Survalyzer, uitgerust met geavanceerde AI-mogelijkheden, biedt een krachtige oplossing voor het analyseren van antwoorden op open vragen, waarbij complexe gegevens worden opgesplitst in begrijpelijke, bruikbare inzichten. Maar daar is het niet bij gebleven.
In dit artikel beschrijven we hoe de integratie van Survalyzer en ChatGPT de analyse van antwoorden op open vragenlijsten een nieuwe vorm geeft. We zullen ons verdiepen in de sentimentanalyse en onderwerpanalyse, twee geïntegreerde onderdelen van de AI-ondersteunde tekstanalyse, die essentieel zijn voor het begrijpen van de diepgang en samenhang van enquêteantwoorden.
Op het gebied van tekstanalyse heeft kunstmatige intelligentie (AI) zich snel bewezen als een belangrijk hulpmiddel, dat over een aantal functies beschikt om ongestructureerde gegevens in bruikbare inzichten om te zetten. Ongestructureerde inhoud kan bestaan uit beoordelingen van consumenten, opmerkingen op sociale media, antwoorden op enquêtes en nog veel meer. Hieronder worden enkele essentiële onderwerpen genoemd waarbij AI een grote rol speelt:
- Sentimentanalyse: Hierbij wordt de emotionele toon of subjectieve informatie in de tekst bepaald.
- Categorisatie: AI classificeert tekst in van tevoren vastgestelde groepen, op basis van de inhoud. Dit kunnen meer complexe categorieën zijn zoals de urgentie van klantverzoeken, maar ook eenvoudige classificaties zoals het onderwerp van een tekst (bijv. sport, politiek of technologie).
- Vertaling van open tekst: Dit stelt bedrijven in staat om feedback of meningen van klanten correct te interpreteren, wat hen helpt bij hun wereldwijde strategieën.
- Anonimisering: Geautomatiseerd proces voor het identificeren en verwijderen van persoonlijk identificeerbare informatie (PII) uit tekstuele respons, waardoor de privacy van gegevens wordt gewaarborgd.
- Tekstsamenvatting: AI kan ook grote stukken tekst samenvatten tot kortere versies, waarbij de belangrijkste punten en de algemene betekenis behouden blijven.
- Trendanalyse/Anomaliedetectie: AI kan anomalieën detecteren die afwijken van de norm, wat kan duiden op een probleem dat onmiddellijke aandacht vereist. Een plotselinge piek in negatieve beoordelingen kan bijvoorbeeld wijzen op een probleem met een product of dienst.
Naarmate we dieper op dit onderwerp ingaan, zullen we elk punt verder uitwerken en uitleggen wat bij Survalyzer hoort vanwege de integratie met ChatGPT.
In de kern is sentimentanalyse, ook bekend als opinion mining, een berekeningstechniek die wordt gebruikt voor het identificeren en categoriseren van sentimenten die in een stuk tekst worden uitgedrukt, in het bijzonder meningen als positief, negatief of neutraal. Het kan variëren van het analyseren van een eenvoudig binair positief/negatief sentiment in een tekst tot complexere taken zoals het waarnemen van emotionele toestanden of subjectieve informatie.
Waarom AI voor sentimentanalyse gebruiken?
Het inzetten van AI voor sentimentanalyse biedt bedrijven en onderzoekers een interessante manier om de gevoelens van hun publiek over specifieke onderwerpen, producten of diensten te peilen. Het onderzoekt de subtiele tonen van taal die een positieve, negatieve of neutrale houding uitdrukken. Het gaat dus niet alleen om het begrijpen van wat mensen zeggen, maar ook om het aanvoelen van hun emoties. Dit zorgt voor een rijker, meer omvattend begrip van hun standpunt.
Zakelijke toepassingen
Sentimentanalyse kan in verschillende gebieden van pas komen:
Bij klantenservice kan sentimentanalyse helpen om prioriteiten te stellen. Urgente problemen of negatieve sentimenten kunnen als eerste worden aangepakt om de klanttevredenheid en klantenbinding te verbeteren.
Bij public relations kan een beter begrip van sentimenten een leidraad zijn voor communicatiestrategieën en crisisbeheer.
Bij sociale mediamonitoring: merken kunnen sentimentanalyse gebruiken om sociale media te monitoren en te begrijpen hoe mensen online over hun merk praten. Het kan helpen trends te signaleren, veranderingen in de tijd te volgen en de gevolgen van specifieke gebeurtenissen of campagnes te begrijpen.
Bij marktonderzoek kan het helpen trends in de publieke opinie te identificeren, klanttevredenheid te beoordelen en zelfs toekomstig gedrag te voorspellen. Positieve sentimenten kunnen bijvoorbeeld wijzen op effectieve marketingstrategieën of populaire producten, terwijl negatieve sentimenten kunnen duiden op gebieden die voor verbetering vatbaar zijn.
ChatGPT-integratie met Survalyzer maakt een basaal niveau van sentimentanalyse mogelijk door open antwoorden op enquêtes te analyseren. Door de emotionele lading van tekstgegevens te begrijpen, kunnen onze klanten weloverwogen beslissingen nemen die aansluiten bij de gevoelens en zienswijzen van hun doelgroep.
