Comment regrouper des observations d'entretiens par affinité.
Le regroupement par affinité doit préserver les observations initiales et admettre les désaccords. Ne réunissez pas des causes distinctes au seul motif que les personnes emploient le même mot.
Adaptez le processus à votre tâche.
Gardez les observations et les références aux participants associées aux extraits regroupés par sens. Séparez les mots semblables décrivant des expériences différentes. Nommez les thèmes après examen des preuves et conservez les observations atypiques ou contradictoires plutôt que de forcer chaque élément dans un groupe.
- Ce que vous fournissez
- Observations anonymisées.
- Ce que vous obtenez
- Groupes liés aux preuves avec extraits représentatifs.
Consultez les données et le résultat.
Entrée et sortie illustratives · exemple pédagogique, pas une exécution WebAct en direct
Exemple champ
Two users say slow: one means loading time, another means approval delays.
Exemple complet
Keep performance and approval-process observations separate, with the original excerpts attached.
Chargez ces données dans le prompt, puis copiez-le dans WebAct pour essayer la tâche. Votre résultat peut différer de l'illustration.
Décisions et dépannage.
Deux commentaires contenant « lent » doivent-ils automatiquement appartenir au même thème ?
Non. L'un peut concerner le chargement d'une page et l'autre un délai organisationnel. Regroupez selon l'expérience décrite.
Pourquoi un thème paraît-il convaincant sans être étayé par des extraits ?
Son intitulé peut être une interprétation ajoutée pendant le regroupement. Reliez-le de nouveau aux preuves ou signalez-le comme hypothèse.
Essayez avec votre propre source.
Remplacez l'exemple par vos données dans le prompt. Gardez les exigences nécessaires, puis copiez la tâche dans WebAct.
Personnaliser et copier la tâche ↑