Nitel Araştırmada Deşifre: Transkripsiyon Kuralları ve İş Akışı

Nitel araştırmada deşifre, görüşmeleri veya odak gruplarını analiz edebileceğiniz, alıntılayabileceğiniz ve güvenle paylaşabileceğiniz bir metne dönüştürmek demektir. Pratikte bu dört karara indirgenir: hangi deşifre stilini kullanacağınız (birebir, akıllı birebir ya da bir notasyon sistemi), katılımcıları nasıl anonimleştireceğiniz, doğruluğu nasıl kontrol edeceğiniz ve analiz yazılımınızın hangi biçimi içe aktardığı. Bu rehber her adımı ele alıyor ve bir görüşme transkriptini kodlamaya hazırlamak için bir iş akışıyla bitiyor.

Gazetecilik ya da araştırma için görüşme kaydetmenin ve deşifre etmenin temellerine ihtiyacınız varsa röportaj deşifre rehberimizle başlayın. Bu yazı araştırmaya özgü kısımlara daha derinlemesine iniyor: kurallar, etik, anonimleştirme ve kodlama yazılımları.

Birebir ve akıllı birebir deşifre: önce stili seçin

Seçtiğiniz stil yönteminizden çıkmalı ve kimse yazmaya başlamadan önce yazılı hâle getirilmelidir. Bir projenin ortasında kuralları değiştirmek, daha önceki her transkripti yeniden kontrol etmek anlamına gelir.

Birebir ile akıllı birebir arasındaki seçim büyük ölçüde neyin veri sayıldığıyla ilgilidir. Tereddüt, kendini düzeltme ya da birinin bir ifadeyi yumuşatma biçimi analiziniz için önemliyse, akıllı birebir ihtiyacınız olan kanıtı siler. 30 görüşme boyunca temalarla ilgileniyorsanız, tam birebir deşifre fazla analitik değer katmadan okuma süresini uzatır. Her iki durumda da akıllı birebir, dolgu sözcüklerini çıkarmanın ötesinde katılımcının sözcüklerini veya dilbilgisini asla değiştirmemelidir; bu bir başka sözcüklerle anlatma değildir.

Nitel araştırma için transkripsiyon kuralları

Kurallar, transkriptleri bir proje boyunca ve farklı deşifre yapan kişiler arasında tutarlı kılan ilkelerdir. Genel olarak iki seçenek var.

Basit kurallar

Nitel çalışmaların çoğu kısa, projeye özgü bir liste kullanır. Tipik bir set:

• Konuşmacı etiketleri: görüşmeci için G:, 7 numaralı katılımcı için K07:.
• Duraklamalar: fark edilir bir duraklama için (duraklama), süre önemliyse (3 sn).
• Üst üste konuşma: [üst üste] ile işaretleyin ya da çakışan konuşmayı eğik çizgiyle başlatın.
• Sözel olmayan sesler: [güler], [iç çeker], [uzun sessizlik].
• Anlaşılmayan konuşma: zaman damgasıyla [duyulmuyor 00:14:32] ya da en iyi tahmin için [belirsiz: kelime?].
• Vurgu: BÜYÜK HARF veya italik, idareli kullanılarak.
• Karartılan bilgiler: [ilçe adı], [işveren].

Bu listeyi proje belgelerinize ve her transkriptin başlığına koyun.

Jefferson notasyonunun temelleri

Konuşma çözümlemecileri, adını Gail Jefferson'dan alan Jefferson sistemini kullanır. Loughborough Üniversitesi'nin konuşma çözümlemesi notasyon eğitimi temel sembolleri özetler:

• (.) zar zor fark edilen mikro duraklama; (0.5) saniye cinsinden ölçülmüş duraklama.
• [ üst üste konuşmanın başlangıcı için komşu satırlarda hizalanır, bazen bitişi için ] kullanılır.
• = bitişiklik: konuşma sıraları arasında boşluk yok.
• ke:lime uzatılmış ses; °kelime° alçak sesle konuşma; yüksek sesle konuşma için büyük harfler.
• >kelime< daha hızlı konuşma; daha yavaş konuşma.
• ((burnunu çeker)) deşifre yapan kişinin bir sesi ya da eylemi tarif etmesi.
• ( ) anlaşılmayan konuşma; (kelime) olası ama kesin olmayan bir duyum.

