Skimle on tekoälypohjainen laadullisen aineiston analyysialusta, joka jäsentää ostrukturoidut dokumentit (haastattelut, datahuoneen tiedostot, asiakaskommentit, lausunnot, oikeudelliset asiakirjat ja niin edelleen) järjestetyiksi ja analysoitaviksi aineistoiksi. Toisin kuin chatbotit, jotka poimivat satunnaisia tekstikohtia, Skimle käsittelee koko dokumenttiaineistosi järjestelmällisesti: analysoi jokaisen osion, poimii havainnot ja järjestää ne hierarkkisiksi teemaluokitteluiksi täydellä jäljitettävyydellä. Katso miten Skimle toimii saadaksesi kokonaiskuvan.
Skimle on rakennettu tietotyöläisille, jotka analysoivat laadullista aineistoa: akateemisille tutkijoille, jotka tekevät teema-analyysiä, liikkeenjohdon konsulteille, jotka tiivistävät asiantuntijahaastatteluja, politiikka-analyytikoille, jotka käsittelevät lausuntokierroksia, markkinatutkijoille, jotka analysoivat asiakaspalautetta, HR-tiimeille, jotka tekevät henkilöstökyselyitä — ja kenelle tahansa, joka tarvitsee järjestelmällisiä ja perusteltavia havaintoja jäsentämättömästä aineistosta.
Useimmat yksinkertaiset tekoälytyökalut käyttävät RAG-tekniikkaa (Retrieval-Augmented Generation) hakeakseen olennaiset tekstikohdat vasta kysymyshetkellä, mikä tarkoittaa, että saat eri vastauksen joka kerta kun kysyt saman kysymyksen. Skimle käsittelee koko aineistosi järjestelmällisesti etukäteen ja luo vakaan rakenteen, jossa jokainen teema kytkeytyy varmennettuihin sitaatteihin. Saat kattavan peiton, johdonmukaiset tulokset ja täyden jäljitettävyyden mustan laatikon vastausten sijaan. Lue lisää siitä, miksi RAG-pohjaiset työkalut eivät riitä vakavaan analyysiin.
Ei. Skimle on suunniteltu tutkijoille ja analyytikoille, ei ohjelmoijille. Käyttöliittymä on selkeä (ajattele taulukkolaskentaa ja dokumenttikatselinta yhdessä), ja kaikki tekoälykäsittely tapahtuu automaattisesti. Jos osaat käyttää Google Docsia ja Exceliä, osaat käyttää Skimleä.
Useimmat käyttäjät pääsevät tuottavaan työhön 15–30 minuutissa. Lisää tiedostosi tietolähteenä, aja analyysi ja käy sitten läpi ja tarkenna tekoälyn tuottamia teemoja — työnkulku on suoraviivainen. Toisin kuin perinteiset laadullisen analyysin ohjelmistot (NVivo, ATLAS.ti), joiden haltuunotto voi viedä viikkoja, Skimlen käyttöliittymä on suunniteltu tuottavaksi heti.
Skimle ottaa vastaan PDF-, .docx-, TXT- ja RTF-tiedostoja, äänitiedostoja (MP3, M4A, WAV) ja videotiedostoja (MP4, MOV). Lisäät kunkin tyypin tietolähteenä; ääni- ja videotiedostoista Skimle tekee litteroinnin automaattisesti ennen analyysin alkua, jolloin koko työnkulkusi pysyy yhdessä paikassa. Voit yhdistellä eri muotoja samassa projektissa.
Kyllä. Skimlen sisäänrakennettu litterointi käsittelee MP3-, M4A-, WAV-, MP4- ja MOV-tiedostoja. Lisää tallenteesi ääni- tai videotietolähteenä, niin Skimle litteroi sen ennen analyysin alkua — halutessasi voit ensin käydä litteroinnin läpi ja korjata sen. Sitaatit pysyvät jäljitettävinä lähteeseen, joten erillistä litterointipalvelua ei tarvita.
Enintään 1 000 dokumenttia projektia kohden. Useimmissa käyttötapauksissa dokumentteja on 10–200 (tyypilliset tutkimukset, konsultointiprojektit, lausuntokierrokset), mutta Skimle skaalautuu käsittelemään suuria aineistoja kuten datahuoneiden läpikäyntejä tai kattavia kirjallisuusanalyysejä.
