定性内容分析:您的客户真的是什么意思?

定性内容分析是帮助您使用编码帧概括定性数据的含义的方法。它有助于您将大量信息汇集到最重要的核心,同时它只挑选了不同的概念(互斥),并涵盖数据中存在的所有方面(统称性穷举)。定性内容分析减少和总结了与其他旨在丰富或解释数据的定性方法不同的数据。

定性内容分析的第一主优点是,它可以适用于范围广泛的数据:歌曲,演讲,社交媒体帖子,图片,访谈,报刊文章,日记条目等。第二个主要优点是,它可以帮助你定性数据转化为定量的数据,这样就可以应用统计分析。这是特别有用的解决,其中特别需要,如市场营销,人力资源,品牌管理,产品开发,质量管理和定性标杆地区唯一的核心信息的具体问题。

应用与影响:总结了什么意思的核心

定性内容分析可以在一个大的量的信息需要被归结为它的核心是什么可以从分析技术来分析自己的公司是如何在公众感知范围内的所有地区使用。定性内容分析方法的主要限制是数据的可用性,因为你需要非常广泛和数据的高量一致地应用它。这里有几个例子,它可能适用:

市场销售:了解客户的意思

  • 什么是客户购买某种产品的原因是什么?
  • 什么样的产品特性做客户的价值?

人力资源:弄清楚员工的价值

  • 那是什么在公司让我们的员工是最重要的事情吗?
  • 根据对Glassdoor的意见如何被我们公司认为?

品牌管理:了解你的公司是如何看待

  • 什么是用来形容我们的品牌的形容词?
  • 如何我们的品牌与其他品牌有什么不同?

竞争和质量标杆:
与他人定性比较你的品牌

  • 如何我们的个人资料适合在行业内,它是如何不同?
  • 什么突出的特点我公司从其他公司客户的眼睛吗?

产品开发:分析上最重要的趋势专家意见

  • 如何是一定的技术,比如AI,影响业务,哪些应用前景有哪些?
  • 我们目前的产品的主要投诉是什么?

PR:什么是贵公司的公开图片

  • 是什么在我的公司,并与什么频率报纸说的吗?
  • 什么形容词和动词是参考我的新产品中使用?

质量管理:
归结客户反馈,其核心

  • 什么是我们的客户,以提高产品和被提及哪些方面最经常建议?
  • 我们的产品在Online中提及的方面是什么,例如在亚马逊?

程序:一个详细的一步一步的指导

进行定性内容分析涉及致粗地利用编码帧,生成类别定义,将材料分割成编码单元的7个步骤,以及区分导频阶段和分析的主阶段。在开始之前,您有一个明确的研究问题非常重要。此外,请记住,对于定性方法,不像定量方法那样直接且易于访问的可靠性和有效性。因此,结果的质量由其他方式评估,例如通过一致性和系统方法。他们确保您的结果有效,可靠,特别是可信。

定性内容分析的步骤

步骤1:收集数据

你已经制定了明确的研究问题后,第一步是收集,反映理想的研究课题的全分集数据。您还需要明确您是否要使用的数据的一种形式,例如仅新闻报道或几个的,例如视频和书籍。我通常建议您尽量集中数据的一种形式,因为它会更一致,更容易段材料以后。然而,根据不同的重点,您也可能将更加侧重于数据源,而不是一致的多样性。为了给你一个例子,如果我来分析亚马逊商品评论为苹果IPhone X,我会选择我可以在亚马逊网上找到简单的材料,因为它是不专注于其他来源,为研究问题将是确定的IPhone X是如何看待亚马逊评论。

定性内容分析方法可以结合许多不同的来源。
定性内容分析方法可以结合许多不同的来源。

第2步:建立一个编码帧

构建有效且可靠的编码框架是整个分析的最关键和最棘手的部分。编码帧处于任何定性内容分析的核心,并指定您想要捕获和区分分析的所有不同含义。因此,在这里谨慎并做出正确的决定尤为重要。

编码帧包括至少一个主类别和至少两个子类别。他们可以在复杂性和由任何数量的主要类别的,包括子类别内的几个层次级别,甚至子类别。然而,由于主要目的通常是理解和沟通从定性内容分析的结果,我推荐它保持它的简单,避免进一步增加子类别的子类别。

