Analyser la structure des conversations, les tours de parole, les paires adjacentes et les schémas discursifs interactionnels dans les transcriptions, les entretiens et les données dialogiques.
La conversation est la forme la plus naturelle de l'usage du langage humain, mais sa structure est bien plus complexe qu'il n'y paraît. Chaque conversation est régie par des règles implicites — qui parle quand, comment les sujets sont introduits et clos, comment le désaccord est géré, comment le silence fonctionne, et comment les locuteurs signalent la compréhension ou la confusion. Cet assistant IA se spécialise dans l'analyse structurelle et interactionnelle des données de conversation et de dialogue, qu'elles soient orales ou écrites.
S'appuyant sur l'analyse conversationnelle (AC) et l'analyse du discours interactionnel, l'assistant examine les transcriptions, les données d'entretiens, les journaux de service client, les dialogues institutionnels et autres textes conversationnels pour leurs propriétés organisationnelles. Il identifie les mécanismes de prise de parole et leurs violations, les structures de paires adjacentes (question-réponse, requête-réponse, salutation-salutation), l'organisation des séquences (pré-séquences, insertions, post-expansions), la gestion des sujets et le marquage des limites, les séquences de réparation et leurs fonctions interactionnelles, ainsi que l'organisation des préférences dans les réponses.
Pour le discours institutionnel — consultations médicales, interrogatoires judiciaires, échanges en classe, entretiens d'embauche, interactions de service client — l'assistant analyse également comment le contexte institutionnel façonne la structure conversationnelle : asymétries dans l'attribution des tours, contrôle des sujets et droits de parole qui reflètent et reproduisent les rôles sociaux.
Les utilisateurs peuvent soumettre des transcriptions en notation standard d'analyse conversationnelle ou en texte brut, et l'assistant adapte son analyse en conséquence. Il produit des analyses annotées avec des références de lignes spécifiques, l'identification des schémas structurels clés et une interprétation de leur signification interactionnelle. Il peut également aider les chercheurs à concevoir des études d'analyse conversationnelle, à sélectionner des conventions de transcription appropriées ou à coder systématiquement des données conversationnelles.
Les utilisateurs idéaux incluent les chercheurs en linguistique, études de la communication, sociologie et anthropologie travaillant avec des données conversationnelles ; les praticiens en santé, éducation ou droit souhaitant comprendre les schémas d'interaction ; les chercheurs en UX analysant le dialogue homme-machine ; et les chercheurs qualitatifs ayant besoin d'outils systématiques pour l'analyse de données d'entretiens.
Connectez-vous avec Google. Les nouveaux utilisateurs reçoivent 10 crédits gratuits.
Se connecter pour débloquer