研析 · AI 长文本 NVivo 编码助手

把重复、耗时的初始编码交给 AI，把研究判断留给研究者。

在线使用：https://ainvivo.edv.hr/

研析是一款面向质性研究与 NVivo 工作流的 AI 辅助编码工具。它希望解决一个很具体的问题：当访谈、新闻、政策、教育、医学或法律材料达到几万乃至几十万字时，研究者往往把大量时间花在切分文本、建立初始代码、重复归类和检查遗漏上。

研析先完成可追溯的初始编码，再让研究者查看原文、审核、修改和补充。AI 提供建议，最终判断始终由研究者完成。

适合谁

• 刚开始使用 NVivo，不熟悉手动编码流程的学生和研究者
• 面对大量访谈稿、案例、新闻或政策文本，需要提高初始编码效率的人
• 经常使用 NVivo，但希望获得比传统自动编码更灵活、更贴合研究问题的辅助方案的人
• 需要保留原文依据、逐条复核并继续修改编码结果的质性研究团队

可以做什么

• 上传 DOCX 或 TXT 长文本材料
• 通过研究简报说明研究问题、编码目标、标签层级和纳入／排除边界
• 支持主题分析、扎根理论初始编码、框架分析、话语分析、政策文本分析和现象学分析等常见研究路径
• 先试编码小样，确认方向后再处理全文
• 在原文中查看编码位置，手动框选、补充、调整或删除编码
• 按一级、二级、三级结构整理和展开代码
• 保留修改版本，并继续向 AI 说明标签改名或归属调整要求
• 导出结构化结果，并衔接 NVivo 可用的交换工作流

基本流程

1. 上传材料：导入 DOCX 或 TXT。
2. 说明研究要求：写清研究问题、希望识别的标签、标签适用范围和排除条件。
3. AI 初始编码：建议先运行小样，检查粒度、命名和归类方向。
4. 人工复核：对照原文接受、修改、补充或删除编码。
5. 继续调整：针对局部归属或标签体系提出进一步要求，并保留不同版本。
6. 导出使用：下载结果，继续进入 NVivo 或后续研究分析。

我们坚持的边界

• AI 编码是研究辅助，不替代研究者的方法论判断。
• 编码结果应当回到原文复核，尤其是反讽、否定、引用、主体不清和专业语境。
• 不宣称一次生成即可得到最终研究结论。
• 不公开展示用户的研究材料；具体的数据处理说明以网站内的隐私说明为准。
• 研析与 Lumivero / NVivo 没有关联，NVivo 是其各自权利人的商标。

当前状态

项目处于免费内测阶段，正在通过访谈、教育、医学、新闻、政策和法律等不同材料持续验证编码质量与使用体验。

欢迎通过网站内的反馈入口，或在本仓库提交 Issue，告诉我们：

• 哪类材料最需要 AI 编码支持
• 哪些编码结果不符合你的研究方法
• 哪一步最耗时、最容易困惑
• 你希望怎样衔接 NVivo 与后续分析

For international visitors

Yanxi is a public-facing AI-assisted qualitative coding tool for long-form research materials and NVivo-oriented workflows. It helps researchers draft traceable initial codes, review them against the source text, revise code assignments, organize hierarchical codes, and export structured results.

The goal is not to replace qualitative judgment, but to reduce repetitive manual work so researchers can spend more time on interpretation and validation.

Visit: https://ainvivo.edv.hr/

关于本仓库

这是研析的公开项目主页与反馈入口，用于介绍产品、沉淀公开使用说明并连接开发者与研究者。

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