ينتج البحث النوعي كمًّا كبيرًا من المواد. فدراسة يوميات بالفيديو تمتد أسبوعين مع ثلاثين مشاركًا قد تعني بسهولة مئات مقاطع الفيديو وآلاف الصور وساعات طويلة من الحديث. وكانت مراجعة كل ذلك تستغرق معظم وقت المشروع. الذكاء الاصطناعي يغيّر هذا الواقع، لكن بشرط أن يُستخدم بطريقة تُبقي الباحث ممسكًا بزمام الأمور والدليل في متناول نظره.
أين يفيد الذكاء الاصطناعي أكثر
النصوص المفرّغة
التفريغ النصي هو المكسب الأوضح. يمكن تحويل كل فيديو وكل ملاحظة صوتية إلى نص مع التوقيت، فتقرأ وتبحث وتقتبس بدل أن تشاهد كل شيء مرتين. انقر على سطر فيبدأ الفيديو من تلك اللحظة.
الترجمة
كانت الدراسات متعددة الدول تنتظر المترجمين. أما اليوم فيمكن أن يصل فيديو بالألمانية أو البولندية ومعه نص مفرّغ باللغة المنطوقة وترجمة إلى لغة الفريق الرئيسية. ويبقى الأصل متاحًا للتحقق من الفروق الدقيقة.
قراءة الصور والشاشات
تحمل الصور وتسجيلات الشاشة نصوصًا: ملصقات وأسعارًا وقوائم ورسائل خطأ. وقراءة هذه النصوص تجعلها قابلة للبحث. كما أن وصفًا قصيرًا لما تُظهره الصورة ("باب ثلاجة عليه ثلاث علامات من اللبن الزبادي") يساعدك على العثور عليها لاحقًا.
البحث بالمعنى
البحث بالكلمات المفتاحية يجد كلمة "غالٍ". أما البحث بالمعنى فيجد أيضًا "لا يستحق ثمنه" و"سأنتظر عرضًا". وبالنسبة لباحث يريد كل إشارة إلى السعر، هذا هو الفرق بين بضع نتائج وجميع النتائج.
مسودة أولى للمحاور
يستطيع الذكاء الاصطناعي قراءة كل إجابة وكل نص مفرّغ في الدراسة واقتراح المحاور الرئيسية، مع شعور الناس تجاه كل محور والاقتباسات الداعمة له. هذه مسودة أولى مفيدة، خصوصًا في بداية التحليل حين لا تعرف بعدُ شكل البيانات.
أين قد يضلّل الذكاء الاصطناعي
- اقتباسات مختلقة أو محرّفة. قد ينقّح النموذج اللغوي اقتباسًا أو يدمجه أو يخترعه ليبدو معقولًا. في البحث، اقتباس لم يُقَل أسوأ من عدم وجود اقتباس.
- ضياع السياق. عبارة "أحبه" المنطوقة بتنهيدة ليست حبًّا. النص وحده يفوّته النبرة والوجوه والمكان.
- الأغلبية الصاخبة. المحاور التي تدعمها إجابات قصيرة كثيرة قد تطغى على نقطة مهمة طرحها شخصان بتعمّق.
- اكتمال زائف. قائمة المحاور المرتبة توحي بأن العمل انتهى. وقد تكون أغفلت إجابات لم تتسق معها، أو مواد كانت أكبر من أن تُقرأ دفعة واحدة.
خمس قواعد لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التحليل النوعي
1. يجب أن يكون كل اقتباس قابلًا للتحقق
ينبغي أن يرتبط كل اقتباس بالإدخال أو اللحظة المحددة في الفيديو. والأفضل أن تقارن الأداة كل اقتباس حرفيًا بما قاله المشارك، وتحذف ما لا تجده.
2. الباحث هو من يقرر
تعامل مع محاور الذكاء الاصطناعي بوصفها اقتراحات. اقبل كل محور أو عدّله أو ارفضه، واحتفظ بسجل لما غيّرته. العميل يدفع مقابل حكمك أنت، لا حكم النموذج.
3. شاهد المقاطع وراء المحور
قبل أن تضع محورًا في التقرير، شاهد بعض اللحظات التي يقوم عليها. هناك تلتقط التنهيدة التي تقف خلف عبارة "أحبه".
4. اعرف ما تُرك خارج التحليل
إذا كانت المواد أكبر من أن تُعالج في مرة واحدة، فيجب أن تبيّن الأداة حجم ما تركته، لتحلل على أجزاء، مثل مهمة بعد مهمة.
5. اعرف إلى أين تذهب البيانات
وافق المشاركون على مشاركة إجاباتهم معك، لا مع أي خدمة ذكاء اصطناعي في العالم. اعرف أي مزوّد يقرأ البيانات، وفضّل إعدادًا تستخدم فيه وكالتك حسابها الخاص للذكاء الاصطناعي بموجب عقدها الخاص.
التكلفة والسرعة
استخدام الذكاء الاصطناعي له كلفة، وتتراكم الكلفة عبر دراسات كثيرة. وتساعد بعض الخيارات البسيطة: لا تُعد التحليل نفسه حين لا يتغير شيء، وأعد استخدام ترجمات النصوص المتطابقة، واقرأ النص الموجود في الصور والشاشات بأداة محلية، واستعن بالذكاء الاصطناعي للوصف القصير فقط. التحليل الأسرع والأرخص يعني وقتًا أكبر للجزء الذي لا يقوم به إلا الباحث.
كيف تتعامل Zolensa مع الأمر
في Zolensa، يُفرَّغ كل فيديو وكل ملاحظة صوتية نصيًا ويُترجم إلى لغة الدراسة الرئيسية، وتُقرأ الصور وتسجيلات الشاشة لتصبح قابلة للبحث. يقترح تبويب Analysis（التحليل） محاور مع المشاعر، ويُتحقق من كل اقتباس حرفيًا مقابل المصدر، مع رابط إلى اللحظة. ويقبل فريقك كل محور أو يعدّله أو يرفضه، ويحوّل الاقتباسات إلى مقاطع بارزة. ويمكن للوكالات استخدام مزوّد الذكاء الاصطناعي الخاص بها، فتبقى البيانات والتكاليف ضمن عقدها. اطّلع على الميزات للتفاصيل.
