תמלול ראיונות מחקר בלי לאבד את הנתונים

עיקרי הדברים

קבעו את רמת הפירוט הנדרשת לפני שאתם מתחילים לתמלל. אם הניתוח שלכם בוחן את מה שאנשים אמרו, תמלול נקי וקריא מספיק. אם הוא בוחן את איך הם אמרו את זה, אתם צריכים לשמר הפסקות, חפיפות ומגמגומים – ותמלול אוטומטי מסלק בדיוק את אלה. בדקו מה כתוב בטופס ההסכמה ובאישור האתי לגבי המקומות שאליהם מותר להעביר הקלטות, לפני שאתם מעלים משהו לאיזשהו שירות. בצעו את האנונימיזציה בתמלול ולא בהקלטה, שמרו כל מפתח שיוך בנפרד, והשתמשו בחותמות זמן כדי שהציטוטים יישארו ניתנים לאיתור.

אף אחד לא מספר לכם מה הסטנדרט, פשוט כי אין סטנדרט אחד. יש כמה, ומה שחל עליכם תלוי במה שאתם מתכננים לעשות עם התמלולים כשיהיו לכם. זו החלטה מתודולוגית, והיא צריכה להתקבל לפני ההחלטה על הכלים, לא אחריה.

אם הופכים את הסדר, המחיר הוא אמיתי. אתם מתמללים שישה ראיונות בצורה נקייה, מתחילים בניתוח, ומגלים שאתם צריכים לדעת איפה המשתתף התלבט – ועכשיו אתם חוזרים על שש הקלטות עם אוזניים אחרות. אז תשקיעו שעה בשאלה הזו קודם.

קבעו למה התמלול נועד לפני שאתם מתמללים מילה אחת

כמה פירוט תמלול צריך היא החלטה מתודולוגית, לא עניין של קפדנות או יסודיות. היא נובעת מהגישה האנליטית שלכם.

אם הניתוח שלכם מתייחס למה שנאמר, תמלול נקי הוא בסדר מוחלט. אתם רוצים את המילים, בדיוק, מיוחסות לדובר הנכון. מילות מילוי, פתיחות כושלות והפסקות קצרות אפשר לסדר בלי לפגוע בשום דבר, כי אף אחת מהן לא תופיע בקידוד שלכם. רוב העבודה התמטית והתוכנית ממוקמת כאן, ותמלול נקי מהיר יותר להפקה, לקריאה ולקידוד.

אם הניתוח שלכם מתייחס לאיך שנאמר הדבר, המצב מתהפך. הפסקות, חפיפות, מגמגומים, הרגע שבו שני אנשים מדברים זה על זה, שלוש השניות לפני שהתשובה מגיעה, התיקון באמצע המשפט – אלה הם הנתונים. תמלול שמסלק אותם הסיר בדיוק את מה שאתם חוקרים. זה נכון בייחוד לגבי תמלול אוטומטי, כי החלקה של אותם מרכיבים היא בדיוק מה שהוא עושה טוב. הוא מפיק פרוזה שוטפת וקריאה, ופרוזה שוטפת וקריאה היא עיבוד שמאבד מידע משיחה מגמגמת וחופפת.

יש פיתוי להימנע מהכרעה ולתמלל הכול לרמת הפירוט הגבוהה ביותר, בטענה שאפשר תמיד להתעלם ממה שלא צריך. בדרך כלל זה הצעד השגוי. תמלול מפורט הוא איטי, ועבודה איטית על עשרים ראיונות אוכלת חודשים שאין לכם. הוא גם מקשה על קריאת התמלולים, מה שמאט את הקידוד. אם אתם באמת לא יודעים עדיין אם האינטראקציה חשובה לניתוח שלכם, זו שיחה שכדאי לקיים עם המנחה שלכם עכשיו, לא בעיה שפותרים בכוח גס. מה שתחליטו, ההקלטות נשארות, וההקלטה היא הנתונים בפועל. התמלול הוא הצגה שלהם.

כתבו את הכללים שלכם לפני הראיון השני

אחרי שקבעתם את רמת הפירוט, קבעו את הכללים וכתבו אותם למסמך קצר שיישאר לצדכם בזמן העבודה. שינוי שלהם בהמשך אומר לחזור על כל ההקלטות שכבר עשיתם, וזו בדיוק המשימה שבולעת שבועיים בלי שמרגישים.

