研究技术为人工智能和机器学习应用在现代商业环境提供了一个很好的途径。各行业组织在2021年都面临着不确定性，但有一点仍然很明确：不断变化的疫情和经济环境将影响从客户的购买决策到对所使用的产品和服务的喜好。

寻求把握客户需求的组织必须超越多项选择式的调查或数字评分的范围。与其相反，如果他们想真正了解客户的想法，应该集中精力收集开放式的调查结果，以了解客户采用自己的语言所表达的意愿，这些语言包括俚语和表情符号等。

几十年来，分析这些开放式调查结果一直是一个繁琐的过程，研究人员阅读并标记每个回答，以量化关注点并确定具有代表性的回答。进入2021年及以后，人工智能驱动的应用程序将越来越多地使研究人员能够更好地分析隐藏在开放式调查回答中的概念和情感内容，了解客户的想法和感受。

以下是人工智能在2021年及以后改进研究技术的4种方法：

1. 跨部门、跨层次的技术*化

很多组织通过数据科学家或技术专家才能弄清楚如何配置和应用人工智能技术，以满足其研究需求。

预计在2021年，将会有更多的组织采用无代码人工智能驱动的应用程序，这些应用程序允许员工快速呈现和量化，并以可视化方式显示调查问卷中的概念，即使研究人员并未寻找被忽略的异常值。

随着易于使用的应用程序的普及，将会看到更多的组织将强大的研究工具交给分析师、业务用户、营销团队、客户支持专家。

2. 无需标记调查响应

大多数研究人员花费大量的时间研究非结构化的调查结果，并对每个包含兴趣概念的结果进行标记。有了下一代人工智能支持的文本分析，这个标记过程将会完全实现自动化，使研究人员能够专注于更高价值的业务分析和建议。

3. 将情感分析提升到一个新的水平

虽然情绪分析技术已经应用十多年，但常见的情绪分析形式是评估文档的情绪总体上是积极的还是消极的。这种类型的分析过于简单，因为它无法处理细微的评论，例如客户对产品的喜好或员工对组织优缺点的反馈。

随着使用人工智能分析情绪的改进，各行业组织将能够上传基于文本的文档，并迅速获得文档作者情绪细微差别的分析结果。

4. 减少调查问题并提高答复率

传统上，调查问题越少就越会提高回答率，但更多的问题可以提供更多的反馈信息。在未来几年，研究人员将越来越多地使用人工智能驱动的文本分析，将问题整合成几个开放式的问题，并采用人工智能系统提取其中丰富而微妙的反馈。

需要记住的是，开放式的调查问题通常包含比多项选择题更多的信息。由于人工智能使得快速严格地分析开放式调查结果成为可能，2021年及以后的研究人员将更多地依赖于这些开放式调查提供的丰富内容，而不是过去通常使用的选择题或简答题。

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本文转自企业网D1Net，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
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