RESUMO
OBJETIVO: investigar coincidências e divergências entre transcrição e textualização de áudios, a fim de verificar se há evidências estatísticas que possam servir de subsídio quanto ao melhor procedimento a ser aplicado. MÉTODOS: estudo retrospectivo. Foram selecionados aleatoriamente 30 áudios, entre os 239 áudios disponíveis, provenientes de interceptações telefônicas do mesmo processo judicial. Foram considerados: o número de palavras e tempo em minutos para a realização de cada áudio, e a análise comparativa da manutenção dos focos principais de conteúdo. Três Fonoaudiólogos transcreveram e textualizaram terços diferentes do arquivo, garantindo independência. Um Fonoaudiólogo, que não participou da etapa anterior, realizou a análise de conteúdo. Para a análise estatística foi utilizado o teste de Wilcoxon-Mann Whitney no ambiente R, com interface Tinn R. Nível de significância de 5% (0,05). CEP: 274-742. RESULTADOS: o número médio de palavras utilizadas na transcrição dos arquivos de áudio foi 27% maior que o número de palavras utilizadas na textualização, p=0,52. A média do tempo em minutos necessários para realizar a transcrição foi significantemente maior p=0,013. Na análise comparativa da manutenção dos focos principais de conteúdo, foi possível verificar que em média 93% dos focos foram mantidos, p=0,61%. CONCLUSÃO: as semelhanças entre os processos de transcrição e textualização foram com relação ao número mediano de palavras e a manutenção do número mediano de focos de conteúdo. Houve divergência quanto ao tempo para a realização, significantemente menor na textualização. Considerando os dados obtidos neste estudo, o processo de textualização mostrou ser o mais indicado na degravação de áudios. .
PURPOSE: investigate coincidences and divergences between audio transcription and textualization in order to check for statistical evidence which may be a justification as to the best procedure to be applied. METHODS: retrospective study. 30 audios were selected randomly among the 239 available audios, proceeding from telephone intercepts of the same lawsuit. We considered: the number of words and time in minutes for each audio, and the comparative analysis for maintaining the main content highlights. Three Speech Pathologists transcribed and textualized different parts of the file, ensuring independence. A Speech Pathologists, who did not attend the previous step, conducted content analysis. For statistical analysis we used Wilcoxon-Mann Whitney test in R environment, with Tinn R interface. Significance level 5% (0.05). CEP: 274-742. RESULTS: the mean number of words used in of audio file transcription was 27% greater than the number of words used in textualization, p=0.52. The mean time in minutes required to perform the transcription was significantly higher p=0.013. In the comparative analysis as for the maintenance of the main content highlights, we found that on average 93% of highlights were kept, p=0.61%. CONCLUSION: the similarities among the of transcription and textualization processes were compared with the median number of words and the maintenance as for the median number of content highlights. There was divergence as for the implementation time, significantly lower in textualization. Considering the data obtained in this study, textualization process proved to be the most suitable in audio de-recording. .
