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在问卷调查中，选择题数据可以通过统计分析轻松整理，但开放式回答则不同。
受访者自由书写的文本不能像数字那样直接计算，其中隐藏的意义必须被提取出来，
它的价值才能真正体现。
如果忽视这些回答，或者只简单引用几条，研究与报告就会缺乏深度。
开放式回答的优势
理解数字背后的语境
例如，“服务满意度 3 分”这一数值背后的原因，可以在文字回答中找到。
发现新的变量
受访者反复提及的关键词，可能成为新的研究假设或改进方向。
提供生动案例
除了单纯的统计结果，报告或论文中还可以呈现受访者的“原声观点”。
常见的处理难题
回答数量庞大，阅读和整理耗时极长
仅做频率统计，会导致意义被过度简化
研究者个人主观可能干扰结果
因此，必须采用系统化的处理方法。
开放式数据的处理方法
编码 (Coding)
将含义相近的回答归类，并转化为数值
频率分析
对编码后的类别进行计数，提炼出主要议题
文本挖掘 (Text Mining)
通过关键词提取、词云等方式直观呈现回答模式
语境分析
不仅关注关键词，还解读句子语境，提取更深入的洞察
研究者可以借助这些方法，将开放式回答从“文本”转化为可量化的数据。
The Brain 的开放式数据分析支持
The Brain 不仅仅做简单统计，而是结合 AI 文本分析 与 专家解读。
提取高频关键词
根据研究目的进行分类与归纳
研究生论文 → 提供规范的表格和解读，满足审查要求
企业调查 → 输出可直接用于战略制定的核心洞察
文本也有超越数字的力量
开放式回答虽然难以处理，但一旦分析得当，能提供选择题无法获取的深度洞察。
The Brain 通过系统化的分析方法，让研究者和企业能够将这些回答，
转化为鲜活的声音与战略依据。
