Recherche dépendent fortement des données, mais souvent, les données initiales ne sont pas des chiffres facilement compréhensibles. Les données qualitatives, essentielles pour faire avancer la recherche, proviennent souvent de vidéos et d'enregistrements audio, ce qui nécessite la transcription des données.
Traditionnellement, la transcription des données dans le domaine de la recherche impliquait la conversion laborieuse de différents supports dans des formats lisibles, en faisant souvent appel à des transcripteurs humains. Cependant, l'automatisation a révolutionné ce processus.
Dans cet article, nous répondons à des questions cruciales, telles que "Quel est l'objectif de la transcription des données ?" et "Comment puis-je transcrire des données qualitatives pour mon projet de recherche ?", en fournissant des informations et des conseils précieux.
La transcription pour l'analyse des données est principalement utilisée dans la recherche qualitative. Les données qualitatives, telles que définies par Collège MacalesterL'étude des caractéristiques d'un sujet englobe les caractéristiques ou les qualités d'un sujet étudié. Les chercheurs recueillent ce type de données par des méthodes telles que l'observation, entretiens avec les participants et l'administration des questionnaires. La transcription de ces interactions et observations permet une analyse approfondie des données qualitatives collectées.
Contrairement aux données quantitatives, vous avez besoin d'un moyen de traiter vos résultats et de convertir votre sujet en quelque chose de significatif pour votre projet de recherche. Mais vous devez commencer le processus de transcription avant d'analyser les données audio et vidéo.
Voici quelques exemples de documents de recherche qui doivent être transcrits avant d'être examinés :
L'objectif de la recherche qualitative est d'explorer les caractéristiques et les qualités qui ne peuvent pas être mesurées uniquement par des chiffres. Les transcriptions permettent de fournir des données linguistiques précises à analyser. Une transcription précise peut influencer votre analyse et vous orienter dans la bonne direction.
Aujourd'hui, 463 ZB de données seront générées quotidiennement d'ici 2025. En d'autres termes, la valeur des "big data" est ce qui permet à la société de fonctionner. Mais si les big data sont souvent présentées sous forme de chiffres, une grande partie des données générées aujourd'hui proviennent de la transcription.
Quel est donc l'objectif principal de la transcription des données dans la recherche ?
Les données transcrites permettent aux chercheurs de tirer des conclusions essentielles et de transformer des dialogues subjectifs en informations critiques. En pratique, vous pouvez :
Parmi les autres avantages de la transcription, citons l'amélioration de la partageabilité des études, la simplification de la maintenance des données et l'apport d'informations pour les études futures. Cependant, la transcription n'est pas une fonction standardisée. Il existe deux types de transcription, avec des cas d'utilisation différents pour chacun d'entre eux.
Le premier type de transcription des données est la transcription verbatim. Ce type de transcription implique l'enregistrement de chaque partie d'un dialogue sans aucune autre forme d'édition. Outre les mots d'une personne, cette transcription comprendra également les éléments suivants :
L'enregistrement d'une transcription verbatim dans le cadre d'une recherche est privilégié pour les recherches qualitatives subjectives en raison de son taux de précision dans l'enregistrement de l'intention de l'orateur. En d'autres termes, la lisibilité passe au second plan avec ce type de transcription.
Les situations dans lesquelles les chercheurs peuvent opter pour une transcription mot à mot sont les suivantes :
La valeur de ces types de transcriptions ne doit pas être sous-estimée dans les milieux de la recherche. Après tout, les études concluent que jusqu'à 93% de toutes les communications est non verbale. Par conséquent, l'inclusion de tous les éléments dans votre analyse de transcription des données peut vous permettre d'en savoir plus que les seuls mots prononcés par les personnes.
Le deuxième type de transcription que vous pouvez choisir est le verbatim intelligent. Également connue sous le nom de transcription propre ou éditée, cette transcription omet les mots répétés, les erreurs grammaticales et la communication non verbale.
Les chercheurs qui utilisent ces transcriptions se concentrent sur ce que dit le locuteur plutôt que sur la manière dont il communique. Ces transcriptions sont parmi les plus courantes, mais elles présentent le risque d'éliminer involontairement le véritable sens des phrases de l'orateur.
Alors, quand ces transcriptions sont-elles utiles ?
Ces transcriptions sont conçues pour les chercheurs qui ont besoin de parcourir rapidement des textes. En fonction de votre projet de recherche actuel, les transcriptions intelligentes peuvent avoir des applications beaucoup plus pratiques que les transcriptions in extenso.
