(2002) Qualitative Data Analysis: Explorations with NVivo

Анализ качественных данных: возможности программы
NVivo
автор курса: Оксана Запорожец1
Идея тренинга: получить новый аналитический опыт, отрефлексировать его «за» и
«против» в групповых дискуссиях.
Описание тренинга: в ходе тренинга каждый из участников работает как с общим
учебным массивом качественных данных, на котором осваивает основные аналитические
операции программы NVivo, так и с собственным массивом данных, для которого
формирует самостоятельные аналитические задачи. В качестве данных могут выступать
различные текстовые документы (интервью, дневники наблюдения и пр.). Желательно,
чтобы собственная коллекция данных состояла из текстов, делающих целесообразной и
оправданной квантификацию и алгоритмизацию анализа (например, содержала не менее
пяти интервью, либо многостраничный дневник, либо несколько текстов для анализа).
Задачи предлагаемого тренинга:



получить опыт работы с программой NVivo
использовать программу для различных способов анализа качественных данных
обозначить возможности и «невозможности» алгоритмизированного программного
анализа качественных данных
Желательные навыки и знания для участников тренинга:
 знание основных принципов качественного анализа данных (особенно: Grounded
theory, секвенционного анализа)
 наличие опыта аналитической работы с качественными данными
 более или менее осознаваемые собственные исследовательские задачи,
достижению которых могут способствовать аналитические процедуры NVivo
Приветствуется:
легкое
сомнение
в
безграничности
слабоалгоритмизированных процедур анализа качественных данных.
возможностей
Что такое NVivo и зачем нужны программы анализа качественных данных?
Продолжительность занятия – 3 часа
NVivo: какие данные можно и следует анализировать с помощью компьютерной
программы? Основные принципы анализа качественных данных с помощью
компьютерных программ (прозрачность, алгоритмизированность, повторяемость,
контролируемость). Создание проектов в NVivo: систематизация, предварительная
концептуализация и импортирование данных. Открытое кодирование как аналитическая
процедура и его разновидности. Детализация кодирования. Атрибуция кодов и атрибуция
документов. Полезные мелочи. Особенности анализа данных в исследовательской группе.
1
Оксана Запорожец, к.с.н., доцент кафедры Социологии и политологии Самарского государственного
университета
Задание 1: создать собственный учебный проект в NVivo. Импортировать данные и
провести открытое кодирование на одном из документов. Обозначить собственные
исследовательские цели.
Часть 2. Основные аналитические процедуры NVivo
Продолжительность занятия – 4 часа
Написание аналитических мемо. Количественные операции. Анализ секвенций. Осевое
кодирование и возможности изменения исследовательских интерпретаций (декодирование
и рекодирование). Выборочное кодирование - выдвижение и верификация гипотез.
Графические иллюстрации установленных связей: построение таблиц и моделей.
Задание 2: работа с учебным массивом, проведение осевого и выборочного кодирования.
Работа с собственным массивом – осевое и выборочное кодирование. Построение таблиц
и моделей.
Часть 3. Некоторые дополнительные
аналитических проектов.
возможности
NVivo.
Презентация
Продолжительность занятия – 3 часа
Дополнительные аналитические возможности NVivo. Представление собственных
аналитических проектов. Групповая дискуссия «Компьютерный анализ качественных
данных: «за» и «против»».
Материалы для чтения:
1. Gibbs G. (2002) Qualitative Data Analysis: Explorations with NVivo (Understanding
Social Research). Open University Press.
2. Bazeley P. (2007) Qualitative Data Analysis with NVivo. Sage Publications.
3. NVivo 8. Getting started. (2008) Ресурс доступен по адресу:
<http://www.qsrinternational.com/FileResourceHandler.ashx/RelatedDocuments/Docum
entFile/289/NVivo8-Getting-Started-Guide.pdf>