Sistemin tamamı için yöntem kitapları Jefferson'ın "Glossary of transcript symbols with an introduction" (2004) adlı çalışmasına ve Atkinson ile Heritage'ın Structures of Social Interaction (1984) kitabına atıf yapar. Jefferson deşifresi yavaş ve uzmanlık gerektiren bir iştir; hiçbir otomatik araç bunu güvenilir şekilde üretemez, yönteminiz gerektiriyorsa ayrıntılı insan emeği planlayın.

Etik kurul onayı, onam, KVKK ve GDPR

Herhangi bir kayıt bir transkripsiyon hizmetine ulaşmadan önce üç belgeyi kontrol edin:

1. Etik kurul onayınız. Sesin nasıl ve kim tarafından deşifre edileceğini belirtiyor olabilir. İnsan ya da yapay zekâ fark etmeksizin üçüncü taraf bir hizmet kullanmanın belirtilmesi veya onaylanması gerekebilir.
2. Katılımcı onam formu. Katılımcılar kayıtların deşifre edileceğini, kimlerin erişebileceğini, sesin ne kadar süre saklanacağını ve anonimleştirilmiş transkriptlerin arşivlenip paylaşılabileceğini bilmelidir.
3. Veri yönetim planınız. Ses ve transkriptlerin nerede saklandığını ve ne zaman silindiğini belirtmelidir.

AB'de ve Birleşik Krallık'ta görüşme kayıtları GDPR kapsamında kişisel veridir ve çoğu zaman sağlık, din ya da siyasi görüş gibi özel kategorideki verileri içerir. Türkiye'de KVKK da benzer bir ayrım yapar: bu tür bilgiler "özel nitelikli kişisel veri" sayılır ve daha sıkı koşullara tabidir. Harici bir hizmet kullandığınızda hizmet veri işleyen konumundadır; bu yüzden veriyi nerede işlediğini, ne kadar süre sakladığını, kayıtları model eğitimi için kullanıp kullanmadığını ve bir veri işleme sözleşmesi imzalayıp imzalamadığını bilmeniz gerekir; KVKK açısından yurt dışına aktarım kurallarını da kontrol edin. GDPR ve transkripsiyon yazımız bu kontrolleri ayrıntılı olarak ele alıyor.

Örneğin Audiotexta planlı silmeyi destekliyor ve kullanıcı içeriğini model eğitimi için kullanmıyor; Team planı bir veri işleme sözleşmesi (DPA) içeriyor. Gizlilik sayfası, bir etik kurul başvurusunda alıntılayabileceğiniz ayrıntıları listeliyor. Hangi aracı kullanırsanız kullanın, kurumunuzun kurallarıyla karşılaştırın; bazı üniversiteler yalnızca onaylı tedarikçilerle çalışılmasını şart koşuyor.

Anonimleştirme ve takma adlandırma

Anonimleştirmeyi projenin sonunda değil, deşifre sırasında ya da hemen ardından yapın. UK Data Service'in nitel verilerin anonimleştirilmesine ilişkin rehberi, anonimleştirmenin erkenden planlanmasını, tutarlı biçimde uygulanmasını ve yalnızca karartmaya güvenmek yerine onam ve erişim kontrolleriyle birlikte kullanılmasını öneriyor.

Pratik kurallar:

• Doğrudan tanımlayıcılar (isimler, adresler, e-postalar, telefon numaraları) takma adlarla ya da köşeli parantez içindeki açıklamalarla değiştirilir: "Ayşe", "Elif" ya da [iş arkadaşının adı] olur.
• Dolaylı tanımlayıcılar (tam yaş, nadir unvanlar, küçük yerleşim yerleri, olağandışı olaylar) bir araya geldiğinde birini tanınır kılabilir. Bunları genelleştirin: "Karadeniz'de küçük bir ilçede çalışan, kırklı yaşlarında bir hemşire".
• Tutarlı olun. Aynı kişi ya da yer her transkriptte aynı karşılığı alır.
• Bir anahtar tutun. Her değişikliği, transkriptlerden ayrı saklanan ve erişimi kısıtlı bir kayıtta not edin.
• Metni karartmaktan kaçının. Yerine konan ifadeler transkripti okunur tutar; siyah bantlar tutmaz.
• Aşırı anonimleştirmeyin. Çok fazla bağlamı çıkarmak veriyi analiz için işe yaramaz hâle getirebilir.

