본 연구는 OpenAI API를 이용한 귀납적 주제 분석의 활용 가능성을 탐색합니다. 단계적 전략을 통해 GenAI 생성 코딩의 투명성과 추적성을 높였으며, 5단계 분석 및 평가 과정을 거쳤습니다. 단계적 프롬프트를 사용하여 GenAI는 효과적으로 코드와 근거 설명 및 참고자료를 생성하고, 주제를 분류하고, 실제 상황과 연결하여 광범위한 해석을 도출했습니다. GenAI는 코딩과 주제 분류에서 인간 코더와 비슷한 수준의 성능을 보였지만, 해석에 있어서는 인간 코더보다 더 일반적이고 개념적인 접근 방식을 보였습니다. 인간 코더는 주제 기반의 구체적인 해석을 제공했습니다. Naeem et al.(2023)의 6단계 주제 분석 프레임워크에 매핑하여, GenAI는 6단계 중 4단계를 수행했고, 인간 코더는 3단계를 수행했습니다. GenAI의 코딩, 주제 분류 및 해석은 Naeem et al.의 프레임워크의 키워딩, 코딩, 주제 분류 및 해석과 일치하지만, 인간 코더의 해석은 더 광범위한 개념화보다는 주제와 더 밀접하게 관련되었습니다. 이 연구는 최소한의 인간 개입으로 귀납적 주제 분석을 수행하는 실행 가능한 도구로서 GenAI의 위치를 제시하며, 질적 데이터 분석에 대한 효율적이고 구조적인 접근 방식을 제공합니다. 향후 연구는 GenAI의 귀납적 주제 분석을 기존의 질적 연구 프레임워크와 일치시키는 특수 프롬프트 개발을 탐구해야 합니다.
