Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "kodowanie" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Wizualna Teoria Ugruntowana. Rodziny kodowania wykorzystywane w analizie wizualnej
Vizual Grounded Theory. Coding Families applied to visual analysis
Autorzy:
Konecki, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1373975.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Metodologia teorii ugruntowanej, wizualna teoria ugruntowana socjologia wizualna
analiza danych wizualnych kodowanie danych
kodowanie otwarte
kodowanie selektywne
kodowanie zogniskowane kodowanie teoretyczne
badania jakościowe
socjologia jakościowa symboliczny interakcjonizm
methodology of grounded theory visual grounded theory
visual sociology
analysis of visual data
coding of qualitative data
open coding
selective coding
axial coding
theoretical coding
qualitative researchqualitative sociology
symbolic interactionism
Opis:
We try, in the paper, to explain coding visual images by using grounded theory approach and constructed earlier coding families that suits an analysis of this kind of data. We try to use the best inspirations of coding families offered by B. Glaser and separately by J. Corbin and A. Strauss's coding paradigm. We assume that visual data could be used as a legitimate empirical materials to analyse and generate theoretical propositions. It could be combined with others data as a supplementary kind of data or could be used as primary kind of data that are leading in the research as evidences, documents which are ready to theoretical coding and analyses.
W niniejszym artykule podejmowane będą próby objaśnienia kodowania obrazów poprzez wykorzystanie, zapożyczonych z teorii ugruntowanej, znanych i niejako skonstruowanych przez badaczy rodzin kodowania, które nadają się do analizy tego typu danych. Celem artykułu jest wykorzystanie najistotniejszych elementów składających się na teorię rodzin kodowania zaproponowanej przez B. Glasera (1978), jak również próba wykorzystania paradygmatu kodowania J. Corbin i A. Strauss’a. Tezą artykułu jest: dane wizualne mogą być traktowane jako prawomocne i wartościowe materiały empiryczne, na podstawie których można budować pewne teorie i propozycje teoretyczne. Dane wizualne rozpatrywane mogą być w zestawieniu z innymi danymi, jako pewien uzupełniający typ danych. bądź mogą też być wykorzystane jako dane podstawowe.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2008, 4, 3; 89-115
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Whats and Hows? The Practice-Based Typology of Narrative Analyses
Co i jak? Typologia analiz narracyjnych oparta na praktykach badawczych
Autorzy:
Bryda, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1371561.pdf
Data publikacji:
2020-08-31
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza narracyjna
CAQDAS
analiza treści
Text Mining
kodowanie słownikowe
modelowanie tematyczne
Narrative Analysis
Content Analysis
dictionary-based coding
topic modeling
Opis:
The nature of qualitative research practices is multiparadigmaticity which creates coexistence of different research and analytical approaches to the study of human experience in the living world. This diversity is particularly observed in the contemporary field of narrative research and data analysis. The purpose of this article is a methodological reflection on the process of developing typology and a proposition of new data-driven and practice-based typology of narrative analyses used by qualitative researchers in the lived experience research. I merge the CAQDAS, Corpus Linguistics, and Text Mining procedures to examine the analytical strategies inherited in a vivid language of English-language research articles, published in five influential qualitative methodological journals between 2002-2016. Using the dictionary-based content analysis in the coding process, hierarchical clustering, and topic modeling – a text-mining tool for discovering hidden semantic structures in a textual body – I confront Catherine Kohler Riessman’s heuristic typology with the data-driven approach in order to contribute the more coherent image of narrative analysis in the contemporary field of qualitative research. Finally, I propose a new model of thinking about the typology of narrative analyses based upon research practices.