Yli 100 kieltä. Lataa dokumentteja millä tahansa kielellä — Skimle analysoi ne alkuperäisellä kielellä ja luo silti yhtenäisen teemarakenteen. Erityisen kätevää EU:n laajuisissa lausuntokierroksissa, kansainvälisissä markkinatutkimuksissa ja monikielisissä tieteellisissä tutkimuksissa. Käännöksiä ei tarvita.
Kyllä. Lataa englanninkieliset haastattelut, saksankieliset raportit ja espanjankieliset kyselyvastaukset samaan projektiin. Skimle luo kielirajat ylittävät teemakategoriat ja säilyttää samalla alkukieliset sitaatit varmennusta varten.
Skimle-taulukko on vuorovaikutteinen taulukko, jossa jokainen rivi on dokumentti (esimerkiksi yksi haastattelu) ja jokainen sarake teemakategoria (esimerkiksi "hinnoitteluhuolet"). Solut sisältävät poimitut havainnot suorine linkkeineen lähdesitaatteihin. Tämä rakenne tekee helpoksi nähdä kuviot dokumenttien yli, vertailla segmenttejä ja porautua tiettyihin aiheisiin.
Ehdottomasti. Skimlen tekoäly ehdottaa alustavia kategorioita aineistosi pohjalta, mutta sinulla on täysi valta yhdistää, jakaa, nimetä uudelleen, poistaa tai luoda kategorioita tyhjästä. Voit myös antaa oman kategoriarakenteesi etukäteen (esimerkiksi haastattelurungon tai teoreettisen viitekehyksen pohjalta), jolloin Skimle poimii havainnot sen mukaisesti.
Kaksisuuntainen läpinäkyvyys tarkoittaa, että voit liikkua molempiin suuntiin: (1) klikkaa teemaa nähdäksesi kaikki sitä tukevat sitaatit eri dokumenteista ja (2) klikkaa dokumenttia nähdäksesi kaikki siitä poimitut teemat. Jokainen tekoälyn tekemä ratkaisu on jäljitettävissä — ei mustia laatikoita. Juuri tämä tekee Skimlen avulla tehdystä analyysistä perusteltavan tieteellisessä, kaupallisessa ja viranomaiskäytössä.
Skimlen chat-käyttöliittymä tuntee jäsennellyn aineistosi (teemat, kategoriat, metatiedot). Voit kysyä esimerkiksi "Mitä suuryritysasiakkaat sanovat hinnoittelusta?" tai "Miten näkemykset eroavat alueittain?" Tekoäly vastaa käyttäen sekä jäsenneltyä teemadataa että alkuperäisiä dokumentteja — jolloin saat tarkempia ja kontekstiin sidottuja vastauksia kuin yleisiltä RAG-chatboteilta.
Skimle Ask on tekoälypohjainen haastattelutyökalu, jolla keräät laadullista aineistoa laajassa mitassa. Lisäät sen projektiisi Skimle Ask -tietolähteenä, määrität haastattelurungon, ja Skimle käy jäsennellyt keskustelut osallistujien kanssa heidän omaan tahtiinsa. Jokaisesta vastauksesta tulee dokumentti samaan projektiin, joten aineistonkeruu ja teema-analyysi tapahtuvat samassa ympäristössä — mitään ei tarvitse kopioida työkalusta toiseen.
Kyllä. Skimle tarjoaa Model Context Protocol (MCP) -päätepisteen osoitteessa https://skimle.com/api/mcp. Mikä tahansa MCP-yhteensopiva työkalu — Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Claude Code ja muut — voi yhdistää ja käyttää koko luku- ja kirjoitustyökalujen valikoimaa: dokumenttien selaamista, havaintojen hakua, kategorioiden uudelleenjärjestelyä ja muuta. Tunnistautuminen tapahtuu OAuthilla (tunnusta ei tarvita) tai tilisi asetuksissa luodulla API-avaimella. Sinä valitset, mitkä projektit avataan. Krediitit ovat yhteiset muun Skimlen kanssa — ei erillistä laskutusta.
