Forschungsinterviews transkribieren, bereit zum Codieren und Zitieren
Lade die Aufnahme hoch oder füge einen Link ein – und erhalte ein Transkript mit Sprecher-Labels plus die Themen, wortgenaue Zitate und ein Q&A, die aus rohem Audio eine Analyse machen.
Die kurze Antwort
Um ein Forschungsinterview zu transkribieren, lädst du das Audio hoch oder fügst seinen Link ein, und Pepys liefert in Minuten ein Transkript mit Sprecher-Labels und Zeitstempeln – dazu KI-erkannte Themen, wortgenaue Zitate und eine Aufschlüsselung Frage für Frage, die du direkt in deine Codierung und deinen Bericht übernimmst. Du zahlst pro Nutzung, ohne Abo, und das Guthaben verfällt nie.
Jedes Interview, das du führst, ist Datenmaterial, das im Audio gefangen ist. Bevor du ein einziges Thema codieren, ein Zitat ziehen, hinter dem du stehen kannst, oder einen Befund festhalten kannst, muss jemand Stunden an Aufnahme in akkuraten, zugeordneten Text verwandeln – und dieser Transkriptionsschritt ist der langsamste, undankbarste Teil qualitativer Arbeit. Pepys erledigt ihn in dem Moment, in dem du hochlädst, mit getrennten Sprechern und zitierfähigen Zeitstempeln, sodass deine Zeit in die Analyse fließt statt ins Tippen.
Die eigentliche Mühe kommt später, beim Codieren. Du baust ein Codebuch auf, kennzeichnest die Beiträge von Interviewenden und Teilnehmenden und verfolgst eine wiederkehrende Idee über ein Dutzend Sitzungen, bevor du sie als Muster bezeichnen darfst. Forschungsinterview-Transkription mit Sprecher-Erkennung und wortgenauen Zeitstempeln bedeutet, dass jede wörtliche Zeile die exakte Sekunde trägt, in der sie gesagt wurde – ein Zitat landet also schon zuordenbar in deinem Bericht, und die Suche im Transkript findet jede Erwähnung eines Konzepts, ohne dass du das Audio durchscrubben musst. Exportiere als JSON für NVivo oder Atlas.ti oder als DOCX für den Anhang.
Wiederkehrende Themen, belegende Zitate und ein Rückblick der Teilnehmenden
Das Interview von Hand abtippen
Eine Stunde Aufnahme bedeutet Stunden des Transkribierens, bevor das Codieren überhaupt beginnen kann – Pepys liefert ein Transkript mit Sprecher-Labels und Zeitstempeln in dem Moment, in dem du das Interview hochlädst.
Ein Thema über Sitzungen hinweg verfolgen
Eine wiederkehrende Idee zu verfolgen heißt, ein Dutzend Aufnahmen nach jeder Erwähnung durchzuscrubben – durchsuche stattdessen das Transkript und hebe jedes wörtliche Zitat mit seinem Zeitstempel für den Bericht heraus.
Audio, das deine Kontrolle nicht verlassen darf
Ein Ethikvotum mit identifizierbaren Teilnehmenden schließt Tools aus, die mit deinem Upload trainieren – Pepys trainiert nie mit deinem Audio, und du zahlst pro Interview, ohne Abo.
Transkripte, bereit zum Codieren
Ein sauberes, nach Sprechern getrenntes Transkript, das du direkt in NVivo, Atlas.ti oder eine Tabelle importierst, um mit dem Taggen von Themen zu beginnen.
Wörtliche, zuordenbare Zitate
Jede Zeile trägt einen Zeitstempel, sodass das Zitat, das du in einem Paper anführst, auf den exakten Moment verweist, in dem die teilnehmende Person es sagte.
Über eine ganze Studie durchsuchbar
Finde jede Erwähnung eines Konzepts über Dutzende Sitzungen hinweg, statt Aufnahmen eine nach der anderen durchzuscrubben.
Mehrsprachige Feldarbeit
Erkennt die gesprochene Sprache automatisch über 99+ Sprachen, sodass länderübergreifende Studien keinen separaten Anbieter pro Sprachraum brauchen.
