Kategoryzacja ręczna

Kategoryzacja ręczna to proces przypisywania poszczególnych odpowiedzi klientów do wcześniej zdefiniowanych kategorii. Metoda ta pozwala na szczegółową i precyzyjną analizę treści, zapewniając pełną kontrolę nad interpretacją i klasyfikacją danych. 

Platforma YourCX pozwala na ręczną analizę odpowiedzi otwartych. Aby przejść do odpowiedniej funkcjonalności należy wybrać badanie, którego odpowiedzi otwarte chcemy skategoryzować a następnie w menu po lewej stronie "Odpowiedzi otwarte - kategorie nadane ręcznie" oraz wybrać interesujące pytanie. Następnie należy wybrać "Odpowiedzi do analizy". Odpowiedzi można filtrować w dowolny sposób oraz wybrać określony przedział czasu. Same odpowiedzi pokazane są w oknie podobnym do excela - w poszczególnych wierszach znajdują się odpowiedzi otwarte w oryginalnym brzmieniu i do każdej z nich można przypisać więcej niż jedną kategorię. Dodatkowo można wybrać czy odpowiedzi otwarte będą pokazywane w całości czy podzielone na krótsze zdania. Skategoryzowane odpowiedzi następnie pojawią się pod odpowiednim pytaniem wraz z procentowym udziałem kategorii oraz liczbą odpowiedzi.

Dlaczego warto korzystać z kategoryzacji ręcznej?

1. Precyzja i dokładność – ręczne przypisywanie pozwala na uwzględnienie kontekstu i intencji wypowiedzi, co zwiększa jakość analizy.
2. Indywidualne dostosowanie kategorii – użytkownik ma możliwość tworzenia i dostosowywania kategorii do specyfiki swojego biznesu.
3. Dane wsadowe dla automatycznych modeli – ręcznie skategoryzowane dane mogą posłużyć do nauki systemów automatycznej kategoryzacji, zwiększając ich skuteczność.
4. Elastyczność – możliwość pracy na mniejszych próbkach danych, gdy analiza nie wymaga automatyzacji.

 

Kiedy stosować kategoryzację ręczną?

• Przy mniejszych zbiorach danych – np. w badaniach jakościowych lub pilotażowych.
• Gdy potrzebna jest wysoka precyzja – szczególnie w analizie danych o kluczowym znaczeniu dla biznesu.
• W projektach specjalistycznych – np. gdy kategorie są specyficzne dla danej branży i wymagają wiedzy eksperckiej.
• Do nauki modeli automatycznych – ręcznie skategoryzowane dane stanowią solidną bazę treningową.

Wady kategoryzacji ręcznej

1. Czasochłonność

   • Proces przypisywania kategorii ręcznie wymaga znacznej ilości czasu, szczególnie przy dużych zestawach danych.
   • Przy tysiącach odpowiedzi analiza może trwać tygodnie lub miesiące.

2. Koszty pracy

   • Ręczna kategoryzacja często wymaga zaangażowania większej liczby osób, co generuje wyższe koszty.
   • Potrzebni są przeszkoleni analitycy, co zwiększa koszty operacyjne.

3. Subiektywność

   • Decyzje kategoryzacyjne mogą różnić się między analitykami, co prowadzi do braku spójności w klasyfikacji.
   • Interpretacje mogą być podatne na uprzedzenia lub błędy poznawcze.

4. Ograniczona skalowalność

   • Metoda ręczna nie sprawdza się dobrze przy dużych projektach, w których dane napływają w czasie rzeczywistym lub w bardzo dużej ilości.
   • Nie jest efektywna w dynamicznych środowiskach wymagających szybkich decyzji.

5. Ryzyko błędów ludzkich

   • Ręczne przypisywanie kategorii zwiększa ryzyko błędów, takich jak pominięcie odpowiedzi lub niewłaściwa klasyfikacja.
   • Powtarzalność zadań może prowadzić do zmęczenia analityka, co obniża jakość pracy.

6. Brak automatyzacji

   • Kategoryzacja ręczna nie korzysta z algorytmów, które mogłyby przyspieszyć proces i zminimalizować błędy.
   • Nie można jej łatwo zintegrować z systemami automatycznymi bez ręcznego tworzenia danych treningowych.

7. Trudność w analizie dużych wolumenów danych

   • Przy dużych zbiorach danych analizowanie każdego wpisu osobno może być niewykonalne, co ogranicza możliwości wnioskowania.
   • Odpowiedzi mogą być zbyt zróżnicowane, co dodatkowo utrudnia ręczne przypisywanie.

8. Ograniczona powtarzalność

   • Jeśli dane są kategoryzowane ręcznie przez różnych analityków lub w różnych momentach, wyniki mogą być niespójne.
   • Brakuje możliwości szybkiego dostosowania lub powtórzenia procesu przy zmianie wymagań.

9. Brak możliwości szybkiej reakcji

   • W sytuacjach, gdy dane muszą być analizowane w czasie rzeczywistym (np. szybkie raportowanie), ręczna kategoryzacja staje się niepraktyczna.