U zou zich kunnen afvragen “maar waarom niet 100 procent?”. Omdat sentimentanalyse, zoals elke AI-gebaseerde bewerking, een aantal uitdagingen kent. Een opvallende hindernis is het nauwkeurig interpreteren van korte antwoorden. Een kort antwoord kan voor meerdere interpretaties vatbaar zijn en zonder extra context kan AI moeite hebben om het sentiment nauwkeurig te beoordelen.
Neem bijvoorbeeld het woord “snelheid”. Afhankelijk van de context, kan het een positief of negatief sentiment hebben. Als een respondent schrijft: “Ik hou van de snelheid van de service”, dan is het sentiment positief. Als ze daarentegen zeggen: “De snelheid van de service was overweldigend”, kan het sentiment negatief zijn. AI heeft context nodig om het sentiment nauwkeurig te kunnen beoordelen.
Ondanks deze uitdagingen hebben we sentimentanalyse met succes in real-world bedrijfsscenario’s toegepast. Een goed voorbeeld is ons werk aan het DPD dashboard. We hebben onze klant in staat gesteld om een sentimentanalyse uit te voeren op grote hoeveelheden tekstuele gegevens, waarbij we met succes de gangbare sentimenten en thema’s hebben geïdentificeerd. Deze informatie leverde bruikbare informatie op, waardoor een bedrijf zijn klanten beter kan begrijpen en de kwaliteit van de service kan verbeteren.
Onderwerpanalyse, ook wel tekstcategorisatie genoemd, is een geautomatiseerd proces dat bij natuurlijke taalverwerking (NLP) en automatisch leren wordt gebruikt. Het gaat om het classificeren van tekst in georganiseerde groepen, op basis van geïdentificeerde onderwerpen. Eenvoudig gezegd stelt onderwerpanalyse AI in staat om enorme hoeveelheden tekst te lezen en ’tags’ of ‘categorieën’ toe te wijzen, op basis van de thema’s die ze tegenkomen.
Waarom is onderwerpanalyse belangrijk?
- Onderwerpanalyse helpt om grote hoeveelheden tekst op te splitsen in beter hanteerbare, georganiseerde brokken informatie. Gezien de enorme hoeveelheid gegevens die bedrijven verzamelen, maakt deze functie een efficiëntere aanpak van gegevensanalyse mogelijk.
- Ten tweede brengt het belangrijke inzichten aan het licht die mogelijk niet direct zichtbaar zijn in ruwe, ongestructureerde tekst. Door antwoorden te categoriseren, kunnen bedrijven patronen, trends en interessegebieden identificeren die het meest relevant zijn voor hun doelstellingen.
- Tot slot helpt onderwerpanalyse bij sentimentanalyse door sentimentwaarden toe te wijzen aan specifieke categorieën. Het kan helpen bij het bepalen of een productkenmerk positief of negatief wordt ontvangen of dat bepaalde aspecten van een service als problematisch worden ervaren.
Zakelijke toepassingen
Onderwerpanalyse heeft brede toepassingen op tal van gebieden. Voor bedrijven kan het helpen om feedback van klanten te verzamelen om gemeenschappelijke problemen of verbeterpunten te identificeren. In de marktonderzoeksindustrie brengt het trends en patronen aan het licht die informatie geven over strategie en besluitvorming.
Een logistiek bedrijf als DPD zou bijvoorbeeld een onderwerpanalyse kunnen gebruiken om klantbeoordelingen te categoriseren in onderwerpen als levering, productkwaliteit of klantenservice. Dit helpt niet alleen bij het identificeren van gebieden die voor verbetering vatbaar zijn, maar het laat ook zien wat het bedrijf goed doet.
Het herkennen van belangrijke onderwerpen uit een overvloed aan antwoorden kan een uitdagende taak zijn. Met de integratie van ChatGPT in Survalyzer is dit niet langer een probleem. Met onze oplossing kun je voor elke vraag een lijst met onderwerpen geven die per interview worden toegewezen.
Deze functie wordt bijzonder effectief in de context van grootschalige enquêtes, waar het aantal antwoorden kan oplopen tot meer dan duizend. Met de AI wordt elke invoer nauwkeurig gescand en wordt gecontroleerd of een specifiek onderwerp wel of niet aanwezig is. Dit stroomlijnt het proces en brengt inzichten op een efficiëntere en nauwkeurigere manier aan het licht.
Laten we een praktisch voorbeeld nemen uit ons werk met het DPD Dashboard. De categorieën zijn gedefinieerd op basis van de punten van klantenfeedback die DPD wil bijhouden, en de hoeveelheid verzamelde gegevens stelt ons in staat om een dashboard te maken dat deze gegevens in beeld brengt.
Met grote nauwkeurigheid wijst ChatGPT elk stukje feedback toe aan de corresponderende categorie, waardoor er een gestructureerde en eenvoudig te begrijpen analyse ontstaat. Dankzij deze gedetailleerde aanpak is DPD niet alleen op de hoogte van wat klanten zeggen, maar begrijpt het ook op welke specifieke punten deze opmerkingen betrekking hebben, zodat gerichte verbeteringen mogelijk zijn.