הדברים ששווה לקבוע מראש:

• אם מילות מילוי ופתיחות כושלות נשארות, מסודרות, או נשארות רק כשהן נראות משמעותיות – האפשרות הזו הכי צפויה לגרום לחוסר אחידות בין הראיונות.
• איך מסמנים הפסקות, ואם מבדילים בין הפסקות קצרות לארוכות.
• איך מציגים דיבור חופף, ומה קורה כשאי אפשר לדעת מי דיבר קודם.
• איך מסמנים קטעים שלא ברור מה נאמר בהם, ואם מציינים את הסיבה.
• איך מתייגים דוברים, ואיך התיוג הזה מתייחס לשיטת האנונימיזציה שלכם.
• איפה חותמות הזמן מופיעות: במרווח קבוע, בכל החלפת דובר, או רק לקטעים שאתם מתכננים לצטט.

לחותמות הזמן שווה להתעכב רגע בפני עצמן. הן מאפשרות לעקוב אחר ציטוט בתזה שלכם עד למקומו בהקלטה, וזה מה שהופך את הטענה לניתנת לבדיקה על ידי כל מי שיש לו גישה לנתונים שלכם, כולל בוחן. הוספתן בזמן אמת עולה כמעט בחינם. הוספתן בדיעבד, לתמלול שכבר גמור, אומר להאזין להקלטה כולה מחדש עם שעון עצר. בכל כלי שתשתמשו, הכניסו אותן בסבב הראשון.

הסכמה ואישור אתי קובעים לאן אפשר להעביר את הקול

טופס ההסכמה שלכם אינו נייר שנחתם לפני שהמחקר התחיל. הוא סט תנאים על מה שמותר לכם לעשות עכשיו עם ההקלטות, והוא בדרך כלל מכסה שלושה דברים: איך ההקלטה נשמרת, מי מורשה לשמוע אותה, ומתי היא נמחקת.

שליחת קול לשירות תמלול חיצוני היא חשיפה של המידע. מישהו או משהו מחוץ לפרויקט שלכם מקבל עכשיו עותק מהקול של משתתף. זה צריך להתאים למה שהמשתתף הסכים לו. לפעמים זה בבירור מתאים, כי הטופס צפה את זה מראש. לפעמים זה בבירור לא מתאים, כי למשתתף נאמר שרק צוות המחקר ישמע את ההקלטה. לרוב הטופס עמום, וכדאי לפתור את העמימות הזו עם המנחה או עם הוועדה האתית לפני ההעלאה, לא אחריה.

אישור אתי הרבה פעמים הולך רחוק יותר ומגדיר איפה אפשר לשמור הקלטות, על איזה סוג מכשיר או מערכת מוסדית, ולכמה זמן. התמלול יורש את התנאים האלה. כך גם כל מה שנובע ממנו: קבצי הקידוד שלכם, קטעי הציטוט, מסמך העבודה שאליו אתם מדביקים קטעים בזמן הכתיבה. כל אלה נחשבים לנתונים, וכולם צריכים להיות בתוך סידור האחסון שאושר לכם. קל לאבד את החוט הזה כשאתם עמוק בניתוח והעותקים מתרבים על המחשב הנייד, בכונן העננה ובמייל ששלחתם לעצמכם.

בפועל, זה מצמצם את אפשרויות הכלים שלכם עוד לפני שהשוויתם ביניהם באיכות או במחיר. שירות שמעבד קבצים על המכשיר שלכם עצמו הוא הצעה שונה מאוד משירות שמעלה אותם לרשת, ואם אתם שוקלים בין השניים, שווה לקרוא איך כלי מסוים מתייחס לקבצים ולנתונים שלכם ולא להניח דבר. אם התשובה לא מפורטת בבירור, התייחסו לזה כאל תשובה.

האנונימיזציה קורית בתמלול

ההקלטה נשארת כמו שהיא. אי אפשר לבצע אנונימיזציה לקול על ידי ערבוב טקסט, וממילא לא כדאי לנסות לשנות את הנתונים המקוריים שלכם. אנונימיזציה היא דבר שעושים לתמלול.

המשמעות היא להחליף שמות, שמות מקומות, שמות מעסיקים, תפקידים שמזהים אדם מסוים, ופרטים נסיבתיים קטנים שהופכים מישהו לזהה בעיני כל מי שמכיר את הסביבה. עשו זאת באופן עקבי. אם קולגה מוגדרת כ-[קולגה א'] בראיון אחד, היא צריכה להיות [קולגה א'] בכל מקום שבו היא מופיעה, והכלל הזה חל על כל הסט שלכם. שינוי שמות בלתי עקבי גרוע יותר מהיעדר שינוי שמות, כי הוא נראה כמו אנונימיזציה בזמן שבפועל אפשר לעקוב אחריו אם קוראים בעיון.

אם אתם שומרים מפתח שיוך בין זהויות אמיתיות לתחליפים, שמרו אותו בנפרד מהתמלולים, בתנאי האחסון שהאישור שלכם קובע, והיו ברורים עם עצמכם לגבי הסיבה לשמירתו ומתי הוא נמחק. בפרויקטים מסוימים יש סיבה טובה לשמור אותו: אתם יכולים להזדקק ליצור קשר חדש עם משתתפים, או לקשר ראיונות בין שלבים. באחרים אין סיבה כזו, והמפתח הבטוח ביותר הוא זה שלא קיים. ההחלטה המכוונת היא העניין.

