Onderzoek Projecten zijn sterk afhankelijk van gegevens, maar vaak zijn de initiële gegevens geen gemakkelijk te begrijpen getallen. Kwalitatieve gegevens, essentieel voor verder onderzoek, zijn vaak afkomstig van video en audio, waardoor gegevenstranscriptie nodig is.
Traditioneel hield gegevenstranscriptie in onderzoek het moeizaam omzetten van verschillende media in leesbare formaten in, waarbij vaak een beroep werd gedaan op menselijke transcribenten. Automatisering heeft dit proces echter revolutionair veranderd.
In dit artikel behandelen we cruciale vragen, zoals "Wat is het doel van gegevenstranscriptie?" en "Hoe kan ik kwalitatieve gegevens voor mijn onderzoeksproject transcriberen?" en bieden we waardevolle inzichten en richtlijnen.
Transcriptie voor gegevensanalyse wordt voornamelijk gebruikt in kwalitatief onderzoek. Kwalitatieve gegevens, zoals gedefinieerd door Macalester Collegeomvat de kenmerken of kwaliteiten van een onderwerp dat wordt bestudeerd. Onderzoekers verzamelen dit soort gegevens via methoden zoals observatie, interviews met deelnemers en het afnemen van vragenlijsten. Het uitschrijven van deze interacties en observaties maakt een grondige analyse van de verzamelde kwalitatieve gegevens mogelijk.
In tegenstelling tot kwantitatieve gegevens, heb je een manier nodig om je resultaten te verwerken en je onderwerp om te zetten in iets zinvols voor je onderzoeksproject. Maar je moet beginnen met het transcriptieproces voordat je audio en video analyseert.
Enkele voorbeelden van onderzoeksmateriaal dat moet worden getranscribeerd voordat het kan worden beoordeeld:
Het doel van kwalitatief onderzoek is om kenmerken en kwaliteiten te onderzoeken die niet alleen met getallen gemeten kunnen worden. Transcripties helpen bij het leveren van nauwkeurige taalgegevens om te analyseren. Een nauwkeurige transcriptie kan je analyse beïnvloeden en je in de juiste richting wijzen.
Vandaag, 463 ZB aan gegevens zal tegen 2025 dagelijks worden gegenereerd. Met andere woorden, de waarde van big data is wat de maatschappij draaiende houdt. Maar terwijl big data vaak wordt gepresenteerd in getallen, worden veel van de gegevens die tegenwoordig worden gegenereerd, gegenereerd via transcriptie.
Wat is het belangrijkste doel van gegevenstranscriptie in onderzoek?
Met getranscribeerde gegevens kunnen onderzoekers belangrijke conclusies trekken en subjectieve dialogen omzetten in kritische inzichten. In de praktijk kun je:
Andere voordelen van transcriptie zijn het verbeteren van de deelbaarheid van studies, het eenvoudiger maken om gegevens te onderhouden en het informeren van toekomstige studies. Transcriptie is echter geen gestandaardiseerde functie. Er bestaan twee verschillende soorten transcriptie, met verschillende gebruikssituaties voor elk.
Het eerste type transcriptie voor gegevens is woordelijke transcriptie. Bij dit type transcriptie wordt elk deel van een dialoog opgenomen zonder extra bewerking. Behalve de woorden van een persoon bevat deze transcriptie ook het volgende:
Het opnemen van een woordelijke transcriptie in onderzoek heeft de voorkeur voor subjectief kwalitatief onderzoek vanwege de 100% nauwkeurigheid waarmee de intentie van de spreker wordt vastgelegd. Met andere woorden, leesbaarheid komt bij dit type transcriptie op de tweede plaats.
Situaties waarin onderzoekers kunnen kiezen voor een woordelijke transcriptie zijn onder andere:
De waarde van dit soort transcripties moet niet onderschat worden in onderzoekskringen. Studies concluderen immers dat tot 93% van alle communicatie is non-verbaal. Door alles mee te nemen in je gegevenstranscriptieanalyse kun je dus meer te weten komen dan alleen de woorden die mensen zeggen.
Het tweede type transcriptie dat je kunt kiezen is intelligent verbatim. Deze transcripties, ook bekend als een schone of bewerkte transcriptie, laten herhaalde woorden, grammaticale fouten en non-verbale communicatie weg.
Onderzoekers die deze transcripties gebruiken, concentreren zich op wat de spreker zegt in plaats van hoe hij communiceert. Dit zijn de meest voorkomende transcripties, maar het risico van deze transcripties is dat ze onbedoeld de ware betekenis van de spreker uit zijn zinnen kunnen halen.
Dus, wanneer zijn deze transcripties nuttig?
Deze transcripties zijn ontworpen voor onderzoekers die teksten snel moeten doornemen. Afhankelijk van je huidige onderzoeksproject kunnen intelligente transcripties veel meer praktische toepassingen hebben dan woordelijke transcripties.
Enkele scenario's waarbij onderzoekers een schone transcriptie kunnen gebruiken, zijn:
Idealiter worden deze transcripties gebruikt bij het uitvoeren van objectief kwalitatief en kwantitatief onderzoek.
Het transcriberen van gegevens voor kwalitatief onderzoek is relatief eenvoudig omdat er slechts twee opties bestaan voor het maken van onderzoekstranscripties.