Warum Pepys
Kein Abo – zahle pro Interview, und das Guthaben verfällt nie, sodass eine Studie über ein ganzes Förderjahr problemlos funktioniert.
Wir trainieren nie mit deinem Audio, was zählt, wenn Teilnehmende identifizierbar sind und dein Ethikvotum es so verlangt.
Sprecher-Labels und Zeitstempel gibt es standardmäßig, sodass Zitate zuordenbar und zitierfähig bleiben.
Themen, Zitate und eine Q&A-Aufschlüsselung werden aus dem Transkript entworfen, nicht über ein separates Einfügen in ein anderes Tool.
Bitte klare Worte: Eine ältere Person darüber, warum eine Banking-App eine einfache Überweisung riskant wirken ließ
In einem qualitativen Usability-Interview führt ein älterer Teilnehmer durch das Überweisen von Geld zwischen zwei Konten in einer Banking-App und beschreibt Reibung bei jedem Schritt: ein überladener Startbildschirm ohne sichtbares Überweisungs-Label, ein Symbol, das er nicht entschlüsseln konnte, Kontonamen, die als Codes statt der von ihm vergebenen Spitznamen angezeigt wurden, und ein grünes Aufblinken ohne lesbare Quittung. Eine Zehn-Sekunden-Aufgabe dauerte vier Minuten und ließ ihn beide Kontostände von Hand prüfen. Sein Kernwunsch ist klare Sprache, wiedererkennbare Kontonamen und ein Bestätigungsbildschirm, der stehen bleibt – eine Usability-Lücke, kein Technik-Problem.
Themenfelder
Bemerkenswerte Zitate
- “Ich suche nach dem Wort Überweisung, und es ist nicht da.”
- “Ich denke: Drücke ich gleich auf das Falsche und schicke Geld an einen Fremden? Diese Angst ist bei Geld immer da.”
- “Ich habe geraten. Und ich hasse es, bei Geld zu raten.”
- “Ich habe vielleicht vier Minuten für etwas gebraucht, das zehn Sekunden dauern sollte.”
- “Es hat nur eine halbe Sekunde lang irgendwas Grünes aufblinken lassen und ist zurück zum Startbildschirm gesprungen. Keine Quittung, gar nichts.”
- “Ich bin nicht langsam mit Technik. Die App spricht einfach in einer Sprache, die nicht für mich gemacht wurde.”
Fragen & Antworten
Wie reagierte der Teilnehmer zuerst, als er die App öffnete, um eine Überweisung zu tätigen?
Er erstarrte für einen Moment, konfrontiert mit einem überladenen Bildschirm voller Zahlen und Symbole, und konnte das Wort Überweisung nicht finden – es war hinter einem Symbol versteckt, das er als zwei Pfeile beschrieb, die nichts Bestimmtes tun.
Warum verursachte die Auswahl der Konten Reibung?
Das Von- und das Zu-Konto wurden als Codes statt der vom Teilnehmer vergebenen Spitznamen angezeigt, sodass er raten musste und das Konto anhand der letzten vier Ziffern auswählte, dem einzigen Teil, den er wiedererkannte – was eine Zehn-Sekunden-Aufgabe auf etwa vier Minuten streckte.
Wie empfand der Teilnehmer die Überweisungsbestätigung?
Er fühlte sich überhaupt nicht sicher: Die App blinkte eine halbe Sekunde grün auf und kehrte zum Startbildschirm zurück, ohne lesbare Quittung, sodass er beide Kontostände von Hand prüfte, um sicherzugehen, dass die Überweisung durchgegangen war.
Welche einzelne Änderung wünschte sich der Teilnehmer?
Klare Sprache und Wiedererkennen statt Erinnern – das Wort Überweisung verwenden, die von ihm vergebenen Konto-Spitznamen anzeigen und einen Bestätigungsbildschirm bereitstellen, der stehen bleibt, bis er ihn schließt. Er rahmte das Problem als das der App, nicht als sein eigenes.
Ask, don’t scrub
Ask the transcript anything.