אזהרה אחת לגבי לעשות את זה בחיפזון. חיפוש-והחלפה תופס את השמות הברורים ומפספס את השאר: הכינוי שהוזכר פעמיים, שגיאת הכתיב, התיאור של בניין שרק מקום אחד בעיר תואם לו. סבב האנונימיזציה דורש עיניים אנושיות על המסמך כולו.

איפה תמלול אוטומטי באמת עוזר

תמלול אוטומטי מפיק טיוטה ראשונה. זה חיסכון אמיתי, וסירוב לו מטעמי עיקרון בעיקר אומר להקליד בעבודת יד שעות של דיבור בלי שום תועלת מתודולוגית. מה שהוא לא מפיק הוא תמלול מוגמר.

בנתוני ראיונות, סבב התיקון לעומת ההקלטה הוא חלק מהשיטה, לא סידור אופציונלי בסוף. אתם מאזינים עם הטיוטה מולכם, מתקנים מה שגוי, משיבים כל מה שהכלל שלכם דורש והמכונה השמיטה, מכניסים או בודקים את חותמות הזמן, ומיישמים את האנונימיזציה. זה יותר איטי מקריאה ומהיר יותר מהקלדה. זה גם המקום שבו אתם מתמצאים בחומר, וזו לא תועלת צדדית. חוקרים שמתמללים את הראיונות שלהם בעצמם מגיעים לניתוח כשהם כבר יודעים מה יש בהם, וסבב התיקון קונה בחזרה חלק נכבד מהיכרות זו.

אם אתם רוצים טיוטה בלי לשלוח קבצים לשרת חיצוני, אפליקציית SozAI ל-iOS, אנדרואיד ו-macOS מתמללת הקלטות וקבצים עם תיוג דוברים, מה שמטפל בחלק המכני של תמלול ראיון ומשאיר לכם את הסבב שחשוב באמת; עוד על איך זה חל על תמלול ראיונות בפרט. זו אפשרות אחת מכמה, ושאלת האחסון שהוזכרה קודם צריכה לסנן את רשימת המועמדים שלכם לפני שהאיכות עושה זאת.

מה שהטיוטה הראשונה לא תעשה בעבורכם

צפו לכך שהטיוטה תהיה הכי חלשה בדיוק במקום שבו הראיונות הכי מאתגרים. דיבור חופף מבלבל את הפרדת הדוברים, ושני אנשים שמדברים בבת אחת נוטים להצטייר כאדם אחד שאומר משהו לא לגמרי קוהרנטי. מבטא חזק, משתתפים שקטים, רעש רקע מבית קפה או ממסדרון, ואוצר מילים ייחודי לתחום – כל אלה מפחיתים דיוק. תיוג הדוברים בדרך כלל מדויק אבל לא אמין בגבולות, ובייחוד סביב קריאות ביניים קצרות.

והוא לא ייתן לכם פרוזודיה. שום תמלול אוטומטי לא משמר את משך ההפסקה או מסמן את הרגע שבו הקול של המשתתף השתנה. אם הניתוח שלכם דורש את זה, טיוטת המכונה היא שלד למילים ולא יותר, ותכתבו את התכנון שלכם בהתאם. קולגה שעובד על אותו קורפוס עם שאלה תוכנית ייגמר בשבריר מהזמן, וזה לא כי הוא עובד בפחות תשומת לב. התמלול שלו עונה על שאלה שונה.

תקצבו יותר זמן ממה שהחשבון האריתמטי מציע, גם כן. סבב התיקון אינו מעבר אחד על ההקלטה במהירות רגילה; הוא עצירה, הרצה לאחור, האזנה חוזרת לשש השניות שלא ברור מה נאמר בהן. לעשות את זה על סט שלם של ראיונות היא עבודה משמעותית, וזה נורמלי שכך יהיה. אם אתם רוצים לראות איך החלקים מתחברים בפרויקט שלם, יש סיפור מקרה על תהליך העבודה של חוקר תזה שעוקב אחרי סט הקלטות אחד מהקובץ ועד לתמלול שאפשר לצטט ממנו.

הדבר האחרון שכדאי לזכור הוא שהתמלול הוא הצגה, וכל כלל שבחרתם הוא הכרעה על מה לשמור ומה לאבד. כתבו את ההכרעות האלה בפרק המתודולוגיה שלכם. בוחן שמבין למה התמלולים שלכם נראים כמו שהם נראים יקרא אותם כשקולים. בוחן שלא מבין – יתפלא.