| Onderzochte bedrijven | Aandeel |
|---|---|
| Gezondheids- en welzijnszorg | 16% |
| Vergelijkingsgroep CBS | 22% |
| Basismetaal, metaalprod.-industrie | 15% |
| Eet- en drinkgelegenheden | 11% |
| Verzekeringen | 58% |
CBS-onderzoek ICT-gebruik bij bedrijven, verslagjaar 2025, onder bedrijven met 10 of meer werkzame personen. De uitkomsten voor 2025 zijn voorlopig. Bedrijfstak 422400, indicator Textmining_54.
Welke functies sluiten aan op tekst analyseren voor contentonderzoek?
Binnen Gezondheids- en welzijnszorg is ‘Textmining’ gemeten op 16 procent. Daar liggen twee andere toepassingen bij in de buurt: spraakherkenning bij interviews op 15 procent en een meertalige website op 18 procent. Aan de andere kant van de vergelijking staat een bruikbare eigen website op 96 procent. Tussen dat laatste percentage en 16 procent zitten 80 procentpunt. Voor tekst analyseren voor contentonderzoek volgt daar een inhoudelijke keuze uit. Welke van die toepassingen raakt daadwerkelijk de ervaring van een redacteur die terugkerende vragen uit geanonimiseerde tekst herkent?
De plaats van Gezondheids- en welzijnszorg tussen andere bedrijven
De vergelijking van Gezondheids- en welzijnszorg voor ‘Textmining’ bestrijkt 47 branchecategorieën met een gepubliceerde uitkomst. Bij Kunststof- en bouwmateriaalindustr staat 21 procent en bij Basismetaal, metaalprod.-industrie 15 procent. De eerstvolgende hogere meetwaarde is 17 procent bij Bouwnijverheid. Direct onder 16 procent staat 15 procent bij Overige industrie en reparatie. Voor Gezondheids- en welzijnszorg blijkt 16 procent binnen deze vergelijking een afzonderlijke meetwaarde. Bedrijfstakken kunnen elkaar gedeeltelijk omvatten; dit is een overzicht van gerapporteerde categorieën, geen optelsom van verschillende bedrijven.
Afstanden tot het bedrijfstaktotaal
Kijk nu naar de positie van Gezondheids- en welzijnszorg tegenover het bedrijfstaktotaal. Voor een meertalige website bedraagt het verschil -18 procentpunt (18 procent tegenover 36 procent). Bij beeld en video delen staan juist 46 procent en 47 procent dicht bij elkaar. Voor tekst analyseren voor contentonderzoek is het verschil -6 procentpunt. Als een opdrachtgever uit Gezondheids- en welzijnszorg al werkt met spraakherkenning bij interviews, vraag dan bij de intake hoe ‘Textmining’ daar in de praktijk op zou aansluiten.
Een concrete studioproef voor Gezondheids- en welzijnszorg
Een mogelijke proefopdracht voor Gezondheids- en welzijnszorg begint met een demonstratie van de aanmeldprocedure. De hoofdpersoon in de briefing is een bezoeker die de juiste ingang en balie zoekt. Voor tekst analyseren voor contentonderzoek krijgt de maker een tweeluik: eerst het zicht vanaf een laag standpunt bij de ingang, daarna een duidelijk herkenbaar aanspreekpunt zonder cliënt in beeld. Dat is een fictieve productiesituatie, uitgewerkt om een redacteur die terugkerende vragen uit geanonimiseerde tekst herkent concreet te maken. Kan een proeflezer aan het tweede beeld aanwijzen wat in het eerste beeld nog onduidelijk was?
Leg de uitkomst naast de eigenlijke taak: vergelijk een automatische themagroep met een handmatig gelezen steekproef. Als de tester bij een demonstratie van de aanmeldprocedure blijft hangen door een frequent woord dat verschillende klantvragen samenvoegt, is dat een aanwijzing voor een aanpassing van de productie. Het aandeel van 16 procent voor textmining in Gezondheids- en welzijnszorg blijft daarbij een afzonderlijke branchemeting. Laat een bezoeker die de juiste ingang en balie zoekt in de testvariant eerst het zicht vanaf een laag standpunt bij de ingang aanwijzen voordat je besluit meer materiaal te maken over spraakherkenning bij interviews.
