概括： 文献综述是任何学术研究的重要组成部分，是开展新发现和科学讨论的基础。在本文中，我们将探讨如何 优化文献综述流程 整合 定性和定量方法以及敏捷方法，例如 快速定性研究我们还讨论了 计算工具 促进 定性数据分析 以及大量信息的综合，包括以下解决方案： requalify.ai, Nvivo, Atlas.ti, MaxQDA, 伊拉姆特克 以及其他。我们的目标是展示如何通过选择合适的分析方法和软件，使综述更加稳健、高效，同时确保研究的深度和相关性 (Kalpokaite & Radivojevic, 2021)。
介绍
一般来说，文献综述通常被视为一个详尽的过程，在构建任何研究的理论和方法框架方面发挥着至关重要的作用（Bandara 等，2015）。在此阶段，研究人员必须识别、评估和整合越来越多的出版物。随着数字化和数据技术的兴起， 人工智能（AI）新的挑战和机遇随之而来。一方面，数据的可用性扩展了分析的可能性；另一方面，我们需要更加谨慎地构建这些数据，并将其转化为有效的洞察。
根据各大高校的非正式估计，研究人员多达一半的时间可能用于审稿活动——无论是从数据库中筛选文章、阅读文献还是整理参考文献。因此，寻找加速和改进这一流程的策略将直接影响研究的生产力和质量。
因此，本文旨在提供关于工具、方法和最佳实践的全面指南，帮助研究人员进行更敏捷、更明智的文献综述。通过采用创新方法，例如 快速定性研究 以及使用 定性数据分析软件，可以加快材料的收集，改善信息的组织，并在更短的时间内获得更深入的结果。
概念和定义
文献综述
主要是 文献综述 综述是一个系统性的过程，用于识别、评估和整合特定主题的研究及其他相关资源 (Williams, 2018)。通过这一过程，研究人员可以了解最新进展，发现研究差距和机遇，并建立坚实的理论基础。在实践中，综述还有助于支持假设、比较结果并为方法选择提供参考。
定性方法
一方面， 定性方法 强调对社会、文化和组织现象的诠释性理解。这类方法在寻求深度和丰富的语境时非常有价值（Stefanovic 等人，2021）。在文献综述中，定性分析可以揭示某些主题的研究方式、涌现的理论以及它们如何随时间演变的细微差别。
定量方法
另一方面， 定量方法 专注于数据的测量和统计分析，提供可推广至更大群体的证据（Asmussen & Møller，2019）。将定量方法应用于文献综述有助于文章的分类和映射，例如，通过提供特定研究领域出版物的统计概览。
快速定性研究
轮到你了，打电话 快速定性研究 是一套旨在快速收集和分析数据，同时又不损害方法论严谨性的方法。在文献综述中，尤其是在研究者面临紧迫的截止日期或从事知识快速变化的领域时，这些技术能够更快地获得洞见——尽管它们需要精心规划以保持分析的可靠性。
计算/辅助工具
在数据爆炸的情况下， 定性数据分析软件 和定量的，例如 NVivo, Atlas.ti, MaxQDA, 伊拉姆特克 和 requalify.ai。 这 专业知识 使用这些工具可以显著减少信息分类、编码和合成的时间 (Yu & Menzies, 2019)。此外，诸如 requalify.ai 脱颖而出，以自动化方式转录音频和视频的可能性，提供支持 编纂 摘录并整合人工智能算法，以协助 内容分析.
定性数字研究
这 定性数字研究 它依靠技术资源进行数据收集和分析，包括虚拟访谈、在线焦点小组和计算组织工具（Stefanovic等人，2021）。在文献综述中，这种方式有助于远程访问国际数据库、提取元数据以及系统地组织文章和技术报告。
重要问题
定性与定量方法相结合
研究人员反复提出的一个问题是文献综述中定性和定量方法的整合（Williams，2018）。 三角测量 例如，数据分析可以实现更全面的分析，并减少偏见。在进行定性案例研究时，研究人员可以量化某个现象发生的次数，或比较不同文章的统计数据以发现普遍规律。
分析性叙述的构建
另一个相关问题是如何保持连贯的分析叙述，将不同的发现和理论联系起来（Boell & Cecez-Kecmanovic，2014）。这样，叙述就如同一条“共同线索”，将综述串联起来，揭示所考察研究之间的关系。这类似于将一个 谜，每篇文章都可以看作是一个片段，当将其置于更大的整体中时，其位置才有意义。
数字工具和分析软件
同样，另一个基本问题是知道如何区分哪些 定性数据分析软件 最适合每个项目的是定量和数据分析工具。为此，选择时应考虑以下因素：数据量、数据类型（文本、视听、数字）、成本、学习曲线以及提供的技术支持。以下工具包括： NVivo, MaxQDA 和 Atlas.ti 被认为是传统的，但较新的解决方案，如 requalify.ai 允许自动化 成绩单 以及可以加速 定性数据分析 效率（Stefanovic等人，2021年）。
控制和管理中的敏捷方法
受软件工程和项目管理启发的敏捷方法可以应用于文献综述，使其更具适应性。缩短规划和执行阶段、定期评审以及快速适应新发现都是这种动态的一部分 (Williams, 2018)。实际上，这可能意味着每周或每两周重新审视评审范围，并在发现差距或模糊之处时添加或删除文章。
