Sử dụng

nvivotrong nghiên cứu định tính

*******************

Người dịch: Vũ Tuấn Huy

Hà Nội 8-2003

1

Mục lục

Chương 1- Về cuốn sách này 8

Ai có thể sử dụng cuốn sách này? 8Bắt đầu nghiên cứu với Nvivo: Người sử dụng và những đồng nghiệp của họ trong nghiên cứu 8Hiểu biết phần mềm: Đối với người giám sát, đồng nghiệp và khách hàng 8Giới thiệu các mức độ học: Đối với sinh viên, Người nghiên cứu tự học, người thăm dò 9

Nghiên cứu định tính và chương trình NVivo 9

Sử dụng cuốn sách này 11

Chương 2- Một dự án trong Nvivo. 12

Các bộ phận của nvivo: 12

Tài liệu (Documents) 13

Nút (Nodes) 13

Các đặc tính của tài liệu và các nút 13

Làm việc trong Nvivo 14Thăm dò (Explorer) 14Các bộ duyệt (Browsers) 14Quá trình của một dự án 14

Tóm tắt 15Quá trình tổ chức 15Quản lý tài liệu 15Quản lý các node 15Quá trình kết nối 16Kết nối tài liệu 16Kết nối các nút 16Quá trình mã hoá 17Mã hoá tài liệu 17Các nút mã hoá 17Quá trình tìm kiếm 18Nghiên cứu các quan hệ giữa các mục của dự án 18Trình bày tài liệu 19Đặt câu hỏi “hãy chỉ cho tôi” 19Quá trình mô hình hoá 20

Các quyết định về một dự án 20Chọn một dự án điển hình (typical) hoặc theo ý muốn (custom) 20Các đặc điểm của dự án 21Nhập dự án NUD*IST 21Lưu trữ (Save) và sao lưu (back up) 22Tiếp tục đọc… 22

2

Chương 3: tài liệu (document) 23

Những tài liệu Định tính : phong phú (rich), động (dynamic), phức hợp (compound) 24

Những dạng tài liệu 25

Tóm tắt các nguồn tài liệu, quá trình và sử dụng 25

Chọn dạng tài liệu 26Khi nào bạn nhập văn bản? 26Khi nào bạn sử dụng một tài liệu uỷ nhiệm (proxy)? 27Vì sao bạn tạo ra tài liệu trong NVivo? 27

Thiết kế hệ thống tài liệu 28Thiết kế những tài liệu có thể soạn thảo 28Không có nhu cầu cho những cái giống nhau 28Những tài liệu phức hợp cho những mục đích mới 29

Đặt kế hoạch và chuẩn bị tài liệu 29Nhập một tài liệu dưới dạng rich text format 29Sử dụng các văn bản dưới dạng rich text format 29Sử dụng các cấp độ tiêu đề và những tiêu đề phụ 30Tạo ra một tài liệu uỷ nhiệm (proxy) 30Bắt đầu (và tiếp tục) bằng việc tạo ra những tài liệu mới trong NVivo 31Những tài liệu nhập từ Dự án của NUD * IST ( N4, NS hoặc N6) 31

Đọc lướt và soạn thảo tài liệu 32

Mã hóa Trực quan 33

Quản lý tài liệu 34Sử dụng Thăm dò tài liệu (Document Explore) 34Sử dụng phác thảo tài liệu 34Sử dụng những thuộc tính tài liệu 34Sử dụng tên và sự mô tả 34Xóa, mở rộng và sao lại những tài liệu 35

Ghi nhớ (Memos) 37Tạo ra và việc sử dụng những bản ghi nhớ 37Những bản ghi nhớ và DocLinks 38Bạn có thể làm gì với những bản ghi nhớ 38Làm thế nào để xác định những bản ghi nhớ trong những thủ tục phân tích 39Có cần phải là một bản ghi nhớ? 39

Những tóm tắt và báo cáo về tài liệu 40

Chương 4 – Các Nút (Nudes) 41

Những nút trong NVivo 42Sự tóm tắt, Phân loại và sự mã hóa 42Làm việc trong NVivo 43

Những khu vực Nút 44Những nút Tự do 44

3

Các nút cây 44Những nút Trường hợp 45

Tạo ra những nút 45Tạo ra một nút trong khi thêm mã hoá 46Tạo ra một nút mà không làm bất kỳ sự mã hóa nào ở (tại) nó 46Tạo ra những nút một cách tự động 46Mục mã hoá tạo ra những nút 47Tạo ra những nút tìm kiếm 47Nhập bảng tạo ra các nút 47

Quản lý các nút 47Sử dụng Node Explorer 47Các nút và những thuộc tính của chúng 48Thay đổi các nút 49Quản lý mã hóa : Bộ duyệt Nút (Node Browser) 49

Thiết kế hệ thống nút 50Hệ thống nút cần phải lớn như thế nào? 50Các nút Trường hợp và xử lý các Trường hợp 51Những dự án nào cần Nut Trường hợp? 51Bạn có thể làm gì với những nút trường hợp? 52

Tóm tắt và những báo cáo của các nút 53

Chương 5 - Những thuộc tính 55

Tổng quan 55

Vai trò của những thuộc tính trong các dự án định tính 56

Sử dụng những thuộc tính tài liệu và nút 57Sử dụng những thuộc tính tài liệu 58Sử dụng những thuộc tính nút 58Những thuộc tính nút Trường hợp (công dụng đặc biệt của những thuộc tính nút) 59Sự đồng nhất của Dự án với những thuộc tính tài liệu và thuộc tính nút 59Sử dụng Attriute Explorers 60

Những giá trị Thuộc tính 60Những chuỗi những ký tự 61Các con số 61Đại số Boole 61Ngày tháng và thời gian 62Sử dụng những thuộc tính ngày tháng / thời gian để phân tích thời gian 62Không cần hạn chế các giá trị 63Giải quyết việc thiếu thông tin 63

Thiết kế một hệ thống thuộc tính 64Tên 64Kiểu Giá trị 64Giá trị Mặc định 64

4

Sự nhập và xuất một bảng các thuộc tính và những giá trị 65

Chương 6 - Liên kết dữ liệu 66

Ba loại Datalinks 68DataBites: Sự liên kết tới những chú giải, những hồ sơ khác hoặc những trang Web 68DocLinks: Sự liên kết tới một tài liệu của dự án 70NodeLinks: Sự liên kết tới một nút ( và như vậy tới văn bản mã hoá ở tại nút đó) 72

Kết hợp Datalinks và mã hóa 74

Chương 7: mã hoá tại các nút 76

Sự mã hóa Định tính 77Những mục đích của việc mã hoá ở tại những nút 78Sự mã hóa Sáng tạo : mã hóa trực quan hoặc nút? 79

Những cách mã hoá ở tại các nút 81Tại sao có cách mã hoá khác nhau? 81Việc mã hoá với Thanh mã hoá 82Mã hóa và xem lại mã hoá bằng Coder 83Sử dụng Coder để kết hợp mã hoá với việc xem những gì đã được mã hoá 84Việc mã hoá với Paragraph Coder Error! Bookmark not defined.Mã hoá tự động với Section Coder 85Việc mã hoá với Công cụ Tìm kiếm 86Mã hoá những kết quả của một sự tìm kiếm 86Mã hoá một phạm vi 86

Ghi chú về mã hoá một tài liệu uỷ nhiệm 86

Sử dụng Bộ duyệt Nút 87Giải mã và mã hóa: Sử dụng Bộ duyệt Nút để tiếp tục mã hoá 87Sử dụng trình bày các tài liệu đã được mã hoá 88Xem các tài liệu đã được mã hoá trong ngữ cảnh 88

Xem và xem lại mã hoá 89Xem bằng Coder 89Coding Stripes trong Bộ duyệt Tài liệu hoặc Bộ duyệt Nút 89

Quản lý những nút như những hộp chứa mã hoá 90

Chương 8 - tạo dáng dữ liệu – Tập hợp và cây 91

Tổng quan 91

Hình thành trong những tập hợp 92Tại sao sử dụng những tập hợp hơn là cách nhóm lại những mục khác? 92Sử dụng những tập hợp 93Tạo ra những tập hợp 94

Tạo dáng hệ thống nút 94Những nút Tự do, những cái cây và những trường hợp 94

5

Kho Có thứ bậc của các phạm trù 95Tại sao sử dụng cây trong NVivo? 95Cây không làm những cái gì 96Thiết kế và sử dụng hệ thống nút 97Khi nào bắt đầu tổ chức các nút? 98Bắt đầu thiết kế hệ thống nút như thế nào? 99Những mục tiêu của một hệ thống nút 100

Chương 9: Xem và hiển thị dữ liệu - Công cụ Hiển thị, Lọc và Phân tích 101

Hãy cho tôi xem! Hãy sử dụng công cụ hiển thị 102

Công cụ Lọc (Filter) 103Phân tích (Assay) 104Phân tích lướt nhanh 104Tạo và sử dụng bảng phân tích 105

Chương 10: Tạo mô hình 106

Những thách thức của việc tạo mô hình định tính 107Vấn đề của việc tạo mô hình ngoài máy vi tính 107Tạo mô hình định tính của NVivo 107

Sử dụng Model Explorer 108Tạo một mô hình 108Từ dữ liệu đến mô hình 109Từ mô hình đến dữ liệu 109Các lớp, kiểu dáng và nhóm 109Tạo lớp cho mô hình 109Lưu trữ, khám phá và sửa lại mô hình 112Việc tạo mô hình thích hợp trong khâu nào của quá trình nghiên cứu 113

Chương 11: tìm kiếm 114

Tìm kiếm thông minh 115Tôi muốn hỏi gì? 116Tôi muốn hỏi nó ở đâu? 116... Và tôi có cái gì đây? 117Tôi muốn làm gì với kết quả? 117Khép kín hệ thống: kết quả có thêm dữ liệu 118

Sử dụng các thao tác tìm kiếm 118Tìm kiếm đơn giản: từ ngữ, node hoặc thuộc tính 119Sử dụng chức năng tìm kiếm từ ngữ 119Hoặc kết hợp các mục... 121Tạo lập một ma trận trực tiếp 126

Định phạm vi tìm kiếm 127Đặt phạm vi 127Lưu và sử dụng lại các phạm vi 128

6

Phân tích phạm vi 128

Xử lý kết quả 128

Mở rộng: Bạn muốn bao gồm bối cảnh nào? 129Bạn muốn kết quả như thế nào? 129Tiến hành lựa chọn 130

Tiến hành tìm kiếm vì mục đích của bạn 131Thu thập dữ liệu 131Mổ xẻ dữ liệu: một ví dụ mở rộng 131

Giới hạn của tìm kiếm 132

Chương 12: Tập trung lại 134

Các lựa chọn và tiến hành lựa chọn 135Khám phá và phát triển các thể loại 135

Lựa chọn mã hóa như thế nào (và có mã hóa không) 136

Tập trung dữ liệu lại 137

Xếp thứ tự và tổ chức 138

Quan sát và tìm kiểu mẫu 140

Tập trung lại với dữ liệu thống kê 141Nhập Thuộc tính 141Xuất khẩu Thuộc tính 142Xuất khẩu mã 142Vấn đề thiết kế 142

Tập trung nó lại từ khởi đầu 143Kiểm tra lại văn bản 143Văn bản dự án 144

Và bây giờ, quan sát, giảng dạy, và trình bày 145Xem dự án 145Tạo ra hướng dẫn của riêng bạn 145Trình bày 146

Trợ giúp 146Nguồn internet 146Diễn đàn thảo luận 146Sách tham khảo 147

7

Chương 1- Về cuốn sách này

Tính toán định tính ngày nay được chấp nhận rộng rãi và thậm chí là một đòi hỏi cần thiết. Khi các phần mềm phát triển từ những hệ thống mã hoá và lấy lại đơn giản đến những công cụ phức tạp hơn và được hỗ trợ bởi rất nhiều phương pháp và phương pháp luận, thăm dò tài liệu và giải thích những công cụ này thường bị chậm trễ. Giảng viên và những người nghiên cứu đòi hỏi không chỉ làm việc với phần mềm như thế nào mà còn thiết kế và phân tích những vấn đề nghiên cứu như thế nào, những vấn đề lựa chọn phương pháp luận và xử lý phần mềm. Đối với độc giả của các công trình nghiên cứu, nhiệm vụ khác của họ là đánh giá quá trình này nhờ đó rút ra kết luận.

QSR Nvivo, một phần mềm được nghiên cứu trong cuốn sách này, hỗ trợ xây dựng dự án và quá trình nghiên cứu đưa ra những lựa chọn khác nhau để quản lý và phân tích dữ liệu hơn là cung cấp những lựa chọn bởi những hướng dẫn kỹ thuật và phần mềm khác. Nvivo cũng ngày càng được dạy nhiều hơn, từ khi nó kết hợp mã hoá dữ liệu với những phương pháp hiệu đính và sửa văn bản quen thuộc, và do đó dễ dàng hơn trong việc giới thiệu so với những phương pháp bằng tay và các chương trình trước đó.

Có thể học phần mềm trong quá trình nghiên cứu hơn là trong giai đoạn chuẩn bị. Học bằng thực hành đòi hỏi người nghiên cứu có một bản đồ các công cụ và công dụng của nó để tham khảo khi cần thiết. Cuốn sách này cung cấp một bản đồ như vậy.

Ai có thể sử dụng cuốn sách này?

Bắt đầu nghiên cứu với Nvivo: Người sử dụng và những đồng nghiệp của họ trong nghiên cứu

Nếu bạn có đầy đủ phần mềm Nvivo, cuốn sách này đi theo phần mềm, cùng với những hướng dẫn thì có thể bắt đầu nghiên cứu. Cả hai có cấu trúc cân đối. Ngoại trừ chương đầu tiên và chương cuối cùng, các chủ đề được cấu trúc theo cùng trật tự, và các chương tương ứng trong cả hai. Chúng được thiết kế cùng với nhau đề giới thiệu mỗi cấu trúc dữ liệu và quá trình nghiên cứu mà phần mềm hỗ trợ, thiết kế nghiên cứu và các chiến lược phân tích, bạn có thể sử dụng khi phát triển dự án riêng của mình

Hiểu biết phần mềm: Đối với người giám sát, đồng nghiệp và khách hàng

Cuốn sách này có thể đọc riêng nếu bạn muốn biết về tiềm năng của một phần mềm cho nghiên cứu định tính, hoặc nếu bạn muốn hiểu phần mềm được sử dụng bởi những đồng nghiệp hoặc sinh viên. Cuốn sách này sẽ giúp bạn hiểu và truy cập các dự án, đánh giá và phê phán các quá trình mà nhờ đó, dữ liệu được quản lý và nghiên cứu, tiến hành phân tích đánh giá trong Nvivo.

8

Giới thiệu các mức độ học: Đối với sinh viên, Người nghiên cứu tự học, người thăm dò

Cuốn sách này được sử dụng để giới thiệu các phần mềm đối với sinh viên học về định tính, hoặc với phần mềm đầy đủ trong Nvivo hoặc phần mềm miễn phí không lưu trữ. Phần dạy kèm đưa ra một sự lựa chọn dạng dữ liệu và môn học, để sinh viên học về tính toán định tính, và đối với những người nghiên cứu thử sử dụng phần mềm và học những bước đầu tiên. Giáo viên có thể tạo ra những dự án riêng của mình, với dữ liệu thích hợp cho các lớp của họ, và sinh viên có thể học trên dữ liệu đó. Các văn bản khác bổ sung dự án này và có thể giúp cho việc giảng dạy.

Xem Pat Bazeley và Lyn Richards, (2000) The Nvivo Qualitative Project Book, Sage Publicâtions, London.

Graham Gibbs, (2002) Qualitative data analysis: explorations ưith Nvivo, Open University Press, London.

Xem QSR website, www.qsrinternational.com, để tham khoả với những sách giáo khoa khác và những bài báo sử dụng trong giảng dạy nghiên cứu định tính với Nvivo.

Nghiên cứu định tính và chương trình NVivo

Nghiên cứu định tính là một thuật ngữ áp dụng cho nhiều phương pháp xử lý những loại dữ liệu không cấu trúc và không thích hợp để đưa ra những kết quả dưới dạng con số. Người nghiên cứu sử dụng dạng dữ liệu này nhằm đạt được những hiểu biết mới về một hoàn cảnh, kinh nghiệm hoặc quá trình, từ những giải thích chi tiết trong ngôn ngữ riêng của người trả lời, hoặc những ghi chép của người nghiên cứu trên thực địa từ quan sát tham dự, hoặc những phát hiện từ các tài liệu.

Phân tích những dữ liệu như vậy đòi hỏi sự nhạy cảm đối với những chi tiết và hoàn cảnh, cũng như tìm tòi một cách chính xác những thông tin và những phương pháp thăm dò một cách cẩn thận các chủ đề, phát hiện và thử nghiệm các khuôn mẫu. Khung cảnh nghiên cứu quyết định sử dụng thời gian và mục tiêu. Trong một số khung cảnh nhấn mạnh đến sự hiểu biết hoàn toàn một quá trình theo thời gian, trong hoàn cảnh khác là đánh giá nhanh và những phát hiện nhanh và sự minh hoạ, ví dụ, những chủ đề trong các thảo luận nhóm.

Những phương pháp này được sử dụng trong nhiều môn học khác nhau như khoa học xã hội, y học, nghiên cứu thị trường và kinh doanh, thông tin, luật pháp, nghiên cứu chính trị và lịch sử, lịch sử đời sống và đánh giá chính sách. Những phương pháp khác nhau đòi hỏi sử dụng những phương pháp xử lý và giải thích dữ liệu khác nhau. Một số (ví dụ hiện tượng luận, lý thuyết cơ bản, phân tích quá trình) đi tìm để tạo ra những hiểu biết và lý thuyết mới từ dữ liệu. Một số khoa học khác như nghiên cứu thực địa và dân tộc học, nghiên cứu hành động và phân tích mô hình), mục tiêu là mô tả sự phong phú và trình

9

bày một cách sống động những hiểu biết mới. Một số nhà nghiên cứu định tính trong mỗi môn học này đã liên kết dữ liệu của họ với phân tích định tính. Nếu chúng ta chưa quen với những phương pháp này thì trước hết phải học các phương pháp đó trước khi bắt tay vào các nghiên cứu, vì những phương pháp khác nhau đòi hỏi những dạng dữ liệu khác nhau và cách xử lý dữ liệu khác nhau.

Mặc dù sự khác nhau này, các phương pháp đều có một đặc điểm chung. Nghiên cứu định tính luôn luôn đòi hỏi rằng người nghiên cứu thăm dò và giải thích các dữ liệu phức tạp một cách nhạy cảm, và tránh đưa ra những dữ liệu bằng số trước giai đoạn thực nghiệm. Phương pháp định tính luôn đòi hỏi người nghiên cứu thống kê những hiểu biết ngày càng tăng, tóm lại, những chú giải hoặc ghi chép trên thực địa. Nghiên cứu định tính thường xem dữ liệu như những thống kê các ý tưởng về những sự kiện nghiên cứu nào đó và phản ánh trong phương pháp luận.

Nvivo có những công cụ để giải quyết tất cả những dữ liệu định tính, trợ giúp kỹ thuật đòi hỏi bởi tất cả các phương pháp này. Nghiên cứu những dạng dữ liệu không phải bằng số, không cấu trúc đòi hỏi những phương pháp xây dựng chỉ số, tìm kiếm và lý thuyết hoá. Nghiên cứu định tính ít khi làm việc với một khối lượng cố định dữ liệu thu thập trước đó mà thường phải thay đổi và làm gia tăng những thống kê phong phú xây dựng từ những quan sát, phỏng vấn, phân tích tư liệu, tổng quan tư liệu và các sự kiện nghiên cứu khác. Nguồn dữ liệu thay đổi (ví dụ ghi chép thực địa, gỡ băng, tư liệu sao chép) và mang nhiều hình thức khác nhau (như văn bản, ảnh, băng, phim). Các kỹ thuật bao gồm cả thống kê và liên kết các ý tưởng theo nhiều cách, tìm kiếm và thăm dò các mô hình dữ liệu và ý tưởng. Như vậy, Nvivo được thiết kế để loại bỏ sự phân chia cứng nhắc giữa “dữ liệu” và “giải thích”. Nó đưa ra nhiều phương pháp để liên kết các bộ phận của dự án nghiên cứu, kết hợp sự phản ánh và thống kê dữ liệu.

Tóm lại, nghiên cứu định tính thường có hai mặt, tạo ra và quản lý sự phức tạp. Dự án nghiên cứu sẽ phát triển ngày càng phức tạp khi liên kết, mã hoá, định dạng và lập mô hình dữ liệu. Nhưng phần mềm này sẽ giúp chúng ta quản lý và tổng hợp những ý tưởng, cung cấp nhiều công cụ để phân loại những hiểu biết về dữ liệu và đi đến câu trả lời cho những vấn đề nghiên cứu.

Cuốn sách này sẽ không chỉ cho người đọc định vị nghiên cứu trong một phạm vi các phương pháp luận, nhưng khi dự án được hình thành, nó sẽ giúp chúng ta tìm những công cụ phù hợp trong phần mềm này.

Những nhà nghiên cứu định tính ít khi làm việc với một khối lượng cố định dữ liệu thu thập trước đó. Dù dùng phương pháp nào, chúng ta cũng phải biến đổi dữ liệu và làm gia tăng sự phong phú của dữ liệu từ những quan sát, phỏng vấn, phân tích tư liệu, tổng quan tư liệu, và thông tin từ những nghiên cứu khác. Các nguồn tư liệu thay đổi (ví dụ, ghi chép trên thực địa, gỡ băng phỏng vấn, các tài liệu sao chép) cũng như hình thức (ví dụ, văn bản, ảnh, băng, phim). Nvivo cung cấp nhiều công cụ để xử lý dữ liệu và thông tin, mã hoá một cách trực quan hoặc theo các phạm trù, chú giải và đi vào các nguồn thông tin một cách chính xác.

10

Các nhà nghiên cứu định tính cũng làm việc với những ý tưởng về các sự kiện nghiên cứu này ngày càng tăng. Nvivo có những công cụ để thống kê và liên kết những ý tưởng theo nhiều cách, tìm kiếm và thăm dò các mô hình dữ liệu và các ý tưởng. Nó cũng đưa ra nhiều cách để liên kết các bộ phận của dự án. Khi chúng ta kết nối, mã hoá, định dạng và lập mô hình dữ liệu, phần mềm sẽ giúp ta quản lý và tổng hợp các ý tưởng, xây dựng và thử nghiệm các câu trả lời đối với vấn đề nghiên cứu.

Nếu chúng ta chưa quen với các phương pháp nghiên cứu định tính, đọc các phương pháp này và đặc biệt định vị dự án nghiên cứu trong một phạm vi rộng lựa chọn các phương pháp xử lý và giải thích dữ liệu là cần thiết. Cuốn sách này không mô tả hoặc đánh giá các phương pháp định tính khác nhau, hoặc dạy sử dụng các phương pháp này như thế nào. Phần mềm này chỉ giúp người nghiên cứu những gì họ muốn thực hiện.

Để giới thiệu bản đồ phương pháp luận và các kỹ thuật nghiên cứu định tính, thiết kế cho những người mới nghiên cứu, xem Janice M. Morse và Lyn Richards, (2002) Readme first for a user's Guide to Qualitative Methods, Sage Publication Thousand Oaks.

Sử dụng cuốn sách này

Bốn chương tiếp theo giới thiệu một dự án trong Nvivo và những hệ thống mà nhờ đó một người nghiên cứu xây dựng một dự án, các tài liệu, các nút và các thuộc tính.

Phần còn lại của các chương bao gồm các quá trình được hỗ trợ bởi sự kết hợp của những khối này: Liên kết dữ liệu, mã hoá tại các nút, hình thành dữ liệu, hiển thị, mô hình và tìm kiếm. Chương kết luận là một tổng quan về những cách khác nhau những phương tiện này hỗ trợ liên kết và phân tích, các cách giám sát, người nhận hoặc các thành viên của nhóm có thể đánh giá và góp phần vào trong nghiên cứu - Kết hợp lại với nhau.

Nvivo là một sản phẩm đối tác và nâng cấp tuỳ chọn đến phần mềm QSR NUD*IST (Phiên bản hiện nay là N6), phần mềm dẫn đầu trong nghiên cứu định tính. Những người sử dụng N4, N5 hoặc N6 nâng cấp lên Nvivo có thể lấy dự án trực tiếp vào phần mềm mới. Để so sánh hệ thống của hai sản phẩm, hãy xem trang Web QSR (Trợ giảng có tiêu đề Nhập từ NUD*IST với những hướng dẫn đơn giản để nhập một dự án từ phiên bản bất kỳ của NUD*IST).

Bước đầu tiên để thiết lập dự án, hãy đi đến hướng dẫn bước đầu (Getting Started guide). Để đi chi tiết hơn vào một dự án, sử dụng một trong những bài trợ giảng. Để nhận được nhiều thông tin hơn và các nguồn, hãy đến trang web QSR, www. Qseinternational.com.

Điều quan trọng, nếu bạn có phần mềm Nvivo, và chưa đăng ký trên trang web, hãy đăng ký! Đây là cách duy nhất để đảm bảo rằng QSR có thể gửi cho bạn những tin tức có thể là quan trọng, kể cả những tin về nâng cấp miễn phí, những sửa chữa chủ yếu, và sự phát triển có ý nghĩa trong phần mềm hỗ trợ nghiên cứu của bạn

11

12

Chương 2- Một dự án trong Nvivo.

Tiến hành nghiên cứu với Nvivo, chúng ta tạo ra một project để giữ các thông tin, dữ liệu, các quan sát, các ý tưởng và quan trọng nhất là liên kết giữa các bộ phận phù hợp với nhiệm vụ nghiên cứu của mình. Chương này tóm tắt một project được xây dựng như thế nào, người nghiên cứu có thể sử dụng các công cụ một cách phù hợp như thế nào để tổ chức, liên kết, đặt câu hỏi và tổng hợp.

Tổng quan:

Làm việc với dữ liệu trong Nvivo, chúng ta tạo ra một project chứa những dữ liệu và ý tưởng và sự liên kết giữa dữ liệu và ý tưởng.

Cấu trúc của một project là đơn giản và cân đối. Quá trình trợ giúp nghiên cứu có thể đơn giản hoặc phức tạp như ta muốn.

Có ba hệ thống quản lý dữ liệu trong một project bất kỳ: tài liệu (document) (nodes) và các thuộc tính (attributes).

Trong quá trình thực hiện project, chúng ta đưa hệ thống này lại với nhau bằng cách kết nối, mã hoá, định dạng, trình bày, tìm kiếm và mô hình hoá.

Có thể tạo ra một số bất kỳ các project. Các thành viên của một project có thể đi vào và thay đổi project nhưng tại mỗi thời điểm chỉ có một người .

Một project có thể được lưu trữ, phục hồi ở thời điểm bất kỳ.

Các bộ phận của nvivo:

Khi khởi động Nvivo, một cửa sổ mở ra với Launch Pad. Nó đưa ra các lựa chọn để mở một project mới hoặc một project hướng dẫn. Những phím và bảng tạo thành sơ đồ của project trong Nvivo và đi vào hầu hết các hoạt động phổ biến. Trong bất kỳ một project nào trong Nvivo, người nghiên cứu có thể tạo ra và thăm dò các tài liệu, các nodes, liên kết và mã hoá. Các tài liệu và nodes có thể mang các giá trị đặc tính, và được quản lý trong một tập hợp. Tất cả những yếu tố này có thể liên quan trong việc trình bày, tìm kiếm và mô hình hoá.

Không nên giả định rằng Pad là dành cho người mới bắt đầu. Nó được thiết kế không chỉ đưa ra sơ đồ của một project trong Nvivo đối với những người mới, mà còn làm như người trợ lý nghiên cứu cho nhiều người sử dụng một cách tin tưởng, đưa ra lối vào trung gian đối với mỗi cửa sổ của Nvivo. Từ những cửa sổ này, chúng ta sẽ đi vào tất các các chức năng chủ yếu.

Mỗi project có một cơ sở dữ liệu và nodes, các tài liệu và nodes có thể được xử lý bằng cách phân loại các đặc trưng và nhóm thành các tập hợp. Các công cụ phân tích cho phép chúng ta trình bày, tìm kiếm và lập mô hình dữ liệu.

13

Tài liệu (Documents)

Tài liệu trong Nvivo là những thông tin lưu trữ dưới dạng plain hoặc rich text format. Chúng ta có thể tạo ra những tài liệu bằng cách kết nối với ảnh, video, bảng tính, cơ sở dữ liệu, các trang web hoặc các đề mục của dữ liệu mà máy tính có thể xử lý.

Chúng ta có thể nhập tài liệu từ các chương trình xử lý văn bản vào trong project dưới dạng rich text format. Một khi trong project, chúng ta có thể hiệu đính các tài liệu dưới dạng văn bản rich text format này.

Hoặc chúng ta có thể tạo ra các tài liệu này trong project, viết và hiệu đính, thay đổi và bổ sung trong toàn bộ quá trình thực hiện dự án.

Ta cũng có thể tạo ra các tài liệu trong project để trình bày dữ liệu mà ta không muốn đưa trực tiếp vào. Ví dụ, các cuốn sách hoặc các báo cáo, tư liệu nghe xem,hoặc băng video mà ta muốn nói đến trong project.

Nút (Nodes)

Trong Nvivo, các nút là nơi chứa các phạm trù và mã hoá. Các nút thể hiện các phạm trù bất kỳ – khái niệm, con người, những ý tưởng trừu tượng, địa điểm và nhiều thứ khác có ý nghĩa đối với Dự án của chúng ta. Các nút có thể được lưu trữ không tổ chức hoặc được tổ chức thành thành cấp bậc như một cái cây.

Vì nhà nghiên cứu định tính thường di chuyển giữa tài liệu và ý tưởng, tài liệu và hệ thống nodes là đối xứng trong Nvivo. Chúng ta có thể thăm dò và đọc lướt cả hai, và chúng ta di chuyển giữa các hệ thống bằng các mã hoá và các liên kết. Khi ta mã hoá bất kỳ phần nào của tài liệu trong các nodes, ta đặt các node tương ứng với các đoạn văn bản. Ta có thể đọc lướt tất cả dữ liệu được mã hoá ở đó, tư duy lại, mã hoá lại, và đặt ra những câu hỏi về các phạm trù trong việc tìm kiếm.

Các đặc tính của tài liệu và các nút

Cả tài liệu và nút có những đặc tính mà giá trị của nó thể hiện những thuộc tính bất kỳ mà ta muốn. Do đó, ta có thể chứa thông tin về những tài liệu bất kỳ (ví dụ, gender=nữ hoặc date=1999) hoặc về những đối tượng, con người hoặc khái niệm mà một node thể hiện. Các đặc tính có thể được sử dụng trong tìm kiếm.

Ta có thể tạo ra và thay đổi những thuộc tính, và chứa một khối lượng thông tin bất kỳ về một tài liệu hoặc một node bằng việc chỉ ra cụ thể các giá trị của các đặc tính của nó. Ví dụ, đối với các ghi chép thực địa, ta có thể tạo ra một đặc tính “Định vị” và đặc tính khác “Ngày đi thăm”. Đưa cho mỗi tài liệu một giá trị thích hợp và ta có thể hỏi tất cả các tài liệu về một chủ đề từ một vùng nông thôn cụ thể, hoặc từ trước khi nạn hạn hán xảy ra. Trong một nghiên cứu thu thập những tài liệu đối với các nghiên cứu trường hợp của các cá nhân, mỗi cá nhân có thể nhận một node mã hoá tất cả mọi thứ về trường hợp đó trong

14

tất cả các tài liệu. Node có thể có đặc tính “gender” với giá trị là “phụ nữ” và “nam giới”; bây giờ ta có thể hỏi tất cả mọi điều về một phụ nữ nếu đó là những ghi chép trên thực địa ở một vùng nông thôn.Làm việc trong Nvivo

Tất cả các bộ phận và quá trình thảo luận ở trên là thống nhất với nhau với những công cụ được tổ chức cân đối để xử lý chúng.

Thăm dò (Explorer)

Các tài liệu và các node được xem và điều tra qua các cửa sổ explorer chứa những thông tin và đưa ra lối vào các công cụ khác.

Document Explorer và Node Explorer cung cấp những lối vào tất cả các tài liệu và các node một cách tương ứng, cho phép ta tạo ra các tài liệu và các node và so sánh, điều tra, đi vào các tài liệu và các node. Từ mỗi Explorer, ta có thể hỏi để chỉ ra những quan hệ của mỗi mục với những mục khác, tìm kiếm các mục đáp ứng những tiêu chuẩn nào đó hoặc một mục.

Hai Attribute Explorer thực hiện cùng một chức năng đối với các đặc tính của các tài liệu và các node. Trong đó, ta có thể tạo ra, xoá, xem, bổ sung hoặc thay đổi các đặc tính và các giá trị của các tài liệu và các node khác nhau.

Các bộ duyệt (Browsers)

Để xem các văn bản của các document hoặc tất cả văn bản được mã hoá ở các node. Một Document Browser hoặc Node Browser mở ra, trình bày các văn bản.

Browsers là năng động đối với dữ liệu. Ta có thể mã hoá trong browser, đặt con trỏ đến đoạn văn bản cần mã hoá, lựa chọn một node về chủ đề này. Trong Document Browser, ta cũng có thể hiệu chỉnh các văn bản của tài liệu dưới dạng rich text format, mà không làm hỏng các mã hoá mà ta đã làm. Trong Node Browser, khi ta xem các tài liệu được mã hoá trong node, ta có thể giải mã, hoặc mã hoá lại trong các node khác, hoặc tiếp tục mã hoá trong các node mới thể hiện những ý tưởng mới.

Quá trình của một dự án

Làm việc từ các công cụ này, ta có thể:

Siêu liên kết số liệu, sử dụng các DataLinks (DataBite, DocLinks và NodeLinks) liên kết những tài liệu và các node có liên quan với nhau và với các tài liệu khác.

Mã hoá các tài liệu hoặc bất kỳ một phần nào của tài liệu trong node sẽ mang các tài liệu về cùng chủ đề hoặc khái niệm lại với nhau.

Định dạng một nghiên cứu bằng việc quản lý các tài liệu hoặc các node trong các tập hợp, để thăm dò và đặt các câu hỏi.

Xem và phản ánh số liệu, sử dụng Show, Filter, và Assay tools;

15

Tạo ra và thay đổi các mô hình đồ thị về các ý tưởng hoặc quá trình của nghiên cứu;

Tìm kiếm văn bản hoặc mã hoá, sử dụng một armory với mục đích tìm kiếm đặc biệt kết hợp trong một Search Tool, để trả lời câu hởi và xây dựng các lý thuyết.

Các quá trình này là độc lập nhưng thống nhất trong tính toàn vẹn.

Tóm tắt

Một nghiên cứu bất kỳ trong Nvivo có thể liên quan đến các hoạt động bất kỳ hoặc tất cả các hoạt động như tổ chức, liên kết, mã hoá, tìm kiếm, và mô hình hoá. Những nhiệm vụ này không tách rời nhau và thường không được xác định trước.

Quá trình tổ chức Quản lý tài liệu Quản lý các nodeLựa chọn dạng số liệu cho các mục đích khác nhau

Văn bản có thể được nhập và hiệu đính (hoặc viết) dưới dạng rich text format (kể cả in nghiêng, font, màu sắc,…) với 9 mức lựa chọn. Các nguồn số liệu bên ngoài đối với nghiên cứu có thể được thể hiện trong các tài liệu proxy: bao gồm các văn bản, ảnh, tài liệu nghe, xem

Các node thể hiện các ý tưởng, sự vật, con người, khái niệm, phạm trù để tư du về số liệu. Sử dung cây node cho các ý tưởng không được tổ chức; cây node để tổ chức các node theo hệ thống trên dưới; các case nodes quản lý dữ liệu trong tất cả các trường hợp.

Mô tả dữ liệu Sử dụng các mô tả tài liệu và các nút để chứa thông tin về các văn bản, định nghĩa các phạm trù, hình thành các ý

Biến đổi dữ liệu và các ý tưởng

Đọc lướt các văn bản (Browse) trong thanh đọc lướt tài liệu (Document Browser). Hiệu đính tự do (dưới dạng Rich text format) như bổ xung, xoá văn bản, viết chú giải hoặc gạch dưới hoặc bôi màu để gây ấn tượng, thay đổi các tiêu đề và các phần. Mã hoá tài liệu trong Browser, có thể mã hoá và hiệu chỉnh đồng thời. Sử dụng các kỹ thuật khác nhau này để trình bày các nút (Node) đã mã hoá văn bản trong Browser.

Đọc lướt những gì các nodes mã hoá trong Node Browser. Chuyển đến các tài liệu thích hợp để hiệu đính. Thay đổi khung cảnh trong đó ta xem các mã hoá. Mã hoá văn bản trong Browser. Sử dụng các kỹ thuật khác nhau để trình bày những gì các nodes khác đã mã hoá văn bản trong Browser.

16

17

Xem và quản lý Document Browser trình bày tài liệu với những thông tin và phác thảo tài liệu trong các phần. Có thể đọc lướt toàn bộ tài liệu hoặc đi trực tiếp đến các phần

Node Explorer trình bày tất cả các node theo loại hình, đưa ra những thông tin bao gồm cả mã hoá và các đặc tính. Kéo và thả để tổ chức lại. Thăm dò và di chuyển xung quanh các phạm trù, thay đổi hệ thống chỉ số như những ý tưởng hình thành và kết hợp (di chuyển bằng cách kéo và thả, xoá, căts, sao chép, dán, kết hợp các mã hoá)

Nhóm và đi vào Tài liệu hoặc các node có thể đặt trong một số lượng bất kỳ các tập hợp và các tập hợp được hội nhập trong toàn bộ quá trình – mã hoá với tập hợp, đặt các câu hỏi về tập hợp, lọc một tập hợp bằng các mã hoá và các định tính của nó.

Chứa và sử dụng thông tin: các đặc tính

Tạo ra, hiệu đính và điều tra một số lượng bất kỳ các định tính của tài liệu hoặc các node, với số lượng bất kỳ các giá trị, sử dụng các giá trị này để chứa các thông tin về tài liệu, các node, hoặc những gì mà chúng thể hiện (con ngừơi, địa điểm, các trường hợp,…). Có thể nhanh chóng nhập các định tính và giá trị, từ các bảng tính hoặc các Thống kê.. Thăm dò và thay đổi các định tính và các giá trị trong sự trình bày một cách linh hoạt

Quá trình kết nối Kết nối tài liệu Kết nối các nútLiên kết các chú giải, các trang web và các file số liệu thông tin nhiều chiều

Lựa chọn văn bản và tạo ra các DataBites để liên kết với các chú giải hoặc bất kỳ các file nào ở bên ngoài, kể cả hình ảnh, tài liệu nghe xem. Sử dụng DataBites để minh hoạ hoặc làm giàu thêm dữ liệu, làm cho tài liệu được tạo ra bằng những ghi chép nhiều chiều, năng động hơn về những sự kiện, kế hoạch hoá dự án.

Mã hoá văn bản kể cả bất kỳ cơ sở dữ liệu (DataBite) trong nó, và những cơ sở dữ liệu có thể đi vào từ các mã văn bản từ các nút.

18

Liên kết với các tài liệu, kể cả các ghi nhớ tài liệu.

Liên kết các tài liệu hoặc các nút khác. Sử dụng các liên kết văn bản để liên kết với bất kỳ tài liệu nào từ các nút, từ bất kỳ chỗ nào trong văn bản của một tài liệu, từ các nút.

Các ghi nhớ (Memo) Tài liệu bất kỳ có thể được phân loại như một ghi nhớ (memo). Các ghi nhớ không được liên kết với các tài liệu hoặc các nút khác. Các ghi nhớ là các tài liệu (dưới dạng rich text format, có thể mã hoá, có thể liên kết).

Liên kết với các nút (Node) Sử dụng liên kết nút để liên kết với một tài liệu, bất kỳ chỗ nào trong văn bản hoặc các nút bất kỳ với các nút. Sử dụng các liên kết nút để lấy tất cả các tài liệu về một chủ đề hoặc nhắc lại về những phạm trù liên quan.

Liên kết với các đoạn văn đặc biệt hoặc các trích dẫn.

Sử dụng các liên kết nút để tạo ra một nút trích dẫn, mã hoá đoạn văn bản mà ta chuyển đến. Nó đưa ta từ một tài liệu hoặc một nút đến một đoạn văn hoặc các đoạn văn của tài liệu thích hợp.

Quá trình mã hoá Mã hoá tài liệu Các nút mã hoá Mã hoá tài liệu Văn bản mã hoá trong tài

liệu. Sử dụng hiệu đính rich text để mã hoá trực quan (font, màu sắc, v…v để hiển thị nhấn mạnh hoặc ý nghĩa). Mã hoá bằng cách đặt những tham khảo đến văn bản ở tại một nút sử dụng Document Browser hoặc Node Browser

Tạo ra các nút để mã hoá các phạm trù. Tạo ra chúng như những nút tự do, cây, hoặc nút trường hợp khi thích hợp.

Chọn các phương pháp mã hoá

Mã hoá bằng bất kỳ những phương pháp trong hoặc Document Browser hoặc Node Browser, từ thanh mã, tạo ra các nút hoặc lựa chọn từ những nút hiện đang sử dụng hoặc mã hoá trong vivo bằng cách lựa chọn văn bản và mã hoá nó với văn bản lựa chọn như là tiêu đề của nút mới. Từ Coder, tạo ra các nút, tìm các nút hoặc xem mã hoál mã hoá bằng cách kéo và thả đối với những văn bản lựa chọn đối với một nút hoặc một nút đối với văn bản đã lựa chọn.

19

Thăm dò các mã hoá Nghiên cứu xem một tài liệu được mã hoá như thế nào trong Document Browser, sử dụng Coder để chiếu sáng một đoạn đã mã hoá trong một nút, hoặc tước bỏ mã đối với những dòng được đánh dấu trong lề ở đó có mã hoá các nút

Nghiên cứu một nút đã mã hoá cái gì trong Node Browser để đọc tất cả các đoạn đã mã hoá, sau đó mã hoá lại hoặc chuyển đến tài liệu đã mã hoá để đọc lướt hoặc hiệu đính. Để xem các nút khác mã hoá văn bản trong nút này như thế nào, sử dụng Coder và tước bỏ mã hoá như đối với tài liệu.

Sửa chữa các mã hoá Trong Document Browser hoặc Node Browser, thay đổi, xoá, hoặc mã hoá lại, tạo ra hoặc thay đổi các nút khi những phạm trù mới xuất hiện. Xem ngữ cảnh của những đoạn đã mã hoá. Mở rộng mã hoá khi muốn mở rộng các ngữ cảnh và mã hoá lại trong những phạm trù tinh tế hơn.

Trình bày các mã hoá Tạo ra những báo cáo dưới dạng rich text của các tài liệu hoặc các nút hiển thị những khuôn mẫu của mã hoá, thống kê về các mã hoá của các tài liệu hoặc các mã hoá tại các nút

Quá trình tìm kiếm Nghiên cứu các quan hệ giữa các mục của dự án

Chọn câu hỏi: Anh muốn hỏi về cái gì?

Tìm kiếm văn bản và mã hoá dựa trên các quá trình tìm kiếm được kết hợp với tìm kiếm dựa trên các thuộc tính. Xem các khuôn mẫu văn bản và/ hoặc mã hoá, và/hoặc các giá trị thuộc tính trong cùng một quá trình tìm kiếm. Chọn một thao tác - Bạn muốn hỏi cái gì? Từ bốn nhóm chính của các dạng tìm kiếm đưa ra một phạm vi tìm kiếm hoàn toàn logic; kể cả tìm kiếm Boolean và tìm kiếm quan hệ.

Tìm văn bản Tìm các ký tự và các khuôn mẫu, cho phép sự giống nhau gần đúng và hợp lý có thể được làm khi tìm kiếm trong phía riêng của chúng hoặc như những lập luận trong tìm kiếm quan hệ, tìm "đoạn này" ở đó nó xảy ra trong "các nút này" trong các văn bản mã hoá từ 'những tài liệu' với 'những giá trị thuộc tính này' (phạm vi)

Phạm vi tìm kiếm: Anh muốn tìm ở đâu?

Chỉ rõ phạm vi của các tài liệu và/hoặc các đoạn mã hoá (các nút) và/hoặc các đoạn (tài liệu và các nút) vứoi những giá trị thuộc tính cụ thể. Lưu trữ phạm vi như một nút để mã hoá tài liệu đó. Chạy lạy tìm kiếm một quan hệ trên cùng một tài liệu hoặc cùng một tìm kiếm về một phạm vi đã thay đôỉ.

20

Đặt câu hỏi: cái gì ở đó? Đặt những câu hỏi gì để phân tích nội dung của nút, tập hợp, phạm vi hoặc kết quả tìm kiếm. (Nhóm tuổi nào đại diện ở đây? Những nút trường hợp nào mã hoá dữ liệu được lấy lại? Đã tìm thấy tài liệu nào?) Xem các kết quả phân tích trước khi tìm.

Chọn hình thức kết quả: Anh muốn làm gì với câu trả lời?

Lưu trữ các kết quả tìm kiếm như các nút, như vậy bạn có thể hỏi những câu hỏi sâu hơn về những kết quả của bạn. Bạn có thể đánh giá kết quả lần lượt từng cái một khi chúng được tìm thấy để xem nếu chúng có cần được giữ lại. (Bạn có thể kết hợp tất cả các kết quả thành một nút. Giữa các kết quả này từ mỗi mục trong các nút riêng biệt hoặc đơn giản ghi lại như những tập hợp có phạm vi các mục phải tìm).

Ma trận định tính Tạo ra và xem một ma trận các mô hình của mã hoá hoặc thuộc tính dưới hình thức bảng. Xem trên màn hình để thấy các khuôn mẫu thống kê trong bảng. Các ô của bảng "hoạt động", kích vào ô để xem văn bản được mã hoá trong ô đó.

Xây dựng trên các kết quả tìm kiếm

Sử dụng hệ thống tìm kiếm để thăm dò cac kết quả từ sự tìm kiếm, xây dựng các câu trả lời đối với câu hỏi trước đó. Mã hoá sâu hơn những kết quả tìm được, có lẽ phân tích sâu hơn các phạm trù, xây dựng phân tích lý thuyết. Đưa kết quả thành một mô hình để phát triển một sự trình bày trực quan.

Trình bày tài liệu Đặt câu hỏi “hãy chỉ cho tôi”Trình bày Lựa chọn một nút, tài liệu hoặc thuộc tính và hỏi được

hiển thị các quan hệ của nó. Chỉ cho tôi những nút mã hoá tài liệu này! Chỉ cho tôi những thuộc tính nào nút này có!

Sàng lọc Sang lọc bất kỳ phần nào của dữ liệu của bạn bằng documents, đặt câu hỏi để xem tài liệu nào đã được mã hoá, hoặc giá trị cụ thể của một thuộc tính, hoặc những đặc điểm khác.

Phân tích Phân tích dữ liệu bất kỳ. Đối với bất kỳ mục nào hoặc tập hợp, lựa chọn mục khác và bạn được chỉ cho thấy những quan hệ của họ. Phân tích cho phép bạn đặt câu hỏi "Cái gì ở đây?

21

Quá trình mô hình hoá Trình bày các mục của dự ánVạch ra các mô hình Xây dựng hiện thị trực quan trong mô hình các mục mà

bạn chỉ ra cụ thể: tài liệu, các nút, các thuộc tính và các quan hệ và các nhóm của chúng.

Liên kết mô hình với số liệu Các tài liệu, các nút, và các thuộc tính là sống ở trong mô hình - kích vào các biểu tượng của chúng để xem xét số liệu hoặc các thuộc tính. Sử dụng để thăm dò lý thuyết, kiểm tra tiến độ của dự án, v…v. Sử dụng các liên kết, các nút, các bình luận, vị trí và phong cách kiểm soát để tạo ra các sơ đồ.

Biến đổi và quản lý các mô hình và các nội dung của nó

Các mô hình và nội dung của nó được hiển thị trong Model Explorer. Chuyển các mục của mô hình ra xung quanh, thay đổi cách xem dữ liệu hoặc lý thuyết. Bổ sung hoặc di chuyển các mục, kéo và thả vào trong và ra ngoài các mô hình.

Phân lớp, phân loại và nhóm các mục, liên kết với mô hình

Tạo ra và xác định các kiểu mô hình liên kéet hoặc các mục. Sử dụng các liên kết này để phân biệt những lý thuyết khác nhau, người hành động, các quá trình, v…v, Hiển thị hoặc che khuất những kiểu cụ thể khi bạn thăm dò dữ liệu. Tạo ra và gán nhãn các lớp của một mô hình, thăm dò và thay đổi chúng với kỹ thuật kéo và thả trong Model Explorer. Lựa chọn, kết hợp và hiện thị hoặc che khuất các tầng để thăm dò dữ liệu. Nhóm các mục và hiện thị hoặc che khuất các nhóm này.

Các quyết định về một dự án

Chúng ta phải quyết định một vấn đề quan trọng khi bắt đầu dự án. New Projext Wizard đưa ra những lựa chọn cho một dự án “điển hình’ cho một người sử dụng hoặc thiết lập một dự án ‘thông thường’ (Custom set-up).

Chọn một dự án điển hình (typical) hoặc theo ý muốn (custom)

Một dự án điển hình là những dự án chỉ có một người sử dụng duy nhất, và không cần thiết có vùng đặc biệt hoặc các quyền vào khác nhau. Điều này dẫn đến thiết lập một cách nhanh chóng và đơn giản.

22

Nếu điều này phù hợp với bạn, bạn có thể thiết lập một dự án thứ hai. The new Project Wizard theo mặc định đưa bạn đến một con đường. Bạn đặt tên cho dự án, bổ sung một cách lựa chọn một sự miêu tả, và dự án được tạo ra trong ngăn dự án mặc định.

Mỗi một trong những thuộc tính ở trên đòi hỏi Wizard đưa bạn đến những bước tiếp theo để định vị dự án trong một ngăn bạn tạo ra hoặc lựa chọn, hoặc chỉ ra lối vào cụ thể cho bản thân bạn hoặc những thành viên khác của nhóm. Lưu ý, sau đó bạn có thể thay đổi những phương diện này của dự án. Wizard sẽ hỏi về vùng của dự án mới và sau đó là tên và từ khoá. Người tạo ra dự án được gọi là người quản lý. Vai trò của người quản lý là vai trò của người giữ nhà. Nếu bạn là một người nghiên cứu trong nhóm, bạn có thể muốn tạo ra một thẻ thành viên của nhóm cho chính bạn để làm cho nó dễ dàng hơn trong việc phân biệt giữa vai trò của bạn như người quản lý và vai trò của bạn như người tham gia trong dự án.

Các đặc điểm của dự án

Những đặc điểm của một dự án là tên của nó, miêu tả và tên của những thành viên của nhóm. Mỗi một trong những đặc điểm này có thể thay đổi sau đó nếu bạn muốn. Từ hộp các đặc điểm, bạn có thể nhận được tổng quan thống kê về tình trạng của dự án.

Tên của một dự án có thể bao gồm 16 ký tự. Nó phải khác với tên của các dự án khác (Nvivo sẽ kiểm tra tên cho bạn). Tên mặc định là My Project, đó thường không phải là một cái tên tốt! Tại bất kỳ giai đoạn nào, bạn có thể thay đổi tên của dự án.

Nvivo không đòi hỏi các dự án được bảo vệ bằng từ khoá, nhưng bạn có thể sử dụng từ khoá nếu bạn muốn. Đó là một ý tưởng tốt nếu số liệu bạn đang xử lý là bí mật; máy tính cá nhân của bạn không phải là nơi hoàn toàn riêng tư.

Cảnh báo: Đừng quên hoặc đặt sai từ khoá. Nó không thể phục hồi từ dự án bởi bất kỳ ai khác, ngay cả QSR! Như vậy nếu từ khoá bị mất, dự án không thể mở được. Nếu bạn đặt một dự án với một từ khoá, giữ một bản ghi về từ khoá ở một nơi tin cậy an toàn.

Nhập dự án NUD*IST

Nhập một NUD*IST4 (N4), N5 hoặc N6 vào trong dự án của Nvivolà dễ dàng, các khu vực của dự án NUD*IST sẽ xuất hiện theo những cách quen thuộc trong Nvivo. Nhưng lưu ý hai kết quả của việc nhập dự án:

1. Nvivo đưa ra những bản ghi nhớ có đầy đủ tình trạng là một tài liệu. Bản ghi nhớ của bạn về các tài liệu hoặc các nút trong NUD*IST sẽ xuất hiện như những tài liệu đầy đủ trong thăm dò tài liệu (Document Explorer), và được đưa cho Doclink để tạo chúng thành các bản ghi nhớ trong Nvivo (với tiêu đề xác dịnh phù hợp, ví dụ, ‘bản ghi nhớ của David’). Người thăm dò Explorer) nói với bạn liệu mỗi tài liệu hoặc nút có bản ghi nhớ hay không.

2. Nvivo sẽ tạo ra một nút cây gọi là các nút làm việc như rễ cây đối với các nút mà nó không cần trong phần mềm mới. (Nó không cần một nút để chú giải, mặc dù dĩ

23

nhiên bạn có thể có chú giải nếu bạn muốn. Nó linh hoạt hơn nhiều so với NUD*IST ở chỗ các nút làm việc từ các thao tác tìm kiếm.

Nvivo sẽ không khoá việc nhập dự án hai lần, hoặc nhập một dự án thứ hai vào cùng một dự án trong Nvivo, vì nhiều người nghiên cứu có thể muốn làm điều này. Các tài liệu và các nút với cùng tên không bị kết hợp; Nvivo thêm một số vào tên và vì vậy chúng có thể được phân biệt.

Lưu trữ (Save) và sao lưu (back up)

Nếu bạn mới bắt đầu một dự án, điều này có thể là chưa chín muồi – nhưng nó sẽ không bao giờ quá sớm để không trở lại một dự án nghiên cứu định tính.

Nvivo tự động cất giữ dự án của bạn khi bạn làm việc. Đặt thời gian giữa hai lần lưu trữ tự động phù hợp với nhu cầu của bạn (từ Project Pad, chọn Tools > Option> Autosave). Nó sẽ lưu trữ những thay đổi, cập nhật phiên bản của dự án đang làm việc. Cách khác là chọn Project >Save từ thanh thực đơn của Project Pad.

Để tạo ra một bản sao khác của dự án, cho mục đích phục hồi, từ thanh thực đơn của Project Pad chọn Project > Save as. Nó sẽ tạo ra một bản sao dự án của bạn dưới một cái tên khác ở nơi bạn chọn. Lựa chọn Project > Revert to Saved nêu bạn muốn quay trở lại những thay đổi gần đây của dự án – nó sẽ mở lại dự án trong tình trạng trước khi lưu trữ.

Để tạo ra một bản sao phục hồi trong một file riêng, từ Launch Pad, chọn Project > Back up Project. Để phục hồi, chọn Project > Restore Project. Như đối với tất cả các quá trình, ấn F1 để nhận được sự giúp đỡ trực tuyến.

Tiếp tục đọc…

Những người nghiên cứu sử dụng Nvivo như là một phần mềm quản lý và nghiên cứu bao quát và năng động. Nó hỗ trợ không chỉ dữ liệu dự án mà còn chuyên biệt hoá dự án, quản lý và điều hành dự án, phân tích dữ liệu và các kết quả và các phương tiện báo cáo của dự án. Tất cả những khía cạnh này có thể được hội nhập qua cơ sở dữ liệu (database) nêu ở trên, các phương tiện phân tích và báo cáo.

Nvivo là một môi trường để làm dự án – kể cả quản lý dữ liệu – không chỉ một công cụ để thực hiện những thao tác ( như mã hoá và phục hồi) về các thành phần của dữ liệu thực địa của một dự án tồn tại độc lập trong Nvivo.

