Abstract：
Smooth interaction with a disaster-affected community can create and strengthen its social capital, leading to greater effectiveness in the provision of successful post-disaster recovery aid. To understand the relationship between the types of interaction, the strength of social capital generated, and the provision of successful post-disaster recovery aid, intricate ethnographic qualitative research is required, but it is likely to remain illustrative because it is based, at least to some degree, on the researcher\'s intuition. This paper thus offers an innovative research method employing a quantitative artificial intelligence (AI)-based language model, which allows researchers to re-examine data, thereby validating the findings of the qualitative research, and to glean additional insights that might otherwise have been missed. This paper argues that well-connected personnel and religiously-based communal activities help to enhance social capital by bonding within a community and linking to outside agencies and that mixed methods, based on the AI-based language model, effectively strengthen text-based qualitative research.
災害の影響を受けたコミュニティとの円滑な交流は、コミュニティの社会資本を構築および強化することができ、災害後の復興支援をより効果的に提供することにつながる。相互作用の種類、生成される社会資本の強さ、および成功した災害復興支援の提供の関係を理解するには、複雑な民族誌的かつ質的研究が必要であるが、それは少なくともある程度は研究者の直感に基づいているため、例示にとどまる可能性が高い。このような研究に次元を加えて強化するために、この論文では、定量的な AI ベースの言語モデルを使用した革新的研究手法を提示する。本モデルを使用することで、質的研究のデータを再調査して結果を検証し、見逃されていた可能性のあるその他の洞察の収集が可能となる。本論文では、人間関係の良好な人材と宗教に基づいた共同体活動が、コミュニティ内での絆や外部機関とのつながりによって社会資本の強化に役立つと論じている。また、AI ベースの言語モデルに基づく混合手法により、テキストベースの質的研究を効果的に強化できると論じている。.
与受灾社区的顺畅互动可创造和加强社区的社会资本，从而更有效地提供灾后恢复援助。为了理解互动类型所产生的社会资本强度以及成功的灾后恢复援助之间的关系，需要进行复杂的民族志定性研究，但它可能仍具有说明性，因为它至少在某种程度上基于研究人员的直觉。为了增加维度并加强此类研究，本文提出了一种采用基于定量人工智能的语言模型的创新研究方法。该模型允许研究人员重新审查数据，从而验证定性研究的结果，并收集定性研究可能错过的额外见解。本文认为，人脉广泛的人员和以基于宗教的社区活动有助于通过社区内的联系和与外部机构的联系来增强社会资本。它还认为，基于人工智能语言模型的混合方法能有效地加强基于文本的定性研究。.
災害の影響を受けたコミュニティとの円滑な交流は、コミュニティの社会資本を構築および強化することができ、災害後の復興支援をより効果的に提供することにつながる。相互作用の種類、生成される社会資本の強さ、および成功した災害復興支援の提供の関係を理解するには、複雑な民族誌的かつ質的研究が必要であるが、それは少なくともある程度は研究者の直感に基づいているため、例示にとどまる可能性が高い。このような研究に次元を加えて強化するために、この論文では、定量的な AI ベースの言語モデルを使用した革新的研究手法を提示する。本モデルを使用することで、質的研究のデータを再調査して結果を検証し、見逃されていた可能性のあるその他の洞察の収集が可能となる。本論文では、人間関係の良好な人材と宗教に基づいた共同体活動が、コミュニティ内での絆や外部機関とのつながりによって社会資本の強化に役立つと論じている。また、AI ベースの言語モデルに基づく混合手法により、テキストベースの質的研究を効果的に強化できると論じている。.
与受灾社区的顺畅互动可创造和加强社区的社会资本，从而更有效地提供灾后恢复援助。为了理解互动类型所产生的社会资本强度以及成功的灾后恢复援助之间的关系，需要进行复杂的民族志定性研究，但它可能仍具有说明性，因为它至少在某种程度上基于研究人员的直觉。为了增加维度并加强此类研究，本文提出了一种采用基于定量人工智能的语言模型的创新研究方法。该模型允许研究人员重新审查数据，从而验证定性研究的结果，并收集定性研究可能错过的额外见解。本文认为，人脉广泛的人员和以基于宗教的社区活动有助于通过社区内的联系和与外部机构的联系来增强社会资本。它还认为，基于人工智能语言模型的混合方法能有效地加强基于文本的定性研究。.
摘要：
与受灾社区的顺畅互动可以创造和加强其社会资本，导致在提供成功的灾后恢复援助方面更有效。为了理解交互类型之间的关系，产生的社会资本的力量，并提供成功的灾后恢复援助，需要复杂的人种学定性研究，但它可能仍然是说明性的，因为它是基于，至少在某种程度上,根据研究人员的直觉。因此，本文提供了一种创新的研究方法，采用基于定量人工智能（AI）的语言模型，这允许研究人员重新检查数据，从而验证定性研究的结果，并收集可能错过的其他见解。本文认为，人脉紧密的人员和以宗教为基础的社区活动有助于通过社区内部的联系和与外部机构的联系以及混合方法来增强社会资本，基于基于AI的语言模型，有效加强基于文本的定性研究。
