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研究人員如何使用NVivo捕獲和分析會議推文?

轉帖|使用教程|編輯:況魚杰|2019-10-08 14:07:16.467|閱讀 203 次

概述:NVivo是一款支持定性研究方法和混合研究方法的軟件。本文章將會介紹研究人員如何使用NVivo捕獲和分析會議推文。這種分析可以幫助識別本地和全球對話的趨勢,并且被證明對觀察海嘯和洪水等自然災害以及在度過危機時期非常有用。

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    NVivo是一款支持定性研究方法和混合研究方法的軟件。它可以幫助您收集、整理和分析訪談、焦點小組討論、問卷調查、音頻等內容。全新的NVivo12更可協助您處理社交媒體和網頁內容。NVivo強大的搜索、查詢和可視化工具使您可以深入地分析您的數據。

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    在數據收集方面,有專家談到了大眾在定性研究中過分依賴訪談的情況,并建議大眾應更多利用周圍的自然發生的數據。

    這些數據包括社交媒體帖子,這是一種易于訪問和公開獲得的新形式的數據。分析社交媒體數據可以幫助識別本地和全球對話的趨勢,并且被證明對觀察海嘯和洪水等自然災害以及在度過危機時期(如英國暴動)非常有用。

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通過Twitter進行會議協作

    Twitter正在慢慢的在學術和行業會議中使用,為會議參與者提供另一個參與渠道。

    許多這方面的學者在還是一名初級研究人員時,如果能夠提出演示者的問題而不會感到尷尬,這會是一種正面的體驗。該媒體還能夠以協作的方式討論有爭議的主題和演講者。

Grace Hopper會議#GHC14

    在以下示例中,將會提供一個研究人員在2014年10月于亞利桑那州鳳凰城的Grace Hopper會議上討論Twitter的經歷。

    在當時,會議吸引了8000多名從事計算機工作和學習的女性,在會議上不認識任何人的前提下,研究人員發現Twitter是使用#GHC14標簽與不同會議的會議參與者和演示者互動的好方法。  ;  

    在會議上,微軟首席執行官提出的問題引起了爭議,他說女性應等待業力獲得組織中的加薪/升遷。此時,Twitter通過#GHC14爆發,在線對話發生了明顯變化,為參與者提供了發表評論的渠道。

    由于該研究人員對這次對話非常感興趣,所以進行了一些分析。

  1. 捕獲推文

    第一項任務是從Twitter捕獲數據。在Chrome或IE中,請訪問推特網以顯示所有包含該主題的帖子。然后選擇NCapture作為數據集(通過瀏覽器頂部的藍色按鈕)。

    帖子

  2. 導入推文

    通過NVivo最新版中的從其他來源選項卡導入它。

    導入

    導入后,數據將顯示為帶有附加元數據的表。一鍵可收集18000條推文。除了注釋字段外,所有其他字段都作為本質上定量的字段導入以用于比較,并且注釋字段就像調查中的開放式文本,可以進行定性搜索和編碼。

    數據集

  3. 探索模式

    使用NVivo分析社交媒體數據的好處在于,無需成為軟件專家,您就可以立即開始探索大數據中的模式。

    請單擊打開的窗口右側的圖表選項卡,然后可以找到一系列顯示數據趨勢的圖表。默認情況下,您可以查看帖子中使用最多的用戶名。有922個帖子提及@GHC組織,而提及@satyanadella的人數相同。要使用@符號查看帖子,請雙擊圖表中的條形圖。

    柱形表

    然后,通過轉到新顯示的圖表功能區或通過右鍵單擊菜單,選擇選擇數據以更改數據視圖,以查看一段時間內引用的數量(推文/轉推文)。可以輕松地在各種視圖之間切換(按天,按周,按月,按年)。

    很有意思的是,在薩蒂亞·納德拉發表講話的同一天發布了收集的18000條推文中的8854條。第二天,會議進行了6370條推文(會議結束后的第二天),對話繼續進行。然后,這些推文開始逐漸消失。數據清楚地顯示,在有爭議的演講前一天,Twitter的活動減少了(第9位只有465個帖子)。

    每日推文

     然后,我們還可以查看每周發布的推文數量,其中絕大多數是在會議期間發布的(16618,而下周為1382)。

    每周推文

    還可以通過用戶名隨時間查看此數據,從根本上創建一個可視化矩陣的圖表(類似于矩陣編碼查詢的輸出)。該細分顯示了數據的另一種視圖,其中@satyanadella在10月10日被提及641次,在10月11日被641次提及。@ GHC在10月10日被提及489次,在11月11被提及347次。

    使用者姓名

    我們可以做更多的圖表,但需要看一下右邊的地圖標簽。

  4. 查看推文來自何處

    這顯示了發推文者的位置,并在設置帳戶時顯示他們說的住所。

    悉尼也有130條推文,請注意,那些未列出其位置的人被視為全球,位于地圖中阿拉伯半島的1后面(106帶有此標簽)。

    住所

     當然,您還可以深入查看特定位置的推文。

    以上內容只是一個開端,更多的操作還是需要研究人員自身深入探索。希望以上文章對您有幫助,如果您有其他的疑惑可以查看我們的nvivo教程>>

相關資源推薦:

Nvivo示例

使用NVivo進行定性研究


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