Este artículo está traducido automáticamente del inglés
Visión general del análisis de la IA
La función Análisis de IA ayuda a los administradores a comprender, categorizar y analizar rápidamente grandes volúmenes de datos de residentes. Funciona tanto para la ideación como para las encuestas, ofreciendo:
Análisis cualitativo: Resumir la aportación textual de ideas, comentarios o respuestas a encuestas
Análisis cuantitativo: Exploración de correlaciones entre datos demográficos, etiquetas y respuestas a la encuesta
ℹ️ El acceso a esta función depende de tu plan.
Interfaz de análisis de IA
La interfaz tiene cuatro columnas principales:
Gestión de etiquetas: Crea y gestiona etiquetas para agrupar entradas
Lista de aportaciones: Muestra todas las aportaciones a analizar
Usuario & Vista de filtros: Visualiza las respuestas anonimizadas de los usuarios, aplica filtros o profundiza en los comentarios
Resúmenes & Preguntas: Resume las entradas filtradas o pide ideas a la IA
¿Cómo utilizar el análisis de IA para la ideación/propuestas?
Ve al Gestor de Entradas del proyecto
Haz clic en el widget azul Abrir análisis de IA
Resume las aportaciones y los comentarios (desplázate hasta la sección de comentarios de la columna 3)
Utiliza filtros (por ejemplo, por datos demográficos) para limitar el enfoque antes de resumir
¿Cómo utilizar el análisis de IA para las encuestas?
Ir a la página de resultados de la encuesta
Desplázate hasta la pregunta que quieras analizar
Haz clic en Explorar para añadir las preguntas al análisis
Opcionalmente, añade preguntas de seguimiento para un análisis más profundo
¿Cómo filtrar y previsualizar entradas?
Filtra por marco temporal, nivel de compromiso o datos demográficos
Previsualizar cómo se distribuyen las respuestas entre los distintos grupos demográficos (sólo para los usuarios que completaron su perfil)
ℹ️ El filtro de nivel de compromiso sólo está disponible para proyectos de ideación/propuestas
¿Cómo utilizar resumir y hacer una pregunta?
Utiliza Resumir para crear un resumen de las entradas seleccionadas
Utiliza "Haz una pregunta" para indagar más
Comprueba las referencias en línea y valídalas con las entradas originales
Arrastra los resúmenes a los informes de la plataforma o del proyecto (los resúmenes aparecen en la pestaña "AI")
Métodos de etiquetado en el análisis de IA
El etiquetado ayuda a agrupar e interpretar las aportaciones de los usuarios. La herramienta es compatible:
Etiquetado totalmente automatizado: La IA asigna etiquetas comunes.
Por etiqueta: Crea tus propias etiquetas.
Con el ejemplo: Proporcionar ejemplos manuales para enseñar el etiquetado AI.
Etiquetado de sentimiento: Marca la entrada como positiva o negativa.
Detección de la lengua: Identifica la lengua de entrada.
Etiquetado manual: Para un control total, puedes etiquetar manualmente cada entrada.
¿Qué son los auto insights?
Auto-Insights conecta etiquetas, datos demográficos y preguntas de encuestas para descubrir patrones.
Muestra correlaciones clave (por ejemplo, qué grupo de edad se relaciona con qué etiqueta)
Incluye una vista de mapa de calor, con casillas marcadas si una correlación es estadísticamente significativa
Se puede cambiar de unidad de análisis:
Entradas (contribuciones)
Me gusta
No me gusta
Participantes
Diferencia:
En la ideación, Auto-Insights conecta los datos demográficos con las etiquetas
En las encuestas, Auto-Insights vincula los datos demográficos, las etiquetas y las preguntas de la encuesta
Puedes entrar en las autocomprensiones pulsando explorar debajo de la información demográfica de la interfaz de la herramienta de IA.
¿Por qué se recomienda la supervisión humana?
Las herramientas Resumir y Formular una pregunta generan ideas rápidas, pero requieren supervisión humana.
Los resúmenes incluyen referencias clicables a las entradas originales para mayor transparencia
Sobrecargar la IA con demasiadas entradas puede reducir la precisión: los filtros & ayudan a las etiquetas
La falta de referencias en línea puede ocurrir por razones como:
Pertinencia contextual (no se necesitan referencias)
Equilibrar la legibilidad (evitando citas excesivas)
Perfeccionamiento del sistema (mejora constante)
⚠️ Los resúmenes no son precisos al 100%. Comprueba siempre las conclusiones clave con los datos originales.
Clase magistral sobre IA
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