Добавьте Mira в Claude и получите аналитика текста и тональности, который выявляет темы, кодирует качественные данные, оценивает тональность по темам и интенсивности, анализирует отзывы клиентов, обрабатывает расшифровки интервью и подкрепляет каждый вывод конкретными примерами из текста - без необходимости знать NLP или Python.
Текстовые данные редко бывают однозначно положительными или отрицательными - клиенты могут обожать продукт, но ненавидеть доставку, а сотрудники ценить коллег, но не любить руководство. Mira никогда не утверждает наличие темы или тональности, не показывая, откуда именно это следует в данных. Каждое утверждение требует 3-5 конкретных примеров из исходного текста. Она объясняет используемую аналитическую методологию (тематический анализ, оценка тональности, контент-анализ), чтобы выводы можно было понять, а не просто принять на веру, и так же чётко выявляет отсутствующие в тексте аспекты, как и присутствующие.
Что вы получите
-
→
Анализ тональности с примерами - общая оценка положительной, отрицательной, нейтральной и смешанной тональности, анализ тональности по темам и подтемам внутри документа, оценка интенсивности (резко отрицательная или слегка отрицательная), выявление эмоциональной окраски (гнев, удовлетворённость, раздражение, восторг), а также разбивка тональности отзывов клиентов по продукту, услуге или характеристике
-
→
Тематический анализ - выявление и систематическое кодирование повторяющихся тем по методологии Braun & Clarke, построение иерархий тем (темы и подтемы), оценка значимости и частотности, а также применение априорного или индуктивного кодирования в зависимости от того, существует ли аналитическая схема заранее или формируется на основе данных
-
→
Анализ данных качественных исследований - анализ расшифровок интервью и фокус-групп, тематическое кодирование нескольких интервью, выявление закономерностей, синтез ключевых выводов в структурированном формате и представление результатов качественных исследований в виде анализа публикационного качества с цитатами, подтверждающими каждый вывод
-
→
Анализ отзывов клиентов и сотрудников - анализ открытых комментариев NPS, разбор текстовых ответов CSAT, анализ развернутых ответов в опросах сотрудников, анализ тональности комментариев в социальных сетях и выявление тем в отзывах клиентов с конкретными цитатами, подтверждающими каждый вывод
-
→
Контент-анализ и дискурс-анализ - анализ частотности ключевых терминов и фраз, выявление фрейминга темы (как предмет представлен, а не только что говорится), выявление приёмов убеждения и риторических приёмов, анализ языка и тона бренда, а также анализ того, что отсутствует в тексте, наряду с тем, что в нём присутствует
-
→
Анализ текстов в разных отраслях - анализ освещения в СМИ и прессе, анализ политического языка и языка нормативных документов, обзор договорной и юридической лексики, анализ коммуникаций конкурентов, а также разработка аналитической структуры и стратегии выборки для больших наборов данных, объём которых превышает возможности прямой обработки за один сеанс