2025年10月19日上午，来自密歇根大学安娜堡分校社会工作国产a片
的教授Brian Perron与该校儿童与青少年数据实验室研究专员齐梓萱为国产a片
师生开展了“文本分析——基于人工智能的社会政策分析”专题讲座。本次讲座将上一期“文本数据分析方法导论”中的基础知识转化为实际应用技巧，帮助参会师生进一步理解和正确使用人工智能。讲座由国产a片
副教授王淼主持，国产a片
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等近三十名本硕博学生参与。
本次讲座以文献检索与筛选的标准化操作流程为核心展开。Brian 教授指出，要构建高效的人机协作模式、充分发挥 AI 的智能价值，关键在于产出具备可重复验证性的可交付书面成果；而实现这一目标，需重点明确研究问题、制定标准化的概念定义，并建立统一的文献纳入与排除标准。为确保AI的输出结果与人工标注保持一致，研究者在使用模型前，应与合作者或研究团队共同确立明确的共识性筛选标准，形成 “Golden Standard”（即黄金准则）及统一的判断策略。在文献处理阶段，研究者需精准、规范地执行文献的纳入与排除操作；同时，随着文献阅读的不断深入，需要持续校准并优化筛选标准，以此保障整个筛选过程中准则的精确性与一致性。
在具体的检索策略方面，Brian教授指出，则需要客观、全面地收集精确的结构化信息，来保证检索结果的复现性。在文献检索初期，可以选择与研究问题相关的多个数据库，开展宽检索，避免单一数据库导致漏检。随着信息掌握的深入，不断补充核心概念的同义词、相关维度词，不断调整检索词的逻辑组合，逐步精准聚焦目标文献。而在此过程中，研究者需要记录完整的检索过程，确保他人可复现相同的检索结果，保证结果的可复制性和准确性。
在文献检索与筛选的操作流程层面，Brian教授及齐梓萱研究专员以留守儿童研究为例，带领同学们围绕检索关键词选取、文献检索、自定义与纳入和排除标准设定的步骤进行了演示。并指出，人机协同的文献的检索与纳入操作，需要经由人类确立核心标准、AI辅助执行、人工复核的三个环节。在人类建立核心准则的环节，研究者需要系统性阅读文献，确立与研究问题相关的概念定义与文献筛选标准，明晰检索词的生成过程；再向AI输入清晰简要的指令，通过小样本初筛验证AI输出的准确性，再进一步借助AI完成文献筛选和关键词提取等机械性任务；最后通过人工抽查复核，检验人工标注与模型输出的一致性，检验AI辅助的文献分类与筛选的成效。演示过程中，老师们鼓励同学们围绕感兴趣的主题自行操作演练，针对“如何缩窄检索范围”、“如何明晰概念定义”等常见问题答疑，帮助同学们明晰实操细节，掌握借助AI完成系统文献综述和分析的方法和技巧。
讲座最后，王淼副教授对Brian教授与齐梓萱研究专员的精彩分享作出总结，进一步强调AI在社会科学研究中仅能扮演辅助角色，人类在知识生产中仍具有不可替代性。此次讲座以理论与实操相结合的形式，帮助参会师生解决AI辅助文献处理的实操难题，强化了人机协同开展研究时构建标准化流程的研究思维，为后续进一步结合人工智能推进社会政策研究、文本数据分析提供了实用的方法技巧与清晰的实践路径。
