Trasforma trascritti
in Dati codificati e ricercabili.

Un approccio diverso alla codifica delle trascrizioni.

Codificare una trascrizione significa etichettare ciò che è stato detto con categorie da uno schema: temi, sentimenti, codici a priori o codici che emergono dai dati stessi. Trasforma una parete di testo dell’intervista in una trascrizione codificata che i ricercatori possono contare, confrontare e difendere per citazione, ed è la spina dorsale dell’analisi tematica, della teoria radicata e di qualsiasi studio qualitativo che deve reggere il controllo.

Perché la codifica manuale non funziona

Per la maggior parte dei team di ricerca, la codifica è dove la tempistica inizia a slittare. Una singola intervista di un’ora può richiedere tre o quattro ore per essere codificata bene a mano: leggere la trascrizione due volte, evidenziare i passaggi, decidere quale codice applicare, verificarlo rispetto al codebook, poi ripetere tutto per l’intervista successiva. Moltiplicando questo per quaranta interviste, la codifica diventa il collo di bottiglia di tutto lo studio, e l’accordo tra i codificatori si disperde man mano che il progetto procede.

Leggere la trascrizione, non solo le parole

Speak AI codifica ogni trascrizione nel modo in cui lo farebbe un assistente di ricerca addestrato, a velocità di macchina. Ogni intervista, focus group o sessione viene trascritta nella tua lingua, con oltre 100 supportate, quindi letta rispetto al tuo codebook: i tuoi codici a priori applicati in modo coerente, nuovi codici affiorati dove i dati lo richiedono, e ogni codice legato alla citazione esatta che lo ha guadagnato. Poiché Speak AI legge anche la registrazione stessa, non solo la trascrizione, i codici per il tono, l’esitazione e l’enfasi si trovano insieme ai codici per ciò che è stato letteralmente detto, quindi un piatto “sì” e un riluttante “sì, immagino” sono codificati diversamente.

Poi iniziano le domande. Chiedi attraverso l'intero set di trascritti codificati con AI chat, utilizzando la stessa logica di codifica che il tuo team ha costruito manualmente, ora in esecuzione nativamente sulle tue registrazioni con ChatGPT, Claude e Gemini integrati.

Cosa chiedono i team ai loro trascritti codificati

• “Quali interviste menzionano i prezzi come fattore di cambio fornitore, e cosa hanno detto i partecipanti?”
• “Con quale frequenza ogni codice appare nell’intero set di trascritti, per gruppo di partecipanti?”
• “Mostrami ogni citazione codificata sotto ‘fiducia nel processo.’”
• “Dove due codificatori non concordano e perché?”
• “Riassumi i codici che sono emersi più frequentemente nelle interviste di questo trimestre.”

Da una trascrizione codificata a un’analisi difendibile

Il risultato è una trascrizione codificata che il tuo team può effettivamente interrogare invece di un foglio di calcolo che nessuno apre più. La frequenza del codice e la co-occorrenza diventano un grafico invece di un conteggio manuale, e dashboard che puoi personalizzare e white-label tracciare come i temi si evolvono attraverso serie di interviste, in modo che i codici di questo trimestre siano misurati rispetto a quelli del trimestre scorso. Olson Zaltman, una società di ricerche di mercato globale, ha sottoposto i suoi studi qualitativi a questo flusso di lavoro e risparmiato $60K e 950+ ore, senza aumentare il personale.

E poiché le interviste raramente vivono da sole, lo stesso motore analizza chiamate, riunioni e registrazioni sullo stesso framework di codifica, interrogabili direttamente da Claude, ChatGPT e Cursor attraverso Server MCP.