Аналіз метаданих

Аналіз метаданих визначає, які поля метаданих суттєво сегментують Ваші якісні дані. Наприклад, він може показати, чи учасники з різних вікових груп, регіонів або ролей наголошують на різних темах у своїх відповідях.

Запуск аналізу метаданих

Щоб запустити аналіз метаданих:

1. Перейдіть до перегляду категорій Вашого проєкту.
2. Натисніть Аналізувати метадані.
3. Skimle аналізує всі Ваші поля метаданих і визначає, які з них створюють суттєві відмінності між Вашими категоріями спостережень.

Аналіз виконується у фоновому режимі і зазвичай займає кілька хвилин. Результати з'являються у перегляді категорій після завершення.

Як це працює

Skimle поєднує два взаємодоповнювальні підходи для виявлення значущих закономірностей:

• Семантичний аналіз - порівнює значення спостережень між групами метаданих за допомогою текстових ембедингів. Якщо учасники з різними значеннями метаданих обговорюють дійсно різні речі, цей сигнал буде виявлено.
• Аналіз розподілу - використовує статистичні тести, щоб перевірити, чи певні значення метаданих групуються в окремих підкатегоріях частіше, ніж можна було б очікувати випадково.

Поле метаданих вважається значущим лише тоді, коли обидва сигнали узгоджуються, що зменшує ризик випадкових висновків.

Читання результатів

Для кожної категорії спостереження перегляд категорій показує:

• Які поля метаданих забезпечують значущу сегментацію, впорядковані за значущістю.
• Описи груп - для кожного значущого поля Skimle описує, що характеризує відповіді кожної групи метаданих. Наприклад, у полі «Вікова група» Ви можете побачити, що молодші учасники зосереджувалися на зручності використання, тоді як старші надавали пріоритет надійності.
• Порівняння за часом - якщо Ваші документи мають дати створення, Skimle автоматично порівнює останні та попередні періоди часу, щоб показати, як змінювалися теми з часом.

Віджети хронології у розділі Візуалізації - Тренд хронології та Порівняти періоди - дозволяють досліджувати те саме питання в інтерактивному режимі.

Вимоги

Щоб аналіз метаданих давав корисні результати, Вашому проєкту потрібно:

• Щонайменше 15 спостережень у категоріях, що аналізуються.
• Щонайменше два різні значення для поля метаданих, що перевіряється.
• Щонайменше два спостереження на кожне значення метаданих.

Поля, які не відповідають цим порогам, автоматично пропускаються.

Ці пороги зрештою стосуються розміру вибірки: якісна сегментація стає надійною лише тоді, коли кожна група містить достатньо спостережень для порівняння. За дуже малого розміру вибірки більшість полів автоматично пропускатиметься, тому варто проаналізувати достатню кількість документів, перш ніж робити висновки з розбивки за метаданими.

Рекомендації для ефективного аналізу метаданих

• Використовуйте описові значення метаданих. «Старший розробник» корисніше, ніж «Роль A», оскільки це допомагає ШІ писати більш змістовні описи груп.
• Тримайте кількість унікальних значень на прийнятному рівні. Поля з десятками унікальних значень важче інтерпретувати. Розгляньте можливість групування значень (наприклад, вікові діапазони замість точного віку).
• Додати метадані перед запуском аналізу. Аналіз метаданих використовує ті поля, що існують на момент запуску. Якщо Ви додасте нові поля пізніше, запустіть аналіз знову, щоб включити їх.