aufbau mit zwei Forschern geschaffen wurden. Es zeigt sich, dass Sozialwissenschaftler innerhalb des Rahmens dieser Studie oft Effizienz priorisieren und sich auf Werkzeuge konzentrieren, die sofortige Ergebnisse mit minimalem Lernaufwand bieten, was den wettbewerblichen Druck der akademischen Arbeit widerspiegelt. Die Ergebnisse deuten auf ein nuanciertes Verständnis der Rolle der KI hin, heben ihr Potenzial zur Verbesserung von Forschungsprozessen hervor, betonen aber auch die Notwendigkeit einer sorgfältigen Integration unter Berücksichtigung ihrer Grenzen und offenbaren, dass Forscher Effizienz über Innovation bei der Werkzeugnutzung priorisieren. Diese Masterarbeit unterstreicht die Komplexität der Integration von KI in die akademische Forschung und bietet Einblicke in das dynamische Zusammenspiel zwischen technologischen Fortschritten und der sich entwickelnden Landschaft der sozialwissenschaftlichen Forschung.
description: This thesis embarks on an exploratory journey into the realm of generative AI tools within qualitative social science research, anchored by the frameworks of valuation studies and user studies. Aiming to answer the question: How does the usage of generative Artificial Intelligence impact qualitative research in the social sciences? it delves into how these advanced technologies impact academic research, exploring their potential, challenges, and ethical implications in academic contexts, balancing the promise of innovation with the practicalities of academia. Through a mixed-methods approach combining document analysis and experimental intervention, the study examines the adoption, utilization, and ethical challenges of AI in research through the experiences created by an experimental setup with two researchers. It reveals that within the scope of this study, social science researchers often prioritize efficiency, gravitating towards tools that offer immediate results with minimal learning investment, reflecting the competitive pressures of academic work. The findings suggest a nuanced understanding of AI's role, highlighting its potential for enhancing research processes while also necessitating careful integration considering its limitations and revealing that researchers prioritize efficiency over innovation in tool usage. This thesis underscores the complexities of integrating AI in academic research, offering insights into the dynamic interplay between technological advancements and the evolving landscape of social science research.