An hour-long recording? Don’t skim it – ask. Every answer stays grounded in your transcript and cites the exact timestamp, so you can jump to the moment and check it yourself.
Auf welche Hürden stieß die teilnehmende Person beim Versuch, eine Überweisung zu tätigen?
Beim Öffnen der App erstarrte sie, vor einem dichten Bildschirm aus Zahlen und Symbolen ohne sichtbares Wort "Überweisung" – es steckte hinter dem, was sie zwei Pfeile nannte, die nichts Bestimmtes tun. Dann erschienen das Quell- und das Zielkonto als Codes statt der von ihr vergebenen Spitznamen, also riet sie und wählte das mit den vier Endziffern, die sie wiedererkannte.
Wie fühlte sie sich nach dem Absenden, und welche Änderung wünschte sie sich?
Sie fühlte keinerlei Sicherheit – die App blinkte eine halbe Sekunde grün und kehrte ohne Beleg zum Startbildschirm zurück, also prüfte sie beide Kontostände von Hand. Ihr einziger Wunsch war Klartext: "Überweisung" schreiben, die Konto-Spitznamen zeigen und einen Bestätigungsbildschirm geben, der stehen bleibt, bis sie ihn schließt.
Grounded in your transcript – if the answer isn’t in the audio, it says so instead of guessing.
Forschungsinterview transkribieren – Fragen, beantwortet
Wie transkribiere ich ein Forschungsinterview?
Lade die Aufnahme hoch oder füge ihren Link ein, und Pepys liefert in Minuten ein Transkript mit Sprecher-Labels und Zeitstempeln, dazu KI-erkannte Themen, wortgenaue Zitate und eine Aufschlüsselung Frage für Frage, die du direkt ins Codieren übernimmst.
Kann es die interviewende von der teilnehmenden Person trennen?
Ja. Die Sprecher-Erkennung kennzeichnet jede Stimme, sodass ein Interview zu zweit als klar getrennte Beiträge von interviewender und teilnehmender Person zurückkommt statt als ein ungeteilter Block. Du benennst einen Sprecher einmal um, und es aktualisiert sich im gesamten Transkript.
Ist das Transkript genau genug, um in einem Paper zu zitieren?
Es ist wortgenau und mit Zeitstempeln versehen, sodass jede Zeile, die du anführst, an den exakten Moment gebunden ist, in dem sie gesagt wurde. Was das Modell bei einem Namen, einem Akzent oder einem Fachbegriff verhört, korrigierst du inline, bevor du exportierst.
Nutzt ihr mein Interview-Audio, um KI-Modelle zu trainieren?
Nein. Wir trainieren nie mit deinem Audio. Bei Arbeiten mit Menschen, bei denen Teilnehmende identifizierbar sind und dein Ethikvotum die Datennutzung einschränkt, ist genau das der Grund, warum viele Forschende sich für Pepys entscheiden.
Kommt es mit Interviews in anderen Sprachen zurecht?
Ja. Es erkennt die gesprochene Sprache automatisch über 99+ Sprachen, sodass mehrsprachige oder länderübergreifende Feldarbeit transkribiert zurückkommt, ohne dass du pro Sitzung eine Einstellung änderst.
Was kann ich exportieren, um mit der Analyse zu beginnen?
Klartext, DOCX und PDF für Berichte, JSON für den Import in qualitative Software sowie SRT oder VTT, falls du zeitgenaue Untertitel für eine archivierte Aufnahme brauchst. Jeweils mit einem Klick.
Muss ich ein Abo abschließen?
Nein. Pepys rechnet pro Nutzung ab – kauf ein Kontingent an Minuten, nutz es über eine Studie hinweg, wann immer die Arbeit anfällt, und das Guthaben verfällt nie. Du kannst gratis mit 60 Minuten starten, ohne Karte.
Verlassen Sie sich nicht nur auf unser Wort.
Fragen Sie ChatGPT, Claude oder Perplexity, was Pepys ist und für wen es sich eignet. Ein Klick, und Ihre bevorzugte KI macht die Recherche für Sie.
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