In deze tijd van globalisering zijn gegevensbronnen vaak in meerdere talen beschikbaar, wat een uitdaging voor de tekstanalyse is. Een AI-gebaseerde vertaling kan in dit opzicht een belangrijke doorbraak betekenen. Het maakt een snelle en efficiënte conversie mogelijk van antwoorden op open vragenlijsten uit verschillende talen naar een uniforme taal voor analysedoeleinden.
Waarom AI voor vertalingen gebruiken?
Taal mag geen barrière zijn om uw publiek te begrijpen. Dankzij een AI-vertaling kunnen bedrijven en onderzoekers meertalige gegevens verwerken en analyseren, waardoor een mogelijk obstakel een waardevolle aanwinst wordt. Het zorgt ervoor dat inzichten niet door taalbarrières verloren gaan en dat elk antwoord, ongeacht de taal, bijdraagt aan de algehele analyse.
Een AI-gebaseerde vertaling zorgt ook voor efficiëntie en schaalbaarheid. Handmatig vertalen kan kostbaar en tijdrovend zijn, vooral bij grote hoeveelheden gegevens. Met AI kunnen vertalingen snel en tegen een fractie van de kosten worden uitgevoerd, waardoor real-time analyse van meertalige gegevens mogelijk wordt.
Onze integratie met ChatGPT kan ervoor zorgen dat waardevolle inzichten niet door taalverschillen verloren gaan. Het helpt de analyse nauwkeurig en consistent te houden. Door taalbarrières aan te pakken, vergroot deze AI-gebaseerde vertaling het bereik van gegevens die voor de analyse in aanmerking komen. Hierdoor worden inzichten gegenereerd die uitgebreider en representatiever voor een algeheel perspectief zijn.
De verwijdering van persoonlijk identificeerbare informatie (PII), ook bekend als anonimisering, speelt een cruciale rol bij een op AI gebaseerde tekstanalyse, vooral bij antwoorden op open vragenlijsten. PII omvat alle gegevens waarmee een specifiek individu kan worden geïdentificeerd, zoals namen, adressen of telefoonnummers. Op het vlak van gegevensanalyse is het behoud van de privacy van respondenten van het grootste belang, niet alleen om ethische redenen, maar ook om te voldoen aan verschillende wet- en regelgevingen inzake gegevensbescherming.
Waarom AI gebruiken voor Anonimisering?
De waarde van het gebruik van AI in deze context is veelzijdig. Ten eerste is het een kwestie van schaal. Het handmatig screenen van grote hoeveelheden gegevens op PII is arbeidsintensief, tijdrovend en foutgevoelig. Met AI kan deze taak snel, nauwkeurig en op maat worden uitgevoerd.
Waarde wordt ook ontleend aan het behouden van de naleving van regelgeving en een merkreputatie. Wereldwijde regelgeving op het gebied van gegevensprivacy, zoals GDPR in Europa en CCPA in Californië, verplicht tot bescherming van persoonlijke gegevens. Niet-naleving kan leiden tot hoge boetes en, nog belangrijker, tot verlies van vertrouwen bij klanten. Anonimisering zorgt voor de naleving, vermindert juridische risico’s en helpt de integriteit van uw merk te behouden.
Onze AI-engine analyseert tekstantwoorden terwijl de anonimiteit wordt gewaarborgd en persoonlijke informatie wordt beschermd. Dit resulteert in een solide en ethisch gegevensanalyseproces waarbij inzichten worden verkregen zonder de privacy van het individu in gevaar te brengen.
Na het verkennen van het brede scala aan toepassingen voor AI in de analyse van antwoorden op open vragen, hebben we laten zien hoe de AI-mogelijkheden van Survalyzer, aangedreven door ChatGPT, kunnen worden ingezet. Sentimentanalyse, onderwerpanalyse en de flexibiliteit om categorieën en onderwerpen aan uw onderzoeksbehoeften aan te passen, zijn allemaal aanzienlijk eenvoudiger en efficiënter geworden. Het beste aan deze integratie is dat het ontzettend eenvoudig kan worden opgezet.
Als u over een Survalyzer Professional Analytics-licentie beschikt, kunt u onze AI-functie inschakelen via het zijtabblad in de rapportweergave. Van daaruit kunt u kiezen welke interviews door onze AI-engine moeten worden geanalyseerd en of u de tekst wilt vertalen of anonimiseren.
De wizard leidt u door de afzonderlijke stappen. U kunt de vragen selecteren die moeten worden onderworpen aan een sentimentanalyse en een lijst met onderwerpen opstellen die voor elk interview moeten worden geanalyseerd en toegewezen.
Als u meer wilt weten over het opzetten van de ChatGPT-integratie, kunt u dit in, onze handleiding lezen.
Met een Professional Analytics-licentie van Survalyzer kunt u meteen met de integratie van ChatGPT aan de slag. Mis deze kans niet om de aanpak van uw tekstanalyse in marktonderzoek drastisch te veranderen.
