Skimle für Forschende an Hochschulen
Wissenschaftliche Gründlichkeit im Tempo der KI
Skimle wurde von Forschenden für Forschende gebaut. Mitgründer Professor Henri Schildt hat jahrzehntelange Erfahrung in der qualitativen Forschung und Aufsätze in führenden Managementzeitschriften veröffentlicht, darunter das Academy of Management Journal und Organization Science. Er hatte die langsamen, umständlichen Abläufe von NVivo und MAXQDA satt und beobachtete mit Sorge, wie ChatGPT für Analysen eingesetzt wird, denen es an Transparenz und Vollständigkeit fehlt. Also baute er Skimle als die Plattform, die gründliche, transparente qualitative Methodik nachbildet — mit KI im Kern.
Die erste Codierung von Interviews kann von Hand Wochen dauern. Skimle übernimmt sie ohne Abstriche bei der methodischen Gründlichkeit und findet häufig Zitate, die ein Mensch übersehen hätte. Jedes Thema ist mit einem geprüften wörtlichen Zitat verknüpft. Die lückenlose Prüfkette genügt Gutachterinnen und Gutachtern. Hinweis: Es gibt vergünstigte Tarife für die Wissenschaft.
Gründliche Analyse, die Ihnen den Kopf für Ihren theoretischen Beitrag frei hält
Der Ansatz von Skimle ist von der Grounded Theory (Glaser & Strauss; Strauss & Corbin) und der Gioia-Methodik inspiriert. Er liefert die systematische, transparente Analyse, die die Begutachtung verlangt, ohne die Wochen mechanischen Codierens, die man besser in Theoriearbeit steckt. Er funktioniert in über 100 Sprachen und verarbeitet bis zu 1.000 Dokumente je Projekt.
- Automatisierte erste Codierung — jedes Zitat mit seiner Kategorie verknüpft
- Lückenlose Prüfkette in beide Richtungen für Begutachtung und methodische Transparenz
- Ein Codebuch unter Ihrer Kontrolle — Kategorien frei zusammenführen, teilen, umbenennen und neu ordnen
- Funktioniert in über 100 Sprachen ohne Übersetzung
- Verarbeitet Interviews, Audio und Video, Bücher, Dokumente und Archivmaterial
- Skimle Academic — ein vergünstigter Tarif — verfügbar
VON DER AUFNAHME ZUM DSGVO-FERTIGEN TRANSKRIPT
Interviews transkribieren und anonymisieren
Feldaufnahmen über einen externen Dienst in nutzbare Daten zu verwandeln ist langsam und teuer, und die entstehenden Transkripte enthalten Namen, Zugehörigkeiten und Orte, aus denen sich Pflichten nach DSGVO und Forschungsethik ergeben, bevor Sie sie teilen, archivieren oder zitieren können. Skimle transkribiert Audio und Video in seiner sicheren, in der EU gehosteten Umgebung und anonymisiert anschließend mit forschungstauglicher Pseudonymisierung — so haben Sie noch am selben Tag ein rechtskonformes, codierfertiges Transkript, ohne dass die Daten je die DSGVO-konforme Infrastruktur verlassen.
So funktioniert es
- 1. Audio, Video oder Text hochladen
Laden Sie MP3-, M4A-, WAV-, MP4-, MOV-, PDF- oder Word-Dateien direkt hoch. Kein externer Transkriptionsdienst, und über 100 Sprachen werden direkt verarbeitet.
- 2. Mit Sprecherkennzeichnung transkribieren
Skimle transkribiert die Aufnahme, erkennt Sprecherwechsel und kommt mit Akzenten und schwankender Tonqualität zurecht. Prüfen und korrigieren Sie das Ergebnis, bevor die Analyse beginnt.
- 3. Personenangaben automatisch erkennen
Skimle Anonymise markiert Personenangaben in sechs Kategorien — Namen, Titel und Rollen, Orte, Organisationen, Daten und Sonstiges — über alle Dokumente hinweg, mit dateiübergreifender Konsistenz, sodass dieselbe Person dasselbe Pseudonym behält.
- 4. Die Anonymisierungsstufe wählen
Wählen Sie leichte Pseudonymisierung, starke Pseudonymisierung oder starke Anonymisierung mit Vernichtung des Schlüssels. Stellen Sie jede Kategorie einzeln ein und ergänzen Sie eigene Regeln in einfacher Sprache.