Istotą jakościowych praktyk badawczych jest wieloparadygmatyczność, która rodzi współistnienie różnych podejść metodologicznych w analizie i badaniu ludzkich doświadczeń w świecie życia codziennego. Różnorodność ta jest szczególnie widoczna w dziedzinie badań i analizy danych narracyjnych. Celem artykułu jest refleksja metodologiczna nad tworzeniem typologii analiz narracyjnych i zarazem propozycja nowego sposobu typologizacji podejść analitycznych, opartego na łączeniu lingwistyki korpusowej i przetwarzania języka naturalnego z procedurami CAQDAS, analizy treści i Text Mining. Typologia ta jest oparta na analizie narracyjnych praktyk badawczych odzwierciedlonych w języku anglojęzycznych artykułów opublikowanych w pięciu uznanych na świecie jakościowych czasopismach metodologicznych w latach 2002–2016. W artykule wykorzystuję metodę słownikową w procesie kodowania artykułów, hierarchiczne grupowanie i modelowanie tematyczne w celu odkrywania w tych publikacjach różnych typów analiz narracyjnych i badania relacji semantycznych między nimi. Jednocześnie konfrontuję heurystyczną typologię Riessmana z podejściem opartym na lingwistyce i eksploracji danych w celu rozwijania spójnego obrazu metodologii analizy narracyjnej we współczesnej dziedzinie badań jakościowych. Ostatecznie przedstawiam nowy model myślenia o analizie narracyjnej.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2020, 16, 3; 120-142
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza sentymentu – metoda analizy danych jakościowych. Przykład zastosowania oraz ewaluacja słownika RID i metody klasyfikacji Bayesa w analizie danych jakościowych
Sentiment analysis. An example of application and evaluation of RID dictionary and Bayesian classification methods in qualitative data analysis approach
Autorzy:
Tomanek, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/622902.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza danych jakościowych
analiza sentymentu
analiza treści
text mining
kodowanie tekstów
przetwarzanie języka naturalnego słownik RID
naiwny klasyfikator Bayesa
CAQDAS
qualitative data analysis
sentiment analysis
content analysis
coding techniques
natural language processing
RID dictionary
naive Bayes
Opis:
Celem artykułu jest prezentacja podstawowych metod klasyfikacji jakościowych danych tekstowych. Metody te korzystają z osiągnięć wypracowanych w takich obszarach, jak przetwarzanie języka naturalnego i analiza danych nieustrukturalizowanych. Przedstawiam i porównuję dwie techniki analityczne stosowane wobec danych tekstowych. Pierwsza to analiza z zastosowaniem słownika tematycznego. Druga technika oparta jest na idei klasyfikacji Bayesa i opiera się na rozwiązaniu zwanym naiwnym klasyfikatorem Bayesa. Porównuję efektywność dwóch wspomnianych technik analitycznych w ramach analizy sentymentu. Akcentuję rozwiązania mające na celu zbudowanie trafnego, w kontekście klasyfikacji tekstów, słownika. Porównuję skuteczność tak zwanych analiz nadzorowanych do skuteczności analiz zautomatyzowanych. Wyniki, które prezentuję, wzmacniają wniosek, którego treść brzmi: słownik, który w przeszłości uzyskał dobrą ocenę jako narzędzie klasyfikacyjne, gdy stosowany jest wobec nowego materiału empirycznego, powinien przejść fazę ewaluacji. Jest to, w proponowanym przeze mnie podejściu, podstawowy proces adaptacji słownika analitycznego, traktowanego jako narzędzie klasyfikacji tekstów.
The purpose of this article is to present the basic methods for classifying text data. These methods make use of achievements earned in areas such as: natural language processing, the analysis of unstructured data. I introduce and compare two analytical techniques applied to text data. The first analysis makes use of thematic vocabulary tool (sentiment analysis). The second technique uses the idea of Bayesian classification and applies, so-called, naive Bayes algorithm. My comparison goes towards grading the efficiency of use of these two analytical techniques. I emphasize solutions that are to be used to build dictionary accurate for the task of text classification. Then, I compare supervised classification to automated unsupervised analysis’ effectiveness. These results reinforce the conclusion that a dictionary which has received good evaluation as a tool for classification should be subjected to review and modification procedures if is to be applied to new empirical material. Adaptation procedures used for analytical dictionary become, in my proposed approach, the basic step in the methodology of textual data analysis.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2014, 10, 2; 118-136
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies