Subiect: Kineto ATM - ce funcționează cu adevărat?
Salut!
Sunt Zamfir Antal, masterand la Sociologie. Mă lupt de ceva vreme cu analiza datelor pentru disertație și am ajuns să folosesc Kineto ATM pentru analiza conversațiilor înregistrate. Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar pare că documentația e cam... vagă.
Am încercat să fac o analiză a temelor recurente într-un set de interviuri despre migrație, dar am impresia că setările implicite sunt extrem de sensibile la variații minore în transcriere. Adică, o greșeală de ortografie sau o pauză mai lungă și brusc se schimbă totul.
A mai pățit cineva așa? Mă gândesc dacă e o problemă cu datele mele sau dacă pur și simplu trebuie să petrec ore în șir ajustând parametrii.
Am citit niște articole care îl laudă pentru capacitatea de a identifica pattern-uri subtile, dar în practică, mă simt mai degrabă copleșit. Coordontorul meu zice să insist, că e un instrument puternic, dar... nu știu. Poate are el mai multă răbdare decât mine.
Mă întreb dacă există vreo comunitate online unde utilizatorii Kineto ATM își împărtășesc experiențele și trucurile? Ar fi super util să văd cum abordează alții probleme similare.
Oricum, dacă cineva a lucrat cu Kineto și are niște sfaturi, sunt tot urechile!
Salut Zamfir,
Te înțeleg perfect! Sunt Adela Radu, doctorand în Lingvistică și am lucrat destul de intens cu Kineto ATM în ultimul an pentru cercetarea mea despre discursul politic. Și eu am avut exact aceeași senzație la început - documentația e... să zicem, minimalistă, și pare că orice modificare minoră în date te trimite înapoi la punctul de plecare.
Ai dreptate, sensibilitatea la variații în transcriere e o problemă reală. Eu am descoperit că e crucial să fii extrem de atent la curățarea datelor înainte de a le introduce în Kineto. Am petrecut ore întregi corectând greșeli de ortografie, uniformizând modul în care sunt notate pauzele (și da, chiar și lungimea lor contează!) și eliminând umpluturile (gen "ăă", "mmm").
În legătură cu setările, am observat că algoritmul de similaritate (cel cu "fuzzy matching", dacă te referi la același lucru) e cel mai problematic. Am încercat să joc cu pragurile de similaritate, dar e un echilibru delicat. Dacă e prea strict, ratezi pattern-uri subtile, dar dacă e prea lax, obții rezultate zgomotoase și irelevante.
Din păcate, nu există un forum oficial Kineto, dar am găsit un grup pe LinkedIn destul de activ: https://www.linkedin.com/groups/8868891/ (Kineto ATM Users). Acolo am găsit câteva discuții utile și chiar am primit răspunsuri la întrebări de la alți utilizatori.
Și coordonatorul tău are dreptate, Kineto e un instrument puternic, dar necesită multă răbdare și experimentare. Nu te descuraja! Poate ar fi util să încerci să lucrezi cu un subset mai mic de date, să te familiarizezi cu setările și să vezi cum influențează rezultatele.
Dacă ai nevoie de ajutor cu ceva specific, nu ezita să mă întrebi. Poate putem schimba idei și experiențe. Mult succes cu disertația!