主要类别代表您对您感兴趣的材料的更摘要方面。具体地涵盖该特定主要类别中的实际提及的内容。您可以考虑一个主要类别,就像统计数据中的变量和此变量可以接受的值的子类别。例如,当我们希望总结人的物理方面和相应的子类别可能是黑发,金发或黑色的时,发色可以是主要类别。

有一个编码帧工作进一步三点要求。

  1. 互斥:首先,子类别需要是相互排斥的,这意味着存在的,他们涉及哪些方面没有重叠。内的主类别中,只有一个子类别可被分配给分析的一个单元。请看下面的例子:你想了解你的竞争对手是因此一个公司,你一争高下是你的分析单位。你有一个主要类别“公司类型”,它需要的子类别“IT”,“启动”,“制造”和“中型”。如果遇到IT-启动,你需要的子类别分配“启动”和“IT”,这违反互斥性的therequirement。坏编码帧!
  2. 一维:从第一项要求的例子引出了第二个。甲maincategory应该仅覆盖一个所述材料的方面。在前面的例子中,“公司类型”将涵盖两个方面,这将是行业和公司的阶段。因此,你需要你的主要类别分成这些twocategories满足这一标准。
  3. 穷尽:主要类别共必须覆盖所有方面存在于材料中。首先,这意味着,对于分析的各单位,在我们的例子意思的公司,你可以找到在每个你的主要类别的适当子类别。其次,这意味着你的文本中的所有方面被主要类别覆盖。在我们的例子中,我们可以考虑“行业”和“公司舞台”仍然uncomplete的newcoding框架,因为还有其他重要的方面,比如“产品类型”(产品或服务),“位置”和“员工编号”。您可以轻松地引入剩余类别。然而,引入过多的剩余类别可能会告诉你,yourcoding帧无效够了,你应该重做。如果子类别非常相似,这可能是最好的瓦解他们。

如果您符合这些要求,那么您将第一石朝向一个良好的编码框架。良好的编码框架可靠且有效。可靠的意味着甚至其他人也可以应用您的编码框架,理想地重新创建您的结果。有效的意味着您的编码帧捕获了材料的所有重要方面,以便可以将所有相关部分的材料分配给主类别或子类别。构建编码帧并不困难,它还需要三个基本步骤:

第1步 - 选择材料:您选择的材料(例如50%左右)和理想最多样化部件的一部分,你会用它来构建编码帧。这样可以确保您的编码帧覆盖理想存在于你的材料的整个100%所有重要方面。我的建议是,你不尝试一次建立你的整个编码帧。它可能是有意义的专注于一个方面,在同一时间。这样,你将确保你不会错过任何重要的方面,您必需建立一个编码框架是一致的。

第2步 - 创建类别:当您创建的类别,您对如何启动三种可能性,这取决于你是否决定做一个数据驱动的方式,概念驱动的方式或两者的混合:

  • 数据驱动方式:你开始没有任何预定的类别,你让编码帧从材料完全显现出来。如果你是比较有兴趣了解,提及在所有哪些方面的数据驱动的方法可能是特别有趣,或者如果它有什么方面都涉及没有明确的想法。
  • 概念驱动方式:你对被覆盖,哪些具体的信息,你会对于你的研究问题找到,所以你与预定的类别和子类别,你从一个有效的理论推导完全定义的编码帧开始了各方面思路清晰。基本上,你跳过开发编码框架的一部分。
  • 混合方式:完全概念驱动的方式的问题是您对类别的初步思想实际上可能与实际存在的内容不同,因此留下了未占用的部分材料。这将使您的编码框架无效,并且甚至可能更可靠。因此,通常应用混合方式,在那里您具有材料中的方面的初步思想,但是您允许编码帧适应材料。

如果你决定在数据驱动的或混合的方式工作,你将会对如何发展从材料的类别再次几个策略。两个最常练的策略,这将有助于你得到的主要类别和子类别系统是包容和进步的总结。

  • 包容:该方法是在主要类别已经设置之后产生的数据驱动的方式的子类别是非常有效的。你基本上检查通过以下步骤后您的另一材料的一个通道和迭代。首先,通过材料读取,直到遇到一个相关的概念。其次,检查是否覆盖你遇到的概念已经创建一个子类别。如果这是一个新概念,创建一个新的子类别,涵盖了这一概念。第三,你继续阅读,直到遇到下一个相关的概念。基本上,你继续执行这些步骤,直到你有你的编码帧达到饱和点的感觉,例如你没有遇到任何新的概念。
  • 渐进总结:当你想开发数据驱动的方式在整个编码框架,包括主类别和子类别这种方法是非常强大的。使用这些方法,你基本上套用相关段落,从出现不必要的这些段落删除任何东西,而你不断总结类似的意译。最后,改写他们几次后,他们会变成类别和子类别。

