Методология

От источника
к проверяемому выводу

Методология делает исследование воспроизводимым: понятно, откуда взялись данные, как они были отобраны и почему вывод признан важным.

Принципы

Не просто загрузить отзывы в нейросеть

ИИ может помогать в группировке и поиске связей, но не заменяет исследовательскую рамку, контроль качества и ответственность за интерпретацию.

Вывод имеет ценность только тогда, когда можно проследить его путь до исходных данных.

01
Источники
Отзывы, официальные сайты, поисковая выдача, открытые публикации, ответы ИИ и материалы заказчика — в зависимости от задачи.
02
Отбор данных
Фиксируем период, площадки, поисковые формулировки, критерии включения и исключения до начала анализа.
03
Классификация
Каждый сигнал получает тему, контекст, тональность, объект опыта и связь с исходным источником.
04
Оценка важности
Смотрим на частоту, влияние на выбор, масштаб риска и управляемость — не на эмоциональность одного сообщения.
05
Сравнение
Используем одинаковые критерии и период для компании и релевантных конкурентов.
06
Проверка ИИ-видимости
Фиксируем вопросы, дату, модель/сервис, формулировку ответа и указанные источники.
07
Ограничения
Отдельно описываем неполноту данных, смещения площадок, временные ограничения и границы интерпретации.

Контроль качества

Корректность источников и дат

Ручная проверка спорных сигналов

Поиск альтернативных объяснений

Связь рекомендации с выводом

Следующий шаг