Análisis temático automático
Cómo Skimle realiza el análisis temático automático en sus documentos.
El análisis temático automático utiliza nuestro enfoque "Cero prompts": no necesita escribir ningún prompt, ya que Skimle utilizará la estructura inherente de los documentos para formar categorías.
El análisis crea una categoría de Nivel superior llamada "Temas identificados", con categorías secundarias basadas en los encabezados y las preguntas de sus documentos.
Ejemplo del resultado del análisis, que muestra una categoría de Nivel superior llamada "Temas identificados", con categorías adicionales basadas en las preguntas de la entrevista.
Nota: Este análisis es ideal cuando los documentos de su proyecto están estructurados de forma similar.
Paso 1: identificación de temas en sus documentos
Skimle revisa cada uno de los documentos que subió y utiliza un LLM para identificar los encabezados de los documentos y las preguntas de la entrevista.
Paso 2: formación de categorías iniciales a partir de temas transversales
A continuación, Skimle toma los resultados del Paso anterior y forma un conjunto de una docena o menos de categorías temáticas parsimoniosas basadas en los encabezados y las preguntas identificados en el Paso anterior.
Paso 3: extracción de hallazgos de sus documentos
En esta etapa, Skimle revisa cada uno de sus documentos y extrae hallazgos basados en los temas de Nivel superior identificados en el Paso anterior.
Paso 4: creación de subcategorías a partir de los hallazgos extraídos
En el último paso, Skimle examina los hallazgos asignados a cada categoría y forma subcategorías basadas en los hallazgos extraídos.
Un ejemplo
El análisis temático automático es adecuado para cualquier proyecto en el que los temas deban surgir de un material estructurado de forma consistente. Una persona investigadora que realice un análisis temático reflexivo según la tradición de Braun y Clarke en 40 entrevistas, por ejemplo, puede dejar que Skimle se encargue de la primera fase de categorización e identificación de temas - dedicando su propio tiempo a interpretar los resultados en lugar de etiquetar citas a mano.