步骤3 - 定义的类别

在定性内容分析,这是非常重要的,你的类别是明确的,甚至给其他人,应该很清楚,你通过给定类别的意思。这是您的编码帧的可靠性非常重要,因为当它不清楚您指定类别的意思,人们就无法理解你的编码帧,并倾向于分配通道到不同的子类别比你。这是一个很大的问题,这不仅是因为这将是困难的呈现结果,但他们也将是简单的可信度降低,如果他们一再被其他人误解。

这就是为什么你写的每个主类别和子类别的定义。对于主要类别,定义可以很短,但对于子类别,他们应该更加广泛。的定义应该包括以下内容:

  • 标签:类别名称是直观和直接的
  • 描述:一个简短的文本,解释了你的名字的意思以及文本段落的标准是什么意思,以便被分配给这个类别
  • 例:理想的样品或示出的类别和您将其分配给它的过程的报价(如果你的材料是基于文本的)
  • 决策规则:如果如何处理给定的类别,则决定规则仍然没有100%

在这里,您应该确保一个主要类别中的子类别确实是互斥的。特别是对于此要求,决策规则可能非常有用。

你应该记住,一个编码帧的发展不是一个线性的过程。这可能意味着你将需要返回到前面的步骤,如果你没有成功,而它总结。从我个人的经验,这是至关重要的,你知道的问题是你研究什么。如果您例如分析如何数字化转型影响的公司,那么你会发现,同样的研究问题可能会导致非常不同的编码帧取决于你如何解释这个问题。请参阅下面的两个例子:

基于数字转换的两种不同编码
基于数字转换的两种不同编码

在这里,你回答可能与完全两个不同的编码帧非常相同的材料非常相同的问题。因此,你应该有一个明确的知道你的目标是什么。

第3步:您的细分材料

当您区隔材料,你把它分成若干块也被称为编码的单位。分割是编码尤其重要,因为你需要从每个主类别子类别分配给分析的每一个单位你已经和它是比较后,当两个不同的人的代码的基础。您需要选择分析单位以这样的方式,他们可以以有意义的方式相对于子类别进行解释。

<概述文本通道,代码,编码片>

所述材料分割成编码的单位
所述材料分割成编码的单位

为了段例如一些图片,你可以简单地采取每幅图像作为分析单位。如果您的材料由报纸,您可以决定,每份报纸的文章是一个段。为了段的材料适当地,可能有必要定义指定当一个段应该开始,并且当一个应该结束的标准。有两种类型的这种标准。

  1. 正式的标准:正式标准基于您的材料结构。要以简单的术语说,如果您以例如一本书为材料,那么您可能会决定每章可能是一个分析单位,或者每个段落应该是一个分析单位甚至每个页面。您基本上根据结构的方式定义规则。
  2. 专题标准:专题标准可能经常更有用,当主题改变包括找到的地方。在主题标准,分析的单元对应于一个主题。例如,你的材料可能是从给反馈给你的产品的客户进行交流。在这种情况下,你将段每当采访的总议题为客户谈产品编码的第一单元的外观改变材料,然后去到他们如何使用产品编码等的下一个单元。

是否有过专题的标准,反之亦然正式标准的优势在哪里?明确。主题标准的优点在于,编码将对应于一个特定主题,并且取决于材料的结构的一个单元。它可能让你的材料更加有效,例如正式标准将段这样的材料,即分析涵盖的一个单位几个主题时。这可能会产生冲突,因为编码的一个单位将符合得非常好两个子类别主要类别。专题标准将避免这种信息少,确保您的编码帧是比较有代表性的材料。此外,有时你的研究问题只是有利于主题的标准。如果你是某本书中感兴趣的冲突,那么它根本没有任何意义,根据正式的标准结构的书。