Kyllä. Sekä Claude Code että Cowork tukevat MCP:tä, joten voit yhdistää ne Skimleen päätepisteellä https://skimle.com/api/mcp. Yhdistämisen jälkeen agentti voi listata projektisi, hakea dokumenteista, tutkia kategoriahierarkioita, luoda ja päivittää havaintoja sekä tallentaa muistiinpanoja — kaikki omasta koodaus- tai kirjoitusympäristöstäsi. Katso MCP:n käyttöönottosivu vaiheittaisia ohjeita varten tai lue vaiheittainen opas agenttityönkulkuihin.
Vientikeskuksesta saat Wordin (kattavat raportit teemoineen, sitaatteineen ja tiivistelmineen), PowerPointin (tiivistelmät teemaerittelyineen), Excelin (datataulukot koodausmatriiseineen) ja REFI-QDA:n — yhteentoimivan standardin, jonka NVivo, MAXQDA ja ATLAS.ti tunnistavat, joten voit tarvittaessa jatkaa käsikoodausta perinteisessä QDA-ohjelmassa. Kaikissa vienneissä säilyvät lähdeviitteet ja täysi jäljitettävyys.
Kyllä. Skimle Anonymise tarjoaa tekoälypohjaisen pseudonymisoinnin ja anonymisoinnin tiedostojen välisellä johdonmukaisuudella, kuudella tunnistekategorialla (nimet, roolit, paikat, organisaatiot, päivämäärät ja muut), säädettävillä muunnostiloilla ja PDF-tarkastusraportilla. Se toimii projektisi sisällä — kytket sen päälle tietolähteelle, ja anonymisoidut dokumentit siirtyvät suoraan analyysiin ilman erillistä työkalua. Tämä kattaa GDPR:n ja HIPAA:n vaatimukset ja tuottaa sen dokumentaation, jota eettiset toimikunnat odottavat.
Kyllä. Skimlen ovat rakentaneet tutkijat akateemiseen käyttöön. Perustajaosakkaamme Henri Schildt on professori, jolla on yli 30 laadullisia menetelmiä käyttävää julkaisua. Skimlen lähestymistapa ammentaa vakiintuneesta teema-analyysistä (Braun & Clarke) ja grounded theory -metodologiasta (Gioia) — järjestelmällisesti, läpinäkyvästi ja toistettavasti. Katso akateemisten tutkijoiden käyttötapauksemme ja opas tekoälystä akateemisessa laadullisessa tutkimuksessa.
Yhä useammin kyllä, kunhan asia kerrotaan avoimesti. Kuvaa menetelmäsi läpinäkyvästi: "Tekoälyavusteinen laadullinen koodaus Skimlellä, manuaalisesti validoituna ja tarkennettuna." Skimlen täysi todennusketju antaa sinun dokumentoida tarkalleen, miten teemat johdettiin, mikä täyttää vertaisarvioinnin metodologiset vaatimukset. Oppaamme tekoälystä akateemisessa laadullisessa tutkimuksessa käsittelee, miten tämä muotoillaan menetelmäosioihin ja eettisiin ennakkoarviointeihin.
Toimitamme pyynnöstä ehdotuksen lähdeviittauksen muotoilusta.
Kyllä. Vie koodausmatriisisi, anna toisen koodaajan käydä läpi otos dokumentteja käsin ja laske yhtenevyys (esimerkiksi Cohenin kappa). Tutkijat voivat käyttää Skimleä alkukoodaukseen (90 % työstä) ja validoida sitten manuaalisella tarkastuksella (10 % laadunvarmistus).
Kyllä. Skimle tukee induktiivista koodausta, jossa teemat nousevat aineistosta sen sijaan että ne määriteltäisiin etukäteen. Aloita avoimella koodauksella (Skimle ehdottaa alustavat kategoriat), tarkenna sitten vaiheittain aksiaalisella koodauksella (yhdistä ja järjestele kategorioita) ja kehitä teoreettisia viitekehyksiä. Prosessi mukailee manuaalista grounded theorya mutta nopeuttaa sen mekaanisia osia.
Jokainen tekoälyn tuottama sitaatti varmennetaan lähdedokumentteja vasten. Jos tekoäly tuottaa tekstiä, jota ei esiinny sanatarkasti dokumenteissasi, järjestelmämme merkitsee sen ja pyytää käsittelemään uudelleen, kunnes varmennetut sitaatit saadaan. Lisäksi järjestelmällinen rakenne tarkoittaa, että voit pistokoemaisesti tarkistaa minkä tahansa teeman käymällä läpi sitä tukevat sitaatit.
