clawdbot可辅助社会科学研究中的定性数据分析，支持文本清洗、规则编码、共现网络生成、编码一致性校验及敏感信息脱敏五大功能。
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如果您在社会科学研究中需要对访谈记录、田野笔记或开放式问卷等定性数据进行系统化编码与分析，Clawdbot可作为辅助工具参与文本预处理与结构化操作。以下是其在该场景下的具体应用方式：
一、自动化文本清洗与格式标准化
Clawdbot能批量识别并移除定性数据中干扰分析的非语义内容，如录音转写产生的重复停顿词、时间戳、说话人标记冗余符号，以及OCR识别引入的乱码字符，从而提升后续人工编码的一致性基础。
1、将原始访谈转录文本（.txt或.docx格式）拖入Clawdbot主界面指定区域。
2、在“清洗模板”下拉菜单中选择“社会科学定性文本”，该模板默认禁用拼写修正，保留受访者原生表达特征。
3、勾选“保留段落层级”与“标记删减位置”，点击“执行清洗”，生成带注释的cleaned_version文件。
二、基于规则的初步编码映射
Clawdbot支持用户导入预定义编码本（codebook），通过正则匹配与上下文窗口扫描，将文本片段自动关联至一级主题节点，不替代研究者判断，但显著减少机械性标注耗时。
1、在“编码管理”模块中上传CSV格式编码本，列名须为“code_id”“code_name”“definition”“example_phrase”。
2、于“匹配设置”中设定上下文窗口为±3句，并启用“否定短语屏蔽”（如自动跳过含“不”“未”“反对”等词的匹配实例）。
3、运行后导出mapping_report.html，其中每条匹配结果均附带原文上下文与置信度评分（0.6–0.95区间）。
三、跨文本主题共现网络生成
Clawdbot可解析多个被试文本的编码分布，构建主题-文本二模矩阵，并输出Gephi兼容的边列表（edges.csv）与节点属性（nodes.csv），用于可视化主题聚合与离散模式。
1、在“分析集”中添加已编码完成的全部文本文件（需为Clawdbot标准编码格式.json）。
本文档主要讲述的是MATLAB与VB混合编程技术研究；着重探讨了在VB应用程序中集成MATLAB实现程序优化的四种方法，即利用Matrix VB、调用DLL动态链接库、应用Active自动化技术和动态数据交换技术,并分析了集成过程中的关键问题及其基本步骤。这种混合编程实现了VB的可视化界面与MATLAB强大的数值分析能力的结合。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
2、进入“网络分析”面板，选择“主题共现”模式，阈值设为最小共现频次≥2次。
3、点击“生成网络”，系统自动生成两个CSV文件及一个summary_stats.txt，含平均路径长度与模块度Q值。
四、编码一致性校验辅助
Clawdbot提供双编码员结果比对功能，通过计算Krippendorff’s α的中间统计量（如观测差异矩阵与期望差异矩阵），帮助研究者定位分歧高发的编码条目与文本段落。
1、分别导入两位编码员的.json输出文件，文件名须含标识符如“coderA_2024.json”“coderB_2024.json”。
2、在“一致性检测”中选择“按段落比对”，系统自动对齐相同文本ID下的编码序列。
3、查看disagreement_heatmap.svg，其中红色区块对应α值低于0.67的编码条目，可直接跳转至原始段落复查。
五、敏感信息动态脱敏输出
针对涉及未成年人、医疗隐私或法律风险的定性材料，Clawdbot可在保持语义结构完整的前提下，对实体名称、地理位置、机构代号实施上下文感知替换，满足伦理审查提交要求。
1、在“脱敏配置”中启用“社会科学专用词典”，该词典内置中国行政区划、常见学校名、医院名及亲属称谓库。
2、设定替换策略为“同类别泛化”，例如将“北京市朝阳区实验小学”替换为“某直辖市城区实验小学”。
3、执行后生成anonymized_package.zip，内含脱敏文本、替换对照表及未触发规则的原始片段清单。