Các chương sau đây giải thích các chức năng của tài liệu, các nút, các thuộc tính, và các quá trình nhờ đó chúng được liên kết. Như chương này đã chỉ ra, sự phân chia giữa các chủ đề là tuỳ ý, vì trong Nvivo chúng được kết hợp ngay từ bước đầu của dự án. Bạn sẽ tìm thấy thực sự không có quá trình nào trong Nvivo liên quan chỉ đến một dạng dữ liệu được mô tả và các quá trình móc xích với nhau dẫn đến các quá trình khác. Đó là nghiên cứu định tính! Nvivo hỗ trợ sự hội nhập như vậy của các giai đoạn phân tích và liên kết

24

các quá trình, nhưng nó cũng đưa ra những công cụ mạnh và đơn giản hoá dữ liệu, quá trình điều hành và sàng lọc.

25

Chương 3: tài liệu (document)

Nếu bạn quen với những phương pháp tính toán bằng tay hoặc bằng máy tính yêu cầu một tài liệu được tạo ra một cách rõ ràng, xác định trước kiểu chữ và không thay đổi, thì đã đến lúc vứt bỏ giả định đó. NVivo được thiết kế cho phép bạn tạo ra, giữ gìn và làm tăng tính phong phú của tài liệu, thay đổi và hiệu đính tài liệu trong khi bạn giải thích chúng - Và làm tất cả những điều này rất nhanh. Nó cũng được thiết kế để hỗ trợ những tài liệu hỗn hợp, chứa đựng siêu liên kết tới bất kỳ loại dữ liệu khác.

Sử dụng phần mềm này, bạn có thể tạo ra và quản lý những tài liệu nghiên cứu định tính vừa phong phú vừa năng động đồng thời kết nối các tài liệu này theo nhiều cách.

TỔNG QUAN :

Tài liệu trong NVivo sử dụng dưới dạng rich text, có thể được bổ sung, phát triển và biến đổi khi sự hiểu biết của người nghiên cứu về các tài liệu này tăng lên. Tài liệu có thể được nhập vào (imported) hoặc được tạo ra ở bất kỳ giai đoạn nào dưới dạng rich text.

Dữ liệu không cần chứa "trong" Cơ sở dữ liệu, nhưng có thể được thể hiện dưới dạng tài liệu rich text, có thể được soạn thảo, thay đổi, chứa đựng những mô tả văn bản hoặc những trích đoạn của tài liệu nguyên bản, chứa đựng liên kết dữ liệu tới các tài liệu bất kỳ và được mã hoá như mọi tài liệu khác.

Các tài liệu có thể được xem xét, quản lý, được truy nhập bằng Document Explorer. Những thuộc tính Tài liệu (tiêu đề, sự mô tả và người sử dụng) có thể thay đổi vào bất kỳ thời gian nào và các báo cáo có thể được làm dưới dạng rich text format, với những chú giải và những liên kết như endnotes.

Bất kỳ tài liệu nào có thể được soạn thảo trong Document Browser. Tài liệu này có thể dùng để mã hoá, hoặc bổ sung, hoặc mã hoá trong nodes. Các tài liệu sao chép từ các dự án khác sẽ giữ nguyên dạng rich text format và các mã hoá của nó.

NVivo hỗ trợ các tài liệu hỗn hợp, chứa đựng DataBites kết nối tới những loại những dữ liệu khác như âm thanh, viđêô hoặc ảnh, hoặc liên kết tới những tài liệu hoặc những nút khác.

Một tài liệu bất kỳ có thể được tạo thành một bản ghi nhớ (memo), và thuộc tính này có thể được thay đổi vào bất kỳ thời gian nào. Các bản ghi nhớ này là các tài liệu theo nghĩa đầy đủ nhất của nó và được xác định bởi những biểu tượng của chúng. Các bản ghi nhớ có thể (nhưng không nhất thiết) liên kết với những tài liệu hoặc những chỗ đặc biệt khác trong các tài liệu, hoặc tới các nút.

26

Với những tài liệu này, bạn có thể xây dựng một dự án cất giữ thông tin, liên kết, mã hoá và tạo dữ liệu, hiện ra, tìm kiếm và xây dựng mô hình. Các phương pháp làm việc với những tài liệu này là chủ đề của những chương sau.

Các tài liệu có thể nhận giá trị của một số lượng bất kỳ các thuộc tính (xem Chương 5).

Bất kỳ bộ phận của một tài liệu nào cũng có thể được mã hoá ở tại các nút bất kỳ.

Các tài liệu không có những đơn vị văn bản cố định, và có thể hiệu đính các ký tự bất kỳ mà không ảnh hưởng đến mã hóa ( xem Chương 7).

Các tài liệu có thể được quản lý trong số lượng bất kỳ những tập hợp để truy cập lại, tìm kiếm hoặc quản lý dữ liệu, hoặc mở rộng và tiến hành các tìm kiếm ( xem Chương 8).

Bạn có thể cho hiện ra, sàng lọc và phân tích mã hóa của các tài liệu và những đặc trưng khác ( xem Chương 9).

Các tài liệu có thể được tìm kiếm theo mẫu văn bản, mã hoá và những thuộc tính, và sự tìm kiếm có thể được mở rộng tới những tài liệu bất kỳ hoặc những bộ phận của tài liệu (xem Chương 10).

Những trình bày trong một mô hình có thể bao gồm các tài liệu; Đi tới văn bản bằng việc kích con chuộ (xem Chương II).

Sử dụng giúp đỡ Trực tuyến để nhận được những chỉ dẫn về việc tạo và quản lý các tài liệu trong NVivo và soạn thảo, báo cáo về các tài liệu như thế nào.

Những tài liệu Định tính : phong phú (rich), động (dynamic), phức hợp (compound)

Dữ liệu Định tính thông thường là những dữ liệu "rich text format", phức tạp, nhiều chiều cạnh và sống động. Đôi khi, sự thách thức là giảm bớt số liệu định tính một cách nhanh chóng để hiểu được ý nghĩa của những sự kiện. Đôi khi nhiệm vụ sẽ là phân tích sự phức tạp một cách chi tiết, vì vậy dữ liệu tăng lên khi các sự kiện nghiên cứu được tạo ra và sự hiểu biết của nhà nghiên cứu về các dữ liệu này thay đổi. Dữ liệu như vậy rõ ràng là không đơn giản và ít khi chỉ hạn chế dữ liệu dưới dạng văn bản.

Các phần mềm phân tích định tính trước đây đòi hỏi rằng những tài liệu phải là các văn bản đơn giản, tĩnh một cách tương đối rõ ràng. NVivo đã thay đổi quan niệm này. Nó hỗ trợ văn bản dưới dạng rich text và truy nhập tới dữ liệu dưới bất kỳ dạng rich text và truy cập vào dữ liệu ở các dạng bất kỳ. Bạn có thể sử dụng biên tập văn bản rich text của NVivo để soạn thảo bất kỳ tài liệu nào ở tại bất kỳ giai đoạn nào của dự án.

Bạn có thể sử dụng văn bản dưới dạng rich text format để mã hoá một cách trực quan các tài liệu, thay thế, hoặc bổ sung, mã hoá ở tại các nút. Các tài liệu không còn là đơn điệu một cách đồng nhất mà là hỗn hợp. Điều này không có nghĩa rằng quá trình tạo ra và làm việc với các tài liệu sẽ tốn thời gian. Bạn lựa chọn liệu có phải gỡ băng phỏng vấn một cách đầy đủ hay không, hoặc có liên kết chúng với các dữ liệu khác hay không, hoặc viết

27

các ghi nhớ và các mã hoá. Nhiều kỹ thuật để mã hoá, hiện ra và tìm kiếm được mô tả trong sách này yêu cầu ít hoặc không có sự chuẩn bị trước nào các tài liệu.

Những dạng tài liệu

Quá trình bắt đầu và biến đổi những tài liệu có thể được tiếp cận bằng những cách khác nhau, được hỗ trợ bằng những phương pháp khác nhau.

Những phương pháp sử dụng và phát triển một tài liệu trong phân tích không bị cố định bởi cách thể hiện tài liệu. New Document Wizard đưa ra bốn cách tạo các tài liệu. Tài liệu dưới dạng rich text được nhập vào (ví dụ như các bản gỡ băng phỏng vấn), một dạng văn bản proxy được tạo ra; một file số liệu trong máy tính (ví dụ, các file âm thanh kỹ thuật số, các báo cáo lớn), và các dữ liệu khác (ví dụ, video, ảnh, các bài báo cắt, các cuốn sách.

Một tài liệu để trống mới được tạo ra ( để nhập những ghi chép trên thực địa, các ghi chép về các trường hợp, v…v)

Để nhận được các hướng dẫn hãy sử dụng Getting Start guide, hoặc giúp đỡ Trực tuyến (online Help)

Tất cả các tài liệu trong NVivo, dù được tạo ra như thế nào, là những tài liệu dưới dạng rich text có thể soạn thảo, thay đổi, thăm dò , được chú thích, liên kết, mã hoá, quản lý, tìm kiếm và khôi phục.

Một tài liệu proxy không phải là một loại tài liệu khác với tài liệu dưới dạng rich text được nhập vào từ các chương trình xử lý văn bản như Winword, hoặc hoặc tài liệu được tạo ra trong NVivo.

Những chương trong quyển sách này đều liên quan đến tất cả các loại tài liệu.

Tóm tắt các nguồn tài liệu, quá trình và sử dụng

Nhập hoặc tạo ra tài liệu Tài liệu uỷ nhiệmDự án chứa cái gì? Bản sao của dữ liệu ghi lại

sự nhập khẩu của bạn, hoặc file bạn tạo ra trong Nvivo, tài liệu dưới dạng rich text có thể được nhập trực tiếp hoặc tạo ra trong Nvivo editor

Tài liệu uỷ nhiệm đối với một file hoặc là ở nơi nào đó hoặc là trong máy tính của bạn hoặc không thể vào được. Văn bản dưới dạng rich, bản ghi tuỳ chọn những đơn vị của một nguồn tài liệu.

28

Nó được tạo ra và bổ sung cho dự án như thế nào?

Bạn nhập một file tạo ra từ một chương trình xử lý văn bản hoặc trong Nvivo editor, hoặc tạo ra một bản ghi nhớ trong dự án của bạn.

Bạn chỉ ra cụ thể tài liệu nguồn ở đâu là một hình thức tuỳ chọn các đoạn đánh số thể hiện các nội dung (băng video, các trang sách, v…v.)

Bạn có thể làm gì với tài liệu

Tất cả các tài liệu này có thể hiệu đính và đọc lướt, các ký tự bất kỳ có thể được mã hoá văn bản của nó có thể được in có hoặc không có hiển thị mã hoá. Tài liệu bất kỳ có thể được đưa cho những giá trị của các thuộc tính và được đặt trong các tập hợp.

Bạn có liên kết cái gì với nó?

Bất kỳ tài liệu nào có thể trở thành một tài liệu kết hợp bằng việc chèn DataBites để chú giải, các file khác hoặc các trang web khác. Hoặc chúng có thể giữ các siêu liên kết đến các tài liệu khác (Doclinks) hoặc các nút (Nodelinks) trong dự án của bạn

Tại sao bạn sử dụng tuỳ chọn này

Tăng tối đa khả năng đi vào dữ liệu qua mã hoá trên màn hình và chi tiết của sự phục hồi. Những tuỳ chọn ưa thích hơn nếu tài liệu là văn bản và có thể đi vào.

Cho phép sự phong phú và giải thích chi tiết phiên bản để tăng trưởng khi các tài liệu đầy đủ không được nhập khẩu. Lựa chọn ưa thích hơn khi nguồn không lớn, không có văn bản hoặc không có khả năng vào.

Ví dụ? Tài liệu nhập là những ghi chép trên thực địa hoặc các bản gỡ băng: Nghiên cứu, hiệu đính và mã hoá trên màn hình. Tài liệu tăng lên với việc chèn để thể hiện giải thích đầy đủ các sự kiện.

Tài liệu uỷ nhiệm đối với dạng phỏng vấn nhóm tập trung: gỡ băng những ghi chép của người điều hành, chèn những giải thích và liên kết. Tài liệu uỷ nhiệm có thể trở thành một báo cáo sống động để trình bày.

Chọn dạng tài liệu

Lựa chọn dạng tài liệu là dễ dàng, nó phụ thuộc vào những loại dữ liệu được xử lý và những mục đích phân tích.

Khi nào bạn nhập văn bản?

29

Khi dữ liệu được đánh máy trong chương trình xử lý văn bản hoặc cơ sở dữ liệu.

Khi bạn muốn thực hiện phân tích văn bản một cách chi tiết - với chi tiết đầy đủ nhất để thông báo về những đặc tính - dựa vào mã hoá và liên kết màn ảnh.

Khi cần phải xử lý trong thời gian gấp Việc nhập tài liệu được thực hiện rất nhanh. Các tài liệu dưới dạng rich

text có thể nhập trực tiếp NVivo dựa trên tiêu đề của tài liệu, đầu mục và các tiểu mục (của) nó như

được chỉ dẫn từ văn bản.

Khi nào bạn sử dụng một tài liệu uỷ nhiệm (proxy)?

Khi những mục tiêu phân tích không yêu cầu sao chép đầy đủ dữ liệu - làm tăng tối đa sự giải thích và giảm đến mức tối thiểu các công việc văn phòng.

Khi dữ liệu thể hiện dễ dàng trong những đơn vị để mã hoá và chú thích. Một proxt cho một quyển sách chứa đựng những ghi chú về mỗi trang và khi vấn đề liên kết đặt ra nhiều hơn là xử lý văn bản : một phỏng vấn

nhóm tập trung có thể bắt đầu bằng tóm tắt của người điều hành, với DataBites dẫn đến những giai đoạn thảo luận quan trọng.

khi một tài liệu rất lớn hoặc không thể tiếp cận, (ví dụ, một nguồn chính trong nghiên cứu lịch sử).

Uỷ nhiệm (proxy) có thể chứa đựng một tóm lược hoặc những ghi chú với những đoạn được đánh số cho các trang hoặc các chương, và những ghi chú hiệu đính vào những chỗ thích hợp và mã hoá.

Những tài liệu bên ngoài được đặt trong NUO * IST đại diện cho dữ liệu ở bên ngoài. và có thể được mã hoá và có những ghi nhớ, nhưng không thể hiện bằng văn bản trong cơ sở dữ liệu. Nếu đã sử dụng những tài liệu bên ngoài thì nên nghĩ lại những phương pháp có thể sử dụng một hồ sơ được liên kết với dữ liệu bên ngoài.

Vì sao bạn tạo ra tài liệu trong NVivo?

Tại sao không? Bất kỳ tài liệu nào (mà) bạn đang tạo ra và đang thay đổi trong một dự án có thể bắt đầu cách này. Có ba lợi thế :

Bạn sẽ cất giữ những ghi chép và suy nghĩ được nhiều hơn và truy nhập chúng dễ dàng hơn. Dữ liệu (mà) trước đó được viết trong những cuốn sổ tay hoặc ghi nhanh có thể tăng lên và được quản lý trong cơ sở dữ liệu.

Bạn có thể hiệu đính và thêm vào bản ghi này khi phát triển những ý tưởng, hoặc khi bạn quyết định làm rõ ràng những tóm tắt ban đầu

30

Nếu bạn đang đánh máy trực tiếp tài liệu vào trong NVivo, bạn có thể chú thích và thêm DataLinks. Một cách tốt để ghi những ghi chú như khi bạn đang đọc một quyển sách

Bạn có thể mã hoá, tạo ra những phạm trù khi tài liệu tăng lên. Điều này đặc biệt có ích cho những nhà nghiên cứu sử dụng những ghi chép trên thực địa; Trong khi đánh máy, bạn đang nghĩ về những phạm trù quan trọng mà bạn phải tạo ra. Hãy làm điều đó.

Thiết kế hệ thống tài liệu

Có rất ít quy tắc chi phối việc thiết lập một hệ thống tài liệu. Nếu bạn đã làm việc với phần mềm định tính, thì bạn sẽ được lợi từ việc thách thức những giả định mà trước đó yêu cầu.

Thiết kế những tài liệu có thể soạn thảo

Trong việc thiết kế những phương pháp xử lý dữ liệu, cần nghĩ rằng trong NVivo, soạn thảo và mã hóa là hai quá trình riêng biệt. Nếu bạn quen mã hoá trong các phần mềm định tính trước đây, bạn không phải khai thác khả năng soạn thảo vì cả hai là không tương thích. Những nhà nghiên cứu Định tính đòi hỏi khả năng thay đổi dữ liệu khi những ý tưởng nẩy sinh và sự hiểu biết về vấn đề nghiên cứu tăng lên. Sự hỗ trợ của NVivo để soạn thảo và mã hóa có nghĩa rằng bạn có thể xem lại, mở rộng và bình luận ở trên những tài liệu. Điều này cho phép mã hoá một cách trực quan, hoặc Như một thay thế, mã hoá tại các nút. Việc mã hoá thì không phải là không có hiệu lực.

Nếu bạn nâng cấp từ NUO * IST4, 5 hoặc 6, thì bạn quen thuộc với khả năng hỗ trợ mã hoá của những tài liệu đang thay đổi bằng việc hiệu đính, xóa, chèn và chú thích văn bản trong khi duy trì sự chính xác của mã hoá. Trừ phi những đơn vị văn bản của NUO * IST có nghĩa rằng những thay đổi được chứa đựng bên trong những đơn vị văn bản. Nhưng đối với chương trình Nvivo thì không phải như vậy, ở trong chương trình này, một số lượng bất kỳ các ký tự có thể được chọn, bị xóa, biến đổi hoặc được chèn vào tại bất kỳ chỗ nào trong văn bản.

Không có nhu cầu cho những cái giống nhau

Những tài liệu không cần đồng nhất trong NVivo, và những tài liệu hỗn tạp không có nghĩa rằng dự án sẽ được tách ra. Đa số các dự án định tính yêu cầu và xây dựng một khối lượng không đồng nhất về dữ liệu, thường thay đổi và không thể đoán trước khi bắt đầu dự án. Những tập hợp và những thuộc tính, cũng như mã hóa, cho phép bạn hiểu được sự đa dạng. Ví dụ :

Nếu những dữ liệu ban đầu dễ dàng chuyển sang dạng rich text format, nhưng dữ liệu sau đó sẽ cồng kềnh hơn hoặc thách thức nhiều hơn về ngân sách, thì bạn có thể sử dụng những tài liệu uỷ nhiệm như những

31

thùng chứa các tài liệu. Tạo ra một tập hợp các tài liệu uỷ nhiệm (proxy), như vậy có thể lọc chúng ra khỏi những tìm kiếm những bản sao đầy đủ.

Nếu những phỏng vấn thử nghiệm được sao chép lại đầy đủ để thiết lập một phạm vi những vấn đề sẽ được xem xét, nhưng sau đó dữ liệu lại được ghi dưới dạng ghi chú, hãy tạo ra một thuộc tính tài liệu " ghi chi tiết " với những giá trị cho những mức chi tiết khác nhau. Bạn có thể sau đó đánh giá những giai đoạn phân tích về phương diện chi tiết của dữ liệu hỗ trợ chúng

Những tài liệu phức hợp cho những mục đích mới

Việc khởi động dự án II không yêu cầu khởi động nhiều tài liệu. Một khi bạn khám phá ra tiềm năng của tài liệu "Sống", có thể liên kết, bạn có thể khởi động một dự án hoàn toàn khác. Điều này sẽ ảnh hưởng những sự nối tiếp và thời gian của dự án, cũng như sự phong phú của phân tích. Những loại những tài liệu mới được hỗ trợ bởi những chức năng phác thảo ở trên. Đặc biệt, nhiều dự án có thể được giúp đỡ bởi việc bắt đầu với tài liệu hoặc tài liệu của dự án II. ( xem Chương 11, Kết nối lại với nhau)

Đặt kế hoạch và chuẩn bị tài liệu

Có một số bước chuẩn bị trong việc tạo ra những tài liệu trong NVivo.

Nhập một tài liệu dưới dạng rich text format

NVivo sẽ nhập một tài liệu dưới dạng rich text format từ MS Word hoặc Từ WordPad. Nó cũng sẽ nhập một văn bản dưới dạng plain từ một chương trình xử lý văn bản bất kỳ. Văn bản dưới dạng rich text format sẽ giữ nguyên màu sắc, phông chữ, gạch dưới và các mức của tiêu đề. NVivo lấy tiêu đề của tài liệu, những mô tả và đầu mục của nó như được chỉ dẫn từ văn bản. Bạn có thể có tên và mô tả của tài liệu được định vị tự động từ một trong ba cách hoặc có thể chỉ cần đánh máy. New Document Wizard chỉ rõ những khuôn dạng này: những chỉ dẫn đầy đủ trong sự Giúp đỡ Trực tuyến. Từng bước Wizad dẫn bạn đi qua các bước một cách nhanh nhất có thể để xác định nguồn, tên, sự mô tả và vị trí của những tài liệu nhập tại một thời điểm hoặc trong khối lớn.

Để giảm tối thiểu công việc nhập tài liệu bằng cách, ví dụ, tên nguồn trở thành tên tài liệu và đoạn đầu tiên trở thành sự mô tả ( tùy chọn đầu tiên) hoặc đoạn đầu tiên Tên và sự mô tả (thứ) hai. Những tên và những sự mô tả có thể biến đổi sau khi tài liệu được nhập vào trong

Sử dụng các văn bản dưới dạng rich text format

32

Trong NVivo, Khả năng văn bản dưới dạng rich text format có thể được sử dụng chính xác như trong những bộ xử lý văn bản khác, để đưa ra sự nhấn mạnh, chỉ ra quyền sở hữu của những mục khác nhau, phân biệt bình luận từ sự quan sát, hoặc mang những mức quan trọng khác nhau. Nhưng nó cũng có thể được sử dụng cho những mục đích đặc biệt trong NVivo.

Trong bản gỡ băng phỏng vấn nhóm tập trung, màu sắc xác định một cách trực quan những chủ đề khác nhau, một font chữ khác cho bình luận của người điều hành: gạch dưới hoặc làm đậm có thể sử dụng để chỉ ra nhấn mạnh hoặc tầm quan trọng. Nhập vào trong NVivo, văn bản có thể được xem chính xác trong dạng này, và những khía cạnh của văn bản dưới dạng rich text format thay đổi trên màn hình.

Sử dụng các cấp độ tiêu đề và những tiêu đề phụ

Nvivo có thể ghi nhận tới chín mức tiêu đề trong văn bản dưới dạng rich text format. Chúng có thể được thêm hoặc soạn thảo sau khi nhập một tài liệu. Nhưng thời gian tạo ra hoặc sao chép một tài liệu thường là thời gian hữu ích nhất để chèn những tiêu đề. Trong NVivo bạn có thể sử dụng những tiêu đề phụ vì bất kỳ lý do nào (mà) bạn sử dụng chúng trong một phần mềm xử lý văn bản:

Chúng mô tả những mục - những chủ đề, những giai đoạn trong một lập luận, những sự phát triển trong một quá trình;

Chúng tạo cho tài liệu có hình thức xem dễ dàng hơn. Những bản ghi trong quan sát tham gia, ví dụ, thì sáng sủa hơn nếu sự nối

tiếp của các sự kiện được tập hợp với những tiêu đề phụ; Những tài liệu nhiều chiều sử dụng nhiều mức tiêu đề sẽ có lợi hơn. Ví dụ,

trong một thảo luận nhóm những câu hỏi đặt ra bởi người điều hành có thể đặt mức tiêu đề 2, những người tham gia thảo luận được xác định bằng mức tiêu đề 3, và những chủ đề đặc biệt xác định bởi mức tiêu đề 4.

Cũng có những lý do để sử dụng những tiêu đề phụ, đặc biệt trong NVivo và những cách điều khiển sự truy nhập tới văn bản, mã hoá và sự tìm lại:

Người thăm dò (The Explorer) chỉ ra các cấp độ tiêu đề trong một phác thảo cho phép bạn đánh dấu các câu hỏi và người nói như các tiêu đề. Khi kích vào một tiêu đề thì nó sẽ đi đến đó.

Các tiêu đề phụ xác định những mức khác nhau của các phần trong tài liệu.

Bạn có thể trải rộng tới các phần để xem nội dung mã hoá trong Bộ duyệt Nút (Node Explorer), hoặc kết quả từ sự tìm kiếm khác. Như vậy nếu bạn tìm kiếm một từ bạn có thể mã hoá các phần mà từ đó xuất hiện.

Việc mở rộng tới các phần cho phép bạn mã hoá tự động bằng Section Coding – Nvivo tìm một tiêu đề phụ và mã hoá toàn bộ phần mà tiêu đề phụ xuất hiện Mục(khu vực) nó xuất hiện bên trong. Điều này tiết kiệm thời gian một cách đáng kể trong việc xử lý dữ liệu có thể được cấu trúc trong các phần.

33

Tạo ra một tài liệu uỷ nhiệm (proxy)

Không cần có sự chuẩn bị trước nào. Bạn sẽ được hỏi để chỉ rõ liệu có phải đây là file dữ liệu hay không phải là file dữ liệu (Nếu nó là file dữ liệu, thì bạn được hỏi để định vị nó), tên và sự mô tả, dạng và vị trí của nguồn được thể hiện: những tùy chọn sau đó sẽ được quan tâm để tạo một khuôn dạng cho dữ liệu giúp cho người nghiên cứu mã hoá và định vị bình luận hoặc DataLinks.

Nếu bạn không muốn lo lắng về khuôn dạng của tài liệu, hãy tạo ra một file văn bản dưới dạng rich text format. Việc định dạng những tài liệu uỷ nhiệm giúp cho việc giải quyết nhanh chóng những kiểu dữ liệu nhất định. ví dụ, đánh số trang, đếm số băng ghi âm, đưa bạn đến thẳng dữ liệu đại diện. Nhập những bình luận, hoặc liên kết tới những trích dẫn dữ liệu. Bạn có thể sao chép lại một số ít ở mức bạn muốn, ví dụ, dữ liệu phỏng vấn nhóm tập trung, theo dõi những chủ đề xuất hiện, xóa những phần không thích hợp của tài liệu.

Nếu bạn quyết định sử dụng sự định dạng, hãy phản chiếu cách trình bày của tài liệu uỷ nhiệm và cách nó đại diện một cách tốt nhất nguồn gốc của nó. Ví dụ, để có những đơn vị như những số trang cho báo cáo lớn đó thì có thể hoàn toàn không cần thiết ( Bạn có thể chèn những sự tham khảo chính xác trong tóm lược) Trong khi Những trang hữu ích nhất đối với một uỷ nhiệm thể hiện một bài báo nổi bật.

Bắt đầu (và tiếp tục) bằng việc tạo ra những tài liệu mới trong NVivo

Tất nhiên không cần sự chuẩn bị nào nếu bạn tùy chọn New Document Wizard này. Mở Bộ duyệt Tài liệu (Document Browser) và bạn chỉ việc đánh máy (Tương tự, bạn tạo ra một tài liệu mới nếu bạn đặt một DocLink và hỏi để tạo ra một tài liệu mới để liên kết) Bất kỳ tài liệu nào, dù nó được khởi động trong dự án của bạn như thế nào, có thể được tiếp tục bên trong theo cách này. Khả năng tạo ra và soạn thảo những tài liệu hỗ trợ các kỹ thuật nghiên cứu quan trọng. Có lẽ một người thông báo quan trọng đã thu nhận ý nghĩa: việc khởi động một tài liệu lưu ý đến mối quan hệ này và thêm vào nó khi dự án tiến triển, liên kết nó tới tất cả dữ liệu về người này và bắt nguồn từ chúng. Có lẽ một trang hoặc một báo cáo được chuẩn bị - bắt đầu như một tài liệu trong NVivo, với những liên kết tới dữ liệu sẽ được mô tả. Những tài liệu năng động đóng nhiều vai trò như vậy.

Nếu bạn bắt đầu hoặc phát triển một tài liệu trong Bộ duyệt, hãy thử nghiệm mã hoá trong khi bạn đi. Tạo ra thói quen sử dụng văn bản rich text format để mã hóa trực quan (xem bên dưới). Thăm dò Nút mã In-Vivo tạo ra một nút có tiêu đề là văn bản được chiếu sáng. Ví dụ, nếu bạn đang tạo ra những một tài liệu mới bằng cách ghi chép trên thực địa, thì trong khi bạn viết, hãy chiếu sáng những từ cho những vấn đề quan trọng nổi lên và tạo ra những nút tự do cho chúng, mã hoá ngữ cảnh thích hợp. Kiểm tra các chức năng của Code Explorer: bạn có thể

34

tạo rta những nút cho tất cả những người tham dự vào sự kiện đó, và mã những gì bạn viết về họtrong khi bạn tường thuật nó.

Những tài liệu nhập từ Dự án của NUD * IST ( N4, NS hoặc N6)

Những tài liệu có thể nhập trực tiếp qua cửa nhập của một dự án trong NUD * IST, với tất cả mã hóa và những thuộc tính có trong dự án đó. Tất cả các tài liệu sẽ xuất hiện trong dự án NVivo. Nếu những tài liệu văn bản dưới dạng plain chứa đựng những tiêu đề, thì những tiêu đề đó sẽ được đưa cho một mức tiêu đề khi nhập vào NVivo, như vậy bạn có thể ngay lập tức xem lướt các tài liệu trong Document Explorer và lựa chọn những phần thích hợp để duyệt. Tài liệu này bây giờ có thể hiệu đính dưới dạng rich text format, kể cả lựa chọn và đặt những tiêu đề để xác định các tiểu mục. Bạn có thể muốn để chèn DataBites để ngay lập tức liên kết với những file khác mà không phải trong dự án N4 NUD * IST.

Tất cả các ghi nhớ sẽ là những tài liệu theo ý nghĩa đầy đủ của nó. Bạn có thể có nhiều ghi nhớ và mong muốn xóa bớt một số, hoặc sao chép chúng vào trong những chú giải như DataBites xem Chương 6).

Nếu bạn đã làm việc trước đó trong NUD * IST, thì bạn sẽ quen thuộc với sự phân biệt giữa các file nhập và file bên ngoài. Nvivo xử lý dữ liệu ngoài trực tiếp hơn, vì những tài liệu Uỷ nhiệm định hình trước có được soạn thảo và liên kết. Dựa trên file nhập, những file ngoài trong dự án NUD * IST sẽ trở thành là những file uỷ nhiệm trong NVivo, với những đoạn được đánh số, như vậy việc mã hoá sẽ đúng.

Đọc lướt và soạn thảo tài liệu

Bạn có thể soạn thảo một tài liệu dưới dạng rich text format trong NVivo. Hoặc bạn có thể tạo ra và soạn thảo những tài liệu trong Document Browser.

Editor của NVivo là sẵn có (từ thanh công cụ của Project Pad) để soạn thảo những file văn bản có thể đọc bất kỳ dù nó có phải là tài liệu Dự án hay không, và dù bạn có phải ở trong dự án hay không

Phần lớn công việc soạn thảo được làm trong Document Browser. Quen thuộc với những chức năng soạn thảo văn bản trên thanh công cụ và menus cho phép bạn tập hợp, Thay đổi kiểu, phông, kích thước và màu của văn bản được chọn. Bộ duyệt tuy nhiên, không đơn thuần là một người biên tập văn bản dưới dạng rich text format. Nó có những đặc tính được thiết kế để xử lý dữ liệu định tính :

Bạn có thể lựa chọn tài liệu khác trong rãnh trên của thanh công cụ, và Bộ duyệt sẽ chuyển tới tài liệu đó – một cách hữu ích để di chuyển giữa những tài liệu trong khi xem lại chúng;

35

Bộ duyệt Tài liệu cũng là một cửa sổ để mã hoá. Trong khi viết một tài liệu, hoặc soạn thảo một tài liệu, bạn cũng có thể mã hoá một cách trực quan (xem bên dưới) hoặc bằng việc mã hoá tại những nút. (xem Chương 7 ).

Chú ý rằng Bộ duyệt Tài liệu của NVivo kết hợp soạn thảo và mã hoá bằng việc hạn chế khả năng ghi đè lên văn bản được chiếu sáng. Điều này ngăn ngừa việc xóa ngẫu nhiên, hoặc Thay thế văn bản (mà) bạn dự định mã hoá! Khi văn bản được chiếu sáng, sử dụng nút xóa nếu bạn thật sự muốn xóa nó.

Nếu bạn không quen với hiệu đính dữ liệu định tính, hãy thực hành với tiềm năng của nó vì hiệu quả thẩm mỹ, cũng như vì những mục đích phương pháp luận. Nghiên cứu Định tính yêu cầu khả năng tập trung trên các văn bản, phát hiện các khuôn mẫu, nhận ra các điểm nổi bật, định vị những phần chỉ nghe được một nửa, và tránh sự buồn tẻ thậm chí khi dữ liệu đối mặt với những giá trị buồn chán. Các văn bản dưới dạng rich text format là một lợi thế lớn cho những mục đích này. Nhưng Một cách đáng kể, Trong việc hỗ trợ văn bản dưới dạng rich text format, NVivo hỗ trợ một hình thức mã hoá truyền thống trong nghiên cứu định tính..

Mã hóa Trực quan

Văn bản dưới dạng rich text format trong NVivo cung cấp những cách xác định các đoạn dữ liệu một cách trực quan, bằng màu sắc, sự chiếu sáng hoặc kiểu văn bản khác nhau và bởi chú giải.

Đó là những phương pháp căn bản khó: chúng là những phương tiện đánh dấu chủ yếu dữ liệu trước khi có máy tính. Chúng không bao giờ có một tên gọi - Chúng là chỉ là những gì người nghiên cứu thao tác với các văn bản. ở đây chúng được gọi là mã hoá trực quan, để phân biệt chúng với những cách mã hoá thông thường bây giờ được làm trên máy tính bởi việc cất giữ những tham khảo, hoặc những con trỏ, tới văn bản tại những nút. "Mã hoá", khi không đủ tiêu chuẩn, sẽ ám chỉ mã hoá các nút. Những lợi thế và những sự bất lợi của hai cách NVivo hỗ trợ mã hoá, trực quan và tại các nút, được bàn luận về trong Chương 7.

Khi một tài liệu được tạo ra trong bộ xử lý văn bản hoặc bên trong NVivo, hãy sử dụng màu, phông, nghiêng và đậm vì bất cứ mục đích nào (mà) bạn muốn. Hoặc Trong khi bạn đọc văn bản, hãy thay đổi nó trong Bộ duyệt Tài liệu bằng việc lựa chọn văn bản và thay đổi màu, phông chữ, v…v. Bạn có thể muốn giữ một nét chính của những đặc trưng văn bản bạn đang sử dụng cho những mục đích khác nhau. Sử dụng mã hoá trực quan bao gồm : Ngay từ khi bắt đầu trong một dự án, để xác định văn bản mà đặt ra những ý tưởng

thử nghiệm, hoặc tất cả các đoạn văn không biết mã hoá như thế nào nhưng chắc chắn là quan trọng, trong một dự án rất nhỏ về một số vấn đề, đơn giản là tô màu hoặc thay đổi phông của văn bản để chỉ ra biến cố của chúng. Ví dụ, một nhóm tập trung đặt ra những công việc phải làm cho sự thay đổi chính sách, có thể tô màu để chỉ ra sự xuất hiện của những vấn đề và văn bản được in nghiêng ở những chổ có

36

những bất đồng. Tài liệu dưới dạng rich text format này hình thành cơ sở cho sự phản hồi và thảo luận;

Trong một dự án nghiên cứu mà những sắc thái tinh tế của thảo luận, sử dụng tô màu và phông để chỉ báo những do dự, những tâm trạng, những ý nghĩa kép vân vân;

Trong giai đoạn đầu tiên khi kéo những ý tưởng lại với nhau, tô màu mã hoá sẽ tránh tạo ra những nút không cần thiết - sự trở lại và nút – mã hoá tô màu văn bản những phạm trù đã được khẳng định chắc chắn;

Đối với những phạm trù mà hình như không đáng đưa vào các nút, những phạm trù đó chỉ là đáng quan tâm hoặc có thể quan trọng;

Để phân biệt tinh tế hơn bạn có thể làm bên trong một phạm trù - nút sử dụng mã hoá đối với những phạm trù chính của dự án và xem những sự khác nhau trong Bộ duyệt Nút;

Để xác định những bình luận riêng của bạn được chèn vào, như vậy nó đứng tách khỏi các văn bản khác (của) chính mình như vậy nó chịu đựng ở ngoài từ văn bản khác. (Sử dụng những màu khác nhau cho những bình luận của những thành viên khác nhau).

37

Quản lý tài liệu

Bạn có thể xem và xem lại tất cả những tài liệu (của) bạn trong Document Explorer. Bạn có thể nhóm chúng lại để dễ theo dõi hoặc cho sự phân tích tinh tế bằng việc tạo ra những tập hợp của những tài liệu. Bạn có thể có những truy nhập tới chỉ là tài liệu đó nếu Bạn muốn sử dụng những tập hợp, những thuộc tính hoặc mã hoá.

Sử dụng Thăm dò tài liệu (Document Explore)

Document Explorer cung cấp những cách trực tiếp để xem, thăm dò và quản lý Tài liệu. Nó là tháp quản lý - điều khiển những chuyến bay của bạn với những tài liệu.

Nó cho thấy cho tất cả những tài liệu của bạn trong một hình thức tương tự như hình thức trong Windows Explorer, với những tài liệu và tập hợp những tài liệu mới được sử dụng, hiện ra riêng rẽ. Document Explorer đưa ra ngay lập tức những thông tin về chúng và sự truy nhập vào Document Explorer hoặc những phần đặc biệt của nó, cũng như kiểm soát những thuộc tính của tài liệu. (sử dụng những tập hợp, hãy xem Chương 8).

Nhiều chức năng trong số này là duy nhất đối với NVivo, Và đưa ra những phương tiện quan trọng để quản lý dữ liệu. Document Explorer, và đối xứng với nó là Node Explorer, cũng có những biểu tượng trên thanh công cụ đưa người sử dụng đến các nút đọc lướt, các đặc điểm, báo cáo, những thuộc tính, DocLinks và NodeLinks. Những chỉ dẫn đầy đủ có trong Giúp đỡ Trực tuyến.

Sử dụng phác thảo tài liệu

Bạn có thể xem phác thảo các phần của tài liệu, được xác định bởi các cấp độ tiêu đề, trong ô vuông bên phải. Lựa chọn cấp độ bất kỳ của tiêu đề và kích vào Browse để chuyển đến văn bản đó trong tài liệu. Sử dụng công cụ này để xem tóm lược những tài liệu và đi trực tiếp tới mục quan tâm.

Cần nhớ rằng đây là những tài liệu có thể hiệu đính – Hãy khai thác phương tiện này. Như vậy khi bạn muốn ngừng phần mã hoá trước khi đi đến cuối tài liệu, bạn có thể chèn một mức tiêu đề “Đã mã hoá tới đây", và khi muốn quay trở lại, đơn giản mở phác thảo (outline) trong Người thăm dò Tài liệu (Document Explorer), lựa chọn tiêu đề đó, kích Duyệt và bạn sẽ ngược trở lại đúng điểm để mã hoá

Sử dụng những thuộc tính tài liệu

Tên và mô tả tài liệu có thể xem và thay đổi vào bất kỳ thời gian nào.

Sử dụng tên và sự mô tả

Khi một tài liệu được nhập khẩu hoặc tạo ra, nó có thể có cả tên lẫn mô tả. Ghi nhớ rằng New Document Wizard đưa ra những tùy chọn để tự động tạo ra tên và mô tả từ file nhập khẩu. Khi bạn chỉ rõ tên của một tài liệu, độ dài của nó không hạn chế, nhưng tên dài quá

38

sẽ cản trở việc quét những danh sách. Lựa chọn tên có thể là thông tin có ích về một nội dung hoặc ngữ cảnh của tài liệu.

Xem xét quá trình liệt kê này trong khi đặt tên những tài liệu nếu bạn muốn xác định thứ tự của xuất hiện của chúng khi bạn lựa chọn những tài liệu từ những danh sách để mã hoá, duyệt hoặc xóa.

Từ hộp những thuộc tính (Properties box), bạn có thể cũng thay đổi màu sắc biểu tượng của tài liệu. Giống như nhiều chức năng bên trong NVivo, chức năng này có thể là hữu ích về mặt phương pháp luận. Biểu tượng được trình bày trong Người thăm dò Tài liệu (Document Explorer), Set Editor, Show Tool and in models. Màu sắc của Biểu tượng sẽ giúp đỡ bạn định vị những tài liệu thích hợp. Hoặc Nó có thể đơn giản giúp đỡ bạn thưởng thức cảm giác về sự kiểm soát khối lượng dữ liệu đang gia tăng và những ý tưởng, và cảm giác rằng bạn đang nhận được một cái gì đó.

Cảm giác tự do để sử dụng những hiệu ứng trực quan như màu biểu tượng cho những chức năng đặc biệt với dự án (của) bạn – Hoặc chỉ như một sự giải tríĐiều này cho thấy nhà nghiên cứu làm việc như thế nào trước khi máy tính chuyển văn bản thành màu và không có hình dạng. Tại sao không tô màu màu đỏ – cảnh báo cho Sự nguy hiểm của những tài liệu mà bạn còn chưa xem lại và mã hoá, hoặc Màu xanh lục tươi cho những bản ghi nhớ có vẻ như đang trở thành những lý thuyết tốt, (hoặc tô màu nâu khi chúng trở nên ít có sức thuyết phục) hoặc trang trí màu hồng và màu xanh tương ứng những phỏng vấn với những mẹ mà có con là con gái và con trai! Nó là dự án của bạn, đó là những tài liệu của bạn, và những công cụ của phần mềm là ở đó cho bạn sử dụng để đạt được những mục tiêu nghiên cứu.

Xóa, mở rộng và sao lại những tài liệu

Những tài liệu không cần phải là cố định hoặc đóng băng trong NVivo, Thực vậy Chúng không phải là như vậy. Bạn có thể xóa những tài liệu vào bất kỳ thời gian nào. Khi bạn thử xóa một tài liệu thì một thông báo cảnh báo xuất hiện, kiểm tra xem bạn có muốn xóa nó, với tất cả những thuộc tính, những thuộc tính (của) nó và mã hoá

Ghi chú : Việc xóa một tài liệu sẽ không xóa những nút mà nó được mã hoá, hoặc những thuộc tính và những giá trị được áp dụng. Như vậy bạn có thể khởi động một dự án thứ hai với những nút từ dự án đầu, bằng việc sao chép dự án đầu tiên, đổi tên những bản sao và xóa những tài liệu của dự án đầu tiên. Bây giờ bạn có một vỏ nút (Node shell) mà trong đó bạn có thể mang vào những tài liệu mới. Điều này có thể hữu ích cho một dự án so sánh, hoặc thử nghiệm những sự giải thích bởi lý thuyết lấy mẫu.

Khả năng soạn thảo tài liệu có nghĩa rằng nó có thể được mở rộng. Cần nhớ rằng, soạn thảo trong NVivo không phế bỏ mã hoá của văn bản kế tiếp. Bạn có thể dán vào trong một Bộ duyệt ở bất kỳ thời điểm nào trong tài liệu. Văn bản sao chép từ một tài liệu trong ứng dụng khác sẽ dán như văn bản plain. Tất nhiện, bạn có thể sử dụng người biên tập

39

của NVivo để thêm hoặc khôi phục những đặc tính văn bản dưới dạng rich text format (của những đầu mục etc.) như bạn muốn. Như vậy, ví dụ bạn, có thể nhanh chóng xây dựng cho một tài liệu từ một luồng e-mail, hoặc mạng những văn bản. Người biên tập của NVivo cũng cho phép bạn sao chép văn bản từ tài liệu của dự án này sang dự án khác. Văn bản Dưới dạng rich text format sẽ được dán, cũng như bất kỳ mã hoá nào của văn bản đó tại những nút. Ví dụ, một tài liệu trong dự án có thể ghi một phỏng vấn mà được thảo luận với người trả lời trong một cuộc nói chuyện kế tiếp; những ghi chú của bạn từ thảo luận đó cần phải được nối vào, vì vậy sự kiện nghiên cứu có thể được phân tích như một tài liệu, với những thuộc tính chung, v…v .

Nếu bạn đã sử dụng khả năng này để nối tài liệu với tài liệu khác trong NUD * IS7; bạn sẽ không tìm thấy menu tương đương trong NVivo. Không có thủ tục đặc biệt để nối vào những tài liệu. Vì một tài liệu có thể tiếp tục lớn lên trong khi bạn đánh máy hoặc dán nhiều văn bản hơn ( ở mọi nơi mà bạn thích).

Những văn bản đã dán trở thành những bộ phận của tài liệu, như vậy nó sẽ thừa kế những giá trị vốn có của những thuộc tính gán cho tài liệu. Bất kỳ tài liệu nào có thể được sao lại. Bản sao sẽ giống với bản chính ( Văn bản dưới dạng rich text format, Doclink, những thuộc tính, mã hoá) nhưng tất nhiên, không phải trong cái tên đó. Nó sẽ Có một tên mới, " Sao chép tên ban đầu " Và đề ngày tháng mới. Có nhiều lý do tại sao mà bạn có thể muốn sao chép một tài liệu, đặc biệt trong môi trường soạn thảo văn bản dưới dạng rich text format và với khả năng thay đổi nội dung của một tài liệu. Ví dụ:

Giữ một phiên bản gốc trong khi soạn thảo, bình luận hoặc cắt xén bản sao. Bản chính có thể sau đó đã bị xóa, nếu đây là một biện pháp an toàn.

Những bản chính có thể giữ tất cả các tài liệu, so sánh Văn bản còn nguyên ban đầu với văn bản đã được soạn thảo, hoặc để đánh giá bởi quan sát khác với mục đích kiểm tra.

Sao lại những tài liệu thích hợp và lưu trữ trong những tập hợp tại những điểmchuyển tiếp trong dự án. Sử dụng sự mã hóa và thuộc tính lọc trong Công cụ Người biên tập và Tìm kiếm Tập hợp để thăm dò những sự khác nhau giữa những tài liệu ở tại những giai đoạn khác nhau.

Tính đồng nhất của mã hoá có thể được kiểm tra nếu mỗi thành viên của nhóm mã hoá một bản sao và các mã hóa được so sánh trực quan ( Sử dụng những mảnh mã hoá) hoặc tóm tắt (sử dụng những báo cáo).

Khi xử lý những tài liệu sao chép. Dĩ nhiên, vấn đề quan trọng là có thể phân biệt bản sao với những bản chính. Trong nhiều vùng chiến lược của NVivo, sự lựa chọn sẽ làm gần như vậy bằng những tập hợp, những thuộc tính hoặc mã hoá. Làm cho một tập hợp (của) những bản chính và một tập hợp (của) bản sao (hoặc có lẽ đặt ở những giai đoạn khác nhau) là cách trực quan nhất cách để phân biệt chúng. Hoặc mã hoá chúng ở một nút để “sao chép" hoặc giá trị của một thuộc tính được sao chép. Mỗi một trong những chiến lược này cho phép rằng trong bất kỳ sự phân tích nào bạn có thể hỏi một câu hỏi về những văn bản gốc so sánh với những gì xảy ra trong bản sao.

40

Ghi nhớ (Memos)

Trong NVivo, Những bản ghi nhớ không phải là một dạng tài liệu khác. Như đa số các văn bản định tính giới thiệu, những bản ghi nhớ được đối xử như dữ liệu theo ý nghĩa đầy đủ của nó.

Những nhà nghiên cứu Định tính thông thường sử dụng khoảng thời gian nào đó để cất giữ những ý tưởng, những sự hiểu thấu, những giải thích, sự hiểu biết tăng lên hoặc ghi nhận những vấn đề cần phải hiểu. Những thông tin này được lưu trữ hoặc truy nhập như thế nào là quan trọng trong thiết kế nghiên cứu. Phải làm gì với những bản thống kê này về những tư duy của người nghiên cứu?

Trong nhiều phương pháp, những lý thuyết cơ sở đáng chú ý, hiện tượng học và sự phân tích bài luận, tư tưởng như vậy thì không tách biệt với dữ liệu. Những tài liệu phát triển khi chúng được giải thích. Những nhà nghiên cứu soạn thảo văn bản, ghi nhanh những ý tưởng bên lề của các văn bản, viết những thảo luận về những vấn đề nghiên cứu. Nếu đây là cách mà bạn muốn làm việc, thì bạn có thể khai thác khả năng của văn bản dưới dạng rich text format để soạn thảo trong NVivo, và khả năng để đặt DataLinks trong bất kỳ tài liệu nào tới những chú giải và những file khác; và tới những tài liệu và các nút ( xem Chương 6).

Một số nhà nghiên cứu cũng muốn để viết các phân tích, "những bản ghi nhớ" phương pháp luận hoặc lý thuyết và giữ cho chúng riêng biệt, nhưng liên kết với dữ liệu về những sự kiện nghiên cứu như các phỏng vấn hoặc sự quan sát. Những bản ghi nhớ đó lớn lên, và chính chúng cũng là dữ liệu, và có thể thường là quan trọng nhất của dữ liệu, ví dụ, trong nghiên cứu Dân tộc học.

Trong tất cả kỹ thuật định tính, làm bằng tay hoặc máy tính, những bản ghi nhớ được hạn chế như những mục mở rộng. Dù chúng là những tờ giấy vàng dán trên những bản gỡ băng, hoặc những hồ sơ trong một thư mục máy tính riêng biệt, chúng được xem như là những tư duy trên các dữ liệu. Vì thuộc tính này chúng là dữ liệu ở tình trạng thấp hơn, không thể được thăm dò, chú thích, mã hoá, tìm kiếm hoặc nghĩ lại như khi sử dụng các kỹ thuật áp dụng với "Dữ liệu thực tế ". Sự phân biệt này giữa dữ liệu và những ý tưởng thường là những vấn đề trong một số phương pháp, và thực sự là một khó khăn trong tất cả các phương pháp – nhưng không cần thiết là như vậy trong NVivo.

Tạo ra và việc sử dụng những bản ghi nhớ

Một bản ghi nhớ là một tài liệu chuẩn. Để tạo ra các bản ghi nhớ, sử dụng bất kỳ cách tạo ra những tài liệu mô tả thông thường ở trên. Cách khác, hãy đặt một DocLink ( ở một tài liệu, bất kỳ chỗ nào trong văn bản hoặc một nút) và hỏi để tạo ra một tài liệu mới (xem Chương 6). Một số lượng bất kỳ những bản ghi nhớ có thể được đặt tại một DocLink.

41

Gắn nhãn bản ghi nhớ của một tài liệu, đơn giản gần kích vào Tạo ra tài liệu như một Bản ghi nhớ (Create document as a Memo box) trong cửa sổ khi tạo ra một tài liệu hoặc làm một DocLink. Để tạo ra một bản ghi nhớ cho một tài liệu, kích vào tài liệu này là một Bản ghi nhớ trong Properties window. Biểu tượng (của) Nó sẽ được thay đổi để chỉ ra rằng Nó Có tình trạng này.

Bản ghi nhớ sẽ xuất hiện trong Document Explorer của bạn (nó sẽ cho thấy tình trạng bản ghi nhớ). Tất cả các phương tiện của Document Explorer và Document Browser sẽ có sẵn.

Nếu bạn nhập khẩu một dự án từ NUO * IST vào NVivo. Tất cả các bản ghi nhớ cho những tài liệu hoặc những nút trong dự án đó sẽ trở thành những tài liệu đầy đủ và được đưa cho tình trạng và những tiêu đề của bản ghi nhớ mà tài liệu này bao gồm tài liệu hoặc nút mà chúng gắn liền.

Những bản ghi nhớ và DocLinks

Những bản ghi nhớ không cần phải liên kết với mọi tài liệu khác hoặc nút. Bạn có thể muốn Có một bản ghi nhớ về sự thay đổi của bạn trong cách sử dụng các phương pháp định tính. Nó có thể bắt đầu như một tài liệu không liên kết , và trong khi bạn phản ánh trong những tình tiết nghiên cứu, sẽ được liên kết với những dữ liệu. {$If you wish to link memos to other documents, you can do so, using DocLinks as discussed in chapter 6.$}Nếu bạn muốn liên kết những bản ghi nhớ với những tài liệu khác, bạn có thể làm như vậy, sử dụng DocLinks như được bàn luận về trong chương 6.

Bạn có thể làm gì với những bản ghi nhớ

Vì một bản ghi nhớ là một tài liệu theo đúng nghĩa của nó, mục này là khá thừa! Nhưng chúng ta thường coi những bản ghi nhớ như những tài liệu thứ cấp mà có thể giúp những người đọc bằng việc chỉ ra một số thứ mới mà họ có thể làm để ghi lại những suy nghĩ của họ về dữ liệu.

Bản ghi nhớ có thể được xem, duyệt và soạn thảo trong văn bản dưới dạng rich text format, giống như mọi tài liệu khác. Những bản ghi nhớ có thể lớn lên khi những ý tưởng của bạn tăng lên. Bạn có thể soạn thảo với màu sắc , phông chữ, v…v. để ghi chú các giai đoạn trong suy nghĩ của bạn, những mức độ của sự ngập ngừng hoặc để chèn những bất đồng trong ý kiến với đồng nghiệp của bạn. Bạn có thể sao chép vào trong bản ghi nhớ bất kỳ chỗ nào mà bạn muốn bàn luận (Từ một tài liệu trong dự án của NVivo hoặc mọi tài liệu khác trong máy tính của Bạn

Các bản ghi nhớ có thể được quản lý trong document Explorer. Màu Biểu tượng có thể được thay đổi – Sử dụng chức năng này để ghi lại những bản ghi nhớ của mỗi đồng nghiệp , hoặc là những bản ghi truyền nhiều cảm hứng! Những bản ghi nhớ có thể được quản lý trong những tập hợp. Hệ thống giữ một tập hợp của tất cả các bản ghi nhớ, và bạn có thể muốn có những tập hợp

42

khác, ví dụ, mỗi tập hợp cho mỗi thành viên của nhóm nghiên cứu. Bạn có thể kích vào và Làm sạch trong hộp biến một tài liệu thành một bản ghi nhớ ở bất kỳ thời gian nào, do đó thay đổi biểu tượng của nó và định nghĩa nó trong hoặc ra khỏi tập hợp .

Như mọi tài liệu khác, một bản ghi nhớ có thể Có những bản ghi nhớ ( Hoặc Những tài liệu hoặc những nút khác) Liên kết tới nó tại bất kỳ chỗ nào, với DocLinks và NodeLinks Như được mô tả trong Chương 6. Điều này có nghĩa rằng những bản ghi nhớ không phải là kết thúc, chỗ mà suy nghĩ của bạn dừng lại. Phụ thuộc vào những mục đích phương pháp luận của bạn, chúng có thể trở thành là những mạng của sự suy nghĩ, đã liên kết và đang liên kết với tài liệu khác.

Một bản ghi nhớ, tất nhiên có những giá trị của những thuộc tính. Ghi chú bao gồm những thuộc tính ngày tháng có ý nghĩa đáng kể cho tổng quan và xem xét sự phát triển của lý thuyết. Đưa cho cho những bản ghi nhớ những giá trị ngày tháng và sau đó, bạn có thể xem lại tất cả các bản ghi nhớ mà bạn viết sau khhi bạn bạn đọc một quyển sách mới gây nhiều phấn khích, hoặc trước khi xung đột trong quản lý của công ty trở nên công khai.

Những bản ghi nhớ có thể được mã hoá, trực quan hoặc tại những nút, bằng bất kỳ quá trình nào mô tả trong Chương 7. Như vậy bạn có thể sử dụng đầy đủ phạm vi những thủ tục tìm kiếm mô tả trong Chương 10 (đưa cho tôi tất cả văn bản trong những bản ghi nhớ mã hoá về xung đột trong quản lý và sự đối lập trong nghiên cứu, Nếu chúng được viết trước khi xung đột được lộ ra ở nơi công cộng.

Làm thế nào để xác định những bản ghi nhớ trong những thủ tục phân tích

Được ra khả năng coi những bản ghi nhớ như dữ liệu đầy đủ, nhiều nhà nghiên cứu có thể không muốn phân biệt chúng trong sự phân tích. Sự phân biệt giữa dữ liệu "thô" và những ý tưởng trong nhiều phương pháp là một lời nguyền rủa. Trong những nghiên cứu khác (ví dụ, nghiên cứu lịch sử) thì nó là trung tâm.