Skimlen järjestelmällinen käsittely analysoi jokaisen dokumentin jokaisen osion, mikä pienentää riskiä teemojen huomaamatta jäämisestä verrattuna käsikoodaukseen, jossa väsymys ja ennakkoluulot vaikuttavat kattavuuteen. Suosittelemme silti käymään tekoälyn tuottamat teemat kriittisesti läpi. Tekoäly ehdottaa, sinä validoit.
Kyllä. Skimle tukee REFI-QDA-vientiä, yhteentoimivaa standardia, jonka NVivo, MAXQDA ja ATLAS.ti tunnistavat. Voit aloittaa analyysin Skimlessä ja jatkaa käsikoodausta perinteisessä QDA-työkalussa, tai käyttää Skimleä aineiston esikoodaukseen ennen sen luovuttamista NVivolla työskentelevälle tiimille.
Kyllä. Maksuttomalla tasolla voit analysoida jopa 400 sivua ja testata alustaa. Täydellinen tapa kokeilla Skimleä pilottiprojektilla ennen maksulliseen pakettiin sitoutumista. Katso kaikki paketit.
Dokumenttien analyysi kuluttaa krediittejä dokumentin pituuden mukaan. Yhdellä krediitillä voit ladata noin 2 000 merkkiä tekstiä, karkeasti yhden sivun. Tilauksiin sisältyy kuukausittainen tai vuosittainen krediittimäärä, ja lisää voi tarvittaessa ostaa.
Hinnoittelu alkaa maksuttomasta tasosta kokeilukäyttöön. Katso koko hinnasto. Yritys- ja organisaatiolisenssit ovat saatavilla räätälöidyllä hinnoittelulla — ota yhteyttä, niin kerromme lisää.
Kyllä. Tarjoamme alennuspaketteja opiskelijoille ja akateemisille tutkijoille. Todistus akateemisesta asemasta vaaditaan. Ota yhteyttä tai katso hinnastosivun akateeminen hinnoittelu -välilehti.
Kyllä, milloin tahansa tilisi asetuksista. Kun päivität ylöspäin, veloitamme suhteutetun erotuksen. Kun siirryt alempaan pakettiin, muutos astuu voimaan seuraavassa laskutusjaksossa.
Voit ostaa lisäkrediittejä milloin tahansa tai päivittää korkeampaan pakettiin. Nykyiset projektisi pysyvät käytettävissä; et vain voi analysoida uusia dokumentteja ennen kuin lisäät krediittejä.
Kyllä. Tarjoamme organisaatiolisenssejä yliopistoille, tutkimuslaitoksille, konsulttitoimistoille ja viranomaisille. Tiimilisensseihin sisältyvät yhteistyöominaisuudet, keskitetty laskutus, tietojenkäsittelysopimukset ja volyymialennukset. Ota yhteyttä saadaksesi organisaatiohinnaston.
Kyllä. Kaikki maksulliset tilaukset tuottavat laskut automaattisesti. Institutionaalisissa hankinnoissa, jotka vaativat ostotilauksia tai erityisiä laskutusjärjestelyjä, ota yhteyttä myyntitiimiimme.
Kyllä. Käyttö on tunnistautumisen takana ja lokitettua. Noudatamme alan vakiintuneita tietoturvakäytäntöjä ja täytämme mielellämme tietoturvakyselyt yritysasiakkaille.
Kaikki data säilytetään Euroopan unionissa (pilvipalvelimet EU-alueilla). Aineistosi ei koskaan poistu EU:sta, mikä varmistaa GDPR-vaatimustenmukaisuuden ja datan suvereniteetin eurooppalaisille asiakkaille.
Kyllä, täysin. Noudatamme kaikkia GDPR:n vaatimuksia: lainmukaista käsittelyä, tietojen minimointia, käyttötarkoitussidonnaisuutta, säilytyksen rajoittamista ja rekisteröidyn oikeuksia. Toimitamme institutionaalisille asiakkaille tietojenkäsittelysopimukset (DPA). Osallistujien tietoja sisältävissä projekteissa Skimle Anonymise auttaa pseudonymisoimaan tai anonymisoimaan aineiston ennen analyysiä, mikä pienentää vaatimustenmukaisuusriskiäsi entisestään.
