作为非结构化的文本，开放式问题允许受访者自由表达任何想法，因此被广泛运用于问卷调查中。但数十年来，大批量编码和分析开放题回答并转化为结构化数据一直是让市场研究者头疼的问题。

极速洞察推出AI Coding可将研究员从成百上千条各式各样的开放题答案中解放出来，极大节省研究人员的时间和精力，提升开放题分析的效率。

何为AI Coding？

传统的开放题分析通常局限于对自然文本进行分词、词频统计等简单的关键词分析，而无法真正理解数据的语义。但得益于大型语言模型的加持，AI Coding具备智能语义理解功能，能够更深入地挖掘数据背后的含义，可以在开放题的数据集里智能洞见关键思想、主题和模式。该解决方案自动化了编码过程，同时确保编码是上下文特定的、详尽的、互斥的，并且与研究目标一致。

AI打码前，既可以使用AI生成的码表，也可以引用/导入已有码表。AI打码后，研究人员还可以对打码结果进行人工检查和调整。

有何优点？

提升分析效率：AI Coding能够大幅缩减开放题数据处理时间，让研究人员更专注于数据洞察。

减少人工误差：人工标记开放题数据容易出现主观性和误差，这可能影响到最终的分析结果。AI Coding 基于先进的自然语言处理技术，能够理解数据的语义，从而减少标记错误的可能性，确保您得到更准确、更可靠的分析结果。

定制化模型：经过极速洞察自身市场调研行业数据集的调整训练后，我们的AI Coding功能表现更为准确。相比直接使用通用的LLM模型，这一定制化的训练使得AI Coding能够更精确地识别行业特定的术语、上下文和潜在含义，甚至理解行业背景，从而能够更准确地解读和编码开放题回答，避免了一般AI模型可能存在的泛化问题，在市场研究数据处理方面具有更高的准确性和可信度。

除了问卷中的开放题，在市场调研中还有很多场景需要对开放性文本数据进行语义理解和编码。因此，在未来，我们将把AI Coding应用到其他已有产品或调研场景中去，如实时访谈、社媒聆听、顾客反馈等，为您的决策提供更智能、更高效的数据支持。