Hệ thống cất giữ một tập hợp tất cả các bản ghi nhớ cho những câu hỏi như như: "Hãy xem lại tất cả những ghi chú của tôi về hành vi của những thành viên là nam giới của nhóm quan sát", hoặc " Tôi có bằng chứng nào mà những người đã được phỏng vấn xem uy quyền của những bác sỹ như một vấn đề – như là trái ngược với bình luận của bản thân tôi rằng họ có vấn đề?". Trong tất cả các thủ tục truy nhập và phân tích mô tả trong cuốn sách này, nhà nghiên cứu có thể hạn chế một quá trình loại trừ mọi thứ trong một tập hợp hoặc các tập hợp (xem Chương 8)

Nếu những bản ghi nhớ không phải là toàn bộ tài liệu, mà là những chú giải ngắn gọn hoặc chèn vào, bạn có thể nhận biết những bản ghi nhớ này bằng việc mã hoá tại một nút cho những chú giải. Những dự án NUD * IST chứa đựng tùy chọn này. Vì Nvvo cung cấp cho những chú giải "ẩn " ở DataBites, vì vậy không có nút chú giải – nhưng bạn có thể muốn tạo ra một nút chú giải!

43

Có cần phải là một bản ghi nhớ?

Dù bạn có phải chọn để phân biệt những bản ghi nhớ là do bạn quyết định. Những phương pháp khác nhau mang những thái độ rất khác nhau đối với sự tách biệt của dữ liệu và suy nghĩ về nó: bạn chọn tuỳ theo những mục đích của bạn. Nếu bạn quen viết những bản ghi nhớ và xem chúng như những tài liệu phụ với tình trạng nhỏ hơn, bạn có thể tiếp tục làm việc cách đó, mở rộng việc sử dụng của bạn đối với những bản ghi nhớ khi bạn thích nghi với các kỹ thuật quen thuộc để tận dụng những lợi thế trong các tùy chọn của NVivo.

Tuy nhiên, lưu ý rằng bạn có thể ngay lập tức mở rộng những phương pháp của bạn để sử dụng DocLinks tới những tài liệu khác mà không phải là những bản ghi nhớ. Ví dụ, bạn có thể liên kết hai phỏng vấn với Sam, hoặc phỏng vấn với anh ấy và những điều mà anh ta nói trong một phỏng vấn nhóm. Cái này thì không chắc là hoặc trở thành là một bản ghi nhớ bởi bạn về sự kiện ( Tuy nhiên bạn có thể muốn soạn thảo trong một ghi chú về những sự khác nhau trong giải thích này - Và có lẽ mã hoá ghi chú đó ở tại nút cho những bản ghi nhớ).

Vì tài liệu này (tóm tắt phỏng vấn) cũng là một tài liệu theo nghĩa đầy đủ của nó, bạn có thể soạn thảo (trong văn bản dưới dạng rich text format), mã hoá, và liên kết nó. không có hạn chế nào đối với những mức của các tài liệu liên kết - bên trong liên kết. Một tài liệu có thể bắt đầu như một sự phản ánh về tài liệu đối với nó được liên kết và lớn lên để phản ánh về nhiều tài liệu, hoặc về những ý tưởng ở tại các nút. Trong cửa sổ DocLinks chỉ cần thêm những liên kết mới đó (xem Chương 6.)

Những tóm tắt và báo cáo về tài liệu

Những tài liệu, và những liên kết của chúng và mã hóa, có thể được tóm tắt trên về màn hình và báo cáo từ NVivo. Có một phạm vi rộng của những tùy chọn đầu ra báo cáo, bao gồm những sự đếm những mục và mã hoá, và cho xuất hiện việc mã hoá.

Bạn có thể trình bày (và in) những tóm tắt về những tài liệu. Một tóm tắt là một bảng dữ liệu mà có cột và những hàng có nội dung mà bạn chỉ ra cụ thể. Ví dụ, bạn có thể muốn tất cả ghi chép thực địa được tóm tắt bằng những sự kiện, hoặc những giá trị của thuộc tính tuổi. Những bảng tóm tắt đưa ra một cách rõ ràng, sự trình bày bằng đồ thị của sự phân chia dữ liệu thống kê việc mã hoá hoặc những thuộc tính. Xuất dữ liệu nếu bạn muốn một bảng đồ thị hoặc bảng biểu.

Bạn có thể in từ Document Browser, hoặc tạo ra và in tất cả báo cáo từ NVivo. Để in, Document Browser trình bày những tài liệu với việc bỏ mã hóa và những đoạn và những phần được đánh số, và những chú giải và ghi chú trong DataBite Tạo ra những báo cáo

44

văn bản dưới dạng rich text format toàn diện để liệt kê thông tin về tất cả các vùng của dự án của bạn, để soạn thảo trong NVivo, lưu trữ hoặc in.

Những tài liệu Hỗn hợp có thể là sự trình bày rõ ràng để báo cáo. Một tài liệu có thể được tạo ra như một phương tiện để minh họa và liên kết với dữ liệu khác và các mô hình trong một nghiên cứu trường hợp của một người cung cấp tin tức trong thời gian nghiên cứu trên thực địa. Sử dụng tài liệu đó trên màn hình và xuất hiện dữ liệu liên kết - Những ghi chú của họ, những đoạn phim về những sự quan sát của họ, v…v. Một nhà nghiên cứu sử dụng phỏng vấn nhóm để trinh bày bằng miệng với nhóm nghiên cứu hoặc khách hàng, thay vì trình bày một cách chi tiết sự phân tích trên nền bản sao, có thể trình bày một cách chính xác tài liệu phong phú này như kết luận của các phần của dự án đó.

Đối với một vài dự án, rồi, tất cả bạn cần là tài liệu loại hỗn hợp đặc biệt này. Nhưng nhìn chung, người nghiên cứu thông thường cũng cần một hệ thống để chứa đựng và quản lý những ý tưởng. Trong chương tiếp theo chúng ta bàn luận về hệ thống đó Trong NVivo.

Chương 4 – Các Nút (Nudes)

Chương này đưa ra tổng quan về các nút, và phác thảo về những kiểu nút khác nhau. Nó giải thích sự lựa chọn các kiểu nút, và quá trình khởi động một hệ thống nút, tạo ra những nút và quản lý chúng một cách linh hoạt.

Những nút là những thùng chứa những suy nghĩ của người nghiên cứu và dữ liệu, là nơi để lưu trữ những ý tưởng nảy sinh và những liên kết của chúng với dữ liệu. Nếu bạn mã hoá dữ liệu trong NVivo, Những nút là nơi mã hoá được cất giữ và nghiên cứu.

Tài liệu và nút thì đối xứng trong NVivo. Bạn có thể vừa thăm dò vừa đọc lướt các tài liệu, và bạn di chuyển giữa những hệ thống bằng mã hoá và sự liên kết.

Tổng quan :

Một nút là một vị trị trong dự án (của) bạn nơi bạn có thể giữ những ý tưởng và mã hóa. Một dự án có thể có một số lượng nút bất. Những nút để cất giữ những ý tưởng. Một nút có thể thể hiện một phạm trù hoặc khái niệm trừu xuất, và chứa định nghĩa, những bản ghi nhớ về nó hoặc những liên kết tới những nút khác;

Có nhiều cách tạo ra những nút bên trong NVivo, được thiết kế phù hợp với nhiều quá trình mà bạn sẽ được thực hiện khi bạn bạn muốn một nút. Những nút có thể được tạo ra trong khi mã hoá hoặc không có bất kỳ sự mã hóa nào;

Các nút được quản lý qua Người thăm dò Nút (Node Explorer) và có thể biến đổi, tổ chức, được kết hợp hoặc chuyển, tạo ra và xóa một cách linh hoạt. Những thuộc tính của chúng ( tên, sự mô tả và người sở hữu) có thể được thay đổi ở bất kỳ giai đoạn nào;

Những nút có thể được tổ chức ở dạng tự do (free nodes) hoặc quản lý trong sự phân

45

cấp của những phạm trù và những phạm trù phụ dưới dạng cây (tree nodes). Những nút Trường hợp có thể sử dụng để xác định tất cả các tài liệu về các trường hợp, và để nhóm chúng thành những dạng chia sẻ những thuộc tính giống nhau. Việc quản lý những nút theo cây thứ bậc là một cách bảo đảm định vị dễ dàng csc nút, và giúp cho việc xem lại các nút giống như như một thư mục tài liệu.

Tạo ra và mã hoá tại các nút, bạn có thể xây dựng một cấu trúc những ý tưởng, liên quan đến dữ liệu bằng liên kết và sự mã hóa. Như vậy những nút liên quan đến tất cả các khía cạnh của công việc trong NVivo. Bạn có thể hình thành, hiện thị,, tìm kiếm và lập mô hình những ý tưởng đó. Những cách làm việc với các nút là chủ đề của những chương sau. XEM TRƯỚC :

Những nút có thể nhận một số lượng bất kỳ những thuộc tính ( xem Chương 5). Bất kỳ nút nào có thể có số lượng bất kỳ các DocLinks với những tài liệu. Bất kỳ

những tài liệu này đều có thể là bản ghi nhớ, là một tài liệu theo nghĩa đầy đủ của nó ( xem Chương 6).

Những nút có thể cũng chứa số lượng bất kỳ mã hoá của những tài liệu. Đối với hầu hết các nhà nghiên cứu, đó là chức năng chủ yếu của các nút. Khi mã hoá, bạn cất giữ tại một nút những những đoạn văn bản tham khảo được mã hoá ở đó. Khi duyệt nút bạn sẽ thấy những đoạn văn bản đó, có thể cấu trúc lại văn bản, mã hoá lại và sửa các nút với. Văn bản được mã hoá ở tại một nút (bao gồm tất cả các văn bản dưới dạng rich text format và liên kết với tài liệu nguyên bản) có thể được xem trong ngữ cảnh, sự trải ra của các mã, và văn bản được mã hoá lại. Từ Bộ duyệt Nút (mà) bạn có thể chuyển đến tài liệu nguyên bản ( xem Chương 7).

Những nút có thể được quản lý trong số lượng bất kỳ của những tập hợp để dễ truy nhập, mã hoá hoặc nhằm mục tiêu tìm kiếm (xem Chương 8).

Bạn có thể hiện ra, lọc và phân tích mã hóa của nút và những đặc trưng khác (xem Chương 9).

Các nút và những sự kết hợp của các nút có thể được tìm kiếm, khám phá những chủ đề gối lên nhau hoặc những khuôn mẫu phức tạp, và sự tìm kiếm có thể nhằm tới những nút xác định bất kỳ nào (xem Chương 10).

Sự hiển thị trong một mô hình có thể bao gồm những nút, với khả năng nhảy tới văn bản đã được mã hoá ở tại nút (xem Chương II).

Những nút trong NVivo

Nhiệm vụ của việc hiểu dữ liệu dưới dạng rich text format luôn luôn kéo theo trừu xuất từ nó. Trong tất cả các sự đa dạng của những phương pháp định tính, chúng ta tìm kiếm những phạm trù tạo nên ý nghĩa về tính đa dạng của dữ liệu. Phạm trù hoá là một cách "tư duy" từ dữ liệu đến sự tổng quát lớn hơn. Những dự án định tính như vậy cần những hộp chứa những ý tưởng, và những liên kết giữa những ý tưởng đó và dữ liệu về chủ đề. Những nút là những hộp chứa những phạm trù đó.

46

Sự tóm tắt, Phân loại và sự mã hóa

Tóm tắt là một cách đưa những đoạn dữ liệu thuộc về cùng một phạm trù lại với nhau. Cách này thông thường được gọi mã hóa, và gần như tất cả mã những phương pháp mã hoá định tính (Tuy nhiên kỹ thuật và mục đích của việc mã hoá thay đổi rất nhiều). Chương trước đây bàn luận về mã hoá trực quan, cách đơn giản nhất "đánh dấu" văn bản, vì vậy mọi thứ về một chủ đề có thể được ghi nhận bởi màu sắc, phông, vân vân. (xem Chương 3). Thông thường hơn, việc mã hoá được làm bởi những phương tiện làm dễ dàng việc khôi phục tất cả dữ liệu đã được mã hoá ở một phạm trù. Mã hoá trực quan chỉ phục vụ mục đích này cho những dự án rất nhỏ

Những nhà nghiên cứu cần một phương pháp không chỉ tìm kiếm và xem tất cả các đoạn văn đã được mã hoá, mà còn trở lại, nếu cần thiết, tới ngữ cảnh trong bản ghi nguyên bản. Một mục đíhc xa hơn là phát triển những phạm trù mới, tinh tế hơn và đạt được sự hiểu biết mới, kết hợp và liên kết những phạm trù thành những mạng lý thuyết.

Nếu bạn đã làm việc với những bản ghi trên giấy trước đó, thì bạn có thể phải sử dụng những ngăn hoặc những thẻ ghi số (Thậm chí là những hộp giày) để chứa những phạm trù và cất giữ những bản sao, hoặc sự tham khảo, Dữ liệu thích hợp. Mỗi chủ đề hoặc đề tài quan trọng cho dự án của bạn, hoặc được khám phá trong dữ liệu, có một chỗ trong một hệ thống kho chứa như vậy. Bạn thiết lập một chỗ cho một trong những phạm trù này, và thông thường cấu trúc nó thành một danh mục, những thẻ hoặc những ngăn nhóm lại thành những phạm trù phổ quát hơn.

Những hệ thống kho như vậy phải giúp đỡ nhà nghiên cứu quản lý những phạm trù và nhiệm vụ mã hoá. Chúng cần phải cung cấp những lối đi ngược trở lại tới dữ liệu đã được mã hoá và khôi phục không chỉ những đoạn đã được mã hoá mà còn cả ngữ cảnh. Trong một nghiên cứu về tâm thế của mọi người hướng đến khoa học, bạn có thể đang mã hoá tất cả tài liệu về "sự tin tưởng" vào một chỗ. Sau đó bạn cần hỏi không chỉ cái gì chúng ta đã mã hoá "sự tin tưởng " mà còn sự tin tưởng khoa học phát triển thế nào và ở đâu, và những hoàn cảnh nào hỗ trợ nó? Thách thức quan trọng là những phạm trù phải có khả năng hỗ trợ hơn chỉ là một mô tả tất cả dữ liệu đã được mã hoá ở đó. Tại sao một vài người tin tưởng khoa học, còn những người khác lại nghi ngờ? Quan hệ giữa sự tin tưởng vào khoa học và thái độ của một người đối với học vấn là gì? Những người có học vấn cao hơn nói gì về sự tin tưởng khoa học nếu họ nói về sự ưa thích hơn những phương pháp chữa bệnh tự nhiên? Những câu hỏi như vậy là gần như không thể đặt ra trong những hộp chứa dạng những hộp giày.

Làm việc trong NVivo

Trong NVivo, Những phạm trù và những kết quả dữ liệu đã mã hoá được đặt không phải trong một ngăn hoặc một thẻ số, mà trong một nút. Những nút là những cách cất giữ những ý tưởng và sự mã hóa của những tài liệu. Chương 11 cho thấy rằng những nút đó cũng là một cách hỏi những câu hỏi, tìm tòi về bất kỳ sự kết hợp nào của những phạm trù hoặc thăm dò mối quan hệ của chúng với những nút khác, với những thuộc tính đặc biệt, hoặc với những kết quả của những sự tìm kiếm. Và những nút có thể sử dụng để lọc hoặc

47

điều tra phạm vi, ví dụ, tới những tài liệu đã mã hoá bởi một nút, hoặc tới văn bản không được mã hoá ở đó.

Những nút không giống như những hộp giày và những thẻ số mà chúng hỗ trợ một cách tinh tế cách hỏi và điều tra tích luỹ. Bạn có thể thông thường hỏi và trả lời một câu hỏi nếu bạn có câu hỏi, hoặc có thể tạo ra, Những nút và / hoặc những thuộc tính bằng những thuật ngữ trong đó bạn có thể đặt ra câu hỏi.

Như vậy những nút là kết quả của việc đặt câu hỏi. NVivo sẽ đưa cho cho bạn câu trả lời như một nút, mã hoá tất cả dữ liệu là kết quả của sự tìm kiếm. Bây giờ bạn có thể đặt ra một câu hỏi khác: "Tôi có nhiều tài liệu về những người được đào tạo mà tin tưởng nền y học tự nhiên nhưng cũng tin tưởng khoa học – Chúng ta hãy xem nếu họ có sự tưởng tượng lãng mạn về khoa học." Bạn có thể thông thường hỏi và trả lời một câu hỏi nếu bạn có hoặc có thể tạo ra, những nút trong hệ thống nút mà dưới dạng đó Bạn có thể đặt ra câu hỏi. (xem chương 10, Tìm kiếm).

Như vậy những nút là những công cụ (mà) bạn sử dụng để thực hiện nhiều quá trình. Nvivo tạo ra một môi trường mà trong đó bạn có thể tạo ra, quản lý và thăm dò những ý tưởng và những phạm trù. Hệ thống nút hỗ trợ cả sự sáng tạo lẫn hiệu quảNhững nút và tài liệu được điều khiển đối xứng trong NVivo. Explorers and Browsers đưa ra những thông tin và lối vào tương tự. Sự đối xứng đó giúp cho sự phát triển những cấu trúc của dự án và giúp đỡ bạn quen những công cụ để xử lý dữ liệu và những ý tưởng. Như trong phác thảo của chương này hiện ra, mỗi chương trong những chương sau mô tả những quá trình liên quan đến những nút.

Những khu vực Nút

Khi tạo ra một nút, bạn đặt nó vào một trong 3 khu vực sau: Khu vực nút tự do (không có tổ chức, cho những ý tưởng mới xuất hiện,

hoặc những dự án không cấu trúc). Khu vực nút cây (có thứ bậc được sắp đặt giúp cho việc quản lý một khối

lượng từ vựng đang gia tăng của những khái niệm). Khu vực nút trường hợp (để mang lại cùng một chỗ tất cả tài liệu về một

Trường hợp).

Bạn có thể sử dụng bất kỳ hoặc tất cả những khu vực nút này, và đưa chúng vào dự án bất kỳ thời gian nào.

Những nút xuất hiện trong Node Explorer (xem ở bên dưới) trong những khu vực này. Các nút bất kỳ có thể ở trong hai vùng khác: Những nút mới đây sử dụng gần đây (Recently Used Nodes) và những tập hợp (Sets). Trong cả hai những vùng này, NVivo đặt một biệt hiệu ( Hoặc Phím tắt) tới nút.

Những nút Tự do

48

Những nút Tự do là những nút tạo ra mà không có bất kỳ hình dạng nào đối với một hệ thống nút. Nút tự do có ích đối với:

Một số ít những khái niệm trong một dự án mà những mục đích và thời gian bị hạn chế.

Các phạm trù được tạo ra từ dữ liệu ban đầu bằng việc mã hoá, khi những ý tưởng nẩy sinh từ dữ liệu. Những cách nhanh chóng tạo ra những nút khi bạn xem những phạm trù trong dữ liệu dẫn đến những nút tự do - NVivo không đưa ra sự giải thích để hỏi bạn một nút cần phải được định vị ở chỗ nào trong một cái cây;

Thu thập tài liệu mà bạn không hiểu hoặc muốn nghĩ về nó; Những khái niệm có vẻ không thuộc về bất cứ chỗ nào trong hệ thống

có tổ chức hơn của bạn. Những điều này thường là thú vị nhất hoặc bối rối, mơ hồ, và điều quan trọng là không để mất chúng, bởi vì không có một nguyên tắc nào để đặt chỗ cho chúng. Bạn không phải tổ chức những nút trong một cấu trúc cây nếu bạn không thích

Các nút cây

NVivo không yêu cầu, nhưng đưa ra tùy chọn về, lập danh mục một số hoặc tất cả các nút bạn tạo ra trong những cây của những phạm trù, những phạm trù thứ cấp, vân vân. Như vậy trong ví dụ ở trên, "tin tưởng " là một phạm trù thứ cấp "những thái độ ".

Những cây nút đưa ra sự quản lý và lối vào, cho phép bạn định vị một phạm trù nhanh chóng hơn hệ thống thư mục của thư viện

Việc đặt những nút hợp lý giúp bạn làm rõ những khái niệm, ghi nhận vị trí của nó trong toàn bộ hệ thống và xem xét những quan hệ giữa nó và những phạm trù thứ cấp của nó.

Những hệ thống nút có thứ bậc, trong các cây phạm trù và những phạm trù thứ cấp có thể được xây dựng ở bất kỳ giai đoạn nào, khi một hình dạng được tìm thấy cho những nút (mà) bạn đang tạo ra.

Những nút cây cũng được sử dụng bởi NVivo như một cách cất giữ đầu ra hiệu quả từ những quá trình (của) phần mềm. Những nút Cây được tạo ra bởi hệ thống cho những đoạn trích từ những tài liệu ( Chương 6) và những nút mặc định cho những sự tìm kiếm ( Chương 10).

Để thảo luận những cách hình thành dữ liệu dạng cây, xem Chương 8.

Những nút Trường hợp

Những nút Trường hợp cung cấp một cách để tập hợp và sử dụng tất cả tài liệu đối với một Trường hợp, và tập hợp tất cả các trường hợp của một dạng đặc biệt. NVivo xử lý các trường hợp rõ ràng ở tại những nút, và quản lý những nút trường hợp với một vài quy tắc khác với nhứng quy tắc ở những nút khác.

49

Trong khu vực nút Trường hợp, bạn có thể tạo ra những nút Trường hợp dưới dạng nút của một Trường hợp. Bạn có thể có những nút cho một trong những giáo viên được học trong một dự án đánh giá, ( Dưới dạng nút một trường hợp " Những giáo viên ") Và những nút cho những trường hợp của các trường học mà là những khu vực trong dự án của Bạn.

Mã hoá tại những nút trường hợp này cho phép bạn tập hợp và đánh giá mọi thứ về một trường hợp và để hạn chế những sự tìm kiếm tới tất cả các trường hợp của một đạng đã cho, vân vân.

Tạo ra những nút

Những nhà nghiên cứu Định tính thông thường tạo ra những phạm trù theo hai khác nhau: bắt đầu từ dữ liệu, những ý nghĩa của dữ liệu chú thích và được cất giữ, và cách thứ hai, từ những ý tưởng có trước, những dự án thiết kế và những lý thuyết.

Có nhiều cách tạo ra những nút bên trong NVivo, Thiết kế phù hợp với nhiều quá trình khi bạn muốn một nút. Bạn chỉ rõ vị trí và tiêu đề của nó.

Sự tạo thành Nút có thể xảy ra như một hành động có chủ ý hoặc như một hệ quả của những hành động khác, ví dụ, mã hoá. NVivo được thiết kế để khi bạn cần cất giữ một ý tưởng, có thể tiếp cận tùy chọn để tạo ra một nút.

Bạn không cần thiết kế trước nếu điều này không phù hợp với phương pháp của bạn. Đối với nhiều dự án, những nút chỉ xảy ra như một kết quả của sự phản ánh về dữ liệu.

Tạo ra một nút trong khi thêm mã hoá

Những nút có thể được tạo ra từ dữ liệu, để cất giữ một phạm trù đã được phát hiện. Bất kỳ cách thêm mã hoá nào cũng là những cách tạo ra một nút, vì đối với đa số các nhà nghiên cứu định tính, ít nhất một sô vài phạm trù "nẩy sinh" từ dữ liệu ( xem Chương 7, mã hoá).

Bạn có thể tạo ra một nút trong khi thêm mã hoá từ Tài liệu hoặc Bộ duyệt Nút, hoặc sử dụng mã hoá đoạn.

Tạo ra một nút mà không làm bất kỳ sự mã hóa nào ở (tại) nó

Bạn có thể tạo ra những nút bằng nhiều cách mà không mã hoá ở tại các nút, sử dụng menus trong Project Pad và Node Explorer hoăc Coder. Hãy đi vào Help trực tuyến để nghiên cứu những công cụ này.

Những nút không cần phải có mã hóa, người nghiên cứu thông thường tạo ra nhiều nút với mục đích để ghi lại những ý tưởng hoặc những chủ đề trước đó, hoặc để phát hiện những ý tưởng. Bạn có thể muốn làm điều này vì bất kỳ lý do sau nào sau đây:

50

Để cất giữ những vấn đề chủ yếu trong một thiết kế nghiên cứu hoặc người nghiên cứu tóm tắt;

Để ghi lại những vấn đề nổi bật về chủ đề, hoặc những khám phá trong tài liệu, có thể bằng những memo về những phát hiện này;

Để ghi lại một phạm trù mà bạn muốn hiểu biết về nó nhưng bạn không có dữ liệu - nút là một sự nhắc nhở rằng đây là một chủ đề phải tìm;

Để trình bày những trường hợp bạn sẽ nghiên cứu;

Tạo ra các nút là kéo các nút thứ cấp liên quan lại với nhau; các nút sẽ là nơi chứa những phạm trù mà bạn đang tạo ra hoặc chuyển vào trong một tài liệu cây ( xem Chương 8 để biết chi tiết hơn về việc hình thành dữ liệu dạng cây).

Tạo ra những nút một cách tự động

Trong một số hoàn cảnh, những nút được tạo ra bởi NVivo. Những nút do NVivo tạo ra chính xác như những nút mà bạn tạo ra. Bạn có thể chuyển đổi, duyệt và mã hoá ở tại các nút đúng như bạn có thể làm với mọi nút khác.

Mục mã hoá tạo ra những nút

NVivo sẽ tạo ra những nút và mã hoá ở tại các nút nếu bạn hỏi phần mã hoá tự động (autocoding). Mục mã hoá là một cách làm nhanh để tạo ra một nút cho mỗi câu hỏi trong một phỏng vấn, mỗi người người trả lời trong một phỏng vấn nhóm, hoặc mỗi chủ đề trong những ghi chép thực địa - và tự động hóa sự mã hóa ( xem Chương 7, Mã hoá).

Tạo ra những nút tìm kiếm

NVivo sẽ mã hoá kết quả của bất kỳ thủ tục tìm kiếm nào ở tại một nút. Bạn có thể chọn một nút phải đến. Nếu nút này không có, thì nó sẽ được tạo ra trong một vị trí xác định. NVivo cũng sẽ tạo ra một nút để mã hoá một phạm vi đặc biệt để tìm kiếm sao cho bạn có thể tái tạo phạm vi tìm kiếm của bạn ( Xem Chương 10. Tìm kiếm).

Nhập bảng tạo ra các nút

NVivo sẽ cũng tạo ra những nút khi bạn nhập những thuộc tính của nút. Nếu những nút không tồn tại, thì chúng được tạo ra ( Xem Chương 5. Những thuộc tính).

51

Quản lý các nút

Nghiên cứu Định tính thì không phù hợp với những kho chứa cứng nhắc. Trong NVivo, các nút và những hệ thống nút mà chứa đựng chúng rất linh hoạt. Những tiêu đề, những vị trí và những định nghĩa của các nút, những ghi nhớ về chúng và tài liệu tham khảo ở tại các nút, có thể được thay đổi khi dữ liệu và sự hiểu biết của bạn về tài liệu thay đổi. Hệ thống nút có thể được thiết kế lại trong thời gian thực hiện một dự án để biểu thị những ý tưởng và lý thuyết nảy sinh.

Khi nào bạn muốn tạo ra một nút, bạn cần chỉ rõ:

Nó đi đâu – nút tự do, cây hoặc trường hợp? Nếu nó là một nút cây, thì bạn quyết định đến gắn nó ở chỗ nào trong hệ thống cây (ví dụ, địa chỉ của nó là thế nào). Nếu nó là một nút trường hợp, thì bạn nói với NVivo rằng dạng trường hợp cho nút này là dạng nào;

Tiêu đề của nút. Nếu văn bản được chiếu sáng và yêu cầu một nút in- vivo, tiêu đề là 36 ký tự đầu tiên của văn bản được chiếu sáng. Cách khác bạn phải vào tiêu đề, ( tối đa 36 ký tự và khác với tất cả các nút khác cùng lớp hoặc những nút anh em của nó đối với nút cây, trường hợp). NVivo sẽ đưa ra một tiêu đề mặc định trong một vài trường hợp.

Sử dụng Node Explorer

Tất cả các nút tạo ra bởi bạn hoặc bởi NVivo được trình bày trong Người thăm dò Nút, với nhiều cách xem và quản lý các Nút. Bạn cần có một chút thời gian để làm quen với cái mà bạn có thể xem và thực hành. Một cách đơn giản, công dụng của Người thăm dò Nút đưa ra vài cách xem, đánh giá và phản ánh về hệ thống Nút của bạn.

Trong ô vuông bên trái , Windows Explorer trình bày hệ thống nút, được chia thành những nút mới sử dụng gân đây, những nút tự do, những cái cây, những trường hợp và những tập hợp. Hệ thống này có thể mở rộng chỉ ra những nút trong chúng ở bên phải. Đối với bất kỳ nút được chọn nào, bạn có thể thấy nó có bao nhiêu mã, định nghĩa nút có nút con hoặc memo hay không.

Các con số trong những dấu ngoặc đơn, bên cạnh vùng tiêu đề, nó chỉ ra có bao nhiêu nút trong vùng đó. Kích vào vùng tiêu đề (ví dụ, những nút tự do hoặc những nút cây) sẽ đưa ra danh sách của tất cả các nút trong vùng đó. Việc kích vào những cái cây sẽ đi đến những nút chứa những phạm trù "ở trên đỉnh ", "rễ " của tất cả các cây.

Những công dụng của những tập hợp , trong quản lý những nút và truy nhập chúng trong phân tích, được mô tả trong Chương 8.

Các nút và những thuộc tính của chúng

52

Những thuộc tính của một nút (số lượng của nó, tiêu đề và định nghĩa) có thể được thay đổi vào bất kỳ thời gian nào. Một nút phải có tiêu đề và sự định vị (vị trí).

Những tiêu đề Nút thông thường được chọn bởi người sử dụng. Việc chọn và việc soạn thảo tiêu đề rất quan trọng vì nó biểu thị ý nghĩa của nút.

Mỗi nút cây có một địa chỉ bằng số. Việc thay đổi số sẽ thay đổi sự vị trí của một nút. Điều này có thể quan trọng khi mối quan hệ của những phạm trù được thiết lập và thăm dò.

Một sự mô tả, trong tuỳ chọn, thì hữu ích để mở rộng những tiêu đề, để ghi lại những suy nghĩ hiện thời về một khái niệm, hoặc những chỉ dẫn về sử dụng nút như thế nào. Ví dụ, nút “Dân tộc / Gia đình", có thể mô tả làm rõ cách sử dụng của nút:" Bao gồm tất cả các thành viên của người chồng, hoặc người vợ". Nhiều nhà nghiên cứu không quan tâm mô tả những phạm trù. Tuy nhiên, bạn có thể nhận thấy làm như vậy là hữu ích .

Những sự mô tả là một chỗ tốt để ghi sự sử dụng của một phạm trù để theo dõi trong cả thời gian hoặc trong một nhóm

Bạn có thể liệt kê những nút với những mô tả, cung cấp một cuốn sách mẫ hoá. Soạn thảo báo cáo về danh sách đó cho một memo đối với những thành viên của nhóm về ý nghĩa của những nút. Một kỹ thuật hữu ích để kiểm soát sự phát triển của dự án là tạo ra một báo cáo, có ngày tháng được gán vào và cất giữ những danh sách như vậy.

Duy trì ghi ngày tháng những danh sách của các nút với những mô tả ở những giai đoạn khác nhau của một dự án, hoặc giữ trong bản ghi nhớ ngày tháng của những sự thay đổi về những mô tả, giúp cho việc theo dõi phát triển những ý tưởng, chứng minh bằng tài liệu cho giải thích của bạn về sự phát triển của lý thuyết. Điều này rất quan trọng trong việc biện minh những quá trình phân tích và đòi hỏi tính có hiệu lực của những kết luận của bạn. Nếu bạn giữ một tài liệu kiểm soát bên trong NVivo, Những thay đổi trọng mô tả nút có thể được ghi ở đó

Thay đổi các nút

Dù chuẩn bị trước hay không, hệ thống nút sẽ gần như luôn luôn có vấn đề nếu nó trở thành cứng nhắc.

Hệ thống nút cần được cải tiến bằng việc theo dõi đều đặn, xoá các phạm trù không sử dụng hoặc sao chép các phạm trù, làm rõ những phạm trù đã được xác định, thay đổi tổ chức lại những cây khi sự hiểu biết tăng lên. Khả năng tạo ra một hệ thống nút linh hoạt là quan trọng để sự phân tích một cách sáng tạo. .

Nếu bạn thay đổi hệ thống nút khi những ý tưởng của bạn thay đổi, nó sẽ cung cấp một cửa sổ trong dự án của bạn. Nếu điều này không được thực hiện, thì hệ thống nút đã trở

53

thành là một cái lồng sắt cho những ý tưởng xuất phát từ dữ liệu của bạn.

Những nút có thể được tạo ra cho những ý tưởng thử nghiệm, để cất giữ một câu hỏi mà bạn không có thời gian để trả lời trong tối nay, hoặc thăm dò những phân biệt tinh tế trước kết hợp chúng thành một phạm trù tin cậy. Khi câu hỏi được đặt ra, hoặc phạm trù được xác nhận, nút được thay đổi hoặc xóa. Những nút hiếm khi giữ nguyên trong một thời gian dài vì chúng biểu thị sự hiểu biết đang gia tăng của dữ liệu. Bạn thay đổi chúng để thể hiện sự phân tích của bạn đang gia tăng. Chúng được kết nối và mã hoá hoá khi những ý tưởng thay đổi. Bạn có thể phản ánh điều này bằng cách thay đổi những thuộc tính của nút.

Node Explorer hỗ trợ nhanh việc tổ chức lại các Nút , bên trong hoặc bên ngoài cây, sử dụng kéo và thả , cắt, sao chép, dán và kết hợp.

Kéo và thả đối với một nút đơn hoặc một phần phụ của cây để hình thành lại hệ thống nút của bạn, ví dụ, mang một chuỗi nút tự do về những phạm trù liên quan lại cùng với nhau trong cấu trúc cây.

Khi bạn cắt hoặc sao chép một nút, mã hoá của nó được clipboard. Khi bạn dán một nút ở chỗ khác trong cây, nó (với những nút con của nó nếu có) được tái định vị ở đó với cùng tiêu đề và số cụ thể, nhưng tiêu đề và địa chỉ có thứ bậc mới phù hợp với vị trí mà bạn chọn. Mã hoá ở tại các nut và những bản ghi nhớ sẽ được giữ nguyên.

Khi bạn cắt hoặc sao chép một nút, mã hoá của nó có thể được kết hợp với mã hoá của nút khác để kết hợp chúng lại. Việc mã hoá sẽ được hòa trộn , vì vậy nút nhận không chứa đựng bản sao mã hoá.

Quản lý mã hóa : Bộ duyệt Nút (Node Browser)

Lựa chọn một nút trong Người thăm dò Nút và kích vào Browser: Bộ duyệt Nút đưa bạn vàoi tất cả dữ liệu đã được mã hoá ở tại một Nút. Khi bạn mã hoá, những tham khảo tới văn bản được chọn được cất giữ ở tại nút. Khi bạn đưa ra duyệt nút, NVivo khôi phục văn bản trênmàn hình.

Lưu ý sự đối xứng của Bộ duyệt nút và Bộ duyệt Tài liệu. Trong cả hai, bạn có thể đọc và mã hoá văn bản, và từ cả hai bạn có thể đi tới những thuộc tính và những liên kết. Hiệu đính văn bản trong một tài liệu, dĩ nhiên chỉ có thể làm trong Bộ duyệt Tài liệu, nhưng bạn có thể có đến đó một cách nhanh chóng từ bất kỳ văn bản đã được mã hoá trong Bộ duyệt Nút.

Trong Bộ duyệt nút, bạn có thể đọc văn bản mã hoá ở tại nút đó, xem, và mã hoá có lựa chọn trong khung cảnh rộng hơn và thay đổi mã hóa một cách trực tiếp. Điều này được làm bằng cách lựa chọn văn bản mà bạn muốn mã hoá theo nút khác, đúng như bạn ở trong một tài liệu. Qúa trình quan trọng này của viẹc xem và mã hoá lại là quan trọng trong phương pháp định tính.

Bộ duyệt Nút trong NVivo được thiết kế để xem và xem lại dữ liệu, với những phương

54

tiện duy nhất để:

Suy nghĩ lại việc mã hoá; Suy nghĩ lại các Nút mà bạn đang mã hoá ở đó; Thay đổi mã hóa ở tại Nút trong dự án, bằng việc thêm hoặc xóa những những

đơn vị văn bản tham khảo; Kết hợp những quá trình này với tất cả các quá trình khác liên quan đến mã

hoá và phản ánh về mã hoá; tạo ra những Nút mới, hình thành lại hệ thống Nút và thêm những liên kết và những bản ghi nhớ.

Sự hoạt động (của) Bộ duyệt Nút được mô tả trong khung cảnh mã hoá trong Chương 7.

Thiết kế hệ thống nút

NVivo không cần bạn tạo ra bất kỳ những nút nào, và nếu bạn làm điều đó, nó không quan tâm rằng bạn tổ chức chúng hay không. Chúng cần một sự không bao giờ thay đổi. Tuy nhiên, tổ chức là một cách hữu ích thăm dò và biểu thị những mối quan hệ của những phạm trù mà những nút đại diện.

Nếu Bạn không chắc chắn về cách tốt nhất để điều khiển các nút, lời khuyên tốt sẽ theo dõi các phạm trù được tạo ra bằng cách đặt tên và mô tả chúng một cách cẩn thận. Quản lý các nút xảy ra khi một số phạm trù rõ ràng "đi" với những phạm trù khác. Bằng cách chuyển những nút không phù hợp những nhóm liên quan, bạn bắt đầu có một cảm giác về một hệ thống của những phạm trù hơn là một dống lộn xộn. Bằng việc thăm dò và tìm kiếm hệ thống nút này, bạn xem trạng thái của dự án, phạm vi và những mối quan hệ của những ý tưởng phát sinh bởi dữ liệu, bản chất của lý thuyết trước đó, số lượng của dữ liệu tập hợp trong mỗi khu vực đang nghiên cứu, và nhu cầu cho những phương hướng mới của tập hợp dữ liệu..

Hệ thống nút cần phải lớn như thế nào?

"Tôi cần bao nhiêu nút? " là một câu hỏi chung - và không ai khác bạn phải trả lời câu hỏi đó!

Kích thước của hệ thống nút sẽ phụ thuộc vào phương pháp của bạn. Và nó sẽ thay đổi theo dự án của bạn. Việc quan trọng là tìm ra một sự cân bằng giữa hệ thống nút quá thưa thớt để làm việc với dữ liệu và một hệ thống nút quá lớn đến mức cồng kềnh và sử dụng một cách không đồng nhất, làm cho công việc mã hoá trở nên nặng nề.

Một dự án mà nhắm vào việc tóm lược những chủ đề của tài liệu , không có sự kiểm tra dữ liệu một cách chi tiết, có thể có một hệ thống nút nhỏ, với mỗi nút cho mỗi đề tài chính. Trái lại, một dự án mà mục đích của nó bao gồm sự giải thích chi tiết, sự theo đuổi nhiều ý nghĩa trong dữ liệu, hoặc tìm kiếm và đánh giá tính hiệu lực của khuôn mẫu, sẽ cần một hệ thống nút lớn hơn nhiều. Nhiều ý nghĩa của dữ liệu luôn luôn được xử lý bằng sự mã hóa nhiều lần trong NVivo, vì quá trình tìm kiếm cho phép chỉ ra cụ thể những khuôn mẫu nào của ý nghĩa sẽ được định vị.

55

Kích thước của hệ thống nút sẽ phụ thuộc vào liệu bạn có muốn để mã hoá văn bản một cách chi tiết hay không. Những công cụ tìm kiếm và trình bày của NVivo có thể khai thác mã hóa văn bản nhiều lần. Nếu một đoạn văn nói về nhiều chủ đề, nó có thể được mã hoá rất linh hoạt ở tại nhiều nút, vì vậy bạn có thể sử dụng những công cụ tìm kiếm để thăm dò sự phong phú của dữ liệu của bạn. Điều này sẽ có nghĩa rằng bất kỳ một đoạn văn phong phú nào cũng sẽ được mã hoá ở tại nhiều nút, và bạn sẽ có mỗi nút cho mỗi ý nghĩa của nó.

Đối với những người nghiên cứu yêu cầu nhiều nút, Nvivo có nhiều cách khác nhau để quản lý chúng đưa ra lối vào cho nút mà bạn muốn, và cho phép bạn truy nhập và để tìm kiếm và xem lại tất cả các phạm trù đã tạo ra. Tuy nhiên, cần tránh sự tăng trưởng không cần thiết của hệ thống nút. Điều này thường xảy ra khi một nút đã được làm cho mỗi mã có thể, và những công cụ quản lý nút thì không được sử dụng. (Trước khi có máy tĩnh, các nhà nghiên cứu gặp phải vấn đề tương tự, khi họ cất giữ những phạm trù trên những hồ sơ giấy hoặc các thẻ số. Chỉ có một số ít cách quản lý các phạm trù nếu không có những máy tính..)

Vì những lý do này, trong khi NVivo cho phép một hệ thống nút với kỳ kích thước bất kỳ, nó cũng cung cấp một công cụ để gọt, cắt xén và làm cho nó trở nên càng hiệu quả và thanh lịch càng tốt. Bạn không cần phải quyết định làm điều này ở thời điểm bắt đầu của dự án. Bạn có thể thay đổi, xóa, chuyển hoặc kết hợp bất kỳ những nút nào vào bất kỳ thời gian nào.

Các nút Trường hợp và xử lý các Trường hợp

Các nút Trường hợp là một dạng của nút được quyết định trước, bởi vì chúng cung cấp những lợi thế đặc biệt cho một vài dự án.

Những dự án nào cần Nut Trường hợp?

Không có dự án nào yêu cầu những nút trường hợp. Nhưng các dự án sẽ được lợi từ những nút trường hợp nếu nhà nghiên cứu muốn chỉ ra mọi thứ về một trường hợp, và điều này không thể làm qua cấu trúc tài liệu.

Những nút Trường hợp là không cần thiết ở nơi không có sự quan tâm trong việc hiểu biết về một người, một cơ quan v…v, qua nhiều tài liệu. Trong vài dự án, dữ liệu có cấu trúc theo một cách mà những tài liệu liên quan đến một và chỉ một trường hợp duy nhất. Có lẽ mỗi người dân được phỏng vấn một mình và duy nhất một lần, và không có người dân nào thảo luận với bất kỳ người dân nào khác. Hoặc Mỗi tài khoản của bệnh nhân chỉ là một tài liệu. Nhiều dự án, tuy nhiên, không phải có cấu trúc gọn gàng như vậy. Những người dân được phỏng vấn nhiều lần và dự nhiều cuộc họp mà bạn đã quan sát; hơn nữa, họ trao đổi liên tục với nhau! Nhà nghiên cứu cần một cách theo dõi mọi thứ đối với một người dân cụ thể. Việc mã hoá ở một nút đối với trường hợp là cách làm hiệu quả nhất. Mã hoá ở tại nút là toàn bộ tài liệu nếu đó là một phỏng vấn với người này, và chính những đặc điểm của văn bản mà người đó nói về nhóm, hoặc một người khác nói về người đó.

56

Nvivo sẽ giúp đỡ nhìêu hơn bằng việc bảo đảm cho tất cả những trường hợp của một dạng trường hợp đặc biệt đó có thể được truy nhập cùng với nhau.

Có những nét đặc biệt gì về các nút trường hợp?

Những nút Trường hợp xuất hiện trong một vùng đặc biệt của cây và khác với những nút cây khác theo ba cách.

Chúng có thể được tổ chức thành những dạng trường hợp, vì vậy bạn có thể được nhắc nhở rằng những trường hợp nào thuộc về ở đó, và có thể xem và xem lại những đại diện của các trường hợp của bạn. Như vậy bạn có thể có những nút cho tất cả các trường hợp của những người dân tách khỏi những nút đối với tất cả các trường hợp của những người hoạt động không phải dân ngụ cư hoặc những trường hợp của những vùng ngoại ô được nghiên cứu, hoặc những bệnh viện mà từ đó bạn lấy mẫu những bác sỹ.

Những dạng Trường hợp có thể sử dụng để xử lý những giá trị của những thuộc tính một cách đồng nhất: nếu một nút dạng Trường hợp được đưa cho một giá trị của một thuộc tính, thì tất cả nút trường hợp ở bậc dưới nó được thừa kế những giá trị này. Điều này tiết kiệm lao động và bảo đảm sự đồng nhất ( xem Chương 5).

Các nút trường hợp không có nút thứ cấp (nút "con cái"). Điều này bảo đảm rằng mỗi trường hợp là một mục riêng biệt.

Bạn có thể làm gì với những nút trường hợp?

Một nút trường hợp có thể được sử dụng để làm đơn giản sự lấy lại hoặc để hình thành sự phân tích hơn bằng việc sàng lọc các tập hợp hoặc nhằm tìm kiếm (xem chương 8 và 10). Nếu mọi thứ về mỗi trường hợp được mã hoá ở tại một nút trường hợp, thì bạn có thể làm như sau:

Lấy lại các mã hoá một cách đơn giản, đưa bạn đến dữ liệu yêu cầu khi bạn đang viết về một nghiên cứu trường hợp của người dân này (xem Chương 7)

Những tập hợp lọc của những tài liệu hoặc những nút phù hợp hoặc với tập hợp có chứa tài liệu về trường hợp này hoặc dạng trường hợp ( xem Chương 8).

Tìm kiếm hỗ trợ so sánh của những trường hợp, ví dụ, một ma trận của những thái độ bởi các trường hợp. Nhằm tìm kiếm bằng sự kết hợp của những nút và những thuộc tính trường hợp cho phép so sánh những đóng góp của tất cả các cư dân nữ với tất cả các cư dân nam ( xem Chương 10).

Nếu bạn có một nút cho kinh nghiệm làm việc, và mã hoá mọi thứ về kinh nghiệm làm việc của người đó, thì bạn có thể hỏi những câu hỏi vềkinh nghiệm làm việc liên quan như thế nào, ví dụ, với chủ nghĩa tích cực. Nếu văn bản cũng liên quan

57

đến kinh nghiệm của mà đối với người đó bạn có một nút trường hợp, bạn sẽ cũng mã hoá văn bản đó ở nút trường hợp. Bây giờ bạn có thể hỏi về mọi thứ đối với trường hợp đó, và cũng so sánh những trường hợp khác nhau về những hiệu quả của kinh nghiệm làm việc về chủ nghĩa tích cực ở đô thị.

Đa số các dự án coi các trường hợp liên quan đếm hơn một kiểu trường hợp. Ví dụ, nghiên cứu thành thị có thể quan tâm đếm những trường hợp của những người ngụ cư và của những người nhà hoạt động không phải là người ngụ cư và những người quan liệu không phải là dân ngụ cư. Nếu bạn có sự tách biệt những nút dạng trường hợp riêng biệt cho những trường hợp này, thì bạn có thể gán những giá trị của các thuộc tính một cách hiệu quả và cũng chia ra dữ liệu để sự phân tích, ví dụ.

Nếu bạn sử dụng các nút để chỉ ra tất cả tài liệu về một trường hợp trong một dự án NUO * IST, thì những nút này sẽ được nhập vào trong NVivo như những nút dạng cây bình thường. Bạn có thể tất nhiên tái định vị chúng như những nút trường hợp bên trong NVivo, Nhưng không có nhu cầu để làm như vậy trừ phi bạn xử lý đặc biệt các thuộc tính và các dạng trường hợp như một lợi thế ở tại giai đoạn này trong dự án của bạn.

Tóm tắt và những báo cáo của các nút

Đối với các nút, như các tài liệu, bạn có thể tạo ra các báo cáo dưới dạng văn bản dưới dạng rich text format Từ NVivo, với một phạm vi rộng của những tùy chọn đầu ra, bao gồm đếm số lượng các mục và mã hoá, và cho hiển thị các mã hoá. Bạn có thể cho hiển thị (và in) Những tóm tắt của các nút. Tóm tắtt là một bảng dữ liệu mà bạn có thể chỉ rõ nội dung của nó. Nó có thể là một bảng của tất cả các nút trong một tập hợp, được tóm tắt bởi những giá trị của một thuộc tính đặc biệt. (tất cả các trường hợp của dạng trường hợp "giáo viên" theo "số năm kinh nghiệm" hoặc bởi mã hoá ở tại nút "những thái độ tới sự định giá liên tục"). Sử dụng những tóm tắt để xem nhanh phạm vi dữ liệu của bạn, để đánh giá tính đại diện của mẫu, và để trích xuất các phần mềm xử lý thống kê hoặc chương trình xử lý bảng biểu bất kỳ, như những bảng biểu, để hiển thị những kết quả tìm kiếm.

Bạn có thể in bất kỳ báo cáo nào từ Nvivo; văn bản mã hoá ở tại một nút sẽ xuất hiện dưới dạng rich text format. In trong Browser hiển thị nội dung của các tài liệu hoặc nút, loại bỏ mã hóa của và số lượng đoạn và các mục. Lưu hoặc in nội dung (văn bản đã mã hoá) ở tại những nút dưới dạng rich text format, với tất cả các liên kết xác định trong endnotes. Tạo ra những báo cáo toàn diện dưới dạng rich text format để liệt kê thông tin trên tất cả các khu vực của dự án để soạn thảo bên, cất giữ hoặc in trong NVivo.

Đối với những dự án dài hơn, và những luận văn, một kiểu rất mạnh để báo cáo sẽ lưu trữ danh sách các nút ở những giai đoạn quan trọng của một dự án. Chúng sẽ cho thấy cách mà những khái niệm của bạn đã nẩy sinh và củng cố. Đa số các nghiên cứu định tính đạt được đòi hỏi của nó về tính hợp lệ ít nhất một phần là do khả năng của người nghiên cứu để phát triển các lý thuyết và những giải thích từ dữ liệu.

58

59

Chương 5 - Những thuộc tính

Chương này đưa ra tổng quan về những thuộc tính và những giá trị của các thuộc tính, giải thích những dạng giá trị khác nhau của thuộc tính và gợi ý chọn các giá trị này như thế nào để kết hợp các thuộc tính với công dụng của chúng. Chương này cũng thảo luận cách thiết kế một hệ thống thuộc tính để cất giữ thông tin về những những tài liệu của dự án và con người, địa điểm, v...v được đại diện bởi các nút.

Hệ thống những thuộc tính tạo cho việc chứa thông tin một cách dễ dàng, và tiết kiệm không gian hơn việc sử dụng dữ liệu cơ sở được mã hoá. Những thuộc tính sẽ không xuất hiện trong hệ thống chỉ số, vì vậy những phạm trù khái niệm sẽ không bị cụm lại bởi các nút chứa thông tin. Không có giới hạn về số lượng các thuộc tính và các giá trị.

Tổng quan NVivo cho phép bạn cất giữ một số lượng bất kỳ các thuộc tính cho những tài

liệu hoặc mã hoá một cách tương ứng. Mỗi thuộc tính có thể có số lượng bất kỳ các giá trị.

Bởi việc chỉ rõ các giá trị thuộc tính đối với những tài liệu hoặc những nút, bạn có thể cất giữ thông tin áp dụng đối với toàn bộ tài liệu, hoặc văn bản đã mã hoá bởi một nút, thể hiện dữ liệu bất kỳ mà bạn quan tâm đến.

NVivo được thiết kế để làm cho thông tin được lưu trữ dễ dàng và tự động càng nhiều càng tốt. Những thuộc tính và những giá trị của nó được tạo ra, thay đổi và định vị một cách nhanh chóng.

Những giá trị Thuộc tính có thể là những con số, những ký tự bằng chữ, các toán tứ ( Đúng / Sai) hoặc ngày tháng và thời gian. Một tài liệu hoặc nút có thể chỉ có một giá trị cho mỗi thuộc tính.

Những công cụ Đơn giản được cung cấp để xem và thay đổi các thuộc tính và gán những giá trị cho các tài liệu hoặc những nút như chúng được đưa vào dự án, hoặc sẽ được học nhiều hơn về chúng.

Khi bạn tạo ra một thuộc tính, nó được đưa cho ba giá trị không “Không được gán', 'Không biết ' Và 'Không Thích hợp', cho phép bạn chỉ rõ lý do thích hợp tại sao không có giá trị khác đã cho (một giá trị mà bạn định nghĩa cho một thuộc tính) được gán, và sử dụng kiến thức này để phân tích một cách sáng tỏ hơn.

Tính đồng nhất của Dự án được duy trì. Tất cả các tài liệu có cùng những thuộc tính (Mặc dù những giá trị khác nhau có thể được gán cho mỗi thuộc tính). Tất cả các nút có cùng những thuộc tính. Những tài liệu và các nút (và thông thường sẽ) có những thuộc tính khác nhau. Nhưng nếu một thuộc tính đã cho được định nghĩa cho cả những tài liệu lẫn những nút, nó sẽ có những cùng giá trị đó trong cả hai hệ thống. NVivo kiểm tra tên những thuộc tính mới để bảo đảm tính đồng nhất.

Bạn có thể nhập những thuộc tính của những tài liệu hoặc những nút từ những một phần mềm thống kê hoặc phần mềm bảng khác. NVivo sẽ tạo ra những thuộc tính, những giá trị và những tài liệu hoặc những nút nếu chúng không tồn tại.

Bạn có thể xuất sự chọn lọc bất kỳ của những thuộc tính cho bất kỳ sự chọn

60

lọc nào của những tài liệu hoặc những nút, hoặc một bảng để nhập phần mềm thống kê hoặc phần mềm bảng khác.

Tất cả quá trình phân tích thảo luận trong những chương sau có thể bao gồm những câu hỏi hoặc những hạn chế đối với những giá trị của những thuộc tính của những tài liệu hoặc những nút. Điều này bao gồm tạo ra những tập hợp (xem Chương 8), hiện ra, sàng lọc và phân tích dữ liệu ( xem Chương 9), mô hình hóa ( xem Chương 10) và sự đóng khung và giới hạn tìm kiếm ( xem Chương 11).

Vai trò của những thuộc tính trong các dự án định tính

Nghiên cứu Định tính thông thường có ít thông tin thực tế hơn là sự khám phá và giải thích những ý nghĩa. Đa số các nhà nghiên cứu muốn cất giữ những thông tin về tài liệu hoặc con người, những địa điểm, sự kiện, và hiện tượng khác. Việc lưu trữ thông tin như vậy thường được nói đến như là miêu tả mã hoá.

Những nhà nghiên lưu trữ thông tin như vậy để rồi có thể sử dụng nó trong việc tìm kiếm các khuôn mẫu và đặt ra những câu hỏi về dự án.

Công dụng của dữ liệu như vậy thường khác với công dụng của dữ liệu trong các sự khảo sát. Nhà nghiên cứu thị trường đi tìm một khuôn mẫu: tại sao phản ứng của phụ nữ về sự đổi mới thường khác với sự phản ứng của những người đàn ông? Nhà nghiên cứu lịch sử có thể có cảm giác rằng sự cô lập trong một cộng đồng sớm bị thuộc địa là một trở ngại cho vai trò hôn nhân của phụ nữ và thay đổi cùng với năm kết hôn. Mục đích không phải là chứng minh một quan hệ thống kê giữa giới và sự phản ứng, hoặc số năm kết hôn và sự tách biệt, nhưng những câu trả lời được gộp lại cùng với nhau trong một phỏng vấn nhóm tâp trung, hoặc những tình tiết của một câu chuyện, cắt xén dữ liệu với thông tin.

Những thông tin như vậy trong quá khứ được cất giữ trong facesheets hoặc những sổ tay riêng biệt, hoặc đơn thuần trong kí ức của người nghiên cứu. NVivo cho phép nó sẽ được cất giữ nhanh trong dưới dạng những thuộc tính của các tài liệu hoặc những con người với những giá trị xác định (ví dụ, những giá trị của thuộc tính "Giới " là "nữ " và "nam"). Một tài liệu hoặc nút có thể chỉ có một giá trị của một thuộc tính.

Dĩ nhiện, miêu tả mã hoá có thể cũng được làm ở tại những nút thể hiện những giá trị của những thuộc tính - đây là nó được làm như thế nàotrong NUD * IST ( N4, NS hoặc N6). Kỹ thuật này có hai hạn chế. Trước hết, tạo ra những nút dữ liệu cơ sở mang thông tin như vậy có thể đòi hỏi một số lớn nút và hệ thống chỉ số cồng kềnh. Hai là, thể hiện những thông tin như vậy bởi việc mã hoá thật sự là sự lầm lẫn. Nếu chúng ta mã hoá tài liệu đó là một bức thư từ một người đàn ông ở tại nút cho "/ Giới tính / nam", chúng ta phải nhớ rằng chúng ta gián tiếp cất giữ thông tin, không phải là về văn bản, mà về con người chúng ta biết là người trả lời.

