Steeds meer onderzoekers experimenteren met AI in hun werk. Maar hoe zorg je dat de technologie de menselijke analyse versterkt in plaats van vervangt? Op 19 januari verzorgt Dr. Susanne Friese bij het Data & Insights Network de training AI voor kwalitatief onderzoek. Wij spraken haar over de rol van AI, betrouwbaarheid en wat het betekent voor de toekomst van het vak.
Je geeft op 19 januari een training over AI voor kwalitatief onderzoek. Wat trok je aan in dit onderwerp?
“Ik werk al ruim dertig jaar met kwalitatieve onderzoekers en help ze bij het analyseren van data met digitale tools. Toen ChatGPT verscheen, ben ik meteen gaan experimenteren. Hoe kun je dit soort systemen gebruiken om kwalitatieve data te begrijpen? In de afgelopen jaren heb ik daar veel mee getest en les over gegeven. De training is bedoeld om mensen te laten zien wat er echt achter de schermen gebeurt, waarom AI soms wel werkt en soms niet.”
Merk je dat onderzoekers nieuwsgieriger worden naar AI, of begint de hype wat af te nemen?
“De belangstelling groeit juist. Sommige organisaties zijn nog voorzichtig, anderen zijn er al vol mee bezig. Veel onderzoekers voelen dat ze niet willen achterblijven, maar weten nog niet precies hoe ze het moeten toepassen. Daarom is het belangrijk om eerst te begrijpen wat AI wel en niet kan.”
Hoe verandert AI volgens jou de manier waarop onderzoekers werken?
“AI maakt het mogelijk om analyses op een andere manier aan te pakken. Vroeger begonnen we vaak met coderen, stukjes tekst labelen en thema’s bouwen. Dat kostte veel tijd. Nu kunnen we vanuit een groter perspectief starten, eerst de hoofdthema’s ontdekken en daarna inzoomen op details. Daardoor kunnen onderzoekers sneller tot betere inzichten komen, zonder de nuance te verliezen.”
Wat blijft er, ondanks alle technologie, toch echt mensenwerk?
“De beste resultaten krijg je als mens en AI samenwerken. Ik gebruik vaak het metafoor van een orkest: de muzikanten kunnen prima spelen, maar zonder dirigent ontbreekt de richting. Zo werkt het ook met AI. De technologie kan veel, maar het is de mens die de juiste vragen stelt en zijn expertise inbrengt. Samen vormen ze wat ik noem de augmented researcher.”
Een veelgehoorde zorg is dat AI niet altijd betrouwbaar is. Hoe zorg je dat analyses met AI toch zorgvuldig en sterk blijven?
“Het hangt af van de tools die je gebruikt. Werk je met een chatbot, dan weet je niet altijd waar de antwoorden vandaan komen. Maar platforms die speciaal zijn gebouwd voor kwalitatieve analyse, met systemen als Retrieve Augmented Analysis, halen hun output rechtstreeks uit je eigen data. Belangrijk is dat je altijd kunt teruggaan naar de bron. Transparantie is cruciaal.”
Welke fouten zie je het vaakst gebeuren bij het gebruik van AI?
“Mensen vergeten dat het iets is wat je stap voor stap opbouwt. De eerste output van AI is nooit het eindantwoord. Je moet in gesprek blijven, net zoals met een collega: vragen bijstellen, doorvragen, context geven. Veel mensen stoppen na één prompt, terwijl de kracht juist zit in die voortdurende dialoog.”
In je training behandel je ook ‘AI-interviewing’. Wat kunnen deelnemers daarvan verwachten?
“AI-interviewing is nog in ontwikkeling. Sommige tools kunnen al vrij natuurlijke gesprekken voeren, maar het is nog geen vervanging van een menselijk diepte-interview. Wat wél interessant is, is dat AI de stap tussen een open survey-vraag en een echt gesprek kleiner maakt. Deelnemers ervaren beide kanten: hoe het is om door een AI geïnterviewd te worden en hoe je zulke tools in je eigen onderzoek kunt inzetten.”
En hoe zit het met privacy en bias, thema’s die vaak zorgen oproepen?
“We bespreken wat er met je data gebeurt zodra je met een AI-model werkt. In de training gebruik ik veilige, Europese servers met sterke encryptie. Het belangrijkste is dat deelnemers begrijpen waar hun data terechtkomt en hoe ze controle houden. Wat bias betreft: iedereen heeft vooroordelen, ook onderzoekers. AI maakt dat onderwerp zichtbaarder, en dat vind ik juist positief. Het dwingt ons om bewuster te werken.”
Hoe verwacht je dat kwalitatief onderzoek zich in de komende vijf tot tien jaar zal ontwikkelen, nu AI steeds vaker wordt ingezet?
“De workflow verandert volledig. De doelen blijven hetzelfde, inzicht krijgen in menselijk gedrag en motivatie, maar de route ernaartoe wordt anders. We hebben nu krachtige hulpmiddelen die analyses versnellen en verdiepen. AI biedt ons de kans om met meer perspectieven te werken en ideeën sneller te toetsen. Het is een spannende tijd om onderzoeker te zijn. Ik werk op dit moment ook mee aan een nieuw initiatief, Retrieval Augmented Generation (RAG). Samen met collega’s organiseren we een conferentie en hebben we een call for papers uitgezet. De enige voorwaarde is dat AI minstens vijftig procent van het onderzoek moet hebben uitgevoerd, inclusief het schrijven zelf. Het is een experiment, maar juist dat maakt het zo interessant.”
De training AI voor kwalitatief onderzoek vindt plaats op 19 januari 2026 bij het Data & Insights Network.
Meer informatie en inschrijven
Meer over haar initiatief is te vinden op www.aiagents4qual.org
