Amb validació humana a cada fase.
Convertim vídeos i comentaris de TikTok i Instagram en dades a punt per fer recerca. Amb accés oficial a Meta i TikTok. El corpus anotat, les dades i l'informe són del teu equip.
Preguntes que aquest procés pot respondre. La teva pot ser una altra.
Com es construeix una conversa sobre un tema, qui hi entra i quins formats la sostenen.
Quines categories apareixen en un corpus i com canvien entre períodes o entre comptes.
Anàlisi del discurs a les xarxes socials. Quina emoció, quina narrativa i quina música l'acompanyen.
Com es compara el mateix tema entre dos moments, o entre dues comunitats.
Un procés compartit amb el teu equip i validat a cada fase. Cada resultat és traçable i es pot descriure en una publicació.
Definim les preguntes, formulem les hipòtesis i acordem els límits, la mostra i els criteris d'èxit.
Convertim les preguntes en categories i multilabels. Es revisen abans de classificar una sola dada.
Una prova pilot comprova fonts, camps, cobertura i qualitat. La metodologia d'extracció es valida abans d'escalar-la.
Recollim el corpus complet i el normalitzem perquè vídeos, textos, interaccions i metadades comparteixin una estructura.
Si la pregunta ho demana, entrenem models per detectar patrons, classificar contingut o obtenir variables que no existeixen en un dataset públic.
Anotem a mà entre un 15% i un 20% de les dades. Aquest conjunt entrena, contrasta i mesura el rendiment.
Apliquem el sistema validat a la resta del corpus i deixem una base homogènia, a punt per analitzar.
Presentem la metodologia i les mètriques. Després venen les anàlisis, les prediccions i la interpretació.
Un projecte tancat, amb xifres que es poden ensenyar.
La UOC volia entendre quin contingut de salut mental circula a TikTok. Trendia va convertir milers de vídeos i comentaris en una base estructurada, validada i a punt per analitzar. Trendia va lliurar el corpus validat; les conclusions són de l'equip de la UOC.
Les dades de TikTok i Instagram per a la recerca surten de fonts que es poden explicar a un comitè i descriure en un article.
Treballem amb accés oficial a Meta i TikTok, no amb un retall d'un agregador.
Fonts, camps, cobertura i criteris de qualitat viatgen amb el lliurable.
El corpus anotat, les dades i l'informe són del teu equip. No es reutilitzen per a cap altre estudi.
L'equip es queda el material per defensar el resultat i continuar treballant.
El conjunt revisat a mà que sosté l'entrenament i la validació.
DadesUna base neta, normalitzada i enriquida amb les variables de l'estudi.
DadesLa resposta a les hipòtesis, amb el mètode i els límits al costat.
ResultatsL'abast canvia el detall. La traçabilitat i la transferència, no.
Treballem amb el grup de recerca de principi a fi. Les decisions de mètode es prenen conjuntament i queden documentades.
01
Ens expliques la pregunta, el corpus que imagines i el termini. Et diem si el procés hi encaixa.
02
Concretem hipòtesis, mostra, taxonomia i lliurables. L'abast queda per escrit abans de començar.
03
Una prova pilot comprova fonts, camps i qualitat abans d'extreure el corpus complet.
04
Extracció, anotació, models i inferència, amb revisions amb el teu equip a cada fase.
De fonts públiques i de l'accés oficial a Meta i TikTok. Fonts, camps i cobertura es documenten i viatgen amb el lliurable.
Treballem amb dades públiques i amb un protocol documentat que es pot presentar al comitè. Si la teva institució té requisits propis, els revisem abans de començar.
Sí. El corpus anotat, les dades i les conclusions són del teu equip. Documentem com es va construir el corpus perquè el mètode es pugui descriure a la publicació.
Es defineix amb el teu equip a partir de les hipòtesis i es revisa abans de classificar una sola dada.
És el conjunt anotat a mà, entre un 15% i un 20% de les dades. Serveix per entrenar, contrastar i mesurar el rendiment del sistema.
Depèn de l'abast. Al projecte UOC, les dades van estar disponibles en 14 dies.
No. El pressupost depèn de la pregunta, del corpus i dels lliurables.
El projecte complet i les regles amb què treballem les dades.
