Scris de Alyona Medelyan, dr. - Prelucrarea limbajului natural și învățarea automată

datelor

Câte ore ați petrecut în fața foilor de calcul Excel încercând să găsiți noi informații din feedback-ul clienților?

Știți că adresarea întrebărilor deschise ale sondajului vă oferă mai multe informații practice decât solicitarea clienților dvs. doar pentru un scor de promotor net (NPS) numeric. Dar când puneți întrebări deschise, cu text liber, ajungeți la sute (sau chiar mii) de răspunsuri cu text liber.

Cum puteți transforma tot textul respectiv în informații cuantificabile și aplicabile despre nevoile și așteptările clienților dvs.? Prin codificarea datelor calitative.

Continuați să citiți pentru a învăța:

  • Ce înseamnă codarea datelor calitative (și de ce este importantă)
  • Diferite metode de codificare a datelor calitative
  • Cum să codați manual date calitative pentru a găsi teme semnificative în datele dvs.

Ce este codificarea în cercetarea calitativă?

Codificarea este procesul de etichetare și organizare a datelor calitative pentru a identifica diferite teme și relațiile dintre ele.

Când codificați feedback-ul clienților, atribuiți etichete cuvintelor sau frazelor care reprezintă teme importante (și recurente) în fiecare răspuns. Aceste etichete pot fi cuvinte, fraze sau numere; vă recomandăm să folosiți cuvinte sau fraze scurte, deoarece acestea sunt mai ușor de reținut, degresate și organizate.

Codificarea cercetării calitative pentru a găsi teme și concepte comune face parte din analiza tematică, care face parte din analiza calitativă a datelor. Analiza tematică extrage teme din text analizând cuvântul și structura propoziției.

Ce este analiza calitativă a datelor?

Analiza calitativă a datelor este procesul de examinare și interpretare a datelor calitative pentru a înțelege ceea ce reprezintă.

Datele calitative sunt definite ca orice date nenumerice și nestructurate; atunci când analizăm feedback-ul clienților, datele calitative se referă de obicei la orice feedback textual sau text, cum ar fi recenzii, răspunsuri deschise în sondaje, reclamații, mesaje de chat, interviuri cu clienții, note de caz sau postări pe rețelele sociale

De exemplu, valoarea NPS poate fi strict cantitativă, dar când întrebați clienții de ce v-au acordat un scor, veți avea nevoie de metode de analiză calitativă a datelor pentru a înțelege comentariile pe care clienții le lasă alături de răspunsurile numerice.

Tipuri de analize calitative ale datelor

  1. Analiza conținutului: acesta este cel mai frecvent exemplu de analiză calitativă a datelor. Se referă la clasificarea, etichetarea și analiza tematică a datelor calitative. Aceasta poate include combinarea rezultatelor analizei cu date comportamentale pentru informații mai profunde.
  2. Analiza narativă: Unele date calitative, cum ar fi interviurile sau notele de teren pot conține o poveste. De exemplu, procesul de alegere a unui produs, utilizarea acestuia, evaluarea calității acestuia și decizia de a cumpăra sau nu a cumpăra acest produs data viitoare. Analiza narativă ajută la înțelegerea evenimentelor subiacente și a efectului acestora asupra rezultatului general.
  3. Analiza discursului: Aceasta se referă la analiza a ceea ce spun oamenii într-un context social și cultural. Este deosebit de util atunci când vă concentrați asupra construirii sau consolidării unui brand.
  4. Analiza cadru: Atunci când efectuați analize calitative ale datelor, este util să aveți un cadru. Un cadru de cod (un set ierarhic de teme utilizate în codificarea datelor calitative) este un exemplu de astfel de cadru.
  5. Teorie bazată: Această metodă de analiză începe prin formularea unei teorii în jurul unui singur caz de date. Prin urmare, teoria este „bazată” pe date reale. Apoi, cazuri suplimentare pot fi examinate pentru a vedea dacă sunt relevante și se pot adăuga la teoria originală.

Software de analiză calitativă a datelor

Progresele în procesarea limbajului natural și învățarea automată au făcut posibilă automatizarea analizei datelor calitative, în special a conținutului și a analizei cadrului

În timp ce analiza manuală umană este încă populară datorită preciziei sale percepute, automatizarea analizei devine rapid alegerea preferată. Spre deosebire de analiza manuală, care este predispusă la prejudecăți și nu se adaptează la cantitatea de date calitative care este generată astăzi, analiza automatizată nu este doar mai consistentă și, prin urmare, poate fi mai precisă, dar poate economisi și o tonă de timp și, prin urmare, bani.

Software-ul cel mai frecvent utilizat pentru analiza calitativă automată a datelor este software-ul de analiză a textului, cum ar fi Thematic.

De ce este important să codăm date calitative?

Codificarea datelor calitative facilitează interpretarea feedback-ului clienților. Atribuirea de coduri cuvintelor și frazelor în fiecare răspuns vă ajută să surprindeți despre ce este răspunsul, ceea ce, la rândul său, vă ajută să analizați și să rezumați mai bine rezultatele întregului sondaj.

Cercetătorii folosesc codarea și alte procese de analiză calitativă a datelor pentru a-i ajuta să ia decizii bazate pe date pe baza feedback-ului clienților. Când utilizați codarea pentru a analiza feedback-ul clienților, puteți cuantifica temele comune în limba clientului. Acest lucru face mai ușoară interpretarea și analiza corectă a satisfacției clienților.

Vs automatizate Codificarea manuală a datelor calitative

Metodele de codificare a datelor calitative se împart în două categorii: codare automată și codare manuală.

Puteți automatiza codificarea datelor calitative cu ajutorul unui software de analiză tematică. Software-ul de analiză tematică și de analiză calitativă a datelor folosește învățarea automată, inteligența artificială (AI) și procesarea limbajului natural (NLP) pentru a codifica datele calitative și a diviza textul în teme.

Software-ul de analiză tematică este autonom, ceea ce înseamnă ...

  • Nu trebuie să configurați teme sau categorii în avans.
  • Nu este nevoie să instruiți algoritmul - acesta învață de unul singur.
  • Puteți captura cu ușurință „necunoscutele necunoscute” pentru a identifica teme pe care este posibil să nu le fi observat singure.

… Toate acestea vă vor economisi timp (și o mulțime de dureri de cap inutile) atunci când vă analizați feedback-ul clienților.

Recent, software-ul de analiză tematică a fost clasificat ca Unified Data Analytics.

Ce este codarea tematică?

Codificarea tematică, numită și analiză tematică, este un tip de analiză calitativă a datelor care găsește teme în text, analizând semnificația cuvintelor și structura propoziției.

De exemplu, când utilizați codificarea tematică pentru a analiza feedback-ul clienților, puteți afla care sunt temele cele mai frecvente în feedback. Acest lucru vă ajută să înțelegeți ceea ce determină satisfacția clienților într-un mod precis, concret.

Pentru a afla mai multe despre modul în care software-ul de analiză tematică vă ajută să automatizați procesul de codare a datelor, consultați acest articol.

Cum se codifică manual date calitative

În restul acestei postări, ne vom concentra asupra codificării manuale. Diferiti cercetatori au procese diferite, dar codificarea manuala arata de obicei cam asa:

  1. Alegeți dacă veți utiliza codificarea deductivă sau inductivă.
  2. Citiți datele dvs. pentru a obține o idee despre cum arată. Atribuiți primul set de coduri.
  3. Parcurgeți datele rând cu rând pentru a codifica cât mai mult posibil. Codurile dvs. ar trebui să devină mai detaliate la acest pas.
  4. Clasificați codurile și aflați cum se încadrează în cadrul de codare.
  5. Identificați ce teme apar cel mai mult - și acționați pe baza lor.

Să o descompunem puțin mai departe ...

Codificare deductivă vs. codare inductivă

Înainte de a începe codarea calitativă a datelor, trebuie să decideți ce coduri veți utiliza.

Ce este codarea deductivă?

Codificare deductivă înseamnă că începeți cu un set predefinit de coduri, apoi atribuiți aceste coduri noilor date calitative. Aceste coduri ar putea proveni din cercetări anterioare sau s-ar putea să știți deja ce teme vă interesează să analizați. Codificarea deductivă se mai numește codare bazată pe concept.

De exemplu, să presupunem că efectuați un sondaj privind experiența clienților. Doriți să înțelegeți problemele care apar din timpul lung de așteptare a apelurilor, așa că alegeți să faceți din „codul de așteptare” unul dintre codurile dvs. înainte de a începe să priviți datele.