Bir anahtar var olduğu sürece takma adlandırılmış verinin GDPR'a göre hâlâ kişisel veri olduğunu unutmayın; KVKK da yalnızca hiçbir şekilde kimliği belirli bir kişiyle ilişkilendirilemeyen veriyi anonim sayar.

Doğruluk kontrolü: yapay zekâ taslağı ve insan kontrolü

Elle deşifre yavaştır. Sık dile getirilen aralık, basit bir birebir transkript için ses saati başına dört ila altı saatlik emek; ayrıntılı notasyon ya da gürültülü odak grupları için çok daha fazlası. Otomatik transkripsiyon iş akışını değiştirir: makine birkaç dakikada bir taslak üretir, araştırmacının zamanı da kontrole gider.

Uygulanabilir bir kontrol rutini:

1. Taslağı konuşmacı etiketleri ve zaman damgalarıyla oluşturun. Whisper sınıfı modeller net seste iyidir ama isimleri, terimleri, aksanları ve üst üste konuşmayı hâlâ yanlış duyabilir.
2. Okurken kaydın tamamını dinleyin. Oynatma sırasında kelimeleri vurgulayan ve bir kelimeye tıklayarak o ana atlamanızı sağlayan bir düzenleyici bu işi çok hızlandırır.
3. Önce konuşmacı geçişlerini, sonra kelimeleri düzeltin, ardından kurallarınızı (duraklamalar, üst üste konuşmalar, sözel olmayan notlar) ekleyin.
4. Tahmin etmek yerine belirsizliği işaretleyin: [belirsiz 00:21:05].
5. Bir örneklem üzerinde ikinci bir kontrol yapın ya da bir meslektaşınızdan her partide bir transkripti kontrol etmesini isteyin.

Kontrol aşaması genellikle en az kaydın kendisi kadar, çoğu zaman daha uzun sürer. Aynı zamanda verinizi tanımanız için değerli bir fırsattır; birçok nitel yöntem bunu analizin ilk aşaması olarak görür. Transkripsiyon doğruluğu ipuçlarımız, kayıt koşullarının taslağı nasıl etkilediğini anlatıyor.

Transkript başlığı şablonu

Her transkripti aynı başlıkla başlatın; böylece dosyalar katılımcının kim olduğunu açığa çıkarmadan tanımlanabilir kalır.

Kodlama için görüşme deşifresi nasıl yapılır: biçim ve dışa aktarma

Kodlama için en iyi çalışan deşifre formatı basittir: her konuşma sırası için bir paragraf, başında bir konuşmacı etiketi ve her sıranın başında ya da düzenli aralıklarla bir zaman damgası.

• NVivo, Windows'ta paragrafların başında veya bir tablo sütununda zaman damgası bulunan DOCX ya da TXT transkriptleri içe aktarır ve ss:dd:sn gibi biçimleri kabul eder. Mac için NVivo transkriptleri düz metin olarak içe aktarır; sürümünüzün yardım sayfasını kontrol edin.
• ATLAS.ti, DOCX, RTF ve TXT transkriptleri ve güncel sürümlerde SRT ve VTT dosyalarını içe aktarır; transkripti oynatma için sesle eşzamanlayabilir.
• MAXQDA, zaman damgalı transkriptleri DOCX veya RTF dosyalarından içe aktarır, SRT ve VTT'yi de destekler ve yaygın transkripsiyon araçlarının zaman damgası biçimlerinden oluşan bir liste sunar.

Audiotexta ile ücretsiz planda (hesap gerekmeden) TXT, SRT veya VTT, Pro'da ise DOCX dışa aktarabilirsiniz. Zaman damgaları dosyayla birlikte geldiği için SRT veya VTT, ATLAS.ti ya da MAXQDA'ya geçmenin çoğu zaman en hızlı yoludur. NVivo için zaman damgalı DOCX veya TXT dışa aktarın ve bütün bir partiyi aktarmadan önce zaman damgalarının NVivo'nun tanıdığı bir biçime uyup uymadığını kontrol edin. Web uygulamasında tek bir görüşmeyle başlayın ve geri kalanını deşifre etmeden önce içe aktarmayı test edin.

Transkript içe aktarıldıktan, sese bağlandıktan ve anonimleştirildikten sonra, her alıntının kayıttaki bir ana kadar izlenebileceğinden emin olarak kodlamaya başlayabilirsiniz.