Dodawanie kodów do danych - przegląd narzędzi do jakościowego kodowania danych

Wpisany przez dr Erika Yi

Po moim ostatnim poście kilka osób zapytało mnie o narzędzia, których użyłem do procesu kodowania. W tym artykule skoncentrujemy się na narzędziach analizy jakościowej, których można użyć do kodowania danych. Metody, których użyłem, różnią się cenami i funkcjami, więc możesz zdecydować, która metoda jest dla Ciebie najbardziej użyteczna. Pamiętaj, że ta recenzja nie jest bynajmniej wyczerpująca, mogę mówić tylko o narzędziach i funkcjach, których faktycznie używałem.

Przed rozpoczęciem kodowania upewnij się, że zapoznałeś się ze swoimi danymi. Niezależnie od tego, czy Twoje dane są transkryptami lub notatkami, powinieneś znać przybliżoną zawartość każdej części skryptów i przybliżoną lokalizację ważnych informacji, których szukasz. Zagłębianie się w kodowanie bez dokładnej znajomości danych nigdy nie jest opcją, jeśli chcesz, aby ciężka praca zapewniała wgląd w dane.

Metoda 1, stara szkoła

Potrzebne narzędzia: nożyczki i niektóre foldery
Metoda starej szkoły. (Zdjęcie Joanny Kosinskiej w Unsplash)

Jest to pierwsza metoda kodowania, której nauczyłem się w szkole podyplomowej. Zakładając, że zapoznałeś się z zestawem danych, teraz wystarczy wydrukować transkrypcje i pokroić je. Twoje wycięte fragmenty odzwierciedlają twoje kody, każdy kawałek papieru jest jednostką kodu. Za pomocą karteczek samoprzylepnych można dołączyć nazwy kodowe do każdego kawałka papieru, więc jeśli kiedykolwiek zdecydujesz się zmienić nazwę kodową, możesz po prostu usunąć karteczkę i dołączyć do niej nową.

Po pocięciu i uporządkowaniu wszystkich spinaczy do papieru potrzebujesz dużej pustej przestrzeni - podłogi dużego pokoju lub dużego pustego stołu. Możesz uporządkować zakodowane spinacze w grupy, przenosić je, aby zobaczyć, która struktura najlepiej komunikuje spójne motywy, a następnie użyć folderów, aby przytrzymać spinacze i nazwać foldery według motywów.

Na koniec będziesz mieć kilka folderów z kawałkami papieru. Dzięki temu będziesz mógł bardziej dogłębnie przeanalizować tematy i zaangażować się w opowiadanie historii na podstawie swoich kodów.

Plusy: niskie wymagania techniczne, bezpłatne w użyciu (o ile masz nożyczki i foldery)

Wady: trudne do zdigitalizowania kody, kawałki papieru mogą po pewnym czasie zaginąć, nie są przyjazne dla środowiska

Metoda 2, adaptacja cyfrowa

Potrzebne narzędzia: dowolny edytor tekstu i arkusz kalkulacyjny

Dla tych, którzy nie chcą drukować papierowych kopii swoich skryptów, ta metoda może się przydać. Będziesz potrzebował edytora tekstu z funkcjami podświetlania i komentowania oraz cyfrowego arkusza kalkulacyjnego.

Użyj różnych wyróżnień, aby kodować kolorami swoje dane, i użyj komentarzy, aby nadać jednostkom kodu prawidłowe nazwy kodowe. Pierwsza strona arkusza kalkulacyjnego powinna być podsumowaniem wszystkich kodów, możesz je przenosić, aby je kategoryzować. Ponadto każdy kod powinien mieć osobną stronę arkusza, na której skopiujesz i wkleisz fragmenty tekstu z edytora tekstu.

Na koniec będziesz mieć zakodowane dokumenty tekstowe i jeden arkusz kalkulacyjny, kody arkusza kalkulacyjnego powinny odzwierciedlać wszystkie kody pojawiające się w dokumencie tekstowym.

Plusy: niski koszt, kody są digitalizowane

Wady: odpowiednie tylko dla mniejszego zestawu danych, większa ilość danych będzie bardzo trudna do sortowania i zamawiania za pomocą arkusza kalkulacyjnego

Metoda 3, profesjonalne narzędzia analizy jakościowej

Narzędzie nr 1 NVivo

NVivo jest najbardziej zaawansowanym narzędziem analizy jakościowej dostępnym na rynku. To oprogramowanie obsługuje szeroki zakres importu danych z czystych tekstów do zdjęć i filmów, a nawet danych z serwisów społecznościowych, takich jak Twitter i Facebook. Ma również bardzo potężne funkcje, które wykraczają poza zwykłe kodowanie. Na przykład można nawiązywać połączenia i tworzyć klastry między zestawami danych, na przykład odwzorowywać relacje między grupą uczestników.

Funkcja wizualizacji danych NVivo może pomóc badaczowi w tworzeniu łatwych do odczytania wykresów i diagramów, które kwantyfikują wyniki. Jednak funkcja automatycznego kodowania nie działa zgodnie z oczekiwaniami. Jest to zrozumiałe, ponieważ krytyczne spostrzeżenia badacza są częścią procesu analizy jakościowej i zastąpienie tego ludzkiego dotyku maszyną będzie prawie niemożliwe.

