Agentisk analyse

Agentisk analyse er Skimles mest grundige analysemodus. Du starter med å oppgi et Forskningsspørsmål; deretter kjører Skimle en flertrinnsprosess som bygger et kategoriseringsrammeverk, kategoriserer hver relevante del av alle dokumenter, og syntetiserer Analytiske temaer som svarer på spørsmålet du stilte.

Det er utviklet for prosjekter der Forskningsspørsmålet betyr like mye som Kategoriene - for eksempel "hvorfor varierer bemanningsbeslutninger mellom presidentperioder?" eller "hva skiller respondenter som forlater fra dem som fornyer?" - og der du vil ha analytisk dybde i tillegg til kategorisering.

Trinn 1: Oppsettschat

Du starter med å skrive et Forskningsspørsmål inn i dialogboksen for agentisk analyse. Skimles oppsettagent snakker med deg for å:

• klargjøre hva spørsmålet egentlig betyr (den stiller ett til tre korte spørsmål hvis noe er uklart);
• klassifisere Analysetypen - taksonomisk (kartlegger et rom), forklarende (hvorfor noe skjer), kausal (årsak-virkning), eller Sammenlignende (mellom grupper);
• foreslå et kategoriseringsrammeverk: et lite sett med førstenivåkategorier (vanligvis fire til sju), kandidat-undertemaer for hver, og to til fire "Bredere dynamikker" - de overordnede analytiske spørsmålene som syntesetrinnet vil undersøke.

Skimle henter Rammeverket fra et bibliotek med analysemaler, med vektlegging mot en tidligere agentisk analyse i prosjektet hvis en slik finnes. Du kan redigere alle deler av Rammeverket før du bekrefter.

Trinn 2: Bekrefte Rammeverket

Rammeverk-redigeringen lar deg gi nytt navn til, legge til eller fjerne kategorier og Bredere dynamikker. Når du klikker på Godta, gjør Skimle følgende:

• oppretter en toppnivå-innsiktskategori med navn etter ditt Forskningsspørsmål;
• oppretter et Analyselogg-notat som vil registrere hvert trinn arbeideren utfører;
• legger analysen i kø. Dashbordet viser den som Venter.

Trinn 3: Empirisk uttrekk

For hver førstenivåkategori bruker Skimle embedding-basert forhåndsutvelgelse for å finne de dokumentdelene som mest sannsynlig inneholder relevant materiale, og kjører deretter strikt kategorisering over disse delene. Strikt kategorisering innebærer at hver kandidatinnsikt etterkontrolleres mot kategoriens spørsmål, og at det støttende sitatet verifiseres mot det opprinnelige dokumentet.

Skimle holder et vannmerke over hvilke deler som er Behandlet, og den laveste likhetsterskelen som har gitt gjennomgående materiale. Nye dokumenter som legges til senere - inkludert under en ny kjøring - kategoriseres bare mot delene som ikke er sett tidligere, slik at nye kjøringer forblir billige.

Resultatet av dette trinnet er et fylt kategoritre under ditt Forskningsspørsmål, med verifiserte sitater knyttet til alle innsikter.

Trinn 4: Metadataberikelse

Skimle vurderer om analysen trenger et nytt Metadatafelt for å støtte Sammenligningen som ditt Forskningsspørsmål antyder (for eksempel et periode-felt for et spørsmål om endring over tid, eller et organisatorisk rolle-felt for et spørsmål om bemanning). Når Et nytt felt vil hjelpe, foreslår Skimle det, gir verdikategoriene meningsfulle navn, og kategoriserer alle dokumenter. Når de eksisterende metadataene allerede dekker distinksjonen - eller når det ikke er behov for noe Metadatafelt i det hele tatt - registrerer Skimle sin Resonnering og går videre.

Trinn 5: Analytisk syntese

For hver Bredere dynamikk i Rammeverket kjører Skimle en undersøkelse - en fokusert agent som søker gjennom Empiriske innsikter, metadata og tidsmessige mønstre for å finne Bevis som er relevant for den dynamikken. Undersøkelsen går over flere søketrinn og avsluttes med en syntese som produserer to til fem Analytiske temaer per dynamikk.

Hvert Analytisk tema er skrevet som et avsnitt med løpende tekst med referanser i hakeparentes til de underliggende innsiktene (for eksempel [I205], [D3k], eller [I26-Q2] for et bestemt sitat). Temaene lagres som notat-innsikter i et analytisk notat per dynamikk, slik at du kan bla gjennom dem etter dynamikk.

Trinn 6: Motbevis

For hvert Analytisk tema utfører Skimle et bevisst søk etter Bevis som motsier temaet. Når Motbevis finnes, registrerer Skimle det på temaet, slik at syntesen er ærlig om sine begrensninger. Temaer med sterkt Motbevis blir flagget.

Trinn 7: Sammendrag av Funn

Til slutt skriver Skimle et tverrgående Sammendrag som samler alle Analytiske temaer til et samlet svar på ditt Forskningsspørsmål. Dette Sammendraget legges til i Analyseloggen.

Resultat

Når arbeideren er ferdig, inneholder prosjektet:

• kategoritreet under ditt Forskningsspørsmål, med kategoriserte innsikter og verifiserte sitater - synlig i tabell-, kategori- og dokumentvisningene som i enhver annen analyse;
• kategorisammendrag for hver fylte kategori;
• Analyselogg-notatet - en trinn-for-trinn-fortelling om hva Skimle gjorde, hvorfor, og hva det fant;
• Analytiske temanotater - ett notat per Bredere dynamikk, hvert med de syntetiserte temaene med referanser og Motbevis;
• valgfritt, nye Metadatafelt med kategoriserte verdier for alle dokumenter.

Hver referanse i hvert notat er en klikkbar referanse i hakeparentes som åpner den underliggende innsikten, dokumentet eller sitatet.

Kjøre en agentisk analyse på nytt

Du kan kjøre en agentisk analyse på nytt når som helst. Skimle:

• bevarer det empiriske uttrekket som allerede har bestått strikt kategorisering - nytt uttrekk tar bare hensyn til delene den forrige kjøringen ikke nådde;
• fjerner plassholder-temaer som Forrige kjøringer ikke kunne syntetisere, slik at de får et nytt forsøk;
• gjentar den analytiske syntesen, Motbevis, og Sammendrag av Funn fra bunnen av, slik at den nyeste empiriske tilstanden gjenspeiles i de Analytiske temaene.

Analyseloggen blir lagt til i, i stedet for Erstattet, slik at du kan se hvordan analysen har utviklet seg over flere kjøringer.

Når du bør bruke agentisk analyse

Bruk agentisk analyse når du har et spesifikt Forskningsspørsmål du vil ha besvart med analytisk dybde - ikke bare et sett kategoriserte kategorier. Hvis du bare vil kartlegge hva som finnes i materialet, er automatisk tematisk analyse eller Forhåndsdefinerte kategorier raskere og billigere. Agentisk analyse er det rette valget når du vil ha begge deler: godt kategoriserte data og et skriftlig, utarbeidet svar på spørsmålet ditt som er forankret i dataene.