Automatyzacja analizy danych: jak AI zmienia procesy badawcze?

‍Zainteresowanie procesami AI podnoszącymi efektywność i jakość badań rośnie z każdym dniem, zaś analiza danych jest ważną częścią tego procesu w wielu dziedzinach badawczych. W miarę wykładniczego wzrostu danych nasila się zapotrzebowanie na zaawansowane narzędzia i techniki ich przetwarzania. Automatyczna analiza danych oparta na AI odgrywa dziś znaczącą rolę w zarządzaniu ogromnych zasobów informacji, a jakościowa analiza danych staje się narzędziem na miarę potrzeb.

Sztuczna inteligencja zmieniła sposób prowadzenia badań, oferując nowoczesne techniki analizy danych, przeobrażając wiele dziedzin. Innowacyjne metody oparte na AI służą organizowaniu ogromnych ilości danych ilościowych i wnikliwych spostrzeżeń z danych jakościowych. Badacze danych mogą teraz łączyć oba rodzaje danych w celu uzyskania kompleksowych wyników.

Analiza ilościowa i jakościowa w procesach badawczych

Przez dziesiątki lat proces analizowania danych był czasochłonny i złożony, bo wymagał dużego wysiłku ręcznego. Tradycyjnie badacze ręczni transkrybowali nagrania, opracowywali ramy kodowania i analizowali wyniki, korzystając z metodologii, np. teorii ugruntowanej. Owo manualne podejście jest powolne, podatne na błędy ludzkie i trudne do skalowania w przypadku dużych zestawów danych.

Proces ten polegał głównie na analizie ilościowej, i rzadszej jakościowej.

• Analiza ilościowa to metoda badawcza opierająca się na gromadzeniu, analizowaniu i interpretowaniu danych liczbowych – pozwala na opracowanie obiektywnych wniosków oraz przewidywanie przyszłych trendów.
• Analiza jakościowa to proces organizowania, analizowania i interpretowania danych badawczych jakościowych – informacji nieliczbowych – w celu wyodrębnienia spostrzeżeń, formułowania hipotez, wykrywania wzorców. Wobec danych ilościowych, jakościowe są nieustrukturyzowane.

Nieustrukturyzowane dane to m.in. transkrypcje z wywiadów, także z plików audio i wideo, odpowiedzi na ankiety otwarte i opinie, recenzje czy notatki z obserwacji. Analizy jakościowe badają ludzkie doświadczenie, próbując odpowiedzieć na pytanie „dlaczego”i „jak” stojące za słowami i działaniami ludzi. Do niedawna zdolność do prawdziwego zrozumienia motywacji i doświadczeń uważano za umiejętność wyłącznie ludzką.

Wykorzystanie AI do analiz jakościowych

Jednocześnie, wraz z rosnącą adopcją AI w badaniach jakościowych, pojawiają się pytania na temat przyszłej roli tej technologii w dziedzinie analizy danych, np.:

• czy AI stanie się partnerem dla badaczy jakościowych;
• czy AI ma potencjał do całkowitego zastąpienia człowieka?

Istnieją różne sposoby wykorzystania AI do badań jakościowych. AI może być używana do nieformalnego kodowania, podsumowywania dużych porcji danych, burzy mózgów z danymi, jako druga para oczu lub jako punkt wyjścia do tworzenia książki kodowej. Może również potencjalnie pomóc w formułowaniu pytań badawczych lub wytycznych dotyczących wywiadów.

Automatyczna analiza danych jakościowych oparta na AI

W przeciwieństwie do tradycyjnej analizy jakościowej, w której badacze ręcznie czytają, kodują i organizują dane, analiza danych jakościowych oparta na AI automatyzuje wiele z tych zadań, korzystając z algorytmów przetwarzania języka naturalnego (NLP) i uczenia maszynowego (ML). I choć narzędzia ML istnieją od dłuższego czasu, analiza choćby wywiadów i ankiet za ich pomocą stanowiła kiedyś ogromne wyzwanie techniczne.

Narzędzia AI usprawniają proces analizy danych jakościowych poprzez automatyzację analizy danych.