- 5. Mit Prüfdokumentation exportieren
Exportieren Sie einen Prüfbericht als PDF und eine Übersetzungstabelle als Excel-Datei für Ihre Ethikkommission und führen Sie das bereinigte Transkript direkt in den Analyseablauf von Skimle über. Das Quellaudio wird anschließend sicher gelöscht.
VON WOCHEN MANUELLER CODIERUNG ZU STUNDEN ANALYSE
Eine KI-gestützte qualitative Analyse von Interviews durchführen
Forschung auf Basis von mehr als 40 Interviews sollte einen reichen theoretischen Beitrag ergeben (etwa für Ihre Promotion), doch das manuelle Codieren — markieren, ordnen, umcodieren, Listen pflegen — frisst den Großteil der verfügbaren Zeit und übersieht womöglich trotzdem wichtige Muster. Skimle liest jedes Interview systematisch und gibt Ihnen eine strukturierte Themenhierarchie mit angehängten wörtlichen Zitaten, damit Sie Ihre Zeit der theoretischen Deutung widmen können, die nur Sie leisten können.
So funktioniert es
- 1. Ihre Transkripte hochladen
Ziehen Sie Interviewtranskripte als PDF, Word oder reinen Text hinein. Skimle nimmt Dokumente in jedem Format entgegen und verarbeitet über 100 Sprachen direkt.
- 2. Ihre Forschungsfrage beschreiben
Legen Sie Ihren analytischen Fokus fest, breit oder eng. Skimle baut die erste Codierung um das herum auf, was Sie theoretisch verstehen möchten.
- 3. Die erste Codestruktur prüfen
Skimle erzeugt eine Themenhierarchie, in der jedes Thema mit wörtlichen Zitaten aus den Quelltranskripten verknüpft ist. Nichts wird erfunden. Jeder Code lässt sich auf Text zurückführen.
- 4. An Ihren theoretischen Rahmen anpassen
Führen Sie Kategorien zusammen, teilen Sie sie, benennen Sie sie um und ordnen Sie sie neu, passend zu Ihrem entstehenden theoretischen Modell. Transparenz in beide Richtungen lässt Sie jederzeit prüfen, welche Zitate welche Codes stützen.
- 5. Für Ihren Methodenanhang exportieren
Exportieren Sie Ihr Codebuch und die stützenden Zitate als Text oder im offenen Format REFI-QDA (.qdpx), das ältere CAQDAS-Programme wie NVivo, Atlas.TI und MAXQDA unterstützen.
QUALITATIVE THEMEN MIT IHREN VARIABLEN VERKNÜPFEN
Eine Mixed-Methods-Analyse Ihrer Stichprobe durchführen
Qualitative Ergebnisse wiegen schwerer, wenn Sie zeigen können, wie sie innerhalb der Stichprobe variieren: nach Kohorte, Rolle, Geschlecht, Standort oder Bedingung. Themen von Hand gegen Teilnehmendenmerkmale kreuzzutabellieren ist mühsam und fehleranfällig. Skimle hängt Metadaten an jedes Dokument und lässt Sie dieselbe Themenstruktur nach jeder Variable segmentieren, sodass Sie zwischen reichen wörtlichen Zitaten und quantifizierten Mustern wechseln können, ohne eine der beiden Methoden aufzugeben.
So funktioniert es
- 1. Metadaten an Dokumente anhängen
Versehen Sie jedes Transkript mit den Variablen, die für Ihr Design zählen — Kohorte, Rolle, Geschlecht, Standort, Erhebungswelle oder Versuchsbedingung — von Hand oder aus einer CSV-Spalte.
- 2. Die qualitative Analyse starten
Skimle baut eine einzige Themenhierarchie über den gesamten Bestand, sodass alle Teilnehmenden gegen dieselbe Struktur codiert werden.
- 3. Themen nach Variable segmentieren
Sehen Sie, wie jedes Thema variiert — zwischen Gruppen, und erkennen Sie, wann ein Muster allgemein gilt und wann es nur zu einer Kohorte gehört.
- 4. Die Häufigkeit quantifizieren
Lesen Sie Themenhäufigkeiten und -verteilungen ab, um zu berichten, wie verbreitet ein Code je Segment ist — wobei sich jede Zahl auf die Zitate zurückführen lässt, die sie erzeugt haben.
- 5. Tabellen und Zitate exportieren
Exportieren Sie Kreuztabellen und stützende Zitate nach Excel oder Word für den Mixed-Methods-Abschnitt Ihrer Arbeit.
