Clawdbot支持四项质性分析功能：主题建模、Likert量表生成、跨编码者一致性校验及语义饱和度检测，分别对应无监督聚类、标签驱动题项生成、嵌入相似度评估与构念覆盖诊断。

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜

一、使用Clawdbot进行访谈文本的主题建模

Clawdbot可基于预训练语言模型对开放式访谈转录文本执行无监督主题提取，识别潜在语义结构并聚类相似表述。该过程不依赖人工编码框架，适用于探索性研究阶段的概念发现。

1、将清洗后的访谈文本（UTF-8编码纯文本）导入Clawdbot的“Topic Modeling”模块。

2、设置主题数量K值为5–12，启用LDA+BERT混合算法选项。

3、运行分析后，在结果界面查看每个主题的关键词权重分布及代表性原始语句片段。

4、导出主题-文档矩阵CSV文件，用于后续与人口学变量做相关性检验。

二、借助Clawdbot自动生成Likert型量表题项

Clawdbot可根据已标注的情绪极性、认知维度或行为倾向标签，从访谈高频表达中抽提语义完整、语法规范的陈述句，并按心理测量学要求调整措辞难度与歧义度。

1、在“Scale Generation”面板中上传含情感标签的语句集（每行一句，末尾以【POS】/【NEG】标记）。

2、选择目标量表维度（如“自我效能感”“社会支持感知”），设定题项数量为10–20条。

3、点击生成按钮，系统输出初版题项列表，每条附带可读性得分（Flesch-Kincaid Grade Level）和歧义指数。

4、手动筛选保留Flesch-Kincaid值在6.0–8.5之间、歧义指数低于0.35的题项。

三、利用Clawdbot实施跨访谈者一致性校验

针对多名研究者独立完成的访谈文本编码，Clawdbot提供基于嵌入向量余弦相似度的自动一致性评估，替代传统Cohen’s Kappa计算中对离散类别标签的依赖。

1、将不同编码者标注的同一段访谈文本分别保存为独立文件，命名格式为“ID_编码者A.txt”“ID_编码者B.txt”。

2、在“Inter-rater Consistency”工具中批量导入全部文件，指定语义粒度为句子级。

3、运行比对后，系统生成两两编码者间的平均余弦相似度热力图。

4、导出相似度低于0.62的句子对清单，供研究者回溯讨论分歧根源。

四、通过Clawdbot执行量表题项的语义饱和度检测

Clawdbot可扫描已生成量表中各题项的上下文嵌入分布，识别是否存在语义重叠过高或覆盖盲区，辅助判断题项集合是否充分表征目标构念。

1、将量表所有题项逐行输入“Semantic Saturation Check”模块文本框。

2、选择参照语料库为APA PsycINFO近五年实证论文摘要集。

3、启用“Cluster-based Redundancy Alert”，设定阈值为0.78。

4、查看聚类报告中标记为“高冗余组”的题项编号，并比对它们在主成分载荷矩阵中的共同方差占比。