Atlas.ti - kwalitatieve analysetool
- Publicatiecategorie
- Overige algoritmes
- Impacttoetsen
- Veld niet ingevuld.
- Status
- In gebruik
Algemene informatie
Thema
Begindatum
Contactgegevens
Verantwoord gebruik
Doel en impact
Ondersteunen van kwalitatieve data-analyse door patronen en thema’s te identificeren. Atlas.ti kan met tekstherkenningsalgortimes suggesties doen voor codes op basis van trefwoorden of patronen. Voor sommige projecten kun je sentimentanalyse toepassen (positief, negatief, neutraal) op tekstdata. Dit gebeurt via Natural Language Processing (NLP).
Afwegingen
Menselijke tussenkomst
Ondersteunend aan de onderzoeker. Er zijn geen gevolgen voor de geinterviewde.
Risicobeheer
Eerst vindt er automatische codering of sentimentanalyse plaats. Daarna bekijkt de onderzoeker steekproefsgewijs of de toegepaste codes en sentimenten kloppen. In het onderzoeksrapport beschrijven ze de aanpak van het onderzoek.
Wettelijke basis
Wet Publieke Gezondheid
Links naar wettelijke basis
Werking
Gegevens
Leverancier
Soortgelijke algoritmebeschrijvingen
- Het algoritme markeert persoonsgegevens in documenten. Een medewerker controleert alles handmatig en geeft daarna de opdracht om de gemarkeerde info onomkeerbaar te verwijderen of onleesbaar te maken. Vervolgens kunnen de documenten worden gepubliceerd, bijvoorbeeld op basis van de WOO. Het betreft laag-risico, zelflerende AI.Laatst gewijzigd op 17 juni 2025 om 9:12 | Publicatiestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Overige algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- In gebruik
- Deze tool is bedoeld om te ondersteunen bij de manier waarop de bijdragen van bewoners die deelnemen aan participatieprojecten te begrijpen, categoriseren en analyseren. De AI-analyse tool is compatibel met zowel projecten waarbinnen we ideeën verzamelen als enquête projecten.Laatst gewijzigd op 28 november 2024 om 11:30 | Publicatiestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Overige algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- In gebruik