充分利用大型定性数据集:对分析方法的活生生的系统审查
Abinaya Chandrasekar1, Sigrún Eyrúnardóttir Clark1, Sam Martin1,2
1Rapid Research, Evaluation, and Appraisal Lab (RREAL), Department of Targeted Intervention, University College London, London, United Kingdom.
本综述探讨了分析大型定性数据的方法,发现主题分析和基本软件是最常见的. 需要进一步的研究来比较方法,并为新的方法制定指南.
科学领域:
- 社会科学 社会科学 社会科学
- 计算机科学 计算机科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 定性数据提供了对行为,信念和塑造上下文因素的深入洞察.
- 大量的定性数据分析是一个新兴的领域,专注于识别大型定性数据集的趋势.
研究的目的:
- 确定分析大型定性数据集的方法.
- 记录这些方法的优点和局限性.
- 为了比较手动和数字定性分析方法.
主要方法:
- 采用学术,灰色和基于媒体的文献的多方面的审查方法.
- 包括各种分析技术,如代分析,频率分析,文本网络分析和团队讨论.
主要成果:
- 确定了520篇详细介绍大质量数据分析方法的文章.
- 主题分析和基本软件是最常见的方法和工具.
- 研究主要来自高收入国家,常见的数据来源包括调查,采访和叙述.
结论:
- 一个新兴的趋势涉及扩大定性数据源 (社交媒体,图像,视频) 和开发新的分析方法/软件.
- 进一步的研究是必不可少的,以比较不同大的定性分析方法的实用性.
- 需要标准化指导方针来支持研究人员采用新型的大型定性分析方法.
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