另一方面,正式标准具有优势,它们是清晰,可理解和快速的。很容易根据正式标准对材料进行分割,并且几乎没有暧昧。这意味着,即使别人分割你的材料,它们也会导出相同的编码单位。同样,对于主题编码,一些研究问题已经有利于正式标准,例如章节如何在一本书中彼此不同,或者我的客户在产品评论中提到的最常见的方面是什么。

当段中的材料,通常的数分配给连续编码的每个单元。如果使用正规的标准,你可以跳过细分您的材料的额外的步骤,它可以在并行编码来实现。如果你有专题准则,你将需要段材料首先你的代码之前。此外,在结束时,你应该得到一个编码表,你会用来编写材料。列包含的类别,行包含编码的单元和在每个单元中你将写下用于编码的相应的主类别和单元中的子类别。你的编码表应该是这样的:

主要类别1 主要类别2
主要类别3
......
单元1
单元2
......

如果您有定量背景,您将意识到您的编码表将类似于仅由分类变量组成的数据集。这实际上是定性内容分析可以帮助您将定性信息转化为定量信息的方式,以便您可以对数据进行统计分析。完成以下步骤并填写您的编码表后,您可以例如在不同类别之间计算频率或相关系数。

第4步:试试你的编码帧

开发编码框架后,您需要在部分材料的一部分中测试它,这些材料与您开发编码框架的材料不同。理想情况下,所选材料应该再次涵盖所有类型的数据和预期在数据中找到的所有方面。在此步骤中,您希望在开始将其上应用于整个数据之前评估编码框的质量。因此,您要检查编码帧的可靠性和有效性。这你将在下一步中做到。

第5步:评估和修改编码帧

评估编码帧的可靠性

可靠性描述了编码帧可重复和更广泛的程度。为了评估可靠性,您需要使用相同的编码帧进行双重代码材料。这意味着首先找到一个帮助您的第二个人,并且在相互独立地同时在相同数据上应用相同的编码帧。如果您需要单独工作。您也可以将材料代码两次,但在两次运行之间进行两周的休息。如果子类别的定义是足够的,并且如果子类别确实是相互排斥的,那么编码单位应由人员,您和您的伴侣分配给同一子类别。

您完成后,双编码,那么您评估您的编码帧的可靠性。这可以通过两种方式来完成:

  1. 通俗地说:你的伴侣和你只是交换你的理由把它们编码入不同类别的某些单位。这样,你会找出你的编码框架不够清晰,因为描述不清或因为子类别重叠,并在你的伴侣误解您使用的编码帧的方式。
  2. 定量地:你计算协议例如系数协议或卡帕的简单的百分比。

为了实现可靠性,将编码框架的复杂性和范围保持为小必要是非常重要的。组成的编码帧由200多个类别组成,将更有可能通过两个编码器以及分歧导致错误。处理更大的编码帧的一种可能是一次性地编码所有主要类别,而是连续执行。

评估编码帧的有效性

有效性告诉你到您的类别覆盖你的物质材料和相关概念目前的程度。为了您的编码帧的数据驱动的部件,可以先通过检查是否编码您的材料配合到各主要类别之一子类别的所有单位评估你的材料的有效性。其次,你看看你是否需要引进剩余的类别。太多的剩余类别告诉你,你编码的帧是无效不够。第三,你检查你是否使用一个子类别更经常比别人是否某些子类还没有在所有被使用。如果是这样的话,它可能是最好的最常见的类别分成更小,更精确的。

第6步:验证码所有的材料

通过并修改了编码框架后,是时候编写所有材料了。如果您的编码框架已被证明已经充分有效可靠,您可以在不进行双重编码的情况下单独代码所有材料。如果您需要调整框架,很重要,您将再次缩写,以确保您的新产生的编码帧是可靠的和有效的。但是,没有必要将所有内容重新编码。它可能足以只需四分之一的材料左右。通常,在步骤5中您必须更改的变化越多,即时越多。

将值分配给编码单位
将值分配给编码单位

最后,还有一个绝招。如果你已经表明你的编码帧是可靠的,可以划分单位几个人之间的编码和分裂的工作。它的工作原理,因为一个可靠的编码帧会产生同样的结果,无论谁是编码。

步骤7:解读结果

你已经完成了第6步之后,你会非常具有完整的编码片结束。如果你的目标是分析你的产品的客户评价,那么你的编码表可能如下方式:

投诉 建议 喜欢
客户1 龙交货 开店 大质量
客户2. 龙交货 开店 大质量
客户3. 太贵了 发售忠诚奖金

在这一点上,这取决于你的目标和研究的问题,有可能会在如何处理结果几种可能性。一般来说,有三种可能性:

  1. 目前编码框架:如果定性内容分析的目的只是为了找出来,哪些方面存在于你的材料,那么你可以简单地与主类别和子类别出示您的编码帧。显示在您的编码帧哪些类别和解释什么类别意味着你的客户和他的具体问题。
  2. 分析编码表:如果你的研究的目的是了解的模式,你可能想看看编码表和计算频率。此外,你可能看,并试图了解为什么编码的特定单位被分配到特定的子类别,以及是否可能有任何隐藏的模式。
  3. 进一步的分析继续:通常定性内容分析被用来作为进一步分析的准备步骤。您可以使用编码表的更复杂的统计分析。你可能想集群编码来标识相似的人的所在单位或者你可能想比较编码,找出它们之间的区别的单位。有一个广泛的可能性,你可以做基于编码帧和编码表。

优势 - 通过严格的规则有保证的客观性

定性内容分析是一种非常灵活的方法,具有这些优点:

  • 定性数据的翻译成定量数据:它是一个可以定性数据转化为定量的数据,以便可以定性数据实例测试假设的方法
  • 可用性材料:对于定性内容分析的材料通常相对容易,因为已经有很多文本,图片和视频可用。
  • 相对客观:定性内容分析方法是通过严格的规则指导,帮助您避免主观性。它提供了计算的可靠性分数当您双击代码的材料的能力。这种可靠性分数也可以被视为一个客观的分数。
  • 数据准备:进行定性内容分析后,您将最终有一个编码帧和编码表,您可以用于各种进一步的分析:回归分析,聚类,识别模式,定性基准。
  • 有效性和可靠性的评估:这不是典型的定性方法,提供具体的方法来评估有效性和可靠性。这使得定性内容分析的特殊。
  • 提取核心内容:该方法将帮助您将材料沸腾到最重要的方面,而无需添加信息,扭曲或丰富它。

缺点 - 有理论构建更好的方法

尽管有这些优势,定性内容分析也有一些明显的缺点:

  • 减少数据:该方法的主要功能也是主要缺点之一。对于定性的内容分析它已经有一个明确的研究问题,并与主题在一定程度上经历是非常重要的。即使你有相同的研究问题和相同的材料,你仍然可能最终会与许多不同的编码帧。
  • 经验:即使它是明确和指导规则相当简单的方法,但仍需要以建立一个可靠和有效的编码帧的一些经验。
  • 解释与理论建设:定性内容分析方法不适合于解释材料或推导的理论,因为它的主要重点是描述你的材料,但不明白。像编码或话语分析的其他方法会更适合一点。
  • 奇点:定性内容分析不允许您立即探索几种可能的含义以及这些可能均匀的含义。为此目的进行更好的方法是符号学。

进一步的链接

如果你想读的定性内容分析更多的理论文章,我建议你看一下看看在参考文献中列出的书籍和文章。这里进一步的定性内容分析是如何在市场应用的两篇文章。

第一个是在给你的概述,而理论和目标,而第二个是更实际和分析显示的内容可以定性如何补充的定量分析。

如果您还有其他问题,批评,您需要帮助,或者你有一个可以如何运用定性内容分析,随时发表评论,或给我打电话,行其他的想法。

参考

Qualitaitve数据分析耆手册 - 乌韦·弗里克。

Mayring,菲利普(2010)定性Inhaltsanalyse:算术基础UND Techniken。

伯杰,亚瑟A.(2000)Conent分析,在阿瑟·伯杰(编辑)媒体和通信研究方法。Thoursand橡树:贤者页173-85。

Hsie,修方和香农,萨拉E.(2005)“三种方法来定性内容分析方法”,定性健康研究,15:1277年至1288年。

克里彭多夫,克劳斯(2004)Conent Analyis:介绍其方法。千橡,CA:贤者(1ST版本,1980)。

施赖埃尔,玛格丽特(2012)定性内容分析方法在实践。伦敦:贤者。

7点评论

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