ScribeFlash

Sicherheit

Sicherheit und Datenschutz für Research-Daten

ScribeFlash ist für sensible Kundeninterviews konzipiert: projektbezogene Verarbeitung, Quellenerhaltung, klare AI Grenzen und benutzergesteuerte Aufbewahrung und Löschung.

  • Project-Daten werden für das von Ihnen erstellte Projekt verarbeitet
  • Original-Transkripte bleiben getrennt von AI-abgeleitete Versionen
  • Lösch- und Retentionskontrollen sind Teil des Workflows

Sicherheit

ScribeFlash

Nachvollziehbarer Workflow
1

Project-Daten werden für das von Ihnen erstellte Projekt verarbeitet

2

Original-Transkripte bleiben getrennt von AI-abgeleitete Versionen

3

Lösch- und Retentionskontrollen sind Teil des Workflows

Wie ScribeFlash verarbeitet Interviewdaten

Sicherheitsinhalte sollten spezifisch und überprüfbar sein. Diese Kontrollen beschreiben, wie der Forschungsworkflow gestaltet ist, ohne dass nicht unterstützte Behauptungen wie "100% genau" oder "vollständig konform" gemacht werden.

Project-scoped AI Verarbeitung

Die Analyse verwendet das Projektziel, Forschungsfragen, Transkriptsegmente, Teilnehmerkennungen, Sprache und bestätigte Beweise für das aktive Projekt.

  • Forschungsfrage geführte Analyse
  • Standardmäßig kein unabhängiger Projektkontext
  • Bestätigte Beweise können die Erstellung von Berichten leiten

Quellenerhaltender Transkript-Workflow

Forscher können Sprechernamen, Transkripttext, Zeitstempel und Terminologie bearbeiten, während das ursprüngliche Transkript getrennt von gereinigt, übersetzt, anonymisiert oder AI-assistierte Versionen.

  • Editable Transkript Review
  • Original und abgeleitete Versionen sind unterschiedlich
  • Edits können Update-Metadaten beibehalten

Integritätsprüfungen

Es wird erwartet, dass die Ergebnisse auf bestehende Transkriptsegmente verweisen, und Zitate sollten mit dem ursprünglichen Quelltext übereinstimmen, was Teams hilft, Zitationsfehler zu erkennen, bevor Berichte mit Kundenkontakt exportiert werden.

  • Segmentkennung
  • Validierung von Angebot zu Quelle
  • Unterstützung und Sichtbarkeit von Gegenbeweisen

Aufbewahrungs- und Löschungskontrollen

Das Löschen eines Projekts deaktiviert den Zugriff und die Bereinigung von Warteschlangen für verwandte Medien, Exporte, Cache und Projektinhalte.

  • ProZurückbehaltungsentscheidungen
  • Projekt-Workflow löschen
  • Medien- und Exportbereinigungswarteschlange

Ein praktischer Datenfluss zur Interviewanalyse

Die ScribeFlash Arbeitsablauf trennt Hochladen, Transkription, Evidenzüberprüfung, AI Analyse, Berichterstattung, Export und Löschung, damit Benutzer verstehen können, wo Daten verwendet werden.

1

Erstellen Sie ein Projekt

Der Forscher definiert das Studienziel, den Kundenkontext, Forschungsfragen und die Ausgabesprache.

2

Laden Sie Interviews hoch

Audio- oder Videodateien werden asynchron für Transkription, Lautsprecheretiketten, Zeitstempel und Überprüfung verarbeitet.

3

Überprüfungsnachweise

Forscher bearbeiten Transkripte, heben wichtige Zitate hervor, weisen Tags zu und bestätigen Beweise vor der Analyse.

4

Ausfuhr oder Löschung

Bestätigte Ergebnisse werden in Berichte und Exporte übertragen; Benutzer können die Aufbewahrung oder Löschung wählen, wenn das Projekt abgeschlossen ist.

Vertrauensfunktionen

Vertrauen verspricht, dass wir zurückstehen können

ScribeFlash vermeidet nicht überprüfbare Marketing-Behauptungen und konzentriert sich auf die Kontrollen, die in der Forschungsarbeit wichtig sind: Rückverfolgbarkeit der Quelle, menschliche Überprüfung und klare Grenzen.

Keine absoluten Genauigkeitsansprüche

Das Produkt verspricht keine "100% genauen" Transkripte oder Analysen. Forscher überprüfen und korrigieren wichtige Inhalte.

AI bleibt überprüfbar

Vorgeschlagene Erkenntnisse, Beweise, Vertrauen, Widersprüche und Einschränkungen werden zur Überprüfung durch Forscher präsentiert.

Minderheitenansichten bleiben erhalten

Widersprüche und Gegenbeweise können sichtbar bleiben, anstatt in das vorherrschende Thema abgeflacht zu werden.

Offenlegung der Verarbeitung durch Dritte

AI und Transkriptionsanbieter sollten in der Datenverarbeitungsvereinbarung oder den einschlägigen Datenschutzunterlagen beschrieben werden.

Häufige Fragen

Das ScribeFlash Verwenden Sie Interviewdaten aus einem Projekt, um ein anderes Projekt zu analysieren?

Standardmäßig keine Produktdesignanalyse für das aktive Projekt: Forschungsziel, Forschungsfragen, Transkriptsegmente, Teilnehmerkennungen, Sprache und bestätigte Beweise.

Können Nutzer Interviewdaten löschen?

Ja. Der Arbeitsablauf umfasst Projektaufbewahrungs- und -löschungskontrollen. Das Löschen eines Projekts deaktiviert den Zugriff und die Bereinigung von verwandten Medien, Exporten, Cache und Projektinhalten in Warteschlangen.

Das ScribeFlash 100% genaue Transkription versprechen oder AI Analyse?

Interview Transkripte und AI Die Ergebnisse sollten vom Forscher überprüft werden. ScribeFlash ist so konzipiert, dass Fehler leichter zu erfassen sind, indem Quellenreferenzen und Beweisverbindungen beibehalten werden.

Wie funktioniert ScribeFlash Reduzieren AI Halluzinationsrisiko?

Die Ergebnisse sind so konzipiert, dass EvidenceReferences auf Transkriptsegmente, Zitate, Zeitstempel und Interviews beibehalten werden. Vorgeschlagene Inhalte werden gekennzeichnet, bis ein Forscher sie bestätigt, bearbeitet, zusammenführt oder ablehnt.

Sind Original-Transkripte überschrieben von AI Aufräumen?

Originalinhalte werden getrennt von bereinigten, übersetzten, anonymisierten oder AI-assistierte Versionen, so dass Quellmaterial für die Verifizierung verfügbar bleiben kann.

Möchten Sie Forschungsergebnisse mit klaren Beweisen und Datenkontrollen?

Beginnen Sie mit einem Projekt-Workflow, der Quellennachweise liefert, AI Vorschläge und Löschungsentscheidungen sichtbar.

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