The Brain 提出的开放式数据处理策略
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。

