Tematikus elemzési szoftver AI-támogatott kvalitatív kódolással
Transcibáld az interjúkat, kódold a kvalitatív adatokat AI segítségével, és azonosítsd a témákat a kutatásban. A Braun és Clarke keretrendszerének szigorúságára készítve, miközben a folyamatot drámaian felgyorsítja. A transzkripciótól a kódolt exportig egy platformon.
Importálja az adatokat a Zoom felvételekből, feltöltött hang- és videofájlokból, valamint szöveges dokumentumokból. Csatlakozzon több ezer munkafolyamathoz a Zapieren keresztül, és exportálja a kódolt adatokat az Ön által preferált eszközökbe.
Minden, amire szüksége van egy szigorú tematikus elemzéshez
A legtöbb kvalitatív eszköz arra kényszerít, hogy válassz a sebesség és a szigor között. A Speak beépített átírást, AI-támogatott kódolást, NLP-elemzést és adatközi tematikakerést kombinál, hogy alapos tematikus elemzést végezhess hónapok manuális munka nélkül.
AI-támogatott kvalitatív kódolás
Az AI Chat segítségével állítson elő kezdeti kódokat az átírásokból, majd ellenőrizze, finomítsa és egyesítse őket saját elemzési ítélete alapján. Az AI kezeli az időigényes első menetet, miközben Ön teljes felügyeletet gyakorol a kódkönyv felett. Működik induktív és deduktív megközelítésekkel egyaránt.
Beépített átírás
Közvetlenül a Speak felületén írjon át interjúkat és csoportos fókuszokat. Nincs szükség külön átiratok szolgáltatásra. Több átiratok motor lehetővé teszi, hogy kiválassza a legjobb pontosságot a felvételi körülmények, a nyelv és a résztvevők száma alapján. A beszélő címkék automatikusan alkalmazódnak.
Adatforrások közötti témaszszemléltetés
Keressen mintákat és témákat az összes interjú, fócuszcsoport és dokumentum között egyszerre. Kérdezzen az AI Chat-tal olyan kérdéseket, mint “Hol beszélnek a résztvevők a hozzáférési akadályokról?” és kapjon releváns részleteket az egész adathalmazodból forrásattribúcióval.
Kódkönyv kezelés
Készítsen, szervezzen és végigmenjen a kódkönyven az elemzés előrehaladtával. Csoportosítson kódokat témákba és altémákba. Nyomon követheti a kód gyakoriságát résztvevők és adatforrások között. Exportálja a kódkönyv-szerkezetet a kódolt adatokkal együtt az átlátható jelentéshez.
Hangulat- és hangnemelemzés
Túlmegy a résztvevők által mondottak közértelmén, hogy megértsd, hogyan mondják. A Speak NLP-rétege automatikusan felismeri a sentimentet, az érzelmet és a tónust az adataid között. Használd ezeket a jeleket kiegészítő elemzési lencseként a kvalitatív kódolásod mellett.
Vizuális témaképzés
Vizualizálja témáit szófelhőkkel, kulcsszó-gyakorisági diagramokkal és témaelosztásokkal. Lássa, mely témák dominálnak az adatában, kövesse nyomon, hogyan csoportosulnak a témák, és hozzon létre vizuális kimeneteket prezentációkhoz és publikációkhoz.
Csapatmunka
Ossza meg adatokat, kódokat és témákat munkatársakkal. Több csapatag dolgozhat ugyanazon az adatkészleten megosztott hozzáféréssel az átiratokhoz, a kódkönyvhöz és az AI Chat-hoz. Ideális olyan kutatócsapatoknak, amelyeknek meg kell állapítaniuk a kódolók közötti megbízhatóságot.
Többmodelles mesterséges intelligencia
Válassz Claude, Gemini és GPT modellek között különböző analitikai feladatokhoz. A különféle modellek különféle erősségeket hoznak a kvalitatív kódoláshoz. Tesztelj, hogy az egyes modellek hogyan azonosítanak mintákat az adataidban, és válassz ki azt, amely legjobban megfelel a kutatási kérdéseidnek.
Kódolt adatok exportálása
Exportálja a transzkripteket, kódolt részleteket, témafoglalókat és analitikákat Word, CSV, PDF és egyéb formátumokba. Mindent, amit szüksége van a disszertáció függelékeihez, folyóiratcikkek kiegészítéseihez vagy ügyfél-szállítási elemekhez. Az adatai hordozhatóak maradnak.
Minden típusú kvalitatív kutatáshoz tervezve
A különböző tudományágakból származó kutatók a Speak-et használják kvalitatív adatok transzkribálásához, kódolásához és elemzéséhez. Függetlenül attól, hogy disszertáción, finanszírozott tanulmányon vagy értékelési projekten dolgozik, a munkafolyamat az Ön módszertanához igazodik.
Dissertáció és szakdolgozat kutatás
A végzős hallgatók a Speak segítségével irányítják a teljes kvalitatív munkafolyamatot: interjúkat írnak le, kódokat dolgoznak ki induktívan, tematikus térképet készítenek, és mindent exportálnak a módszertani fejezete számára. Az AI-asszisztált kódolás segít nagy adatkészleteket végighaladni az analitikai mélység elvesztése nélkül.
Finanszírozott tudományos tanulmányok
Az intézmények többhelyes tanulmányokat végeznek, a Speak-et használják az adatok központosítására, a kódkönyvek megosztására az elemzők között, és témák keresésére több száz szöveg között. A platform az adatmennyiséggel skálázódik, miközben az elemzés a forrásanyagon alapul marad.
UX és design kutatás
Az UX-kutatók a Speak-et használják felhasználói interjúk, használhatósági munkamenetek és naplótanulmányok elemzésére. Kódolja a felhasználók fájdalompontjait, azonosítsa a viselkedési mintákat, és ossza meg a tematikus megállapításokat a termékcsopatokkal. A gyorsabb fordulat az interjútól az eredmény felé azt jelenti, hogy a kutatás valóban befolyásolja a következő sprintot.
Program értékelés
Az értékelési kutatók, akik a programok hatékonyságát elemzik, a Speak-et használják az érdekelt felek interjúinak kódolására, az eredménytémák azonosítására, valamint a kvalitatív megállapítások és a mennyiségi adatok keresztellenőrzésére. Az adatokat az értékelési keretrendszer és a jelentéskészítési követelmények szerint alkalmazható formátumokban exportálhatja.
Egészségügyi szolgáltatások kutatása
Az egészségügyi kutatók, akik beteginterjúkat, szolgáltatói fókuszcsoportokat és klinikai beszámolókat kódolnak, a Speak segítségével azonosítják a témákat az érzékeny adatokban. A platform strukturált munkafolyamata támogatja a módszertani transzparenciát, amelyet az IRB-jóváhagyott kutatás megkövetel.
Piackutatás és fogyasztói kutatás
Fogyasztói kutatók a Speak segítségével elemzik a fókuszcsoportokat, az intenzív interjúkat és a nyílt végű felmérési válaszokat. Azonosítsa a vásárlási hajtóerőket, a márkaviszonyokat és a nem teljesített igényeket a szegmensek között. Alakítsa át a kvalitatív insights-ot az operatív stratégiává a termék- és marketingcsapatoknak.
Miért választanak kutatók Speak-et a tematikus elemzéshez
A hagyományos CAQDAS eszközök, mint az NVivo és az Atlas.ti az AI előtt lettek megépítve. A Speak arra van tervezve, hogy a kvalitatív kutatás 2026-ban ténylegesen hogyan működik: az AI kezeli a mechanikus részeket, így Ön az értelmezésre koncentrálhat.
Az AI gyorsítja fel, de nem helyettesíti a döntéseket
A Speak AI kezdeti kódokat javasol és mintákat azonosít, de Ön dönti el, mi számít témának. A kutató vezeti az analízist. Az AI kezeli az ismétlődő munkát több száz átírási oldal átvizsgálásából, felszínre hozva azokat a passzusokat, amelyek közelebbi olvasást érdemelnek.
Beépített átírás egy lépést spórol meg
A legtöbb kvalitatív eszközökhöz szükséges az átírás máshol és az importálás. A Speak natív módon kezeli az átírást több motor opcióval, így egy rögzített interjúból egy kódolt átírásba jutsz, anélkül hogy platformot váltanál vagy külön szolgáltatásért kellene fizetned.
Tanulmányközi elemzés feltárja, amit a kézi felülvizsgálat nem vesz észre
Ha 30, 50 vagy 100 átírata van, a kézi áttekintés elkerülhetetlenül kihagyja a kapcsolatokat. A Speak AI Chat lehetővé teszi, hogy az teljes adathalmazban lekérdezzen, hogy feltárja a mintákat, ellentmondásokat és kiugró eseteket, amelyek erősítik az elemzéseket.
Több AI modell a különféle kutatási igényekhez
A különböző AI-modellek eltérően értelmezik a kvalitatív adatokat. A Speak hozzáférést biztosít a Claude, Gemini és GPT-hez, így összehasonlíthatja, hogyan azonosítanak az egyes modellek kódokat és témákat. Az analitikai háromszögelés formájában használja a modellek összehasonlítását.
Az interjúról a felismerésig egy platformon
Rögzítsd, írd át, kódolj, elemezz, vizualizálj és exportálj anélkül, hogy elhagynád a Speak-et. Nincs több átírási szolgáltatások, táblázatok és külön CAQDAS-licencek közötti ugrálás. Egy platform, egy munkafolyamat, egy hely, ahol az összes kvalitatív adatod él.
MI-ügynökök automatizálja az ismétlődő részeket
Az AI Agents segítségével automatikusan átírhat új felvételeket, előzetes kódolási javaslatokat készíthet, kiemelheti a fő idézeteket, és előkészíthet adatösszefoglalókat. Az idejét az értelmezésre és írásra fordítsa, nem az olyan mechanikai lépésekre, amelyek lelassítják az összes kvalitatív projektet.
Hogyan működik a tematikus elemzés a Speak-ben
Töltse fel vagy rögzítse adatait
Hozz létre egy ingyenes Speak fiókot és töltse fel az interjúfelvételeket, fókuszcsoportok audioját, videofájljait vagy szöveges dokumentumait. A naptárát is csatlakoztathatja, hogy kutatási interjúk automatikusan rögzítésre és átírásra kerüljenek.
Átíratás beszélőcímkékkel
A Speak átírja felvételeit az Ön által választott átírómotorral. Mindegyik beszélő azonosítva és felcímkézve van. Szükség szerint tekintse meg és szerkessze az átírást. Szöveges adatok esetén közvetlenül töltse fel és ugorja át ezt a lépést.
Kezdeti kódok generálása AI-val
Az AI Chat segítségével azonosítson előzetes kódokat az átiratainak megfelelően. Kérje meg, hogy keresse meg az ismétlődő témákat, bontsa ki a kutatási kérdéseihez kapcsolódó részleteket, vagy javasoljunk kódokat az elméleti keretrendszer alapján. Ezután tekintse át, finomítsa, egyesítse és ossza fel a kódokat saját elemzési megítélése alapján.
Témák létrehozása és minták elemzése
Csoportosítsa a kódokat témákba. Használja a Speak NLP-elemzését a kulcsszó-gyakoriság, hangulatminták és témamegoszlás megtekintéséhez az adatkészlet egészében. Kérdezze meg az AI Chat-et az összes adatán, hogy megvizsgálja, vajon a témái helytállóak-e, és keressen ellentmondó eseteket.
Exportálja és készítsen jelentéseket megállapításairól
Exportálja a kódolt átiratokat, témaösszefoglalókat, vizualizációkat és elemzéseket Word, CSV vagy PDF formátumban. Minden formátum dissertációkba, folyóiratcikkekbe, értékelési jelentésekbe vagy ügyfélpresentációkba való beépítésre alkalmas. Az elemzés átlátható és reprodukálható.
Tematikus elemzési szoftver 2026-ban: a manuális kiemelésből az AI-támogatott kódolásig
A tematikus elemzés az egyik legelterjedtebb kvalitatív kutatási módszer azóta, hogy Braun és Clarke 2006-ban formalizálták a hat fázisú megközelítésüket. A módszer elég rugalmas ahhoz, hogy működjön az episztemológiák, tudományágak és adattípusok között. De az eszközök, amelyeket a kutatók a tematikus elemzés elvégzésére használnak, drámaian megváltoztak, és a 2026-os év egy fordulópontot jelent abban, hogy a szoftver hogyan támogatja a folyamatot.
Évek hosszú évekig a kvalitatív kutatók kézzel végeztek munkát: nyomtatott átiratokat, jelölt részleteket színes markerekkel, kivágott és szétrendezett részleteket asztalonon. A szoftveres eszközök, mint az NVivo, Atlas.ti és MAXQDA digitalizálták ezt a folyamatot, lehetővé téve a kutatóknak, hogy a képernyőn kódoljanak papír helyett. Ezek az eszközök valódi javulások voltak. Megkönnyítették a nagy adathalmazok kezelését, az átiratokban való keresést és a kódok hierarchikus szervezését. De az olvasás, értelmezés és kódolás alapvető munkája teljes egészében a kutatóra hárul. Egy 30 interjút tartalmazó tanulmányban ez heteket vagy hónapokat jelenthet sor-sorokról-sorra olvasást, mielőtt bármilyen témák felmerülnének.
Az AI vita a kvalitatív kutatásban
A mesterséges intelligencia bevezetése a kvalitatív elemzésbe valódi vitát váltott ki a kutatók között, és helyesen van így. A tematikus elemzés egy értelmezési módszer. Az érték a kutató azon képességéből származik, hogy jelentést csináljon az adatokból, nem a szöveget merev módon kategóriákba rendezésből. Bármely eszköz, amely azt állítja, hogy “automatizálja” a tematikus elemzést, félre érti, hogy mit is jelent valójában ez a módszer.
A produktív módja annak, hogy az AI-ról gondolkodnunk a tematikus elemzésben az a kibővítés, nem a csere. Az AI valóban hasznos a munkafolyamat mechanikai részeihez: rögzítések pontos átírása, nagy mennyiségű szöveg felcsatolása az ismétlődő mintákat, a felszínre kerülő passou, amelyek meghatározott kutatási kérdésekre vonatkoznak, és potenciális kódok azonosítása, amelyeket egy kutató értékelhet. Ezek olyan feladatok, amelyek óriási mennyiségű időt fogyasztanak, de nem igényelnek azt az értelmezési ítéletet, amely a jó kvalitatív kutatást határozza meg. Amikor az AI ezeket a feladatokat kezeli, a kutató több időt fordíthat az érdemleges munkára: közelebbről olvasni, kritikusan gondolkodni az adatok jelentésérről, és olyan témákat fejleszteni, amelyek a bizonyítékokban gyökereznek.
Mit követel meg valójában Braun és Clarke kerete a szoftvertől
Braun és Clarke hat fázisú keretrendszere (ismerkedés, kezdeti kódok létrehozása, témák keresése, témák áttekintése, témák meghatározása és elnevezése, jelentés elkészítése) nem ír elő meghatározott eszközöket. De megköveteli, hogy a kutató mélyen foglalkozzon az adatokkal minden fázisban. A jó tematikus elemzési szoftvernek támogatnia kell ezt az elköteleződést, nem pedig megkerülni. Könnyebbé kell tennie az adatok és a fejlődő elemzés közötti mozgást. Segítenie kell a kutatóknak nyomon követni, hogyan fejlődnek a kódjaik és témáik. És az elemzési folyamatot olyan átláthatóvá kell tennie, hogy az világosan szerepelthető legyen a publikációkban.
Beszéljen ennek a filozófiának az alapján készült. A platform nem azt állítja, hogy tematikus elemzést végez helyetted. Ehelyett eltávolítja azokat a szűk keresztmetszeteket, amelyek lassítják a folyamatot: külön transzkripciós szolgáltatások, minden oldal kézi szűrése, nehezség a nagy adatkészleteken keresztüli keresésben, és a kódolt adatok exportálásának fáradságos munkája. Az AI Chat segít a kezdeti kódok generálásában és a minták keresésében, de az értelmezési döntések az övéi maradnak.
Mit keressünk tematikus elemzési szoftverben
A tematikus analízist végző eszközök értékelésekor vegyük figyelembe, hogyan kezeli a szoftver a teljes munkafolyamatot. Tudja átírni a felvételeket, vagy szüksége van egy külön szolgáltatásra? Kódolhat közvetlenül a transzkriptumokra? Kereshet az egész adathalmazban egy adott kódhoz vagy témához kapcsolódó átiratok után? Exportálhatja a kódolt adatokat az Ön kiadványaihoz megfelelő formátumokba? Az AI segíti az Ön elemzéseit, vagy megpróbál helyettesíteni az Ön ítéletét?
A legjobb tematikus elemzési szoftver 2026-ban a kvalitatív kódolást az intelligens eszközök által támogatott emberi alapú folyamatnak tekinti. Ez a szoftver az AI sebességi előnyeit biztosítja a tematikus elemzést értékessé tevő mélység és szigor veszélyeztetése nélkül. A Speak pontosan erre az egyensúlyra tervezve van: MI-ügynökök és az AI Chat végzi a mechanikai munkát, miközben a kutatók teljes kontrollt megtartanak az értelmezés, kódolási döntések és témafejlesztés felett.