确保范围和质量
问题依然在于如何在研究广度与必要的分析深度之间取得平衡（Kalpokaite & Radivojevic，2021）。“过于宽泛”的评论可能缺乏重点，而“狭窄”的评论则可能错过关键的辩论。关键在于定义明确的纳入和排除标准，在绘制领域蓝图和选择能够产生高价值见解的研究之间取得平衡。
常见问题和错误
常见问题
- 哪种方法论最合适？ 这取决于研究问题的类型和可用数据。一般来说，复杂的研究需要结合定性和定量方法。
- 分析深度如何定义？ 这与主题的复杂性和现有文献的数量有关。在成熟的领域，可能需要筛选大量的研究，因此需要严格的标准。
- 自动化的局限性是什么？ 尽管软件有助于编码和分类，但上下文解释仍然取决于研究人员（Williams，2018）。
常见错误
- 只关注一种方法： 忽视三角测量的可能性会降低论证的强度。
- 低估连贯叙述的重要性： 如果没有清晰的推理，评论可能会显得零散和混乱（Yu＆Menzies，2019）。
- 不要利用高级软件功能： 许多用户局限于基本功能，错失了深入分析的机会。
- 缺乏方法论更新： 即使有了可以优化这一过程的新工具，一些研究人员仍然坚持采用传统方法。
发展重点
定性和定量方法的整合
当然，采取混合方法（或 混合方法) 使我们能够从不同角度探究现象 (Asmussen & Møller, 2019)。在文献综述中，这既涉及对一系列定性研究的详细分析，也涉及对荟萃分析的统计综合。这种做法通过整合不同的证据来强化解释，从而更准确地描绘研究领域。
分析性叙事的建构与作用
为了使评论内容丰富、具有凝聚力，必须采用 分析性叙述可以把它想象成一张地图：每个章节、每句引言、每一段都引导读者从起点（问题或研究空白）到达结论（趋势识别、未来假设的提出）（Stefanovic 等人，2021）。这避免了文本沦为简单的研究“清单”。
计算工具和支持软件
采用以下平台 NVivo, MaxQDA, Atlas.ti 和 requalify.ai 促进大量文本和多媒体数据的分析（Yu & Menzies，2019）。 requalify.ai尤其以其整合能力而脱颖而出 自动转录, 编纂 基于人工智能和数据组织在单一界面，加快 文献综述过程 当涉及采访、讲座录音或 网络研讨会 也带来相关内容。
实施快速定性研究方法
随着敏捷方法论的普及， 快速定性研究 在需要敏捷性的评审中，这种方法的应用日益广泛。例如，在医疗和科技等领域，研究发表速度飞快，这种方法几乎可以持续更新最新成果 (Williams, 2018)。
数字化文献综述转型中的挑战与解决方案
随着在线数据库的扩张，一个悖论出现了：获取信息的渠道越来越多，但谨慎选择的需求也越来越大 (Boell & Cecez-Kecmanovic, 2014)。诸如 伊拉姆特克 可以协助词汇分析和识别重复出现的关键词，而 requalify.ai 加速 定性数据分析 通过访谈或数字观察获得。然而，对这些资源缺乏熟悉可能是一个最初的障碍——需要通过不断的培训和练习来克服。
历史背景和当前意义
历史沿革
过去，文献综述主要依靠手工操作。研究人员需要前往实体图书馆收集印刷版文章，并将它们编目到索引卡上。这种做法不仅速度慢，而且容易出现组织错误。随着互联网的整合、文章的在线可访问性以及 Scopus 和 Web of Science 等数据库的创建，信息获取方式发生了革命性的变化 (Stefanovic 等人，2021)。
当代意义
如今，文献综述不仅需要研究技巧，还需要在海量文献中进行批判性分析。现代研究人员面临着诸多挑战，例如如何识别研究。 真的 相关性、评估出版物质量并提取数据以支持假设。在此背景下，使用计算工具并掌握定性和定量方法成为处理这种海量信息格局的宝贵资产（Stefanovic 等人，2021）。
未来影响
不断适应新技术
随着人工智能的进步，文献综述流程预计将日益自动化 (Asmussen & Møller, 2019)。目前已有提供语义分析、抄袭检测和自动文本分类的解决方案。未来，算法将能够实时绘制特定领域的学术讨论图谱，帮助研究人员几乎即时识别新兴趋势和差距。
可信度和对科学界的影响
一篇优秀的文献综述能够展现研究人员阐明不同作者贡献并提出创新观点的能力，从而巩固其声誉。同时，务必采取反思和合乎道德的立场，以避免某些自动推荐系统可能带来的肤浅。
个性化和持续更新
科学出版的速度可能会进一步加快，推动文献综述走向动态模型，以便随着新研究的出现而进行修改和更新。诸如 requalify.ai 可以协助系统地存储定性数据，以便在出现新研究时恢复该流程。这种持续更新的功能增强了科研工作的可持续性，并确保与最新技术保持同步。
实用技巧
- 结合多种方法： 使用定性和定量视角来丰富分析（Asmussen & Møller，2019）。
