Skimle, yapılandırılmamış belgeleri (görüşmeler, veri odası dosyaları, müşteri yorumları, kamu istişaresi görüşleri, hukuki belgeler vb.) düzenli ve analiz edilebilir veri kümelerine dönüştüren, yapay zekâ destekli bir nitel veri analizi platformudur. Rastgele pasajlar getiren sohbet botlarının aksine Skimle tüm belge kümenizi sistematik olarak işler: her bölümü analiz eder, içgörüleri çıkarır ve bunları tam izlenebilirlikle hiyerarşik tema yapılarına yerleştirir. Ayrıntılı bir genel bakış için Skimle nasıl çalışır sayfasına bakın.
Skimle, nitel verileri analiz eden bilgi çalışanları için geliştirildi: tematik analiz yapan akademik araştırmacılar, uzman görüşmelerini sentezleyen yönetim danışmanları, kamu istişarelerini işleyen politika analistleri, müşteri geri bildirimlerini analiz eden pazar araştırmacıları, bağlılık anketleri yürüten İK ekipleri ve yapılandırılmamış verilerden sistematik, savunulabilir içgörüler elde etmesi gereken herkes.
Basit yapay zekâ analiz araçlarının çoğu, sorgu anında ilgili pasajları getirmek için RAG (Retrieval-Augmented Generation) kullanır; bu da aynı soruyu her sorduğunuzda farklı yanıtlar alacağınız anlamına gelir. Skimle tüm veri kümenizi en baştan sistematik olarak işler ve her temanın doğrulanmış alıntılara bağlandığı sabit bir yapı oluşturur. Kara kutu yanıtlar yerine eksiksiz kapsam, tutarlı sonuçlar ve tam izlenebilirlik elde edersiniz. RAG tabanlı araçların ciddi analizde neden yetersiz kaldığını okuyun.
Hayır. Skimle programcılar için değil, araştırmacılar ve analistler için tasarlandı. Arayüz sezgiseldir (bir elektronik tablo ile belge görüntüleyicinin birleşimini düşünün) ve tüm yapay zekâ işlemleri otomatik olarak gerçekleşir. Google Docs ve Excel kullanabiliyorsanız Skimle'ı da kullanabilirsiniz.
Çoğu kullanıcı 15 ila 30 dakika içinde verimli çalışmaya başlar. Dosyalarınızı bir veri kaynağı olarak ekleyin, bir analiz çalıştırın, ardından yapay zekânın ürettiği temaları inceleyip iyileştirin: iş akışı son derece basittir. Ustalaşması haftalar sürebilen geleneksel nitel analiz yazılımlarının (NVivo, ATLAS.ti) aksine Skimle'ın arayüzü hemen verimli olmanız için tasarlandı.
Skimle PDF, .docx, TXT, RTF, ses dosyalarını (MP3, M4A, WAV) ve video dosyalarını (MP4, MOV) kabul eder. Her türü bir veri kaynağı olarak eklersiniz; ses ve videoyu Skimle analiz başlamadan önce otomatik olarak yazıya döker, böylece tüm iş akışınız tek bir yerde kalır. Tek bir projede farklı biçimleri bir arada kullanabilirsiniz.
Evet. Skimle'ın yerleşik transkripsiyon özelliği MP3, M4A, WAV, MP4 ve MOV dosyalarını işler. Kaydınızı Ses veya video veri kaynağı olarak ekleyin; Skimle analiz başlamadan önce kaydı yazıya döker ve isterseniz önce transkripti inceleyip düzeltebileceğiniz bir adım sunar. Alıntılar kaynağa kadar izlenebilir kalır, bu nedenle ayrı bir transkripsiyon hizmetine gerek yoktur.
Proje başına binlerce belge. Çoğu kullanım senaryosu 10 ile 200 arasında belge içerir (tipik araştırma çalışmaları, danışmanlık projeleri, kamu istişareleri), ancak Skimle veri odası incelemeleri veya kapsamlı literatür analizleri gibi büyük belge kümelerini de işleyecek şekilde ölçeklenir.
