Using Skimle to analyse interviews
발표자 Olli Salo36 minutes

Using Skimle to analyse interviews

In this hands-on webinar Skimle co-founder Olli Salo takes us through the process of analysing interviews using Skimle. We're using Diana Enriquez's 2021 gig worker interview dataset to show how inductive, deductive and research question-led analyses work.

In this webinar we go through importing, exploring, visualising, analysing and exporting interview data with Skimle. The dataset we use is the well-known Enriquez, D. (2021). Delivery Gig Worker Interviews on Automation at Work [Data set]. Version 1. Princeton University. https://doi.org/10.34770/4324-yn77, with 39 gig workers discussing their work.

What you'll learn:

  • Exploratory data analysis using inductive "Identified themes" analysis
  • Applying a specific lens using "Predefined categories"
  • Analysing with a research question using agentic analysis
  • Using metadata to analyse different cases
  • Visualising interview data with mixed methods
  • How to collaborate with your team

Who this is for: Researchers analysing interviews, for example for a PhD or other academic research, or in an applied context.

Skimle로 데이터를 더 깊이 파고드십시오

Skimle은 인터뷰, 설문 응답, 보고서 등 질적 데이터를 자동으로 수집, 분석, 분류합니다. 현대적인 질적 분석 소프트웨어로서 엄밀하고 투명한 워크플로와 AI의 속도를 결합합니다.

텍스트나 오디오를 업로드하고, Skimle Anonymise로 민감한 데이터를 제거하고, 카테고리와 하위 카테고리를 자동으로 만들고, 문서 전반의 데이터를 탐색하고, 워크플로에 매끄럽게 맞도록 데이터를 내보내십시오. 전문가가 전문가를 위해 만들었으며, 완전한 개인정보 보호와 GDPR 준수를 갖췄습니다.

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