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。

The first main advantage of Qualitative Content Analysis is that it can be applied to a wide range of data: songs, speeches, social media posts, pictures, interviews, newspaper articles, journal entries and others. The second main advantage is that it can help you to translate qualitative data into quantitative data so that you can apply statistical analysis. It is particularly useful to solve specific problems where only the core information is needed especially in areas such as Marketing & Sales, Human Resources, Brand Management, Product Development, Quality Management and Qualitative Benchmarking.

应用与影响:总结了什么意思的核心

定性内容分析可用于所有领域,其中大量信息需要总结到其核心,可以从分析技术分析,分析本公司在公共场合中的识别。定性内容分析的主要限制是数据的可用性,因为您需要宽范围和大量数据来始终如一地应用。以下是一些示例,可以应用:

Marketing & Sales: Understand what customers mean

  • 客户购买某种产品的原因是什么?
  • 客户的价值是什么产品功能?

人力资源:弄清楚员工的价值

  • 如何让我们的员工在公司担任最重要的事情?
  • 我们的公司根据GlassDoor的评论感知我们如何感知?

品牌管理:了解您的公司是如何被感知的

  • 用于描述我们品牌的形容词是什么?
  • 我们的品牌如何与其他品牌不同?

竞争与定性基准:
Compare your brand with others qualitatively

  • 我们的个人资料如何适应行业内,它有何不同?
  • 哪些功能将我公司与客户眼中的其他公司区分开来的?

产品开发:以最重要的趋势分析专家意见

  • 某种技术如何,如AI,影响业务以及应用程序潜力是什么?
  • 我们目前的产品的主要投诉是什么?

PR:您公司的公开照片是什么?

  • 关于我公司的报纸和频率的报纸中所说的?
  • 参考我的新产品使用什么形容词和动词?

质量管理:
将客户的反馈归结为其核心

  • 我们的客户建议如何提高产品以及最常提到的方面?
  • 我们的产品在Online中提及的方面是什么,例如在亚马逊?

步骤:详细的逐步指南

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。

Qualitative Content Analysis Steps

第1步:收集数据

在你制定一个明确的研究问题n, the first step would be to gather data that reflects ideally the full diversity of your research topic. You will also need to clarify whether you want to use one form of data, for instance only newspaper articles, or several ones, for instance videos and books. My general recommendation is that you try to focus on one form of data as it will be more consistent and easier to segment the material later on. However, depending on the focus, you might also place greater focus on diversity of your data source rather than consistency. To give you one example, if I had to analyze product reviews on Amazon for the Apple IPhone X, I would select the material that I can find online on Amazon as simple as it is and not focus on other sources, as the research question would be to identify how is the IPhone X perceived in the Amazon reviews.

定性内容分析可以组合许多不同的来源。
定性内容分析可以组合许多不同的来源。

第2步:构建编码框架

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要类别和至少两个子类别。它们可以随着复杂性而变化,并且由任何数量的主要类别组成,包含几个层级甚至子类别中的子类别。然而,由于主要目标通常是从定性内容分析中理解和传达结果,我推荐它保持简单,避免将其他子类别添加到子类别。

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。

编码帧还有三种要求进行工作。

  1. 互斥:首先,子类别需要相互排斥,这意味着在他们覆盖的方面没有重叠。在主要类别中,只能将一个子类别分配给一个分析单位。看看以下例子:您想了解您的竞争对手,因此是您对抗的公司是您的分析单位。您有一个主要类别的“公司类型”,它需要子类别“它”,“启动”,“制造”和“中等大小”。如果您遇到IT启动,则需要分配子类别“启动”和“它”,这违反了互联性的互动。糟糕的编码框架!
  2. 单向:第一个要求的示例会导致我们到第二个要求。主类别应该只涵盖材料的一个方面。在前面的例子中,“公司类型”将涵盖两个方面,这将是行业和公司阶段。因此,您需要将您的主要类别拆分为这些双重分类以实现这一标准。
  3. 穷尽:总体类别必须涵盖材料中存在的所有方面。首先,这意味着对于每个分析单位,意味着公司在我们的示例中,您可以在每个主要类别中找到合适的子类别。其次,这意味着您的文本中的所有方面都由主要类别涵盖。在我们的示例中,我们可以考虑“行业”和“公司阶段”的新码帧仍然不连续,因为还有其他重要方面,例如“产品类型”(服务或产品),“地点”和“员工编号”。您可以轻松介绍残留类别。但是,引入太多的剩余类别可能会告诉您,您的框架不够有效,并且您应该重做它。如果子类别非常相似,可能最好折叠它们。

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:您可以选择您的材料(例如大约50%),理想情况下,您将用于构建编码帧的最多零件。这样,您可以确保您的编码帧非常涵盖整个100%的材料中存在的所有重要方面。我的建议是您不会尝试立即构建整个编码框架。在一次一个方面,它可能有意义。这样,您将确保不会错过任何重要方面,并且您构建一致的编码帧。

