自動テーマ分析

自動テーマ分析は、当社の「ゼロプロンプト」方式を採用しています：プロンプトを入力する必要はありません。これは、Skimleが文書に内在する構造を利用してカテゴリを形成するためです。

この分析では、「識別されたテーマ」という名前の最上位カテゴリが作成され、文書内の見出しや質問に基づいて子カテゴリが作成されます。

分析結果の出力例。「識別されたテーマ」という最上位カテゴリと、インタビューの質問に基づくさらなるカテゴリが表示されています。

注：プロジェクトの文書が同様の構造になっている場合、この分析が最適です！

ステップ1：文書からテーマを識別する

Skimleは、アップロードされた各文書を確認し、LLMを使用して文書の見出しとインタビューの質問を識別します。

ステップ2：横断的なテーマから初期カテゴリを形成する

Skimleは、前のステップで識別された見出しと質問を基に、12個以下の簡潔なテーマカテゴリのセットを形成します。

ステップ3：文書からインサイトを抽出する

この段階で、Skimleは各文書を確認し、前のステップで識別された最上位テーマに基づいてインサイトを抽出します。

ステップ4：抽出されたインサイトに基づいてサブカテゴリを作成する

最後のステップでは、Skimleは各カテゴリに割り当てられたインサイトを確認し、抽出されたインサイトに基づいてサブカテゴリを形成します。

具体例

自動テーマ分析は、一貫した構造を持つ資料からテーマが浮かび上がるべきあらゆるプロジェクトに適しています。例えば、BraunとClarkeの伝統に基づくリフレクシブ・テーマティック分析を40件のインタビューに対して実施する研究者は、最初の分類とテーマ分けの工程をSkimleに任せ、引用部分を手作業でタグ付けするのではなく、結果の解釈に自らの時間を使うことができます。