A kutatók a Speak-re bíznak a kvalitatív elemzéshez
4.9 a G2-n
“Onnan indultunk, hetek a minőségi elemzésből egy nap. Könnyen használható, könnyen megvalósítható, és a támogatás hihetetlen volt.”
Connor H. Adatelemző, G2 értékelés
“Nagy pontosság, többnyelvű támogatás és hasznos elemzés. Integrációk a következővel: Google és Zapier megkönnyíti a dolgok egyszerűsítését.”
Volker B. Operatív igazgató, G2 felülvizsgálat
“Régebben 45-30 percet töltöttem jegyzetek leírásával. Most már megcsinálom…” másodperc, és perceken belül írok.”
Ted H. Vállalkozó, G2 értékelés
“Én Speak in-t használok” Francia és angol akár kétórás megbeszélésekre is. Időt takarít meg és növeli a jelentéseim pontosságát.”
Francois L. Pénzügyi tanácsadó, G2 értékelés
“Összekapcsolja a megbeszéléseket, feljegyzéseket, dokumentumokat és összefoglalásokat készít. Nem hagyok ki fontos pontokat, és rengeteg időt takarít meg nekem.”
Ercan T. Üzletfejlesztés, G2 áttekintés
“Könnyen használható, és ténylegesen fel tudom venni a kapcsolatot a termék mögött álló csapattal. Értékes egy személlyel beszélgetni.” igazi ember.”…”
Márkus B. Orvosigazgató, G2 felülvizsgálat
Gyakran ismételt kérdések
Gyakori kérdések a tematikus elemzési szoftverről, az AI-támogatott kvalitatív kódolásról és arról, hogy a Speak hogyan támogatja a szigorú kutatást.
Mi az a tematikus elemző szoftver?
A tematikus elemzés szoftver egy olyan eszköz, amely segít a kutatóknak az azonosítást, szervezést és jelentéstételét támogatja a minták (témák) az olyan kvalitatív adatokban, mint az interjú átiratai, a fókuszcsoport felvételei és a nyílt végű felmérési válaszok. Ezek az eszközök támogatják az adatok kódolásának folyamatát, a kódok témákba csoportosítását és az analitikai munkafolyamat kezelését. A Speak az épített átírással, az AI-támogatott kódolással, az NLP-elemzéssel és az adatok közötti keresésével támogatja a tematikus elemzést az adatgyűjtéstől a végső jelentésig.
Hogyan működik az AI-asszisztált tematikus kódolás?
A Speak-ben az AI-támogatott kódolás azt jelenti, hogy az AI Chat segítségével kezdeti kódokat generálhat a transzkriptekből. Megkérdezheti az AI-t, hogy azonosítsa az ismétlődő témákat, vonja ki az adott kutatási kérdéshez kapcsolódó részleteket, vagy javasolja a kódokat az Ön által megadott elméleti keretrendszer alapján. Az AI feltünteti a mintákat és releváns részleteket, de Ön áttekint minden javaslatot, és döntést hoz arról, hogy mely kódokat tartsa meg, egyesítse, nevezze át vagy dobja el. A kutató teljes elemzési kontrollt megtart, miközben az AI csökkenti az adatok mechanikai első átvizsgálásán eltöltött időt.
Tudja-e a mesterséges intelligencia helyettesíteni a kézzel végzett kódolást a kvalitatív kutatásban?
Nem, és nem kellene. A tematikus elemzés egy értelmezõ módszer, amelynél az kutató ítélete központi a kutatási eredmények minőségéhez. Az AI segíthet a felvételek átírásában, a nagy adatkészletek mintáinak beolvasásában és a releváns szakaszok gyorsabb felszínezésében, mint a kézi olvasás során. De annak eldöntése, hogy mi számít értelmes kódnak, hogyan kapcsolódnak a kódok egymáshoz, és mi jelenti a hiteles témát, az emberi értelmezést igényel. A Speak erre a filozófiára épül: az AI fokozza a folyamatot, a kutató vezeti az elemzést.
A Speak támogatja Braun és Clarke hat fázisú megközelítését?
Igen. A Speak’s munkafolyamata természetesen a Braun és Clarke hat fázisára térképez. Az ismerkedés az átirat és az elsõ olvasás révén történik a platformon belül. A kezdeti kódok generálása az AI Chat és a kézi kódolási eszközök támogatása révén történik. A témák keresésével, a témák áttekintésével és a témák meghatározásával az adatkeresés, az NLP elemzés és a vizualizálási funkciók támogatják. A jelentés elkészítése az Wordbe, CSV-ba és PDF-be történõ strukturált exportok támogatása révén történik. A platform nem ír elõ konkrét módszertant, hanem az egyes fázisok szükséges eszközeit biztosítja.