NVivo

Plusy: prawdopodobnie najpotężniejsze i kompleksowe narzędzie analizy jakościowej, wspiera współpracę zespołu

Wady: stroma krzywa uczenia się, wysoka cena, oprogramowanie działa ciężko ze względu na jego bogate funkcje

Narzędzie nr 2 Dedoose

Dedoose to internetowa usługa analizy jakościowej, która pobiera miesięczną opłatę od użytkowników, ale tylko w ciągu miesiąca, w którym się logujesz. Dedoose nie wymaga instalacji, wystarczy załadować dane na serwer i użyć strony do kodowania. Dedoose obsługuje dokumenty tekstowe, obrazy i filmy. Podobnie jak NVivo, Dedoose ma również funkcję wizualizacji danych, która pomaga nam generować analizę i pomaga badaczom wykrywać wzorce. W przypadku badaczy metod mieszanych Dedoose wspiera zarówno analizę jakościową, jak i ilościową danych, dzięki czemu dane jakościowe i ilościowe mogą być analizowane i organizowane w tym samym miejscu.

Dedoose

Plusy: nie trzeba instalować, przystępna miesięczna opłata, najnowocześniejsze szyfrowanie danych, obsługuje metodę mieszaną, wspiera współpracę zespołu

Minusy: wymaga połączenia z Internetem, może być zbyt bogate w funkcje dla przeglądarki internetowej

Narzędzie nr 3 F4analyse

F4analyse można zainstalować w systemach Mac, Windows i Linux. To lekkie narzędzie do kodowania doskonale nadaje się do transkrypcji i kodowania wywiadów. Możesz zaimportować plik audio i transkrybować teksty bezpośrednio w F4analyse podczas słuchania nagrania audio. Transkrypty będą miały automatyczne znaczniki czasu dla każdej linii, co bardzo ułatwi zlokalizowanie zdania w oryginalnym nagraniu. Kodowanie transkryptów jest łatwe w użyciu, możesz kodować kolorami swoje kody, przeciągać i upuszczać je w celu utworzenia struktur oraz filtrować fragmenty tekstu na podstawie kryteriów wyszukiwania.

F4analyse obsługuje wiele języków, co jest ważnym czynnikiem dla każdego wielojęzycznego badacza. Chociaż nie jest tak bogaty w funkcje jak NVivo i Dedoose, F4analyse generuje wiele tabel i wykresów, które pomagają w wizualizacji danych.

F4analyse

Plusy: przystępne ceny, lekki, łatwy w użyciu

Minusy: obsługuje tylko kodowanie tekstu, może tylko importować i eksportować format RTF

Narzędzie nr 4 Delve

Delve to lekkie, internetowe narzędzie do kodowania jakościowego, które jest wciąż w fazie rozwoju. Po rozmowie z członkami zespołu Delve, LaiYee Ho i Alexem Limpaecherem, przetestowałem Delve, aby zakodować niektóre małe projekty. Interfejs Delve jest bardzo czysty i prosty, a proces kodowania jest łatwy do nauczenia się i używania. Podobnie jak wcześniej wspomniane narzędzia, możesz poruszać się po swoich kodach, tworząc strukturę i kategorie. Możesz przypisać różne deskryptory do skryptu w celu lepszego wyszukiwania i filtrowania - bardzo przydatne do generowania osobowości. Możesz zarządzać kilkoma projektami badawczymi jednocześnie, każdy projekt jest przechowywany osobno. Ogólnie rzecz biorąc, Delve jest bardzo wygodnym narzędziem do kodowania danych tekstowych jako osoba lub zespół, i nie mogę się doczekać, aby użyć więcej funkcji Delve.

Sięgać

Plusy: nie trzeba instalować, lekki, łatwy w użyciu, piękny minimalistyczny interfejs, wspiera współpracę zespołu

Minusy: wymaga połączenia z Internetem, niektóre funkcje są wciąż w fazie rozwoju

Premia, używaj cyfrowych notatników do dokumentowania swoich kodów

EvernoteJedna uwaga

Jeśli jesteś użytkownikiem OneNote lub Evernote, możesz użyć funkcji tagowania i organizowania strony, aby udokumentować skrypty odzwierciedlające strukturę kodu. Cyfrowy notatnik jest odpowiednim dodatkiem do wszystkich wyżej wymienionych metod kodowania. Cyfrowe zeszyty są lepsze w przetwarzaniu i edycji tekstu niż narzędzia do kodowania i arkusz kalkulacyjny. Struktura strony notesu pomaga również lepiej wizualizować strukturę kodu niż edytor tekstu. Ponadto są one dostępne na wielu platformach online i offline, dzięki czemu podczas analizy danych nie będziesz mieć dostępu do Internetu.

Najważniejsze narzędzie

Jako badacz, który wykorzystał wszystkie powyższe narzędzia w ciągu moich 8 lat badań, widzę korzyści z nich wszystkich. Jednak narzędzie jest tak dobre, jak ten, który go używa. Zbyt silne poleganie na którymkolwiek z nich i oczekiwanie, że wykona za ciebie pracę, jest nierealne. Sami naukowcy są w rzeczywistości instrumentami do pomiaru i analizy problemów, narzędzia te są po to, aby ułatwić ci proces. W końcu najważniejszym narzędziem badawczym, moi drodzy badacze, jesteście!