семантический контент-анализ — Страница 2

Dedoose — недорогая и многофункциональная программа для качественного контент -анализа

Доброго времени суток, уважаемые читатели блога о контент-анализе

Хочу поделиться информацией о классной программе для проведения качественного контент-анализа текстов, видео, аудио и графических фалов.

Не так давно на просторах нета набрёл на статью про самый передовой в мире софт для контент-анализа. В основном весь софт слишком дорогой для основной аудитории, интересующейся контент-анализом в России — в первую очередь для студентов, аспирантов, магистрантов и т.д. (про то, что именно эти категории интересуются контент-анализом, знаю по анкете, размещённой на блоге). Но, всё же, нашел адекватный по цене софт и в течении месяца полностью бесплатный (и полностью функциональный на демо период). Это программа DEDOOSE. Она реализована в браузере. Позволяет проводить качественный контент-анализ, содержит немало модулей аналитики. Удобна в использовании, быстро работает, не требовательна к ресурсам компьютера. С помощью dedoose можно решить исследовательские студенческие/аспирантские задачи львиной доли курсовых, дипломных и диссертационных работ, эмпирика в которых должна быть реализована с помощью качественного контент-анализа. Если не решили, какой софт использовать — рекомендую остановиться на DEDOOSE.

Сайт программы — DEDOOSE

В Dedoose сейчас одновременно провожу несколько некоммерческих исследований. Результаты будут на блоге.

Теперь вопрос (в формате опроса ниже) — стоит ли мне записывать видеокурс по DEDOOSE или разберетесь в программе сами? В курсе будет подробно расписано, как провести исследование от начала и до конца в DEDOOSE. Курс будет коммерческим. Стоить будет 350-450 р. К слову, на русском языке альтернатив курсу НЕТ.

Всего доброго!

CAQDAS — программы для качественного контент-анализа

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе!
Сегодня решил поделиться с вами полезными ссылками на программное обеспечение, применимое для целей проведения качественного контент-анализа. Кстати, очень часто такой софт включает в себя функции и количественного анализа. Качественным он называется благодаря своей основе — функции кодирования контента. Часть программ, перечисленных ниже работает только с текстом, часть — еще с видео, аудио и графическими файлами. Некоторый софт безумно дорогой, некоторый — очень доступный. Так, например, версия облачного решения для QDA «DEDOOSE» стоит меньше 13 долларов за месяц использования (обычно месяца, ну, от силы двух, достаточно для проведения обработки массива текста). Для студентов DEDOOSE будет стоить еще дешевле. Atlas.ti для студентов на один семестр будет стоить всего 51$. В общем для студентом почти всегда есть отличные предложения. А вот для остальных категорий граждан цены уже очень высокие, увы. Можете убедиться в этом, посмотрев стоимость софта на сайтах производителей. Вот, например, цены на софт для не образовательных учреждений и не гос структур, а для простых сметрных от PROVALIS RESEARCH (для QDA здесь в первую очередь QDA MINER):

Кстати, как ни странно, все мануалы на английском. И они как правило огромные (200-300 страниц). Так что приготовьтесь, что освоить материал может быть будет непросто 🙂 Читать далее CAQDAS — программы для качественного контент-анализа

Качественный контент-анализ на IPAD в программе ATLAS.ti

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе!

Сегодня решил снова описать ещё одну бесплатную программку для проведения контент-анализа. На сей раз мы поговорим о версии ранее описанной на блоге программы для проведения качественного контент-анализа ATLAS.ti для IPAD. Собственно, другого софта для проведения контент-анализа на планшете я не знаю. Не то чтобы программка была отличной и решала все возможные насущные вопросы проведения замеров, но она как минимум ИНТЕРЕСНА! И даже может быть очень полезной в некоторых ситуациях… Главным образом, она хороша для первичного кодирования аудио и видео файлов — например, свежевзятых на айпад интервью в аудио или видео формате. То есть взяли интервью и скорее кодировать материалы, даже без перевода в текст. Дальше эти материалы можете экспортировать в дропбокс или просто в файл и после импортировать в десктопную версию ATLAS.ti для более основательной работы. Собственно, вещь хорошая.

Читать далее Качественный контент-анализ на IPAD в программе ATLAS.ti

УРА! Нашлась хорошая бесплатная программа для контент-анализа QDA MINER LITE

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе!

Как и обещал ранее, начинаю повествование о бесплатной программе для проведения качественного контент-анализа с некоторыми количественными несложными функциями квантификации данных. Программа носит имя QDA MINER LITE. Это обрубок от полной версии QDA MINER — в этой версии нет некоторых немаловажных функций, но об этом позже. С базовым актуальным функционалом создания категорий, кодов, комментариев к ним, кодирования текстов, и другого полезного и нужного программка справляется на ура. Ну или почти на ура.

Несколько напрягают только 2 неприятных момента — неполная поддержка кириллицы (не работает при некоторых вариантах выгрузки данных); программка зависает в некоторых ситуациях (или возможно на некоторых операционных системах, на моей, например, но очень РЕДКО). Да, если уж зашёл разговор об осях: производитель обещает работу QDA MINER LITE под LINUX при условии работы с эмулятором WINE. Ну, это уж на любителя…

Итак, в чём же предназначение программки:

Читать далее УРА! Нашлась хорошая бесплатная программа для контент-анализа QDA MINER LITE

Бесплатная программа для контент-анализа QDA MINER LITE

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе!

Сегодня хочу просто поделиться радостной новостью — рылся на сайте Provalis, производителе программ для проведения контент-анализа WordStat, SimStat, Qda Miner и других. Искал информацию об ограничениях триальных версий их софта и наткнулся на бесплатную программу для качественного контент-анализа QDA MINER LITE. Это обрубок от QDA MINER, который ещё опишу позже. Функцоонал довольно скудный — создание категорий и кодов, кодирование, комментирование, экспорт и простая квантификация. Однако, уже что-то!

В принципе, для несложной обработки текста годится. Пока на программу только наткнулся, с работой в ней ознакомился очень поверхностно, однако, впечатление осталось очень приятное. Кириллицу поддерживает, что немаловажно. Сама программа на английском, но это проблем у пользователя вызвать не должно — иностранных слов чуть-чуть совсем — функционал-то бедный 🙂 Хотя… По мне, так он не сильно отличается от ATLAS.ti (по первому впечатлению) — самое важное-то есть…

Оболочка та же, что и у QDA MINER, а неработающие функции просто неактивны, но присутствуют в интерфейсе.

Как бы-то ни было, эту программу для проведения качественного контент-анализа текста (и, кажется, ещё и графических файлов, а может и нет) опишу скоро на блоге! А вообще отлично — судя по всему, многие ищут бесплатный софт для проведения контент-анализа, а его, увы, нет нигде. Но вот нашёлся-таки 🙂

P.S. Как опишу QDA MINER LITE приступлю к QDA MINER, WORD STAT и SIMSTAT. Это уже серьёзный полноценный и дико дорогущий софт.

Google документы — групповое кодирование текста в контент-анализе

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе!

Сегодня небольшой пост про совместное кодирование текста в контент-анализе. Нередко, необходимо провести контент-анализ большого массива текста вручную, то есть идентифицировать микросюжеты, пополняя постепенно их список в процессе работы, либо работать с фиксированным категориальным аппаратом и набором параметров. Такую работу удобнее делать в группе кодировщиков, что ускоряет процесс работы. Один в поле не воин, если речь идёт о развёрнутом категориальном аппарате из 20-50-ти параметров и нескольких сотнях или тысячах фрагментов текста. Закодировать массив одному будет очень трудно. Рано или поздно такая работа просто выбесит и её захочется бросить.

Вывод: собираем группу кодировщиков и проводим кодирование коллективно.

Допустим у нас на руках есть заданный набор параметров для кодирования. Самое элементарный пример — будем классифицировать единицы анализа (пусть это будут целые предложения) по оценочному признаку — позитивные/негативные. Открываем EXCEL или аналог, например, Libre Office (бесплатный аналог MS Office) и вводим в каждую строку по предложению, создаём столбец с кодом документа, кодом кодировщики, 2 столбца для наших параметров + столбец для нейтральных предложений. Кодируем:

Читать далее Google документы — групповое кодирование текста в контент-анализе