ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਸਰਵੇਖਣ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ

ਲਾਭ:

• ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਅਤੇ ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਪਾਠਾਂ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਨਮੂਨਾ ਪੱਖਪਾਤ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਭਾਵਨਾ ਟੈਗ ਗਲਤੀ, ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਰਗੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਮਰੀਜ਼ ਸਿਰਫ਼ ਠੀਕ ਹੋਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ; ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਅਨੁਭਵ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਯਾਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਤੱਕ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਉਹ ਆਪਣੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਸਨ। ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਸਾਖ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ, ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਅਦਾਇਗੀ। ਪਰ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਦੋ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ: ਸਿਤਾਰਿਆਂ/ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਸਰਵੇਖਣ ਅਤੇ ਫ੍ਰੀ-ਫਾਰਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ। ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਸੈਂਕੜੇ ਮੁਫ਼ਤ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ: ਇਹ ਸੈਂਕੜੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਟੋਨ ਕੱਢਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗਲਤ ਪੜ੍ਹਣ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਣਾ ਹੈ। ਸੀਮਾ: AI ਪਾਠ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਥੀਮ ਨੂੰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਭਾਵਨਾ ਲੇਬਲ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਮੂਨਾ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਮੈਨੇਜਰ ਦਾ ਹੈ।

ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ

ਕੁਝ ਸ਼ਬਦ: ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਲਿਖਤੀ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਿਰਪੱਖ ਟੋਨ ਦਾ ਸਵੈਚਲਿਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਹੈ। ਥੀਮ/ਵਿਸ਼ਾ ਕੱਢਣਾ ਆਮ ਵਿਸ਼ਿਆਂ (ਸਫਾਈ, ਉਡੀਕ, ਸੰਚਾਰ, ਕੀਮਤ) ਵਿੱਚ ਕਈ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੈ। NPS (ਨੈੱਟ ਪ੍ਰਮੋਟਰ ਸਕੋਰ) "ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨੂੰ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰੋਗੇ?" ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇੱਕ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਸੂਚਕ ਹੈ। ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸੋਚਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ: ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮਾਪ (ਰੇਟਿੰਗ, NPS) ਤੁਹਾਨੂੰ "ਕਿੰਨੇ" ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਗੁਣਾਤਮਕ ਮਾਪ (ਮੁਫ਼ਤ ਟਿੱਪਣੀਆਂ) "ਕਿਉਂ" ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਅਧੂਰੇ ਵੱਖਰੇ ਵੱਖਰੇ ਹੋਣਗੇ; ਜਦੋਂ ਇਕੱਠੇ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਾਹਨਾਂ ਦਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਰ ਖਤਰਨਾਕ ਪੱਖ ਹੈ। ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਠੋਕਰ ਮਾਰਦਾ ਹੈ। "ਮਹਾਨ, ਮੈਂ 3 ਘੰਟੇ ਦੁਬਾਰਾ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕੀਤਾ" ਵਾਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸ਼ਬਦ ਲਈ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਜਾਵੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ "ਮਹਾਨ" ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਹੈ. "ਇਹ ਬੁਰਾ ਨਹੀਂ ਸੀ" ਵਿੱਚ ਨਕਾਰਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਤੁਰਕੀ ਵਿੱਚ ਪਿਛੇਤਰ ਅਤੇ ਮੁਹਾਵਰੇ ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਦੂਜਾ ਖ਼ਤਰਾ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਹੈ: ਸਰਵੇਖਣ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਭਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਗੁੱਸੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਮੱਧ ਵਿਚ ਚੁੱਪ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਅਦਿੱਖ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਖਿੱਚੀ ਗਈ ਤਸਵੀਰ "ਲੇਖਕਾਂ" ਦੀ ਰਾਏ ਹੈ, "ਸਾਰੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ" ਦੀ ਨਹੀਂ।

ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਕੀਮਤ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਟਾਰ ਰੇਟਿੰਗ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ 3.8" ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੀ ਕਿ ਕੀ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ; ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। AI ਦਾ ਕੰਮ ਇਸ ਕੱਚੇ ਬਿਰਤਾਂਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਸੁਰਖੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ 600 ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ "30 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਰੂਟਿੰਗ ਉਲਝਣ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਦੇ ਹਨ" ਵਾਕ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਫਿਰ ਵੀ ਇਸ ਕਟੌਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੁਕਸਾਨ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ: "2 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੇ ਛੋਟੇ ਥੀਮ" ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ, ਇਕਵਚਨ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੇਤਾਵਨੀ ਗੁਆਚ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ ਗੰਭੀਰ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ; ਨੰਬਰ ਵੱਡੀ ਤਸਵੀਰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਟਿੱਪਣੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਅਪਵਾਦ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਫੀਡਬੈਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

