Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Mixed Methods" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Metodyka dla analizy treści w projektach stosujących techniki text mining i rozwiązania CAQDAS piątej generacji
Autorzy:
Tomanek, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2033749.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza treści
Mixed Methods
Big Data
techniki text mining
CAQDAS
Content Analysis
Mixed Methods Approach
Text Mining
Opis:
Projekty, w których przychodzi nam pracować z dużymi wolumenami danych tekstowych, pochodzących z rożnych źródeł i zapisanych w różnorodnych formatach, rodzą wiele dylematów natury metodologicznej, wymagają często niestandardowych decyzji i rozwiązań. W szczególności zadanie polegające na opracowaniu danych o różnorodnej jakości, nieustrukturyzowanych typu quan i qual wymagać może pracy, w której dynamicznie zmieniają się strategie analizy danych, sposoby przekształcania danych tekstowych. Artykuł opisuje przykład takiej właśnie „dynamicznej” metodyki. Wykazała ona swoją wartość w zadaniu polegającym na klasyfikacji wypowiedzi pisanych. W tak zarysowanym kontekście autor artykułu mierzy się z następującymi celami: (a) czy można zastosować oprogramowanie klasy CAQDAS do pracy półautomatycznej lub automatycznej zastępującej część manualnej pracy nad klasyfikacją wypowiedzi? (b) jak skonstruować metodykę klasyfikacji dla danych o różnorodnej jakości? (c) kiedy klasyfikacja automatyczna jest przydatna, a kiedy nie ma szans powodzenia? W artykule zaznaczone zostaną momenty, w których analityk sięga po wiedzę typową dla analiz danych jakościowych oraz te, kiedy wiedza z tego obszaru nie jest już wystarczająca do realizacji wskazanych celów (natural language processing, uczenie maszynowe). Przykład projektu będący tłem artykułu wymusił zastosowanie kilku narzędzi i języków wspierających pracę na danych. Praca nad transformacją, klasyfikacją oraz wizualizacją wyników wymagała zastosowania bazy MySQL oraz programów: R, QDA Miner, Wordstat, QlikSense. Roli i ograniczeniom narzędzi klasy CAQDAS poświęconych zostało także kilka uwag.
Projects which we work with—large volumes of text data that are acquired from various sources and stored in a variety of formats—rise many dilemmas of a methodological nature, often require unstandardized decisions and solutions. In particular, compiling data of various quality, unstructured types, and of quan and qual nature requires dynamic strategies, ideas, and ways of analysis. The article describes an example of this approach. It shows its value in classification of written statements. In such context, the author of the article faces the following objectives: (a) can we use CAQDASso that semiautomatic or automatic work would replace some manual work regarding classification of the expressions; (b) how to construct a classification methodology for data of various quality; (c) when the automatic classification is useful and when there is no chance of success? The article will be marked with moments in which the analyst reaches for knowledge typical for qualitative data analysis, and when the knowledge of this area is no longer sufficient to classify content (natural language processing, machine learning). An example of a project being the background of this article forced the use of several tools and languages to support work with the data. Work on the transformation, classification, and visualization of results required applications such as: MySQL, R, QDA Miner, WordStat, Qlik Sense. Role and limits of the computer-assisted qualitative data analysis software tools have also been noted.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2017, 13, 2; 128-143
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Odkrywanie postaw dydaktyków zawartych w komentarzach studenckich. Analiza treści z zastosowaniem słownika klasyfikacyjnego
Exploring Attitudes of Educators Based on Students Comments. Content Analysis Using a Classification Dictionary
Autorzy:
Tomanek, Krzysztof
Bryda, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/413380.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Łódzkie Towarzystwo Naukowe
Tematy:
słownik klasyfikacyjny
analiza opinii
text mining
metody klasyfikacji wypowiedzi
analiza treści
mixed methods
dictionary – based classification
opinion analysis
content analysis
Opis:
Wykorzystanie wiedzy o semantyce, pragmatyce wypowiedzi i logice powiązań pomiędzy elementami wypowiedzi pisemnych w połączeniu z technikami z obszaru Text Mining to nowe podejście w analizie danych jakościowych. Wymaga ono integracji wiedzy z różnych obszarów nauki, m.in. socjologii, językoznawstwa, NLP (Natural Language Processing), logiki, statystyki. W efekcie tej fuzji możliwe jest budowanie słowników klasyfikacyjnych wspomagających proces analizy i odkrywania wiedzy w dużych zbiorach tekstów, komentarzy. Ta perspektywa wywodzi się z tradycyjnej metody służącej opracowaniu treści, jest jednak mniej czasochłonna, a jej rozwiązania służyć mogą w analizie treści jeszcze nie eksplorowanych. Celem artykułu jest przedstawienie trzech różnych podejść metodologicznych w analizie danych tekstowych opartych na wykorzystaniu słownika klasyfikacyjnego w odkrywaniu typów postaw dydaktyków scharakteryzowanych w studenckich komentarzach zawartych w ocenach zajęć dydaktycznych za lata 2008–2013 na Uniwersytecie Jagiellońskim w Krakowie. W artykule pokazujemy przykłady klasyfikacji i ich wyniki, podkreślając wady i korzyści zastosowanych podejść. Zaprezentowane zostały także podstawowe miary opisujące trafność klasyfikacji. Analiza wielowymiarowa wykonana została z zastosowaniem takich technik, jak: miara podobieństwa wypowiedzi tekstowych, analiza dendrogramowa, analiza korespondencji.
The use of knowledge about the semantics and pragmatics of speech and the logic of connections between elements of written statements, in combination with techniques from the Text Mining field, constitutes a new approach in qualitative data analysis. It requires the integration of knowledge from different fields of science i.e. sociology, linguistics, NLP (Natural Language Processing), logic and statistics. As a result of this union is possible to build classification dictionaries that support the process of analysis and knowledge discovery in large text collections. This perspective is derived from the traditional method of content analysis, but is less time-consuming and its solutions can be used in the analysis of contents that have not yet been explored. This article presents three different methodological approaches in the analysis of textual data, based on classification using a dictionary to discover the types of attitudes of academic teachers, as characterized by student’s comments in teacher course evaluations at the Jagiellonian University in Krakow for the period 2008–2013. In this paper we show examples of a students’ comments dictionary-based classification and the results, highlighting the advantages and benefits of applied approaches. Moreover we present basic measures describing the accuracy of such classification and multivariate analysis techniques, such as similarity measures in text analysis, hierarchical cluster analysis and correspondence analysis.
Źródło:
Przegląd Socjologiczny; 2015, 64, 4; 51-81
0033-2356
Pojawia się w:
Przegląd Socjologiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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