100'den fazla dil. Belgeleri istediğiniz dilde yükleyin: Skimle bunları orijinal dilinde analiz eder ve aynı zamanda ortak bir tema yapısı oluşturur. AB çapındaki istişareler, küresel pazar araştırmaları veya çok dilli akademik çalışmalar için özellikle yararlıdır. Çeviri gerekmez.
Evet. İngilizce görüşmeleri, Almanca raporları ve İspanyolca anket yanıtlarını aynı projeye yükleyin. Skimle diller arası tema kategorileri oluşturur ve doğrulama için alıntıları orijinal dilinde korur.
Skimle tablosu, her satırın bir belgeyi (örneğin bir görüşmeyi) ve her sütunun bir tema kategorisini (örneğin “fiyatlandırma kaygıları”) temsil ettiği etkileşimli bir tablodur. Hücreler, kaynak alıntılara doğrudan bağlantılarla çıkarılmış içgörüleri içerir. Bu yapı, belgeler arasındaki örüntüleri görmeyi, segmentleri karşılaştırmayı ve belirli konulara derinlemesine inmeyi kolaylaştırır.
Kesinlikle. Skimle'ın yapay zekâsı verilerinize dayanarak başlangıç kategorileri önerir, ancak kontrol tamamen sizdedir: kategorileri birleştirebilir, bölebilir, yeniden adlandırabilir, silebilir veya sıfırdan oluşturabilirsiniz. Ayrıca kendi kategori yapınızı baştan verebilir (örneğin görüşme kılavuzunuza veya kuramsal çerçevenize dayanarak) ve Skimle'ın içgörüleri buna göre çıkarmasını sağlayabilirsiniz.
İki yönlü şeffaflık, her iki yönde de gezinebileceğiniz anlamına gelir: (1) bir temaya tıklayarak tüm belgelerde onu destekleyen bütün alıntıları görebilir ve (2) bir belgeye tıklayarak ondan çıkarılan bütün temaları görebilirsiniz. Yapay zekânın her kararı izlenebilir; kara kutu yoktur. Skimle destekli analizi akademik, ticari ve düzenleyici bağlamlarda savunulabilir kılan da budur.
Skimle'ın sohbet arayüzü yapılandırılmış verilerinizi (temalar, kategoriler, üst veriler) bilir. “Kurumsal müşteriler fiyatlandırma hakkında ne diyor?” veya “Görüşler bölgeye göre nasıl farklılaşıyor?” gibi sorular sorabilirsiniz. Yapay zekâ hem yapılandırılmış tema verilerini hem de orijinal belgeleri kullanarak yanıt verir; böylece genel RAG sohbet botlarından daha doğru ve bağlama uygun yanıtlar alırsınız.
Skimle Ask, nitel verileri büyük ölçekte toplamanızı sağlayan yapay zekâ destekli bir görüşme aracıdır. Onu projenize bir Skimle Ask veri kaynağı olarak ekler, görüşme kılavuzunu tanımlarsınız; Skimle de katılımcılarla eşzamansız olarak yapılandırılmış görüşmeler yürütür. Her yanıt aynı projede bir belgeye dönüşür, böylece veri toplama ve tematik analiz tek bir ortamda gerçekleşir; araçlar arasında kopyalayıp yapıştırmaya gerek kalmaz.
Evet. Skimle, https://skimle.com/api/mcp adresinde bir Model Context Protocol (MCP) uç noktası sunar. MCP uyumlu her araç (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Claude Code ve diğerleri) bağlanıp okuma ve yazma araçlarının tamamını kullanabilir: belgelere göz atma, içgörülerde arama, kategorileri yeniden düzenleme ve daha fazlası. Kimlik doğrulama OAuth ile (belirteç gerekmez) veya hesap ayarlarınızda oluşturduğunuz bir API anahtarıyla yapılır. Hangi projelerin erişime açılacağını siz seçersiniz. Krediler Skimle'ın geri kalanıyla ortaktır; ayrı faturalandırma yoktur.
