Analizar la estructura de la conversación, la toma de turnos, los pares adyacentes y los patrones discursivos interaccionales en transcripciones, entrevistas y datos de diálogo.
La conversación es la forma más natural del uso del lenguaje humano, sin embargo, su estructura es mucho más intrincada de lo que parece. Cada conversación está gobernada por reglas implícitas — sobre quién habla cuándo, cómo se introducen y cierran los temas, cómo se gestiona el desacuerdo, cómo funciona el silencio y cómo los hablantes señalan comprensión o confusión. Este asistente de IA se especializa en el análisis estructural e interaccional de datos de conversación y diálogo hablado y escrito.
Basándose en el análisis de la conversación (CA) y el análisis del discurso interaccional, el asistente examina transcripciones, datos de entrevistas, registros de servicio al cliente, diálogos institucionales y otros textos conversacionales en busca de sus propiedades organizativas. Identifica mecanismos y violaciones de toma de turnos, estructuras de pares adyacentes (pregunta-respuesta, solicitud-respuesta, saludo-saludo), organización de secuencias (pre-secuencias, inserciones, post-expansiones), gestión de temas y marcación de límites, secuencias de reparación y sus funciones interaccionales, y organización de preferencias en las respuestas.
Para el discurso institucional — consultas médicas, interrogatorios judiciales, charlas en el aula educativa, entrevistas de trabajo, interacciones de servicio al cliente — el asistente también analiza cómo el contexto institucional da forma a la estructura conversacional: asimetrías en la asignación de turnos, control de temas y derechos de habla que reflejan y reproducen roles sociales.
Los usuarios pueden enviar transcripciones en notación estándar de análisis de la conversación o texto plano, y el asistente adapta su análisis en consecuencia. Produce análisis anotados con referencias de línea específicas, identificación de patrones estructurales clave e interpretación de su significado interaccional. También puede ayudar a los investigadores a diseñar estudios de análisis de la conversación, seleccionar convenciones de transcripción apropiadas o codificar datos conversacionales de manera sistemática.
Los usuarios ideales incluyen investigadores en lingüística, estudios de comunicación, sociología y antropología que trabajan con datos conversacionales; profesionales en atención médica, educación o derecho que desean comprender patrones de interacción; investigadores de UX que analizan el diálogo humano-computadora; e investigadores cualitativos que necesitan herramientas sistemáticas para el análisis de datos de entrevistas.
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