ਲਾਭ:
- ਥੀਮਾਂ, ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਅਤੇ ਮੂਡ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਓਪਨ-ਐਂਡ ਸਰਵੇਖਣ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ eNPS ਅਤੇ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤ-ਮੁਕਤ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਵਾਇਆ ਅਤੇ 400 ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਸੈਂਕੜੇ ਮੁਫ਼ਤ ਟੈਕਸਟ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਥੀਮ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਦਿਨ ਲੱਗ ਜਾਣਗੇ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੋਵੇਗਾ: ਇੱਕ ਥੱਕੇ ਹੋਏ ਪਾਠਕ ਦੀਆਂ ਨਜ਼ਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਕੁਝ ਥੀਮ ਬਾਹਰ ਖੜੇ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਕੁਝ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਣਗੇ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਸੈਂਕੜੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਡੁੱਲ੍ਹੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਥੀਮਾਂ, ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਅਤੇ ਮੂਡ ਵਿੱਚ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰੇਗਾ। ਪਰ ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ HR ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ, ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਾਅਦਾ ਕਦੇ ਵੀ ਤੋੜਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਾਂਗੇ ਕਿ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਸ਼ਰਤਾਂ: eNPS (ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੈੱਟ ਪ੍ਰਮੋਟਰ ਸਕੋਰ) ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ; ਇਹ "ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ" ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਨੂੰ "ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ" ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ ਘਟਾ ਕੇ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਭਾਗੀਦਾਰੀ/ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੇ ਉਸਦੀ ਨੌਕਰੀ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਬੰਧਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਿਰਪੱਖ ਟੋਨ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਥੀਮੈਟਿਕ ਕੋਡਿੰਗ ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਆਮ ਵਿਸ਼ਿਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਕਰੀਅਰ) ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ।
ਥੀਮਿੰਗ ਓਪਨ-ਐਂਡਡ ਜਵਾਬ
AI ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਿੰਦੂ: ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਅਤੇ ਇਕੱਠਾ ਰੱਖਣਾ। ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ:
- ਡਾਟਾ ਗੁਮਨਾਮ ਬਣਾਓ। ਨਾਮ, ਇਕਾਈ, ਵਰਣਨਯੋਗ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾਓ ਜਾਂ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਓ।
- ਥੀਮ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ। ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਥੀਮ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ. ਕੀ ਹਰੇਕ ਥੀਮ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ?
- ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਲਈ ਪੁੱਛੋ - ਪਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ। ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਹਵਾਲੇ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ।
- ਇਸਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ. ਹਰੇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਥੀਮ ਲਈ 1-2 ਠੋਸ ਸੁਝਾਅ।
- ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ. ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਟਿੱਪਣੀ ਤੁਹਾਡੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਨੁਭਵ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ। ਕੰਮ: ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਅਗਿਆਤ ਸਰਵੇਖਣ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ। 1) ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ, ਕਰੀਅਰ, ਤਨਖਾਹ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਸਾਧਨ)। ਦੱਸੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਥੀਮ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿੰਨੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਹਨ। 2) ਹਰੇਕ ਥੀਮ ਦੇ ਆਮ ਮੂਡ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਿਰਪੱਖ) ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ। 3) 3 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਦੱਸੇ ਗਏ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ 3 ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ। ਨਿਯਮ: ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੇਰਵੇ (ਨਾਮ, ਇਕਾਈ, ਖਾਸ ਘਟਨਾ) ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ ਆਮ ਕਰੋ। ਇਕੱਲੇ ਕਿਸੇ ਦੁਰਲੱਭ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟਿੱਪਣੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਨਾ ਦਿਓ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ; ਇਹ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਵਰਕਲੋਡ ਥੀਮ 78 ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਇਆ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ; ਸ਼ਾਮ ਦੀ ਸ਼ਿਫਟ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹੈ" - ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।
