Analisi qualitativa e AI: come ottimizzare l’export dei dati

L’analisi qualitativa nell’era dei LLM: perché il formato conta

In SIcché, siamo prima di tutto ricercatori e consulenti, proprio come buona parte di voi. Sappiamo bene che l'analisi dei dati qualitativi — che si tratti di community, diari o pre-task — è una sfida affascinante ma non facile, cui occorre dedicare tempo ed energie.

Che piaccia o meno, al giorno d'oggi "dare in pasto" i dati a un'Intelligenza Artificiale (che sia il modello scelto dal team o quello imposto dalle policy aziendali) è diventata una prassi comune per velocizzare la sintesi e far emergere pattern nascosti.

Tuttavia, ci siamo resi conto che il passaggio tra la raccolta dei dati su una piattaforma e l'upload su un LLM esterno è spesso il vero "collo di bottiglia" del processo. Non possiamo più permetterci che tale processo sia lungo, complicato, "da costruire", o che comporti dei rischi (che alcuni dati non vengano letti o capiti, che i formati non vengano accettati, o che "non parlino la stessa lingua" della AI)

AI interna vs LLM esterni: a ognuno il suo mestiere

In Sicché disponiamo di un'AI interna pensata per l'immediatezza: uno strumento semplice per farsi un'idea rapida dei risultati, testare variabili o chattare con le risposte delle singole attività, o di specifiche domande.
Ma restiamo con i piedi per terra: il nostro core business è la piattaforma di ricerca, non lo sviluppo di modelli linguistici...
Per analisi massive o cross-progetto, è naturale rivolgersi a giganti come ChatGPT, Gemini o Copilot. Da questa consapevolezza è nata la nostra sfida: come rendere il dialogo tra Sicché e questi strumenti il più fluido possibile?

Perché i formati .xls e .pdf non bastano più all'Intelligenza Artificiale

Usando quotidianamente sia Sicché che altri tool per le ricerche qualitative online, abbiamo notato un paradosso: il mondo corre verso l'AI, ma gli export sono fermi agli anni '90 😅.

Word, Excel e PDF sono pensati per noi umani, per effettuare analisi, calcoli, presentazioni, ma non per i token di un LLM. Insieme al nostro team di sviluppo, abbiamo quindi riprogettato l'esportazione puntando su cinque pilastri:

• Leggerezza: File rapidi da scaricare e, soprattutto, da caricare senza saturare i limiti di memoria dei chatbot.
• Flessibilità: Possibilità di esportare solo ciò che serve (singoli Paesi, specifiche domande o target mirati) seguendo il flusso della guida di discussione.
• Multimedialità: Possibilità di far analizzare ad AI e LLM ogni dato e ogni risposta degli intervistati, che si tratti di risposte testuali, risposte tramite messaggi vocali, risposte tramite video.
• Contestualizzazione automatica: Il file include nativamente le variabili del campione, permettendo di interrogare l'AI su segmenti specifici senza dover mappare manualmente le colonne di un Excel.
• Integrità del Verbatim: Strutturazione dei dati studiata per minimizzare le allucinazioni e recuperare citazioni dirette in modo preciso.

Benvenuto "AI-friendly": il nuovo standard per l'analisi dei dati delle tue ricerche

Siamo felici di annunciare che da oggi in piattaforma è disponibile il nuovo formato di esportazione "AI-friendly".

Lo abbiamo testato intensamente con i principali modelli linguistici, registrando performance di analisi sensibilmente superiori rispetto ai formati tradizionali. È uno strumento pensato da ricercatori per i ricercatori, per eliminare il "rumore" di fondo e lasciare spazio solo alla qualità dei vostri dati e, dunque, insight.

Provatelo subito per il vostro prossimo progetto e fateci sapere cosa ne pensate!