Evet. Claude Code ve Cowork MCP'yi destekler, bu nedenle onları https://skimle.com/api/mcp uç noktasını kullanarak Skimle'a bağlayabilirsiniz. Bağlandıktan sonra ajan projelerinizi listeleyebilir, belgelerde arama yapabilir, kategori hiyerarşilerini inceleyebilir, içgörüler oluşturup güncelleyebilir ve not kaydedebilir; hepsi kodlama veya yazma ortamınızdan çıkmadan. Adım adım talimatlar için MCP kurulum sayfasına bakın veya adım adım ajan tabanlı iş akışı kılavuzumuzu okuyun.
Dışa aktarma merkezinden Word (temalar, alıntılar ve özetlerle kapsamlı raporlar), PowerPoint (tema dökümleriyle yönetici özetleri), Excel (kodlama matrisleriyle veri tabloları) ve REFI-QDA çıktıları üretebilirsiniz. REFI-QDA, NVivo, MAXQDA ve ATLAS.ti tarafından tanınan birlikte çalışabilirlik standardıdır; böylece gerekirse geleneksel bir QDA aracında elle kodlamaya devam edebilirsiniz. Tüm dışa aktarmalar kaynak bilgisini ve tam izlenebilirliği korur.
Evet. Skimle Anonymise; dosyalar arası tutarlılık, altı tanımlayıcı kategorisi (adlar, unvanlar ve roller, konumlar, kuruluşlar, tarihler ve diğerleri), yapılandırılabilir dönüştürme modları ve bir PDF denetim raporu ile yapay zekâ destekli takma adlandırma ve anonimleştirme sağlar. Projenizin içinde çalışır: bir veri kaynağı için açarsınız ve anonimleştirilmiş belgeler ayrı bir araca gerek kalmadan doğrudan analize girer. Bu, GDPR ve HIPAA gereksinimlerini karşılar ve etik kurullarının beklediği belgeleri üretir.
Evet. Skimle, akademik kullanım için akademisyenler tarafından geliştirildi. Kurucu ortağımız Henri Schildt, nitel yöntemlerle 30'dan fazla yayını olan bir profesördür. Skimle'ın yaklaşımı yerleşik metodolojilerden esinlenir: tematik analiz (Braun & Clarke), gömülü teori (Glaser & Strauss; Strauss & Corbin) ve Gioia yöntemi (Gioia, Corley & Hamilton). Sistematik, şeffaf ve tekrarlanabilirdir. Akademik araştırmacılar kullanım senaryomuza ve akademik nitel araştırmada yapay zekâ kılavuzumuza göz atın.
Uygun şekilde beyan edildiğinde giderek daha fazla evet. Metodolojinizi şeffaf biçimde belirtin: “Skimle kullanılarak yapay zekâ destekli nitel kodlama, elle doğrulama ve iyileştirme ile.” Skimle'ın eksiksiz denetim izi, temaların nasıl türetildiğini tam olarak belgelemenizi sağlar; bu da hakem değerlendirmesinin metodolojik titizlik gereksinimlerini karşılar. Akademik nitel araştırmada yapay zekâ kılavuzumuz, bunu yöntem bölümlerinde ve etik kurulu başvurularında nasıl ifade edeceğinizi anlatır.
Talep üzerine önerilen atıf ifadesini sağlıyoruz.
Evet. Kodlama matrisinizi dışa aktarın, ikinci bir kodlayıcının belgelerden bir örneklemi elle incelemesini sağlayın ve uyum düzeyini hesaplayın (Cohen'in kappası vb.). Araştırmacılar başlangıç kodlaması için Skimle'ı kullanabilir (işin %90'ı), ardından elle inceleme ile doğrulayabilir (%10 kalite kontrolü).
Evet. Skimle, temaların önceden tanımlanmak yerine verilerden ortaya çıktığı tümevarımsal kodlamayı destekler. Açık kodlamayla başlayın (Skimle başlangıç kategorileri önerir), ardından eksen kodlamasıyla yinelemeli olarak iyileştirin (kategorileri birleştirin ya da yeniden düzenleyin) ve kuramsal çerçeveler geliştirin. Süreç, elle yapılan gömülü teoriyi yansıtır ama mekanik kısımları hızlandırır.
