Metaduomenų analizė

Metaduomenų analizė nustato, kurie metaduomenų laukai reikšmingai segmentuoja Jūsų kokybinius duomenis. Pavyzdžiui, ji gali atskleisti, ar skirtingų amžiaus grupių, regionų ar vaidmenų dalyviai savo atsakymuose pabrėžia skirtingas temas.

Metaduomenų analizės vykdymas

Norėdami paleisti metaduomenų analizę:

1. Eikite į Jūsų projekto kategorijų rodinį.
2. Spustelėkite Analizuoti metaduomenis.
3. Skimle patikrina visus Jūsų metaduomenų laukus ir nustato, kurie iš jų lemia reikšmingus skirtumus tarp Jūsų įžvalgų kategorijų.

Analizė vykdoma fone ir paprastai užtrunka kelias minutes. Rezultatai pasirodo kategorijų rodinyje, kai ji baigta.

Kaip tai veikia

Skimle sujungia du vienas kitą papildančius metodus, kad rastų reikšmingus modelius:

• Semantinė analizė - lygina įžvalgų prasmę tarp metaduomenų grupių, naudodama teksto įterpinius. Jei skirtingas metaduomenų reikšmes turintys dalyviai aptaria tikrai skirtingus dalykus, šis signalas yra aptinkamas.
• Pasiskirstymo analizė - naudoja statistinius testus, kad patikrintų, ar tam tikros metaduomenų reikšmės susikoncentruoja konkrečiose subkategorijose dažniau, nei būtų tikimasi atsitiktinai.

Metaduomenų laukas laikomas reikšmingu tik tada, kai sutampa abu signalai, o tai mažina klaidingų išvadų riziką.

Rezultatų skaitymas

Kiekvienai įžvalgos kategorijai kategorijų rodinys rodo:

• Kurie metaduomenų laukai sukuria reikšmingą segmentavimą, surūšiuoti pagal reikšmingumą.
• Grupių aprašymai - kiekvienam reikšmingam laukui Skimle apibūdina, kas būdinga kiekvienos metaduomenų grupės atsakymams. Pavyzdžiui, pagal lauką „Amžiaus grupė" galite pamatyti, kad jaunesni dalyviai daugiausia dėmesio skyrė naudojamumui, o vyresni dalyviai pirmenybę teikė patikimumui.
• Chronologinis palyginimas - jei Jūsų dokumentai turi sukūrimo datas, Skimle automatiškai palygina naujausius ir ankstesnius laikotarpius, kad parodytų, kaip temos kito laikui bėgant.

Chronologijos valdikliai, esantys skiltyje Vizualizacijos - Chronologijos tendencija ir Palyginti laikotarpius - leidžia Jums interaktyviai tyrinėti tą patį klausimą.

Reikalavimai

Kad metaduomenų analizė pateiktų naudingų rezultatų, Jūsų projektui reikia:

• Bent 15 įžvalgų analizuojamose kategorijose.
• Bent dvi skirtingos reikšmės tiriamam metaduomenų laukui.
• Bent dvi įžvalgos kiekvienai metaduomenų reikšmei.

Laukai, kurie neatitinka šių ribų, automatiškai praleidžiami.

Šios ribos iš esmės susijusios su imties dydžiu: kokybinis segmentavimas tampa patikimas tik tada, kai kiekviena grupė turi pakankamai įžvalgų palyginimui. Esant labai mažam imties dydžiui, dauguma laukų bus automatiškai praleidžiami, todėl prieš daryti išvadas remiantis metaduomenų suskirstymu, verta išanalizuoti pakankamai dokumentų.

Patarimai efektyviai metaduomenų analizei

• Naudokite aprašomąsias metaduomenų reikšmes. „Vyresnysis programuotojas" yra naudingiau nei „A vaidmuo", nes tai padeda DI parašyti reikšmingesnius grupių aprašymus.
• Laikykite unikalių reikšmių skaičių valdomą. Laukai su dešimtimis unikalių reikšmių yra sunkiau interpretuojami. Apsvarstykite reikšmių grupavimą (pvz., amžiaus intervalus vietoj tikslaus amžiaus).
• Pridėti metaduomenis prieš paleidžiant analizę. Metaduomenų analizė naudoja tuos laukus, kurie egzistuoja tuo metu, kai ji paleidžiama. Jei vėliau pridėsite naujų laukų, paleiskite analizę iš naujo, kad jie būtų įtraukti.