Executar comparativo
análise temática lado a lado.

Uma abordagem diferente para análise temática.

Análise temática é o processo de identificação, codificação e interpretação de padrões em dados qualitativos: entrevistas, grupos focais, respostas de pesquisas abertas e notas de campo. Não há uma única forma de fazer isso. Análise baseada em codificação ordena dados em categorias primeiro. Análise narrativa segue a história que um participante conta. A teoria fundamentada constrói temas acima das transcrições em si. Análise comparativa coloca um grupo ou período de tempo contra outro. Mapeamento conceitual estabelece as relações entre temas visualmente. Escolher a correta e executá-la consistentemente é onde a maioria dos projetos perde tempo.

Por que a codificação manual não funciona

Para a maioria das equipes de pesquisa, a prática nunca correspondeu ao método. Um codebook é criado em uma planilha, aplicado aos primeiros dez transcritos com cuidado, depois aplicado um pouco diferente por quem está codificando o quadragésimo transcrito. Comparar temas entre duas coortes significa os hábitos de codificação de duas pessoas, não uma leitura consistente. No momento em que um projeto precisa de uma análise temática comparativa entre um grupo pré e pós-intervenção, os códigos de cada lado nunca foram aplicados da mesma forma para começar.

Lendo os dados, não apenas as palavras

Speak AI trata cada transcrição da forma que um segundo codificador cuidadoso faria, em velocidade de máquina. Cada entrevista ou grupo focal é transcrito em seu idioma, com mais de 100 suportados, e então a gravação é lida em três camadas: as palavras faladas, o tom e a energia na entrega, e onde relevante, os elementos visuais em uma sessão de vídeo. Os códigos são aplicados contra seu codebook, ou deixados para emergir indutivamente, e cada tema mantém a citação e o timestamp de onde veio.

Então as perguntas começam. Faça perguntas em todo o seu conjunto de dados com AI Chat, usando Claude, ChatGPT ou Gemini dependendo da tarefa, da mesma forma que um assistente de pesquisa trabalharia em um codebook, exceto que funciona da mesma forma na transcrição um e na transcrição quatrocentos.

O que pesquisadores perguntam aos seus datasets

• “Compare os temas nas entrevistas pré-intervenção com as pós-intervenção.”
• “Quais códigos aparecem com mais frequência no grupo que desistiu?”
• “Extraia todas as citações codificadas como ‘desengajamento’ em todas as quarenta entrevistas.”
• “Esta nova transcrição confirma ou quebra o padrão que vimos nos últimos dez?”
• “Mapeie como esses cinco temas se relacionam um com o outro em todo o conjunto de dados.”

De uma passagem de codificação para uma comparação que você pode defender

O resultado é um codebook aplicado da mesma forma na transcrição um e na transcrição quatrocentos, seja qual for o tipo de análise temática que o projeto exige. Comparações entre coortes, locais ou períodos de tempo ocorrem nos mesmos dados codificados em vez de duas leituras separadas de pessoas, e painéis que você pode personalizar e marca branca rastrear a frequência e consistência de temas ao longo da vida de um estudo, para que esta onda seja medida contra a anterior nos mesmos termos. Uma empresa de inteligência jurídica executou esse tipo de análise comparativa em escala, usando análise comparativa em larga escala em 5.100+ horas de chamadas de operadora e economizando $700K sem adicionar pessoas à equipe de revisão.

E como a codificação raramente fica dentro de um método, o mesmo engine carrega um codebook de uma passagem grounded-theory para um codificação qualitativa workspace construído para a próxima onda comparativa, com todo o histórico consultável através do servidor MCP.