自動主題分析

自動主題分析採用我們的「Zero Prompt」方法：您不需要輸入任何提示，因為 Skimle 會利用這些文件本身的結構來形成類別。

此分析會建立一個名為「已識別的主題」的頂層類別，並根據您文件中的標題與問題建立子類別。

分析輸出範例，顯示名為「已識別的主題」的頂層類別，以及根據訪談問題建立的其他類別。

注意：當您的專案文件結構相似時，此分析最為適用！

步驟 1：從您的文件中識別主題

Skimle 會逐一檢視您上傳的這些文件，並使用 LLM 識別文件標題與訪談問題。

步驟 2：根據跨主題的共通性形成初始類別

Skimle 接著會運用上一步驟的結果，根據先前識別出的標題與問題，形成一組十幾個或更少的精簡主題類別。

步驟 3：從您的文件中擷取洞察

在此階段，Skimle 會逐一檢視您的每份文件，並根據上一步驟識別出的頂層主題擷取洞察。

步驟 4：根據擷取的洞察建立子類別

在最後一步，Skimle 會檢視指派給各類別的洞察，並根據擷取的洞察建立子類別。

範例

自動主題分析適用於任何主題應從結構一致的材料中浮現的專案。舉例來說，一位依循 Braun 與 Clarke 傳統、針對 40 篇訪談進行反思性主題分析的研究者，可以讓 Skimle 負責初步的分類與主題建立工作 - 將自己的時間用於詮釋結果，而非手動為引文加上標籤。