Tekst analyseren voor contentonderzoek · Verhuur en overige zakelijke diensten

Binnen Verhuur en overige zakelijke diensten is ‘Textmining’ gemeten op 23 procent. Daar liggen twee andere toepassingen bij in de buurt: online reserveren of bestellen op 20 procent en een meertalige website op 27 procent. Aan de andere kant van de vergelijking staat een bruikbare eigen website op 87 procent. Tussen dat laatste percentage en 23 procent zitten 64 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 vergelijking van Verhuur en overige zakelijke diensten voor ‘Textmining’ bestrijkt 47 branchecategorieën met een gepubliceerde uitkomst. Bij Elektrotechn. en machine-industrie staat 21 procent en bij Groothandel en handelsbemiddeling 23 procent. De eerstvolgende hogere meetwaarde is 25 procent bij Uitzendbureaus en arbeidsbemiddeling. Direct onder 23 procent staat 22 procent bij Machine-industrie. Een afgerond gelijk percentage komt voor bij Groothandel en handelsbemiddeling, Overige zakelijke dienstverlening, Verhuur van roerende goederen. Bedrijfstakken kunnen elkaar gedeeltelijk omvatten; dit is een overzicht van gerapporteerde categorieën, geen optelsom van verschillende bedrijven.

Kijk nu naar de positie van Verhuur en overige zakelijke diensten tegenover het bedrijfstaktotaal. Voor online reserveren of bestellen bedraagt het verschil -13 procentpunt (20 procent tegenover 33 procent). Bij beeld of geluid genereren staan juist 13 procent en 14 procent dicht bij elkaar. Voor tekst analyseren voor contentonderzoek is het verschil +1 procentpunt. Als een opdrachtgever uit Verhuur en overige zakelijke diensten al werkt met online reserveren of bestellen, vraag dan bij de intake hoe ‘Textmining’ daar in de praktijk op zou aansluiten.

Een mogelijke proefopdracht voor Verhuur en overige zakelijke diensten begint met een innamebalie voor gehuurd gereedschap. De hoofdpersoon in de briefing is een gebruiker die wil weten wat bij teruggave wordt gecontroleerd. Voor tekst analyseren voor contentonderzoek krijgt de maker een tweeluik: eerst de genummerde accessoires op een uitstalmat, daarna een afgevinkte retourlijst zonder persoonsgegevens. 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 innamebalie voor gehuurd gereedschap blijft hangen door een frequent woord dat verschillende klantvragen samenvoegt, is dat een aanwijzing voor een aanpassing van de productie. Het aandeel van 23 procent voor textmining in Verhuur en overige zakelijke diensten blijft daarbij een afzonderlijke branchemeting. Laat een gebruiker die wil weten wat bij teruggave wordt gecontroleerd in de testvariant eerst de genummerde accessoires op een uitstalmat aanwijzen voordat je besluit meer materiaal te maken over online reserveren of bestellen.