सिमैंटिक डिफ़रेंशियल

सिमैंटिक डिफ़रेंशियल एनोटेशन योजना एनोटेटरों के सामने विपरीत विशेषणों वाले स्केल रखती है, जिनसे दृष्टिकोण, धारणाएँ या अर्थ की छाया नापी जाती है। हर स्केल के दोनों सिरों पर उलटे विशेषण होते हैं (जैसे "Good" बनाम "Bad") और एनोटेटर उस श्रेणी में कोई एक बिंदु चुनकर बताता है कि आइटम कहाँ बैठता है।

Potato में सिमैंटिक डिफ़रेंशियल

सार

1950 के दशक में Charles Osgood के बनाए सिमैंटिक डिफ़रेंशियल स्केल मनोविज्ञान और सामाजिक विज्ञान में अवधारणाओं का निहित अर्थ नापने का जमा-जमाया तरीक़ा हैं। एनोटेशन के कामों में ये उन बारीक, बहु-आयामी धारणाओं को दर्ज करने में काम आते हैं जिन्हें किसी एक रेटिंग स्केल से नहीं कहा जा सकता।

जल्दी शुरुआत

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  - annotation_type: semantic_differential
    name: text_perception
    description: Rate how you perceive this text on each scale.
    pairs:
      - ["Formal", "Informal"]
      - ["Positive", "Negative"]
      - ["Simple", "Complex"]
    scale_points: 7

कॉन्फ़िगरेशन विकल्प

उदाहरण

लेखन शैली का आकलन

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  - annotation_type: semantic_differential
    name: writing_style
    description: Rate the writing style of this text on each dimension.
    pairs:
      - ["Formal", "Informal"]
      - ["Objective", "Subjective"]
      - ["Concise", "Verbose"]
      - ["Clear", "Ambiguous"]
    scale_points: 7

वक्ता के बारे में धारणा

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  - annotation_type: semantic_differential
    name: speaker_impression
    description: Rate your impression of the speaker on each dimension.
    pairs:
      - ["Competent", "Incompetent"]
      - ["Warm", "Cold"]
      - ["Trustworthy", "Untrustworthy"]
      - ["Dominant", "Submissive"]
    scale_points: 7

उत्पाद का मूल्यांकन

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  - annotation_type: semantic_differential
    name: product_perception
    description: How do you perceive this product?
    pairs:
      - ["Innovative", "Traditional"]
      - ["Affordable", "Expensive"]
      - ["Reliable", "Unreliable"]
      - ["Simple", "Complex"]
    scale_points: 5

भाव के आयाम (EPA)

क्लासिक Evaluation-Potency-Activity ढाँचा:

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  - annotation_type: semantic_differential
    name: epa_rating
    description: Rate this concept on each dimension.
    pairs:
      - ["Good", "Bad"]
      - ["Powerful", "Weak"]
      - ["Active", "Passive"]
    scale_points: 7

आउटपुट फ़ॉर्मैट

{
  "text_perception": {
    "labels": {
      "Formal-Informal": 5,
      "Positive-Negative": 2,
      "Simple-Complex": 4
    }
  }
}

मान 1 (बाएँ विशेषण) से scale_points (दाएँ विशेषण) तक जाते हैं, और बीच का बिंदु तटस्थ माना जाता है।

अच्छे तरीक़े

1. डिफ़ॉल्ट रूप से 7 बिंदु वाले स्केल इस्तेमाल करें - सिमैंटिक डिफ़रेंशियल शोध में यही मानक है और इससे पर्याप्त बारीकी मिलती है
2. जोड़ों में ध्रुवता बदलते रहें - "सकारात्मक" विशेषण कभी बाएँ, कभी दाएँ रखें, ताकि एनोटेटर एक ही तरफ़ जवाब देने की आदत में न पड़ जाएँ
3. प्रति आइटम 5-8 जोड़े तक सीमित रहें - बहुत ज़्यादा स्केल थका देते हैं और डेटा की गुणवत्ता गिरा देते हैं
4. जमे-जमाए विशेषण जोड़े इस्तेमाल करें - जहाँ मौजूद हों, वहाँ पहले के शोध में परखे गए जोड़े दोबारा इस्तेमाल करें
5. बीच का लेबल रहने दें - तटस्थ मध्यबिंदु एनोटेटरों के लिए एक अहम संदर्भ है
6. जोड़ों का क्रम बदलते रहें - हो सके तो प्रस्तुति का क्रम बदलें, ताकि पहले दिखे विकल्प का असर कम पड़े

आगे पढ़ें

• Likert स्केल - सहमति/आवृत्ति के लिए क्रमसूचक रेटिंग स्केल
• स्लाइडर - सतत मान वाला एनोटेशन
• जोड़ीवार तुलना - दो आइटमों की सीधी तुलना

कार्यान्वयन के विवरण के लिए स्रोत दस्तावेज़ देखें।