Yapay zekânın ürettiği her alıntı kaynak belgelerle karşılaştırılarak doğrulanır. Yapay zekâ belgelerinizde kelimesi kelimesine bulunmayan bir metin üretirse sistemimiz bunu işaretler ve doğrulanmış alıntılar elde edilene kadar yeniden işleme ister. Ayrıca sistematik yapı sayesinde herhangi bir temayı, onu destekleyen alıntıları inceleyerek yer yer kontrol edebilirsiniz.
Skimle'ın sistematik işlemesi her belgenin her bölümünü analiz eder; bu da yorgunluğun ve önyargının kapsamı etkilediği elle kodlamaya kıyasla tema gözden kaçırma riskini azaltır. Yine de yapay zekânın ürettiği temaları eleştirel bir gözle incelemenizi öneririz. Yapay zekâ önerir, siz doğrularsınız.
Evet. Skimle, REFI-QDA dışa aktarmayı destekler; bu, NVivo, MAXQDA ve ATLAS.ti tarafından tanınan birlikte çalışabilirlik standardıdır. Analize Skimle'da başlayıp geleneksel bir QDA aracında elle kodlamaya devam edebilir ya da bir veri kümesini NVivo'da çalışan bir ekibe devretmeden önce Skimle ile ön kodlayabilirsiniz.
Evet. Ücretsiz paket, platformu denemeniz için 400 sayfaya kadar analiz yapmanıza olanak tanır. Ücretli bir plana geçmeden önce Skimle'ı bir pilot projeyle denemek için idealdir. Tüm planları görün.
Belge analizi, belge uzunluğuna göre kredi tüketir. Bir kredi, yaklaşık 2.000 karakterlik, yani kabaca bir sayfalık metin yüklemenizi sağlar. Abonelikler aylık veya yıllık kredi tahsisi içerir; gerekirse ek kredi satın alma seçenekleri de vardır.
Fiyatlandırma, deneme kullanımı için ücretsiz bir paketle başlar. Tüm fiyatları görün. Kurumsal ve kurumlara özel lisanslar özel fiyatlandırmayla sunulur; ayrıntılar için bizimle iletişime geçin.
Evet. Öğrenciler ve akademik araştırmacılar için indirimli paketler sunuyoruz. Akademik statü belgesi gereklidir. Bizimle iletişime geçin veya fiyatlandırma sayfasındaki akademik fiyatlandırma sekmesine bakın.
Evet, hesap ayarlarınızdan istediğiniz zaman. Yükseltmede orantılı fark tahsil edilir. Düşürmede değişiklik bir sonraki fatura döneminizde geçerli olur.
İstediğiniz zaman ek kredi satın alabilir veya daha üst bir pakete geçebilirsiniz. Mevcut projelerinize erişmeye devam edersiniz; yalnızca kredi ekleyene kadar yeni belgeleri analiz edemezsiniz.
Evet. Üniversiteler, araştırma enstitüleri, danışmanlık firmaları ve kamu kurumları için kurum lisansları sunuyoruz. Ekip lisansları ortak çalışma özellikleri, merkezi faturalandırma, veri işleme sözleşmeleri ve hacim indirimleri içerir. Kurumsal fiyatlandırma için bizimle iletişime geçin.
Evet. Tüm ücretli planlar otomatik olarak fatura oluşturur. Satın alma siparişi veya özel faturalandırma düzenlemesi gerektiren kurumsal alımlar için satış ekibimizle iletişime geçin.
Evet. Erişim kimlik doğrulamasıyla yapılır ve kayıt altına alınır. Sektör standardı güvenlik uygulamalarını izliyoruz ve kurumsal müşteriler için güvenlik anketlerini doldurmaktan memnuniyet duyarız.
Tüm veriler Avrupa Birliği'nde saklanır (AB bölgelerindeki bulut sunucuları). Verileriniz AB'den asla çıkmaz; bu da Avrupalı müşteriler için GDPR uyumunu ve veri egemenliğini güvence altına alır.
Evet, tamamen. GDPR'ın tüm gereksinimlerine uyuyoruz: hukuka uygun işleme, veri en aza indirme, amaçla sınırlılık, saklama süresinin sınırlandırılması ve ilgili kişi hakları. Kurumsal müşteriler için Veri İşleme Sözleşmeleri (DPA) sağlıyoruz. Katılımcı verisi içeren projelerde Skimle Anonymise, verileri analizden önce takma adlandırmanıza veya anonimleştirmenize yardımcı olarak uyum riskinizi daha da azaltır.