Abordarea deductivă poate economisi timp și vă poate asigura că zonele dvs. de interes sunt codificate. Dar trebuie, de asemenea, să fii atent la prejudecăți; când începeți cu coduri predefinite, aveți o părtinire în ceea ce privește răspunsurile. Asigurați-vă că nu ratați alte teme importante, concentrându-vă prea mult pe dovedirea propriei ipoteze.

Ce este codarea inductivă?

Codificare inductivă, numită și codare deschisă, începe de la zero și creează coduri pe baza datelor calitative în sine. Nu aveți un set de coduri; toate codurile apar direct din răspunsurile la sondaj.

Iată cum funcționează codarea inductivă:

  1. Împărțiți setul de date calitativ în eșantioane mai mici.
  2. Citiți un eșantion de date.
  3. Creați coduri care să acopere eșantionul.
  4. Recitește eșantionul și aplică codurile.
  5. Citiți un nou eșantion de date, aplicând codurile pe care le-ați creat pentru primul eșantion.
  6. Rețineți unde codurile nu se potrivesc sau unde aveți nevoie de coduri suplimentare.
  7. Creați coduri noi pe baza celui de-al doilea eșantion.
  8. Întoarce-te și recodează din nou toate răspunsurile.
  9. Repetați de la pasul 5 până când ați codificat toate datele.

Dacă adăugați un cod nou, împărțiți un cod existent în două sau modificați descrierea unui cod, asigurați-vă că examinați modul în care această modificare va afecta codificarea tuturor răspunsurilor. În caz contrar, aceleași răspunsuri în diferite puncte ale sondajului ar putea ajunge la coduri diferite.

Pare multă muncă, nu? Codificarea inductivă este un proces iterativ, ceea ce înseamnă că durează mai mult și este mai detaliat decât codarea deductivă. Dar vă oferă, de asemenea, o privire mai completă și imparțială asupra temelor din datele dvs.

Clasificați codurile cu cadre de codare

Odată ce vă creați codurile, trebuie să le introduceți într-un cadru de codare. Un cadru de codare reprezintă structura organizatorică a temelor din cercetarea dvs. Există două tipuri de cadre de codare: plate și ierarhice.

Cadru de codare plat

A cadru de codare plat atribuie același nivel de specificitate și importanță fiecărui cod. Deși acest lucru s-ar putea simți ca o metodă mai ușoară și mai rapidă pentru codarea manuală, poate fi dificil să organizezi și să navighezi pe teme și concepte pe măsură ce creezi din ce în ce mai multe coduri. De asemenea, este dificil să vă dați seama care sunt temele cele mai importante, ceea ce poate încetini luarea deciziilor.

Cadru de codare ierarhic

Cadrele ierarhice vă ajută să organizați coduri bazate pe relația lor între ele. De exemplu, puteți organiza codurile pe baza sentimentelor clienților dvs. pe un anumit subiect:

În acest exemplu:

  1. Codul de nivel superior descrie subiectul (serviciul pentru clienți)
  2. Codul de nivel mediu specifică dacă sentimentul este pozitiv sau negativ
  3. Al treilea nivel detaliază atributul sau tema specifică asociată subiectului

Încadrarea ierarhică acceptă un cadru de cod mai mare și vă permite să organizați coduri pe baza structurii organizaționale. De asemenea, permite diferite niveluri de granularitate în codare.

Indiferent dacă cadrele de coduri sunt ierarhice sau plate, cadrele de coduri ar trebui să fie flexibile. Analiza manuală a datelor sondajului necesită mult timp și efort; asigurați-vă că puteți utiliza rezultatele în contexte diferite.

De exemplu, dacă sondajul dvs. întreabă clienții despre serviciul pentru clienți, este posibil să utilizați doar coduri care să capteze răspunsuri despre serviciul pentru clienți. Apoi vă dați seama că aceleași răspunsuri la sondaj au multe comentarii despre produsele companiei dvs. Pentru a afla mai multe despre ceea ce spun oamenii despre produsele dvs., poate fi necesar să codificați toate răspunsurile de la zero! Un cadru de codare flexibil acoperă diferite subiecte și informații, ceea ce vă permite să reutilizați rezultatele ulterior.

Sfaturi pentru codificarea datelor calitative

Acum, că știți elementele de bază ale codificării datelor calitative, iată câteva sfaturi pentru a profita la maximum de cercetarea dvs. calitativă.

Utilizați un manual de coduri pentru a vă urmări codurile

Pe măsură ce codificați din ce în ce mai multe date, poate fi greu să vă amintiți toate codurile de pe cap. Urmărirea codurilor într-un manual de coduri vă ajută să vă mențineți organizat pe tot parcursul procesului de analiză a datelor. Carnetul dvs. de coduri poate fi la fel de simplu ca o foaie de calcul Excel sau un document de procesare de text. Pe măsură ce codificați date noi, adăugați coduri noi în carnetul de coduri și reorganizați categoriile și temele după cum este necesar.

Asigurați-vă că urmăriți:

  • Eticheta utilizată pentru fiecare cod
  • O descriere a conceptului sau temei la care se referă codul
  • Cine la codificat inițial
  • Data la care a fost inițial codificat sau actualizat
  • Orice notă cu privire la relația codului cu alte coduri din analiza dvs.

Creați coduri de înaltă calitate

Codurile dvs. ar trebui să facă aceste 4 lucruri:

Răspunsuri de grup bazate pe teme, nu pe formulare

Asigurați-vă că grupați răspunsurile cu aceleași teme sub același cod, chiar dacă nu utilizează aceeași formulare exactă. De exemplu, un cod precum „curățenia” ar putea acoperi răspunsurile, inclusiv cuvinte și fraze precum:

  • Curat
  • Ordonat
  • Murdar
  • Praful
  • Arăta ca o haldă
  • Aș putea mânca de pe podea

Având doar câteva coduri și încadrare ierarhică, este mai ușor să grupați cuvinte și fraze diferite sub un singur cod. Dacă aveți prea multe coduri, în special într-un cadru plat, rezultatele dvs. pot deveni ambigue și temele se pot suprapune. Codificarea manuală necesită, de asemenea, ca programatorul să rețină sau să poată găsi toate codurile relevante; cu cât aveți mai multe coduri, cu atât este mai greu să le găsiți pe cele de care aveți nevoie, indiferent cât de organizat este codbookul dvs.

Faceți din precizie o prioritate

Codificarea manuală a datelor calitative înseamnă că prejudecățile cognitive ale codificatorului pot influența procesul de codificare. Pentru fiecare studiu, asigurați-vă că aveți instrucțiuni de codificare și instruire pentru a păstra codarea fiabilă, consecventă și precisă.

Un lucru de care trebuie să fii atent este derivația definițională, care apare atunci când datele de la începutul setului de date sunt codificate diferit față de materialul codificat ulterior. Verificați dacă există derivații definitorii pe întregul set de date și păstrați note cu descrieri despre modul în care codurile variază între rezultate.

Dacă aveți mai mulți codificatori care lucrează într-o singură echipă, cereți-i să verifice codificarea pentru a ajuta la eliminarea prejudecăților cognitive.

Concluzie: 6 oferte principale pentru codificarea datelor calitative

Iată 6 reclame finale pentru codificarea manuală a datelor calitative:

  1. Codificarea este procesul de etichetare și organizare a datelor calitative pentru identificarea temelor. După ce vă codificați datele calitative, le puteți analiza la fel ca datele numerice.
  2. Codificarea inductivă (fără un cadru de cod predefinit) este mai dificilă, dar mai puțin predispusă la prejudecată, decât codarea deductivă.
  3. Cadrele de coduri pot fi plate (mai ușor și mai rapid de utilizat) sau ierarhice (mai puternice și organizate).
  4. Cadrele de coduri trebuie să fie suficient de flexibile încât să puteți profita la maximum de rezultatele dvs. și să le utilizați în contexte diferite.
  5. Când creați coduri, asigurați-vă că acestea acoperă mai multe răspunsuri, se contrastează reciproc și găsesc un echilibru între prea multe informații și prea puține.
  6. Codare consecventă = precizie. Stabiliți proceduri și linii directoare de codificare și țineți cont de derivații definitorii în analiza calitativă a datelor.

Cele mai bune practici pentru analiza întrebărilor deschise

Dacă ați ajuns până acum, probabil că veți fi interesat de acest ghid gratuit: cele mai bune practici pentru analiza întrebărilor deschise.

Dacă aveți întrebări, puteți scrie pe chatbot-ul nostru și vom face tot posibilul pentru a ne contacta.

Tematic

Sute de articole s-au concentrat pe analiza feedback-ului clienților, informații despre date, strategia clienților și metode de cercetare.