Häufige Fragen
Häufig gestellte Fragen
- Kann ich Skimle in meiner Forschung zitieren?
- Ja. Beschreiben Sie es im Methodenteil als „KI-gestützte Software für qualitative Codierung“, so wie Sie NVivo oder MAXQDA nennen würden. Ein Methodenaufsatz von uns befindet sich in der Begutachtung und wird eine formale Zitation liefern; bis dahin schlagen wir auf Anfrage gern eine Formulierung vor.
- Akzeptieren Gutachterinnen und Gutachter KI-gestützte Analyse?
- Zunehmend ja, sofern sie ordentlich dokumentiert ist. Die Prüfkette von Skimle liefert Gutachterinnen und Gutachtern, was sie erwarten: einen dokumentierten, systematischen Codierprozess, in dem jedes Thema auf bestimmte Zitate zurückführbar ist — der Methodenteil schreibt sich damit weitgehend von selbst.
- Wie schneidet Skimle im Vergleich zu NVivo oder MAXQDA ab?
- NVivo und MAXQDA passen zu Forschenden, die Wochen für die Analyse und eine Institutionslizenz haben. Skimle automatisiert die mechanische Codierphase — von Wochen auf Stunden — und behält dieselbe systematische, transparente Methodik bei; die Einarbeitung dauert Minuten. Viele Forschende nutzen beides: Skimle für den ersten Codierdurchgang, NVivo für die Mixed-Methods-Integration.
- Eignet sich Skimle für Grounded Theory?
- Ja. Skimle unterstützt induktives Codieren, bei dem die Themen aus den Daten entstehen statt vorab gesetzt zu werden. Beginnen Sie mit einem weiten Fokus und lassen Sie die Kategorienstruktur schrittweise wachsen — das entspricht weitgehend dem offenen Codieren der Grounded Theory.
- Kann ich eine Mixed-Methods-Analyse durchführen?
- Ja. Hängen Sie an jedes Dokument Metadatenvariablen an — Kohorte, Rolle, Geschlecht, Standort, Bedingung — und segmentieren Sie die Themenstruktur nach jeder davon. Sie erhalten Themenhäufigkeiten und -verteilungen je Gruppe, jeweils auf wörtliche Zitate zurückführbar und bereit für den Mixed-Methods-Teil Ihrer Arbeit.
- Sind meine Forschungsdaten sicher?
- Ihre Transkripte werden auf einer in der EU gehosteten Infrastruktur verarbeitet und nie zum Training von KI-Modellen verwendet. Wir stellen Auftragsverarbeitungsverträge für institutionelle Ethikanforderungen bereit und können den meisten IT-Sicherheitsanforderungen entsprechen. Sprechen Sie uns mit konkreten Anforderungen an.
- Gibt es einen akademischen Rabatt?
- Ja. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit gültiger Hochschul-E-Mail-Adresse und Affiliationsseite können das vergünstigte Paket Skimle Academic erwerben. Sprechen Sie uns zur Institutionslizenzierung an, wenn Sie Teamzugang für eine Forschungsgruppe oder ein Labor brauchen.
Über Skimle
Von Forschenden für Forschende entwickelt
Skimle wird von Forschenden für Forschende und von Fachleuten aus der Wirtschaft für Fachleute aus der Wirtschaft gebaut. Mitgründer Professor Henri Schildt hat im Academy of Management Journal, in Organization Science und im Strategic Management Journal veröffentlicht und zwei Jahrzehnte lang qualitative Forschung auf die mühsame Art betrieben. Mitgründer Olli Salo ist ein früherer McKinsey-Partner, der über 1.000 Kundeninterviews geführt hat. Wir haben Skimle gebaut, weil wir es selbst brauchten.
Uns vertrauen finnische Ministerien, über 30 Universitäten, dutzende Beratungs- und Marktforschungsfirmen sowie große Unternehmen. Alle Daten werden innerhalb der EU gespeichert und gemäß unserer strengen DSGVO-Richtlinie und unseren Nutzungsbedingungen verarbeitet.
Möchten Sie mehr erfahren? Erkunden Sie unser Signal-&-Noise-Blog, unsere häufigen Fragen und die Anwendungsfälle nach Branche. Gern zeigen wir Ihnen das Produkt auch in einer Demo oder besprechen, wie Skimle zu Ihren Anforderungen passt.