Mi a különbség az induktív és deduktív kódolás között a Speak-ben?
A Speak az induktív és deduktív megközelítéseket is támogatja. Az induktív kódoláshoz kérheti az AI Chat-et, hogy azonosítsa a mintákat és ismétlődő témákat az adatekben előre meghatározott keret nélkül. A kódok az adatokból magukból jönnek létre. A deduktív kódoláshoz megadhatja az AI Chat-nek az elméleti keretét, már meglévő kódkönyvét vagy konkrét kutatási kérdéseit, és kérheti, hogy találjon olyan passzusokat, amelyek az előre meghatározott kategóriákkal kapcsolódnak. Sok kutató mindkettő kombinációját használja, és a Speak’s rugalmas AI Chat felülete támogatja ezt a hibrid megközelítést.
Elemezhetem az adatokat több tanulmány között?
Igen. A Speak lehetővé teszi az adatok mappákba és projektekbe rendezését, majd az AI Chat használatát az összes között való lekérdezéshez. Ez értékes a meta-szintézishez, a longitudinális kutatáshoz vagy bármilyen helyzethez, ahol össze kell hasonlítani a témákat a különböző adathalmazok, időszakok vagy résztvevőcsoportok között. Kérdéseket tehetsz fel, amelyek az egész adatkönyvtáradon átívelnek, nem csak az egyes átiratokra.
Hogyan viszonyul a Speak az NVivo-hoz a tematikus elemzésben?
Az NVivo egy jól meghatározott CAQDAS eszköz mély kódolási és lekérdezési funkciókkal. A Speak több kulcsfontosságú módon különbözik: a Speak tartalmaz beépített szövegátalakítást, így nem szüksége külön szolgáltatásra. A Speak AI-támogatott kódolást kínál az AI Chat-on keresztül a Claude, Gemini és GPT modellekhez való hozzáféréssel. A Speak keresztadatok-AI keresést kínál, amely lehetővé teszi az egész adatkészlet lekérdezését természetes nyelven. A Speak a böngészőben működik, asztali telepítés szükséges. Az NVivo lehet a jobb választás az olyan kutatók számára, akiknek fejlett mátrixkódolás lekérdezésekre van szükségük, vagy már meglévő NVivo munkafolyamataikkal rendelkeznek. A Speak az olyan kutatók számára készült, akik AI-támogatást, integrált szövegátalakítást és gyorsabb utat akarnak az adatokról a témáira. Lásd az részletes Speak versus NVivo összehasonlítás.
Alkalmas a Speak az опубlikált tudományos kutatásokhoz?
Igen. A Speak-et világszerte egyetemeken, kutatóintézetekben és szervezeteknél dolgozó kutatók használják. A platform az átláthatóságot és a felülvizsgálhatóságot biztosítja, amelyeket az akademiai kiadványok igényelnek: exportálhatja a teljes kódkönyvét, a kódolt átiratokat és az elemzési útvonalat. Mivel a kutató irányítja az összes kódolási és témázási döntést (még az AI-támogatás használata esetén is a kezdeti kódgeneráláshoz), az elemzési folyamat megfelel a lektorált publikációkban elvárható szabványoknak. Sok felhasználó a Speak-et a módszert leíró részekben említi az általuk választott elemzési keretrendszer mellett.
Hagyja abba a hónapokon át tartó kézi kódolást. Kezdje el a Speak használatát.
Töltse fel interjúit, hagyja, hogy az AI segítsen az első fordulóban, és építsen fel témákat az adatokra alapozva. Beépített transzkripció, AI-támogatott kódolás, NLP analitika, adatközi keresés és strukturált exportok minden csomagban.
Önkiszolgáló indítása
Hozzon létre egy ingyenes fiókot, töltse fel első interjúját, és nézze meg, hogyan működik az AI-támogatott kódolás. Kapjon transzkripciót, AI Chat-et és analitikát a 7 napos próbaidőszak alatt.
Dolgozz együtt a csapatunkkal
Segítségre van szüksége a Speak kutatási csapatra vagy több helyszínű tanulmányra való beállításához? Segítünk a csapatoknak a munkafolyamatok konfigurálásában, az adatkészletek szervezésében és az AI-támogatott elemzés maximális kihasználásában. Foglaljon konzultációt a kezdéshez.
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi