Skimle là gì?

Skimle là một nền tảng phân tích dữ liệu định tính dựa trên AI, chuyển đổi các cuộc phỏng vấn, báo cáo và Tài liệu văn bản khác thành các phát hiện có cấu trúc, có thể truy xuất. Nó kết hợp sự nghiêm ngặt của phân tích chủ đề học thuật với tốc độ của AI.

Cách thức hoạt động

Không giống như hầu hết các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng, chúng tôi không chỉ phân tích dữ liệu khi bạn yêu cầu. Thay vào đó, Skimle tạo ra một cấu trúc dữ liệu phức tạp từ dữ liệu của bạn, xác định các chủ đề xuyên suốt tài liệu của bạn. Điều này cho phép chúng tôi cung cấp một giao diện người dùng tinh vi, qua đó bạn có thể Khám phá dữ liệu của mình và sắp xếp nó theo đúng ý muốn của bạn.

Chúng tôi có một số khái niệm cốt lõi mà chúng tôi sử dụng để cấu trúc dữ liệu của bạn:

• Tài liệu: Thường là các cuộc phỏng vấn, báo cáo hoặc người trả lời. Chúng tương ứng với các tệp PDF và các tài liệu khác mà bạn Tải lên, các dòng trong tệp CSV, hoặc các câu trả lời từ Skimle Ask.
• Phân tích: Đây là các "góc nhìn" do AI tạo ra về dữ liệu của bạn, trích xuất Nội dung đáng quan tâm từ tài liệu của bạn.
• Phát hiện: Phát hiện là kết quả của phân tích - các Quan sát theo từng tài liệu cụ thể, chứa tất cả các trích dẫn trực tiếp liên quan từ tài liệu đó.
• Danh mục: Đây là các chủ đề và chủ đề con xuyên suốt tài liệu của bạn. Phát hiện được AI của chúng tôi gán vào danh mục liên quan nhất, nhưng bạn có thể liên kết thủ công một phát hiện với Số lượng bất kỳ Danh mục liên quan.

Chúng tôi sử dụng các khái niệm này để tạo ra một Cấu trúc phân cấp cho dữ liệu của bạn. Cấu trúc này sau đó được sử dụng để cung cấp một giao diện người dùng tinh vi, qua đó bạn có thể Khám phá dữ liệu của mình và sắp xếp nó theo đúng ý muốn của bạn.

Quy trình đơn giản

1. Thêm dữ liệu & Phân tích

Thêm tư liệu của bạn dưới dạng Nguồn dữ liệu - tài liệu (PDF, Word), Âm thanh hoặc video, bảng tính, hoặc khảo sát Skimle Ask. Skimle phiên âm, trích xuất văn bản, và phân tích một cách có hệ thống từng đoạn văn bằng cách sử dụng hàng trăm lệnh gọi mô hình ngôn ngữ nguyên tử để phân loại phát hiện vào các danh mục.

2. Khám phá & Tinh chỉnh

Xem Kết quả trong một chế độ xem danh mục dạng cây hoặc một bảng dạng bảng tính với tài liệu là các dòng và chủ đề là Số cột. Nhấp vào bất kỳ ô nào để xem các trích dẫn nguyên văn được liên kết với nguồn của chúng. Lọc theo siêu dữ liệu, điều hướng qua các danh mục phân cấp, và đặt các câu hỏi qua trò chuyện AI.

3. Xuất

Xuất sang Word (kèm các bản tóm tắt điều hành và trích dẫn), PowerPoint (với các slide dựa trên Bằng chứng), hoặc Excel để tiếp tục phân tích và Chia sẻ.

Điều gì làm Skimle khác biệt

Các phần mềm CAQDAS truyền thống - phần mềm phân tích dữ liệu định tính có hỗ trợ của máy tính như NVivo, ATLAS.ti và MAXQDA - nghiêm ngặt nhưng chậm: Phân loại thủ công 40 cuộc phỏng vấn có thể mất nhiều tuần, và việc phân loại lại dữ liệu khi phân tích của bạn thay đổi là một việc khó chịu. Các chatbot AI đa dụng thì nhanh nhưng không đáng tin cậy, chỉ cung cấp các bản tóm tắt hời hợt mà không có khả năng truy xuất nguồn gốc.

Skimle nằm ở giữa: nó xử lý một cách có hệ thống toàn bộ tài liệu để tạo ra một Cấu trúc tri thức minh bạch, có thể chỉnh sửa, trong đó mỗi phát hiện đều liên kết trở lại một trích dẫn nguyên văn trong tài liệu nguồn.

Điều quan trọng là, Skimle được thiết kế cho làm việc nhóm: bạn và đồng nghiệp có thể gắn thẻ và bình luận về các phát hiện trong không gian làm việc dự án được chia sẻ.

Skimle không phải là

• Nó không Thay thế việc diễn giải của con người - đây là một công cụ mạnh mẽ cho các chuyên gia
• Nó không phải là một công cụ thu thập khảo sát (xem Skimle Ask để biết về các cuộc phỏng vấn do AI thực hiện)
• Nó không tự động tạo ra các bài báo nghiên cứu hoàn chỉnh
• Nó không xử lý dữ liệu hoàn toàn định lượng

Thử Skimle trên Dữ liệu của bạn

Skimle là một công cụ phân tích định tính được xây dựng cho các nhà nghiên cứu cần Kết quả mà họ có thể tin tưởng. Đặt lịch demo để xem công cụ này được áp dụng cho các cuộc phỏng vấn và tài liệu của riêng bạn, hoặc Bắt đầu dùng thử miễn phí - xem giá để biết các gói và cách thức hoạt động của credit.