Voici quelques-uns des scénarios dans lesquels les chercheurs peuvent avoir recours à une transcription propre :
Dans l'idéal, ces transcriptions seront utilisées dans le cadre de recherches qualitatives et quantitatives objectives.
La transcription des données dans le cadre d'une étude qualitative est relativement simple, car il n'existe que deux options pour créer des transcriptions de recherche.
La première consiste à faire appel à un transcripteur humain professionnel, qui garantit la précision et l'attention portée aux détails. Vous pouvez également tirer parti de plateformes automatisées alimentées par l'IA, telles que Sonix AI, qui offrent commodité et rapidité dans la transcription de vos fichiers audio et vidéo.
Explorons le processus d'utilisation des deux pour transcription des recherches.
Qu'est-ce qu'un transcripteur de données ?
Un transcripteur de données est spécialisé dans la création de 100% transcriptions précises de votre contenu. Il effectue plusieurs passages pour s'assurer que rien n'a été oublié lors de la transcription finale.
Selon la longueur de votre contenu, le processus de transcription peut prendre quelques heures ou quelques jours. En moyenne, une personne consacre quatre à cinq heures à la transcription d'une heure de contenu audio. Les professionnels formés prennent généralement deux heures pour transcrire une heure d'audio.
Certaines entreprises de recherche peuvent même faire appel à plusieurs transcripteurs de données en interne pour gérer des projets plus importants.
Le marché américain de la transcription a atteint $25,98 milliards en 2022Le taux de croissance du secteur est dû en grande partie à des plateformes automatisées qui éliminent les tracas et les dépenses liés à la transcription.
Si les outils automatisés existent depuis de nombreuses années, ce n'est que récemment que la technologie a suffisamment progressé pour égaler et dépasser la précision et l'efficacité des transcripteurs humains professionnels.
En effet, le meilleur transcripteur humain peut toujours produire une transcription plus précise qu'un ordinateur, mais la différence est d'environ 2%. Avec un peu d'édition, vous pouvez créer la transcription de recherche idéale en une fraction du temps d'un humain.
Et la technologie ne fait que s'améliorer.
La transcription des données dépend de la méthode choisie. Si vous décidez d'utiliser Sonix, la transcription de votre contenu est aussi simple que de télécharger votre fichier audio ou vidéo et de laisser la plateforme faire le travail.
Vous recevrez votre transcription terminée et pourrez y apporter des modifications pour rectifier les erreurs d'orthographe ou de grammaire.
Les transcripteurs humains consacrent deux heures à la transcription pour chaque heure d'audio. Cela peut sembler rapide, mais cela peut représenter des jours et des semaines de travail acharné pour les chercheurs participant à des projets de grande envergure.
Sonix peut atteindre des vitesses d'une minute par minute de temps audio, ce qui nous rend deux fois plus rapides que les transcripteurs humains. De plus, avec les progrès technologiques, ces plateformes deviennent de plus en plus rapides.
Non, la transcription est le processus de conversion des données dans un format que vous pouvez ensuite analyser. Sans transcription, les chercheurs seraient obligés d'écouter à plusieurs reprises des fichiers audio et de prendre des notes pour découvrir des schémas.
Les transcriptions narratives sont le plus souvent utilisées dans le secteur juridique. Il s'agit de la lecture d'audiences par un sténographe judiciaire. Les avocats les utilisent pour analyser les affaires et construire leurs arguments.
Au sein de l'industrie au sens large, les transcriptions narratives seraient équivalentes aux transcriptions verbatim.
Chez Sonix, nous sommes fiers de répondre aux besoins des chercheurs du monde entier en simplifiant le processus de transcription. Sur la base de notre expérience, nous avons défini plusieurs facteurs importants à prendre en compte avant de choisir un service de transcription basé sur l'IA :
En pratique, nous cherchons à améliorer nos performances dans ces cinq domaines clés. C'est pourquoi Sonix est aujourd'hui l'une des plateformes de transcription les plus réputées au monde.
La transcription est un élément essentiel de la recherche qualitative. En tirant parti d'un service de transcription audioAinsi, vous consacrez moins de temps à la transcription et plus de temps à l'analyse. En outre, Sonix peut même traduire votre contenu dans les 40 principales langues du monde en cliquant sur un bouton.
Supposons que vous souhaitiez rendre votre prochain projet de recherche plus efficace. Dans ce cas, Sonix vous permet traduire l'audioVous pouvez également transcrire des vidéos et produire des rapports qui peuvent être analysés pour vous aider à tirer des conclusions novatrices.
Pour en savoir plus sur la façon dont Sonix aide les chercheurs, essayez Sonix gratuitement maintenant.
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