Hayır. Belgeleriniz ve verileriniz asla yapay zekâ modellerini eğitmek için kullanılmaz. Verileriniz gizli kalır ve yalnızca sizin analiz amaçlarınız için kullanılır.
Evet. Ayarlarınızdan istediğiniz zaman tek tek projeleri veya hesabınızın tamamını silebilirsiniz. Silme işlemi kalıcıdır ve anında gerçekleşir. Silme sonrasında hiçbir kopya saklamayız (faturalar gibi yasal ve muhasebe kayıtları hariç).
Evet, belirli güvenlik veya uyum gereksinimleri olan kurumsal müşteriler için. Skimle'ı size özel bir bulut ortamında kurabilir veya şirket içi kurulum seçeneklerini görüşebiliriz. Ayrıntılar için bizimle iletişime geçin.
Araştırmacılar Skimle'ı etik kurulu başvurularında “veri analizi araçları” başlığı altında, SPSS veya NVivo'yu nasıl belirtiyorlarsa öyle belirtebilir. Etik başvurularınızı desteklemek için veri işleme, güvenlik ve yapay zekâ süreçlerimize ilişkin belgeler sağlayabiliriz. Skimle Anonymise ayrıca uygulanan her dönüştürmeyi belgeleyen imzalı bir PDF denetim raporu üretir; etik kurulları bunu titiz anonimleştirmenin kanıtı olarak giderek daha fazla bekliyor.
Geleneksel araçlar her pasajın elle kodlanmasını gerektirir: sistematiktir ama çok zaman alır (haftalardan aylara kadar). Skimle, aynı sistematik ve şeffaf metodolojiyi koruyarak kodlama sürecini yapay zekâ ile otomatikleştirir. Yapay zekâ hızında NVivo düzeyinde titizlik elde edersiniz. Skimle'ın arayüzü ayrıca daha sezgisel ve bulut tabanlıdır; REFI-QDA biçiminde dışa aktarabildiği için projeler araçlar arasında taşınabilir. QDA araçlarının ayrıntılı karşılaştırmasına bakın.
Dovetail, yapay zekâ özellikleri eklenmiş hafif UX araştırmaları yapan ürün ekipleri için tasarlandı. Skimle ise akademik düzeyde metodolojiyle titiz nitel analiz için sıfırdan geliştirildi. Bulgularınızı hakem değerlendirmesinde savunmanız, şüpheci yöneticilere sunmanız veya gizli verileri GDPR uyumlu şekilde işlemeniz gerekiyorsa, Skimle bu durumların gerektirdiği yapıyı ve şeffaflığı sağlar. Skimle ile Dovetail'in ayrıntılı karşılaştırmasını okuyun.
Kullanabilirsiniz, ancak kısa sürede sınırlara takılırsınız: tutarsız yanıtlar (aynı soruyu iki kez sorun, farklı yanıtlar alın), sistematik kapsam eksikliği (sorgunuzla anlamsal olarak eşleşmeyen içgörüleri kaçırabilir), izlenebilirlik eksikliği (sonuçların nereden geldiğini gösteremezsiniz) ve 20'den fazla belgede zorlanan sınırlı bir bağlam penceresi. Bir veya iki belgenin hızlı özeti için genel yapay zekâ araçları işinizi görür. Sistematik analiz için Skimle'ı kullanın. LLM tabanlı analizin nerede işe yarayıp nerede başarısız olduğunu okuyun.
Küçük projelerde (10 görüşmenin altında) elle okumak gayet yeterlidir. Ancak ölçek büyüdükçe: (1) Süre patlar: 20 görüşme, 40 saatten fazla elle kodlama demektir; (2) Tutarlılık düşer: yorgunluk ve önyargı sonraki belgeleri ilk belgelerden farklı etkiler; (3) Örüntü tanıma zayıflar: 50 görüşmeyi aynı anda aklınızda tutmak zordur. Skimle ölçek büyüdükçe kaliteyi korur ve zamanınızı mekanik kodlama yerine asıl analize ayırmanızı sağlar.