文字分析標籤

檢視開放式問題的評論數據，包括情感分析細分、AI生成的摘要和主要主題，並使用篩選器探索反饋和參與洞察。

本文章節

文字分析標籤列出調查中所有開放式問題，包括每個問題的評論數量及情感分佈。Gallup 將評論分類為四種情感組別：正面、負面、中立（既非正面亦非負面）及混合（正面和負面）。要查看每種情感類型的具體數量，將鼠標游標停留在問題的情感分佈條上。

資訊：有入職或離職調查的報告？請參閱此文章，了解員工生命周期報告。

點擊問題以查看其詳情，包括該問題評論的 AI 生成摘要、按主題的摘要及詳細資訊、個別評論，以及如果調查包含Q12 平均值指數（即 Gallup 的 Q¹² 項目），還會顯示參與指數數據。

注意：情感數據和 AI 生成的摘要至少需要 50 條評論。主題及其數據至少需要 250 條評論。參與百分比數據至少需要 30 條評論，而不參與和積極不參與百分比數據至少需要 100 條評論。

查看問題詳情時，概覽標籤提供該問題所有評論的 AI 生成摘要，評論標籤列出所有評論。如果調查包含Q12 平均值指數（即 Gallup 的 Q¹² 項目），還會有一個參與指數標籤，顯示受訪者中參與、不參與或積極不參與的百分比。

如果有主題數據，頁面左側會列出 Gallup 使用自然語言處理和主題建模從所有評論中識別的主題，並按頻率排序。如果某個主題有大量評論，還會有更具體的子主題，可以點擊展開符號（>）查看。

點擊主題以在頁面右側的概覽標籤查看其詳情，包括評論數量、主導情感、情感分佈、構成該主題的常用詞彙，以及該主題評論的 AI 生成摘要。

選擇評論標籤以查看所選主題的評論，包括每條評論的情感以及帶底線的常用或重要詞語和短語。該標籤還會指出最正面主題（即正面評論比例最高的主題）、最負面主題（即負面評論比例最高的主題）及最常提及的短語。

使用情感下拉列表按情感篩選評論。您也可以使用針對性情感選項，突出顯示每條評論中正面、負面、中立或混合的特定詞語。

要將所有顯示的評論匯出為 CSV 文件，請點擊評論標籤右上角的下載評論。CSV 文件中的每條評論都包含其情感，如果評論是以下語言之一，還會包含翻譯版本（美式英語）：