Những thuộc tính trong NVivo làm một cái gì đó nhiều hơn là cất giữ thông tin trong mã hoá, hiệu quả và ít bị ép buộc hơn, thực hiện nhiệm vụ mã hóa miêu tả, và những nút mà nó yêu cầu, từ hệ thống chỉ số. Những lợi thế của những thuộc tính so với mã hoá bao

61

gồm:

Những tài liệu hoặc những nút có thể có những thuộc tính; Những thuộc tính với giá trị bằng số hoặc ngày tháng cho phép hỏi về phạm vi

của những giá trị (những người trên 25 tuổi) hoặc những giai đoạn thời gian (sau hoà bình);

Việc sử dụng những thuộc tính được kết hợp qua sự quá trình tìm kiếm và phân tích.

Những dự án nhập vào trong NVivo sẽ giữ nguyên tất cả các nút, kể cả những nút dữ liệu cơ sở. Trừ phi mã hoá dữ liệu chỉ mới bắt đầu, bạn có thể thấy tiếp tục công việc đó là tốt hơn n tạo ra những thuộc tính và những giá trị. Tuy nhiên, mã hoá dữ liệu cơ sở trong N4 có thể được xuất ra thành một bảng, sau khi hiệu đính, được nhập vào NVivo như những thuộc tính và giá trị thuộc tính. ( Xem: dạy nhập tTừ NUD.IST).

Sử dụng những thuộc tính tài liệu và nút

Thông tin về một tài liệu có thể được cất giữ bởi việc chỉ rõ một giá trị đưa ra cho mỗi thuộc tính tài liệu. Nếu đó là một phỏng vấn với một người đàn ông, nó có thể được đưa cho giá trị ' Phỏng vấn" của thuộc tính"dạng dữ liệu" và giá trị "nam giới" của thuộc tính "Giới tính".

Tuy nhiên, những dữ liệu định tính không cắt một cách gọn gàng thành những đoạ trong tài liệu. Những con người, những sự kiện v…v, được thể hiện trong những bộ phận của nhiều tài liệu. Đó là tại sao NVivo cho phép bạn lưu trữ một số lượng bất kỳ những thuộc tính cho các nút. NVivo cũng bảo đảm sự đồng nhất giữa những thuộc tính tài liệu và nút.

Khả năng cất giữ giá trị thuộc tính của những tài liệu hoặc những nút là duy nhất đối với NVivo. Cho đến nay nếu bạn chưa lưu trữ một cách hệ thống thông tin trong những dự án định tính, thì cần xem lại những cách mà những thuộc tính có thể được sử dụng để quản lý dữ liệu theo những yêu cầu của dự án của bạn, công dụng của những thuộc tính trong đặt mục tiêu tìm kiếm và tìm kiếm, và công dụng của những nút trường hợp trong việc quản lý những thuộc tính.

Ví dụ, nếu tất cả các trường học học được nghiên cứu trong một dự án ở cùng một huyện và khu vực kinh tế-xã hội, thì chúng có thể được chỉ rõ bằng việc gán những giá trị cho huyện và khu vực kinh tế-xã hội đối với nút trường hợp của chúng là 'Những trường học'. Nếu bạn muốn sử dụng giá trị thuộc tính khác cho mỗi trường hợp (ví dụ, một lớp trường học tôn giáo bậc cao được định vị trong một khu vực của những người ở tầng lớp xã hội thấp) rồi gán cho giá trị 'Unassigned' cho nút trường hợp và bất kỳ giá trị thuộc tính hiện hữu nào (hoặc những giá trị mới) cho mỗi nút trường hợp.

Thông tin yêu cầu về mỗi trường học (mức độ dạy học, đội ngũ cán bộ, các phương tiện, v…v) cán bộ, nhân viên (số năm công tác, thái độ đối với công

62

đoàn,v…v.) và các học sinh (lớp, môn học, v…v.) quyết định những thuộc tính nút, và đối với mỗi trường hợp, những giá trị của các thuộc tính được nhập vào.

Bây giờ, sự phân tích có thể đặt ra câu hỏi về dữ liệu, rút ra từ những thông tin này ( ví dụ, lấy cho cho tôi tất cả các báo cáo của những sinh viên ở lớp cao trong các trường có trình độ giáo viên thấp về những người có thâm niên lâu và so sánh với những thái độ của những học sinh ở lớp dưới ở cùng các trường).

Sử dụng những thuộc tính tài liệu

Bất kỳ tài liệu nào ( kể cả những tài liệu uỷ nhiệm) có thể được gán cho bất kỳ giá trị nào của một thuộc tính. Những thuộc tính tài liệu thì thích hợp cho mã hoá miêu tả áp dụng một cách thoả đáng đối với toàn bộ một Tài liệu hoặc những Tài liệu. Chúng có thể ghi những đặc tính sau:

Nguồn gốc của tài liệu (ví dụ, dữ liệu về người phỏng vấn, lịch sử của việc tạo ra tài liệu);

Ngày tháng phù hợp đối với tài liệu (ví dụ, ngày tháng một thông báo được gửi tới hoặc một quan sát được tiến hành);

Những đặc điểm của tài liệu liên quan tới nội dung hoặc những nguồn của nội dung (ví dụ, dữ liệu về tác giả, tài liệu viết về cái gì);

Nếu một người hoặc địa điểm được được thể hiện bằng toàn bộ tài liệu, thì những thuộc tính có thể chứa những thông tin về chúng (ví dụ, những đặc điểm nhân khẩu học).

Một dự án nghiên cứu có ba điều tra viên tiến hành phỏng vấn trực tiếp, những bản phỏng vấn tạo ra một tài liệu cho mỗi người. Phân tích sẽ yêu cầu những truy nhập tới chi tiết những đặc điểm nhân khẩu học của người trả lời, hãy so sánh phong cách phỏng vấn của nhóm và những sự thay đổi của dự án theo thời gian. Những thuộc tính Tài liệu bao gồm 'Điều tra viên ' ( một giá trị cho mỗi điều tra viên của nhóm), 'Ngày tháng phỏng vấn ' ( Ngày / Tháng / Năm) và các biến số nhân khẩu học (' Nữ’/ 'nam') và 'Tuổi' (số được ghi). Những giá trị cho mỗi tài liệu có thể được nhập vào trực tiếp hoặc cất giữ trong một bảng và nhập khẩu tự động.

Sử dụng những thuộc tính nút

Như những tài liệu, những nút có thể cũng có những thuộc tính và những giá trị thuộc tính. Những giá trị được áp dụng đối với tất cả văn bản mã hoá bây giờ hoặc về sau bằng nút.

Những quá trình của việc tạo ra và gán cho những giá trị thuộc tính nút thì đối xứng hoàn toàn với quá trình đối với những tài liệu, như là quá trình sử dụng các thuộc tính nút trong sự phân tích. Những thuộc tính Nút thì có ích trong đa số các dự án một khi dữ liệu mà bạn muốn cất giữ thông tin thì ít khi được thể hiện bằng cả tài liệu hoặc những tài liệu. Một đổi mởi chủ yếu trong NVivo là những nút cũng có thể có những thuộc tính.

Một bản gỡ bằng phỏng vấn nhóm có ý kiến của rất nhiều người, vậy mà bạn

63

muốn cất giữ những giá trị của những thuộc tính như 'giới tính ' và tuổi' cho mỗi người. Một trường học được thể hiện trong nhiều tài liệu và trong nhiều bộ phận của các tài liệu, nhưng bạn muốn cất giữ những thuộc tính của nó về 'địa điểm ' và 'cấp cán bộ '. Bạn sẽ ghi những thuộc tính của người đó hoặc địa điểm đó bất kỳ khi nào nó được thể hiện như thế nào?

Đối với nhiều dự án, loại thông tin này tốt nhất là gán cho một nút (ví dụ, đối với một vị trí hoặc một trường hợp), mà có thể mã hoá nhiều bộ phận của những tài liệu khác nhau. Nếu mỗi người tham gia trong một dự án có một nút trường hợp, thì ví dụ, bạn có thể đưa cho cho nút đó giá trị thích hợp của thuộc tính giới tính. Nếu nút trường hợp của Steve được gán giá trị giới tính = Nam giới thì NVivo "biết " rằng mà mọi thứ mã hoá ở tại nút đó là của nam giới.

Mỗi khi bạn mã hoá với nút đó, văn bản được mã hoá cũng có được giá trị thuộc tính giới tính= nam giới. Bây giờ bất kỳ sự tìm kiếm nào hoặc sự điều tra có thể bao gồm những giới hạn hoặc những câu hỏi về các thuộc tính. Bằng cách này, thông tin được chứa trong mã hoá.

Những ví dụ về sử dụng những thuộc tính nút có thể là:

Thông tin về một vị trí hoặc khung cảnh; Thông tin về những người được thảo luận trong nhiều tài liệu.

Những công dụng khác của những thuộc tính nút nói đến chính các nút Ngày tháng mà nút được tạo ra Thông tin về những thành viên của nhóm nghiên cứu. Mỗi thành viên có một

nút mã há tất cả các bản ghi nhớ mà họ đã viết hoặc có thể là bản phỏng vấn mà họ đã tiến hành.

Những thuộc tính nút Trường hợp (công dụng đặc biệt của những thuộc tính nút)

Các trường hợp là một vùng đặc biệt của những nút trong NVivo giúp cho người nghiên cứu thu thập và thăm dò tất cả các tài liệu (từ các bộ phận của một tài liệu hoặc các tài liệu) về một trường hợp; nút trường hợp có thể thừa kế những giá trị thuộc tính từ nút kiểu trường hợp của nó. Điều này giúp cho quản lý các trường hợp vì có thể có nhiều dạng trường hợp. Bạn quyết định các giá trị thuộc tính nào được đưa cho những nút dạng trường hợp - và những nút trường hợp thừa kế những giá trị đó. Sự thừa kế các giá trị không đơn thuần là một thuận tiện: nó báo cho bạn những khuôn mẫu của dữ liệu mà bạn tạo ra (xem Chương )

Sự đồng nhất của Dự án với những thuộc tính tài liệu và thuộc tính nút

Khi nhiều thuộc tính của những tài liệu có thể không phù hợp vói các nút (và ngược lại) các thuộc tính được xử lý riêng rẽ bởi NVivo.

64

Tuy nhiên, những thuộc tính tài liệu và nút được liên kết bên trong theo một cách mà các thuộc tính là bao trùm trong dự án. Khi một thuộc tính tài liệu được tạo ra với cùng một tên như thuộc tính nút đã có (hoặc ngược lại), chúng tự động chia sẻ những dạng giá trị và các giá trị giống nhau. Điều này bảo đảm những giá trị của một thuộc tính áp dụng cho cả tài liệu và nút được sử dụng một cách đồng nhất.

Việc sử dụng các giá trị một cách đồng nhất ngăn ngừa sự lẫn lộn. Ví dụ, bạn có thể chỉ rõ những thuộc tính "Giới tính " cho các tài liệu, với những giá trị "F' và "M" (vì những tài liệu là những phỏng vấn và bạn muốn cất giữ thông tin về “Giới tính của người trả lời). Nếu sau đó bạn quyết định rằng "Giới tính" cần phải là một thuộc tính cho những nút trường hợp; bạn sẽ được thông báo rằng thuộc tính này tồn tại như một thuộc tính tài liệu và đã có những giá trị được gán cho. Điều này giúp cho bạn không tạo ra những giá trị khác nhau (ví dụ, "nam" và "nữ") đối với cùng một thuộc tính (Nếu làm khác đi, dự án của bạn sẽ có 4 giới tính). Bây giờ bạn có thể nghiên cứu những câu trả lời của những phụ nữ bằng việc chỉ rõ thuộc tính có giá trị "Giới tính" là "f’', và điều đó sẽ áp dụng cho cả tài liệu và các nút.

Sử dụng Attriute Explorers

Attriute Explorers đưa ra một màn hình đa chức năng của tất cả các thuộc tính cho những tài liệu hoặc những nút. Một màn hình đồ thị linh hoạt và sáng sủa cho phép bạn xem những giá trị của những thuộc tính và thay đổi chúng nhanh chóng; để xem, xem lại, thích nghi và thay đổi những thuộc tính trong dự án của bạn , hãy profile phân bố của một mẫu hoặc so sánh những khuôn mẫu của những thuộc tính đối với một loạt các tài liệu hoặc những nút. Đối với nhiều dự án, Attriute Explorers đảm nhiệm loại vai trò màn hình đa chức năng của một bảng biểu. (Bạn cũng có thể xuất nội dung tới một bảng biểu nếu muốn) Bạn có thể thêm, loại bỏ và xắp xếp lại những mục trong màn hình để giúp cho sự so sánh và đổi tên hoặc thay đổi những thuộc tính, gán những giá trị hiện có cho những mục đặc biệt hoặc tạo ra những giá trị mới.

Những giá trị Thuộc tính

Những giá trị của các thuộc tính có thể là những chuỗi những đặc tính, những số, Đại số Boole ( Đúng / Sai) hoặc ngày tháng (mười hình thức khác nhau được cung cấp).

Một số thuộc tính rõ ràng chỉ đi vào một trong số những hình thức này, như người nghiên cứu thường có sự lựa chọn. Ví dụ, nó có vẻ hiển nhiên là thuộc tính “tuổi" đòi hỏi giá trị bằng số, đặc biệt một khi NVivo cho phép tuổi chính xác sẽ được chỉ rõ ( thậm chí tới số thập phân). Nhưng nếu thông tin đầy đủ có thể được mang giá trị "Thanh niên", "Đứng tuổi" và "Tuổi già" trong một dự án mà sự đặc thù của nhóm tuổi lại không quan trọng. Mặt khác, một thuộc tính "Tự đánh giá Tuổi" có thể có những ý nghĩa tinh tế hơn và được đưa cho những giá trị bằng ký tự để đại diện những thuộc tính này trong một dự án về những ý nghĩa của sự hóa già. Những giá trị, được tạo ra như những quan niệm khác nhau về tuổi được phát hiện trong dữ liệu có thể là "Tthanh niên", "Trưởng thành", "Đủ tuổi để sống độc lập ", "Trẻ trong tình yêu "v…v.

65

Sự lựa chọn dạng giá trị cần phải thông báo bạn muốn làm gì với thuộc tính đó. Một số đặc điểm của NVivo trong việc xử lý các giá trị có thể giúp đỡ sự lựa chọn (của) bạn.

Những chuỗi những ký tự

Một thuộc tính có thể có một số lượng bất kỳ những giá trị chuỗi khác nhau với những tên mà bạn nhập, chỉ giới hạn số những ký tự mà sẽ phù hợp với cái hộp. (Điều này dĩ nhiên phụ thuộc vào những đặc điểm đánh máy, vì các chữ đánh máy chiếm những không gian khác nhau: ví dụ, cái hộp đó có thể chứa được 12 ký tự "w" hoặc 79 ký tự "I"). Tuy nhiên, bạn sẽ thấy rằng các tên càng ngắn càng tốt, vì chúng dễ nhìn hơn trên màn hình.

Một số thuộc tính chuỗi có thể có những giá trị có thứ tự trực giác nhưng không xắp xếp theo thứ tự ABC. Một thuộc tính “Nhiệt độ " với những giá trị (theo thứ tự theo vần chữ cái) " Lạnh ", " Mát ", " Nóng " " Bình thường " và " ấm " có thể có ích hơn khi được định nghĩa Như "1- lạnh ", "2- mát", "3- bình thường", "4- ấm" và "5- nóng".

Các con số

Một thuộc tính có thể có một số lượng bất kỳ những giá trị số khác nhau.

Một trong những lợi thế quan trọng của thuộc tính có giá trị bằng số trong NVivo là bạn có thể chỉ rõ những giá trị hơn là phải dùng đến một ít miền các giá trị (ví dụ "Tuổi" = " 25 - 30", "30 - 35", v…v) sử dụng những thuộc tính theo cách này, bạn có thể giảm bớt chi tiết về những gì bạn biết, ví dụ, thu nhập hoặc nhóm tuổi hoặc số những thành viên của một nhóm. Tạo ra một giá trị chính xác cho mỗi mục, rồi khi phân tích bạn có thể hướng phạm vi tìm kiếm, thăm dò những nhóm giá trị thích hợp.

Phải chăng cuộc sống thật sự bắt đầu ở tuổi 40? Trước hết hỏi câu hỏi đó, tiếp theo là “Những người ở tuổi 40 trở xuống nghĩ gì về cuộc sống của họ? và sau đó thay đổi phạm vi câu hỏi, "Những người ở tuổi 40 tới 45 là ai?

Đại số Boole

Những giá trị " Đúng" hoặc "sai" là giá trị thích hợp cho nhiều thuộc tính - ví dụ "Đã từng kết hôn? " Hoặc "Có đình sản nữ không?". Đây là những loại những thuộc tính mà ngay cả những người nghiên cứu hay nghi ngờ cũng thường chấp nhận một câu trả lời Đúng/Sai.

Tuy nhiên, cần xem xét việc giảm dữ liệu bằng việc sử dụng những giá trị Boole đối với những câu hỏi định tính. Những nhà nghiên cứu thường không biết trước những ý nghĩa

66

mà họ sẽ khám phá trong nguồn dữ liệu phong phú. Ý nghĩa của một thời kỳ lịch sử đặc biệt, hoặc một nhóm tuổi có thể bị tổn thương nẩy sinh từ dữ liệu trong thời gian thực hiện dự án. Kiểm tra bạn có thể làm gì với giá trị bằng số hoặc ngày tháng trước khibạn quyết định sử dụng những giá trị Đại số Boole.

Ngày tháng và thời gian

Sự chuẩn bị ngày tháng và thời gian như những thuộc tính là điều mới trong NVivo và được thiết kế cho những dự án quan tâm đến quá trình, lịch sử hoặc biên niên học.

Thuộc tính Ngày tháng / Thời gian có tầm quan trọng đặc biệt đốivới những nút. Dữ liệu Định tính luôn luôn được khảo sát trong ngữ cảnh của nó và "thời gian" luôn luôn là một khía cạnh quan trọng của ngữ cảnh. Đa số các dự án định tính chứa đựng quá trình - lịch sử của một tổ chức, những kí ức của một người được phỏng vấn, những sự kiện trong lịch sử cuộc sống, những ngày tháng của những quá độ quan trọng trong lịch sử một gia đình, hoặc gần hơn, thời gian đi đến thực địa và những thời khắc có ý nghĩa của những quan sát. Nếu dự án của bạn yêu cầu rằng tài liệu được khảo sát trong một hoàn cảnh thời gian cụ thể, thì bạn có thể làm điều này bằng việc sử dụng những thuộc tính ngày tháng/thời gian cho các nút. Một nút cho mỗi giai đoạn hoặc sự kiện có thể được ghi ngày tháng, và những thủ tục tìm kiếm cho phép bạn xác định phạm vi tìm kiếm bằng ngày tháng / Thời gian và khôi phục theoi ngày tháng / Thời gian.

Khi bạn tạo ra một thuộc tính ngày tháng / Thời gian bạn chọn phạm vi lớn nhất và nhỏ nhất của năm, tháng, ngày, giờ, phút, giây. Như vậy là những thuộc tính ngày tháng / Thời gian có thể được sử dụng với quy mô rất khác nhau - những năm phân biệt trong lịch sử thế giới hoặc những giây trong một bản gỡ băng của cuộc phỏng vấn nhóm tập trung.

Sử dụng những thuộc tính ngày tháng / thời gian để phân tích thời gian

Tất nhiên, bạn có thể mã hoá dữ liệu bằng tay hoặc vào những máy tính vào những ngày tháng của sự kiện, với những loại tiêu đề như " 11 Tháng tám 1940 " Hoặc " 12 : 30 pm ". Trừ phi thời gian trong nghiên cứu định tính thông thường là về quá trình, không phải là những sự kiện. Những thuộc tính ngày tháng của NVivo cho phép sàng lọc những tập hợp và những tìm kiếm theo những phạm vi của ngày tháng và thời gian, như vậy bạn có thể chỉ rõ mọi thứ ghi ngày tháng sớm hơn một thời gian được chọn, hoặc mọi việcxảy ra trước thời gian này.

Giả định rằng bạn có những tài liệu trong đó những người chứng kiến mô tả việc buôn lậu ma tuý, như phân p hối, đưa hàng hóa và trả tiền. Tạo ra những nút để mã hoá mô tả những sự kiện như vậy. Sau đó, tạo ra một thuộc tính nút, ví dụ "Khi nào?", để ghi lại những thời gian của sự kiện này. Nếu việc buôn bán xảy ra vào ngày 8 Tháng ba 1999, đưa cho nút của nó "Buôn bán -1 " giá trị của "Khi nào?" là ngày 8 Tháng ba 1999. Làm như vậy cho những sự kiện khác (Có lẽ giữ

67

những nút đó bên trong một cây "Sự kiện"). Bây giờ những phương tiện tìm kiếm của NVivo có thể dễ dàng định vị những sự kiện những nút) xảy ra sau một lần buôn bán đặc biệt, hoặc trước một lần bán lẻ đặc biệt, hoặc trả tiền cùng một lúc.

Những thuộc tính ngày tháng / Thời gian tính bằng năm có thể trong một khoảng thời gian lớn trong lịch sử, hoặc bạn có thể Ghi ngày tháng đến từng giây nếu bạn đang nghiên cứu những sự tương tác xảy ra nhanh (Có thể bạn có những tài liệu với nhiều băng video hoặc băng âm thanh cần cắt xén mà bạn cần tới mốc thời gian). Nếu những khuôn mẫu là hàng tuần, bạn có thể thậm chí đặt ra các ngày trong tuần và thời gian trong các ngày.

Vì các nút và những tài liệu có thể có nhiều thuộc tính, bạn có thể đưa cho một nút đặc biệt nhiều ngày tháng hoặc thời gian cho những khía cạnh khác nhau của những gì nó mô tả. Bạn có thể có những thuộc tính "Khởi động" và "Kết thúc", bạn có thể có "Ưu thế đã thiết lập" và "Thỏa thuận đạt đến" quy cho cho mười nút mã hoá mười cuộc họp ủy ban mà bạn đang nghiên cứu. Sau đó NVivo có thể được hỏi nếu sự thỏa thuận đạt được trong cuộc họp bất kỳ trước khi người nào đó thiết lập được ưu thế, hoặc những cuộc họp nào đó không bao giờ ưu thế được thiết lập. Nếu bạn đang cố gắng hoà giải một số người chứng kiến, thì bạn có thể có thuộc tính "Ngày tháng Katy" và "Ngày tháng Bob " để giải quyết ngày khác nhau của họ về cùng sự kiện. Bạn có thể chỉ những thuộc tính này cho những sự kiện (những nút) mà bạn quan tâm sử dụng chức năng tạo thành bảng của Attribute Explorer, sắp xếp lại và thăm dò để để hiện ra những khuôn mẫu mà bạn tìm kiếm. Hoặc Sử dụng Modeler để sắp đặt những chuỗi thời gian của những giao dịch buôn bán.

Như một bộ phận của quản lý dự án, NVivo được thiết kế để giải quyết bên trong, bạn có thể đưa cho những tài liệu phỏng vấn những thuộc tính ngày tháng như "Ngày Phỏng vấn", "Ngày gỡ băng", "Ngày mã hoá đầu tiên", và bất cứ cái gì khác giúp tổ chức dự án của bạn.

Không cần hạn chế các giá trị

Không có sự hạn chế về số những giá trị mà một thuộc tính có thể có. Dĩ nhiên, lựa chọn một số nhỏ hơn những giá trị gán cho một tài liệu mới hoặc nút sẽ hiệu quả hơn. Nhưng NVivo được thiết kế để tránh nhu cầu để giảm bớt những giá trị ưu tiên, đặc biệt trong trường hợp của những thuộc tính bằng số và ngày tháng.

Cần nhớ rằng, những công cụ phân tích sẽ cho phép những những số cụ thể như ít hơn, bằng nhau, và lớn hơn giá trị bằng số. Điều này là quan trọng vì những nhà nghiên cứu định tính thường không biết khi nào họ bắt đầu bằng những miền nào phân tích sau đó. Như vậy nếu nó phù hợp, hãy đưa ra tuổi chính xác hoặc số con, v…v, hoặc ngày tháng chính xác, duy trù sự duy nhất của mỗi mục. Những sự tìm kiếm có thể được hạn chế (ví dụ, Tới "trên 40" hoặc "Trước 1994").

Giải quyết việc thiếu thông tin

68

NVivo cung cấp ba giá trị không (Những ghi nhớ của chúng xuất hiện trong dấu ngoặc) 'Không gán cho’, ' Không biết ' (?) và 'Không thích hợp' ( NA).

Những điều này đưa ra những lý do khác nhau cho sự thiếu thông tin. Nhiều tài liệu hoặc những nút sẽ không được gán giá trị cho một thuộc tính mặc dù nó được áp dụng cho mục đó. Một tình trạng khác là khi thông tin chưa được biết - và đối với người sử dụng ghi nhận điều này là quan trọng. Sự khác nhau nữa là tình trạng trong đó không có giá trị nào được gán vì thuộc tính này không áp dụng cho mục đó ( Tài liệu dự án không có giới tính, v…v).

Một tài liệu hoặc nút nhận những thuộc tính được xác định cho tất cả các tài liệu hoặc những nút tương ứng. Bất kỳ tài liệu hoặc nút có thể có một giá trị mặc định. Mặc định hệ thống là “không gán cho”

Thiết kế một hệ thống thuộc tính

Bạn sẽ có hầu hết những thuộc tính từ hệ thống nếu bạn xem nó có tính linh hoạt cao. Có rất ít dự án bắt đầu và kết thúc với cùng một danh sách cố định những điều mà họ quan tâm.

Đối với mỗi thuộc tính mà bạn biết rằng bạn sẽ cần, NVivo hỏi bạn để cung cấp một tên, một dạng giá trị và giá trị mặc định. Tất cả chúng có dạng được sử dụng để thiết kế một hệ thống làm việc tốt cho dự án của bạn.

Tên

Khi bạn đặt tên một thuộc tính, lựa chọn một tên cụ thể, do vậy bạn sẽ không bị lẫn lộn. Lưu ý rằng các tên gọi là trường hợp không nhạy cảm: ví dụ, bạn không thể tạo ra một thuộc tính gọi là 'Kết hôn' và một thuộc tính khác cũng được gọi là 'kết hôn ' nhưng không được viết hoa chữ đầu tiên.

NVivo sẽ không kiểm tra thuộc tính khác trong dự án (thuộc tính tài liệu hoặc thuộc tính nút) có tên và rằng nó không phải là tên được sử dụng cho một thuộc tính của mục tài sản, (ví dụ, "sự Mô tả" hoặc "Tiêu đề"). Nếu tên đang sử dụng, thì bạn sẽ không thể tạo ra một thuộc tính mới với cùng tên đó. Ghi chú bạn có thể tạo ra, đặt tên thuộc tính (và sau đó xóa) cho bất kỳ mục đích nghiên cứu nào. Hãy thử một thuộc tính " mã cẩn thận?" với những giá trị Đại số Boole. Bây giờ bạn có thể loại trừ khỏi sự tìm kiếm bất kỳ tài liệu nào còn chưa được mã hoá kỹ lưỡng! Kiểu Giá trị

Chọn một trong những sự lựa chọn Chuỗi, con số, Đại số Boole hoặc Ngày tháng - Thời gian (xem ở trên). Kiểu giá trị mặc định là Chuỗi.

Giá trị Mặc định

69

Bất cứ khi nào bạn tạo ra một thuộc tính (và ở bất kỳ lúc nào vào thời gian sau đó), bạn có thể chỉ rõ giá trị mặc định sẽ là gì (Không gán là mặc định hệ thống). Điều này phản ánh thông tin kiến thức hiện tại của bạn về dữ liệu và sự phù hợp của một giá trị thuộc tính đặc biệt. Nếu hầu hết những người tham gia nghiên cứu là phụ nữ, hãy đặt giá trị mặc định của thuộc tính "Giới" là 'Phụ nữ’. Khi một mục mới được giới thiệu đối với một nam giới, đơn giản ghi đè lên giá trị mặc định. Sử dụng một cách hệ thống những giá trị này là một điều có ích (xem bên dưới).

Tất nhiên, một dự án không nhất thiết phải sử dụng những thuộc tính, nhưng đa số các nhà nghiên cứu sẽ tìm thấy các thuộc tính là có hữu. Trong việc khởi động hệ thống thuộc tính (của) bạn, luôn luôn nhớ rằng tất cả những quá trình phân tích có thể bao gồm những câu hỏi hoặc những sự hạn chế đối với những thuộc tính của những tài liệu hoặc nút.

Sự nhập và xuất một bảng các thuộc tính và những giá trị

Bạn có thể tạo ra những thuộc tính và những giá trị, và gán những giá trị cho những tài liệu và những nút bằng việc nhập một bảng. Việc nhập một bảng thuộc tính sẽ tạo ra những tài liệu, những nút và những thuộc tính chưa có trong dự án. Những dạng giá trị của những thuộc tính cũng được xác định trong bảng nhập vào NVivo.

Bạn tạo ra bảng trong bất kỳ phần mềm tạo bảng nào (Các phần mềm thống kê, bảng biểu, chương trình xử lý văn bản, v…v) Cất giữ nó như văn bản phân thành bảng và nhập vào NVivo. (Xem sự Giúp đỡ Trực tuyến những hướng dẫn chi tiết)

Đối với một số dự án, nhập những bảng thuộc tính vào trong một dự án trống rỗng là một cách thiết lập rất hiệu quả. Bảng nhập sẽ nằm trong dự án với những tài liệu và / hoặc những nút và / hoặc những thuộc tính của một kiểu giá trị cụ thể. Nó sẽ phân phốit một giá trị tới mỗi tài liệu hoặc nút do đó tạo ra những danh sách giá trị cho mỗi thuộc tính. Điều này hầu như là hữu ích trong một dự án có cấu trúc một cách tương đối, ở đó hình dạng của dữ liệu được biết trước.

Nhập thuộc tính có thể là một cách hiệu quả để tạo ra những tài liệu. Ví dụ, nếu bạn đang tiến hành một cuộc nghiên cứu chi tiết một số người trả lời từ một cuộc điều tra chọn mẫu, việc nhập dữ liệu từ phần mềm như những thuộc tính của những tài liệu sẽ tạo ra một tài liệu Cho mỗi người trả lời. Bây giờ bạn có thể viết những ghi chú của bạn ngay lập tức.

Nếu bên trong một dự án nghiên cứu lịch đại có một số trường hợp được xem xét, nhập thuộc tính sẽ nói cho NVivo rằng những phần mềm thống kê nào "biết" về mỗi trường hợp - và tạo ra những nút trường hợp cho bạn để mã hoá trong NVivo, dữ liệu định tính sắp đến từ mỗi từ mỗi trường hợp.

Để xuất những thuộc tính cho những tài liệu hoặc những nút, hãy lựa chọn những thuộc tính và những mục mà bạn muốn trong Attribute Explorer. Để tạo ra một báo cáo, lựa chọn format phân ra bảng. Xem Chương 11- thảo luận về sự liên kết với dữ liệu thống kê.

70

71

Chương 6 - Liên kết dữ liệu

Trong những cách kết nối dữ liệu và những ý tưởng bên trong NVivo, trực tiếp và tức thời nhất là DataLinks. Những tài liệu có thể được liên kết tới "những mẩu" dữ liệu hoặc tới những tài liệu và những nút khác trong dự án. Những nút có thể được liên kết tới những nút khác hoặc tới những tài liệu phản ánh những ý tưởng được mã hoá. Chương này nói về những phương pháp tạo ra và sử dụng những liên kết đó.

Tổng quan

NVivo đưa ra ba kiểu đặc biệt liên kết dữ liệu định tính, mỗi kiểu được thiết kế cho phép nhà nghiên cứu xem lại những mục liên kết, hoặc đi đến nơi khác

Cơ sở dữ liệu

1. DataBites liên kết một sự chọn lọc văn bản tới một đoạn văn bản được cất giữ ở bên trong hoặc tới bất kỳ hồ sơ nào ở bên ngoài hoặc một trang Web. Từ Liên kết văn bản Bạn Có thể :

Viết hoặc soạn thảo một chú giải văn bản Hoặc mở và chạy những hồ sơ ở bên ngoài, của một loại bất kỳ nào mà máy

tính của bạn có thể chạy văn bản, bức tranh, âm thanh, viđêô, hoặc bất kỳ hồ sơ có thể đọc.

Gọi một bộ duyệt mạng và mở một trang Web.

Liên kết tài liệu

2. DocLinks liên kết một tài liệu, một nút hoặc một vị trí trong văn bản tới số lượng bất kỳ những tài liệu khác. Những tài liệu này có thể chọn để ghi nhớ, và có thể được sử dụng:

Liên kết tới bất kỳ tài liệu hoặc những tài liệu hiện có nào của dự án, Liên kết tới một bản ghi nhớ mới.

Liên kết nút

3. NodeLinks liên kết một tài liệu, một nút hoặc một chỗ trong văn bản tới số lượng bất kỳ các nút khsc, và như vậy tới dữ liệu được mã hoá ở đó (và từ ở đó, nếu bạn muốn, tới tài liệu nguồn). Những điều này có thể được sử dụng để:

Liên kết tới bất kỳ nút hoặc những nút hiện hữu nào: Liên kết tới một nút đoạn trích mới, mã hoá chỉ riêng đoạn trích nếu bạn

muốn . Những liên kết đi từ mức đỉnh của một tài liệu hoặc nút là những mục dữ liệu

đối xứng, cặp đôi. Bạn có thể tạo ra, truy nhập và loại bỏ chúng khỏi liên kết

72

những mục. Liên kết của bất kỳ một trong ba kiểu đi từ một chỗ trong văn bản (trong văn bản liên kết) có thể được tạo ra, truy nhập hoặc loại bỏ từ chỗ đó trong văn bản.

Nếu bạn mã hoá một đoạn văn bản có chứa DataLink, liên kết sẽ được mã hoá với văn bản lân cận. Nó sẽ xuất hiện và ở trong Node Explorer, vì vậy bạn có thể truy nhập những mục liên kết khi bạn thấy văn bản đã được mã hoá.

Không có giới hạn số lượng của hyperlinks giữa những tài liệu, hoặc từ những tài liệu đến những nút.

Một báo cáo của một tài liệu có thể đưa ra tất cả dữ liệu liên kết như là end - node.

Đi đến Giúp đỡ Trực tuyến để nhận được những chỉ dẫn để tạo ra và quản lý mỗi một trong những dạng liên kết này, và để xử lý các files có thể được liên kết với những tài liệu kết hợp.

Những tài liệu định tính liên kết và hỗn hợp

Mỗi phương pháp nghiên cứu định tính yêu cầu nhiều cách liên kết. Việc mã hoá là một cách liên kết dữ liệu và những ý tưởng, vì nó liên kết những đoạn văn bản được chọn với phạm trù được tạo ra để mã hoá. Khi bạn mã hoá dữ liệu trong NVivo, bạn tạo ra những liên kết giữa những nút, dữ liệu mà chúng mã hoá và ngữ cảnh (xem Chương 7). Nhưng cũng như mã hóa mà dữ liệu, thông thường trước mã hoá, hoặc đôi khi thay vì mã hoá, người nghiên cứu muốn tạo ra những liên kết dữ liệu trưc tiếp.

Trong việc xử lý dữ liệu bằng tay hoặc máy tính, thông thường nhấn mạnh đến việc mã hoá vì sự liên kết chỉ được hỗ trợ bằng mã hoá. Tuy nhiên, nghiên cứu định tính yêu cầu những cách liên kết khác –từ dự án đến tài liệu khác, và cũng từ bên trong dự án tới những tài liệu và những ý tưởng khác, tài liệu liên kết tới tài liệu, tài liệu tới ý tưởng hoặc sự liên kết trực tiếp tới một trích dẫn đặc biệt. Hầu hết điều này ít được hỗ trợ bởi máy tính hoặc những phương pháp xử lý dữ liệu. Người nghiên cứu phải dựa vào khả năng của chính mình để "xem" và nhớ những liên kết. Nghiên cứu định tính thường kéo theo sự liên kết trước khi được mã hoá, hoặc không thể liên kết bởi việc mã hoá.

Trong khi bạn xem lại những tùy chọn để liên kết, nghĩ về chúng như những tùy chọn để xây dựng những tài liệu hỗn hợp. Khả năng soạn thảo và phát triển những tài liệu, liên kết chúng tới những nguồn bên ngoài và bên trong dự án, là mục đích trung tâm làm cho dữ liệu trở nên sinh động. Đúng hơn không phải là làm việc với dữ liệu “gốc "từ đó dẫn đến "sự giải thích", nhà nghiên cứu có thể tập trung vào sự hiểu thấu và những khám phá, so sánh và xây dựng những lý thuyết trong những tài liệu phát triển khi sự hiểu biết tăng lên.

Thật hữu ích để nghĩ về DataLinks đưa ra những cách mới để xem và sử dụng những núti. Những nút giữ những sự tham khảo đối với dữ liệu đã được mã hoá. Nhưng chúng không phải là những thùng chừa cứng nhắc, và không bao giờ là sự kết thúc của con đường phương pháp luận. Nếu một liên kết đưa bạn đến một nút, thì nút có thể đưa bạn đến những tài liệu được mã hoá ở đó, hoặc tới

73

những cách đặt những câu hỏi về chúng.

Chương này bàn về những cách liên kết định tính này.

Ba loại Datalinks

NVivo đưa ra ba kiểu liên kết khác nhau:

DataBites coi bạn như ‘người bên ngoài' đối với những tài liệu dự án; DocLinks với một tài liệu trong dự án; Nodelink tới một nút dự án.

Đi theo sự Giúp đỡ Trực tuyến để tạo ra những liên kết này. Xác định tài liệu chúng trỏ vào như bạn muốn, bằng việc soạn thảo những tài liệu của bạn. NVivo thả "neo" và từ đó đưa bạn đến tài liệu mà bạn chỉ rõ.

Những mỏ neo của DataBite là những đoạn văn bản mà bạn lựa chọn: chúng có đường gạch dưới và màu sắc đặc biệt ( xanh lục). Bạn có thể muốn đánh dấu những từ được bình luận (ví dụ một đoạn trình bày mà bạn muốn chú thích) hoặc chèn (trong văn bản) một sự mô tả của hồ sơ truy nhập bởi DataBite ( ví dụ "Băng ghi tiếng cười").

Những mỏ neo của Doclink và Nodelink được thể hiện bởi những biểu tượng tương ứng của chúng xuất hiện ở tại con trỏ khi bạn chèn vào sự liên kết, Mỗi mỏ neo có thể giữ những liên kết tới những tài liệu hoặc những nút nhiều như bạn muốn.

Hiện nay hyperlinks là quen thuộc trong những bộ duyệt mạng và những bộ xử lý văn bản tiên tiến, những liên kết này đưa những người nghiên cứu đến chỗ khác. Nhưng chúng được thiết kế đặc biệt để quản lý, như vậy nhà nghiên cứu bị để lại trong hyperspace. DocLinks và NodeLinks thì đối xứng. Từ những tài liệu hoặc nút liên kết, bạn có thể xem lại, thay đổi và thêm vào những liên kết mà bạn đã tạo ra.

Một báo cáo của một tài liệu có thể đưa ra tất cả liên kết dữ liệu như kết thúc - những ghi chú, như vậy báo cáo văn bản của những chú giải, những chi tiết của các file bên ngoài, URL của mỗi trang Web liên kết bởi DataBites, và tài liệu hoặc nút liên kết bởi DocLinks hoặc NodeLinks.

DataBites: Sự liên kết tới những chú giải, những hồ sơ khác hoặc những trang Web

Những nhà nghiên cứu Định tính thường cần ghi nhanh những ghi chú, giải thích ý nghĩa của văn bản, ghi lại những tư tưởng và những điểm nổi bật hoặc tự nhắc mình về những nguồn bằng chứng khác hoặc những trang Internet liên quan đến dữ liệu của họ. Thông thường, họ thích những ghi chú này cần phải không ngắt dòng chảy của một tài

74

liệu dữ liệu. Và họ luôn luôn muốn tức khắc truy nhập tới những chiều sâu hơn của dữ liệu!

DataBites có thể được đặt bất cứ chỗ nào trong một tài liệu của NVivo. Bất kỳ tài liệu nào được nhập, hoặc được tạo ra bên trong NVivo, hoặc tạo ra trong một tài liệu uỷ nhiệm đều có thể có DataBites. Khi văn bản được lựa chọn và một yêu cầu tạo ra Chèn DataBite, Một sự lựa chọn được đưa ra giữa ba loại "bites" khác nhau - Tới những chú giải, những hồ sơ và những trang Web ở bên ngoài.

DataBites nhằm đánh dấu những đoạn văn bản nhỏ với những gạch dưới và màu sắc đặc biệt, những đoạn văn bản không lớn lắm, và một DataBites sẽ không chấp nhận nhiều đoạn văn. (Nếu bạn chèn điểm đánh dấu một đoạn trong DataBites, nó sẽ mất những phần quan trọng sau khi đánh dấu đoạn văn.) Nếu bạn muốn DataBites áp dụng qua nhiều đoạn văn, sử dụng khả năng của màu sắc hoặc thay đổi font chữ để đánh dấu những đoạn thích hợp (và hiệu đính để lưu ý hiệu quả đó).

DataBites sẽ có tầm quan trọng đặc biệt trong việc xây dựng cho những tài liệu khi đặt cùng với nhau thường lộn xộn và lúc đầu dữ liệu không liên kết và những giải thích sơ bộ trong những dự án định tính. Xem thảo luận trong Chương 11, "Mang lại cCùng nhau ", về tài liệu dự án và kiểm toán.

Những chú giải

Những chú giải bên trong của NVivo có thể tiếp cận từ mỏ neo DataBite ( mỏ neo có thể là văn bản tồn tại trước hoặc văn bản mà bạn đánh máy để chỉ ra chú giải) và có thể được in ra từ endnotes. Một chú giải như một ghi chú dán vào, một hồ sơ văn bản rõ ràng gắn vào tài liệu ở một chỗ nhất định, nhưng không phải là chính tài liệu. Không giống DocLinks. những chú giải làm không đưa bạn đến mọt tài liệu bình thường trong NVivo (tài liệu bình thường dưới dạng rich text format, có thể mã và có thể mang DocLinks và NodeLinks). Chú giải ở đó, có thể biến đổi bất kỳ khi nào sẽ xuất hiện trong dữ liệu được mã hoá và có thể là đầu ra như một endnote trong những báo cáo.

Chú giải DataBites có thể liên kết Tới : Các bình luận giải thích trong văn bản đã được phân tích đối với những

khuôn mẫu thảo luận; Dịch những đoạn văn sang ngôn ngữ khác; Những ghi chú của nhà nghiên cứu về ngôn ngữ thân thể hoặc sự chuyển

động trong bản gỡ băng phỏng vấn.

Những file bên ngoài dự án

Những nhà nghiên cứu mà tài liệu của họ tham chiếu tới những file khác thường cần sự truy nhập ngay lập tức tới tài liệu gốc, để sự minh họa, tìm bằng chứng hoặc sự gọi lại. DataBites có thể nhúng vào mọi file khác trong tài liệu – chuyển đến DataBite và NVivo sẽ gọi ứng dụng và mở file đó.

75

Những nhà nghiên cứu thường bận bịu với những nguồn dữ liệu lớn - toàn bộ một báo cáo hoặc một băng video. DataBite cho phép bạn truy nhập vào một phần nhỏ hơn của báo cáo hoặc băng video, "cắt xén” và lưu trữ như một hồ sơ nhỏ cho mục đích này. (Nếu là hồ sơ ngoài thì rất quan trọng, có thể thể hiện tốt nhất trong tài liệu uỷ nhiệm. ở đó nó có thể được tóm tắt, và truy nhập qua mã hoá, với "những đoạn ngẫu nhiên" trích đoạn phim hoặc văn bản.)

Những ví dụ của việc sử dụng file ngoài của DataBites ( mỗi DataBites đòi hỏi những cách áp dụng khác nhau):

Trong một bản gỡ băng phỏng vấn nhóm tập trung, một đoạn âm thanh cắt xén từ băng mà những điểm thay đổi là quan trọng;

Những phần của băng viđêô minh họa cho những hoàn cảnh miêu tả trong những ghi chép quan sát;

Thư viên ‘tiểu sử’ hoặc những tóm tắt; Những trang văn bản giải thích sự kiện này

Hồ sơ ngoài có thể là bất kỳ hồ sơ nào ở chỗ khác trong máy tính của bạn, với kích thước bất kỳ, ví dụ tài liệu trong chương trình xử lý văn bản hoặc những tài liệu là bảng biểu, những bức tranh trong bitmaps, âm thanh và những trích đoạn phim. Chừng nào bạn phải ứng dụng để chạy nó, khi lựa chọn qua DataBite nó sẽ chạy. Bạn có thể thay đổi hồ sơ ngoài khi bạn muốn.

Những trang Web

Sử dụng tùy chọn thứ ba, để liên kết tới một trang Web, để làm cho tài liệu của bạn trở thành một nơi chứa những con trỏ tới những nguồn tài liệu đang thay đổi hoặc tài liệu cơ bản về những web-site. Đánh máy hoặc dán những những địa chỉ mạng vào hộp Soạn thảo và gọi trang nay khi cần thiết.

Một tài liệu có thể tóm tắt những nguồn thông tin về nhiều websites, Với DataBite liên kết tới chúng. Soạn thảo những bình luận trên những trang mới khám phá hoặc những nguồn đã thay đổi và mã hoá những thảo luận với những liên kết sao cho chúng có thể phân loại chủ đề.

DocLinks: Sự liên kết tới một tài liệu của dự án

Những liên kết tới những tài liệu khác có thể được làm từ một tài liệu, nút hoặc từ bất cứ chỗ nào trong văn bản của một tài liệu.

Cửa sổ DocLinks cho thấy rằng tất cả các tài liệu hiện thời và những tài liệu này đã được liên kết. Bạn có thể liên kết tới một tài liệu hiện có, hoặc bạn có thể liên kết một mục với một ghi nhớ mới. Bạn có thể thêm hoặc loại bỏ những tài liệu liên kết với biểu tượng mỏ neo trong văn bản, tài liệu hoặc nút. (Chú ý rằng việc loại bỏ một tài liệu từ hộp Documents Linked không xóa tài liệu, mà chỉ xoá sự liên kết.)

76

Tạo ra và liên kết các menos

Sử dụng Doclinks, Những ý tưởng có thể được cất giữ ở bất kỳ điểm nào trong dữ liệu, trong những bản ghi nhớ với chiều dài và số lượng bất kỳ.

Nếu bạn chọn tạo ra một bản ghi nhớ mới, thì một Bộ duyệt Tài liệu mở cho bạn để đánh máy hoặc sao chép văn bản. Tài liệu mới có tiêu đề tạm thời với tên của tài liệu mà từ đó bạn đang tạo ra liên kết, ví dụ, "David - Ghi nhớ". (tiêu đề này có thể tất nhiên được thay đổi) Tài liệu mới sẽ xuất hiện trong Người thăm dò Tài liệu - Đây thực vậy là một cách tạo ra tài liệu.

Như được thảo luận trong Chương 3, những bản ghi nhớ trong NVivo là những tài liệu. Như trong bất kỳ tài liệu nào, bạn có thể cất giữ những thông tin về thuộc tính của của bản ghi nhớ, nó có thể được mã hoá chi tiết và không gọi là một bản ghi nhớ hoặc đưa cho tình trạng và biểu tượng của một bản ghi nhớ.

Một ghi nhớ không cần phải được liên kết với mọi tài liệu hoặc nút khác.

Một DocLink có thể liên kết với bất kỳ tài liệu nào (trong hầu hết các dự án, nhiều liên kết như vậy sẽ được tạo ra). Không có nhu cầu để gắn nhãn cho những bản ghi nhớ tài liệu nà, hãy để tất cả như vậy. Trong một bản gỡ băng phỏng vẫn nhóm tập trung, hãy liên kết những gì một người nói với chính người đó trong cuộc phỏng vấn. Trong một tài liệu ghi những ghi chép trên thực địa từ quan sát tham dự, hãy liên kết với những quan sát khác nhau của những tuần trước đó.

Sự Liên kết với những tài liệu thì không phải là những bản ghi nhớ

Để làm tăng tối đa tính hữu ích từ DocLinks bên trong NVivo, hãy thăm dò những công dụng của những liên kết với những tài liệu mà không phải là những bản ghi nhớ. Những tài liệu Hỗn hợp có thể được xây dựng và kết nối với nhau bằng cách đặt các liên kết được suy nghĩ cẩn thận với những tài liệu phù hợp của dự án khác. Bất kỳ tài liệu nào có thể chứa đựng một sự phản ánh về), hặc nói đến, hoặc chứa đựng những thảo luận về mọi tài liệu khác, hoặc bộ phận bất kỳ của một tài liệu nào đó, hoặc về bất kỳ một nút nào. Dữ liệu Định tính như vậy!

Bạn có thể sử dụng DocLinks để kết nối lại với nhau những mẩu tin dữ liệu và những phản ánh.

Liên kết có thể đưa bạn đến bất kỳ tài liệu nào để đưa ra nhiều tài liệu hơn cho sự giải thích. Ví dụ, trong những ghi chép thực địa những quan sát trong các cuộc họp công cộng, bạn có thể đặt DocLinks ở chỗ những người đặc biệt được nêu lên, và liên kết những ghi chú về những cuộc phỏng vấn riêng lẻ với những người tham gia.

Trong bản ghi nhớ của bạn, bạn có thể đặt DocLinks đối với mỗi phỏng vấn mà ở đó những kinh nghiệm được xem xét trong bản ghi nhớ được thảo luận.

77

Một tài liệu kiểm toán hoặc tài liệu dự án ( xem Chương II) có thể trở thành là một hỗn hợp của DocLinks như bạn mô tả dữ liệu ban đầu và những cách phát triển sự hiểu của bạn.

Trong một thảo luận nhóm kế tiếp, những người mâu thuẫn với cái mà họ nói trong cuộc phỏng vấn cá nhân với người đó – hãy liên kết với những tài liệu đó như một sự nhắc nhở.

Ghi chép thực địa của bạn trong một cuộc họp làm sáng tỏ những giải thích của người trả lời trong cuộc họp đó.

Trong bất kỳ tình trạng nào, bạn có thể chèn một liên kết tới tài liệu liên quan (và, nếu bạn ước muốn, hãy hiệu đính bằng văn bản hoặc chèn một chú giải, bình luận về những lý do cho sự liên kết).

Nếu bạn sử dụng DocLinks trong những bản ghi lịch sử dự án, hãy xem xét lưu trữ những những bản ghi nhớ từ đầu (giữ chúng trong một tập hợp) sử dụng DocLinks với những ghi chép quan sát hoặc những phỏng vấn của bạn ngay từ đầu. Những phiên bản hiện tại của những bản ghi nhớ sẽ phát triển khác nhau khi bạn soạn thảo và liên kết chúng, trừ phi những phiên bản ban đầu ghi lại những nguồn gốc của lý thuyết.

NodeLinks: Sự liên kết tới một nút ( và như vậy tới văn bản mã hoá ở tại nút đó)

Ý tưởng của NodeLink là điều đặc biệt đối với NVivo, và là một cách căn bản mang liên kết và mã hoá lại cùng với nhau. Một NodeLink đưa bạn đến tất cả văn bản đã được mã hoá ở tại nút đó.

Đa số các nhà nghiên cứu quen thuộc với khả năng chuyển tới những tài liệu trong đọc lướt trên mạng hoặc các chương trình xử lý văn bản. Nhưng việc chuyển đến một tài liệu có thể không đưa bạn đến một tài liệu về chủ đề mà bạn quan tâm. Chuyển đến đọc lướt các nút (Node Browser) đưa bạn tới chính xác tài liệu về chủ đề đó.

Bộ duyệt Nút (Node Browser) xuất hiện tất cả văn bản đã được mã hoá tại phạm trù đó và cho phép bạn chuyển từ đó đến tài liệu nguyên bản hoặc xem trong một ngữ cảnh rộng hơn. Nó cho phép bạn mã hoá, thay đổi mã hoá ở tại những nút khác và chuyển qua lần lượt tới chúng.

Để biết cách tạo ra NodeLinks như thế nào, hãy đi đến Giúp đỡ Trực tuyến (Online Help).

Sử dụng NodeLinks

Bạn có thể sử dụng Nodelinks để kết hợp dữ liệu và giải thích bằng nhiều cách;

Liên kết có thể đưa bạn đến bất kỳ nút nào hoặc các nút, mã hoá tất các tài liệu về một đề tài đặc biệt để so sánh. Ví dụ, trong văn bản của một phỏng

78

vấn, liên kết tới nút mà ở đó, bạn đã mã hoá tất cả các cuộc thảo luận, một chủ đề được bàn luận.

Tài liệu có thể có một NodeLink tới một nút trường hợp cho người trả lời này. Liên kết đưa bạn đến tất cả mọi điều đã mã hoá trong trường hợp đó đang nghiên cứu, vì vậy bạn có thể thăm dò tại sao người phụ nữ đó xem hoàn cảnh khác những người khác.

Trong một bản ghi nhớ về những lập luận cho một sự đổi mới, bạn có thể đặt NodeLinks tới mỗi trường hợp mà người trả lời nói về cả những lợi thế lẫn những sự bất lợi.

Một tài liệu kiểm toán hoặc tài liệu dự án (xem chương 11) có thể trở thành là một hỗn hợp của NodeLinks khi bạn miêu tả những cách khái niệm được phát triển và sự giải thích đối với tài liệu tăng lên.

Nếu bạn sử dụng NodeLinks trong những bản ghi lịch sử dự án, thì một kỹ thuật mạnh mẽ sẽ giữ trong khu vực nút cây của hệ thống Nút một "Nút lưu trữ” mà ở dưới đó bạn gắn những nút ban đầu. Trong tài liệu lịch sử của bạn, liên kết tới những nút này cho thấy khái niệm ban đầu đã được phát triển như thế nào, hoặc được hiểu ở giai đoạn đầu như thế nào, sau đó kết nối với với nút hiện tại để xem nó đã thay đổi như thế nào khi tài liệu được xây dựng và tư duy lại.

Những đoạn trích

Thường thường trong quá trình phân tích định tính xác định những đoạn văn hoặc những những trích dẫn mà người nghiên cứu muốn chuyển đến một cách trực tiếp, tìm những từ chính xác đã được sử dụng, hoặc lập luận mâu thuẫn bởi người phát biểu khác. Một khi ở đó, người nghiên cứu định tính muốn tiếp tục tư duy và giải thích.

Trong NVivo, Khả năng liên kết tới một nút đã được mở rộng để cho phép liên kết trực tiếp tới bất kỳ đoạn văn đặc biệt nào, và từ ở đó đến ngữ cảnh. Làm nhiệm vụ định tính này, nhà nghiên cứu cần một loại siêu liên kết đặc biệt. Những nút trích dẫn cung cấp câu trả lời.

Có lẽ bạn đang mã hoá một phỏng vấn (với một bác sỹ về sức khỏe phụ nữ) và nhở lại rằng trong tài liệu khác (Ghi chép thực địa của bạn từ một cuộc họp với cộng đồng) cùng người đó đưa ra một ý kiến mâu thuẫn với những gì được nói trong cuộc phỏng vấn này. (Trong cuộc họp ở cộng đồng, anh ta biểu thị quan tâm đến việc lạm dụng việc điều trị còn trong cuộc phỏng vấn này anh ta nói rằng anh ta hoàn toàn tin tưởng). Bạn có thể muốn chèn một liên kết trong phỏng vấn mà sẽ hiện ra những chỉ những trích dẫn từ ghi chép trên thực địa của bạn. Để sau đó cân nhắc sự khác nhau này trong việc xem xét phù hợp với ngữ cảnh. Bạn cần phải chèn liên kết đó với sự trái ngược rõ ràng trong tâm trí, và theo một cách cho phép bạn xây dựng lại ngữ cảnh những đoạn tương phản trong ghi chép thực địa của bạn sau này.