Ei. Dokumenttejasi ja aineistoasi ei koskaan käytetä tekoälymallien kouluttamiseen. Aineistosi pysyy yksityisenä ja sitä käytetään vain sinun analyysiisi.
Kyllä. Voit poistaa yksittäisiä projekteja tai koko tilisi milloin tahansa asetuksistasi. Poisto on pysyvä ja välitön. Emme säilytä kopioita poiston jälkeen (lukuun ottamatta lakisääteisiä ja kirjanpidollisia tietoja kuten laskuja).
Kyllä, yritysasiakkaille, joilla on erityisiä tietoturva- tai vaatimustenmukaisuustarpeita. Voimme ottaa Skimlen käyttöön omassa pilviympäristössä tai keskustella omalla palvelimella toimivista vaihtoehdoista. Ota yhteyttä, niin kerromme lisää.
Tutkijat voivat sisällyttää Skimlen eettisen ennakkoarvioinnin hakemuksiinsa kohtaan "aineiston analyysityökalut" samaan tapaan kuin he mainitsisivat SPSS:n tai NVivon. Voimme toimittaa dokumentaatiota tietojenkäsittelystämme, tietoturvastamme ja tekoälyprosesseistamme hakemustesi tueksi. Skimle Anonymise tuottaa myös allekirjoitetun PDF-tarkastusraportin, joka dokumentoi jokaisen tehdyn muunnoksen — mitä eettiset toimikunnat yhä useammin edellyttävät näyttönä huolellisesta anonymisoinnista.
Perinteiset työkalut vaativat jokaisen tekstikohdan koodaamisen käsin — järjestelmällistä mutta aikaa vievää (viikkoja tai kuukausia). Skimle automatisoi koodausprosessin tekoälyllä säilyttäen saman järjestelmällisen ja läpinäkyvän metodologian. Saat NVivon tason huolellisuuden tekoälyn nopeudella. Skimlen käyttöliittymä on myös selkeämpi ja pilvipohjainen, ja se vie tiedot REFI-QDA-muotoon, joten projektit liikkuvat työkalujen välillä. Katso koko vertailumme QDA-työkaluista.
Dovetail on suunniteltu tuotetiimeille kevyeen käyttäjätutkimukseen, johon on lisätty tekoälyominaisuuksia. Skimle on rakennettu alusta asti huolelliseen laadulliseen analyysiin akateemisen tason metodologialla. Jos sinun on puolustettava löydöksiäsi vertaisarvioinnissa, esitettävä ne epäileville johtajille tai käsiteltävä luottamuksellista aineistoa GDPR-vaatimusten mukaisesti, Skimle tarjoaa sen rakenteen ja läpinäkyvyyden, jota nuo tilanteet vaativat. Lue koko vertailu Skimle vs. Dovetail.
Voit, mutta törmäät rajoituksiin nopeasti: epäjohdonmukaiset vastaukset (kysy sama kysymys kahdesti, saat eri vastaukset), ei järjestelmällistä kattavuutta (voi jäädä huomaamatta havaintoja, jotka eivät semanttisesti osu kysymykseesi), ei jäljitettävyyttä (et voi näyttää, mistä johtopäätökset tulivat), ja rajallinen kontekstikkuna, joka kompuroi yli kahdenkymmenen dokumentin kanssa. Yhden tai kahden dokumentin nopeisiin tiivistelmiin yleiset tekoälytyökalut toimivat. Järjestelmälliseen analyysiin käytä Skimleä. Lue lisää siitä, missä kielimallipohjainen analyysi toimii ja missä se pettää.
Pienissä projekteissa (alle 10 haastattelua) käsin lukeminen on aivan riittävää. Mutta mittakaavan kasvaessa: (1) aika räjähtää — 20 haastattelua = yli 40 tuntia käsikoodausta; (2) johdonmukaisuus kärsii — väsymys ja ennakkoluulot vaikuttavat myöhempiin dokumentteihin eri tavalla kuin ensimmäisiin; (3) kuvioiden havaitseminen heikkenee — viittäkymmentä haastattelua on vaikea pitää päässä yhtä aikaa. Skimle säilyttää laadun mittakaavan kasvaessa ja vapauttaa aikaasi varsinaiseen analyysiin mekaanisen koodauksen sijaan.