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(diǎn)小組討論、問卷調(diào)查、音頻等內(nèi)容。全新的NVivo12更可協(xié)助您處理社交媒體和網(wǎng)頁內(nèi)容。NVivo強(qiáng)大的搜索、查詢和可視化工具使您可以深入地分析您的數(shù)據(jù)。

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    在數(shù)據(jù)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(yīng)更多利用周圍的自然發(fā)生的數(shù)據(jù)。

    這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。分析社交媒體數(shù)據(jù)可以幫助識(shí)別本地和全球?qū)υ挼内厔?shì)，并且被證明對(duì)觀察海嘯和洪水等自然災(zāi)害以及在度過危機(jī)時(shí)期（如英國暴動(dòng)）非常有用。

通過Twitter進(jìn)行會(huì)議協(xié)作

    Twitter正在慢慢的在學(xué)術(shù)和行業(yè)會(huì)議中使用，為會(huì)議參與者提供另一個(gè)參與渠道。

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

Grace Hopper會(huì)議＃GHC14

    在以下示例中，將會(huì)提供一個(gè)研究人員在2014年10月于亞利桑那州鳳凰城的Grace Hopper會(huì)議上討論Twitter的經(jīng)歷。

    在當(dāng)時(shí)，會(huì)議吸引了8000多名從事計(jì)算機(jī)工作和學(xué)習(xí)的女性，在會(huì)議上不認(rèn)識(shí)任何人的前提下，研究人員發(fā)現(xiàn)Twitter是使用＃GHC14標(biāo)簽與不同會(huì)議的會(huì)議參與者和演示者互動(dòng)的好方法。  ;  

    在會(huì)議上，微軟首席執(zhí)行官提出的問題引起了爭議，他說女性應(yīng)等待業(yè)力獲得組織中的加薪/升遷。此時(shí)，Twitter通過＃GHC14爆發(fā)，在線對(duì)話發(fā)生了明顯變化，為參與者提供了發(fā)表評(píng)論的渠道。

    由于該研究人員對(duì)這次對(duì)話非常感興趣，所以進(jìn)行了一些分析。

1. 捕獲推文
   

   第一項(xiàng)任務(wù)是從Twitter捕獲數(shù)據(jù)。在Chrome或IE中，請(qǐng)?jiān)L問推特網(wǎng)以顯示所有包含該主題的帖子。然后選擇NCapture作為數(shù)據(jù)集（通過瀏覽器頂部的藍(lán)色按鈕）。

   

2. 導(dǎo)入推文

   通過NVivo最新版中的從其他來源選項(xiàng)卡導(dǎo)入它。

   

   導(dǎo)入后，數(shù)據(jù)將顯示為帶有附加元數(shù)據(jù)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(zhì)上定量的字段導(dǎo)入以用于比較，并且注釋字段就像調(diào)查中的開放式文本，可以進(jìn)行定性搜索和編碼。

   

3. 探索模式
   

   使用NVivo分析社交媒體數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中的模式。

   請(qǐng)單擊打開的窗口右側(cè)的圖表選項(xiàng)卡，然后可以找到一系列顯示數(shù)據(jù)趨勢(shì)的圖表。默認(rèn)情況下，您可以查看帖子中使用最多的用戶名。有922個(gè)帖子提及@GHC組織，而提及@satyanadella的人數(shù)相同。要使用@符號(hào)查看帖子，請(qǐng)雙擊圖表中的條形圖。
   

   

   然后，通過轉(zhuǎn)到新顯示的圖表功能區(qū)或通過右鍵單擊菜單，選擇選擇數(shù)據(jù)以更改數(shù)據(jù)視圖，以查看一段時(shí)間內(nèi)引用的數(shù)量（推文/轉(zhuǎn)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(fā)表講話的同一天發(fā)布了收集的18000條推文中的8854條。第二天，會(huì)議進(jìn)行了6370條推文（會(huì)議結(jié)束后的第二天），對(duì)話繼續(xù)進(jìn)行。然后，這些推文開始逐漸消失。數(shù)據(jù)清楚地顯示，在有爭議的演講前一天，Twitter的活動(dòng)減少了（第9位只有465個(gè)帖子）。
   

   

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

   

   還可以通過用戶名隨時(shí)間查看此數(shù)據(jù)，從根本上創(chuàng)建一個(gè)可視化矩陣的圖表（類似于矩陣編碼查詢的輸出）。該細(xì)分顯示了數(shù)據(jù)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。

   

   我們可以做更多的圖表，但需要看一下右邊的地圖標(biāo)簽。

4. 查看推文來自何處
   

   這顯示了發(fā)推文者的位置，并在設(shè)置帳戶時(shí)顯示他們說的住所。

   悉尼也有130條推文，請(qǐng)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(biāo)簽）。
   

   

    當(dāng)然，您還可以深入查看特定位置的推文。
   

    以上內(nèi)容只是一個(gè)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(duì)您有幫助，如果您有其他的疑惑可以查看我們的nvivo教程>>。

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