Một đoạn trích là một hyperlink mà làm ba công việc:

79

Nó hành động như một sự trích dẫn đối với dữ liệu đích, đưa ra sự lấy lại tức thời chỉ những phần phù hợp của văn bản kể cả bất kỳ DataLinks nào bên trong mà văn bản được khôi phục;

Nó cũng có ích hơn, đưa bạn đến tài liệu trích dẫn. Vì một nút chứa đựng những văn bản tham khảo, nếu bạn duyệt một nút, thì bạn sẽ xem văn bản đó. Từ đó, bạn có thể chuyển đến để duyệt bản chính;

Công việc thứ ba và quan trọng nhất, nó là một liên kết mà không chỉ tới tài liệu nguồn ( như việc đọc lướt mạng đưa ra) mà còn tới chính xác đoạn văn hoặc trích dẫn bạn muốn xem. Điều đáng thất vọng là khó có thể lấy toàn bộ văn bản những ghi chép thực địa của bạn ( ghi lại trong các cuộc họp dài) vì khi bạn trở lại liên kết, bạn có thể không nhớ chính xác đoạn văn nào, vì vậy công việc nhận biết đoạn văn đó phải được làm lại. Từ nút đoạn trích bạn được đưa đến trích dẫn bằng tất cả các phương tiện khác của Bộ duyệt Nút (Node Explorer), kể cả việc chuyển tới tài liệu nguyên bản, với đoạn đó được chiếu sáng, tiếp tục soạn thảo và mã hoá và để mở rộng ngữ cảnh ( xem Chương 4 và Chương 7).

Nếu bạn liên kết tới một đoạn trích văn bản tài liệu, và chọn "Make node (Extract)” trong cửa sổ NodeLink, thì NVivo sẽ tạo ra một nút mới. Nó sẽ hỏi bạn để lựa chọn tài liệu chứa đoạn trích dẫn đó mà bạn muốn liên kết và mở tài liệu đó trong Bộ duyệt tài liệu (Document Browser). Bạn có thể lựa chọn đoạn văn và mã hoá nó (Bằng bất kỳ phương tiện mã hoá nào) ở tại nút mới. Nút mới xuất hiện trong Node Explorer trong một vùng cây chỉ số cung cấp những Nút đoạn trích. Nó được cung cấp tiêu đề tạm thời với tên tài liệu mà từ đó ã hoá đoạn trích – ví dụ, "Đoạn trích từ DAVID". Đó là một nút và bạn có thể đổi tên hoặc định vị lại nó và sử dụng để mã hoá xa hơn nữa và trong quá trình phân tích như xác định phạm vi và tiến hành tìm kiếm.

Kết hợp Datalinks và mã hóa

Người nghiên cứu xây dựng sự hiểu biết về dữ liệu định tính tích luỹ, ghi lại những hiểu biết sâu sắc, mã hoá, đi tới những thống kê dữ liệu khác, phản ánh trên mã hoá, thay đổi những ghi nhớ và xem lại những phát hiện ban đầu. Kỹ thuật Liên kết trong Nvivo là sự tích hợp với nhau, với hiệu đính và mã hoá, như vậy người nghiên cứu có thể tránh khỏi những khuôn mẫu tuyến tính của “tập hợp” dữ liệu sự phân tích dữ liệu sau đó nếu họ muốn.

Tất cả các ba kiểu DataLinks đều là "hạ neo " bằng những ký hiệu đặc biệt trong văn bản nơi bạn chỉ rõ liên kết. Những chỉ báo này được thiết kế để làm dễ dàng công việc quản lý. Tất cả các mỏ neo DataLink ở tình trạng “hoạt động” khi bạn mã hoá chúng. Khi bạn duyệt văn bản đó trong một nút, hoặc khi nó là bộ phận được lấy lại từ sự tìm kiếm, mỏ neo được hiện ra. Trong Bộ duyệt Nút, liên kết sẽ gọi chú giải thích hợp, hồ sơ bên ngoài, tài liệu hoặc Nút, đúng như bạn đang ở trong Bộ duyệt Tài liệu (Document Browser).

80

Nếu bạn sao chép và dán văn bản từ một Bộ duyệt Tài liệu vào trong một tài liệu khác trong NVivo, thì DataLinks sẽ sao chép và "hoạt động".

Những loại DataLinks bất kỳ này sẽ hiện ra trong dữ liệu được mã hoá. Cân nhắc việc sử dụng DataBites như thế nào giữa những bình luận trong dự án (của) bạn :

Để chú giải chi tiết văn bản, nếu bạn không muốn những chú giải xâm nhập bên trong văn bản khi nó xuất hiện trên màn hình hoặc trong những báo cáo. Bình luận những ghi chép thực địa hoặc sự thảo luận thông thường cần chú giải như vậy. Mã hoá theo chủ đề và sau đó đi trở lại để kiểm tra các liên kết, khi bạn nghĩ lại tài liệu đã được mã hoá.

Để phản ánh về nội dung của văn bản bởi những nhà nghiên cứu khác; Bạn có thể muốn thay đổi những phản ánh này khi dữ liệu được xây dựng hoặc cất giữ những phản ánh do những thành viên khác của nhóm tạo ra trong những chú giải hoặc những ghi nhớ. Bất cứ khi nào một sự tìm kiếm được tiến hành, những bình luận cẩn thận đó hoặc những sự hiểu biết sâu sắc có thể đến được từ những kết quả;

Để chèn những bản dịch của những văn bản có ngôn ngữ khác nhau – hoặc những biểu thức; Những bản dịch có thể tiếp cận sau một số lượng bất kỳ các tìm kiếm lặp đi lặp lại hoặc mã hoá.

NVivo được thiết kế sao cho không chỉ dễ đặt các DataLinks, mà còn dễ quản lý chúng.Bạn sẽ tìm thấy tạo ra những liên kết là dễ dàng và quan trọng là để xem lại và sửa chữa một cách có tính toán nếu những tài liệu hỗn hợp bạn tạo ra sẽ được điều khiển dễ dàng. Khai thác những cách mở rộng tài liệu này, người nghiên cứu có thể nhanh chóng mất cảm giác rằng dữ liệu "gốc" là một loại khác và tách khỏi sự giải thích.

Xin tiếp tục đọc! Sự Liên kết tích hợp dễ dàng với mã hoá, hình thành, hiện ra, mô hình hoá và tìm kiếm dữ liệu của bạn.

81

Chương 7: mã hoá tại các nút

Chương này bàn về một trong nhiều cách những nhà nghiên cứu định tính liên kết dữ liệu với những ý tưởng. Điều này sẽ tạo ra những phạm trù và đặt ở tại đó những tham khảo tới dữ liệu. NVivo làm điều này bằng việc mã hoá tại những nút.

Việc mã hoá là một bộ phận quan trọng của nghiên cứu định tính bất kỳ và những phương pháp khác nhau đòi hỏi những kỹ thuật thay đổi. Những kiểu mã hoá khác nhau thể hiện những mục tiêu phương pháp luận khác nhau và những mối quan hệ khác nhau của nhà nghiên cứu với dữ liệu của họ.

Chương này thảo luận về những cách mã hoá khác nhau ở tại các nút cho những phương pháp khác nhau và ở những giai đoạn khác nhau của một dự án. Nó khuyến cáo chọn cách tốt nhất như thế nào đối với những mục đích nghiên cứu của bạn và kết hợp một cách trực quan mã hoá, những thuộc tính và mã hoá nút.

TỔNG QUAN

NVivo hỗ trợ số lượng bất kỳ của việc mã hoá tài liệu ở tại số lượng bất kỳ các nút. Mỗi phương pháp đều có cùng kết quả. Những tham khảo tới những ký tự được chọn, những đoạn được xác định cụ thể hoặc những phần của một tài liệu xác định được đặt ở tại nút hoặc các nút xác định

Việc mã hoá có thể được làm bằng việc lựa chọn văn bản trên màn hình hoặc trong Bộ duyệt Tài liệu ( xem và hiệu đính văn bản của một tài liệu) hoặc Bộ duyệt Nút ( xem và sự thăm dò văn bản đã được mã hoá ở tại một Nút).

Những ký tự bất kỳ của một tài liệu có thể được chọn để mã hoá trên màn hình. Đó là, không có đơn vị văn bản cố định nào đối với những tham khảo được mã hoá. Trong Nvivo, các nút có thể được tạo ra và đặt tên từ văn bản lựa chọn.

Trên màn hình, mã hoá được làm bằng nhiều cách:

o Thanh mã hoá (Coding Bar) cho phép mã hoá một cách nhanh chóng và linh hoạt và tạo ra các nút mới Lựa chọn từ những nút mới được sử dụng – một bước mã hoá tạo ra các nút, đặt tên và mã hoá chúng với những văn bản được chiếu sáng;

o Tạo ra nhanh chóng các nút từ những từ xuất hiện trong tài liệu được làm bằng mã hoá vivo (vivo coding);

o Coder hoá kết hợp mã hoá bằng động tác kéo và thả, hoặc đánh máy hoặc tìm một nút, với việc xem mã hóa ở một nút, và những cách thay đổi và quản lý các nút;

o Paragraph Coder cho phép đầu vào của mã hoá bằng số lượng các đoạn được mã hoá nếu mã hoá được ghi lại ở bên ngoài, hoặc mã hoá những tài liệu uỷ nhiệm;

Mã hoá tự động có thể được làm bằng hai phương pháp: Phần mã hoá tự động mã hoá bằng số hoặc văn bản của các phần;

82

Công cụ Tìm kiếm cho phép mã hoá một phạm vi được chọn hoặc những kết quả của sự tìm kiếm;

Nhiều cách mã hoá có thể được kết hợp trong Bộ duyệt Tài liệu với việc soạn thảo dưới dạng rich text format, chú thích và DataLinks khác. Mã hoá chưa được làm bằng một phương thức khác từ hiệu đính. Mã hoá văn bản vẫn còn là đồng nhất khi văn bản được hiệu đính, hoặc khi DataLinks được chèn vào;

Mã hoá văn bản được xem trong Bộ duyệt Nút sống với khả năng mở rộng sự lấy lại để xem ngữ cảnh, để chọn mã hoá trong ngữ cảnh rộng hơn, đi trở lại tài liệu nguồn, suy nghĩ và mã hoá lại ở tại những nút đã có hoặc những nút mới. Hỗ trợ này phản ánh trên chủ đề và mã hóa - để ghi lại những phạm trù tinh tế hơn;

Tất cả các cách mã hoá đều được kết hợp với những cách xem đồng thời những văn bản đã được mã hoá và những nút mà mã hoá ở đó. NVivo cung cấp những cách mã hoá này qua việc hiển thị Coding Stripe, chiếu sáng văn bản được mã hoá và danh sách của những nút mã hoá một đoạn văn được chọn hoặc bộ phận của tài liệu hiện thời. Việc mã hoá có thể được thực hiện trong khi tất cả các cách xem xét này được hiển thị;

Sự mã hóa Định tính

Mã hoá có nhiều mục đích và được làm bên trong bằng nhiều cách trong nghiên cứu định tính. Những nhà nghiên cứu ít khi muốn mã hoá và chẳng còn cái gì khác. Những cách họ muốn mã hoá thay đổi theo dữ liệu và mục đích nghiên cứu của họ. Nếu họ buộc phải mã bằng một cách duy nhất, và dựa vào cách đó để truy nhập tới dữ liệu, mã hoá có thể trở thành chán ngắt và làm chết những ý tưởng mới.

Nhiều phần trong cuốn sách này có đã nói về việc mã hoá! Chương 3 bàn luận về việc sử dụng khả năng của văn bản dưới dạng rich text để tạo ra và nhận biết các đoạn văn – cái mà chúng ta gọi là mã hoá trực quan. Chương 4 bàn về những những nhiệm vụ định tính của sự trừu tượng hóa, xây dựng các phạm trù và những cách này có thể được làm bằng cách tạo ra các nút để cất giữ những phạm trù và dữ liệu mã hoá liên quan đến phạm trù đó bằng cách đặt những tham khảo ở tại nút. Bạn có thể quay trở lại để đọc các mục này nếu trước đó bạn chưa đọc vì chương này được xây dựng trên các chương đó.

Không có phân loại đơn giản nào của mã hoá mô tả đầy đủ phạm vi của những mục đích nó có đối với những người nghiên cứu định tính. Nhiều sách giáo khoa phân biệt hai tập hợp mục đích rất khác nhau: miêu tả và sáng tạo. Trong thực hành, chúng gối lên nhau. Trong NVivo, Bạn có thể làm cả hai bằng soạn thảo, hoặc tạo ra những nút và mã hoá ở tại các nút, hoặc bạn có thể chọn để làm mã hoá miêu tả bằng việc tạo ra những thuộc tính và chỉ rõ những giá trị của thuộc tính cho những tài liệu đặc biệt hoặc những nút ( xem Chương 5).

Với việc ra đời của máy tính, mã hoá bằng cách đặt những tham khảo ở phạm trù thay thế mã hoá trực quan, không phải vì những nhà nghiên cứu không quan tâm đến mã hóa trực quan, mà vì các chương trình máy tính để mã hoá và sự lấy lại đòi hỏi văn bản rõ ràng.

83

Chúng cũng thường yêu cầu rằng mà mã hoá văn bản không thay đổi : NUD * IST4 Mới có khả năng soạn thảo văn bản mà không loại bỏ mã hoá của nó. Đưa ra những lợi thế to lớn của việc mã hóa và sự lấy lại, những nhà nghiên cứu chuyển từ nhận biết trực quan đến mã hoá bằng việc cất giữ những sự tham khảo, và như vậy khôi phục văn bản rõ ràng.

NVivo không có sự hạn chế như vậy. Những phương pháp truyền thống của mã hoá trực quan có thể được thực hiện trên máy tính bằng việc soạn thảo văn bản và chèn DataBites. NVivo cho phép bạn kết hợp mã hoá trực quan với việc mã hoá ở tại những nút , hoặc trở lại tới những phương pháp truyền thống hơn, sử dụng sự mã hóa trực quan thay vì mã hoá tại nút. Liệu có phải bạn sử dụng soạn thảo văn bản dưới dạng rich text để mã hóa trực quan hay không phụ thuộc vào việc bạn muốn làm việc đó như thế nào.

Những mục đích của việc mã hoá ở tại những nút

Như được thảo luận trong Chương 4, nhiệm vụ trung tâm của nhiều nghiên cứu định tính là trích đoạn và tóm tắt - để định vị những chủ đề quan trọng trong dữ liệu phức tạp, xem xét chúng cùng với nhau và tóm tắt từ chúng, cung cấp sự mô tả, những phạm trù và những lý thuyết phong phú. Điều này này kéo thheo văn bản ghi chú về tầm quan trọng, sự phân biệt giữa những luồng khác nhau trong dữ liệu, ghi nhanh ghi chú và phản ánh về những hiểu biết nhỏ nhưng sâu sắc và ghi nhận những chủ đề mà thường là sự bắt đầu của lý thuyết.

Đa số các nhà nghiên cứu trước khi có phần mềm định tính, thực hiện những nhiệm vụ này bằng việc "đánh dấu lên trên" giấy để thống kê (hoặc sau đó, soạn thảo trong các chương trình xử lý văn bản bằng cách chiếu sáng, gạch dưới và viết nguệch ngoạc bên lề. Cách mã hoá chung nhất dùng màu sắc. Cách mã hóa này có thể linh hoạt và sử dụng nhận biết trực quan mọi thứ về một chủ đề (Màu đỏ tía cho những vấn đề) hoặc tạo ra một cách cẩn thận và phức hợp những chủ đề gối lên nhau ( những vấn đề ở nơi làm việc có màu đỏ tía và đỏ thẫm).

Mã hoá trực quan trên giấy có những lợi thế to lớn. Nó diễn ra nhanh và không ngừng việc đọc và suy nghĩ. Nó không được xem như một quá trình tách biệt khỏi sự phản ánh, đòi hỏi một vòng riêng biệt qua dữ liệu. Nó không cần thêm không gian để lưu trữ. Cách mã hoá trực quan - ở tại một trang và bạn có thể xem những đề tài hoặc những chủ đề. (Có nhiều màu đỏ ở đó!) Trên tất cả, nó không làm 'mất ngữ cảnh’ - khi bạn trở lại với thảo luận đó trong ngữ cảnh.

Tuy nhiên, những phương pháp này thì không đủ cho một số mục đích. Sự Lấy lại là công việc buồn tẻ; việc tô màu - xác định mọi thứ về một chủ đề trong nhiều tài liệu, nhưng cần nhiều thời gian để xem lại những trang đó để tìm kiếm tất cả những đoạn được bôi màu đỏ. Sự Lấy lại như vậy thì không đầy đủ; Để tìm một đoạn văn được tô màu đỏ nhạt thì dễ hơn so với tất cả văn bản được mã hoá màu đỏ! Những ghi chú cẩu thả bên lề thì khó đọc và bị hạn chế bởi không gian. Nhưng quan trọng nhất, mã hoá trực quan không thể hỗ trợ bước tiếp theo đi quá sự lấy lại, để hỏi câu hỏi khác về chủ đề.

84

Hệ thống tài liệu sắp xếp bằng tay, và sau đó, mã hóa bằng máy tính ở những phạm trù, giải quyết một số vấn đề này. Ở phạm trù ( nút) đang cất giữ tất cả những tham khảo tới văn bản về một chủ đề ( ví dụ, những vấn đề đạt được sự chấp nhận ở nơi làm việc này). Máy tính có thể khôi phục lại tất cả những tham khảo này và hiển thị văn bản. Đối vưói những phần mềm mạnh hơn, nó không chỉ khôi phục văn bản mà còn sử dụng những văn bản được lấy lại đó để hỏi câu hỏi khác ( Khi những người cho rằng họ có vấn đề có được sự chấp nhận ở nơi làm việc nói gì về nơi làm việc trước đó?) Nhưng phương pháp này có hai bất lợi. Nó làm cho mã hoá là một quá trình nghiên cứu riêng biệt và có nghĩa rằng những câu hỏi phải được kết cấu dưới dạng những nút. Với Nvivo thì không phải như vậy. Việc mã hoá là một quá trình sáng tạo. Dù phương pháp nào được sử dụng, nó kéo theo tối thiểu hai hành động phân tích:

Quyết định rằng đó là một một phạm trù thích hợp để suy nghĩ về dự án;

Sự lựa chọn một phần dữ liệu hoặc đoạn văn "thuộc về" phạm trù này.

Sự mã hóa Sáng tạo : mã hóa trực quan hoặc nút?

Trong NVivo, mã hoá sáng tạo có thể được làm đơn giản, bởi việc sử dụng những hiệu ứng trực quan của việc soạn thảo ( như được mô tả trong Chương 3). Vì sao bạn mã hoá ở tại những nút rồi? Có hai câu trả lời.

Trước hết, mã hoá trực quan có nhiều hạn chế, với một số lượng nhỏ các phạm trù có thể có những sự trình bày trực quan khác nhau. Mã hóa nhiều lần một đoạn văn bất kỳ đòi hỏi sự khéo léo của người biên tập. Mã hóa trực quan sử dụng một cách tốt nhất ngay từ đầu khi tư duy thử nghiệm về dữ liệu, chỉ ra một số chủ đề hoặc phân biệt những kiểu dữ liệu.

Hai là, một khi mã hóa ở tại một nút, chính nút là một mục để phân tích. Đây là một điều quan trọng trong sự tóm tắt định tính. Quá trình xây dựng lý thuyết từ dữ liệu kéo theo việc tạo ra và thăm dò các phạm trù, không đơn thuần khôi phục những đoạn văn bản. Nếu một nút được tạo ra cho mỗi phạm trù, thì mã hóa là bước đầu tiên để đi đến những quá trình phân tích khác, không phải là sự kết thúc. Xem lại những sử dụng của các nút như được thảo luận trong những chương trước.

Văn bản được mã hoá ở tại phạm trù có thể được đọc lướt, hiệu đính, đặt vào ngữ cảnh và liên kết với văn bản gốc.

Quá trình mã hoá có thể được kết hợp với cách phát triển những ý tưởng khác (mã hóa trực quan, những thuộc tính, sự liên kết, những mô hình và sự tìm kiếm).

Định vị phạm trù (Như là một tự do, nút cây hoặc nút trường hợp) trong vùng Nút Tự do, hoặc những vùng thích hợp trong vùng Nút Cây ghi lại những vị trí của nó trong sự hiểu biết của bạn tăng lên, và phản ánh sự đánh giá của bạn rằng phạm trù này thì khác với những phạm trù khác

85

được tạo ra cho đến lúc này. Từ nút người nghiên cứu có thể mã hoá để tạo ra những chiều tinh tế hơn

của một khái niệm hoặc phạm trù. Ghi lại sự hình thành khái niệm của bạn bằng việc sử dụng những thuộc

tính của nút để đặt tên và ghi lại sự mô tả của nó. Những bản ghi nhớ và những liên kết với những tài liệu và những nút khác

làm cho nó trở thành một bộ phận của một cấu trúc đang gia tăng liên kết những ý tưởng.

Bằng việc đưa cho nút một phạm vi những giá trị thuộc tính, bạn có thể ghi lại kiến thức của bạn về những gì nó thể hiện. Như vậy nó trở thành là một khái niệm đầy đủ ý nghĩa, không đơn thuần là một thùng chứa.

Tạo một nút của một phạm trù có nghĩa là bạn có thể trở lại phạm trù đó nội dung của dữ liệu, suy nghĩ lại và mã hoá lại tài liệu "gốc". Khả năng suy nghĩ lại mã hoá một khi bạn có thể xem và xem lại tất cả tài liệu đã được mã hoá ở tại một phạm trù là điều thiết yếu để xây dựng lý thuyết định tính.

Đối với hầu hết những người nghiên cứu trong NVivo, sự kết hợp nào đó của hiệu ứng mã hóa trực quan và và mã hoá nút là câu trả lời. Văn bản dưới dạng rich text không được làm gọn hàng bởi mã hoá nút. Mã hoá rực quan như vậy vẫn được giữ trong Bộ duyệt nút. Như vậy bạn có thể duyệt nhiều mã hóa cùng một lúc. Nếu bất cứ vấn đề gì được tô màu đỏ, và tất cả bình luận của bạn viết dưới dạng in nghiêng, thì văn bản in nghiêng có màu đỏ thể hiện bình luận của bạn về những vấn đề đã thảo luận. Đọc lướt nút "Sự tiến bộ nghề nghiệp" và bạn có thể thấy ngay lập tức rằng văn bản đã được mã hoá náo đó có màu đỏ, thậm chí nó không xảy ra với bạn để thăm dò vấn đề công việc đặt ra những vấn đề trong ngữ cảnh này. Nếu sự quan tâm của bạn là xem những chủ đề gối lên nhau ở chỗ nào (vấn đề nơi làm việc quay trở lại trong tất cả các thảo luận về tiến bộ nghề nghiệp?) câu trả lời hiện ra trên màn ảnh. Đây là cách khác để xem những khuôn mẫu. Xem mã hoá và kiểm tra những đường viền tô màu (những mảnh mã hoá) trong các bộ duyệt hoặc các báo cáo để xem những nút khác nào có đoạn văn hoa được tô màu đỏ được mã hoá ở đó.

Mã hoá trực quan - chỉ được xem khi văn bản đó được duyệt hoặc báo cáo. Nếu bạn muốn khôi phục tất cả các vị trị mà ở đó văn bản được mã hoá trực quan, liên quan đến những vấn đề hoặc nói một cách miễn cưỡng, hãy làm điều này qua mã hoá nút. Có nhiều cách để đạt được điều này, đơn giản nhất là mã hoá văn bản định hình đặc biệt phù hợp ở tại một nút. Lưu ý rằng, điều này không thể làm một cách tự động bằng sự tìm kiếm văn bản, khi những tìm kiếm không được tô màu hoặc một loại phông chữ đặc biệt. Tuy nhiên; để bảo đảm rằng bạn có thể mã hoá một cách tự động sau đó; chèn một từ khóa duy nhất ( ví dụ, Ppl viết tắt cho màu đỏ ở bất cứ nơi nào bạn sử dụng màu này.)

Một cách sử dụng mã hoá trực quan đáng đề cập tới. Nếu bạn đang mã hoá trong một phạm trù rộng và ý thức rằng bạn sẽ muốn mã hoá thành những phạm trù đặc biệt hơn khi những lý do trở nên rõ ràng, sử dụng màu sắc hoặc phông để xác định những phạm trù tinh tế hơn khác nhau.

86

Trong một dự án với một thời hạn ngắn, sử dụng mã hoá trực quan trước hết tô màu văn bản và chèn những từ khóa, và sau đó sử dụng sự tìm kiếm văn bản để mã hoá tự động trong hiệu đính văn bản.

Chèn những đầu mục - Ví dụ, mức 9 đầu mục phụ - cho một bình luận và tạo ra bình luận đó là một đoạn. Bạn có thể xem những đầu mục phụ trong Người thăm dò Tài liệu và chuyển tới chỗ mã hoá trực quan theo cách này

Những cách mã hoá ở tại các nút

NVivo cung cấp một phạm vi rộng những cách mã hoá ở tại các nút. Những chỉ dẫn đầy đủ cho từng Phương pháp có trong Giúp đỡ Trực tuyến.

Năm công cụ cho phép bạn mã hoá ở tại các nút. Đó là:

Thanh mã hoá Coder Paragraph Coder Section Coder Công cụ Tìm kiếm

Mỗi phương pháp mã hoá này có cùng kết quả; những tham khảo tới văn bản đặc biệt trong một tài liệu, hoặc những tài liệu, được cất giữ ở tại một phạm trù ( nút).

Hai công cụ đầu tiên, Thanh công cụ và Coder, là những cách mã hoá lựa chọn văn bản trên màn ảnh. Cả Thanh công cụ và Coder có trong Bộ duyệt tài liệu và bộ duyệt Nút. Bộ duyệt Nút có những cách đặc biệt đưa bạn đến ngữ cảnh của tài liệu được mã hoá để xem lại nó. Trong mọi Bộ duyệt, những tham khảo được mã hoá có thể được mô tả, xuống đến những ký tự đặc biệt, nếu được lựa chọn trên màn ảnh.

Hai công cụ thứ hai, Paragraph Coder và Section Coder, là những cách mã hóa bằng cách chỉ định từng phần tài liệu và những nút cần được mã hoá ở đó. Đoạn có thể được chỉ định bằng số, hoặc mục được định vị bởi mức độ hoặc chuỗi văn bản.

Công cụ Tìm kiếm đưa ra những cách tìm mã hoá từ những sự tìm kiếm ở tại các nút, chỉ định ngữ cảnh của việc tìm kiếm sẽ được mã hoá. (để mã hoá bằng sự tìm kiếm, xem Chương 10).

Tại sao có cách mã hoá khác nhau?

Hầu hết các dự án có thể sử dụng tất cả 5 phương pháp mã hoá cho những mục đích khác nhau. Ví dụ:

Bạn đang thăm dò một tài liệu có từ đầu trong dự án. Bạn Có thể "Nghĩ", đọc lướt và hiệu đính những bình luận và những chú giải đối với tài liệu, có thể đặt câu hỏi tại sao một mệnh đề có vẻ ở không đúng

87

chỗ của nó, tạo ra một mã hoá trong vivo sử dụng đoạn đó, và mã hoá ngữ cảnh. Trong một phương thức thăm dò như vậy, mã hoá giống như khám phá và tạo ra phạm trù bằng việc định vị những đoạn văn bản đến những phạm trù đặc biệt. Bạn hình như muốn tạo ra những nút từ dữ liệu.

Trong trường hợp này, bạn sẽ làm việc Trong Bộ duyệt Tài liệu và có thể sử dụng thanh mã hoá. Bạn có thể sau đó đến Bộ duyệt Nút để nghĩ lại về các nút tự do, và sử dụng thanh mã hoá ở đó.

Bạn đang thăm dò dữ liệu để xây dựng một dự án và làm thuần khiết hệ thống nút của bạn. Xem lại mã hóa cho đến lúc này, bạn tạo ra những phạm trù tinh tế hơn tới đánh giá dữ liệu phong phú của bạn. Trong tình trạng này, bạn muốn mã hoá ở tại những nút hiện có (và tìm thấy chúng một cách nhanh chóng) cũng như tạo ra những nút mới (và việc đặt chúng cẩn thận trong sự phát triển của hệ thống chỉ số). Bạn cần xem lại những kết quả đã mã hóa, và xem những gì lựa chọn khác được mã hoá ở tại một nút đặc biệt.

Coder cho phép bạn làm mọi thứ này, và bạn có thể làm nó trong Bộ duyệt Tài liệu hoặc Bộ duyệt Nút. Bạn có thể cũng sử dụng công cụ tìm kiếm để tìm kiếm những văn bản đối với những từ quan tâm, lưu trữ các kết quả như một nút.

Bạn hoặc một đồng nghiệp đang làm việc liên tục từ máy tính, sao chép những tài liệu của bạn, đánh dấu chúng và quyết định về việc tạo ra mã hoá và phạm trù.

Chuyển mã hóa này tới dự án của bạn một cách nhanh chóng với Paragraph coder. Để mã hoá toàn bộ tài liệu một cách nhanh chóng, hãy tạo ra một tập hợp của chúng và sử dụng sự tìm kiếm để mã hoá phạm vi một nút đó.

Dữ liệu của bạn được hình thành bởi những câu hỏi, những người nói, những chủ đề, và Bạn có thể muốn xem (ngay lập tức!) tất cả Những câu trả lời đối với một câu hỏi, hoặc mọi thứ mà một người nói nói. Đây không phải là một nhiệm vụ định tính, vì vậy bạn muốn mã hóa này được làm cho bạn.

Định dạng những tài liệu phù hợp và Section Coder sẽ làm điều đó trong vài giây đối với tất cả các tài liệu mà bạn chỉ rõ.

Việc mã hoá với Thanh mã hoá Dù bạn ở trong Bộ duyệt Tài liệu hoặc Bộ duyệt Nút, Thanh mã hoá ở dưới cùng của cửa sổ Bộ duyệt. Nó cho thấy ở tại nút nào mã hoá của bạn sẽ được bổ sung hoặc loại bỏ.

88

Khi có sự chọn lọc Bộ duyệt, Thanh mã hoá cho phép bạn:

Mã hoá (Hoặc không mã hoá) ở tại những nút mới sử dụng gần đây bằng cách lựa chọn chúng từ danh sách trong cái hộp Tiêu đề Nút;

Mã hoá ở tại những Nút (Tự do, cây hoặc nút trường hợp) sau khi đánh máy những tiêu đề của họ vào trong hộp Tiêu đề Nút (tạo ra Nút nếu hiện không có);

Tạo ra cáccNút trong vivo, có tiêu đề với (36 ký tự đầu tiên của) văn bản mà bạn lựa chọn, bằng cách kích vào 'In - Vivo'. Bạn muốn nhiều ngữ cảnh hơn không ? Chọn và mã hoá nó ở tại cùng nút đó ( đã được chọn);

Mã hoá (hoặc không mã hoá) ở nút cây sau khi đánh máy địa chỉ của chúng (ví dụ, ' 1 1 1 ') vào hộp Tiêu đề Nút;

Gọi Coder. Cái này đưa cho bạn kiểm soát qua việc mã hoá nhiều hơn có sẵn trong Thanh mã hoá.

Lưu ý rằng tất cả những cách mã hoá với thanh Mã hóa hợp với mọi thứ khác mà bạn có thể làm trong bộ duyệt Tài liệu hoặc Bộ duyệt Nút.

Soạn thảo Trong khi Bạn mã hoá. Bạn sẽ thấy quá trình mã hoá có thể rất khác nhau nếu Bạn hiệu đính cùng một lúc.

Kết hợp mã hoá với iên kết, chú thích và viết những ghi nhớ khi bạn làm việc

Danh sách nút mới sử dụng gần đây cho phép bạn xem lại nhanh chóng cách mà bạn đã mã hoá.

Quét tài liệu khác đối với những nút liên quan: Lựa chọn nó trong thanh công cụ của Bộ duyệt.

Trong Bộ duyệt Nút, đánh nhẹ giữa các Nút để kiểm tra liệu có một ít văn bản được mã hoá ở tại một Nút hiện có cần được mã hoá ở tại Nút mới. Mã hoá ngữ cảnh trong Bộ duyệt Nút đó hoặc nhảy tới tài liệu nguồn để mã hoá trong Bộ duyệt Tài liệu.

Mã hóa và xem lại mã hoá bằng Coder

Gọi Coder từ Thanh mã hoá hoặc sử dụng thực đơn của Bộ duyệt để mang lên trên cửa sổ Coder nhỏ. Nó làm nhiều điều đối với kích thước của nó (và bạn có thể thay đổi kích thước cửa sổ nếu bạn muốn).

Khi lựa chọn một Bộ duyệt, Coder cho phép bạn mã hoá trong bất kỳ cách nào sau đây:

Lựa chọn một nút từ màn hình Người thăm dò của Coder -cách hiển thị hoặc danh sách của những nút và ấn nút mã hoá trong Coder;

Kéo nút lên trên văn bản đã lựa chọn để mã hoá hoặc kéo văn bản đã chọn lên trên nút;

Trong Coder - bên trong cái hộp, nhập vào cái mà bạn nghĩ là tiêu đề hoặc

89

con số của nút cây, và kích vào 'Find', nút sẽ được lựa chọn trong Coder. Rồi kích code. Nếu không có sự đối chiếu chính xác, thì Coder sẽ thực hiện một sự đối chiếu, chỉ cho bạn thấy những nút mà tiêu đề của nó bắt đầu với văn bản mà bạn đánh máy. Bạn tìm thấy có hai nút với cùng tên ở những chỗ khác nhau như thế nào!

Đánh máy bắt đầu bằng những gì bạn nghĩ là tiêu đề của nút và ấn Tab. Tiêu đề được hoàn thành (Hoặc nếu nó chia sẻ một số ký tự như những tiêu đề của những nút khác, nó được hoàn thành ở nơi những nút khác nhau - đánh máy chữ khác biệt và ấn Tab lần nữ) và nút được lựa chọn trong Coder;

Tạo ra hoặc lựa chọn một tập hợp để mã hoá, giống như lựa chọn một nút. Điều này mã hoá văn bản được chọn ở tại tất cả các nút trong tập hợp. Những tập hợp có thể được tạo ra một cách nhanh chóng cho những mục đích ngắn hạn: Ví dụ, "Tập hợp của những nút luôn luôn phải mã hoá ở tại đó khi tôi gặp lập luận đặc biệt này trong những tài liệu khác nhau (Xem Chương 9).

Coder có thể được sử dụng phối hợp với Thanh mã hoá; nó sẽ trong nút mà lần cuối bạn đã mã hoá, dù bạn kích vào Code trong Coder hoặc Thanh mã hoá. Một khi bạn đã quen với cả hai công cụ, việc di chuyển giữa công cụ thì dễ dàng.

Chú ý rằng những cách mã hoá được kết hợp với những cách xem mã hóa.

Chọn Explorer - để xem việc quét tất cả những nút của bạn, chọn các nút để mã hoá, sắp xếp lại chúng hoặc chuyển chúng vào trong những tập hợp. Lựa chọn List View để xem mã hoá hiện có hoặc tập trung vào những nút đang được sử dụng. Đây là những cách phản ánh về dữ liệu của bạn và những ý nghĩa của nó, cũng như các nút và những mối quan hệ của chúng.

Trong màn hình Explorer -style. sử dụng ngữ cảnh (ấn nút chuột bên phải) thực đơn ghi lại những suy nghĩ của bạn về các nút. Có thể bạn biết rằng ý nghĩa của nút này cần mở rộng; chọn Properties, và thay đổi Description của nó - và tiếp tục mã hoá. Đổi tên nút trong Explorer và Tiếp tục mã hoá. Chọn DocLinks và viết một ghi nhớ về quan tâm của bạn rằng nút này bây giờ có một ứng dụng rất rộng hoặc Lựa chọn NodeLinks và đặt một liên kết ở tại nút này cho nút liên quan với một khái niệm hẹp hơn - và tiếp tục mã hoá.

Chọn hiển thị các nút mà mã hoá tài liệu hoặc sự chọn lọc. Những nút này được hiển thị với những tiêu đề in đậm trong Explorer - style trong khi List View được giới hạn tới chúng. Bạn có thể đánh nhẹ giữa hai cái để so sánh nút nào mã hoá toàn bộ tài liệu, và mã nào mà văn bản được chọn - và bạn có quên mã hoá ở một vài nút?

Sử dụng Coder để kết hợp mã hoá với việc xem những gì đã được mã hoá

Văn bản nào được mã hoá ở tại nút đó? Kích vào một nút trong Coder và mã văn bản bởi nút đó được chiếu sáng trong Browser. Bạn có thể thay đổi

90

hoặc mở rộng mã hóa này. Nếu bạn lựa chọn văn bản để mã hoá, thì sự chiếu sáng sẽ vẫn còn hiện ra trong một cái bóng khác.

Có cái gì khác được mã hoá ở tại nút đó? Kích chuột phải vào nút và lựa chọn Browser. Trong Bộ duyệt Nút, bạn có khả năng mở rộng ngữ cảnh hoặc chuyển tới tài liệu. Để so sánh nó đồng thời với nút khác trong Bộ duyệt của nó, hãy lựa chọn Browser > New Browser để mở Bộ duyệt nút thứ hai.

Kiểm tra mã hóa ở một tài liệu liên quan. Lựa chọn tài liệu khác trong rãnh Bộ duyệt (bên phía tay trái) và Coder trả lời bằng việc cho thấy những nút nào mã hoá tài liệu mới được chọn này. Trong khi Bạn là ở đó, chú ý rằng đây là một cách để kiểm tra sự tiến bộ của bạn với việc mã hoá tất cả những tài liệu của bạn!

Di chuyển giữa những tài liệu trong Bộ duyệt Tài liệu, hãy kiểm tra mã hóa ở tại một nút trong những Tài liệu gần đây (Có lẽ bạn sẽ nghi ngờ sự chú ý của bạn không tập trung). Với nút đó được lựa chọn, kích vào những tài liệu qua thanh công cụ của Bộ duyệt, và từng cái lần lượt sẽ xuất hiện với văn bản mã hoá ở tại nút đó được chiếu sáng. Cùng chiến thuật này tất nhiên sẽ cho phép bạn quét nhanh tất cả các loại mã hoá ở tại nhiều nút trong những tài liệu cụ thể.

Trong khi nghĩ về những nút và mã hoá trong Coder, bạn có thể tạo ra và sửa đổi những tập hợp cac nút bằng cách sử dụng sự kéo và thả ( Như trong Người thăm dò Nút).

In ra văn bản của một báo cáo về tài liệu với số đoạn hiện ra. Bây giờ bạn có thể ngồi dưới một cái cây và quyết định mã hoá. Đánh dấu trong những lề của những nút được in ra mà mỗi đoạn cần được mã hoá. Sau đó, quay trở lại máy tính, mã hoá những ghi chép bên lề, sử dụng Paragraph Coder thì sẽ dễ dàng. Gọi trong Paragraph Coder về tài liệu đó; khi bạn đọc những chữ viết trên tờ in ra, đơn giản đánh máy hoặc lựa chọn nút tới mã hoá, và đánh máy trong số đoạn mã hoá.

Mã hoá tự động với Section Coder

Việc mã hoá ở tại những nút có thể được tự động hóa nếu nó liên quan đến cấu trúc tài liệu hoặc những chuỗi văn bản.

Nếu tất cả hoặc một số tài liệu trong các dự án định tính có một cấu trúc xác định, như những bản sao của một loạt những phỏng vấn có cấu trúc, hoặc những thảo luận với cùng những người đó, có thể mã hoá chúng tự động.

Đánh dấu những phần với những đề mục phụ cho những câu hỏi hoặc tên của người thảo luận. Toàn bộ tập hợp của các tài liệu có thể chia sẻ cùng cấu trúc đó, đánh dấu bởi những tiêu đề mục và tiểu mục. Tạo ra một tập hợp của những tài liệu đó.

Section Coder sẽ mã hoá tất cả các m và tiểu mục của một tài liệu hoặc một tập hợpp bất kỳ của những tài liệu theo tiêu đề mục của chúng, hoặc bởi sự đánh số mục của chúng - như nút cây với những địa chỉ tương ứng.

91

Loại mã hoá này không có nghĩa là thay thế cho mã hoá mô tả một cách tính toán mà người nghiên cứu có thể làm, nhưng cung cấp sự dễ dàng truy nhập tới những phần tương ứng của những tài liệu khác nhau - như vậy bạn có thể đi ngay lập tức tới những phần đó để phản ánh, ví dụ, trong tất cả các câu trả lời đối với một câu hỏi, hoặc mọi thứ được nói bởi một người tham gia trong phỏng vấn nhóm tập trung.

Để sử dụng một cách đầy đủ Section Coder bạn phải xây dựng tài liệu phù hợp có cấu trúc thích hợp này từ đầu, và hiểu một cách chính xác Section Coder làm cái gì. Để hiệu quả, hãy sử dụng những tập hợp. Bạn có thể bổ nhiệm bất kỳ tập hợp tài liệu nào (bao gồm tập hợp của tất cả các tài liệu) là phần được mã hoá trong một lô.

Việc mã hoá với Công cụ Tìm kiếm

NVivo sẽ mã hoá theo hai cách bằng Công cụ Tìm kiếm. Bất kỳ những kết quả tìm kiếm nào có thể được cất giữ như một hoặc nhiều nút. Bất kỳ phạm vi nào mà bạn chỉ rõ trong Công cụ Tìm kiếm có thể được cất giữ như một nút. Tìm hiểu sâu hơn về sự tìm kiếm, hãy đi tới Chương 11.

Mã hoá những kết quả của một sự tìm kiếm

Kết quả của bất kỳ sự tìm kiếm nào có thể được mã hoá, vì vậy tìm kiếm là một cách mã hoá tự động. Ví dụ, nếu bạn tìm kiếm một từ trong văn bản, thì tất cả các sự tìm kiếm , với ngữ cảnh mà bạn chỉ rõ, được mã hoá ở tại một nút. Đối với nhiều dự án, khả năng tìm kiếm văn bản đơn giản hoặc phức tạp là đặc biệt có ích. Quá trình làm một cách máy móc, máy tính có thể định vị bất kỳ chuỗi ký tự nàohoặc khuôn mẫu màbạn chỉ rõ bằng wildcard. Bạn có nhiều tùy chọn trong Công cụ Tìm kiếm để kết hợp sự Tìm kiếm văn bản với những sự Tìm kiếm của mã hoá hoặc những thuộc tính, hoặc hạn chế sự Tìm kiếm tới chỉ là một phạm vi được chọn. Như vậy, nếu những từ xuất hiện trong văn bản sẽ xác định đúng đắn tài liệu sẽ được mã hoá, thì sự mã hóa có thể được làm nhanh chóng và đúng đắn, Và sự trải ra tới ngữ cảnh được chỉ rõ. Sử dụng những sự tìm kiếm mẫu, và những tùy chọn để xem lại những gì đã tìm thấy, để loại bỏ những sai sót từ sự tìm kiếm.

Những quá trình làm một cách máy móc sẽ không giải thích! Hơn nữa, mã hoá bằng sự tìm kiếm văn bản sẽ làm cho một số loại mã hoá tốt hơn cách mã hoá bằng đọc văn bản, máy tính sẽ chắc chắn sẽ mắc những lỗi mà bạn không mắc. Sẽ là không khôn ngoan nếu chỉ dựa vào mã hoá tìm kiếm văn bản mà không kiểm tra, thậm chí cho những nhiệm vụ đã được xác định một cách máy móc (ví dụ, nó sẽ thiếu những sai số về đồ thị). Nhưng quá trình làm một cách máy móc có thể mang rất nhiều tài liệu về cùng một chủ đề lại trong cùng một nút, như vậy bạn có thể phản ánh và xem lại nó, "Làm sạch" mã hóa bằng việc không mã hoá những gì không nên ở đó và xem lại khung cảnh để mã hoá kỹ lưỡng hơn những gì quan trọng. Khả năng để mã hoá từ nút là quan trọng trong việc sàng lọc các kết quả của những tìm kiếm máy móc như vậy – Xem phần dưới đây, sử dụng Nút Browsel:

92

Mã hoá một phạm vi

Cách nhanh nhất để có nhiều tài liệu, một tập hợp, hoặc văn bản mã hoá ở tại những nút khác đã mã hoá là chọn phạm vi đó trong công cụ tìm kiếm (Search Tool) và lưu trữ nó như là một nút. Nút được tạo ra hoặc mã hóa kết hợp với một nút hiện có, như bạn chỉ rõ.Ghi chú về mã hoá một tài liệu uỷ nhiệm

Một tài liệu uỷ nhiệm xuất hiện trong Một Bộ duyệt Tài liệu chính xác giống như mọi Tài liệu khác, và bạn có thể mã hoá bất kỳ văn bản nào trong đó bằng chính xác những phương pháp đó.

Một vài điều đáng nói về những chiến lược để định dạng những tài liệu uỷ nhiệm bằng nhiều cách mã hoá trong NVivo.

Bạn có thể thiết lập tài liệu uỷ nhiệm với những đoạn được đánh số thể hiện những đơn vị dữ liệu thể hiện bằng tài liệu. Hiệu đính trong bình luận của bạn ở tại) những đoạn tương ứng. Thêm DataBites mà liên kết với những đoạn băng video.

Mã hoá trên màn ảnh, sử dụng hoặc Thanh mã hoá hoặc Coder, chiếu sáng và mã hoá tài liệu thích hợp.

Như bất kỳ tài liệu nào, khi bạn xem trong Bộ duyệt Nút văn bản mà bạn đã mã hoá, DataLinks sẽ được duy trì để tái tạo tài liệu và những tác động của bạn đến tài liệu. Bạn có thể làm rất nhanh chóng việc tổng kết và mã hoá một nhóm băng video, ví dụ, sau đó mã hoá cẩn thận hơn qua Bộ duyệt Nút tất cả các phần trên về một vấn đề đặc biệt. Những trích đoạn phim sẵn có như DataBites có thể xem tuần tự, và mã hoá hơn nữa khi hiểu biết của bạn về vấn đề đó tăng lên.

Sử dụng Bộ duyệt Nút

Nếu bạn đang mã hoá ở tại các nút, thì đó là vì bạn muốn truy nhập tới tất cả dữ liệu mà thuộc các nút, vì mục đích này hay mục đích khác.

Bạn có thể không muốn có nhiều hơn tất cả dữ liệu đã được in, như vậy bạn có thể đọc các tài liệu đó. Bạn có thể muốn sao chép vào trong báo cáo mà bạn đang viết, như vậy bạn có thể trích dẫn tất cả những ý kiến về chủ đề đó. Bạn có thể muốn thống kê về những gì đã được mã hoá ở đó và bạn có thể muốn tóm tắt mã hóa và đưa ra thành bảng biểu. Tất cả mục tiêu này nhằm tạo ra một báo cáo về nút.

Tuy nhiên, hầu như ngay từ đầu, bạn muốn duy trì dữ liệu "sống" này để bạn có thể hỏi câu hỏi khác, chuyển ngược trở lại nguồn dữ liệu đã trích dẫn và suy nghĩ lại hoặc mã hoá từ phạm trù đơn giản này để tạo ra những phạm trù mang tính lý thuyết.

Bộ duyệt nút trong NVivo đưa bạn đến tất cả dữ liệu mã hoá ở tại một nút và đưa ra những hướng phân tích, suy nghĩ lại, báo cáo hoặc trở lại với ngữ cảnh cụ thể. Đây

93

không phải chỉ là phương tiện lấy lại (mặc dù dĩ nhiên nó khôi phục và cho phép bạn duyệt tất cả dữ liệu mã hoá ở tại một phạm trù). Thiết kế của nó phản ánh mục đích của hầu hết các phương pháp định tính mà sự lấy lại mã hoá là bước đầu tiên để giải thích, không phải là một sự kết thúc. Nhà nghiên cứu luôn luôn muốn đi đến một chỗ khác nào đó từ văn bản đã được mã hoá.

Giải mã và mã hóa: Sử dụng Bộ duyệt Nút để tiếp tục mã hoá

Bộ duyệt Nút là một trong những chỗ từ đó bạn có thể mã hoá cũng như nơi bạn xem các kết quả của nó. Đó là nơi bạn có thể tinh lọc và phát triển sự hiểu (của bạn bằng việc suy nghĩ lại những phạm trù và mã hoá.

Khả năng làm việc với tài liệu đã được mã hoá là thiết yếu đối với tư duy định tính.

"Làm sạch " mã hoá bằng việc lựa chọn và không mã hoá những văn bản mà ở đó không cần thiết mã hoá.

Phát triển những ý tưởng bằng việc lấy những dữ liệu đã được mã hoá và tiếp tục mã hoá thành những phạm trù mới. Như trong Tài liệu Bộ duyệt, bạn có thể tạo ra những nút mới khi bạn là mã hoá.

Hiển thị Explorer – style trong Coder có tất cả các chức năng cần thiết để tạo ra hoặc chuyển đổi các nút và suy nghĩ lại những nút của bạn trong khi bạn phản ứng với những gì đang xem trong khi xây dựng lại ngữ cảnh, những văn bản đã được mã hoá. Dữ liệu tập trung ở tại một nút đưa ra một một sự hiểu biết mới về phạm trù và điều này thường dẫn đến sự phát triển của những chiều cạnh mới.

Sử dụng trình bày các tài liệu đã được mã hoá

Đối với mỗi tài liệu đã được mã hoá ở tại nút hiển thị ra, có một tiêu đề tham khảo duy nhất chứa các thông tin đã được nhận biết. Bạn có thể chọn cho hiển thị Coding Stripes trong Bộ duyệt nút để xem những nút khác mà những đoạn văn này đã được mã hoá.

Bộ duyệt Nút mở ra tất cả văn bản đã được mã hoá nhưng thường những cái này này có thể bị bỏ qua. Bạn có thể giảm bớt số lượng văn bản đã được mã hoá hiển thị . Chỉ chọn xem các tiêu đề (mô tả nguồn của những đoạn văn), dòng đầu tiên hoặc dòng đầu tiên và dòng cuối cùng. Để quét những loại tài liệu bạn có ở đây, lựa chọn hàng đầu tiên - bạn sẽ thấy trường hợp mà bạn đang tìm kiếm một cách nhanh chóng hơn, và có thể mở rộng tầm nhìn ngữ cảnh của nó. Bạn sẽ thấy bạn lựa chọn những tùy chọn khác nhau cho những chức năng khác nhau - Và Bộ duyệt Nút đó có nhiều chức năng.

Xem các tài liệu đã được mã hoá trong ngữ cảnh

Một trong những vấn đề của mã hoá định tính thường là khó khăn của việc dữ liệu đã được mã hoá "xây dựng lại ngữ cảnh". Nvivo được thiết kế để tạo ra quá trình này ngay lập tức. Sau việc đặt con trỏ vào những tham khảo hoặc văn bản tiêu đề của những đoạn

94

văn đã được mã hoá, bạn có thể:

Chuyển đến đoạn văn trong tài liệu (Chỉ hỏi để duyệt tài liệu đó). Bây giờ bạn có thể suy nghĩ lại tài liệu đó, và có lẽ hiệu đính, chú thích, hoặc mã hoá lại;

Nhìn ngữ cảnh của đoạn văn bất kỳ. Ngữ cảnh cho thấy rằng không có sự lựa chọn mà cũng không được mã hoá và vì vậy sự xuất hiện của đoạn văn thì phân biệt rõ ràng với những đoạn văn đã được mã hoá. Bạn có thể lựa chọn và mã hoá một số hoặc cả đoạn van ở tại cùng nút đó hoặc lựa chọn và mã hoá một số hoặc cả văn bản đã được mã hoá và ngữ cảnh của nó ở những nút khác.

Mã hoá trải ra trong môi trường của Coder để mã hoá ngữ cảnh của một đoạn văn.. Bạn có thể mở rộng đến một số các ký tự về phía nào, đoạn văn hoặc những phần nào. Ngữ cảnh hoặc các chức năng mở rộng có thể áp dụng với tất cả văn bản trong Bộ duyệt Nút. Chỉ cần lựa chọn tất cả văn bản.

Xem và xem lại mã hoá

Người nghiên cứu thường muốn xem những gì đã được mã hoá ở chỗ nào, và đặc biệt xem những cách mã hóa của họ tiết lộ những khuôn mẫu trong việc giải thích dữ liệu. Bạn có thể xem mã hoá trên màn hình hoặc in ra những hiển thị trực quan của mã hoá.

Xem bằng Coder

Như được mô tả ở trên, Coder cho phép xem những nút mã hoá một sự chọn lọc hoặc tài liệu, và xem lại chính xác văn bản mã hoá ở tại một nút.

Xem những nút mã hoá một tài liệu hoặc sự chọn lọc, bằng việc lựa chọn preferecnce trong rãnh chọn lọc của Coder.

Xem văn bản đã được mã hoá bằng một nút đặc biệt, trong hoặc Bộ duyệt Tài liệu hoặc Bộ duyệt Nút, bằng cách lựa chọn Nút trong Coder. Tất cả văn bản đã được mã hoá bởi nút đó được hiển thị với một màu nền trong nội dung Bộ duyệt.

Coding Stripes trong Bộ duyệt Tài liệu hoặc Bộ duyệt Nút

Coding Stripes có thể hiển thị, ngoài những văn bản qua tất cả quá trình hiệu đính và mã hóa, còn cho thấy mã hoá nào đã được làm. Chúng cũng đưa ra một khuôn mẫu trực quan những khám phá và điều tra một cách nhanh chóng. Trong bất kỳ Bộ duyệt nào, hãy lựa chọn View > Showing Coding Stripes. Nó sẽ cho hiển thị những đường màu sắc dọc theo mỗi đoạn văn đã được mã hoá, đặt tên với nút đã mã hoá đoạn văn đó.

Có nhiều công dụng của những coding stripes này ngoài công dụng hiển nhiên là xem mã hoá nào đã được làm.

95

In ra toàn bộ tài liệu với stripes. (Sử dụng máy in màu sẽ làm tăng tối đa giá trị).

Sử dụng chúng trong việc so sánh những quyết định mã hoá giữa những thành viên trong nhóm.

Khám phá sự gối lên nhau và khuôn mẫu của mã hoá hoặc thiếu mã hoá ở tại các nút.

Thăm dò sự phong phú hoặc sự thưa thớt của mã hoá - Điều đó tự nó chỉ ra rất nhiều về dữ liệu của bạn và/ hoặc xử lý dữ liệu của bạn. Nếu có quá nhiều dữ liệu không được mã hoá - có thể kỹ thuật phỏng vấn đã thất bại trong việc thiết lập quan hệ? Hoặc bạn đã ngủ gật trong khi mã hoá? Trái lại dữ liệu tất dày đặc mã hoá - Phải chăng chỗ này cần kiểm tra cẩn thận hơn và dùng nhiều thời gian hơn về một chủ đề có thể làm cho những luận điểm rõ ràng hơn?

Sử dụng những báo cáo với Coding Striper đối với một phạm vi những mục đích nghiên cứu. Gắn chúng lại để phản ánh về sự gối lên nhau của những chủ đề. In bằng máy in màu hoặc trình bày bằng phương tiện đa dụng để gây ấn tượng đối với khách hàng. Hoặc hiển thị trên màn hình trong Nvivo trên Bộ duyệt Nút, như vậy bạn có thể kích vào DataLinks và đưa thính giả trực tiếp tới bản ghi âm thanh trong những thời điểm quan trọng, hoặc duyệt tài liệu nguyên bản để trình bày những trường hợp mà bạn bây giờ bạn đã hiểu biết hầu hết các vấn đề.

Quản lý những nút như những hộp chứa mã hoá

Trong Người thăm dò Nút, những công cụ để làm việc với mã hoá thì có Nhiều.

Sử dụng chức năng xóa, cắt, sao chép, gán và kết hợp để loại bỏ và kết hợp lại các mã hoá. Khi bạn xóa một nút, bạn xóa những tham khảo đã được mã hoá của nó (Bạn được cảnh báo trước!) Nhưng khi bạn cắt hoặc sao chép nó, bạn tạo ra một bản sao của tất cả mọi thứ mà mã hoá của nó chứa đựng; mã hóa này có thể bây giờ được đặt trong những hộp nút khác phù hợp với sự hiểu biết của bạn đang gia tăng. Trong khi những ý tưởng của bạn về dự án cố kết với nhau, bạn có thể tinh lọc và củng cố mã hoá bằng việc sử dụng những công cụ này.

