Open survey-antwoorden zijn voor onderzoekers vaak goud waard. Tegelijk vormen ze al decennia een van de grootste knelpunten in marktonderzoek. Het analyseren en coderen van open tekst kost tijd, geld en veel handmatig werk. Volgens Bilendi, specialist in technologie, data en AI-oplossingen voor marktonderzoek, moet AI dat proces nu veranderen. Het bedrijf introduceert het Bilendi Text Coding Platform, een self-service omgeving die open antwoorden automatisch omzet in gestructureerde data.
▼
De hardnekkige bottleneck van open antwoorden
Veel surveys bevatten open vragen. Ze leveren rijke, kwalitatieve inzichten op over wat mensen echt denken. Maar voordat onderzoekers die antwoorden kunnen analyseren, moeten ze die eerst coderen. Dat betekent dat tekstfragmenten handmatig in categorieën of thema’s worden ingedeeld. Dat proces verloopt vaak via externe coderingsteams of gespecialiseerde tools. Het is arbeidsintensief en kan bij grote datasets dagen of zelfs weken duren. Daar ziet Bilendi een duidelijke rol voor AI.
Met het nieuwe platform wordt het coderen van open antwoorden grotendeels geautomatiseerd. De technologie gebruikt het interne AI-systeem BARI (Bilendi Artificial Research Intelligence) om tekst te verwerken en direct om te zetten in analyseerbare categorieën. Bilendi geeft aan dat het systeem niet alleen losse merknamen herkent, maar eerst bepaalt in welke sector of categorie een merk valt. Pas daarna volgt de codering. Dat helpt om merkvermeldingen beter in context te plaatsen en verkleint de kans op verkeerde interpretaties.
De technologie kan:
- open antwoorden automatisch categoriseren
- codeframes toepassen en hiërarchische categorieën maken
- resultaten direct klaarzetten voor analyse
- de kosten van coderen tot wel 10 keer verlagen door handmatig werk te automatiseren, zonder in te leveren op kwaliteit
- grootschalige internationale studies verwerken in meerdere talen tegelijk, met een consistente structuur over landen en culturen
Handmatig coderen is hierdoor niet langer nodig, terwijl de interpretatie van resultaten juist belangrijker wordt. Datasets die vroeger dagen verwerking nodig hadden, kunnen hiermee binnen minuten bruikbaar zijn.
Van handmatig proces naar self-service
Automatische tekstcodering is niet nieuw. Al jaren proberen researchtools dit proces te versnellen met machine learning en NLP-modellen. De kwaliteit en betrouwbaarheid bleven echter lang een discussiepunt. De recente sprong in generatieve AI en taalmodellen maakt dit soort toepassingen ineens een stuk realistischer.
Platforms zoals dat van Bilendi benutten die ontwikkeling door AI te combineren met traditionele researchmethoden en bestaande codeerstandaarden. Het doel is niet alleen snelheid, maar ook consistentie. Een AI-systeem kan dezelfde regels toepassen op duizenden antwoorden tegelijk, iets wat bij handmatige codering lastig te garanderen is.
Een opvallend element van het platform is dat het als self-service tool wordt aangeboden. Onderzoekers kunnen hun eigen datasets uploaden en direct laten verwerken. Daarnaast wordt de technologie standaard geïntegreerd in datasets die via Bilendi worden geleverd. Dat betekent dat klanten open antwoorden meteen gecodeerd ontvangen wanneer ze onderzoek via het platform uitvoeren.
Wat betekent dit voor onderzoek?
De automatisering van open antwoordcodering raakt een gevoelig punt in de researchsector. Open antwoorden leveren vaak de meest interessante inzichten op, maar kosten traditioneel veel tijd om te analyseren. Als AI dat proces echt kan versnellen zonder kwaliteitsverlies, verandert dat hoe surveys worden ingezet.
Onderzoekers kunnen dan vaker open vragen gebruiken zonder bang te zijn voor vertraging in de analyse. Tegelijk verschuift hun rol verder richting interpretatie en storytelling.
De vraag is daarom niet alleen of AI het coderen kan automatiseren, maar ook wat dit betekent voor het onderzoeksproces zelf. Zodra open tekst net zo snel te verwerken is als gesloten vragen, verandert ook de manier waarop surveys worden ontworpen.