1. ਅਗਿਆਤ. ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਓ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ਡਾਕਟਰ ਦਾ ਨਾਮ, ਕਮਰਾ ਨੰਬਰ।
2. ਇਸ ਨੂੰ ਥੀਮ ਦੁਆਰਾ ਵੰਡੋ। AI ਨੂੰ ਆਮ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ; ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।
3. ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਟੋਨ ਕੱਢੋ ਪਰ ਇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ. ਹਰੇਕ ਥੀਮ ਲਈ ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ; ਫਿਰ ਨਮੂਨਾ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਖੁਦ ਪੜ੍ਹੋ।
4. ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਸੂਝ. ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਅਤੇ ਬਲਦੀ ਥੀਮ ਚੁਣੋ; ਇੱਕ ਠੋਸ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
5. ਨਮੂਨਾ ਕੰਟਰੋਲ. ਇਸ ਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਲਿਖਿਆ, ਕਿਸ ਨੇ ਲਿਖਿਆ, ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਹੈ? ਇਸ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕਰੋ।
6. ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਫੈਸਲਾ. ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਹੈ; AI ਸਿਰਫ਼ ਸੂਝ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ "78 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ" ਵਰਗੀ ਸੰਖਿਆ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਥੀਮ ਲਈ ਕੁਝ ਕੱਚੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦ ਪੜ੍ਹਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਟੈਗ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਥੀਮ। ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਨੇ ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ 640 ਮੁਫ਼ਤ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ; ਕੋਈ ਵੀ ਇਹ ਸਭ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਮਰੀਜ਼ ਅਧਿਕਾਰ ਯੂਨਿਟ ਨੇ YZ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਥੀਮ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਥੀਮ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ "ਉਡੀਕ ਦਾ ਸਮਾਂ" ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ "ਰੂਟਿੰਗ ਉਲਝਣ" (ਮਰੀਜ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਸਨ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਮੰਜ਼ਿਲ 'ਤੇ ਜਾਣਾ ਹੈ)। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸੰਕੇਤ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਮਚਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਥੀਮ ਦੋ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਗਿਆ ਹੈ। AI ਨੇ ਲੁਕਵੀਂ ਥੀਮ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਇਆ; ਹੱਲ ਟੀਮ ਦਾ ਸੀ।

ਕੇਸ 2 - ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਜਾਲ। ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਏਆਈ ਦੇ "82 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ" ਸੰਖੇਪ ਤੋਂ ਖੁਸ਼ ਸੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਕਿ "ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਉੱਚੀ ਹੈ." ਕੁਆਲਿਟੀ ਅਫਸਰ ਨੇ ਨਮੂਨਾ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਪੜ੍ਹੀਆਂ: ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਵਾਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਅਦਭੁਤ, ਮੈਨੂੰ ਮੁਲਾਕਾਤ ਦੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ 2 ਘੰਟੇ ਬਾਅਦ ਮਿਲਿਆ" ਨੂੰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਅਸਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ ਘੱਟ ਸੀ। ਹੈਂਡਲਰ ਨੇ ਕਈ ਦਰਜਨ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਥ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਏਆਈ ਟੈਗ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ।

ਕੇਸ 3 — ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਪੱਖਪਾਤ। ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਰੋਗੀ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ 45 ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਔਨਲਾਈਨ ਸਰਵੇਖਣ ਲਈ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬਹੁਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਨ। ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਰ ਘਬਰਾ ਗਿਆ ਕਿ "ਪੌਲੀਕਲੀਨਿਕ ਦੀਵਾਲੀਆ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।" ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੇ ਯਾਦ ਦਿਵਾਇਆ ਕਿ ਇਹ 45 ਲੋਕ ਉਸ ਮਹੀਨੇ ਦੇ 3,200 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਟੁਕੜਾ ਸਨ, ਅਤੇ ਗੁੱਸੇ ਵਿੱਚ ਆਏ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਸਰਵੇਖਣ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦਿੱਤੀ। ਘਬਰਾਹਟ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਐਗਜ਼ਿਟ ਪੋਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਅਸਲ ਤਸਵੀਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਤੁਲਿਤ ਸੀ.

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਥੀਮ ਕੱਢਣਾ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਮਰੀਜ਼ ਅਨੁਭਵ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਲਈ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਹਨ (ਕੋਈ ਨਾਮ/ਚਿਕਿਤਸਕ ਦਾ ਨਾਮ ਨਹੀਂ)। ਕੰਮ: ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ 6-8 ਆਮ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ (ਜਿਵੇਂ ਉਡੀਕ, ਸੰਚਾਰ, ਸਫਾਈ, ਰੈਫਰਲ, ਫੀਸ)। ਹਰੇਕ ਥੀਮ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿੰਨੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਸਨ ਅਤੇ 2 ਨਮੂਨਾ ਹਵਾਲੇ ਦਿਓ। ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨਾ ਕਰੋ; ਜੋ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ ਬਸ ਵਰਤੋ।

2) ਭਾਵਨਾ + ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਚੇਤਾਵਨੀ:

ਹਰੇਕ ਥੀਮ ਲਈ ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਿਰਪੱਖ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਓ। ਪਰ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰੋ ਕਿ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਟੈਗ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 5 ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਹੱਥੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ" ਵਜੋਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ। ਸਹੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ; ਲਗਭਗ ਦਿਓ.

3) ਕਿਰਿਆ-ਮੁਖੀ ਸਮਝ:

ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਥੀਮ ਚੁਣੋ। ਇਸ ਥੀਮ ਲਈ: ਸੰਭਾਵੀ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ, 3 ਸੁਧਾਰ ਜੋ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵ/ਲਾਗਤ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸੁਝਾਅ ਹੈ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਮੈਨੇਜਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

4) ਨਮੂਨਾ ਕੰਟਰੋਲ ਨੋਟ:

ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ, ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਗਿਣਤੀ [N] ਉਸ ਮਿਆਦ [M] ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ। ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਬਾਰੇ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨੋਟ ਲਿਖੋ: ਜੇਕਰ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੀ ਦਰ ਘੱਟ ਹੈ ਜਾਂ ਗੁੱਸੇ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ 4 ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਚੰਗੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਮਾੜੀਆਂ, ਕਿੰਨੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹਨ.

ਕੋਈ ਥੀਮ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਤਸਦੀਕ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਨਮੂਨਾ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਹੇਠਾਂ [ਐਨ] ਅਗਿਆਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਹਨ, ਉਸ ਸਮੇਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ [ਐਮ]. ਥੀਮ ਦੁਆਰਾ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰੋ, ਹਰੇਕ ਥੀਮ ਲਈ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਟੋਨ ਦਿਓ ਪਰ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ ਜੇਕਰ ਉਹ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਰਨਿੰਗ ਥੀਮ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਝਾਅ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਕਦਮ

AI ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ

ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਟਰੋਲ

ਥੀਮ ਵੱਖ ਕਰਨਾ

ਸੈਂਕੜੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਾ ਸਮੂਹ

ਕੀ ਸਿਰਲੇਖ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹਨ?

ਭਾਵਨਾ ਟੈਗ

ਤੇਜ਼ ਟੋਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਿਯੰਤਰਣ

ਸੂਝ

ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਖਰੜਾ

ਲਾਗੂਯੋਗਤਾ, ਲਾਗਤ

ਸਧਾਰਣਕਰਨ

ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਕੀ ਨਮੂਨਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਹੈ?

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਭਾਵਨਾ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਹੈ. ਵਿਅੰਗ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹਨ; ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪੜ੍ਹੋ।
• ਛੋਟੇ/ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਸਧਾਰਣਕਰਨ। 45 ਗੁੱਸੇ ਵਾਲੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਸਾਰੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ।
• ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰ/ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਹਟਾਓ.
• ਸਿਰਫ ਨਕਾਰਾਤਮਕ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨਾ. ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਥੀਮ ਇਹ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰੋਗੇ।
• ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਗਲਤ ਸਮਝ. ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, 15-20 ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਕੱਚੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਖੁਦ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ AI ਦੇ ਟੈਗ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਇਹ 10-ਮਿੰਟ ਦੀ "ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ" ਆਦਤ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਲਾਂ ਨੂੰ ਫੜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਸੰਖੇਪ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਡੇਟਾ ਸਕੋਰ ਅਤੇ ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਸੈਂਕੜੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ। ਪਰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਭਾਵਨਾ ਲੇਬਲ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪੱਖ ਤੋਂ ਗਲਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸਰਵੇਖਣ ਨਮੂਨਾ ਅਕਸਰ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕੱਚੀ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨਾਲ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਆਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸੂਝ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਅਗਿਆਤ ਟਿੱਪਣੀ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ (20-30 ਟਿੱਪਣੀਆਂ, ਅਸਲੀ ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ)। AI ਨੂੰ “ਥੀਮ ਅਨੁਮਾਨ” ਅਤੇ “ਭਾਵਨਾ + ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਚੇਤਾਵਨੀ” ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਨਾਲ ਥੀਮ ਅਤੇ ਟੋਨ ਲਈ ਪੁੱਛੋ। ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 10 ਕੱਚੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ AI ਦੇ ਟੈਗ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ; 5 ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਾਰਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿੰਨੇ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੁਕਸ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਲਿਖੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਗੁਮਨਾਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ (ਕੋਈ ਮਰੀਜ਼/ਡਾਕਟਰ ਦਾ ਨਾਮ ਨਹੀਂ)?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਕੱਚੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨਾਲ ਭਾਵਨਾ ਟੈਗ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਹੈ?
• ਕੀ ਮੈਂ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਥੀਮਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਮੈਨੇਜਰ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਹੈ?