Метка: Уровень: простой

Пример контент-анализа социальной сети вконтакте. Изучение обсуждения терактов

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Я решил опубликовать результаты пилотного замера, проведённого недавно на добровольных началах вместе с Андреем Осяниным, преподавателем из Нижегородской Академии МВД. Замер был проведён главным образом для тестирования категориального аппарата, для понимания, какова должна быть оптимальная выборка для реализации замеров (ну, скорее поняли, какой она не должна быть 🙂 ). Суть замера достаточно проста — мы скачали небольшой массив текстов с vk.com, в которых упоминались произошедшие в России теракты последних лет. Выборка вышла скромная — около 700 сообщений, собранных в ноябре-декабре 2013. Каждый из постов должен был быть опубликован россиянином.

volgograd-bus Читать далее Пример контент-анализа социальной сети вконтакте. Изучение обсуждения терактов

Yoshikoder — бесплатная программа для количественного контент-анализа. Часть 1

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализа!

Я решил не следовать ранее оглашённому формату публикаций на блоге — замучила бесконечная прокрастинация (просто не хватает сил ещё и бесплатные замеры для блога делать))) Переоценил свои силы… Замеров хватает и без того 🙂

Итак, я просто опишу функционал программы, а если вы заинтересованы в проведении контент-анализа, то без проблем всё поймёте и используете для своих исследований.

Итак, саму программу можно скачать ЗДЕСЬ. Программка абсолютно бесплатная, но жутко хорошая 🙂 Скачали, установили. Интерфейс программы без какого-либо контента выглядит так: Читать далее Yoshikoder — бесплатная программа для количественного контент-анализа. Часть 1

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