ਸੁਝਾਅ: ਸਰਵੇਖਣ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਨੈਤਿਕ ਜੋਖਮ ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਟਿੱਪਣੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਅਕਾਉਂਟਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕਮਾਤਰ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸਦਾ ਬੱਚਾ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ ਸੀ" ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੁਰਲੱਭ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ
ਇਕੱਲਾ ਕੱਚਾ ਸੰਖਿਆ ਅਰਥਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਕੀ "eNPS 12" ਚੰਗਾ ਜਾਂ ਮਾੜਾ ਹੈ? AI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਰਵੇਖਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ 1-ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ:- eNPS: 12 (ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ 25) - ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ: 5 ਵਿੱਚੋਂ 3.6- ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਕੋਰਿੰਗ ਖੇਤਰ: "ਕੈਰੀਅਰ ਵਿਕਾਸ" (3.1)- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਕੋਰਿੰਗ ਖੇਤਰ: "ਟੀਮ ਸਬੰਧ" (4.4) ਕਿਹੜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਹੈ: 1 ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ। ਚਿੰਤਾਜਨਕ2) eNPS ਦੇ ਗਿਰਾਵਟ ਲਈ ਸੰਭਾਵਿਤ ਪਰਿਕਲਪਨਾ (ਸਹੀ ਕਾਰਨ ਘੜਨ, ਪਰਿਕਲਪਨਾ) 3) 3 ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਠੋਸ ਕਾਰਵਾਈ ਪ੍ਰਸਤਾਵ
"ਕੈਰੀਅਰ ਵਿਕਾਸ" ਥੀਮ 'ਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਉਪ-ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਕਮੀ, ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਕਮੀ)। ਹਰੇਕ ਉਪ-ਥੀਮ ਲਈ, ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਐਕਸ਼ਨ ਵਿਚਾਰ ਲਿਖੋ। ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਬੇਨਕਾਬ ਨਾ ਕਰੋ; ਕੋਟਸ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਰੱਖੋ।
ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 — ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਮਿੰਟਾਂ ਤੱਕ। 600 ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ, ਦੋ ਐਚਆਰ ਮਾਹਰ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਲਾਨਾ ਸਰਵੇਖਣ 'ਤੇ 1,400 ਮੁਫਤ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਥ-ਕੋਡ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ, ਥੀਮਿੰਗ ਨੂੰ ਕੁਝ ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਟੀਮ ਨੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਦਿੱਤਾ। ਕੋਡਿੰਗ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵੀ ਵਧੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਮਾਪਦੰਡ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ।
ਕੇਸ 2 - ਗੁਪਤ ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ। ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਣ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ, ਸਮੁੱਚੇ ਸਕੋਰ ਚੰਗੇ ਸਨ, ਪਰ AI ਨੇ 46 ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ "ਸ਼ਿਫਟ ਸ਼ਡਿਊਲ" ਥੀਮ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ; ਇਹ ਹੱਥ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਸੀ। ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੇ ਸ਼ਿਫਟ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ; ਅਗਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ, ਸਬੰਧਤ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਅੱਧੀਆਂ ਰਹਿ ਗਈਆਂ।
ਕੇਸ 3 - ਇੱਕ ਗੁਮਨਾਮ ਸੰਕਟ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ। ਪਹਿਲੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ; ਪ੍ਰਿੰਟਆਊਟ ਵਿੱਚ "ਯੂਨਿਟ X ਵਿੱਚ ਇਕੱਲੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਬਾਰੇ" ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹਵਾਲਾ ਸੀ। ਮਾਹਰ ਨੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ: ਇਕਾਈ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, "5 ਤੋਂ ਘੱਟ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਪ-ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ" ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਭਰੋਸਾ ਕਾਇਮ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: ਇਹਨਾਂ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਦੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ।
ਨਤੀਜਾ: ਸਤਹੀ, ਅਨੇਕ, ਗੁਮਨਾਮ ਦੀ ਕੋਈ ਗਰੰਟੀ ਦੇ ਨਾਲ; ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: [ਗੁਮਨਾਮ ਡੇਟਾ + ਥੀਮ ਅਤੇ ਗਿਣਤੀ + ਮੂਡ + ਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਹਵਾਲਾ + "ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ, ਦੁਰਲੱਭ ਟਿੱਪਣੀ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਨਾ ਕਰੋ" + ਕਾਰਵਾਈ ਸੁਝਾਅ]
ਨਤੀਜਾ: ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜੋ ਸੰਖਿਆਤਮਕ, ਥੀਮਡ, ਕਿਰਿਆ-ਮੁਖੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਅਗਿਆਤਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨਿਯਮ
ਜੋਖਮ
ਸਾਵਧਾਨੀ
ਛੋਟੇ ਸਮੂਹ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ
5 ਤੋਂ ਘੱਟ ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਉਪ-ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਵੱਖਰੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ
ਵਰਣਨਯੋਗ ਵੇਰਵੇ
ਨਾਮ/ਯੂਨਿਟ/ਇਵੈਂਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ
ਦੁਰਲੱਭ ਟਿੱਪਣੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ
ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ, ਬਹੁਮਤ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਪੱਖਪਾਤੀ ਟਿੱਪਣੀ
ਇੱਕ ਸਮੂਹ (ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਆਦਿ) ਦੇ AI ਦੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਨਕਾਰਨ ਦਾ ਸਵਾਲ
ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ ਲਈ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨਾ
ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ/ਸੰਸਥਾਗਤ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਸਰਵੇਖਣ ਡੇਟਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ; ਕੱਚੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਡੇਟਾ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਆਮ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ KVKK ਜੋਖਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ (ਅਸੀਂ ਅਗਲੀ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਲਵਾਂਗੇ)। AI ਦਾ ਥੀਮ ਅਨੁਮਾਨ ਵੀ ਗਲਤ ਹੈ; ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। AI ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਦਾ ਹੈ; ਮਨੁੱਖ ਅਰਥ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ। ਯੂਨਿਟ/ਨਾਮ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵੇਰਵੇ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣਾ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਛੋਟੇ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ. ਇੱਕ 3-ਵਿਅਕਤੀ ਯੂਨਿਟ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਲਗਭਗ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਹੈ.
- ਕੱਚੇ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਅੰਨ੍ਹਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। AI ਦਾ ਥੀਮੈਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਗਲਤ ਹੈ; ਨਮੂਨਾ ਲੈ ਕੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
- ਦੁਰਲੱਭ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ. ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.
- ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜੋੜ ਰਿਹਾ। ਜੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਠੋਸ ਕਦਮ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ੈਲਫ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ.
- ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਪੱਖਪਾਤ। ਸਵਾਲ ਜੇਕਰ AI ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਨਕਾਰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- AI ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਲਈ ਥੀਮਾਂ, ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਅਤੇ ਮੂਡ ਦੁਆਰਾ ਸੈਂਕੜੇ ਓਪਨ-ਐਂਡ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਗੁਮਨਾਮੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ: ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਛੋਟੇ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਦੁਰਲੱਭ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਨਾ ਕਰੋ।
- ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ eNPS ਅਤੇ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਵਰਗੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਰੱਖੋ; ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਤ ਕਾਰਨ ਨਾ ਬਣਾਓ, ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਪੁੱਛੋ।
- ਹਰੇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਥੀਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਠੋਸ ਕਾਰਵਾਈ ਨਾਲ ਜੋੜੋ; ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਜੇਕਰ ਇਹ ਕਦਮ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ.
- ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ ਨਾਲ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰੋ; AI ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
30-40 ਸਰਵੇਖਣ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਅਸਲ ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ (ਜਾਣ ਬੁੱਝ ਕੇ "ਦੱਸਣ" ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਜਾਂ ਦੋ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ)। ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਥੀਮ ਲਈ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਥੀਮੈਟਿਕਸ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਗਿਣਤੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ; ਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਹਵਾਲੇ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਕੀ ਕੋਈ ਹਵਾਲੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ? ਕੀ 5 ਤੋਂ ਘੱਟ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਾਲਾ ਉਪ-ਸਮੂਹ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ? ਅੰਤ ਵਿੱਚ, 3 ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਥੀਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਕਾਰਵਾਈ ਲਿਖੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- ਕੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਨਾਮ/ਯੂਨਿਟ/ਵੇਰਵੇ) ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
- [ ] ਕੀ ਥੀਮ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ (ਕਿੰਨੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ)?
- ਕੀ ਹਰੇਕ ਥੀਮ ਲਈ ਮੂਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
- ਕੀ 5 ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਵਾਬਾਂ ਵਾਲੇ ਉਪ-ਸਮੂਹ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ?
- [ ] ਕੀ ਹਵਾਲੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ?
- ਕੀ AI ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਸਵਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
- ਕੀ ਹਰੇਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਥੀਮ ਇੱਕ ਠੋਸ ਕਾਰਵਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ?