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随着人工智能技术的不断发展，市场调研和学术研究中对人工智能的需求越来越高。
研究人员除了分析传
统的结构化数据，还需要
利用AI技术对文本、语音、图像等复杂数据进行分析
，得到更深入
的研究洞察。
然而想
要使用AI技术，通常需要分析人员了解各种编程语言，比如Python，R，Java等，市场
调研和科研用户又往往不具备很强的编程基础。
为了让市场调研和科研用户能够方便、快捷地应用AI技术到自己的研究中，
Credamo「见数」平台提供了多种人工智能算法来处理文本、语音、图片
等多种复杂数据，进一步丰富您的研究。
我们在调研过程中除了需要用量表来表示用户的满意度，还往往需要用开放性的填空题来收集用户的评论信息。
然而文本数据的分析对于研究人员难度较大，传统的人工文本处理不仅耗时长、成本高，而且还存在较高的误差可能。
对于文本类数据，现在您可以利用
Credamo建模分析中的词云图
或情感分析
来对评论等进行分析，得到更加准确直观的信息和量化结果。
在得到情感倾向的具体数值后，您还可以
将情感倾向值导出到【数据清理】
版块中，用于进一步的方差分析、线性回归等统计建模。
我们在调研中常用量表来获取用户满意度或态度数据。
但
相比于这类结构化数据，非结构化数据还有更为丰富的信息。
比如我们可以通过填空题得到被试对产品的满意度评价。不过在用户体验上，冗长的文本输入也可能增加作答者的负担。
如果我们将
输入文字改为录音
，那么可以大大降低被试的负担。
同时，语音输入可以描述更多的评价内容，而且
还能分析音色音调
等信息，更加完善地了解被试对产品的评价。
此外，在定性研究中，我们常用录音的方式采集被访者信息。
如果利用
Credamo「见数」的录音功能
，不仅可以录音，还能通过Credamo平台的语音识别功能即可轻松获得语音对应的文本信息。
得到语音对应的文本后，可以利用情感分析等文本处理技术，
对识别出来的语音文本进一步分析，得到本文中的情感倾向等更深入的信息。
图片也是调研过程中经常需要采集的数据，比如在商业地产调研项目中，可能经常需要拍照记录周边商圈的商家
品牌
，如果用相机拍照的方式采集，调研完成后数据清理的难度非常大。
如果使用Credamo「见数」平台设计问卷时使用
【文件上传】
类型的题目，然后调研人员只需要上街拍照上传即可，无需使用相机等设备，实现云端存储。
【
图片文字识别
】
应用可以对上传后的图片内容进行智能识别，
将图片中的Logo，品牌名称和其他文字信息识别出来
，然后保存到下载的数据中，同理也可以使用Credamo平台上的自然语言处理（NLP）模型对识别出的文本进一步分析，得到量化的结果。
如果调研中希望被试或者调研员拍摄一些物体的图片，同时又不想通过人工的方式来识别，比如：
品牌logo、车型、人、动物等
，那么可以使用平台的
【
图像物体识别
】应用
。
这一应用可以对图片中物体进行智能识别，能够智能识别出图片中的物体和估计的概率。如下图所示：
