Survey Coder Pro codifica verbatims con IA y devuelve el archivo listo para tabular: tu propio codeframe o uno generado desde los datos, menciones múltiples, netos por categoría y el mismo marco ola tras ola. Entrega en .sav con value labels.
Un estudio típico deja entre 3.000 y 20.000 verbatims por ola. Codificarlos a mano exige un equipo de codificadores, un líder que resuelve discrepancias y varios días de calendario con el campo ya cerrado — y aun así el codeframe se desvía entre olas y las menciones múltiples se cuentan distinto según quién codificó.
Días de codificación por ola, con el trabajo de campo ya cerrado
Codeframe que se desvía entre codificadores y entre olas
Conteo de menciones múltiples y netos que nadie audita
Survey Coder Pro es software de codificación de verbatims hecho para institutos de investigación: aplica tu codeframe a cada verbatim, marca lo que no puede resolver con confianza para que lo decida un analista y devuelve el archivo listo para tabular.
Miles de verbatims codificados en minutos, no en días de calendario
Importás tu codeframe (Excel/SPSS) o lo generás desde los datos; en ambos casos queda versionado
Menciones múltiples y netos por categoría con criterio explícito y auditable
El mismo codeframe se reutiliza en la ola siguiente, así el tracking queda comparable
Del verbatim crudo al archivo tabulado, con trazabilidad en cada paso
Levanta los verbatims desde .sav, Excel o CSV, detecta las columnas de texto y descarta lo no codificable (no sabe, n/a, campos vacíos) antes de gastar un crédito.
Importá tu codeframe con categorías, subcategorías, definiciones y ejemplos, o generalo desde los datos. Cada código guarda su definición: es lo que hace reproducible la codificación.
El codebook queda versionado y se hereda en la ola siguiente. Los códigos nuevos se proponen aparte, para que el histórico del tracking siga siendo comparable.
Codifica en español, inglés, portugués, alemán y francés sin traducir antes. Un estudio multipaís se codifica con un solo codeframe.
Exporta a SPSS con value labels, variables de mención múltiple y netos por categoría, o a Excel. El archivo entra directo a la corrida de tablas.
La IA marca lo que no puede resolver con confianza — típicamente 5-10% — y el analista decide solo sobre eso. El resto llega codificado y con el nivel de confianza a la vista.
En investigación de mercados, un verbatim es la respuesta textual de un entrevistado tal cual quedó registrada — en el campo, en el CATI o en el panel online. Codificar verbatims es asignarle a cada uno uno o más códigos de una lista controlada, para que el texto entre a la corrida de tablas como una variable más y se pueda cruzar contra edad, región, marca o segmento.
Es un oficio con reglas propias, y ahí está la diferencia con "resumir respuestas con un LLM": el codificador no interpreta, aplica un marco. Ese marco es lo que hay que fijar antes de tocar el primer verbatim.
La estructura: qué categorías existen, qué códigos cuelgan de cada una, qué número lleva cada código y qué códigos son residuales ("Otros", "No sabe / No contesta", típicamente 97/98/99). Es lo que se acuerda con el cliente y lo que después define el layout del entregable.
El codeframe más las reglas de aplicación: la definición de cada código, ejemplos de verbatims que caen adentro y de los que quedan afuera, y los casos límite ya resueltos. Un codeframe sin definiciones se aplica distinto según quién codifique; un codebook con definiciones y ejemplos es reproducible — y es lo que Survey Coder Pro guarda versionado.
Un verbatim de una sola frase suele tocar dos o tres temas: "el precio está bien pero la app se cae y en la sucursal me atendieron pésimo" son tres menciones, no una. Codificar con menciones múltiples significa asignar los tres códigos y llevar el orden de mención, para que después las tablas se puedan leer sobre base de menciones o sobre base de entrevistados. La regla tiene que ser explícita, porque los porcentajes de las dos bases no suman igual y el cliente va a preguntar cuál está mirando.
El neto es la columna de categoría: el porcentaje de entrevistados que mencionó al menos uno de los códigos que cuelgan de ella. No es la suma de los códigos — quien mencionó dos códigos de la misma categoría cuenta una sola vez en el neto. Survey Coder Pro calcula los netos sobre entrevistados únicos por subárbol de categoría, soporta jerarquía de tres niveles (Categoría › Subcategoría › Código) y deja apagar la columna de neto por pregunta cuando el layout del cliente no la lleva.
En un tracking, la codificación de la ola 4 no vale por sí sola: vale si es comparable contra las olas 1 a 3. El riesgo real no es codificar mal, es codificar distinto — un código que cambia de definición a mitad del año produce una tendencia que no existe. Por eso el codebook se hereda entre olas con sus números de código intactos, y los temas emergentes que la ola nueva trae se proponen aparte, para que un analista decida si abren código nuevo o caen en un residual. Ese es el ciclo que sostiene la serie histórica.
Un instituto no entrega un Excel con etiquetas de texto: entrega un .sav con value labels, donde cada variable de mención lleva sus códigos numéricos y su etiqueta, listo para la corrida de tablas. Survey Coder Pro anexa las variables codificadas al archivo original, respeta la convención de residuales, emite las columnas de mención múltiple con el layout que use el estudio (dicotómico o categórico) y valida el archivo antes de entregarlo: si algo del contrato no cierra, el export se bloquea con el detalle en vez de producir un .sav corrupto en silencio. También sale a Excel cuando el cliente lo pide así.
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