- 利用数字工具： 充分利用软件 requalify.ai, Nvivo, Atlas.ti, MaxQDA 和 伊拉姆特克 组织和分析数据。这些功能可以加快编码和模式提取的速度。
- 创建一个坚实的叙述： 避免将综述变成一堆总结性的文字拼贴。要结构清晰，确保思路清晰流畅 (Boell & Cecez-Kecmanovic, 2014)。
- 定期审查和调整： 保持开放的态度来审查文章的纳入和排除标准，使审查与研究领域的变化保持一致。
- 投资培训： 深入了解每种定性数据分析软件的功能，是区分普通评论和优化评论的关键（Yu & Menzies，2019）。
结论
这 文献综述 仍然是学术研究的焦点：正是在这一点上，我们才能识别已探索的领域、存在的差距以及原创贡献的潜在路径。然而，出版物数量的指数级增长要求我们采取有效的策略并掌握技术工具，这不仅能节省时间，还能确保严谨性和分析深度。
从这个意义上讲， 定性和定量方法，采用 敏捷方法 作为 快速定性研究 以及使用 定性数据分析软件， 包括 requalify.ai，增强整合海量信息的能力，并跟上科学创新的快速步伐。鉴于这种动态变化，结构良好且最新的文献综述往往对知识进步至关重要，并对各个领域的新研究发展产生积极影响。
因此，我们邀请每位研究人员探索新的可能性，分享他们的经验，并考虑尝试有助于 内容分析 和数据管理。文献综述不仅仅是一个正式的步骤，它还是一个在研究之间架起桥梁、完善世界观和塑造科学研究未来的机会。
常见问题解答
如何进行定性数据分析？
定性分析主要涉及对文本或视听数据进行编码、分类和深入解读。诸如 requalify.ai, Nvivo, Atlas.ti 和 MaxQDA 提供简化和系统化这一过程的功能。
将定量方法整合到文献综述中的主要优势是什么？
定量分析具有客观性，可以测量主题或概念的频率，使综述更加全面。因此，三角测量法可以增强研究结果的质量。
哪种软件最适合利用人工智能进行定性研究？
除了传统平台之外，例如 Nvivo 和 Atlas.ti， 这 requalify.ai 因其有助于编码和内容分析的转录自动化和人工智能资源而脱颖而出。
为什么构建叙事如此重要？
叙述将收集到的知识组织起来，将各项研究联系起来，让读者了解主题的演变和现有的差距。
文献综述中应避免哪些常见错误？
简而言之，最常见的错误是只关注单一方法（忽略多种方法的组合）、没有清晰的叙述以及未能正确使用可用的数字工具。
文献综述应该多久更新一次？
理想情况下，每当出现新的相关研究或研究领域发生重大变化时，审查都会进行。在快速发展的领域，审查可能需要持续更新。
参考文献
- Asmussen, C. B., & Møller, C. (2019).智能文献综述：探索性文献综述的实用主题建模方法。 大数据杂志 6, 93. https://doi.org/10.1186/s40537-019-0255-7
- Bandara, W., Furtmueller, E., Gorbacheva, E., Miskon, S., 和 Beekhuyzen, J. (2015). 实现文献综述的严谨性：来自定性数据分析和工具支持的见解。信息系统协会通讯，第 37 卷，第 1-37 页。 https://doi.org/10.17705/1CAIS.03708
- Boell, S. K., & Cecez-Kecmanovic, D. (2014). 进行文献综述和文献检索的解释学方法。 信息系统协会通讯， 34, 257-286. https://doi.org/10.17705/1CAIS.03412
- Kalpokaite, N. 和 Radivojevic, I. (2021)。运用定性研究实践讲述引人入胜的故事：开展文献综述的实用框架。 定性报告, 26(5), 1546-1566. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2021.4749
- Stefanovic, D., Havzi, S., Nikolic, D., Dakic, D., & Lolic, T. (2021). 软件工程系统文献综述支持工具分析。 IOP会议系列：材料科学与工程 1163 012013. http://DOI 10.1088/1757-899X/1163/1/012013
- Williams, J. K. (2018). 全面回顾综合文献综述的七个步骤。 定性报告, 23(2), 345-349. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2018.3374
- Yu, Z., & Menzies, T. (2019).FAST2：查找相关论文的智能助手。 专家系统及其应用, 120: 57-71. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.11.021