De eerste is het inhuren van een professionele menselijke transcribent, die zorgt voor nauwkeurigheid en aandacht voor detail. Als alternatief kun je gebruikmaken van geautomatiseerde AI-platforms zoals Sonix AI, die gemak en snelheid bieden bij het transcriberen van je audio- en videobestanden.
Laten we het proces verkennen om beide te gebruiken voor onderzoekstranscriptie.
Wat is een datatranscriber?
Een datatranscribent is gespecialiseerd in het maken van 100% nauwkeurige transcripties van uw inhoud. Ze voeren meerdere passes uit om er zeker van te zijn dat ze niets missen in de uiteindelijke transcriptie.
Afhankelijk van de lengte van je inhoud kan het transcriptieproces een paar uur of een paar dagen duren. Gemiddeld is iemand vier tot vijf uur bezig met het transcriberen van één uur audio. Getrainde professionals hebben meestal twee uur nodig om één uur audio te transcriberen.
Sommige onderzoeksbedrijven hebben zelfs meerdere transcribenten in dienst om grotere projecten te beheren.
De Amerikaanse transcriptiemarkt bereikte $25,98 miljard in 2022Een groot deel van de groei in de sector wordt aangedreven door geautomatiseerde platforms die de rompslomp en de kosten van transcriptie wegnemen.
Hoewel geautomatiseerde hulpmiddelen al vele jaren bestaan, is de technologie pas recentelijk zo ver ontwikkeld dat ze de nauwkeurigheid en efficiëntie van professionele menselijke transcribenten kan evenaren en zelfs overtreffen.
De beste menselijke transcribent kan nog steeds een nauwkeurigere transcriptie maken dan een computer, maar het verschil is ongeveer 2%. Met wat lichte bewerking kun je de ideale onderzoekstranscriptie maken in een fractie van de tijd van een mens.
En de technologie wordt alleen maar beter.
Het transcriberen van gegevens hangt af van de gekozen methode. Als je besluit om Sonix te gebruiken, is het transcriberen van je inhoud net zo eenvoudig als het uploaden van je audio- of videobestand en het platform het werk laten doen.
Je ontvangt je voltooide transcriptie en kunt eventuele bewerkingen uitvoeren om fouten in de sprekerslabels of grammatica te corrigeren.
Menselijke transcribenten besteden twee uur transcriptietijd voor elk uur audio. Hoewel dit misschien snel klinkt, kan dit voor onderzoekers die deelnemen aan grotere projecten oplopen tot dagen en weken hard werken.
Sonix kan snelheden bereiken van één minuut per minuut audiotijd, waardoor we twee keer zo snel zijn als menselijke transcribenten. Bovendien worden deze platforms met de voortschrijdende technologie alleen maar sneller.
Nee, transcriptie is het proces waarbij gegevens worden omgezet in een formaat dat je vervolgens kunt analyseren. Zonder transcriptie zouden onderzoekers gedwongen zijn om herhaaldelijk naar audio te luisteren en aantekeningen te maken om patronen te ontdekken.
Verhalende transcripties komen het meest voor in de juridische sector. Het zijn voorleessessies van rechtszittingen door een rechtbankverslaggever. Advocaten gebruiken ze om zaken te analyseren en hun argumenten op te bouwen.
Binnen de bredere sector zouden narratieve transcripties gelijkwaardig zijn aan verbatim transcripties.
Bij Sonix zijn we er trots op dat we aan de behoeften van onderzoekers over de hele wereld voldoen door het transcriptieproces te vereenvoudigen. Op basis van onze ervaringen hebben we een aantal belangrijke factoren bedacht die je moet onderzoeken voordat je een AI-gebaseerde transcriptieservice kiest:
In de praktijk proberen we onze prestaties op deze vijf kerngebieden te verbeteren. Daarom is Sonix vandaag de dag een van de meest gewaardeerde transcriptieplatforms ter wereld.
Transcriptie is een essentieel onderdeel van kwalitatief onderzoek. Door gebruik te maken van een audio transcriptie serviceZo besteedt u minder tijd aan transcriptie en meer tijd aan uw analyse. Bovendien kan Sonix je inhoud met één klik op de knop vertalen in 40 belangrijke talen.
Stel dat je je volgende onderzoeksproject efficiënter wilt maken. In dat geval kun je met Sonix audio vertalenvideo's transcriberen en leesrapporten produceren die geanalyseerd kunnen worden om je te helpen baanbrekende conclusies te trekken.
Om meer te weten te komen over hoe Sonix helpt onderzoekers, probeer Sonix gratis uit nu.
Otter heeft de aandacht getrokken als een populaire AI-gebaseerde transcriptietool, met functies die zijn ontworpen om...
Temi biedt een transcriptieservice gericht op particulieren en bedrijven die op zoek zijn naar een eenvoudige, AI-gestuurde aanpak...
Het maken van aantekeningen bij vergaderingen is een cruciale taak voor elk bedrijf. Het zorgt ervoor dat belangrijke beslissingen, acties en...
Tegenwoordig is effectieve communicatie essentieel voor succes. Microsoft Teams is uitgegroeid tot een...
Rev is een bekende naam op het gebied van transcriptie en ondertiteling en biedt snelle en accurate...
Nu transcriptiediensten steeds belangrijker worden voor zowel bedrijven als particulieren, zijn platforms als Notta AI...
Deze website maakt gebruik van cookies.