テーマの自動コーディング
「ソース素材の主要なテーマは何か」という質問に答えるために、ソース素材でパターンまたは傾向 をすばやく検出します。
テーマを自動コーディングすると、データにおおまかなカテゴリーが割り当てられ、ユーザーが操作 する初期の構成要素が提供されます。
各ソースを分析することによってテーマが特定されます。このプロセスでは名詞句.(「水質」など).
が検出され、それがどれだけ言及されたかがカウントされます。NVivo.では、分析対象であるソース のセットで各テーマが出現する頻度に基づいて、一部のテーマは他のテーマよりも重要であるとされ ます。
テーマはグループにまとめられ、結果はそれぞれの大まかなアイデアのノードとして提示されます。
当該グループ内の各テーマは子ノードとなります。
NVivo.は積極的にテーマをフィルタ処理し、最も関連性の高いテーマのみが結果に提示されます。プ ロセスの終了時には、ノードとして作成するテーマを選択できます。
ソースのセット
このプロセスでは個々の語を切り離して、その感情を調べます。コンテキストは考慮されません。そ のため、同じセンテンスが肯定的と否定的の感情ノードでコーディングされる可能性があります。.
コーディングクエリを実行すると、複数のノードでコーディングされている内容を簡単に特定でき.
ます。
コーディングクエリを実行して 複数の感情でコーディングされ ているコンテンツを特定する
感情の自動コーディング
ソース内容における感情の表現をすばやく特定して、ソース内容の全般的なトーンが肯定的/否定的の どちらであるかを調べます。
テキスト分析は複雑なプロセスであるため、常に、人間による感情の認識の方がより正確です。
このプロセスではスコア化システムを使用します。感情が含まれる各語には、定義済みのスコアが割 り当てられています。コンテンツは感情ノードのセットにコーディングされ、その範囲は「とても肯
定的」から「とても否定的」です。
必要に応じて、感情のコーディングを手動で変更できます。ある感情から別の感情へのコーディング の再割り当ては簡単です。
ソースで感情を検出したら、同じソースをテーマに関して自動コーディングしてから、行列コーディ ングクエリを実行して、ある問題に対する全体的な感情を検出します。