Voor veel onderzoeksinstellingen, zoals universiteiten en hogescholen, is transcriptie een belangrijk hulpmiddel bij het analyseren van onderzoeksgegevens. Manuele transcriptie kan bijvoorbeeld worden gebruikt om interviews, groepsdiscussies, lezingen en andere gesproken gegevens te transcriberen. In dit blogbericht zullen we uitleggen hoe manuele transcriptie kan helpen bij het analyseren van onderzoeksgegevens en welke voordelen het kan bieden ten opzichte van andere methoden.
Onderzoeksinstellingen gebruiken hun audiotranscriptie data voor onderzoeksdoelstellingen
Over welke onderzoeksinstellingen praten we?
Voor wie is dit artikel geschreven? We geven een lijst aan van instellingen die onderzoek verrichten en mogelijks nood hebben aan het uitwerken van audio naar tekst.
- Universiteiten: deze instellingen bieden meestal zowel undergraduate als graduate programma’s aan, en hebben als doel onderwijs te combineren met onderzoek.
- Hogescholen: hogescholen bieden over het algemeen undergraduate programma’s aan en hebben een meer praktische benadering van onderwijs.
- Onderzoekscentra: deze instellingen zijn vaak gericht op het uitvoeren van onderzoek op een specifiek gebied, zoals gezondheidszorg, engineering, of milieuwetenschappen.
- Laboratoria: deze instellingen zijn gericht op het uitvoeren van wetenschappelijk onderzoek en experimenten, en kunnen zich richten op een breed scala aan disciplines.
- Think tanks: deze instellingen zijn gericht op het genereren van beleidsadviezen en oplossingen voor maatschappelijke problemen, en kunnen zich richten op een breed scala aan onderwerpen.
- Onderzoeksinstituten: deze instellingen zijn gericht op het uitvoeren van wetenschappelijk onderzoek op een breed scala aan gebieden, en kunnen zowel publiek als privaat zijn.
- Centra voor toegepast onderzoek: deze instellingen zijn gericht op het uitvoeren van onderzoek dat gericht is op het oplossen van praktische problemen, en kunnen zich richten op een breed scala aan disciplines.
- Nationale onderzoeksorganisaties: deze instellingen zijn opgericht en gefinancierd door de overheid, en zijn gericht op het uitvoeren van onderzoek op nationaal niveau.
De voordelen van manuele audiotranscriptie
Een van de belangrijkste voordelen van manuele transcriptie is dat het onderzoekers kan helpen bij het begrijpen van de nuances van de gesproken taal. Menselijke spraak kan variëren in toon, volume, intonatie en andere kenmerken die moeilijk te begrijpen zijn voor automatische spraakherkenningstechnologieën. Een menselijke transcribent kan deze nuances echter begrijpen en weergeven in de transcriptie, waardoor onderzoekers een beter begrip krijgen van de context en de betekenis van de gesproken gegevens.
Een ander voordeel van manuele transcriptie is dat het onderzoekers in staat stelt om de gegevens te organiseren en te categoriseren op een manier die relevant is voor hun onderzoeksvragen. Een menselijke transcribent kan bijvoorbeeld bepaalde woorden of zinnen markeren die relevant zijn voor het onderzoeksthema of bepaalde patronen in de gegevens identificeren die anders over het hoofd zouden worden gezien. Dit kan leiden tot nieuwe inzichten en een beter begrip van de onderzoeksvragen.
Manuele transcriptie kan ook nuttig zijn bij het analyseren van gegevens uit meerdere talen. Automatische spraakherkenningstechnologieën zijn vaak beperkt tot het transcriberen van gegevens in één taal, terwijl menselijke transcribenten kunnen helpen bij het vertalen en transcriberen van gegevens in meerdere talen. Dit kan bijvoorbeeld nuttig zijn bij onderzoek naar taalverwerving of meertalige communicatie.
Het nadeel van manuele transcriptie is dat het tijdrovend kan zijn en afhankelijk is van de vaardigheden en ervaring van de transcribent. Het kan ook kostbaar zijn, vooral als het gaat om het transcriberen van grote hoeveelheden gegevens. Om deze problemen te verminderen, kunnen onderzoekers zorgen voor kwalitatief en goed verstaanbare audio-opnames: Zie hier voor tips.
Ook het voordeel van manuele audiotranscriptie is dat transcribenten van uw opnames eveneens een samenvattend transcript kan schrijven. Tot op heden is dat onmogelijk voor de huidige automatische transcriptiesoftware om dit te verwezenlijken.
Verder is het op dit moment niet mogelijk dat geautomatiseerde uitwerkingssoftware of zelfs AI een onderscheidt kan maken tussen woordelijke en letterlijke transcriptie. Deze systemen typen alles uit wat uitgesproken wordt zoals alle stotteringen, herhalingen en gebroken zinnen. Hierdoor kunnen de data moeilijker geanalyseerd worden. Het is belangrijk om een opgezuiverd transcript te bekomen zonder al te veel ruis.
Wat men ook vaak vergeet, er kan niemand duidelijk zeggen wat er gebeurt met de audiofiles na de verwerking indien men werkt met automatische transcriptiediensten. Men zegt dat deze kunnen verwijderd worden na uitwerking of dat deze automatisch worden verwijderd maar in hoeverre klopt dat en in hoeverre blijven deze bestanden in back-up files staan? Werkt men met manuele transcribenten, dan krijgt men meer duidelijkheid van wat er met uw files gebeuren en de zekerheid dat uw files ook daadwerkelijk verwijderd worden. Dus wegens privacyredenen kan het aan te raden zijn alsnog via een manuele transcribent te werken zodat privacy en GDPR gerespecteerd blijven.
Outspoken.be is een bedrijf dat professionele transcriptiediensten aanbiedt tegen concurrerende tarieven. Het bedrijf gebruikt een netwerk van ervaren en gekwalificeerde transcribenten die gespecialiseerd zijn in verschillende onderzoeksgebieden en talen. Outspoken.be biedt ook een online platform waarop onderzoekers hun gegevens kunnen uploaden, de voortgang van de transcriptie kunnen volgen en de voltooide transcripties kunnen downloaden. Outspoken heeft reeds een lange samenwerking met de KULeuven, VUB, UGent, Thomas More en anderen.
Conclusie
In conclusie, manuele transcriptie kan een waardevolle bijdrage leveren aan het analyseren van onderzoeksgegevens voor onderzoekers en academici. Het biedt een gedetailleerde en relevante weergave van de gesproken taal zonder dat er in de transcripten te veel ruis zit die de analyse kan bemoeilijken. Daarnaast biedt manuele transcriptie een persoonlijke aanpak van uw data en kan er naast de standaard uitwerking, nog andere persoonlijke diensten uitgevoerd worden die A.I. of automatische transcriptiesoftware nu nog niet kunnen aanbieden. Daarbij weten de klanten perfect wat er met hun uitwerkingen gebeuren en dat er hoge aandacht wordt besteed aan GDPR.
Comments are closed.