Automatyzacja analizy danych to proces gromadzenia, przygotowywania, analizowania danych niestrukturyzowanych, a następnie ich wizualizacja, grupowanie, identyfikowanie wzorców, wykrywanie ukrytych motywów, analiza sentymentów i generowania modeli predykcyjnych przy użyciu narzędzi AI.

Automatyczna analiza danych obejmuje:

1. Zbieranie danych poprzez łączenie się ze źródłami danych, jak bazy danych, API, aplikacje w chmurze itp., i pobieranie ich do zautomatyzowanego systemu.
2. Przetwarzanie danych polegające na przygotowaniu zebranych danych i przekształcenie ich do analizy.
3. Automatyzacja analizy polegająca na zastosowaniu algorytmów i modeli statystycznych do odkrywania wzorców, tworzenia prognoz, wykrywania anomalii itp.
4. Wizualizacja i raportowanie – wyświetlanie wniosków analitycznych na pulpitach nawigacyjnych, w wykresach, diagramach i raportach, które aktualizują się automatycznie w miarę odświeżania danych.

Wyzwania dla automatycznego przetwarzania danych

Podczas gdy automatyczne przetwarzanie danych AI oferuje wiele korzyści, przynosi też wyzwania, m.in. związane z bezpieczeństwem czy wydajnością operacyjną systemów. Np.:

• Ochrona danych osobowych i poufnych przed nieautoryzowanym dostępem i niewłaściwym użyciem wymaga szyfrowania, kontroli dostępu i zgodności z przepisami prywatności.
• Obsługa złożonych, nieustrukturyzowanych danych wymaga zaawansowanych narzędzi, specjalistycznej wiedzy i wykwalifikowanego personelu.
• Integracja danych z wielu źródeł i formatów wymaga strategii i zgodnych systemów w celu zapewnienia płynnego przepływu danych.

W pełni zautomatyzowane wyniki badań w analizie danych jakościowych przy użyciu AI nie są jeszcze możliwe. Pomimo swoich postępów, AI nadal nie jest w stanie „czytać między wierszami” interakcji międzyludzkich (cecha charakterystyczna analizy indukcyjnej).

W porównaniu z ręczną, automatyczna analiza danych może skrócić czas pracy o 80%.

Nie ma przy tym na celu zastąpienia człowieka – nie może bowiem interpretować wzorców w sposób odzwierciedlający ludzki osąd i konteksty kulturowe. Zadania te wymagają zrozumienia i adaptacji, w których AI nie ma punktu odniesienia. Unikalny ludzki wgląd nadal jest kluczowy dla interpretacji danych. AI przejmuje natomiast bardziej czasochłonne zadania, dzięki czemu badacze mogą skupić się na tym, co robią najlepiej – zrozumieniu kontekstu, wyciąganiu wniosków i formułowaniu rekomendacji, które prowadzą do działania.

Jak wynika z najnowszego raportu User Interviews, 56% badaczy już wykorzystuje AI do analizy jakościowej, podczas gdy w roku 2023 odsetek ten wyniósł 20%

Wybór narzędzia do analizy badań jakościowych

Wybór odpowiedniego rozwiązania może spełnić nie tylko cele badawcze, ale także usprawnić przepływ pracy, co przełoży się na bardziej wiarygodne spostrzeżenia i wpłynie na sukces jakościowych badań. Warto rozważyć swoje potrzeby badawcze i rodzaje danych, które będą analizować, takie jak tekst, dźwięk lub wideo. Każda opcja może oferować unikalne funkcje dostosowane do konkretnych branż. Mogą to być:

1. Badania naukowe, w których dane liczbowe mogą się integrować z analizami tematycznymi, np. w badaniach edukacyjnych wyniki ankiet są łączone z fragmentami wywiadów, by pogłębić zrozumienie wyników i zaangażowanie studentów.
2. Badania rynku, gdzie analiza opinii konsumentów łączy wskaźniki ilościowe, jak dane sprzedaży, z jakościowymi, tj. danymi z recenzji klientów.
3. Badania medyczne łączą statystyki badań klinicznych z opiniami pacjentów, dzięki czemu można statystycznie potwierdzić skuteczność leczenia wraz ze zrozumieniem doświadczeń pacjenta poprawiające wyniki w opiece zdrowotnej.

Łącząc precyzję danych ilościowych z głębią danych jakościowych, badacze mogą dziś odkrywać niuanse i uzyskać głębokie zrozumienie złożonych zjawisk.

Wykorzystanie proNote w analizie danych w badaniach jakościowych

Jednym z narzędzi, które wykorzystuje automatyczną analizę danych w badaniach jakościowych jest proNote Research. To wysoko innowacyjne narzędzie badawcze wspomaga proces analizy danych w badaniach jakościowych dzięki wykorzystaniu AI.

W tym przypadku automatyzacja z użyciem AI znacząco podnosi wydajność, zmniejsza koszty związane z manualnym przetwarzaniem danych i generowaniem raportów oraz eliminuje błędy ludzkie.

Narzędzie proNote doskonale sprawdza się m.in. w: transkrypcji, diaryzacji, analizie sentymentu, analizie danych z wywiadów, warsztatów czy grup fokusowych i tworzeniu raportów. Przynosi nieocenione korzyści w postaci:

• skrócenia czasu analizy;
• zwiększenie precyzji;
• oszczędności kosztów.

Dzięki użyciu proNote Research w analizie danych jakościowych można:

• identyfikować kluczowe części rozmowy;
• automatycznie zaznaczać odpowiedzi na pytania;
• podsumowywać notatki w formacie pytań i odpowiedzi;
• generować wnioski oparte na danym temacie;
• przekształcać nagrania audio/video z badań jakościowych w szczegółowe raporty badawcze.

Przyszłość automatycznej analizy danych

1. Rozwiązania oparte na chmurze

Odejście od tradycyjnej infrastruktury lokalnej i przetwarzanie w chmurze rewolucjonizuje analizę danych. Pozwalają firmom na wydajne organizowanie dużych wolumenów danych przy jednoczesnym zachowaniu zwinności i skalowalności. Dostęp do skalowalnych zasobów na żądanie obniża koszty i zwiększa elastyczność operacyjną.

2. LLM i GenAI w analizie danych

Duże modele językowe (LLM) zasilane przez zaawansowaną generatywną AI (GenAI) wyłoniły się jako narzędzia transformacyjne zdolne do automatyzacji i ulepszania analizy jakościowej. Na przykład dzięki coraz lepiej zaprojektowanym monitom w narzędziach LLM zwiększyła się przejrzystość odpowiedzi, tym samym wzmacniając zaufanie badaczy.

Możliwości integracji LLM z wiedzą specjalistyczną człowieka, poprawa solidności modelu i udoskonalenie metodologii oceny prognozują przyszłe innowacje w zastosowaniu LLM w analizie jakościowej.

3. Zwiększona prywatność danych

Analiza danych ma ścisły związek z prywatnością danych i etycznym ich przetwarzaniem, a bardziej rygorystyczne przepisy, jak RODO, napędzają potrzebę technologii chroniących dane poufne. Organizacje będą coraz częściej przyjmować techniki, jak prywatność różnicowa, anonimizacja danych i bezpieczne obliczenia w celu ochrony poufnych informacji.

Podsumowanie

Integracja AI z analizą danych rewolucjonizuje wiele dziedzin, których rozwój i efektywność zależy od prac badawczych. Umożliwia ona automatyzację badań, ich analizę, odkrywanie wzorców i spostrzeżeń. Narzędzia automatyzujące analizę danych zmieniają sposób przetwarzania danych jakościowych i decyzji biznesowych na nich opartych.

Być może zastanawiasz się, jak zintegrować AI z procesem analizy badań jakościowych lub widzisz potrzebę usprawnienia swojej pracy. Wybór odpowiedniego narzędzia może mieć znaczący wpływ na łatwość wdrożenia i szybko widoczne efekty. proNote Research to pierwsze narzędzie na rynku w tak wysokim stopniu automatyzujące pracę badaczy jakościowych.

‍Poznaj wszystkie możliwości proNote i zapisz się na darmowy 7-dniowy okres próbny.