第2步 - 创建类别:创建类别时,您有三种可能性如何启动,具体取决于您是否决定以数据驱动的方式,概念驱动的方式或两者组合执行以下操作:

  • 数据驱动方式:您在没有任何预定类别的情况下启动,让编码框完全从材料中出现。如果您相当兴趣了解,数据驱动的方式可能特别有趣,提到的所有方面或者如果它没有明确涵盖涵盖的方面。
  • 概念驱动的方式:您对所涵盖的各个方面有明确的想法以及您对研究问题的发现有哪些具体信息,因此您可以使用完全定义的编码帧与您从有效理论派生的预定类别和子类别开始。您基本上跳过开发编码帧的一部分。
  • 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。

如果您决定以数据驱动或混合方式工作,您将再次有几种关于如何从材料开发类别的策略。两个最常用的策略,这些策略将帮助您获得主要类别以及系统地是子类别的支持和逐步总结。

  • 归档:在已设置主要类别之后,此方法在以数据驱动方式生成子类别非常有效。您基本上检查了另一个物质的一代,并通过以下步骤迭代。首先,您阅读材料,直到遇到相关的概念。其次,您检查是否已创建涵盖您遇到的概念的子类别。如果此概念是新的,则会创建一个涵盖此概念的新子类别。第三,您继续阅读,直到您遇到下一个相关概念。您基本上继续使用这些步骤,直到您认为您的编码框架达到饱和点,例如,您不会遇到任何新概念。
  • 渐进总结:This method is very powerful when you want to develop the whole coding frame in data-driven way including main categories and subcategories. Using these methods, you basically paraphrase relevant passages, delete from these passages anything that appears unnecessary, and you keep on summarizing similar paraphrases. Finally, after paraphrasing them several times, they will turn into categories and subcategories.

第3步 - 定义类别

在定性内容分析中,您的类别甚至对其他人都清晰非常重要,它应该清楚你的意思是给定的类别。这对于您的编码框架的可靠性非常重要,因为当不清楚您的特定类别的意思时,人们将无法理解您的编码帧并倾向于将段落分配给不同的子类别。这是一个很大的问题,不仅是因为仍然很难展示你的结果,但如果他们被其他人反复误解,他们也会不那么可信。

This is why you write a definition for each main category and subcategory. For main categories, the definitions can be short, but for subcategories they should be more extensive. A definition should always include the following elements:

  • 标签:一个直观和直截了当的类别名称
  • 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
  • Example:理想情况下,示例或引用(如果您的材料是基于文本的),则说明将其分配的类别和您的程序
  • 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。

You should remember that the development of a coding frame is not a linear process. It might mean that you will need to go back to earlier steps, if you are not successful while summarizing it. From my personal experience, it is of crucial importance that you know what you research question is. If you for instance analyze how digital transformation influences the company, then you will find out that the same research question might lead to very different coding frames depending on how you interpret the question. See the following two examples:

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,您对具有完全两个不同的编码帧的材料可能是相同的材料。因此,您应该清楚地了解您的目标是什么。

第3步:分割您的材料

当您分段您的材料时,您将其划分为几个块,也称为编码单位。分割对于编码尤为重要,因为您需要将每个主要类别的子类别分配给您拥有的每个分析单位,并且它是在两个不同人员代码时更稍后比较的基础。您需要以一种方式选择分析单位,即它们可以以有意义的方式解释为子类别。

<概述文本段落,代码,编码表>

Segmenting the material into units of coding
Segmenting the material into units of coding

In order to segment for instance several images, you can simply take each image as unit of analysis. If your material consists of newspapers, you can decide each newspaper article to be a segment. In order to segment the material properly, it might be necessary to define criteria specifying when a segment should start and when one should end. There are two types of such criteria.

  1. 正式标准: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. 主题标准:主题标准可能往往更有用,并且包括当主题更改时找到位置。在主题标准中,分析单位对应于主题。例如,您的材料可能会从向产品提供反馈的客户面试。在这种情况下,只要客户在第一个编码单元中谈论产品的外观更改的面试更改的一般话题,您将分段了这些材料,然后转到他们在下一个编码单位中使用它们的产品。

是否有正式标准过度标准,反之亦然?明确地。主题标准具有以下优点:一个编码单元将对应于一个特定主题并取决于材料的结构。当例如正式标准将以这种方式分割材料时,它可能使您的材料更有效,因此一个分析单位涵盖了几个主题。这可能产生冲突,因为一个编码单位对主要类别中的两个子类别非常合适。主题标准将避免此信息更少,并确保您的编码帧更具代表材料。此外,有时您的研究问题仅仅有利于主题标准。如果您对特定书中的冲突感兴趣,那么根据正式标准的书籍就没有意义。

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。

分段材料时,通常连续地为每个编码单位分配一个号码。如果使用正式标准,可以跳过额外的分割材料的步骤,可以与编码并行完成。如果您有主题标准,则需要在代码之前先分段材料。此外,最后您应该推导用于代码您的材料的编码表。该列包含类别,行包含编码单位和每个单元格,您将写下各个主类的子类别和编码单元。您的编码表应如下所示:

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:尝试编码框架

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。

步骤5:评估和修改您的编码帧

Assess the reliability of the coding frame

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。

完成双重编码后,您可以评估编码帧的可靠性。这可以用两种方式完成:

  1. 非正式:您的伴侣,您只是简单地交换了将某些单位编码为不同类别的原因。这样,你会发现你的编码帧不够清楚的地方,因为描述尚不清楚或因为子类别重叠,并且伴侣误解了您使用编码帧的方式。
  2. 量散:例如,计算协议系数,例如协议或kappa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

有效性告诉您类别涵盖您材料中存在的材料和相关概念的程度。对于编码帧的数据驱动部分,您可以通过检查所有材料编码单位是否适合每个主要类别的一个子类别来评估材料的有效性。其次,您可以查看是否需要引入残差类别。太多的剩余类别告诉您编码帧不够有效。第三,您检查您是否已经比其他子类别更频繁地使用了子类别以及某些子类别是否尚未使用。如果是这种情况,可能会更好地将最常用的类别分成更小的更精确的。

第6步:代码所有材料

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,还有一个技巧。如果您已显示编码框架是可靠的,则可以将编码单位分开,并将工作分开。它有效,因为无论谁是编码,可靠的编码帧都会产生相同的结果。

第7步:解释结果

完成步骤6后,您会理想最终结束已完成的编码表。如果您的目标是分析您的产品的客户评论,那么您的编码表可能会如下方式:

抱怨 建议 喜欢
客户1 交货漫长 开店 伟大的品质
客户2. 交货漫长 开店 伟大的品质
客户3. Too expensive 提供忠诚度奖金

此时,根据您的目标和研究问题,可能有几种可能性如何处理结果。一般来说,有三种可能性:

  1. 呈现编码框:如果定性内容分析的目的只是找出,您的材料中存在哪些方面,然后您可以简单地将您的编码框架与主要类别和子类别呈现。显示您的编码帧中的类别,并解释您的客户对客户的意义和他的特定问题。
  2. Analyze the coding sheet:If the aim of your research was to understand patterns, you might want to look at the coding sheet and compute frequencies. Furthermore, you might look and try to understand why a particular unit of coding was assigned to certain subcategories and whether there might be any hidden patterns.
  3. Continue with further analysis:通常,定性内容分析用作进一步分析的准备步骤。您可以使用编码表进行更复杂的统计分析。您可能希望培养编码单位以识别类似的单位,或者您可能希望比较编码单位以了解它们的不同。基于编码帧和编码表,您可以做的很多可能性。

优势 - 严格规则确保客观性

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:它是一种方法,可以将定性数据转换为定量数据,因此您可以在定性数据上测试假设
  • 材料的可用性: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。
  • 相对目标:定性内容分析由严格的规则指导,并帮助您消除主观性。它提供了在代码材料时计算可靠性分数的能力。这种可靠性分数也可以被认为是客观性分数。
  • 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。
  • 评估有效性和可靠性:对于提供具体方法来评估有效性和可靠性的具体方法并不典型。这使得定性内容分析特殊。
  • 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 - 理论建设有更好的方法

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。对于定性内容分析,已经有明确的研究问题并在某种程度上经历了一个明确的研究。即使您具有相同的研究问题和相同的材料,您仍然可能仍然有许多不同的编码帧。
  • 经验:尽管它是一种相当简单的方法,但具有明确和指导的规则,它仍然需要一些经验,以便构建可靠且有效的编码帧。
  • 解释与理论建设:Qualitative Content Analysis is not suitable for interpreting material or deriving a theory, because its main focus is to describe your material but not understand it. Other methods like Coding or Discourse Analysis would be more suitable for that.
  • 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

In case you want to read more theoretical articles on Qualitative Content Analysis, I recommend that you look have a look at the books and articles listed in the references. Here further two articles of how Qualitative Content Analysis is applied in Marketing.

第一个是一个相当的理论和旨在为您提供概述,而第二个是更实用的,并且展示了定性内容分析如何补充定量分析。

如果您有进一步的问题,批评,您需要帮助,或者您对如何应用定性内容分析有其他想法,请随时留下评论或让我放弃一条线。

参考

QualitaTve数据分析的圣人手册 - UWE轻弹。

Mayrow,Philipp(2010)定性Inhaltsanalyse:Grundlagen und Techniken。

Berger,Arthur A.(2000)Conent分析,亚瑟伯格(ED。)媒体和通信研究方法。Thoursand Oaks:Sage PP。173-85。

Hsie, Hsiu-Fang and Shannon, Sarah E. (2005) “Three approaches to qualitative content analysis“, Qualitative Health Research, 15: 1277-88.

Kripmendorff,克劳斯(2004)Conent Analyis:介绍其方法论。千橡木,加利福尼亚州:圣人(1英石版本,1980)。

施莱尔,Margrit(2012)实践中的定性内容分析。伦敦:圣人。

9评论

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