Como agrupar observações de entrevistas por afinidade.
Agrupar por afinidade deve preservar as observações originais e permitir discordâncias. Não una causas diferentes só porque as pessoas usaram a mesma palavra.
Adapte o fluxo à sua tarefa.
Mantenha observações e referências aos participantes ao agrupar trechos por significado. Separe palavras semelhantes que descrevam experiências distintas. Dê nomes aos temas depois de examinar as evidências e preserve casos atípicos ou contraditórios, em vez de forçar cada item a entrar em um grupo.
- O que você fornece
- Observações anonimizadas.
- O que você recebe
- Grupos ligados a evidências com trechos representativos.
Veja a entrada e o resultado.
Entrada e saída ilustrativas · exemplo didático, não uma execução real do WebAct
Exemplo campo
Two users say slow: one means loading time, another means approval delays.
Exemplo completo
Keep performance and approval-process observations separate, with the original excerpts attached.
Carregue esta entrada no prompt e copie para o WebAct para testar a tarefa. Seu resultado pode ser diferente da ilustração.
Decisões e solução de problemas.
Dois comentários que usam 'lento' devem automaticamente pertencer ao mesmo tema?
Não. Um pode falar do carregamento de uma página; o outro, de atraso organizacional. Agrupe pela experiência descrita.
Por que um tema parece convincente, mas não tem trechos que o sustentem?
Seu nome pode ser uma interpretação introduzida durante o agrupamento. Reconecte-o às evidências ou marque-o como hipótese.
Teste com sua própria fonte.
Substitua o exemplo pelo seu material no prompt. Mantenha os requisitos necessários e copie a tarefa para o WebAct.
Personalizar e copiar a tarefa ↑