Categorías predefinidas

Categorías predefinidas es el modo de análisis que utiliza cuando quiere decidir qué extraer de sus datos. Usted nombra las categorías que se van a extraer, Skimle categoriza cada documento según ellas, y después forma subcategorías a partir de lo que ha encontrado.

Abarca ambos extremos del espectro inductivo-deductivo. Traiga un marco de categorías que ya tenga, y el análisis es deductivo. Parta de las sugerencias de Skimle, o de una única categoría amplia, y deje que las subcategorías surjan de los datos, y el análisis es inductivo. Misma pantalla, mismo flujo de trabajo.

Paso 1: Elija sus categorías

Hay dos maneras de completar la lista de categorías, y puede combinarlas:

• Añada la suya. Haga clic en Añada su propia categoría y nómbrela. Esta es la opción si ya sabe qué busca.
• Elija entre las sugerencias. Skimle lee su proyecto y sugiere categorías extraídas del propio material. Haga clic en una para añadirla. Esta es la opción si quiere que sean los datos los que guíen.

Cada categoría puede llevar instrucciones opcionales:

• Instrucciones orientan lo que la IA extrae para esta categoría, permitiéndole ampliar o restringir el contenido incluido.
• Instrucciones de categorización orientan cómo se clasifican los hallazgos en las subcategorías que quedan debajo de ella.
• Ejemplos pueden generarse para previsualizar el tipo de hallazgo que la IA encontrará antes de comprometerse a una ejecución completa.

Una categoría sin instrucciones funciona bien. Las instrucciones importan sobre todo cuando el nombre de una categoría es ambiguo por sí solo, o cuando dos categorías podrían reivindicar razonablemente el mismo fragmento.

Paso 2: Extracción de datos

Skimle recorre cada uno de sus documentos y extrae los hallazgos que coinciden con sus categorías y sus instrucciones. Cada cita extraída se verifica contra el documento de origen, de modo que una cita que no aparece textualmente en el original nunca llega a su análisis.

Paso 3: Las subcategorías se forman a partir de los hallazgos

Skimle examina los hallazgos asignados a cada categoría y forma subcategorías, y después traslada cada hallazgo a la más adecuada. Aquí es donde un análisis inductivo obtiene su estructura: usted aporta el enfoque general, y el nivel inferior procede de los datos.

Nota: las subcategorías solo se forman si la categoría tiene un número significativo de hallazgos asignados. Una categoría que solo ha recogido un puñado de hallazgos permanece plana, lo cual suele ser una señal de que la categoría era demasiado estrecha o de que el material no está ahí.

Paso 4: Resúmenes de categoría

Una vez categorizados los datos, Skimle redacta un resumen para cada categoría. Los resúmenes están visibles en la vista de categorías, donde también puede renombrar, combinar, dividir y reorganizar todo lo que el análisis haya producido.

Importación de archivos CSV

Al importar un archivo CSV, se guardan los nombres de las columnas de "contenido" y se utilizan para crear categorías predeterminadas para este tipo de análisis. Una razón más para definir una fila de encabezado clara e informativa para sus datos antes de importarlos. Consulte formatos de archivo admitidos e importación de CSV para más información sobre cómo funciona la importación de CSV.

Cuándo utilizarlo

Utilice Categorías predefinidas siempre que sepa qué pregunta debe responder el análisis a nivel de categoría, ya sea que las categorías procedan de su propio marco o de las sugerencias de Skimle. Si sus documentos comparten una estructura común y quiere categorías construidas a partir de esa estructura sin ninguna intervención, el análisis temático automático es más rápido. Si quiere una respuesta analítica escrita a una pregunta de investigación en lugar de un árbol de categorías categorizado, utilice el Análisis agéntico.