研究に関する質問に関する回答を整理する
トランスクリプトの証拠を質問にマップすると、回答に役立ちます。そのため、一般的な要約になる代わりに、比較は研究の目的と一致します。
- 研究課題マッピング
- 参加者レベルの比較
- プロジェクト固有の 解析コンテキスト
クロスインタービュー解析
元の引用符、インタビュー、または研究の文脈を失うことなく、複数の研究インタビューで証拠と参加者の応答を比較します。
クロスインタービュー解析
ScribeFlash
研究課題による参加者の比較
再発テーマと違いを見つける
支持し、逆証拠を目に見える保って下さい
トランスクリプトの証拠を質問にマップすると、回答に役立ちます。そのため、一般的な要約になる代わりに、比較は研究の目的と一致します。
レビュー AI- 参加者のパターンを集計し、調査結果を確認する前に、基礎的な証拠を検査します。
最終的な分析が不確実性を示し、有用な例外を隠すことを避けることができるように、証拠と反対証拠の両方を支持する添付ファイル。
各インタビューのトランスクリプトを解析する前に修正します。
引用符をタグ、メモ、プライマリリサーチの質問に接続します。
インタビューを通してパターン、違い、提案されたテーマを調べます。
提案の承認、編集、マージ、または拒絶し、各決定の背後にある証拠を保持します。
クロス・インタービュー分析は、複数の参加者から応答と証拠を比較し、テーマ、合意、相違点、矛盾を特定します。
はい。証拠はプライマリリサーチの質問にマッピングできますので、比較は研究の目的に接続されています。
ファインディングは、研究者レビューのための自信と制限とともに、証拠と対立性の両方をサポートすることができます。
参加者のトランスクリプトを1つのプロジェクトに持ち、ソースのコンテキストを失うことなくパターンを見直します。