Việc kết hợp những nút là một cách đặc biệt hữu ích để mang mã hoá từ những phạm trụ giống nhau lại với nhau. Công dụng của nó bao gồm:

Xây dựng một "Bức tranh lớn" khi bạn trở nên tin tưởng hơn vào ý nghĩa trong dữ liệu;

Mã hoá lại- kết hợp một số mã hóa ở một số nút, rồi duyệt dữ liệu và mã hoá lại thành những mã mới cải tiến hơn;

Đặt ra những câu hỏi "lớn hơn". Ví dụ bạn có thể muốn kết hợp tất cả các nút để tạo ra sự đối lập với sự đổi mới, sau đó phân tích nút đó để tìm ai là những người đối lập. Cần lưu ý: nó có thể không dễ khi

96

"Không kết hợp (Unmerge) ". Để kết hợp mã hoá, nếu bạn không muốn xóa nút mà mã hóa của nó được kết hợp, hoặc bạn không chắc chắn sự kết hợp sẽ có những kết quả mà bạn tìm kiếm, hãy lựa chọn nó và kết hợp với nút nhận. Nếu bạn không muốn để mất mã hóa đặc biệt của nút thứ hai, hãy sao chép nút đó để nhận được mã hoá kết hợp. Duyệt những kết quả trước khi bạn thực hiện quá trình này một cách thường xuyên.

Ghi chú : NVivo cho phép số lượng bất kỳ những liên kết với những tài liệu ở tại một nút (Bất kỳ nút nào có thể được gắn lá cờ như những bản ghi nhớ), cũng như những liên kết từ những nút này đến những nút khác (Một số ít chúng có thể được trích dẫn). Những liên kết này không được kết hợp một cách tự động: bạn phải chọn bổ sung thêm hoặc bỏ những liên kết.

Để xem trước những cách thăm dò mã hóa bạn đã làm, trong Người thăm dò Nút, lựa chọn một Nút và kích nút chuột phải. Bạn có thể cho hiển thị những tài liệu đã được mã hoá hoặc những ghi nhớ về nó, và nó có thể được thử nghiệm hoặc tìm kiếm. Những cách thăm dò mã hoá này ở tại những nút là đề tài của những chương sau.

97

Chương 8 - tạo dáng dữ liệu – Tập hợp và cây

Chương này liên quan đến hai cách khác nhau để tổ chức dữ liệu trong một dự án, để tăng tối đa sự truy nhập và quản lý.

Những tài liệu và những nút có thể được hình thành trong những tập hợp. Và những nút có thể được hình thành trong hệ thống nút theo thư mục bằng việc xây dựng "Những cái cây".

Hai cách tổ chức dữ liệu này là liên quan với nhau ở đây bởi vì chúng bổ sung cho nhau. Sử dụng những tập hợp thực hiện nhóm các nút và những tài liệu để truy nhập và làm việc với chúng một cách chính xác. Thiết kế hệ thống Nút đạt được những mục tiêu khác nhau - mang những phạm trù và dữ liệu lại với nhau theo cách giúp đỡ sự rõ ràng, sự gắn kết và quản lý hiệu quả.

Không có quá trình nào yêu cầu học nhiều. Bạn có thể tạo ra một tập hợp của những tài liệu hoặc những nút, hoặc tổ chức những nút trong một hệ thống nút. Thứ hai, sử dụng kỹ thuật kéo và thả. Đi tới sự Giúp đỡ Trực tuyến để biết cách làm như thế nào. Chương này bàn về tại sao bạn có thể muốn làm như vậy.

Tổng quan

Hình thành những tập hợp và hệ thống nút là những phương pháp quản lý linh hoạt và bổ sung. Tuy nhiên, hình thành dự án trong Nvivo, hình dạng có thể luôn luôn thay đổi khi dự án của bạn phát triển.

Không có tập hợp cũng như quản lý hệ thống nút nào được yêu cầu bằng phần mềm. Vài nhà nghiên cứu sẽ sử dụng phần mềm này hoặc phần mềm khác, và những dự án khác nhau sẽ sử dụng những những phương pháp hoàn toàn theo những cách khác nhau.

Bạn có thể tạo ra nhiều tập hợp tài liệu hoặc tập hợp nút như bạn muốn, và đặt nhiều tài liệu và những nút trong các tập hợp này như Bạn thích.

Những tập hợp cung cấp sự tiện lợi. có thể điều chỉnh. và những cách nhóm những tài liệu, hoặc những nút lại với nhau cho mục đích nào đó - Nội dung của chúng khác nhau như thế nào không thành vấn đề. Chúng có thể được sử dụng ở tại mỗi giai đoạn của sự phân tích.

Những tài liệu và những nút ( hoặc những bí danh của chúng) có thể được đặt vào trong số lượng bất kỳ của các tập hợp. Set Editors cho phép chọn lọc và sàng lọc chi tiết của những mục trong một tập hợp.

Hệ thống nút cung cấp những công cụ thuận tiện để giữ cho những nút ở những nơi hữu ích sao cho chúng có thể được tìm thấy dễ dàng. Mỗi nút có một chỗ trong hệ thống nút và thông thường một nút có một chỗ.

Những nút có thể được tổ chức trong hệ thống nút làm cho chúng dễ tìm thấy, trong những vùng được chỉ rõ của hệ thống nút hoặc có thứ bậc bên trong những cái cây thể hiện những phạm trù và những phạm trù thứ cấp – chúng tương tự như hệ thống chỉ số có thứ bậc trong một thư viện.

98

Nghĩ về những tập hợp của các mục như là những cách nhóm mà bạn thực hiện xung quanh công việc, nhưng hệ thống tài liệu và hệ thống nút giống chỗ ở thường xuyên của những mục đó, nơi mà bạn có thể luôn luôn đi đến để tìm thấy chúng. Nghĩ về những cái cây như là những cách để tạo ra các nút được tìm thấy dễ dàng và sắp đặt một cách hợp lý.

Hình thành trong những tập hợp

Một tập hợp là Một nhóm những tài liệu hoặc những nút cho những mục đích làm việc với chúng một cách cùng nhau. Mỗi dự án cung cấp hai tập hợp, một tập hợp của tất cả tài liệu và một tập hợp của tất cả các nút. Nếu bạn tạo ra những bản ghi nhớ, thì dự án cung cấp một tập hợp của những bản ghi nhớ. Bạn là người quyết định nếu bạn muốn tao ra những tập hợp đặc biệt khác.

Khi bạn tạo ra một tập hợp, bạn đặt trong nó một bí danh (Hoặc phím tắt) đối với mỗi tài liệu hoặc những nút mà bạn muốn có bên trong tập hợp đó. Mục đó vẫn tồn tại trong hệ thống tài liệu hoặc hệ thống nút - phím tắt của nó trong tập hợp là một cách nhanh và hiệu quả để đi vào chính mục đó. Khi bạn đặt một tài liệu hoặc nút vào trong một tập hợp, nó vẫn còn lại trong tập hợp của tất cả các nút hoặc tập hợp của tất cả những tài liệu trong Người thăm dò, và không thay đổi vì nó là một thành tố của tập hợp.

Không có giới hạn số lượng của các tập hợp mà một tài liệu hoặc nút có tên liên quan đến. Bất kỳ mục nào cũng có thể ở trong vài tập hợp, một kết qủa sẽ là như vậy nếu như có nhiều ngữ cảnh được xem xét. Nhưng, mỗi một mục chỉ có thể xuất hiện một lần trong một tập hơpn bất kỳ đã đưa ra, và những tập hợp không thể chứa đựng sự kết hợp của những tài liệu và những nút.

Khi bạn loại bỏ một mục từ một tập hợp, bạn chỉ bỏ những bí danh ở đó; thực tế mục đó vẫn còn trong tài liệu hoặc hệ thống nút. Và một tập hợp có thể trống rỗng!

Tiêu đề của tập hợp và sự mô tả của nó được người nghiên cứu đưa ra và có thể được thay đổi vào bất kỳ thời gian nào.

Tại sao sử dụng những tập hợp hơn là cách nhóm lại những mục khác?

Các tập hợp là cách nhóm các mục một cách nhanh chóng nhất, rõ ràng và linh hoạt trong NVivo, hoặc tạm thời hoặc đối với những giai đoạn quan trọng của một dự án. Tuy nhiên, chúng không chỉ là cách nhóm lại những mục duy nhất. Ví dụ, những tài liệu có thể được nhóm lại bởi việc mã hoá ở tại một nút chung - Như vậy là nút sẽ tham khảo đến tất cả những tài liệu đó. Những nút có thể lập thành nhóm (xem ở bên dưới) bằng cách bạn đătj chúng trong hệ thống nút như thế nào. Những tài liệu hoặc những nút có thể được nhóm lại bởi việc đưa cho chúng những giá trị chung của những thuộc tính - bởi việc xem giá trị đó bạn có thể tìm thấy tất cả các mục có giá trị đó. Nhưng những tập hợp thì hữu ích hơn những cách nhóm lại khác này vì nhiều mục đích:

99

Chúng thì rõ ràng trực quan hơn - bạn có thể xem những tập hợp này và có thể thao tác chúng một cách trực tiếp trong Explorer;

Chúng thì linh hoạt hơn - đặt các mục vào trong và ra khỏi những tập hợp thì dễ dàng;

Đặt các mục vào trong những tập hợp và loại bỏ chúng lần nữa không gây rắc rối cho tổ chức hoặc sự sắp xếp bất kỳ bạn đã làm ở đâu đó trong dự án của bạn, vì bạn là người duy nhất thao tác các bí danh

NVivo cung cấp những phương pháp mạnh để lựa chọn các nhóm chính xác của một tập hợp và đánh giá nó – bạn có thể hiển thị những thành viên của một tập hợp và mã hóa nó, sàng lọc tập hợp, phân tích tập hợp và thăm dò những đặc tính của tập hợp.

Một tập hợp có thể là một cách thao tác những mục của dữ liệu rất tạm thời, hoặc đặc điểm cấu trúc của một dự án trong suốt giai đoạn của nó - bạn quyết định những tập hợp của bạn tạm thời như thế nào. Chúng được tạo ra và quản lý dễ dàng trong Explorer, và dễ bị xóa. Khi bạn xóa tập hợp, tất nhiên bạn đã xóa những bí danh tới những tài liệu hoặc những nút đó, không phải là những mục chính nó.

Sử dụng những tập hợp

Những tập hợp thì hữu ích ở tại bất kỳ giai đoạn nào của một dự án.

Những tập hợp Tài liệu

Bạn có thể sử dụng những tập hợp những tài liệu :

Để quản lý dữ liệu, như vậy bạn có thể xem những giai đoạn, những sự tiến bộ và sự thay đổi trong xây dựng dữ liệu, hoặc để quản lý thời gian biểu (công việc tuần này);

Để định hướng và thông báo mã hoá. Ví dụ, có một tập hợp những tài liệu nhưng còn chưa được mã hoá, hoặc một tập hợp của những tài liệu được mã hoá bởi mỗi một thành viên của nhóm nghiên cứu.

Để quản lý mã hoá tự động: mã hoá những phần của tập hợp bất kỳ nào của những tài liệu, tìm kiếm văn bản bất kỳ của tập hợp nào ( xem Chương 7);

Để hiển thị, sàng lọc và phân tích dữ liệu của bạn. Tất cả những cách xem dữ liệu có thể tiếp cận đối với bất kỳ tập hợp nào ( xem Chương 9);

Đặt phạm vi và chỉ rõ những tìm kiếm và nhóm lại những tài liệu mà ở đó, những kết quả đã được tìm thấy ( Xem Chương 10, sự Tìm kiếm);

Để nhóm lại những mục khi phân tích tiến triển, vì vậy bạn chỉ tập trung vào những mục đó: những bản ghi nhớ về những chủ đề khác nhau, hoặc những tài liệu của những kiểu khác nhau mà bạn muốn so sánh.

Trong một nhóm dự án phỏng vấn, những nghiên cứu viên có thể muốn so sánh

100

những đóng góp của những thành viên của nhóm. Chúng có thể tạo thanh một tập hợp đối với những tài liệu mà mỗi tài liệu có tác giả, (kể cả những phỏng vấn họ thực hiện và những bản ghi nhớ mà họ viết). Tìm kiếm những bình luận của những người trả lời có thể loại trừ tập hợp của "Tất cả các bản ghi nhớ " khỏi phạm vi tìm kiếm (xem Chương 10, sự Tìm kiếm). Để tìm nếu điều tra viên được đào tạo trở thành y tá giải thích những bình luận của người trả lời một cách khác nhau, hãy giới hạn phạm vi tới những tập hợp của những tài liệu đối vói những thành viên của nhóm đó, cộng với tập hợp "tất cả các bản ghi nhớ”.

Những tập hợp Nút Hầu hết các dự án có thể sử dụng những tập hợp nút để tiếp tục duy trì cùng với nhau:

Những nút trong khu vực nút tự do có vẻ có nhóm nào đó – chuẩn bị chuyển chúng thành vùng những nút Cây’

Những nút mà mã hoá xuất hiện nhiều lần trong những loại tài liệu nào đó hoặc những nút nói đến những giai đoạn khác nhau hoặc khung cảnh khác nhau;

Các nút đối với những đề tài cũng xuất hiện trong dữ liệu, như vậy bạn có thể tập trung vào mã hoá chúng. Bạn có thể tạo ra một "tập hợp làm việc" của những nút để làm dễ dàng điều này;

Các nút liên quan đến một khu vực phân tích (các nút phù hợp với bài báo mà bạn đang viết);

Các nút về những công việc lý thuyết đang tập trung (như những đề tài riêng tư) hoặc đối với những phạm trù trung tâm đang xây dựng.

Các tập hợp nút trong dự án về hăm sóc những bệnh nhân đang trải qua sự đau đớn có thể bao gồm một tập hợp của tất cả các Nút để giải quyết vấn đề quản lý những bệnh nhân đau đớn, một tập hợp (của) những Nút tạo ra bởi trợ lý nghiên cứu Jane, Một tập hợp của những Nút làm về vấn đề chăm sóc giáo dục, và một tập hợp gọi là "Những chủ đề xảy ra định kỳ". Một nút "lắng nghe những bệnh nhân "có thể ở trong tất cả những tập hợp đó.

Tạo ra những tập hợp

Để một kỹ thuật thấm vào dự án, những tập hợp dễ tạo ra và quản lý. Bạn có thể tạo ra những tập hợp và thay đổi nội dung của chúng, (kể cả tạo ra các tập hợp trống rỗng):

Trực tiếp trong Bộ thăm dò tài liệu hoặc thăm dò Nút; Trong Set Editors, các tập hợp có thể được thao tác, xem và sử dụng

những cái lọc đã tạo ra.

Tạo dáng hệ thống nút

Trong hệ thống nút bạn có thể tổ chức những nút theo hai cách, theo khu vực và bên trong hai khu vực, có thứ bậc.

101

Những nút Tự do, những cái cây và những trường hợp

Tất cả các hệ thống nút có hình dạng nào đó bởi vì chúng có những vùng cho những nút tự do, những nút cây và những nút trường hợp. Những điều đó được giải thích trong Chương 4. Thông thường, những nút tự do được sử dụng để giữ những nút mà không có những mối quan hệ lôgíc với nút khác. Khi chúng được xem trong mối quan hệ nào đó với những nút khác, như những dạng của một khái niệm chung, hoặc những cách hành động, mà quan hệ đó có thể được biểu hiện bằng cách đặt nút ở chỗ thích hợp trong khu vực cây hoặc trường hợp,

Những nút Cây được tổ chức có thứ bậc theo những phạm trù và những phạm trù thứ cấp. Những nút có thể được di chuyển trong hoặc ra khỏi bất kỳ “cành nào” của cái cây, nhưng mỗi nút có một chỗ. (nếu một nút được cần ở tại hai chỗ, thì nó có thể được sao chép, nhưng sao chép đó là một nút khác, không phải là một bí danh mà sẽ cập nhật trong khi bản chính được thay đổi. Những tập hợp thông thường được ưa thích trong những trường hợp như vậy.)

Kho Có thứ bậc của các phạm trù

Việc sử dụng khả năng tổ chức những nút có thứ bậc hoàn toàn là tuỳ chọn. Nó cũng rất tự nhiên; phần lớn những nhà nghiên cứu phân loại dữ liệu định tính trước khi có máy tính (hoặc ai cất giữ tài khoản gia đình, nhận thiếp mời hoặc danh sách gửi thiếp ngàyLễ Nô!) đã sử dụng những hệ thống chỉ số như vậy, bởi vì đây là những cách có ích cất giữ và tìm thông tin. Một số mục "thuộc về" ở phía dưới những mục khác, và có thể hiểu rằng ở đó chúng "thuộc về" có thể là một quá trình phát triển, tạo ra và thăm dò phạm trù trừu tượng hoặc chung hơn. Việc tìm thấy các mục này đòi hỏi phải biết tìm ở đâu.

Phần lớn những người dùng máy tính xử lý những hồ sơ và những ngăn theo một hệ thống nút có thứ bậc - Như được cho thấy trên màn hình Windows Explorer. Những thư viện cất giữ những quyển sách theo cách này, và dễ dàng tìm thấy chúng, ngay cả khi chúng ta đã quên tên sách đề hoặc tác giả. Được tổ chức một cách có thứ bậc, một hệ thống nút tạo ra trong nghiên cứu định tính cho thấy hình dạng của những phạm trù đang hình thành, bộ ừ điển lớn của các khái niệm đang gia tăng về phương diện chúng là dữ liệu đang được phân tích. Cây cút đưa ra một nguyên tắc phân loại.

Những nút Trường hợp là một ví dụ đặc biệt kho chứa các nút có thứ bậc, thu nhặt tất cả các trường hợp của một dạng lại cùng với nhau sao cho chúng có thể được xem lại và truy nhập. Những sự phân cấp này có cấu trúc khác nhau để cất giữ những trường hợp và dạng trường hợp (xem Chương 4).

Tại sao sử dụng cây trong NVivo?

Khả năng (không đòi hỏi) để tổ chức dữ liệu có thứ bậc trong NVivo không phải là một yêu cầu để buộc bạn phải suy nghĩ một cách cứng nhắc về những phạm trù có thứ bậc, từ trên đỉnh xuống, như là thư mục của thư viện hoặc bộ từ điển. Những phạm trù có thể được tạo ra theo bất kỳ thứ tự nào trong vùng những nút Cây, rồi di chuyển "ở dưới"

102

những phạm trù khác trong khu vực cây Nút chỉ khi mức cao hơn (hoặc chung hơn) của những khái niệm được phát triển hoặc phát hiện. Hoặc chúng có thể phát triển những nhánh con khi những chiều cụ thể hơn hoặc những khái niệm được phát triển.

Thiết kế cây là kinh nghiệm, sự tỉnh táo của người nghiên cứu, những thứ này giống như không chỉ đi đâu một cách dễ dàng mà còn đi đến những chỗ lấm bùn, không sạch sẽ. Một cây không chỉ giúp để cất giữ các thứ và tìm lại chúng, mà còn tìm lại những thứ liên quan khác một cách dễ dàng. Một thư viện tổ chức tốt là một điều thích thú không chỉ bởi vì bạn có thể tìm thấy quyển sách bạn biết bạn muốn tìm mà còn vì dọc theo nó là những quyển sách mà bạn không biết nhưng chúng có sự thú vị liên quan.

Một cây của những nút cũng cung cấp thông tin về khối lượng kiến thức mà nó đại diện, và thường thúc đẩy các hoạt động. Một danh mục thư viện sẽ nói cho bạn biết trong chốc lát rằng thư viện này không mua sách về một khu vực đặc biệt của bạn, và như vậy gợi ý sự chú ý tới những sự thiên lệch của ủy ban cho mua sách. Cái hộp thẻ công thức để lộ ra những sự ưa thích thức ăn của bạn (hoặc có thể là sự ưa thích thức ăn của người mẹ của bạn). Danh sách thiếp chúc mừng Lễ Nô en cho thấy rằng bạn đang mất đi những người bạn Úc và đã đến lúc cần đi qua đường xích đạo để thăm họ. Những người giám sát trong dự án nghiên cứu sử dụng phần mềm NUD " IST, đó là những hệ thống nút đi đầu có thứ bậc trong tính toán định tính, tìm những hệ thống nút của sinh viên đưa ra một bức tranh rất có ích về một dự án có được từ đâu, và bây giờ nó cần đi tới đâu.

Cây không làm những cái gì

Biết những cái gì mà hệ thống thứ bậc không đưa ra là quan trọng. Đây là sự tổng kết đơn giản nhất chỉ ra rằng NVivo cung cấp không chỉ nút cây mà còn cho những nút tự do, mô hình và những tập hợp, vì chúng hình thành dữ liệu theo những cách khác nhau.

Một cây nút không phải là một mô hình hoặc sơ đồ của những kết nối mà nhà nghiên cứu làm giữa những khái niệm trên cơ sở giải thích dữ liệu. Nó rất hiếm khi thậm chí chỉ ra những kết nối đó. Việc sử dụng cách đó sẽ có những hiệu ứng procrustean về dữ liệu và hoàn toàn không khuyến khích.

Ví dụ : nhà nhân chủng học học nghiên cứu quan hệ của một dân tộc vtới môi trường của họ khám phá ra họ có nhiều từ để chi nước. Trong NVivo, Nhà nghiên cứu có thể tạo ra những nút cho mỗi từ, mã hoá những cách sử dung khác nhau và đặt chúng như nhánh con của một nút cây “những từ chỉ nước'. Người quan sát hệ thống nút này không phát hiện gì về tại sao cần phải là nhiều từ như vậy để chỉ một cái gì đó mà trong tiếng Anh chỉ mô tả bằng một từ. Để khám phá những cách sử dụng từ khác nhau, chúng ta phải đi đằng sau hệ thống nút, để phục hồi dữ liệu mã hoá ở tại mỗi nút, và những bản ghi nhớ viết về từng nút, đọc và phản ánh về những nút đó. Để giải thích tại sao có nhiều từ khác nhau như vậy, chúng ta cần thăm dò những ý nghĩa này trong ngữ cảnh. Để lập luận về sự thích hợp của nhiều từ chỉ nước trong quan hệ với nền văn hoá và môi trường, đòi hỏi phải phản ánh và nghiên cứu nhiều hơn. Để thể hiện lý thuyết đang tăng lên

103

một cách trực quan, đòi hỏi một mô hình liên quan đến nhiều khái niệm. Những khái niệm mới này có thể cũng được cất giữ ở tại những nút trong hệ thống nút, nhưng chắc chắn sẽ không được định vị như những phạm trù thứ cấp của nút về "Những từ chỉ nước".

Một cây nút cũng không làm những gì mà tập hợp làm. Trong một hệ thống nút hữu ích, một khi mỗi nút là bộ phận của từ vựng của những khái niệm, mỗi nút có một chỗ ( Điều đó dĩ nhiên giống như một nút tự do hoặc một nút cây có tên gọi là “Nơi địa ngục làm những điều đó? ") Trái lại, một nút hoặc tài liệu ( ví dụ, Bí danh của nó) có thể xuất hiện trong nhiều tập hợp, vì những tập hợp không phải là một hệ thống kho phân loại mà là một cách bó lại các thứ để suy nghĩ và làm việc vè nó

Thiết kế và sử dụng hệ thống nútTự do hoặc cây?

Khi bạn tạo ra một nút, bạn định vị nó hoặc trong vùng Nút Tự do hoặc trong khu vực có thứ bậc Nút cây. Quyết định vùng của nó như thế nào? Sau đây là vài nguyên tắc chỉ đạo:

NVivo không yêu cầu phân loại những phạm trù của nó. Nhưng nghiên cứu định tính thường đòi hỏi như vậy. Khi bạn vạch ra những ý tưởng cùng với nhau, và tổng hợp, tạo ra ý nghĩa của dữ liệu, một sự lớn lên, tập hợp của những mã không có sự phối hợp có thể ngăn cản sự hiểu biết và những truy nhập tới phạm trù đó. Bạn sẽ mất chúng! Bạn sẽ quên chúng.

Ở bất kỳ giai đoạn nào, những nút tự do có thể được di chuyển vào trong một cái cây (kể cả hoặc vào trong hệ thống nút trường hợp). Bạn làm gì với các nút ở đó là tuỳ thuộc vào bạn. Nó có thể giúp đỡ để tập hợp những phạm trù đi cùng nhau trong các cụm. Những nút khác có thể được tách ra theo nhiều khía cạnh khi bạn thăm dò nhiều ý nghĩa đưa ra cho một khái niệm. Những nút có thể được tổ chức lại, di chuyển vòng quanh, và xóa ở tại) bất kỳ thời gian nào. Khi những khuôn mẫu nẩy sinh, những nút có thể được tập hợp vào thành một cây nhỏ, và chia thành nhiều cây hơn khi bức tranh trở nên phức tạp hơn.

Trường hợp để tự do (ít nhất một thời gian)

Có những tiện lợi trong việc trì hoãn hình thành mà nút câyvì nhiều cách tiếp cận đến sự phát triển lý thuyết.

Chỉ ra cụ thể ban đầu những mối hệ giữa các phạm trù có thể ngăn cản sự khám phá từ dữ liệu, và sự phủ đám mây lên sự nhận thức;

Thả những khám phá mới của bạn vào trong nút tự do thì rất nhanh! Làm việc với những tài liệu ngay từ ban đầu, bạn có thể tìm thấy mọi thứ có vẻ là "không đáng là một nút" và bạn không muốn đợi để làm việc ở cái chổ nảy sinh một ung bướu mới. Mã hoá trong vivo, hoặc đặt tên cho những nút mới, không ngạc nhiên bạn đã tạo ra những nút tự do. Sắp xếp lại chúng, sau đó bạn sẽ thấycái gì đang nẩy sinh! ( Cho một bài tập như vậy,

104

hãy xem Bazeley và Richards, Dự án định tính trong Nnvo, Chương 1) Những nút Tự do cung cấp một nơi giữ chỗ an toàn cho những ý tưởng thử

nghiệm ban đầu hoặc những khái niệm rời rạc, và giúp đỡ bạn xem chúng như rời rạc và thăm dò những khả năng. Cấu trúc của một cây nút, giống như bất kỳ một sơ đồ liên kết nào, dẫn bạn đi tìm những quan hệ thể hiện trong cấu trúc.

Sử dụng những nút tự do:

Mã hóa kết hợp với một nút hiện có, khi bạn chỉ ra cụ thể nếu nút không có chỗ hiển nhiên trong những phạm trù của bạn

Nếu là thử nghiệm về nó, tự hỏi nếu đây thật sự là một ý tưởng về nó đáng gọi là một nút;

Khi một không gian chứa những ý tưởng mà đến cùng với nhau. Trong một vài cách tiếp cận nghiên cứu, ( "Lý thuyết cơ sở") sự quy tụ của những phạm trù, hoặc sự ghi nhận những chiều của khái niệm thì quan trọng tới sự phát triển của lý thuyết trong thời gian dự án.

Đặt nó trong một cái cây:

Nếu nó có một chỗ như một phạm trù thứ cáp của một phạm trù chung hơn, hoặc như một trong số một nhóm của cùng những mục phân loại;

Nếu quan tâm của bạn về phạm vi của những đề tài trong dữ liệu, hoặc sự thiếu vắng của một vài đề tài, yêu cầu so sánh có hệ thống và phân biệt của chúng;

nếu nút đại diện một trong số một nhóm mà đi cùng nhau (ví dụ, những chiều của một khái niệm, những giá trị của một biến, hoặc những dạng của sự trả lời) cây biểu thị mối quan hệ đúng đắn, giúp làm rõ quan hệ lẫn nhau của những khái niệm, những đề tài, vân vân. Tổ chức lại, phân loại lại, xoá, và kết hợp các phần của cây giúp cho phát triển sự hiểu biết về số liệu;

Nếu đi vào các nút một cách nhanh chóng, bạn sẽ thấy địa chỉ của cây nút giúp cho bạn định vị nó trong hiển thị cây. Phát triển một bản đồ tư duy về những phạm trù, và việc truy cập chúng diễn ra nhanh chóng và quá trình mã hoá cũng nhanh chóng hơn;

Nếu hệ thống nút của bạn đang trở lên quá lớn làm mất các nút và sử dụng chúng một cách thiếu đồng nhất, tổ chức chúng thành những cây sẽ giúp đỡ bạn để định vị chúng vì chúng được định vị bởi ý nghĩa của chúng chứ không phải bằng tên;

Nếu nó giúp để bắt đầu xem những phạm trù trong các nhóm, hãy làm cho dễ gọi lại và truy nhập, ý nghĩa mà bạn tìm các nút là dễ dàng và sử dụng một cách đồng nhất;

Nếu bạn đang làm việc với các trường hợp, NVivo có thể giúp đỡ điều khiển chúng nếu bạn tạo ra những nút trường hợp được tổ chức trong

105

những cây.

Khi nào bắt đầu tổ chức các nút?

Một số dự án định tính bắt đầu với một hệ thống nút đáng kể, nhiều nút đã được tổ chức thành những cây, trước khi có những tài liệu. Đìeu này không ngụ ý rằng không có lý thuyết mà chỉ là trong đầu của bạn không phải là không những ý tưởng! Đôi khi hệ thống nút được sắp đặt "từ lý thuyết đi xuống"; đôi khi nó đơn thuần biểu thị những phạm trù miêu tả quan trọng đối với thiết kế nghiên cứu.

Nếu bạn biết, ví dụ, những câu hỏi đax đặt ra, những chủ đề hoặc giả thuyết được kiểm tra, và mã hoá ở tại những nút cho những phạm trù này ngay từ khi bắt đầu, bạn có thể thăm dò những khuôn mẫu nẩy sinh ngay lập tức. Những nút có thể được tạo ra trước tiến hành mã hóa bởi chính sự thay đổi của những phương pháp, với những lợi thế thật sự.

Đưa ra các nút để đặt câu hỏi, bạn có thể sử dụng Công cụ Tìm kiếm ( xem Chương 10) để có sự truy nhập ngay tới dữ liệu (ví dụ, cái gì làm cho phụ nữ trả lời câu hỏi 3?) để theo dõi sự tiến bộ và chọn mẫu dữ liệu.

Ghi lại ngay từ đâu, sắp đặt và thăm dò những phạm trù có thể giúp cho việc sàng lọc những mục tiêu của dự án.

Việc cất giữ những mô tả và những bản ghi nhớ ở tại các nút từ khi bắt đầu dự án giúp cho những nhóm nghiên cứu chia sẻ những ý nghĩa đề ra như những phạm trù và những khám phá về chúng.

Những kết quả của sự thăm dò và tìm kiếm hệ thống nút cho thấy trạng thái của dự án, số lượng dữ liệu tập hợp trong mỗi vùng, và nhu cầu cho những phương hướng thu thập dữ liệu mới

Bắt đầu thiết kế hệ thống nút như thế nào?

Đa số các nhà nghiên cứu biết cái gì đó về những vị trí , những con người v...v. ( như giới tính) sẽ đòi hỏi mã hóa miêu tả.

Trong Nvivo để ghi những thông tin như vậy, bạn có một lựa chọn giữa mã hoá tại những nút, và gán những giá trị của những thuộc tính.

Nếu bạn muốn quản lý sự đa dạng của dữ liệu, và đặc biệt nếu dữ liệu sẽ được xây dựng nhanh, hãy ra một quyết định sớm ngay từ đầu về mã hoá miêu tả và nó sẽ được làm như thế nào.

Một số nhà nghiên cứu khởi động một dự án bằng việc thể hiện nhưng gì họ biết về dự án, hoặc thông tin mà họ muốn cất giữ về người trả lời, trong mã hoá ở tại những nút sẽ cho phép họ phân biệt giữa những nguồn hoặc ngữ cảnh dữ liệu khác nhau.

Bạn biết bạn đang hỏi cái gì?

106

Đa số các dự án có một số phạm trù trung tâm mà họ đang điều tra, họ biết những câu hỏi mà họ đang đặt ra. Để biểu thị những điều đó trong một hệ thống nút ngay từ đầu giúp cho làm rõ phạm vi của dự án, và cho phép bạn bắt đầu hỏi những câu hỏi đó một cách sớm hơn.

Một sự bắt đầu tốt đối với một hệ thống nút là quy tắc nếu bạn muốn hỏi trong NVivo, thông thường cần những thuộc tính hoặc những nút dưới dạng đó bạn có thể biểu thị câu hỏi.

Những mục tiêu của một hệ thống nút

Hệ thống nút sẽ làm việc tốt nhất nếu bạn thấy nó như một hệ thống và là hệ thống mà bạn thích và có thể sử dụng. Cố gắng tạo ra một hệ thống mà bạn có thể thấy hình dạng của nó trong đầu của bạn; thăm dò nó, vẽ nó (có lẽ trong mô hình hoặc trong phần mềm như Decision Explorer) và giải thích nó với những đồng nghiệp.

Những hệ thống Nút thường được Giữ một cách tốt nhất tính cố kết và nhất quán. Có những phạm trù mà bạn quên hoặc thỉnh thoảng sử dụng thì điều đó không quan trọng. Sử dụng những tập hợp để quản lý những nút đang có bên trong. Những tập hợp gọi là "vứt đi" và “quá mập mờ ". Sử dụng khả năng xem những nút trong Node Explorer để quét ở chỗ mã hoá của bạn đang diễn ra, những Nút nào không được sử dụng.

Những dự án là tổng thể và nó có hình dạng của nó. Hệ thống nút là hình dạng của những phạm trù trong dự án của bạn. Khi dự án phát triển, bạn có thể vẽ hình dạng đó bằng những cây và cành chủ yếu, thiết lập một tập hợp nhỏ và những phạm trù độc lập, Thăm dò mỗi phạm trù trong quan hệ với anh em và con cái của những phạm trù đó

Các dự án có các phần - kiểm tra phạm vi của nó và suy nghĩ về nó theo các phần. Làm cho những khía cạnh hợp lý của dự án trở thành cơ sở của các cây.

Làm việc trên những những phạm trù về mặt lôgic (làm cho lý thuyết đáp ứng tính có ích ở đây), tạo ra các phạm trù thành những nhóm của cùng loại, phạm trù nào thuộc những trường hợp này và phạm trù nào thuộc những trường hợp khác, nó có sự thay đổi, chúng có gối trùng lên nhau hay trong những trường hợp khác của phạm trù chung này hay không? Loại phạm trù nào ? Nó thuộc về cái gì? Những câu hỏi đó giúp trong việc thiết kế các cây nút.

Cố gắng không tạo những cây xây dựng trên giả định về dự án sẽ đi tìm cái gì. Trước hết, những cây lớn cho thấy hiển nhiên không có vấn đề trong những sân chơi, ( Thậm chí, người trực phòng) Như vậy khung cảnh này định vị như những phạm trù thứ cấp của những vấn đề.

Giữ những phạm trù có liên quan về mặt khái niệm cùng với nhau và những phạm trù khác về một bên. Khó khăn chung nhất đối với nút xuất hiện khi những nhà nghiên cứu không thực hiện quy tắc này.

107

Ví dụ, nếu bạn đang phát triển những nút về những vấn đề trong trường học ( Các môn học, những khó khăn trong học tập) không cho phép những nút này trở thành những phạm trù thứ cấp về khung cảnh của những vấn đề (lớp học, sân chơi, nhân viên văn phòng). Để mở rộng ngay lập tức quy mô của hệ thống nút Nó Sẽ als ( suy nghĩ của bạn, vì khung cảnh là những loại sự vật khác với những vấn đề.

Cây này kết hợp hai mục khác nhau, các vấn đề và khung cảnh, sự phát triển của phạm trù (những chiều mới của quyền lực, ví dụ, một câu hỏi chung. Và đó là một cái cây lớn.Nếu thay vào đó, bạn phải có một cây phụ- cho những vấn đề và một cây phụ cho những khung cảnh, (Chỉ có 6 nút ở những cây này!) bạn có thể mã hoá văn bản ở tại cả hai vấn đề thích hợp và khung cảnh thích hợp và sử dụng những thủ tục tìm kiếm để tìm những kết hợp đặc biệt. Những cái cây này sàng lọc các vấn đề. Mã hoá khi thích hợp ở tại những vấn đề và những khung cảnh. Bạn có thể tìm kiếm những quan hệ của những vấn đề và những khung cảnh.

Quy tắc vàng là không có một cái gì giống như một hệ thống nút hoàn hảo! Một hệ thống nút luôn luôn trong dòng chảy khi những ý tưởng thay đổi, vì những nút trong NVivo biểu thị suy nghĩ của người nghiên cứu về dữ liệu. Một khám phá thú vị của nhiều người dùng NUD * IST là hệ thống nút chỉ hoàn hảo khi dự án kết thúc. Nếu nó được "giải quyết" thông thường đó là một dấu hiệu những phạm trù đã "bão hòa" và vấn đề có thể đi đến kết luận!"

Chương 9: Xem và hiển thị dữ liệu - Công cụ Hiển thị, Lọc và Phân tích

Chương này liên quan đến những phương cách độc đáo để hiển thị dữ liệu của bạn và các mối quan hệ đã được giới thiệu ở NVivo phiên bản 2.0.

Những nhà nghiên cứu định tính thường muốn xoay quanh các dự án của mình đặt ra những câu hỏi đơn giản. Những câu hỏi này rải khắp những phân tích định tính. Những trường học nào có vấn đề này, những người nào đang nói điều này, bối cảnh nào dẫn đến những nhận xét này? Hầu hết những nhà nghiên cứu phần mềm đều không giống như thế - nhà nghiên cứu phải nói họ đang tìm gì? (Trường học này có vấn đề đó không? Có phải vấn đề này không? Tại sao không? Tại sao có?)

NVivo cung cấp ba cách để xem và hiển thị những câu trả lời cho những câu hỏi này về dữliệu: Công cụ hiển thị, lọc và phân tích. Theo những phương thức khác nhau, chúng cho bạn thấy sự mã hóa, các thuộc tính hoặc những mối quan hệ khác bạn đã lưu trữ về dữ liệu khi bạn tiến hành một dự án.

Tổng quan

Công cụ hiển thị Show Tool cho phép bạn đặt câu hỏi "Hãy cho tôi xem!" về bất cứ phần nào của dự án của bạn trong NVivo. (hãy cho tôi xem node mã hóa tài liệu này! Hãy cho tôi xem thuộc tính mà node này có!)

108

Nó được thiết kế để truy cập trực tiếp từ một cửa sổ Explorer, nếu bạn muốn biết về một văn bản hoặc node, hoặc bất cứ bộ tài liệu/node nào.

Nó có thể sử dụng kết hợp với cửa sổ tạo mô hình Modeler. Bạn có thể yêu cầu bất cứ hạng mục nào (các thành phần của bộ này là gì?) và sử dụng câu trả lời trong mô hình, kéo và thả các mục khi bạn tìm thấy sự liên quan đến mô hình hiện thời.

Bạn có thể kéo và thả từ thanh công cụ Show Tool vào Modeler. Bạn có thể tìm hỏi bất cứ mục nào (thành phần của bộ này là gì?) và sử dụng câu trả lời trong mô hình, kéo và thả các mục khi bạn tìm thấy sự liên quan đến mô hình hiện thời.

Bạn có thể lọc bất kỳ phần nào của dữ liệu của bạn theo các văn bản, yêu cầu xem những phần nào được đánh mã, hoặc có giá trị cụ thể của một thuộc tính, hoặc những đặc điểm khác. Việc lọc dữ liệu cho phép bạn đánh giá dữ liệu, hỏi về các mối quan hệ, tìm xem có ý tưởng chốnglại nào đang diễn ra.

Việc lọc được tiền hành trong phần biên tập bộ (Set Editor), nơi bạn được cho xem chính xác dữ liệu nào đang được định vị.

Bạn có thể, nếu bạn muốn lưu lại kết quả của thao tác lọc thành một bộ Bạn có thể nhấn chuột để tìm chỉ những mục đó thôi.

Bạn có thể phân tích dữ liệu bất kỳ, hỏi về một mục hoặc bộ bất kỳ với câu hỏi "Cái gì đây?"

Công cụ phân tích Assay có thể được gọi từ một cửa sổ Explorer hoặc từ phạm vi bạn đã đặt trong thanh công cụ tìm kiếm, khi nào bạn muốn kiểm tra các đặc điểm của một bộ, nơi bạn đã hoàn thành việc đánh mã hoặc bạn sắp tìm.

Assay giúp đọc nhanh số lượng những mục có đặc điểm được hỏi đến tính theo phần trăm.

Mô tả sơ lược Assaycó thể được tạo ra biểu thị ở dạng bảng, hiện diện của mã, hoặc giá trị thuộc tính, đã quy định.

Những phương thức để xem và biểu thị này có thể dễ dàng tiếp cận từ tất cả những nơi mà bạn có thể đặt ra những câu hỏi này: những cửa sổ Document hoặc Node Explorer, Set Editor và Search Tool và Modeler.

Các công cụ Hiển thị, lọc và phân tích là những công cụ đòi hỏi ít diễn giải. Cứ việc hỏi và bạn có thể xem những gì bạn muốn biết! Để biết chi tiết về các phương thức sử dụng những công cụ này, hãy đến mục trợ giúp trên mạng (Online Help). Chương tóm tắt này là về những công dụng của những phương thức đặt câu hỏi trực tiếp trong công trình của bạn.

Hãy cho tôi xem! Hãy sử dụng công cụ hiển thị

Hiển thị trong NVivo là một quá trình cho phép bạn xem những mục nào có mối quan hệ đã quy định đối với một mục khác.

Trong Project Pad, nút Show nói lên tất cả! Nhấn vào Show để xem các mục dữ liệu - node, văn bản, bao gồm các ghi nhớ, hoặc những giá trị thuộc tính - liên quan đến bất kỳ mục nào bạn chọn. Trong công cụ hiển thị, bạn có thể hiển thị:

109

Viết mã node văn bản bất kỳ Các văn bản mã hóa tại node bất kỳ Thành phần của một bộ Giá trị của một thuộc tính bất kỳ các văn bản/node với một giá trị bất kỳ ghi nhớ cho một mục bất kỳ

Bạn có thể đi đến công cụ Show Tool từ một cửa sổ Explorer. Nhấp chuột phải để yêu cầu NVivo hiển thị tất cả các node mã hoá của văn bản này, hoặc tất cả những ghi nhớ của tài liệu này (đó là liên kết văn bản DocLinks cấp cao nhất tới các ghi nhớ) hoặc để hiển thị các văn bản mã hóa bằng node này hoặc ghi nhớ cho node này.

Show Tool thả các mục bạn quan tâm vào cửa sổ của riêng nó và bên dưới là những mục bạn đã hỏi.

Sử dụng Show Tool để kiểm tra một khía cạnh của công việc. Hoặc bạn sẽ thấy ngạc nhiên! (Ví dụ, nó có thể cho bạn thấy sự tương đồng mà bạn không nhận thấy giữa các kiểu mã hóa của những tài liệu rất khác nhau).

Để sử dụng Show Tool trong cac mô hình, xem Chương 10

Công cụ Lọc (Filter)

Chức năng Lọc là một quá trình cho phép bạn thấy tài liệu hoặc node nào có những đặc điểm quy định.

Chức năng lọc có thể áp dụng với bộ bất kỳ, hoặc bộ tài liệu đang làm việc - bộ mà bạn không thèm lưu lại dưới một cái tên - nói cách khác, cho các văn bản hoặc node bất kỳ mà bạn muốn tập trung vào. Do đó khi bạn yêu cầu những mục lọc, bạn đang tiến hành tuỳ chọn lọc tài liệu trong phần Set Editor liên quan từ một cửa sổ Explorer.

Nhấp chuột phải để yêu cầu NVivo lọc mục này (văn bản, node hoặc cả hai).

Trong Set Editor, bạn có thể lọc các tài liệu hoặc node theo:

Mã Thuộc tính Đường liên kết Những tính năng khác

Vào mục Online Help để biết thêm thông tin.

Nhấn vào các node lọc và lăn con trỏ qua những tuỳ chọn là rất hữu ích, chẳng hạn bạn có thể yêu cầu lọc tài liệu có mã hóa bằng 1 phương thức tại một node cụ thể hay không, hoặc chỉ đơn giản xem nó có mã hoá hay không (tuỳ chọn cuối là cách nhanh chóng để đi

110

vào một bộ văn bản cho đến nay chưa được mã hoá, như thế bạn có thể loại chúng ra khỏi tìm kiếm của bạn và làm nó mạnh hơn)

Có thể bạn muốn xem mục nào có những đặc điểm nhất định. Chúng được nổi rõ trong cửa sổ Set Editor. Về việc hiển thị, nó có thể gây bất ngờ cho bạn qua việc chỉ ra những nhóm văn bản, các node liên quan mà bạn không ngờ đến.

Hoặc có thể bây giờ bạn muốn làm việc chỉ với những văn bản hoặc node có một đặc điểm này. Sao chép chúng sang một ô khác và lưu lại thành một bộ. Bây giờ bộ tài liệu đó có thể được lọc theo một đặc điểm khác.

Trong Set Editor, bạn có thể thấy thao tác lọc lặp đi lặp lại hiển thị nhanh chóng khi thực hiện theo một chủ đề hoặc các loại. Nếu thế, bạn sẽ làm việc giữa hai ô, xây dựng nhóm các mục đáp ứng yêu cầu của bạn. Một khi quá trình này được thỏa mãn, bạn có thể trực tiếp lưu lại nhóm kết quả thành một bộ mới để tiếp tục làm việc - hoặc đơn giản để tìm kiếm những mục đó.

Nhấn đi nhấn lại giữa "Select" và "Deselect" như vậy đưa ra các kết hợp Boolean của thao tác lọc, cho phép việc dò rất nhạy những thuộc tính của bộ. Những thao tác này là của công cụ tìm kiếm mạnh, và đặc biệt cho phép bạn hỏi và trả lời các câu hỏi "Cái nào?" - "Người điều khiển nào thừa nhận lỗi lầm và không nghĩ mình là người điều khiển tốt?" Những câu hỏi "cái nào?" này sẽ được thảo luận đầy đủ hơn ở chương 10, ở mục tìm kiếm, là lĩnh vực Set Editor đóng một vai trò quan trọng trong phạm vi tìm kiếm..

Chức năng lọc các bộ dữ liệu có thể được sử dụng để định hình dữ liệu rất nhanh chóng cho những mục đích cụ thể. Muốn xem vấn đề này có nảy sinh gần đây không ư? Hãy tạo ra một bộ dữ liệu trong bộ nhớ của bạn về vấn đề đó và lọc bằng thuộc tính "ngày tạo lập" để chọn những mục bắt đầu trong năm.

Để tạo ra một bộ dữ liệu, bạn sử dụng nút "Save As" để lưu các văn bản trong ô thành một bộ. Nhưng có thể bạn không muốn lưu bộ đó lại. Bạn có thể dùng chức năng lọc chỉ đơn giản để đặt một câu hỏi - có phải chỉ những nhà nghiên cứu điều dưỡng đã sử dụng node này trong mã hóa? Như vậy Set Editor thường yêu cầu một phương thức mới để dò hỏi trong dữ liệu của bạn.

Chức năng lọc cũng cung cấp những tuyển chọn chính xác và cụ thể của dữ liệu (ví dụ, theo đuổi ý nghĩa của việc "nghe" trong nghiên cứu chữa trị đau, bạn có thể tạo ra một bộ văn bản mã hóa tại các node để làm việc với một phạm vi nhu cầu của bệnh nhân, sau đó thêm vào bộ đó những văn bản có giá trị số cao đối với thuộc tính "số nằm viện" và loại trừ những văn bản trong bộ của thành viên đào tạo y tá. Bây giờ tạo lập một bộ khác tương tự nhưng chỉ bao gồm những nhà nghiên cứu đã được đào tạo y tá, và so sánh hai bên. Và tất nhiên, chức năng lọc có thể được sử dụng để so sánh.

Phân tích (Assay)

111

Phân tích là một quá trình cho phép bạn yêu cầu bất cứ một văn bản hoặc node nào phần nào có một hoặc nhiều đặc điểm đã chọn

Giống như nhà địa chất đánh giá một mẫu đá, nhà nghiên cứu xã hội thường muốn hỏi: "ở đây có chút nào của cái đó không?" (Có văn bản nào trong số này được mã hóa tại node này không? Có cái nào có thuộc tính giới = nam không?)

NVivo mượn thuật ngữ của nhà địa chất để đưa ra câu trả lời. Khi bạn đãi vàng trong dữ liệu định tính của bạn, hãy sử dụng chức năng assay!

Phân tích lướt nhanh

Các đơn giản nhất để xem chức năng phân tích hoạt động như thế nào là mở chức năng đó ra trên một bộ văn bản. Bạn muốn hỏi về cái gì? Chỉ việc nhấn vào node hoặc giá trị thuộc tính bất kỳ. Chọn các mục từ bảng node bên trái và thêm vào bảng node bên phải.

Chọn một mục để xem kết quả phân tích trên góc dưới bên trái. Những con số cho thấy số phạm vi văn bản và node mà mục đó có mặt.

Tạo và sử dụng bảng phân tích

Chọn nhiều mục phân tích "thăm dò" và thêm chúng vào ô bên phải, sau đó nhấn Make Assay Table. Điều này tạo ra một bảng "hiện diện - vắng mặt" của những mục phân tích thành các cột theo mục phạm vi thành dòng. Chữ số "1" trong bảng cho thấy sự có mặt của mục phân tích trong mục phạm vi.

Bây giờ bạn có thể thấy mục phạm vi nào mà trong đó có các mục phân tích hiện diện. Một vài số thống kê tóm tắt bảng. Bạn có thể xuất khẩu bảng ở định dạng tách bằng tab để sử dụng trong các gói phần mềm thống kê, bảng công tác và tương tự.

Có thể trong một công trình nghiên cứu chương trình giảng dạy, chúng tôi có một bộ văn bản phỏng vấn giáo viên, và muốn tìm từ ngữ mã hóa theo những khái niệm quan trọng. Đầu tiên có thể chúng tôi muốn biết chúng tôi có thảo luận về những giáo viên liên quan hay không, những người được giáo dục thành giáo viên gần đây. Câu trả lời có thể được đưa ra với phân tích lướt nhanh: nhánh vào giá trị mới hơn trên thuộc tính "Nhóm tuổi" để xem có ai ở đó không! Để biết thêm chi tiết, thiết lập thành các giá trị thuộc tính văn bản "nhóm tuổi" thành các mục phân tích; sau đó bảng sẽ cho chúng ta thấy giáo viên nào trong nhóm tuổi nào. (Câu hỏi ở đây là "Nhóm tuổi nào đại diện cho các giáo viên bảo thủ trong phạm vi của tôi?"). Thêm các node của bạn thành những mục phân tích bổ sung về các thuộc tính của chương trình dạy, và bây giờ bạn có thể trả lời một câu hỏi khác "Các thuộc tính nào khác mà phạm vi giáo viên thể hiện trong chương trình giảng dạy?".

112

Tất nhiên, trong bảng đó bạn không thể chỉ xem nhóm tuổi nào và sự kiện thuộc tính (những cột của chúng có "1" bên trong) nhưng bạn có thể xem tần số xuất hiện của chúng. Bạn có thể nghĩ đến những mô hình đáng quan tâm liên quan đến nhóm tuổi và thuộc tính. Đó là lúc để xuất khẩu bảng đến một gói phần mềm thống kê.

Nhân viên với một vấn đề hóc búa, cảm thấy nhu cầu thay đổi (tôi có một node cho vấn đề nay, nhung không rõ là dữ liệu có được mã hóa ở đó không). Phân tích phạm vi về vấn đề này: trên màn hình tôi có một bảng tất cả các văn bản và node trong phạm vi của tôi cho thấy chúng có được mã hóa bởi node đó hay không. Thêm các node khác vào để phân tích - cả bộ node cho thuộc tính thay đổi - và bảng thống kê giờ đây lộ ra một mô hình rõ ràng của một vài thuộc tính chiếm ưu thế.

Mỗi cách trong những cách trực tiếp xem dữ liệu này có thể được sử dụng kết hợp với các cách tìm kiếm kiểu mẫu mạnh miêu tả trong Chương 11. Nhưng trước tiên, trong chương tới, chúng tôi thảo luận cách khác để xem dữ liệu - trong một mô hình.

113

Chương 10: Tạo mô hình

Những nhà nghiên cứu định tính thường muốn vẽ, tạo sơ đồ hoặc thể hiện bằng hình ảnh ý tưởng của mình. Đó có thể là các đường cong, các kiểu mẫu quan sát hoặc mối quan hệ giữa các phần trong công trình của họ, những khám phá trong dữ liệu, ý tưởng trong văn học và những lý thuyết chớm nở hoặc đã phát triển đầy đủ. Ý tưởng thay đổi và liên kết trở nên mơ hồ hoặc rõ rệt hơn, các sơ đồ xây dựng tích lũy theo từng lớp thành những kiến thức tích lũy. NVivo cung cấp chức năng Modeler thiết kế cho việc tạo mô hình định tính.

Tổng quan

Các phương thức tạo mô hình trong NVivo hỗ trợ một loạt quá trình nhà nghiên cứu xác định là trung tâm trong nghiên cứu định tính

Các mô hình có thể chứa các biểu tượng của văn bản, node và những bộ dữ liệu của chúng và các thuộc tính, giá trị, mô hình khác hoặc mục mới. Những cái này có nhãn, ghi chú và đường liên kết (có vạch mũi tên tùy chọn) giữa các mục.

Những mô hình có thể bao gồm ghi chú bằng lời, bao gồm một mô tả mô hình, miêu tả các mục và nhãn cho các liên kết.

Các biểu tượng của mục trong công trình của NVivo trong mô hình liên kết trực tiếp đến những mục công trình nhờ khả năng nhảy-tới. Ví dụ, từ biểu tượng của một văn bản, bạn có thể mở trình duyệt văn bản Document Browser, để đọc, mã hóa hay thay đổi văn bản chữ.

Bạn có thể tạo ra và xử lý linh hoạt nhiều mô hình như thế, với hiển thị tất cả các mục trong mô hình, và khả năng di chuyển giữa các mục đó, và quan sát chúng theo nhiều cách.

Show Tool được thiết kế thành một công cụ cộng tác cho modeler. Tất cả các mục hiển thị trong Show Tool có thể được kéo vào thành một mô hình. Ví dụ, hiển thị mã hóa của một văn bản, và kéo những node đó vào thành một mô hình.

Chọn từ danh sách hoặc kéo và thả những mục giữa các mô hình hoặc từ Document and Node Explorers. Nếu chọn một sơ đồ node, node con của node mẹ đó có thể được hiển thị.

Các mô hình có thể có nhiều lớp. Số các lớp bất kỳ của một mô hình có thể được hiển thị chọn lọc hoặc chồng chéo lên nhau, và được xử lý trong một thanh điều khiển trên màn hình.

Các mô hình có thể có các nhóm mục, hiển thị chọn lọc hoặc tích lũy, và được xử lý trong một thanh điều khiển trên màn hình.

Mô hình có thể có nhiều phong cách đường liên kết và mục, bạn có thể quy định, thiết kế và hiển thị việc sử dụng màu, phông chữ và đường viền để xác định chúng.

Các mô hình có thể được sử dụng như những công cụ trình bày trong cuộc họp hoặc hội thảo, in ra, lưu lại dưới dạng tệp tin bitmap (đồ hình ánh xạ bit), hoặc lồng thành những mục của các mô hình khác

114

NVivo cũng liên kết với những gói phần mềm khác, Decision Explorer, hỗ trợ chức năng tạo mô hình bổ sung và khác biệt. Bạn có thể xuất khẩu các node trong hệ thống chỉ số của bạn sang Decision Explorer và có thể vẽ sơ đồ và vạch ra các quá trình.

Online Help cung cấp chỉ dẫn đầy đủ về cách tạo và thay đổi mô hình, các mục của nó, lớp, nhóm và kiểu dáng. Nó giải thích cách lưu và tìm hiểu mô hình, in ra và lưu ở dạng bitmap. Chương này là về các khả năng bạn có thể làm với công cụ này.

Những thách thức của việc tạo mô hình định tính

Trong tất cả các dạng của phân tích dữ liệu định tính, một số dạng sơ đồ là rất hữu dụng. Hầu hết các nhà nghiên cứu vẽ sơ đồ trong giai đoạn phân tích, coi đó là hỗ trợ để nhìn thấy các mối liên kết, hoặc như cách thức để báo cáo và biểu diễn chúng. Nhiều người vẽ sơ đồ còn sớm hơn thế, vạch các đường cong và lý thuyết cạnh tranh. Việc trình bày bằng hình ảnh các kiểu mẫu và những khám phá khác nhau từ biểu thị bảng đến các đường nét hình dạng tự do, nhưng chúng cùng chung mục đích trợ giúp nhà nghiên cứu có thể nhìn thấy mọi việc rõ ràng hơn. Một số là những cách trình bày nghiêm túc hơn, ví dụ với các giả thuyết, và thiết lập những mối liên kết nguyên nhân và kết quả. Đôi khi, những mối liên kết này được vẽ thành một "mạng lưới" các mục bằng mũi tên, đôi khi trở thành những cách trình bày không gian của các giai đoạn, địa điểm, ưu tiên.

Vấn đề của việc tạo mô hình ngoài máy vi tính

Hầu hết nhữngnhà nghiên cứu định tính đều thấy việc tạo mô hình là khó khăn, vì hìnhảnh mà chúng ta vẽ của những gì diễn ra trong một công trình chỉ là một sự trình bày lỏnglẻo các dữ liệu được lưu trữ và các ý tưởng đã được ghi lại ở nơi nào đó. Thông thường, những hình vẽ này rất lộn xộn, mơ hồ và ít hữu ích, thường chúng không được sử dụng làm bằng chứng hay trưng ra công khai, và các nhà nghiên cứu nhanh chóng xé bỏ chúng. Thông thường chúng không thể sử dụng trực tiếp để hình thành lý lẽ phân tích, vì việc phát triển một mô hình không thể dò theo những giai đoạn tiếp theo, khi liên kết chỉ được vẽ trên giấy.

Hơn nữa, các liên kết vẽ trên giấy còn có sai lạc nghiêm trọng là làm nhà nghiên cứu lạc ra khỏi dữ liệu. Trog trình bày những gì thấy trong dự án, chúng ta muốn đạt cả hai việc là vừa thoát ra khỏi dữ liệu cụ thể vừa có thể nhanh chóng truy cập lại các mục dữ liệu góp phần xây dựng nên mô hình.

Tạo mô hình định tính của NVivo

Các nhà nghiên cứu định tính có thể vẽ và sử dụng những bản trình bày bằng hình ảnh trong NVivo sử dụng một loạt những tính năng không giống mô hình họ vẽ trên giấy.

Mô hình trực tiếp, có các liên kết tới những mục của dự án cho phép nhà nghiên cứu di chuyển giữa các mô hình và trưng bày, thiết kế, phân tích, tìm tòi, thiết kế lại và xem xét lại mô hình.

115

Mô hình xếp lớp, với phương thức trình bày phát hiện tăng dần, các mức giải thích khác nhau và những phương thức khác nhau để quan sát và di chuyển giữa các chiều.

Mô hình nhiều mục đưa ra một dãy các mục trong một phạm vi hình dạng và kiểu dạng, trong đó các mục có thể nhóm lại và hiển thị theo nhóm.

Sử dụng Model Explorer

Model Explorer hiển thị các mô hình của dự án trên ô bảng bên trái vàhiển thị mô hình trong ô bảng phải (hoặc nội dung của nó theo các cách nhìn khác nhau nếu bạn cần xem nội dung, dưới dạng một danh sách, hoặc các biểu tượng). Do đó có thể được sử dụng để xem xét lại và sửa lại nội dung trong mô hình được tạo ra.

Tạo một mô hình

Tạo mô hình rất nhanh và đơn giản. Có nhiều cách để bắt đầu một mô hình mới. Không cách nào trong số đó yêu cầu mô hình cần có nội dung khởi điểm phức tạp (hoặc thực ra mô hình nào cũng được!). Bạn có thể bắt đầu một mô hình vớimột mục mà bạn cảm thấy khó hiểu và xây dựng nó tăng dần khi bạn bắt đầu hiểu mục đó. Thay vào đó bạn cũng có thể mở ra một mô hình trước đó và lưu nó lại dưới một tên khác để sửa đôỉ và phát triển nó (hoặc sao nó và dán toàn bộ hoặc một phần vào mô hình mới).

Các mô hình mới bạn bắt đầu sẽ được lưu lại cho đến khi bạn xóa nó, và có thể xem và xử lý dễ dàng trong cửa sổ Model Explorer.

Để tạo ra những mô hình mà bạn cần, hãy sử dụng các cách khác nhau để thêm các mục vào một mô hình, trình bày và kết nối chúng. Có thể thêm, xóa bớt hoặc thay đổi các liên kết theo ý bạn, và các liên kết sẽ nối những mục với nhau khi bạn quy định, những liên kết vẫn được giữ lại khi bạn xóa các mục xung quanh.

Bạn có thể quy định và thay đổi:

Các mục trong mô hình Dữ liệu mà chúng đại diện (mà không cần xóa các liên kết tới các

mục dữ liệu định danh) Hình dạng của chúng (màu, hình dáng viền hoặc các mục đồ họa;

kiểu dáng, mũi tênvà hướng và độ dày của các liên kết) Nhãn của chúng Các mục được liên kết và cách liên kết Các lớp và nhóm có các mục bên trong

116

Từ dữ liệu đến mô hình

Sử dụng cửa sổ Explorer và Show Tool để định vị và khám phá những mục bạn muốn trong một mô hình, và kéo chúng trực tiếp vào. Làm việc giữa Show Tool và Modeler, bạn có thể dò các kiểu mã hóa và thuộc tính, định vị các mục đáng chú ý, đặt chúng vào một mô hình, vẽ ý tưởng của bạn và trở lại để biểu thị các mối quan hệ khác đã chỉ ra.

Biểu thị tất cả các node mã hóa văn bản này- và kéo bất kỳ trong - hoặc tất cả! - các node vào một mô hình. Bây giờ xử lý các mối quan hệ của những node này và những node mã hóa một văn bản khác.

Ghi nhớ của node này là gì? Biểu thị chúng và kéo node gây tranh cãi vàomột mô hình, kết nối nó với một mô hình khác...

Từ mô hình đến dữ liệu

Nếu một văn bản dự án hoặc node trong một mô hình, bạn có thể chuyển đến để duyệt ngay lập tức. Đã nghĩ lại đó là kết quả của việc tạo mô hình, có thể bạn sẽ muốn sửa lại ghi nhớ hoặc ghi một số dữ liệu tại một node. Danh bạ bối cảnh của mục đưa ra nhiều sự chọn lựa. Nếu một thuộc tính trong một mô hình, bạn có thể chuyển vào để khám phá nó, quan sát văn bản hoặc node với thuộc tính đó, có thể, khi suy nghĩ kỹ, thay đổi giá trị của nó.

Vì thế những biểu tượng trong một mô hình không chỉ là sự trình bày của các phần của dự án của bạn, mà chúng được kết nối trực tiếp tới các văn bản và node trong dự án của bạn, và cả các thuộc tính.

Nhấn chuột phải vào mục và bạn có thể chọn cách bạn quan sát nó: xem thuộc tính, duyệt dưới dạng chữ, khám phá các thành phần của nó.

Các lớp, kiểu dáng và nhóm

Nguyên tắc thiết kế chính của NVivo Modeler là tính linh hoạt và đa chiều của nó.

Các lớp, nhóm và kiểu dáng được cung cấp để hỗ trợ nhu cầu những nhà nghiên cứu quan sát các phần và quá trình cũng như toàn bộ. Những công cụ này làm được nhiều việc khác nhau và có thể kết hợp khi cần.

Tạo lớp cho mô hình

Một mô hình có thể có số lớp bất kỳ, và bạn có thể xử lý chúng nhanh chóng để khai thác và hiển thị. Bất cứ lớp nào cũng có thể xem xét riêng lẻ hoặc cùng với tất cả các lớp khác.

Việc tạo lớp ghi lại bằng hình ảnh sự phát triển của một công trình hoặc những nhận thức và cách diễn giải khác nhau.

117

Sử dụng các lớp khác nhau để biểu thị mối quan hệ khác nhau giữa cùng một số vật thể. Trong một mô hình của nhân viên văn phòng, khi node trường hợp của họ là những mục trong mô hình, trên một lớp đặt những kênh liên lạc giữa họ, trên lớp khác là luồng công việc, trên lớp thứ ba là liên kết quyền điều hành. Hiển thị các lớp nối tiếp và sau đó cùng với nhau để chứng minh việc giải quyết vấn đề.

Đặt các mục trên nhiều lớp. Có một lớp cho thành viên công đoàn, lớp khác cho nhân viên, lớp nữa cho nhà quản lý và lớp nữa cho công nhân chế biến. Joe có thể là thuộc cả ba lớp đó.

Hiển thị những giai đoạn nối tiếp hoặc mẫu vật và tính năng của nó thành kết quả. Bạn có thể bắt đầu với lớp thứ nhất của một mô hình trước khi bạn bắt đầu một dự án, sử dụng nhiều mô hình như vật vào giai đoạn lập kế hoạch, hoặc sau này để tính toán cho quá trình phát triển dự án. Sao chép lớp cuối cùng để tạo ra một lớp mới cho giai đoạn mới của công trình, thêm tài liệu và node mới vào đó, liên kết chúng, thay đổi nhữngliên kết trước đó như những kết quả mới đã chỉ ra, và sau đó trở lại lớp trước để xem cách diễn giải của bạn đã thay đổi như thế nào.

Biểu thị ấn tượng khác nhau của các thành viên trong đội nghiên cứu về cùng một vật chất trong các lớp khác nhau, và so sánh và tổng hợp chúng lại để thảo luận. Kết hợp việc tạo lớp của mô hình ảnh của nhóm làm việc với thao tác lọc các bộ node từ những thành viên nhóm làm việc khác nhau.

Xây dựng một bức tranh tổng hợp về cách nhiều lý thuyết "cục bộ" cùng giải thích tình huống.

Xem xét và phản ánh trên nhiều cách giải thích khác nhau bởi nhiều người làm việc trong lĩnh vực.

Xem bảng điều khiển Layer Palette để biểu thị các lớp theo ý bạn - một, tất cả hoặc chọn lọc. Trong cuộc họp nhóm làm việc, chuyển giữa các cách khác nhau để xem xét vấn đề. Khi giới thiệu công việc dự án của bạn, sử dụng nó để thể hiện sắc bén những kết quả khác nhau của các chính sách. Bạn có thể chuyển đến tất cả những dữ liệu đằng sau mục bất kỳ, cuộn lên xuống và thảo luận.

Sử dụng các lớp để tách mô hình thành các hình ảnh quan sát đơn giản hơn và gộp chúng lại. Phóng to và thu nhỏ, từ chi tiết đến "bức tranh lớn". Xây dựng một bức tranh tích lũy các sự thay đổi, đối lập các cách diễn giải khác nhau của dữ liệu, mổ xẻ hoặc xây dựng các giải thích về quan sát và thảo luận hoặc hiển thị.

Hoặc sử dụng chúng chỉ đơn giản để tạo ra một hiệu quả hình ảnh khi bạn hiển thị kết quả của bạn!

Bạn có thể xem xét lại và chọn lớp nào hoặc nhóm hoặc kiểu dáng sẽ được hiển thị tại một thời gian, và lúc nào cũng có thể từ một phần của bức tranh trở lại toàn cảnh.

118

Kiểu dáng của mục mô hình

NVivo cho phép bạn định danh, miêu tả và quy định hình thức của các kiểu dáng của mục hoặc liên kết trong mô hình. Bạn có thể chọn kiểu dáng cho bất kỳ mục nào trong mô hình.

Chọn thiết kế biểu tượng (từ hộp đối thoại Properties của mục), quy định màu và kiểu dáng, hoặc có thể là một hình ảnh bitmap của người hoặc đặt hình ảnh đại diện cho các mục, hoặc một tranh biếm họa.

Biến một biểu tượng thành một ô ký tự: đặt hình dạng của nó thành một hình chữ nhất với nhãn ghi bên trong, và sử dụng màu sắc để nhóm theo chức năng các liên kết liên quan trong mô hình của bạn; sử dụng cùng một dạng biểu tượng cho các mục có chủ đề tương tự (một đám mây cho những ý tưởng mơ hồ - khi mục là một node hoặc một văn bản).

Tạo các mục quan trọng với một đường viền lớn, thể hiện các quan hệ mạnh với đường kẻ dày. Đường liên kết đứt quãng là mới thăm dò.

Hình thức là một vấn đề, nếu việc trình bày là mục đích của bạn! Thử nghiệm với các chức năng của Modeler có thể trợ giúp bạn trong việc tạo ra hình thức không chỉ nổi bật và còn khơi gợi ý tưởng mà còn để phản ánh thay đổi và sự phát triển.

Các kiểu dáng là tính năng của công cụ sơ đồ hóa ý tưởng. Decision Explorer, có liên kết với NUD*IST và NVivo. NVivo sẽ xuất khẩu các node trực tiếp đến Decision Explorer. Bạn có thể sử dụng Decision Explorer và xác định kiểu dáng tương tự ở cả hai chương trình.

Nhóm các mục mô hình

Nhóm theo nhiều mặt giống như lớp - bạn có thể nhặt ra các mục trong mô hình của mình và đặt chúng vào một hoặc nhiều nhóm, và/hoặc lớp. Nhưng trong khi việc biểu thị một lớp hoặc hai cung cấp cho bạn một cái nhìn chọn lọc loại trừ những cái khác, khi bạn yêu cầu xem một nhóm cụ thể trên (các) lớp đang hiển thị, bạn có thể thấy các thành phần của nhóm được vạch sơ đồ trong hộp.

Bạn có thể định danh bất cứ mục mô hình nào được đặt và nhóm đã đặt tên, và có thể xác định nhóm.

Nhóm và lớp là độc lập với nhau, và quan trọng là, bạn có thể có các nhóm cắt chéo với các lớp. Ví dụ, trong một nghiên cứu lịch sử, các lớp của một mô hình có thể đại diện cho các đơn vị thời gian, và nhóm thì là các tầng lớp xã hội.

119

Bạn có thể sử dụng một mô hình để thiết kế dự án, sau đó thêm các văn bản, node, thuộc tính vào khi bạn tạo ra, định danh các nhóm cho mỗi giai đoạn của công việc (hoặc có thể cho mỗi bộ văn bản nếu bạn sử dụng bộ dữ liệu theo cách này). Sau đó, nếu bạn muốn tạo ra các node hoặc thuộc tính như chỉ ra bởi mô hình, quan sát mục mô hình dưới dạng danh sách hoặc trợ giúp việc thiết lập nhanh công trình.

Bạn có thể sử dụng nhóm để làm nổi bật những nhân tố quan trọng nhất của nhữngngười bị ảnh hưởng khác nhau trong một tình huống nghiên cứu.

Những nhóm mục khác nhau có thể thuộc những công trình con khác nhau trong một nghiên cứu nhiều địa điểm.

Một bảng điều khiển cho phép bạn chọn Show Groups trên bảng điều khiển nhóm để hiển thị các nhóm bạn muốn (kết hợp với công cụ hiển thị lớp Show Layers).

Một mô hình đa lớp đặt kiểu dáng tốt với những nhóm các mục mô hình khácnhau xác định cho mỗi lĩnh vực phân tích và các lớp cho mỗi giai đoạn của công trình, tạo ra một phương tiện lớn trên máy tính cho việc trình bày trước cuộc họp. Biểu thị công trình của bạn với chức năng lập kế hoạch.

Sử dụng màu và kiểu dáng để tạo ra ấn tượng thị giác. Có một mô hình "cốt lõi"hiển thị công việc dự án của bạn. Chọn những hình ảnh bitmap của những người nổi bật hoặc địa điểm để đại diện cho các mục. Chạy phần trình bày trong NVivo, và bạn có thể chỉ với một cái nhấp chuột gọi ra trình duyệt trên một node để trả lời câu hỏi về bằng chứng cho kết luận của bạn, hoặc trên tài liệu dự án của bạn để tính toán quá trình nghiên cứu và chuyển từ DataBites sang video của việc mở phỏng vấn nhóm...

Lưu trữ, khám phá và sửa lại mô hình

Mô hình được lưu lại cho đến khi bạn xóa đi. Tùy chọn đặt tên mô hình và viết một miêu tả sẽ giúp bạn phân biệt chúng.

Để dán một mô hình vào nền giấy trong một phần mềm xử lý văn bản, bạn có thể lưu mô hình vào Windows clipboard. Trong giấy, chỉ cần chọn nút Paste.

Tùy chọn Save Copy As cho phép bạn bắt đầu một mô hình với mô hình đã thiết kế trước đó, thay đổi nó thích hợp. Hãy cố gắng sử dụng tùy chọn này để phác thảo tình huống có thể diễn giải như thế nào bằng các lý thuyết khác nhau. Với nhiều mô hình:

Bạn có thể nhập một mô hình trước đó thành một mục trong mô hình hiện tại, do đó tính toán của bạn về mô hình phát triển như thế nào có thể bao gồm (và chuyển đến) hình ảnh trước đó của quá trình phát triển của nó.

120

Lưu lại các bản nối tiếp của một mô hình thành phần của một mạch kiểm tra tính toán sự phát triển và đặt nền móng cho lý thuyết của bạn. Lưu lại ở dạng tệp bitmap và sử dụng chúng như DataBite trong tài liệu kiểm toán.

Việc tạo mô hình thích hợp trong khâu nào của quá trình nghiên cứu

NVivo được thiết kế cho các nhà nghiên cứu để tạo ra và lưu trữ mô hình, phát triển chúng và di chuyển từ mô hình đến dữu liệu, để nghiên cứu quá trình và kiểu mẫu cần và trở lại mô hình. Có thể theo nhiều con đường phân tích, và chúng thường được kết hợp. Ví dụ:

Tạo mô hình dẫn đến thiết kế và phát triển dự án, ví dụ, xây dựng những node mới đại diện cho những khái niệm được khám phá

Mã hóa một tài liệu dẫn đến một mô hình khám phá bối cảnh và trường hợp của nó, tạo ra bộ các node;

Tạo mô hình dẫn đến các quá trình phân tích sử dụng Search Tool, theo đuổi những liên kết đề ra

Kết quả phân tích tạo ra dữ liệu mà sau đó hình thành cơ sở của một mô hình, ví dụ trình bày thứ tự thời gian của các sự kiện với thuộc tính ngày tháng, với các dữ liệu tương ứng thể hiện trong một bộ node ma trận, có thể được thể hiện trong các bảng trực tiếp;

So sánh các mô hình theo thời gian, hoặc của các trường hợp khác nhau, dẫn quá trình tìm kiếm sâu hơn, và mô hình tổng hợp mới và kết hợp của những mô hình trước đó dẫn đến việc ghi nhớ và tổng hợp thông qua một mô hình tích hợp.

Như với tất cả các phương pháp định tính, việc sử dụng mô hình sẽ khác với cách tiếp cận phương pháp luận. Nếu trước đó bạn chưa sử dụng mô hình, bởi vì công cụ không có sẵn, bạn học hỏi cách khai thác chúng bằng cách đọc các từ ngữ miêu tả công dụng của chúng đầy đủ hơn quyển sách này.

Xem xét việc sử dụng mô hình cho các quá trình hay thay đổi hơn. Vẽ sơ đồ các ý tưởng mang lại cho công trình nghiên cứu hoặc khám phá trong văn học có thể khởi đầu một dự án. Mô hình thiết kế nghiên cứu có thể giúp nhóm làm việc phối hợp - và sau đó là hiểu được các thay đổi từ đề xuất ban đầu. Mô hình phân tích không cần là khâu cuối của quá trình diễn giải.

Trong một dự án chiều sâu, công cụ để biểu thị dữ liệu dẫn đến tạo mô hình và công cụ để tạo mô hình dẫn đến tìm kiếm, việc tìm kiếm dẫn đến yêu cầu thay đổi thông qua chức năng biểu thị, lọc và phân tích, và các mô hình thay đổi với những lớp mới là khi ý nghĩa của dữ liệu được khám phá.

Trong các dự án ngắn hạn, Modeler có thể hiển thị theo nghĩa đen các kết quả của bạn và kết thúc công trình của bạn. Ở đây bạn có thể vẽ phác thảo và xác nhận những kết luận của bạn, và từ công cụ này bạn thuyết phục độc giả của bạn.

121

Chương 11: tìm kiếm

NVivo sử dụng một cách tiếp cận mới cho những nhà nghiên cứu đa phương thức muốn tìm kiếm dữ liệu và ý tưởng. Nó được thiết kế để trợ giúp nhà nghiên cứu đặt ra các câu hỏi tự nhiên, cũng như dàn bố cục phân tích.

Các quá trình tìm kiếm, phương thức giới hạn phạm vi tìm kiếm và lựa chọn để sử dụng kết quả, được tích hợp chỉ trong một công cụ. Search Tool cho phép quy định thao tác tìm kiếm hoặc kết quả đối với quá trình xử lý và khám phá dữ liệu miêu tả trong sách này.

Tổng quan

Search Tool cung cấp một phạm vi rộng những tuỳ chọn linh hoạt cho việc tìm kiếm dữ liệu định tính. Một công cụ duy nhất hàm chứa tất cả những phương thức quen thuộc để tìm kiếm dữ liệu, cộng với một số công cụ mới, để nhà nghiên cứu có thể áp dụng bất kỳ trong số kỹ thuật có sẵn trong một lần tìm kiếm. Để quy định cho một lần tìm kiếm sử dụng Search Tool, bạn:

1. Chọn thao tác "Tôi muốn hỏi cái gì?"2. Đặt ra một phạm vi "Tôi muốn yêu cầu nó ở đâu?" và3. Quy định bối cảnh và định dạng của kết quả "Tôi muốn làm gì với kết quả?"4. .. Và sau đó, vẫn trong Search Tool, bạn có thể kiểm tra kết quả, sửa đổi phương pháp tìm kiếm, và làm lại lần nữa - khám phá hoặc xây dựng trên kết quả của cuộc tìm kiếm đầu tiên.

Tìm kiếm từ ngữ hoàn toàn được hàm chứa trong tìm kiếm mã hóa và thuộc tính.

Khả năng định phạm vi tìm kiếm cho phép tập trung chính xác vào câu hỏi hoặc chỉ những dữ liệu bạn muốn yêu cầu. Phạm vi có thể thay đổi để hỏi những câu hỏi khác đi một chút. Một phạm vi có thể quy định những mục của văn bản, node, hoặc thuộc tính, lọc theo ý bạn.

Công cụ định phạm vi có thể được sử dụng mà không cần tiến hành một cuộc tìm kiếm, để mã hóa hoặc điều tra các văn bản, node hoặc bộ dữ liệu.

Bạn có thể mã hóa bằng cách tìm kiếm. Kết quả của các lần tìmkiếm node, từ ngữ hoặc thuộc tính có thể được mã hóa tại một node bất kỳ theo bạn quy định, với bối cảnh bạn quy định.

Bạn có thể phân tích mục bất kỳ trong một phạm vi. Một thao tác phân tích cung cấp một miêu tả sơ lược về mục theo các tài liệu, node, thuộc tính hoặc từ ngữ bạn quy định. Thao tác phân tích cho phép bạn hỏi các câu hỏi, "Tôi có gì ở đây?"

Kết quả tìm kiếm có thể tùy biến, và có thể được lưu lại thành các node hoặc bộ node mà có thể được phân tích sau đó

Bạn có thể tạo ra một ma trận trong công cụ tìm kiếm. Bảng ma trận kết quả có thể được quan sát "trực tiếp" trên màn hình, với các ô tô đậm để

122

trình bày bằng hình ảnh các kiểu mẫu dữ liệu. Nhấn vào một ô để quan sát nội dung từ ngữ quy cho nó. Bạn có thể duyệt node mã hóa dữ liệu ở đó.

Chỉ dẫn đầy đủ về sử dụng Search Tool nằm trong Khởi động trong NVivo, chương 10. Phần này bao gồm chi tiết về mỗi quá trình hàm chứa trong công cụ, người thao tác đối với tìm kiếm từ ngữ và mã hóa, cách thức định phạm vi tìm kiếm, quá trình mà bạn phân tích một phạm vi và những tùy chọn để lưu trữ và sử dụng kết quả tìm kiếm. Đọc những chỉ dẫn này để đảm bảo bạn có đầy đủ công dụng của công cụ mang tính tích hợp cao này.

Tìm kiếm thông minh

Các nhà nghiên cứu định tính hiếm khi đặt một câu hỏi như "hãy đưa tôi tất cả các từ ngữ mã hóa tại loại đối với chữa cơn đau". Họ thường muốn hỏi những câu hỏi mang tính giải thích hơn, chẳng hạn như "Khi những y tá được đào tạo nói về xử lý đau, thì có ý nghĩa là việc đào tạo không có nhiều việc lắm phải làm so với hàng năm kinh nghiệm và các lĩnh vực chuyên môn cụ thể hay không?". "Tôi đang cảm thấy lĩnh vực chăm sóc nào trong này và làm thế nào những y tá này biểu hiện nó?". Công cụ Search Tool trong NVivo là một thiết bị giúp đỡ bạn dàn bố cục và kiểm tra loại câu hỏi đó - sau đó đặt câu hỏi đó trong dữ liệu của bạn.

Search Tool được thiết kế xung quanh loại câu hỏi bạn tự hỏi mình khi khám phá, suy nghĩ, thăm dò các kiểu mẫu, suy nghĩ về những dữ liệu định tính. Những câu hỏi này thường hiếm khi đơn giản.

Search Tool của NVivo được thiết kế để tích hợp một phạm vi rộng các phương thức đặt câu hỏi định tính đơn giản hoặc phức tạp một cách rất trực tiếp. Những phần mềm trước đó (bao gồm N4) tách biệt các kiểu tìm kiếm khác nhau về mặt kỹ thuật, chẳng hạn như tìm kiếm từ ngữ một mặt, hoặc tìm mã hóa mặt khác. NVivo kết hợp các kiểu này lại để bạn có thể thể hiện không bị giới hạn về mặt kỹ thuật loại yêu cầu mà bạn đặt ra. Quá trình cài đặt ba phần cho một lần tìm kiếm hỗ trợ trực tiếp cách thức trí óc đặt ra yêu cầu một cách tự nhiên: "tìm cái này, ở đây và đưa ra những khám phá theo cách này".

Cấu trúc tự nhiên của những yêu cầu này, không có phân chia giữa các chi tiết kỹ thuật tìm kiếm, khuyến khích bạn nói yêu cầu tìm kiếm của bạn, khi bạn suy nghĩ từ đầu đến cuối các vấn đề dữ liệu bạn đang theo đuổi. Suy nghĩ hết về một vấn đề, nói điều đó trong Search Tool, và bạn có thể sử dụng ít nhất một nửa quá trình miêu tả trong sách này. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu Search Tool:

Tìm từ ngữ mã hóa bằng node "lạm dụng ma túy" hoặc chứa từ ngữ "ma túy", "heroin" hoặc "cocaine".

Chỉ xem trong các văn bản có giá trị "nghi ngờ" hoặc "đã ghi trước ddos" đối với thuộc tính "nhóm mẫu". Các kết quả tìm kiếm sẽ rải ra khu vực xung quanh

123

giữ những kết quả tìm thấy từ mỗi văn bản riêng biệt, trong một loạt các node, mỗi node cho một văn bản. Sau khi xong, phân tích kết quả nhanh để xem chúng có tính năng gì. Bây giờ tiến hành lại tìm kiếm thay đổi giá trị thuộc tính thành nhóm mẫu "nhân chứng" và "nhà giáo dục".

Tôi muốn hỏi gì?

Bạn định danh một thao tác tìm kiếm để xác định cái cần tìm

Trong khi quy định điều này, bạn có thể vào các kết hợp mã hóa bằng tìm kiếm node và từ ngữ (như ví dụ trong phần khái quát của chương này nêu) và cũng cả các giá trị thuộc tính. Ba kiểu tìm kiếm này tồn tại riêng lẻ. Chúng có thể được sử dụng kết hợp trong các lần tìm kiếm kết hợp các mục - Boolean và nội dung lân cận. Chúng có khả năng được sử dụng kết hợp khi câu hỏi bạn đặt ra về bản chất liên quan đến bất kỳ hoặc cả ba kiểu tìm kiếm. Ví dụ trên sẽ sử dụng một công cụ tìm kiếm Boolean, Liên hợp.

Đầu tiên bạn chọn cái nào trong năm nhóm toán tử ở đây mà bạn muốn. Cùng với nhau, chúng đại diện nhiều phương thức tìm kiếm khác nhau. Khi bạn đã chọn toán tử của bạn, chọn các node, giá trị thuộc tính hoặc kiểu mẫu tìm kiếm từ ngữ bạn muốn toán tử hoạt động trên đó.

Những toán tử tìm kiếm đơn giản nhất là toán tử trên cùng. Chúng chỉ tìm từ ngữ được mã hóa tại một node hoặc có một thuộc tính hoặc khớp với một kiểu mẫu từ ngữ. Nhưng tại sao lại đặt chúng vào một công cụ tìm kiếm? Khi bạn chọn một bạn có thể chọnnguồn gốc dữ liệu tìm kiếm.

Hai tùy chọn tìm kiếm bên dưới đưa ra những cách thức kết hợp các mục, trong các quan hệ Boolean và quan hệ lân cận. Những cách thức khác nhau trong đặt câu hỏi về những quan hệ giữa việc mã hóa tại các node, giá trị thuộc tính và kiểu mẫu từ ngữ. Bạn chọn toán tử bạn muốn, sau đó chọn node, giá trị thuộc tính hoặc kiểu mẫu từ ngữ bạn muốn áp dụng toán tử. Một lần nữa, bạn lại đặt vấn đề câu hỏi nêu ra ở đâu và phạm vi tìm kiếm là gì.

Tôi muốn hỏi nó ở đâu?

Những nhà nghiên cứu định tính thường muốn quy định và dịch chuyển bối cảnh của một câu hỏi hoặc một suy nghĩ. Điều này được tiến hành trong NVivo bằng cách chọn và thay đổi phạm vi đang được xem xét. Với một lần tìm kiếm đơn giản chỉ một mục đơn lẻ, định phạm vi có thể cho ra kết quả khác biệt tinh tế. Hoặc công cụ định phạm vi có thể được sử dụng mà không cần tiến hành tìm kiếm, để mã hóa hoặc phân tích văn bản hoặc node bất kỳ.

Bạn không cần thiết lập một phạm vi cho tìm kiếm; chế độ mặc định là tất cả các văn bản, không node (tức là tất cả của All Documents). Nhưng thông thường bạn muốn định phạm vi để chỉ ra một lần tìm kiếm, hoặc tiến hành so sánh, và sau đó trở lại tìm kiếm giống như thế, và nghiên cứu kết quả khác nhau.

124

Để chọn những văn bản và node cho phạm vi, Search Tool đưa bạn đến Set Editor đa mục đích đối với những bộ văn bản và node. Chọn và lọc những văn bản và/hoặc node bạn muốn tìm kiếm. Một khi bạn đã xây dựng được phạm vi bạn muốn, bạn có thể mã hóa nó tại một node. Mã hóa có thể là mục đích duy nhất của bạn, hoặc bạn muốn lưu phạm vi này lại để sử dụng trong tương lai trong một lần tìm kiếm khác.

... Và tôi có cái gì đây?

Làm thế nào bạn biết bạn có một phạm vi thích hợp với tìm kiếm của bạn? Có thể, vào lúc bạn đã xây dựng phạm vi bằng tất cả các chức năng lọc để loại bỏ những cái không liên quan, chẳng còn gì ở đó cả! Do đó có thể trước tiên bạn muốn tìm loại dữ liệu trong phạm vi đó là gì, trước khi tiến hành tìm kiếm trong đó. Công cụ liên quan, thảo luận trong Chương 9, là công cụ Phân tích. Hãy sử dụng công cụ phân tích Assay Tool.

Assay Tool báo cáo trên các mục phạm vi về mặt mã hóa hoặc thuộc tính. Có nghĩa là nó có công dụng rất rộng. Nó là một loại khác của phân tích để tìm kiếm. Nó có thể được sử dụng để khám phá ra các kiểu mẫu, xem xét xuyên suốt một tình trạng hỗn độn hoặc khám phá các hình dạng của dữ liệu. Nó cóthể được sử dụng như một thao tác lọc trên các mục trong phạm vi, thay đổi phạm vi, phân tích nó, điều chỉnh một lần nữa, rồi lại phân tích.

Tôi muốn làm gì với kết quả?

NVivo mã hóa kết quả của bạn tại một node.

Bạn không cần tùy biến kết quả một chút nào. Chỉ cần để phần tìm kiếm chạy và thu nhặt kết quả vào một node mới và hiển thị cho bạn văn bản. Nhưngkhi bạn muốn xem kết quả theo cách đặc biệt, hoặc lưu chúng lại vì mục đích khác, bạn có thể tùy biến quá trình này.

Trong trường Find: Bạn có thể có kết quả cho mỗi mục tìm được lưu lại riêng biệt để bạn

có thể đọc và so sánh ngay; Bạn có thể quy định node nào mà kết quả được mã hóa tại đó

Trong Bảng điều khiển bên dưới: Bạn có thể yêu cầu kết quả tìm kiếm rải ra trong một bối cảnh hữu ích; Bạn có thể yêu cầu kiểm tra kết quả tìm được từng cái một khi chúng

được lập.

Khi đang chạy tìm kiếm, và kết quả mã hóa, bạn có một node để khám phá như node khác bất kỳ

Hiển thị văn bản mã hóa bởi node kết quả;

125

Phân tích node kết quả, để xem các dữ liệu tìm thấy xảy ra ở đâu trong các mục phạm vi. Đây là phương thức rất mới và mạnh để đánh giá kết quả.

Tóm lại, một tìm kiếm với NVivo có thể đơn giản hoặc thay đổi chi tiết theo ý bạn.

Khép kín hệ thống: kết quả có thêm dữ liệu

Như vậy công cụ tìm kiếm được thiết kế cho những câu hỏi nhanh hoặc chi tiết, nhưng kết quả luôn luôn được đưa ra ở dạng dữ liệu mã hóa tại một node.

Hãy nói điều bạn muốn hỏi, đặt phạm vi và kết quả tại chế độ mặc định và nhấn Run Search - chỉ mất một phút và bạn có một node. Bây giờ nếu bạn muốn, bạn có thể tiếp tục, hỏi về node đó, những người này nghĩ gì về chủ đề khác. Tiến hành tiếp tục việc đặt câu hỏi, xây dựng kiến thức tích lũy.

Tìm kiếm trong một nghiên cứu định tính thường là một quá trình lặp để đặt câu hỏi và tìm câu trả lời, khám phá và cố gắng tìm, thửnghiệm các kiểu mẫu "có ý nghĩa" của dữ liệu của bạn, và xây dựng trên những đườngcong và khám phá trước đó để xây dựng một kiến thức lớn hơn.

Dấu xác nhận của một nghiên cứu khoa học xã hội là khả năng lưu trữ câu trả lời củamột câu hỏi như dữ liệu thêm, và có thể đặt câu hỏi khác về nó, và kết quả của câu hỏi này là dữ liệu thêm. Thuật ngữ cho quá trình hỏi lặp này là khép kín hệ thống.

Cách tiếp cận theo lối riêng để tiến hành tìm kiếm với nhiều chức năng tích hợp miêu tả ở trên cho phép khám phá dữ liệu thông qua các công cụ hiển thị, lọc, phân tích cũng như trực tiếp trong công cụ tìm kiếm. Quá trình thiết lập hoạt động tìm kiếm có một giá trị cho dù có tiến hành tìm kiếm hay không. Sử dụng Set Editor và quá trình lọc để thiết lập một phạm vi có thể đem lại một cái nhìn phân tích bên trọng. Khi đó, một khi phạm vi đã được thiết lập, nó có thể được phân tích, để hiểu tốt hơn và kiểm tra tính bền vững của nó đối với các hoạt động tìm kiếm dự định. Bạn có thể tìm thấy ngay trước khi tiến hành cuộc tìm kiếm mà phạm vi không đem lại một văn bản kết quả nào - và đó là câu trả lời của bạn! Hoặc bạn có thể khám phá bằng cách thay đổi phạm vi.

Bây giờ để có chi tiết! Online Help đưa ra miêu tả đầy đủ của mỗi toán tử tìm kiếm, chức năng định phạm vi cùng với phân tích, và các cách thức lưu giữ kết quả.

Sử dụng các thao tác tìm kiếm

Để bắt đầu một tìm kiếm, chọn một trong năm tùy chọn sau

126

Đối với tìm kiếm Boolean và tìm kiếm lân cận bạn chọn từ những toán tử cụ thể của loại đó;

Quy định về những mục cần tìm; Chọn định dạng để lưu kết quả tìm kiếm

Tìm kiếm đơn giản: từ ngữ, node hoặc thuộc tính

Đây là tìm kiếm đơn giản vì chúng chỉ có một yếu tố - một node, thuộc tính hoặc kiểu mẫu từ ngữ. Hai yếu tố đầu không giống một tìm kiếm - chúng chỉ đưa bạn đến một node hoặc một giá trị thuộc tính. Bạn có thể chuyển đến những cái đó trong cửa sổ Node Browser hoặc Attribute Explorer. Thực tế là chúng ở trong Search Tool có ý nghĩa nhiều hơn là chỉ đơn giản đem lại kết quả. bạn muốn đặt câu hỏi về sự kiện của một node hoặc chỉ một giá trị thuộc tính trong nhiều phạm vi khác nhau. Có thể bạn muốn (sử dụng định dạng kết quả) để tìm mục nào trong phạm vi có chúng, hoặc chia kết quả tìm kiếm theo những mục có nó. Những câu hỏi này có dạng: "Tôi đang cố hiểu sự đổi mới bị loại bỏ trong bối cảnh nào", hoặc "nếu người phát ngôn là một cư dân nội đô, tôi sẽ tìm thấy loại quan điểm nào".

Tại sao không có một văn bản đơn lẻ nào tra đến mã của các node phạm vi trong một văn bản cho trước? Và điều này giống như một tìm kiếm liên hợp trên nhưng node này, với văn bản là một phạm vi.

Sử dụng chức năng tìm kiếm từ ngữ

Tìm kiếm từ ngữ có thể rất đơn giản hoặc rất tinh tế. Việc tích hợp tìm kiếm từ ngữ với tất cả các loại tìm kiếm khác có nghĩa là bạn có thể đặt câu hỏi tự nhiên về mã hóa, thuộc tính và nội dung trong từ ngữ cùng một lúc. Tìm kiếm từ ngữ cũng rất chính xác, vì nó tìm ra chính xác loại ký tự mà kiểu mẫu từ ngữ áp dụng và có thể được chỉ ra chính xác các văn bản và đoạn văn phạm vi được mã hóa bởi các node phạm vi mà bạn muốn nó tìm.

Công cụ tìm kiếm từ ngữ của NVivo được dựa trên khái niệm phổ biến của cái gọi là phân tích cú pháp diễn đạt, hay grep, nhưng mở rộng cho các văn bản của NVivo. Như bạn hy vọng, nếu bạn yêu cầu nó tìm "Hiến pháp Nga", nó sẽ tìm mọi đoạn văn trong phạm vi có cụm từ đó, hoặc chuỗi từ như nó thường được gọi.

Tìm kiếm từ ngữ có thể quy định kết quả tìm kiếm được chấp nhận sẽ được tìm thấy ở đâu. Ví dụ, quy định kết quả tìm kiếm tại đầu đoạn văn hoặc phần - hữu ích khi bạn bắt đầu một đoạn văn, hoặc đề mục của một phần, với tên một người nói hoặc một chủ đề. Hoặc quy định rằng kết quả tìm kiếm đó phải bao gồm liên kết, hoặc tại đầu hoặc cuối

127

từ - hữu ích để tìm gốc từ và những phân đoạn ngữ pháp khác, hoặc bài văn phức tạp.

Tìm kiếm từ ngữ có thể quy định việc chúng có nhạy trong thay đổi trường hợp hay không - do đó kiểu mẫu trên có thể khớp với chuỗi từ "Hiến pháp Nga", hoặc những từ do một người đánh máy lẫn lộn như kiểu "hIẾN PHÁP nGA".

Tìm kiếm từ ngữ có thể giới hạn trong toàn bộ từ hoặc cụm từ, do đó kiểu mẫu trên không khứop với chuỗi từ "Công ước thuộc hiến pháp Nga-Byelo". Hữu ích nếu bạn tìm kiếm từ "sex" và muốn tránh các gia đình của Luân Đôn.

Bạn có thể quy định kết quả ăn khớp thay thế, chẳng hay "chó" hoặc "mèo" nếu bạn quan tâm đến vật nuôi. Tại cấp độ ký tự, nó sẽ cung cấp tính năng mà nhà ngôn ngữ học quan tâm.

Bạn có thể đưa ra nhiều dấu dã biểu trong các kiểu mẫu đó, đại diện cho một phạm vi. Một công dụng để tìm một cụm từ diễn đạt, tại một khoảng cách, mà sau đó là một cụm từ khác - có một dấu dã biểu đại diện cho khoảng cách giữa hai cụm thừ: dấu "*" trong kiểu mẫu "mèo.*chó".

Bạn có thể quy định một mức xấp xỉ trong kết quả ăn khớp, có tới 9 kết quả không ăn khớp nhưng vẫn đáp ứng yêu cầu. Kiểu mẫu "Mackey" (không nhạy với thay đổi trường hợp) vẫn khớp với "Mackay" tại mức xấp xỉ một kết quả không ăn khớp, "Mackie" là mức hai, "McKay" là mức ba. Hữu ích trong trường hợp đánh vần sai, nhưng đặt việc mức không ăn khớp quá cao có thể bạn sẽ gặp một đống hổ lốn.

Xem Online Help để có thêm thông tin về các dấu dã biểu và tìm kiếm kiểu mẫu.

Do đó, tìm kiếm từ ngữ có thể được dùng như một cách "nhanh chóng và ngoại lai" để tìm những trích dẫn, định vị và mã hóa mọi khoảng cách của câu văn, cái tên, hoặc một vấn đề. Nhấn vào Text Search, loại bạn muốn tìm, để phạm vi là tất cả các văn bản, và chạy phần tìm kiếm. Việc lựa chọn lưu kết quả lại (xem bên dưới) cho phép bạn sử dụng kỹ thuật này để tự động mã hóa kết quả tìm kiếm - hoặc chỉ đơn giản là định vị những trích dẫn, duyệt chúng và in chúng với bối cảnh, xóa node.

Thay vào đó, việc tìm kiếm từ ngữ có thể là một phương thức rất nhạy để khám phá những sắc thái ý nghĩa trong dữ liệu của bạn. Sử dụng việc định phạm vi để hướng tìm kiếm từ ngữ vào những phần khác nhau của dữ liệu, ví dụ để hỏi về những từ mà các thành viên khác nhau của một công ty dùng để miêu tả quá trình thay đổi mà bạn đang nghiên cứu. Tìm kiếm một nhóm từ bất kỳ giới hạn phạm vi trong nhà quản lý, sau đó thay đổi phạm vi và tìm những từ đó trong các cuộc phỏng vấn với nhân viên cấp thấp.

Tìm kiếm từ ngữ cũng có thể là một chức năng quản lý dữ liệu hiệu quả. Ví dụ, nếu bạn đang nhận xét một bài diễn ngôn được sử dụng, đặt phạm vi là tất cả các văn bản trong bộ nhớ và tìm kiếm một quan sát cụ thể trong ghi chú của bạn, trong một bối cảnh cụ thể. Chú giải các bản dịch trong một dự án phỏng vấn, bạn có thể có một quy ước đặt vào nơi

128

thích hợp một cụm từ như [sự mâu thuẫn]. Một tìm kiếm từ ngữ đơn giản có thể tìm thấy tất cả và chỉ những nơi có từ đó, và bạn có thể quy định (xem bên dưới) rằng với phần của chúng, chúng có thể được mã hóa tại một node đối với những mâu thuẫn quan sát thấy.

Tìm kiếm từ ngữ kết hợp với quy định các văn bản và node phạm vi có thể được sử dụng như một công cụ nghiên cứu ăn khớp tinh vi, tìm và thấy tất cả những nơi có mặt từ, cụm từ, kết quả không chắc chắn hoặc khía cạnh bất kỳ của một văn bản diễn đạt bằng chữ. Những mâu thuẫn xảy ra ở đâu? Bằng cách quy định một phạm vi (cứ ví dụ là tất cả các văn bản trong thảo luận nhóm) và sau đó thay đổi nó để chạy một lần tìm kiếm giống như thế trong một bối cảnh khác (ví dụ, tất cả các phỏng vấn cá nhân, sau đó là tất cả các phỏng vấn trong đó người trả lời diễn đạt sự bối rối), bạn có thể đặt câu hỏi về bối cảnh của mâu thuẫn và cách chúng hoạt động trong những cài đặt khác nhau.

Tìm kiếm từ ngữ được mã hóa tại một node

Bạn có thể tìm thấy mã hóa bằng một node bạn đã quy định, trong các văn bản phạm vi và trong từ ngữ được mã hóa bởi node phạm vi. Câu trả lời là - một node. Duyệt, xem xét lại, suy ngẫm...

Tìm kiếm từ ngữ với những giá trị nhất định của một thuộc tính

Chọn một thuộc tính của văn bản hoặc node, sau đó quy định giá trị bạn muốn tìm.

Nếu bạn quy định giá trị của một thuộc tính node, nó xem xét xuyên suốt các mục phạm vi cho những văn bản được mã hóa bằng node bất kỳ với giá trị đó. Nếu bạn quy định một giá trị cho một thuộc tính văn bản, nó sẽ tìm văn bản phạm vi có giá trị đó.

Điều này cho phép bạn chọn lọc tinh vi. NVivo cho phép các phạm vi thuộc tính con số hoặc ngày tháng được quy định. Nếu bạn quan tâm đến việc những người dưới 25 phải nói gì trong bản ghi chép đối thoại của bạn, bạn có node phạ vi mã hóa những lời nói trong bản ghi, và những node này có một thuộc tính số là "Tuổi", và bạn có thể tìm ra những người dưới 25 với một thuộc tính để tra - chỉ cần đặt "Tuổi<25" và nếu bạn muốn "Tuổi<25", "Ngày tháng>Tháng 10".

Hoặc kết hợp các mục...

Có hai nhóm tìm kiếm sử dụng các kết hợp của hai mục hoặc nhiều hơn:

Tìm kiếm Boolean: tìm kiếm với "and", "or", "not" và "less" Tìm kiếm lân cận - một phạm vi cách tìm tìm các mục gần nhau, dẫn

trước hoặc xung quanh những mục khác.

NVivo cung cấp một phạm vi đầy đủ một cách logic những tìm kiếm này, và như đã nói từ trước, chúng có thể được tiến hành bằng cách sử dụng bất kỳ trong số các ba loại mục.

129

Bạn cũng có thể xây dựng một bảng chéo định tính các mục trong một ma trận bằng toán tử quan hệ thích hợp. Tất cả những toán tử này đều được nêu bên dưới.

Hầu hết những người sử dụng phần mềm định tính đều quen thuộc với ít nhất một vài trong các dạng tìm kiếm này; những tìm kiếm đặt câu hỏi về kết hợp mã. Hầu hết các câu hỏi bạn muốn đặt ra về dữ liệu định tính là về mối quan hệ của các loại - hoặc bạn đang tiến hành mã hóa hiệu quả - và gọi được thông tin từ những loại không có tương quan. Tốt nhất, bạn đang tạo mối tương quan giữa chúng trong đầu bạn sau khi gọi chúng ra. Trong NVivo, ngay khi bạn chỉ dụng loại tìm kiếm tra cứu, thực ra bạn vẫn đang thực hiện một kiểu tìm kiếm quan hệ giao nhau, đó là do các phương tiện định phạm vi.

Chọn và sử dụng tìm kiếm Boolean

Toán tử Nhóm trên Nhóm dướiGiao nhau (And) Tìn những từ ngữ nhắc tới

bởi tất cả các mục này(không liên quan)

Liên hiệp (Or) Tìm những từ ngữ nhắc tới bởi bất cứ mục nào trong số này

(không liên quan

Thỏa hiệp (not) Tìm những từ ngữ không được nhắc tới bởi bất cứ mục nào

(không liên quan)

Khác biệt (Less) Tìm những từ ngữ nhắc tới bởi bất kỳ mục nào trong số này...

... nhưng không phải bởi bất kỳ mục nào trong số mục này

Giao điểm ma trận Tìm những từ ngữ nhắc tới bởi mỗi mục trong số này...

...cặp với bất cứ mục nào trong số này.

Khác biệt ma trận Tìm những từ ngữ nhắc tới bởi mỗi mục trong số này

... cặp với từ ngữ ít nhắc tới hơn bởi mỗi mục trong số này.

Giao nhau là cách thu hẹp dần bức tranh, vì nó tìm những chức nhắc tới bởi tất cả nhữngmục đầu vào. Giao nhau là cách tìm kiếm kén chọn, nó chỉ lấy những dữ liệu mà tất cả những gì bạn quy định đều khớp. Kiểu tìm kiếm này dễ dẫn đến không có kết quả nào tìm thấy khi bạn sử dụng giao nhau. Hãy nhớ, tìm kiếm từ ngữ hoặc mã hóa có thể chỉ là một vài ký tự.

Thực tế, Toán tử Giao nhau thường là cách tìm kiếm quá hẹp. Nó thường bỏ qua những đoạn văn gần kề từ những mục đầu vào, và các mối giao nhau nó tìm thấy thường chỉ là câu văn hoặc phần của câu. Vì lý do này, tốt hơn là mở rộng kết quả tìm kiếm từ mối giao nhau tới các đoạn văn, thậm chí các phần xung quanh. Để tránh bỏ lỡ các mục gần kề,

130

hãy sử dụng một toán tử gần giống thay vào đó, ví dụ Chồng chéo. Bạn có thể thấy sự khác biệt trong Dải mã hóa bất kỳ hiển thị trong một trình duyệt.

Bạn có thể khám phá các mục đầu vào. Ví dụ, tạo mối giao nhau trong tìm kiếm từ ngữ và mã hóa node tìm thấy nơi một số từ nhất định được dùng trong bối cảnh một chủ đề cụ thể. Tìm kiếm từ ngữ giao nhau đối với từ "Mackey" tại mức xấp xỉ 3, với node "Buôn ma túy" trong phạm vi các phỏng vấn nhân chứng, để tìm xem có ai có tên giống như tên đã được nhắc đến có liên quan đến buôn bán ma túy. Tuy nhiên bạn sẽ muốn mở rộng các kết quả tìm kiếm sang một vụ buôn bán tốt!

Liên hợp là một cách thức mở rộng bức tranh, tìm các từ ngữ được mã hóa bởi mục đầu vào bất kỳ. Sử dụng hàm này để hợp nhất nhiều chủ để để khảo sát chung. Một ví dụ thông thường để hợp nhất một chùm các node sơ đồ đồng cấp (ví dụ bảy node con của "Các tội lỗi lớn"). Khi đó bạn có thể xem chúng cùng một lúc. Tương tự, có thể bạn muốn hình thành một liên hợp của tất cả các node trong một bộ, hoặc tất cả các văn bản trong một bộ.

Khả năng làm điều này có nghĩa là bạn có thể mã hóa những node cụ thể. Nếu bạn đã mã hóa một hành động xấu như "Thói phàm ăn", bạn không cần mã hóa nó với "Các tội lỗi lớn" - bạn có thể có toàn bộ node đó trong nhóm tội lỗi lớn bất cứ lúc nào bằng cách hợp nhất những thành phần đơn lẻ.

Liên hiệp cũng hữu ích cho quản lý. Các node về bản chất có cùng một nghĩa, chẳng hạn như "Bệnh tâm thần phân liệt" và "Triệu chứng phân lập nhân cách" có thể được kết hợp mà không làm mất mã.

Thương thuyết là một khía cạnh đặc biệt của liên hợp. Nó tìm những từ ngữ mã hóa không bởi một mục nào. Đây thường là một hoạt động vô cùng rộng. Liên hợp của một vài mục cùng với kết quả thương thuyết là toàn bộ phạm vi! Thông thường, tính chất phủ định thường được xử lý tốt hơn bằng toán tử sau, Sự khác biệt.

Toán tử khác biệt giúp phân biệt giữa một loại hoặc một nhóm các loại với nhau. Nó tìm tất cả các từ ngữ trong liên hợp của nhóm mục đầu vào đầu tiên, nhưng không trong liên hợp của nhóm thứ hai, trừ đi, nhóm của mục đầu vào. Điều này khiến nó trở thành một phương thức hữu ích để tìm những khái niệm tinh vi hơn giữa những khái niệm thô sơ hơn. Ví dụ, nếu bạn muốn nghiên cứu sự tấn công của bệnh tật ở các bệnh nhân, và bạn đã mã hóa bệnh và cách chữa trị, bắt đầu với tất cả các node mã hóa những báo cáo bệnh tật khác nhau ("Cảm lạnh", "Eczema" và vân vân); sau đó trừ đi node miêu tả cách xử lý, chữa trị và kết quả ("Cho uống thuốc, "Phục hồi", "Chết" và vân vân). Cái gì còn lại? Miêu tả về các cơn bệnh không cần miêu tả cách chữa trị và kết quả - chỉ những lần tấn công của bệnh tật mà bạn quan tâm.

Chú ý: Bạn nên cẩn thận khi mở rộng kết quả của cuộc tìm kiếm khác như loại đã miêu tả, nếu không có thể bạn sẽ để sót lại rất nhiều tài liệu bạn đã trừ.

131

Sự khác biệt có một hiệu quả khác khi nó hoạt động trên giá trị thuộc tính. Vì chúng áp dụng cho toàn bộ văn bản, hoặc toàn bộ node. Sự khác biệt sẽ tìm thấy những văn bản phạm vi với giá trị thuộc tính bất kỳ trong nhóm đầu tiên, sau đó loại bỏ văn bản với giá trị thuộc tính trong nhóm thứ hai. Và tương ứng với node phạm vi. Do đó nó có hiệu quả lọc hơn là hiệu quả chia nhỏ.

Sử dụng toán tử giao nhau, sau đó là Khác biệt trên cùng một đôi mục (mục A giao nhau với mục B, sau đó mục A ít hơn mục B), cung cấp một phương thức tốt để chia mục A làm hai. Đôi khi hành động đó được gọi là "cắt mục A trên B". Bạn có thể sử dụng phân cắt này để tìm nơi một người có tên "Mackey" được nhắc đến liên quan đến buôn bán ma túy, và nơi họ nói đến ngoài bối cảnh đó.

Tìm kiếm lân cận

Tìm kiếm loại này thường được các nhà nghiên cứu định tính ưa chuộng hơn. mối quan tâm của nó ít hướng đến quan hệ của các loại dữ liệu hơn trong các mối quan hệ mờ nhạt. Trong đối thoại, bạn yêu cầu NVivo hai mục để hoạt động trên đó - node, giá trị thuộc tính hoặc kiểu mẫu chữ. Với phiên bản ma trận, nó trở thành hai nhóm.

Chọn và sử dụng tìm kiếm lân cận

Chức năng tìm sự kiện đồng xuất hiện tìm kiếm những nơi từ ngữ từ hai mục đầu vào của nó (ví dụ đoạn văn được mã hóa bởi hai node) xảy ra trong các mục phạm vi, và cụ thể xem xét xem một đoạn văn từ một mục có sự kiện gần đủ như với đoạn văn của mục kia. Nếu có, đó là một kết quả tìm được.

Toán tử Bảng điều khiển trên Bảng điều khiển dướiĐồng xuất hiện (gần) Tìm những nơi từ ngữ được

nhắc đến bởi mục này..... gần những từ ngữ được nhắc đến bởi mục này

Tiếp theo (trước đó) Tìm những nơi từ ngữ được nhắc đến bởi mục này...

... bắt đầu trước khi từ ngữ được nhắc đến bởi mục này

Hàm chứa (xung quanh) Tìm những nơi từ ngữ được nhắc đến bởi mục này...

... xung quanh từ ngữ được nhắc đến bởi mục này...

Ma trận đồng xuất hiện Tìm những nơi từ ngữ được nhắc đến bởi mỗi mục trong số này...

... cặp gần những từ ngữ được nhắc đến bởi mỗi mục trong số này

Ma trận chuỗi Tìm những nơi từ ngữ được nhắc đến bởi mỗi mục trong số này...

... cặp trước những từ ngữ được nhắc đến bởi mỗi mục trong số này

Ma trận Hàm chứa Tìm những nơi từ ngữ được nhắc đến bởi mỗi mục trong số này...

... cặp xung quanh từ ngữ nhắc tới bởi mỗi mục trong số này.

Gần bao nhiêu là đủ?

132

Bạn tự chọn. Đối với một văn bản phạm vi, sự lựa chọn đủ rõ ràng - bạn có thể yêu cầu kết quả tìm được từ mỗi mục chồng chéo, ở trong cùng một đoạn văn, hoặc ở trong cùng một phần của cấp độ bạn chọn (0 nghĩa là toàn bộ văn bản). Nói chung, node phạm vi chứa nhiều đoạn văn từ nhiều văn bản. Đối với chúng bạn có thể yêu cầu hai mục hai kết quả tìm được chồng chéo, ở trong cùng một đoạn văn, hoặc ở trong cùng một đoạn mã hóa.

Bạn muốn giữ cái gì?

Mục đích có thể là sử dụng một trong số đầu vào của sự kiện xuất hiện trùng lặp chỉ như một nội dung định vị cho nội dung khác. Ví dụ, một nhà nghiên cứu thị trường có thể quan tâm đến cuộc nói chuyện về chất lượng sản phẩm trong bất cứ phần nào (phân đoạn thảo luận) nơi có cuộc nói chuyện về sản phẩm cạnh tranh. Tất nhiên, nếu chúng chồng chéo, các mảnh về cạnh tranh cũng được hàm chứa trong đó. Đôi khi cả hai đoạn văn đều cần, và kết nối từ ngữ giữa chúng.

Công dụng trước tiên của toán tử xuất hiện trùng lặp là tìm nơi hai chủ đề liên đới trong một cách theo chủ đề nào đó, ví dụ, bởi một luồng suy nghĩ hoặc kết hợp ý tưởng, thể hiện bằng chữ. Xuất hiện trùng lặp, vì thế, là một phiên bản linh hoạt và thoải mái hơn của toán tử giao nhau. Giao nhau sẽ chỉ tìm thấy những đoạn văn từ hai đầu vào rất gần đến nỗi chúng chồng chéo, và sau đó nó chỉ đem lại phần trùng lặp. Hai chủ đề thường hiếm khi được thảo luận gần đến mức đó. Toán tử sự kiện đồng thời cũng tìm thấy sự giao nhau, nhưng đem lại kết hợp giữa các đoạn văn giao nhau, không chỉ các phần mà chúng thực sự giao nhau. Điều này khiến việc chồng chéo thành một dạng hữu ích của kết quả tìm kiếm sự kiện đồng thời, khi gọi ra toàn bộ cuộc hội thoại mà hai chủ đề nêu trong đó, hoặc toàn bộ đoạn văn có hai trường hợp cùng được nêu.

Những phiên bản rộng hơn của tìm kiếm sự kiện trùng lặp, ví dụ trong cùng một đoạn văn, sẽ thu được nhiều kết quả tìm được hơn, nhưng tất nhiên luồng tư tưởng giữa một chủ đề và chủ đề tiếp theo trong từ ngữ sẽ bị loãng đi, thậm chí bị phá vỡ. Vì thế kiểm tra mỗi kết quả tìm được khi nó được tạo ra sẽ rất có ích.

Cũng nên xem xét các kết quả khác biệt mà sự quy định về độ khác biệt đưa lại. So sánh "Đưa cho tôi tất cả những gì nói về giám đốc điều hành nếu chúng được mã hóa thành cuộc nói chuyện trong đoạn văn đó về việc nghỉ việc" với "Đưa cho tôi tất cả những gì nói về giám đốc điều hành nếu ở đó trong cùng một văn bản họ nói họ sắp nghỉ". Câu sau có thể gọi được văn bản trong đó giám đốc điều hành không liên quan đến việc chuyển nghề nghiệp hơn, nhưng câu trước sẽ không lấy được tất cả những điều về những người nghỉ việc nghĩ về giám đốc điều hành.

Trong nghiên cứu tư tưởng gia đình truyền thống, nhà nghiên cứu có thể sử dụng chức năng tìm kiếm sự kiện trùng lặp để khám phá những giả định về chủ quyền nhà và đời sống gia đình. Khi nào người ta trả lời những câu hỏi riêng biệt về chủ đề này, và khi sự

133

liên kết giữa họ không được thảo luận, các chủ đề hiếm khi giao nhau, như vậy chúng xuất hiện trùng lặp liên tục.

Chuỗi cũng giống như Toán tử Đồng xuất hiện, trừ những đoạn từ mục đầu vào đầu tiên phải bắt đầu trước các đoạn của mục thứ hai. Nó sẽ tìm thấy, không chỉ kết hợp các ý tưởng trong văn bản chữ, mà còn nơi một ý tưởng dẫn đến ý tưởng khác.

Toán tử Hàm chứa dẫn đến tìm thấy một loại quan hệ khác, trong đó một đoạn của mục đầu vào đầu tiên bao gồm đoạn của mục thứ hai. Về mặt kỹ thuật, nó sẽ tìm thấy tất cả các cặp dữ liệu từ A và B, miễn là nội dung A bắt đầu tại hoặc trước nơi B bắt đầu, và nội dung A kết thúc tại hoặc sau khi kết thúc B. Có thể bạn muốn mọi đề cập đến giám đốc điều hảnh xảy ra trong bối cảnh một cuộc thảo luận về lý do họ nghỉ việc... Đối với những văn bản phạm vi, sự kiện xuất hiện trong cùng một văn bản, và đối với các node phạm vi nó phải trong cùng một đoạn được gọi ra.

Các biến ma trận của tìm kiếm lân cận cho phép chạy nhiều cuộc tìm kiếm lân cận một lúc, chính xác như ma trận giao nhau. Tuy nhiên, tìm kiếm dữ liệu lân cận kiểu ma trận có thể mang lại giá trị lớn hơn yêu cầu định tính. Chúng sẽ đem lại toàn bộ bảng so sánh của kết hợp các ý tưởng, luồng tư tưởng, hoặc quan hệ trong bối cảnh, trên hai loạt mục đầu vào.

Tạo lập một ma trận trực tiếp

Phân tích ma trận định tính là một công cụ đã được thử thách, nhưng ma trận trực tiếp là một công cụ đặc biệt đối với NVivo. Hỏi về lập bảng chéo của một số node bằng các giá trị của một thuộc tính (ví dụ của giới). Một bảng xuất hiện trên màn hình cho thấy kiểu mẫu, số văn bản đại diện trong mỗi ô và nếu bạn nhấn chuột vào mỗi ô, tất cả nội dung từ ngữ được mã hóa ở đó.

Giả sử bạn có các node trong dự án của mình cho nhiều người nói khác nhau mà bạn đã ghi lại, và những node này mã hóa bài nói của họ. Bạn đã gán cho những node này giá trị thuộc tính dân số học; ví dụ node "Mary" có thể có thuộc tính nhóm tuổi "Nhómtuổi=30". Bạn đã mã hóa bản ghi với các chủ đề mà người ta thảo luận trong đó chẳng hạn như "/Chủ đề/Tôn giáo", "/Chủ đề/chính trị", "/Chủ đề/giới tính", và "/Chủ đề/Thể thao".

Nếu bạn muốn kỹ lưỡng hơn trong phân tích so sánh, bạn sẽ so sánh văn bản của một nhóm tuổi trên một chủ đề, với từ ngữ của nhóm tuổi khác trong cùng chủ đề đó. Giao điểm ma trận thực hiện nhiệm vụ lặp đi lặp lại nhàm chán này và chỉ hoàn thành sau một lần chạy. Các mục để phân cắt có thể được chọn riêng lẻ. Chọn node bất kỳ và chỉ một số giá trị của một thuộc tính, và 1 lần tìm kiếm văn bản chữ. ma trẫn khi đó sẽ tiến hành những cặp đôi giao nhau trên những đối tượng trong nhóm đầu tiên và cacs đối tượng trong nhóm thứ hai, và lưu lại kết quả giao nhau thành node ma trận - một loại đặc biệt của sơ đồ node biết được vị trí của nó trong ma trận và cách nó được thành lập.

134

Đó là cách NVivo cho bạn thấy văn bản trên màn hình. Nhấn vào một ô, và nó mở ra thành một node, với tất cả lợi thế của trình duyệt Node Browser - truy cập vào bối cảnh, khả năng ghi và mã hóa.

Kết quả hiển thị có thể được in, và mỗi kết quả hiển thị số xuất khẩu thành bảng trong định dạng tách bằng tab để khám phá các gói phần mềm như Microsoft Explorerr hoặc SPSS.

Những hiển thị mã hóa khác nhau và kiểu mẫu màu của chúng cung cấp cách thứ ba để trả lời những câu hỏi cùng với việc phân tích và sử dụng một bộ "mục để giới hạn phạm vi với kết quả tìm kiếm" định dạng kết quả cho cuộc tìm kiếm. Cái mà chúng ta đang nhìn vào là "Nhánh nào trong chùm đầu tiên của mục đầu vào cho đến ma trận tìm kiếm liên quan tới chùm thứ hai, thông qua thao tác tìm kiếm mà tôi sử dụng?". Và câu trả lời tinh tế hơn là câu hỏi có-không Boolean của hai cách khác xử lý câu hỏi của NVivo. Trong trường hợp này, chúng ta cần nhìn vào câu hỏi "cái nào, nếu thế thì bao nhiêu?".

Ví dụ: trong một phạm vi văn bản từ các cuộc phỏng vấn, chúng ta chạy một ma trận tìm kiếm các quan điểm thành các vấn đề đối với một phạm vi giá trị thuộc tính đặc điểm nhân cách. Một toán tử thích hợp sẽ là Toán tử Hàm chứa - tìm kiếm những quan điểm được thể hiện trong các câu nói của người với đặc điểm nhân cách khác nhau (chú ý người không được coi như là các cá nhân khi tìm kiếm). Ma trận kết quả tất nhiên sẽ cho chúng ta thấy không chỉ những quan điểm được thể hiện bởi người có kiểu nhân cách khác nhau, mà cả những số chỉ phạm vi của những diễn đạt đó trong từng trường hợp. Điều đó, đối với một số cấu trúc phỏng vấn sắp xếp trước nhất định, có thể cung cấp triển vọng giá trị khám phá hơn nữa quan hệ giữa các kiểu nhân cách và quan điểm trong lĩnh vực được nghiên cứu. Tất nhiên, chúng ta có một phương thức đáng chú trong đó các phân tích hoàn toàn định tính có thể cung cấp dữ liệu cho những nhà thống kê mà họ không thể thu thập được bằng cách nào khác.

Định phạm vi tìm kiếm

Bạn đã chọn một câu mà bạn muốn hỏi, bây giờ bạn muốn yêu cầu nó ở đâu? Bạn có thể tiến hành điều này chi tiết bằng cách đặt ra phạm vi tìm kiếm.

Đặt phạm vi

Phạm vi của tìm kiếm chỉ đơn giản là một bộ văn bản, và/hoặc một bộ node, trong đó từ ngữ được tìm kiếm. Nếu bộ yêu cầu tồn tại, nó có thể được chọn làm một phạm vi. Những bộ được tạo ra nhờ Set Editor, và Search Tool chỉ đơn giản gọi nó là Set Editor khi bạn yêu cầu sửa danh sách của văn bản hoặc node.

Hầu hết thời gian, bạn sẽ không có những bộ dữ liệu đúng trong phạm vi của bạn. Điều này là bởi bạn đã chỉ nghĩ đến một câu hỏi để đóng khung cuộc tìm kiếm, chẳng hạn như

135

"Tôi rất quan tâm muốn biết liệu những người đã có liên lạc trực tiếp với các trường hợp lạm dụng ma túy có cảm thấy giống nhau là chương trình nhà tạm giữ tội phạm là vấn đề công khai". Bạn cần cô lập những bản ghi của những người có kinh nghiệm đó. Search Tool đưa bạn tới cửa số Document hoặc Node Set Editor để chọn một văn bản hoặc node cụ thể, hoặc bộ dữ liệu. Sử dụng chức nănglọc nếu bạn có thể đánh dấu và quan sát các mục theo thuộc tính, mã hóa hoặc các tiêu chuẩn khác của chúng (chẳng hạn người sở hữu, ngày tháng, kể cả màu biểu tượng). Khi đó, nếu bạn muốn, thêm hoặc bớt chúng trong bộ mà bạn đang xây dựng trở thành phạm vi của cuộc tìm kiếm. Khi bạn đã có phạm vi mong muốn, nhấn chuột vào Search và bạn được trở lại Search Tool với phạm vi đặt đúng chỗ.

Các bộ dữ liệu, và cách thức chi tiết để tạo ra chúng, được miêu tả trong chương 8.

Giả sử tôi đang nghiên cứu các quan điểm thừa nhận khác nhau trong đổi mới chương trình giáo dục trong một số trường học. Có thể tôi muốn dõi theo các câu trả lời rất khác nhau của các giáo viên trong những trường hợp thẩm quyền khácnhau. Tôi muốn mã hóa tại "loại bỏ chương trình dạy mới" và "cảm giác không có quyền lực" nếu những dữ liệu trùng lặp (gần) trong một phần. Nhưng tôi muốn điều này trước đối với giáo viên và trong trường địa vị thấp ơni tôi bắt đầu dự án.

Tôi muốn đặt ra câu hỏi của mình về các văn bản trong địa điểm nghiên cứu đầu tiên của các địa điểm nghiên cứu đa hiện trường của mình. Chúng là một bộ dự liệu tôi mới tạo ra. Tôi thêm vào node góp chung mã hóa dữ liệu tại đó người ở những địa điểm khác nhau thảo luận về thày giáo ở trường học tại địa điểm thứ nhất. Dữ liệu góp chung giờ đây bao gồm tất cả mọi thứ từ địa điểm đầu tiên và cũng tất cả mọi thứ về giáo viên từ địa điểm đó. Tuy nhiên, phạm vi này sẽ là quá rộng. Tôi không muốn tài liệu phỏng vấn từ các cuộc nói chuyện với sinh viên hoặc các bậc cha mẹ. Do đó tôi lọc để loại bỏ những tài liệu có giá trị thuộc tính "Vai trò=sinh viên" hoặc "vai trò=bố mẹ".Lưu và sử dụng lại các phạm vi

Việc phải làm với phạm vi là bạn đã sắp đặt cẩn thận chưa? Bạn có thể chạy chức năng tìm kiếm và bỏ nó đi. Những hãy lưu ý nó còn dùng tiếp, lần sau khi đưa ra Search Tool, nó sẽ sử dụng lại phạm vi đó. Do đó trọng tâm cho yêu cầu của bạn vẫn duy trì. Theo đuổi các quan điểm mà nói chung của các giáo viên ở địa điểm đầu tiên phải đổi mới. Sự bảo thủ của họ có phải do thiếu nguồn lực không? Họ nói gì về danh sách muốn được tài trợ? Phạm vi tương tự có thể được sử dụng lại để điều chỉnh, trong các lần tìm kiếm về sau.

Có các tùy chọn để giữ phạm vi đó lại. Hai bộ dữ liệu (văn bản và node) có thể được lưu lại. Đặt tên cẩm thận để bạn có thể xây dựng lại tuyến yêu cầu của bạn. Hoặc thay vào đó, lưu phạm vi lại thành một mã hóa node của tất cả các tài liệu và node trong phạm vi. Giờ đây bạn có một node mới mã hóa tất cả những gì về giáo viên tại địa điểm đầu tiên. Để cẩn thận, có thể bao gồm trường miêu tả cho node đó, cách và lý do xây dựng nó.

Bằng cách bao gồm thao tác lọc theo các thuộc tính, mã hóa và những tính năng khác, NVivo cho phép chi tiết hóa tìm kiếm. Trong khi thiết kế hệ thống chỉ số và hệ thống

136

thuộc tính của bạn, cần xem xét năng lực của định phạm vi tìm kiếm. Để trở lại dự án đổi mới trường học, tôi không thể mở rộng nhóm phạm vi của tôi ngoài văn bản từ địa điểm đầu tiên nếu tôi không tạo ra node trường hợp để rút ra các cuộc nói chuyện về những giáo viên đó.

Phân tích phạm vi

Cái gì ở trong phạm vi ? Bạn đang tìm kiếm phạm vi, và có thể thu được rõ ràng loại thông tin bạn có trong phạm vi trước khi tiến hành là rất hữu ích. "Những nhóm tuổi nào đại diện bởi những giáo viên bảo thủ này trong phạm vi của tôi?", "Những quan điểm khác những giáo viên trong phạm vi thể hiện trong chương trình giảng dạy?". Công cụ tìm kiếm liên kết tới Công cụ phân tích (xem chương 9) để kiểm tra các tính năng của phạm vi của bạn, trước khi tiến hành tìm kiếm.

Xử lý kết quả

Khi bạn tìm hiểu, thường là quá trình xây dựng loại và lý thuyết "nổi lên" trong nghiên cứu định tính yêu cầu có các cuộc xâm nhập nhỏ vào dữ liệu, đọc những gì tìm thấy, quan sát theo cách khác nhau, suy nghĩ lại về câu hỏi, điều chỉnh lại lăng kính trọng tâm. Định dạng kết quả và tùy chọn trình bày có thể hữu ích cho việc này.

Nghĩ về cái bạn muốn làm với kết quả tìm kiếm - hơn là xem tìm kiếm là một khâu kết thúc. Có những câu hỏi khác đặt ra không? Có ghi nhớ nào được viết lại không? Không cần phải giữ nó thành một node trừ khi bạn muốn sử dụng nó sau này. Kết quả của trình duyệt có thể in ra, và node xóa đi. Hoặc sao và dán từ ngữ trong trình duyệt vào một văn bản NVivo mới và biến nó thành một ghi nhớ.

Mở rộng: Bạn muốn bao gồm bối cảnh nào?

Khả năng mở rộng kết quả tìm được tới đoạn văn, phần hoặc tonà bộ vănb ản hoặc đoạn mã xungquanh cho phép quan sát hoặc mã hóa chúng trong một bối cảnh có ý nghĩa. "Thu hẹp" tìm kiếm như tìm kiếm đoạn từ ngữ và phân cắt Boolean, có thể tìm được những phân đoạn của câu . Chúng có thể không làm sáng tỏ vấn đề lắm, lệch khỏi bối cảnh; do đó hãy lưu chúng trong một bối cảnh thích hợp.

Khả năng mở rộng kết quả làm cho việc tìm kiếm, đặc biệt là tìm kiếm chữ, trở thành một công cụ mã hóa tự động linh hoạt. Nó có thể dùng để chuẩn bị rất nhanh dữ liệu và truy cập vào dữ liệu nhập khẩu từ lúc khởi đầu công trình nghiên cứu. Ví dụ, sử dụng nó để mã hóa tự động những câu trả lời cho những câu hỏi cụ thể xảy ra trong những vị trí khác nhau trong dữ liệu; tìm hiểu dữ liệu, theo đuổi các đường con, thu thập tài liệu về một chủ đề để duyệt và mã hóa lại.

Việc biết kết quả của những tìm kiếm từ ngữ là gì cũng rất thú vị, nhưng việc lưu giữ kết quả tìm thấy tại một node mở rộng đến bối cảnh nhất định còn giá trị hơn. Nếu bạn muốn

137

tìm xem người ta nói gì về thủ trưởng của mình, bạn có thể tạo ra một node cho những từ ngữ đó, ví dụ, "Nóivềconngười/Thủtrưởng". Sau đó tìm kiếm kiểu mẫu đối với "[Thủ trưởng|GĐĐH|Giám đốc điều hành|nhà quản lý]" mở rộng đến đoạn văn, có thể có kết quả tìm được lưu trữ trong node đó. Vàkhi bạn duyệt văn bản dữ liệu bạn có thể bổ sung vào node đó những nội dung liên quan đến thủ trưởng mà tìm kiếm từ ngữ không thu được.

Giả sử phạm vi của bạn là các node người được phỏng vấn (mã hóa tất cả những gì một người đã nói, ở mọi nơi) ,bạn có thể tiến hành một cuộc tìm kiến và mở rộng kết quả tìm được tới toàn bộ văn bản phỏng vấn chứa một kết quả tìm kiếm. Và giờ đây, bạn trở lại một node mã hóa tất cả những văn bản này - bạn xếp chúng lại với nhau để nghiên cứu thêm. Bạn có thể dễ dàng tạo ra một bộ những tài liệu đó.

Bạn muốn kết quả như thế nào?

Khi bạn tiến hành một tìm kiếm trong NVivo, các kết quả thường được thu thập vào một hoặc nhiều sơ đồ node trong khu vực cây sơ đồ Node, thay vì chỉ hiển thị - nhưu với hệ thống cơ sở dữ liệu thông thường nào khác. Tại sao vậy?

1. Chúng được giữ để tham khảo về sau2. Chúng là dữ liệu xác thực, do đó cần phải ở trong cơ sở dữ liệu dự án đúng vị

trí3. Quan trọng nhất, khi được giữ tại một node, mã hóa có mặt như một thành phần của các tìm kiếm về sau, và do đó trở thành một thành phần trong những câu hỏi mà bạn đặt ra thêm. Ví dụ, node có thể là cơ sở để bao gồm hoặc loại trừ các văn bản từ một phạm vi về sau (ví dụ, chẳng hạn bạn muốn tìm kiếm một cái gì đó chỉ trong các phỏng vấn mà người ta đề cập đến thủ trưởng). Hoặc nó có thể là một node thành phần trong cuộc tìm kiếm khác.4. Vì tìm kết quả tìm kiếm từ ngữ có thể lưu lại trong một node, điều này có nghĩa là một số mã hóa văn bản có thể được tiến hành bằng quá trình tìm kiếm từ ngữ rất nhanh. Để tăng tốc các quá trình ngay hơn nữa, điều này có thể làm với toàn bộ mẻ văn bản và toàn bộ các bộ từ khóa, không cần tương tác người sử dụng.

Tiến hành lựa chọn

Kết quả tìm thấy từ một thao tác tìm kiếm nhất định có thể được thu thập và trở lại một trong ba cách. Bạn quyết định:

Định dạng node đơn - Kết hợp tất cả kết quả tìm được lại trong một node đã quy định. Ví dụ, một node mã hóa tất cả ý tưởng địa điểm 1 từ các giáo viên về sự đổi mới. Đây có thể là một node mới hoặc đã tồn tại. Đặt lại đầu đề và lưu giữ ghi nhớ về quá trình xây dựng nó.

Ưu điểm: Bạn có thể nhìn vào tất cả các kết quả tìm được cùng lúc trong Node Browser. Trong lần tìm kiếm tiếp theo bạn có thể nhặt kết quả từ tìm kiếm ban

138

đầu và phân tích chúng cùng lúc theo một cách nào đó. Đây là một dạng quen thuộc của đóng hệ thống đã được NUD*IST khởi xướng.

Node cho mỗi mục phạm vi - để bảo quản tính cá biệt của các mục trong phạm vi tìm kiếm, lưu kết quả tìm kiếm từ mỗi mục phạm vi vào các node riêng biệt. Trường miêu tả của chúng tự động ghi xuất xứ của chúng lại. Những node này sẽ được lưu trữ trong cây sơ đồ hệ thống node thành các nhánh đồng cấp dưới một nhánh mẹ giữ toàn bộ chi tiết tìm kiếm. Ví dụ, tôi có thể có các node ghi lại những gì mỗi giáo viên từ Địa điểm 1 nghĩ về sự đổi mới - một cách cá biệt, mỗi node cho một giáo viên.

Ưu điểm: xuất xứ được giữ riêng biệt, làm cho việc khám phá và so sánh kết quả cá biệt dễ dàng hơn. Những node kết quả này từ từng cá nhân giáo viên sẽ tạo đầu vào lớn cho việc phân tích, hoặc tìm kiếm ma trận, khám phá các đặc điểm khác biệt của những quan điểm đó.

Bộ các mục phạm vi với những kết quả tìm kiếm. Ví dụ, thu thập lại tất cả những phỏng vấn giáo viên (node phạm vi) nơi cuộc tìm kiếm của tôi thực hiện thành công - tất cả những giáo viên có đặc điểm này tiếp cập sự đổi mới.

Ưu điểm: thông thường bạn không quan tâm lắm và đoạn từ ngữ chính xác do một lần tìm kiếm đem lại, vì trong đó các mục mà bạn làm việc với (mục phạm vi) giống nhu thế. Lưu ý rằngcác câu hỏi logic có mặt ở đây. Tìm tất cả những giáo viên có cách tiếp cận này, và tiến hành nghiên cứu đặc biệt đối với họ.

Đây là những định dạng kết quả khác nhau quan trọng. Hình thức đầu tiên đem lại những gì quan tâm thành một tổng thể. Hình thức thứ hai mang lại những gì quan tâm trong mỗi mục phạm vi. Hình thức thứ ba mang lại toàn bộ những mụcphạm vi quan tâm.

Tiến hành tìm kiếm vì mục đích của bạn

Nếu bạn mới sử dụng loại tìm kiếm này, cần suy nghĩ về các mục đích khác nhau mà do đó cơ sở tìm kiếm được xây dựng trong công cụ tìm kiếm và cách chúng ăn khớp với nhau thành một bộ công cụ tích hợp tốt để xử lý sản phẩm bạn muốn.

Thu thập dữ liệu

Một số tìm kiếm là phương thức thu thập tài liệu để suy nghĩ và đánh giá lại (có thể là mã hóa lại) nó. Toán tử Đồng xuất hiện với Toán tử Chồng chéo hoặc giới hạn gần cùng một đoạn văn là cách tìm kiếm rất hữu ích tại giai đoạn khám phá vì nó tìm những chủ đề xuất hiện chặt chẽ cùng với nhau, do đó bạn có thể tìm ra lý do tại sao những chủ đề lại như vậy.

139

Liên hợp thu thập tất cả những gì được mã hóa tại một trong số các node bạn đã quy định (gióng như sao chép và nhập các mã hóa tại một node). Bạn thu được nhiều tư liệu, nhưng có lẽ tính hữu ích của nó thể hiện khi bạn cố gắng xem hình dạng của dữ liệu.

Một tùy chọn Liên hợp là thu thập tất cả những mã hóa tại node trong sơ đồ bất kỳ bên dưới node bạn đã quy định, các nhánh chon hoặc thậm chí cây con của nó. Hãy thu thập tất cả các từ ngữ mã hóa về bất kỳ lý do nào để nghỉ việc. Bây giờ hãy hỏi những câu hỏi lớn hơn với node mới này bằng cách thay đổi phạm vi (Phụ nữ và đàn ông có vẻ khác nhau khi nói về chuyện nghỉ việc không - dù lý do của họ là gì?).

Liên hợp cũng hỗ trợ mạnh mẽ cho việc ghi lại dữ liệu, khi dự án trở nên vững chắc hơn và các thể loại rộng hơn xuất hiện. Ví dụ - thu thập tất cả từ ngữ được mã hóa theo những lý do nghỉ việc cụ thể và sau đó duyệt node mới, mã hóa vào thể loại "lý do mới để nghỉ việc" chẳng hạn như "các lý do sự nghiệp" và "các lý do đời sống cá nhân". Điều này làm cho việc thay thế sự phân chia lỗi thời bằng cách phân chia mới dễ dàng hơn. Thu thập là một toán tử tìm kiếm riêng biệt trong N4, nhưng các cách linh hoạt hơn để chọn node cho Liên hợp có nghĩa là NVivo không cần đến một toán tử riêng biệt nào.

Mổ xẻ dữ liệu: một ví dụ mở rộng

Phân tách các đề tài ra là một mục đích định tính khác. Nhiều toán tử phân tích mổ xẻ dữ liệu của bạn, đưa bạn truy cập chỉ một số tài liệu, và thiết lập khắt khe các kiểu mẫu mã hóa dữ liệu của bạn.

Để định vị nơi bạn đang nghe đề tài này, hoặc để thử nghiệm một giả thuyết, bạn cần những cách thức tìm dữ liệu có mã hóa khớp chính xác với quy định của bạn. Các toán tử Giao nhau và Sự Khác biệt, hoặc những toán tử lân cận, mạnh và linh hoạt hơn, sẽ thử nghiệm một giả thuyết có thể được diễn đạt về mã hóa tại các node, giá trị thuộc tính hoặc kiểu mẫu chữ.

Làm thế nào làm được như vậy? Đây là ví dụ về tìm và thử nghiệm một giả thuyết và dàn bố cục cho tìm kiếm.

1. Phát biểu câu hỏi của bạn: "Việc không thích giám đốc điều hành có thể là một vấn đề của phụ nữ không?". Ẩn ý ở đây là vấn đề giới.2. Kiểm tra xem công trình nghiên cứu của bạn có mục dữ liệu để xử lý câu hỏi như vậy không. Các node tồn tại cho vấn đề không thích và khi GĐĐH là một chủ đề. Phụ nữ: một giá trị "nữ" cho thuộc tính node "Giới". Vấn đề: Hãy nhớ đọc từ ngữ đó để tìm nếu nó là một vấn đề.3. Diễn đạt lại câu hỏi trong dự án NVivo: "Những đoạn diễn đạt không thích GĐĐH được thốt ra chỉ bởi phụ nữ thôi phải không?"4. Trong công cụ tìm kiếm:

140

Thao tác - sử dụng Toán tử Giao nhau, hoặc tốt hơn là Đồng xuất hiện, với Nội dung chồng chéo, tại node "/Quan điểm/không thích" và "/Chủ đề/MD".

Phạm vi - các node với giá trị thuộc tính "Giới=nữ". Định dạng kết quả - xếp tất cả các kết quả tìm kiếm lại trong cùng một

node.5. Chạy thao tác tìm kiếm. Vâng, nó mang lại rất nhiều tư liệu, do đó chúng ta có thể nói các cuộc phỏng vấn của phụ nữ chứa chủ đề này mà không cần tiến xa hơn. Điều này có phổ biến rộng rãi trong giới nữ không? Phân tích node kết quả đối với phạm vi ban đầu. Một nửa số phụ nữ rất ghét vị GĐĐH.6. Nhưng có phải là chỉ phụ nữ không thôi? Thử nghiệm thực sự của một giả thuyết là ví dụ đối trọng - đặt lại phạm vi thành "Giới=nam".7. Chạy lại phần tìm kiếm. Lần này chúng ta thu được ít tư liệu hơn rất nhiều, và phân tích nó cho thấy chỉ có một hai nhân viên nam có liên quan. Bây giờ làm việc với từ ngữ và những vấn đề chi tiết hơn về việc không thích GĐĐH có phải là một vấn đề không. Nếu phải, tại sao đó lại lại vấn đề của phụ nữ, và vấn đề của họ với GĐĐH là gì? Những người không thích GĐ có nói tương tự không? Tìm kiếm node kết quả để đọc xem họ nói gì. Để so sánh nó với những gì những người phụ nữ không thích ông ta nói, hãy chạy lại phần tìm kiếm ở mcụ 5, và sau đó tạo một bộ node phạm vi có kết quả tìm kiếm. Sử dụng Set Editor trên phạm vi thành một bộ để loại bỏ tất cả các node trong đó nằm trong bộ node phạm vi với kết quả tìm kiếm, và bạn có các node cho phụ nữ những người khôngthích GĐĐH. Đặt chúng vào phạm vi để xem họ nói gì. Và cứ tiếp tục, chọn lọc, so sánh, và tận dụng những kết quả trước thông qua khép kín hệ thống.

Giới hạn của tìm kiếm

Với Công cụ tìm kiếm bạn có thể đặt ra bất kỳ câu hỏi nào bạn có thể diễn đạt về mã hóa của các node, giá trị thuộc tính, kiểu mẫu chữ. Bạn có thể tập trung yêu cầu bởi bất cứ phương tiện nào có sẵn, để lọc một bộ các node hoặc một bộ văn bản thu hẹp thành phạm vi bạn muốn.

Do đó, các giới hạn của việc tìm kiếm như vậy là giới hạn của hệ thống node, hệ thống thuộc tính và các giá trị của chúng, cách truy cập vào từ ngữ của bạn. Các thao tác tìm kiếm gần như chỉ là các khía cạnh trong công trình nghiên cứu của bạn.

Các thao tác tìm kiếm cũng chỉ giống như sự mã hóa của bạn một cách đặc biệt. Vì với các công cụ tinh tế, nguyên tắc GIGO được áp dụng (dữ liệu vô nghĩa trong và ngoài!). Điều quan trọng là nhớ rằng tất cả các ví dụ nêu ở trên, chúng tôi đặt câu hỏi về kiểu mẫu mã hóa, và giá trị thuộc tính, và chuỗi kký tự trong văn bản. Những cái này có mối quan hệ, có thể là quan hệ mạnh mẽ, với kiểu mẫu của quan điểm đối với vị giám đốc điều hành, lý do nghỉ việc và vân vân. Nhưng NVivo không thể tìm ra thời điểm cô ta nhắc đến vị giám đốc điều hành nếu cô ta nói "thằng ngốc hết thuốc chữa", và bạn không mã hóa cụm từ với node cho giám đốc điều hành. Chương trình không thể định vị nội dung chồng chéo của lời thú nhận rằng cô sắp nghỉ không phải để phản đối mà cho ngày nghỉ

141

nếu cô ta không nói với bạn như thế, hoặc nếu bạn bỏ lỡ ý nghĩa trong lời nói của cô về ngày nghỉ và không mã hóa nó tại node "các lý do nghỉ việc".

Kiểm tra độ tin cậy mã hóa thường rất hữu ích để hỗ trợ việc diễn giải kết quả khám phá tìm kiếm chỉ số. Nếu mã của bạn được dùng nhất quán, hoặc được phát triển đầy đủ, hoặc nếu mã hóa của bạn chắp vá, hãy cẩn thận tạo ra các giới hạn rõ ràng khi bạn diễn giải kết quả của những công cụ tìm kiếm rất tinh vi này.Khi tiến hành mã hóa bởi một người khác ngoài nhà nghiên cứu tạo lập phân tích, hãy sử dụng ghi nhớ và định nghĩa của các node để đảm bảo rằng bạn vẫn nắm bắt được sự thay đổi ý nghĩa của thể loại.

Những cảnh báo này chỉ là một cách khác để chỉ ra vấn đề bản chất của cơ quan của nhà nghiên cứu trong nghiên cứu chất lượng.

142

Chương 12: Tập trung lại

Các chương của sách này miêu tả những phần đầu của một công trình nghiên cứu - văn bản, node và thuộc tính - sau đó là quá trình - liên kết, mã hóa, định hình trong các bộ và sơ đồ, tạo mô hình và tìm kiếm.

Một khi bạn đã quen thuộc với những thành phần này, công trình của bạn sẽ có những hình dáng đã xác định, không phải bởi cấu trúc và chức năng của một gói phần mềm, mà bởi cách tiếp cận phương pháp luận và mục tiêu nghiên cứu của bạn. Công trình tiếp theo của bạn lại khác đi, bởi vì nó có thể có mục đích khác. Và các phần và quá trình của bất kỳ một dự án nào sẽ thay đổi không ngớt và phát triển tích lũy. Do đó không dự án nào trông giống như dàn ý của quyển sách này, và không có bữa ăn ngon lành nào trông giống như một danh sách thành phần nấu ăn và chỉ dẫn trong sách nấu ăn. Để mở rộng ra các trường hợp tương tự, hầu hết những nhà nghiên cứu, cũng giống như những đầu bếp sành sỏi, chỉ sử dụng công thức như thử thách chứ không phải sách quy định. Và hầu hết vượt ra khỏi sách hướng dẫn nấu ăn nhanh chóng.

Tổng quan

Chương này có hai mục đích. Nó đưa ra tính toán tóm tắt về các lựa chọn quan trọng, thảo luận về từng cách tiến hành công việc. Nó cũng giới thiệu một tóm tắt chọn lọc các cách thức tiến hành nhiệm vụ trung tâm và cách thức chúng được tích hợp. Sử dụng nó để thông báo sự lựa chọn và lướt qua những kỹ thuật khác bạn xem xét tại một điểm chiến lược bất kỳ.

Có ba cách chính để khám phá và phát triển thể loại trong NVivo. Tạo node, và khám phá những gì được mã hóa tại node, tạo ghi nhớ và sử dụng Modeler.

Có ba cách chính để ghi lại các liên kết bạn thấy giữa dữ liệu và ý tưởng - mã hóa, sử dụng DataLinks và tạo mô hình.

Mã hóa không phải là cách duy nhất để kết nối dữ liệu. Có ba cách chủ yếu để mang các mục dữ liệu lại với nhau trong NVivo, và những cách này cũng là những phương thức để phân tách hoặc phân biệt dữ liệu; mã hóa tại các node, cung cấp giá trị cho thuộc tính, và đặt các node hoặc văn bản vào bộ dữ liệu.

Yêu cầu và tổ chức được tiến hành bởi các bộ, cây sơ đồ và đôi khi, theo nhiều cách thức, bằng cách tạo mô hình.

Quan sát và biểu thị mối quan hệ trong dữ liệu được tiến hành bởi ba công cụ hiển thị, lọc và phân tích. Mỗi công cụ này được tích hợp với các quá trình phân tích cốt lõi để tạo và lọc các bộ dữ liệu, định phạm vi và tiến hành tìm kiếm, và tạo mô hình.

Quan sát và tìm kiếm kiểu mẫu có thể được tiến hành theo nhiều cách khác nhau với nhiều tùy chọn khác nhau trong các trình duyệt, explorer, tóm tắt sơ lược và công cụ ma trận đặc biệt.

143

Liên kết với dữ liệu thống kê được tiến hành bằng cách nhập và xuất các ma trận và xuất các tóm tắt sơ lược và báo cáo.

Phần mềm được thiết kế để hỗ trợ việc xây dựng dự án khi dữ liệu được tạo ra, và phân tích tiếp tục tiến hành khi dữ liệu được tìm hiểu.

Các lựa chọn và tiến hành lựa chọn

Các công cụ của NVivo và những quá trình nó hỗ trợ được miêu tả riêng biệt trong những chương trước. Nhưng khi mỗi chương giải thích, công cụ và quá trình được liên kết tương tác với nhau. Thiết kế nghiên cứu đối với NVivo là một vấn đề quyết định những kết hợp phù hợp với công trình của bạn. Phần mềm đưa ra những sự lựa chọn cho hầu hết các quá trình, và làm cho sự lựa chọn đó cần thấy được các tùy chọn.

Khi tạo ra và tiến hành một dự án, bạn sẽ liên tiếp tiến hành lựa chọn. Thường có nhiều cách để tiến hành việc bạn đang cố làm. Cách bạn chọn cũng là vấn đề không phải chỉ là cách tiếp cận phương pháp luận và mục đích nghiên cứu, mà còn là phong cách nghiên cứu, ưu tiên nghiên cứu và thời gian biểu nghiên cứu. Khi sự lựa chọn không phải là độc lập - ví dụ cách bạn chọn để xử lý các thể loại xuất hiện trong dữ liệu của bạn sẽ ảnh hưởng đến các tùy chọn để định phạm vi tìm kiếm.

Khám phá và phát triển các thể loại

Trong nghiên cứu định tính, nhiệm vụ trung tâm thường là phát triển các thể loại, khái niệm và ý tưởng từ dữ liệu. Những cái này phải được xử lý theo cách mà chúng có thể được lưu trữ, không mất mát, được quản lý, tìm hiểu và phát triển thành những lý thuyết, đặt nền và thử nghiệm trong dữ liệu.

Có nhiều cách để tạo và ghi lại các ý tưởng trong NVivo

Tạo các node! Node trong NVivo là những nơi chứa chủ đề, khái niệm hoặc bất cứ thể loại nào khác để nghĩ về dữ liệu. Sử dụng những node tự do để thu thập những thứ không ăn khớp với những thứ khác. Sử dụng cây sơ đồ để thu thập những thứ tạo ra thể loại phụ trong các chiều nhỏ hơn. Tiếp tục mã hóa từ node cho phép (thậm chí bắt buộc!) bạn tạo thêm node. Sử dụng Node Browser để tìm hiểu dữ liệu được mã hóa tại những thể loại rộng, suy nghĩ lại về nó khi bạn xem xét nó trong bối cảnh của tài liệu khác về khái niệm hoặc chủ đề này.

Khi các node được tạo ra, hoặc khi bạn duyệt và sửa những văn bản, tạo ra các ghi nhớ về chúng và làm cho những ghi nhớ đó thay đổi trực tiếp, pha trộn những văn bản liên kết với dữ liệu khác, ý tưởng khác. Sử dụng DataLinks để liên kết những ghi nhớ cho mục dữ liệu nó nói về.

Sử dụng Modeler để phác thảo những khái niệm mới có thể được, suy nghĩ về chúng trong các mô hình chia lớp và làm các node của mô hình đó có ý nghĩa theo mục đích của bạn.

144

Có ba cách rất khác để ghi lại liên kết bạn thấy giữa dữ liệu và ý tưởng - mã hóa, sử dụng DataLinks và tạo mô hình. Mỗi công việc trong số này là nhằm mục đích khác nhau.

Mã hóa nó! Một số liên kết từ khái niệm đến dữ liệu đòi hỏi phải thu thập tất cả các tư liệu về một chủ đề để bạn có thể xem xét và suy nghĩ lại về nó, hoặc tìm hiểu mối quan hệ với những chủ đề khác. Sử dụng mã hóa hình ảnh để xác định nhanh chủ đề, nguồn... hoặc để giới thiệu "lớp" khác của quá trình diễn giải cắt chéo mã hóa tại các node.

Liên kết nó đến dữ liệu! Một số đường liên kết yêu cầu có thêm thanh chỉ (nhảy từ đoạn này đến đoạn có liên quan, hoặc - chủ đề này đi cùng với đoạn đó). Sử dụng DataBite khi bạn muốn đi đến tệp tin khác, hoặc phương tiện khác để hiển thị ý tưởng. Sử dụng DocLink khi một văn bản dự án khác mở rộng trên liên kết này hoặc thêm kiến thức vào. Để liên kết với một đoạn trích cụ thể, tạo một liên kết node với node đoạn trích.

Tạo mô hình cho nó! Sử dụng một mô hình thị thác hơn là ghi lại mã hóa hoặc liên kết ảo nếu bạn muốn nhìn và thao tác với các liên kết giữa những dữ liệu và ý tưởng. Sử dụng các mô hình như một bảng phác thảo. Sử dụng các lớp, nhóm và kiểu dáng để tạo mô hình đa chiều, và để cắt chéo bức tranh phức tạp của bạn để bạn có thể tập trung, phân biệt và xem xét xuyên suốt độ phức tạp.

Lựa chọn mã hóa như thế nào (và có mã hóa không)

Hầu hết các nhà nghiên cứu đều quen thuộc với việc mã hóa như một nguyên tắc, thậm chí duy nhất, để liên kết dữ liệu đến các chủ đề, khái niệm, thể loại. Đối với hầu hết mọi người nó có thể là nhiệm vụ nặng nề. NVivo được thiết kế để hỗ trợ nhiều mô hình có mã hóa linh hoạt và giảm bớt sự tin cậy vào mã hóa tại các node.

Thông thường, câu trả lời cho nhu cầu định tính thu thập tất cả các tư liệu về một chủ đề lại với nhau, là hãy mã hóa nó! Thông thường phương tiện này chúng tôi sẽ đặt ra các tham khảo đến nội dung đó tại một thể loại. Trong NVivo, việc mã hóa như vậy được thông báo bởi hình ảnh hiển thị thị giác và có thể được kết hợp với liên kết và mã hóa thị giác. Hãy mã hóa DataBites trong văn bản (đặc biệt uỷ nhiệm) để đảm bảo rằng tất cả các tư liệu đều thu được.

Cửa sổ Node Browser cho phép chọn lọc tinh vi và hỗ trợ việc mã hóa chính xác bối cảnh cần có. Nó cung cấp cùng một phạm vi những kỹ thuật mã hóa như cửa sổ Document Browser hỗ trợ việc tiếp tục mã hóa. Vậy tại sao mã hóa theo một cách khác? Mã hóa tại một node đáp ứng nhu cầu của nhà nghiên cứu để thu thập và quan sát tư liệu theo sự diễn giải, và xem xét lại và mã hóa lại nó. Nhưng những phương pháp khác gắn dữ liệu chung lại theo nhiều cách khác nhau.

Mã hóa tại các node phục vụ các nhiệm vụ yêu cầu gọi ra những từ ngữ được mã hóa ở đó, hoặc các nhiệm vụ yêu cầu suy xét lại và mã hóa trên những tài liệu được gọi ra hoặc tìm kiếm mã hóa. Mã khi bạn muốn trình

145

bày phức tạp - tất cả những phương thức khác nhau mà đề tài này có! - và khi bạn cần giải quyết tổ hợp phức tạp - bằng cách tiếp tục mã hóa tới thể loại tinh vi hơn.

Mã hóa thị giác là phương pháp cũ để đánh dấu từ ngữ, loại bỏ khi nhà nghiên cứu di chuyển tới máy vi tính và giờ đây lại hiện diện vì năng lực từ ngữ dồi dào của NVivo. Sử dụng mã hóa thị giác để khám phá tàiliệu và xác định chúng theo nội dung, người nói v.v. cũng như để chú giải và định hình chúng để chúng trông khác nhau. Sử dụng mã hóa thị giác để tìm hiểu sớm, phân tích từ nghữ, làm rõ nguồn của các kiểu dữ liệu từ ngữ, và trên hết, để biên tập ý tưởng của bạn trước khi nó bị mất đi.

Gán giá trị thuộc tính cho thông tin mà bạn muốn lưu, khi bạn không muốn từ ngữ đó trở lại, nhưng bạn muốn NVivo "biết" được giới, tuổi, trường khu vực v.v. để bạn có thể xem xét mẫu, hỏi về nhóm tuổi của học sinh trường quận.

Sử dụng những giá trị thuộc tính để lưu trữ những gì bạn biết về văn bản hoặc con người, địa điểm, sự kiện lịch sử hoặc những mục dữ liệu khác được đại diện bởi một node. Sử dụng các thuộc tính để có thông tin có giá trị đơn (thông tin "dữ liệu cơ sở"). Sử dụng sự hiện diện của một giá trị tại thông tin đó như một dữ liệu! Bạn có thể đặt các câu hỏi như "Những sự kiện lịch sử nào không có ngày tháng chính xác?" hay "Tôi biết gì về quan điểm chính trị của những người không nêu ra ý định bầu cử?".

Tập trung dữ liệu lại

Có ba cách chủ yếu để tập trung nhữngmục dữ liệu lại trong NVivo và phân tách hoặc phân biệt dữ liệu để so sánh hoặc tìm kiếm kiểu mẫu. Mỗi cách có thể được sử dụng để đóng khung ngắn hạn các câu hỏi hay kiểm tra các đường cong, hoặc coi như một phần của nhiệm vụ quản lý dữ liệu và có cái nhìn khái quát trong thời gian dài hạn. Đương nhiên, hai cách là mã hóa tại các node và gán giá trị cho thuộc tính. Cách thứ ba là đặt các node hoặc văn bản và những bộ dữ liệu.

Sử dụng node không phải chỉ để tập trung từ ngữ lại theo một chủ đề mà còn để chỉ ra những sự kiện của đề tài, nhằm phục vụ các nhiệm vụ yêu cầu địa điểm đề tài được nêu lên, hoặc địa điểm của tất cả những gì về trường hợp đó. Hãy nhớ, các node có thể có thuộc tính, do đó nếu một đề tài, tổ chức hoặc cá nhân xuất hiện lại trong dữ liệu của bạn, mã hóa tư liệu đó trong trường hợp node đại diện nó/họ cho phép bạn lưu trữ thông tin về người, tổ chức đó.

Giá trị thuộc tính có thể được sử dụng như con trỏ đến tất cả các văn bản với những đặc điểm cụ thể, hoặc tới những tư liệu được mã hóa bằng một node đại diện cho nội dung gì đó có những đặc điểm này. Suy nghĩ về mặt tập trung dữ liệu lại và hướng đến tài liệu; hãy nhớ Set Editor cho phép bạn hỏi về một phạm vi giá trị, vì thế tập trung dữ liệu trong một chỗ, ví

146

dụ như các mục với tuổi lớn hơn một con số cụ thể hoặc ngày tháng trước một thời điểm cụ thể.

Tạo bộ văn bản hoặc node đi cùng nhau (nhằm mục đích quản lý dự án, thể hiện yêu cầu, xác định đóng góp nhóm, đặt sang bên những cái bạn sẽ không giải quyết trên tờ giấy này...). Một văn bản hoặc node có thể xuất hiện trong nhiều bộ theo ý bạn. Sử dụng các bộ dữ liệu để lướt nhanh các câu hỏi, cũng như các hình dáng chính.

Tất nhiên các công cụ tập trung dữ liệu này có thể kết hợp. Mã hóa mang lại một đường cắt chéo, quy thuộc tính một đường khác, đặt một đường khác. Chỉ cần thêm màu vào nếu đó là chọn lựa không đủ! Có các bộ hệ thống trong vị trí (ví dụ, ghi nhớ văn bản là một bộ). Sử dụng màu sắc biểu tượng, trong Set Editor, tôi có thể dễ dàng tìm kiếm những ghi nhớ màu đen.

Bạn có thể sử dụng bộ node để giữ các bí danh của node về một kiểu trường hợp cụ thể, hoặc sử dụng các thuộc tính để phân biệt chúng. Điều này có lợi đối với một số công trình khi các kiểu trường hợp không bị loại trừ. Xem xét tình hình khi nhà hoạt động dân cư Sue (từ chương 4) dẫn trải qua một cuộc sống kẹp, làm việc tại Phòng quy hoạch đô thị lập kế hoạch bị cư dân phản đối. NVivo không quan tâm nếu một node trường hợp cho Sue là thuộc node về loại trường hợp cho cư dân và node trường hợp Sue khác dưới node về loại trường hợp quan chức. Nhưng đây là những node khác nhau, và hệ thống sẽ cho phép chúng phát triển khác nhau, với các mã hóa, liên kết... khác. Nếu bạn muốn mọi điều về Sue được mã hóa tại cả hai, bạn sẽ cần phải mã hóa hai lần hoặc sao một node sang một node khác. Cách khác là giữ mỗi node trường hợp cho từng người, và sử dụng bộ dữ liệu hoặc thuộc tính để xác định nơi ở, tình trạng việc làm vân vân.

Các công cụ tập trung dữ liệu cũng là nhưng công cụ để phân biệt dữ liệu. Bạn có thể sử dụng bất kỳ trong số đó để quy định và định phạm vi các tìm kiếm, quy định thông tin gọi ra và loại trừ hoặc tập trung vào chỉ một số dữ liệu. Bạn có thể sử dụng một trong số đó để tóm tắt sơ lược, hiển thị, lọc và phân tích các mục.

Thường có một lựa chọn tốt nhất. Để lấy một ví dụ đơn giản, trong một dự án phương pháp hỗn hợp, bạn cần có khả năng yêu cầu tất cả tư liệu của bạn về một chủ đề trong các ghi chú hiện trường, để đối lập với những xem xét tài liệu, phỏng vấn và thư từ. Kỹ thuật của bạn liên quan đến tài liệu nguồn hỗn hợp - sau khi bản ghi phỏng vấn, bạn ghi lại, chẳng hạn, những ghi chú hiện trường. Bạn có thể có một thuộc tính văn bản "Kiểu dữ liệu" với giá trị "Ghi chú hiện trường", nhưng điều này sẽ chỉ phân biệt toàn bộ các văn bản là ghi chú hiện trường. Đây là công việc cho một node! Tại node cho "ghi chú hiện trường" (có thể là dưới node cho "Kiểu dữ liệu"), mã hóa các tài liệu đầy đủ hoặc phần của tài liệu là ghi chú hiện trường. Tất nhiên bạn cũng có thể mã hóa ở đó bất cứ đoạn từ ngữ đặt vào trong tài liệu mà bạn muốn có tình trạng ghi chú hiện trường, ví dụ như các quan sát trong một phỏng vấn.

Xếp thứ tự và tổ chức

147

Hầu hết các công cụ trong NVivo có mục đích quản lý dữ liệu, nhưng có ba công cụ được thiết kế đặc biệt để yêu cầu dữ liệu. Các bộ và cây sơ đồ là khác nhau và bổ sung. Các mô hình đưa ra một loại quản lý khác.

Sử dụng các bộ dữ liệu để xếp thứ tự dữ liệu bằng hình ảnh (một bộ dữ liệu cho từng giai đoạn của dự án, thành viên nhóm hoặc cho tất cả các node có nội dung nào đó về quan hệ hôn nhân). Sử dụng các bộ dữ liệu để xử lý rất chặt chẽ dữ liệu (một bộ văn bản chưa được mã hóa, một bộ node không có định nghĩa...) Màu biểu tượng có thể dùng để phân biệt thêm giữa các văn bản trong một bộ.

Sử dụng Set Editor khi bạn sử dụng bộ dữ liệu! Đó là một công cụ quét nhanh và theo các đường cong, đặt ra cá câu hỏi, và suy nghĩ lại về các bộ dữ liệu, không phải chỉ để tạo ra và xem xét chúng. Nếu bạn tò mò về một bộ văn bản hoặc node, hãy thao tác công cụ lọc trong Set Editor để tìm ra thuộc tính của nó và mã hóa của nó như thế nào.

Sử dụng cây sơ đồ để phân loại các node. Sử dụng các node trường hợp để theo dõi những dữ liệu về các trường hợp bằng loại trường hợp. Sử dụng hệ thống node thứ bậc như một phép phân loại, một cách tổ chức, hình dung và định vị những mục hoặc thể loại, báo cho bạn không chỉ những nơi dữ liệu có thể "đi" mà còn tới những nơi hỗn độn, không rõ. Một hệ thống node giúp lưu trữ các nội dung và tìm lại chúng, (nhah chóng) và tìm các dữu liệu liên quan dễ dàng, cung cấp thông tin về khối lượng lớn kiến thức mà nó đại diện, và thường thúc đẩy hành động. Giống như một mục lục thư viện, nó sẽ cho bạn biết cái gì không xuất hiện. Giống như một hộp thẻ công thức, nó bộc lộ những chiến lược thu thập dữ liệu của bạn (hoặc những chiến lược của người thu thập dữ liệu của bạn). Sử dụng hệ thống node để biểu thị dự án của bạn. Người giám sát dự án nghiên cứu sử dụng phần mềm NUD*IST3 và 4, là phần mềm tiên phong trong xây dựng hệ thống thứ bậc node trong điện toán định tính, thấy được hệ thống node của sinh viên của họ đưa ra bức tranh rất hữu ích về vị trí dự án đã tới, và dự án cần đi tới đâu. Thả nó vào một mô hình để biểu thị nó trực tiếp.

Sử dụng chức năng tạo mô hình cho những gì các bộ dữ liệu và cây sơ đồ không làm - hiển thị và dán nhãn và tạo lớp những kết nối mà nhà nghiên cứu tạo ra giữa các nội dung. Modeler được thiết kế để hiển thị và lưu trữ những nội dung trình bày các mục. Đừng chần chừ sử dụng nó cho đến khi bạn có được nội dung xứng đáng với đầu đề của Lý thuyết. Nó có thể được sử dụng khib ạn dùng một bảng trắng hoặc tập giấy, để nguệch ngoạc vài ý tưởng mới nảy sinh, thử những cách khác nhau để tổ chức các khái niệm, hoặc tạo ra một dự đoán của những gì đang diễn ra. Nó cũng có thể được sử dụng như một phương tiện thông tin liên lạc, để phác thảo một giả thuyết, hiển thị những cách diễn giải đối lập hoặc truyền đạt những ý tưởng khác nhau của các thành viên trong nhóm nghiên cứu. Sử dụng nó để thử các cách tổ chức node trong cây sơ đồ, hoặc vạch kế hoạch cho giai đoạn tới có khả năng xảy ra trong thiết kế nghiên cứu trên cơ sở diễn giải dữ liệu.

148

Mỗi cách trong số các cách xếp thứ tự và tổ chức này được thiết kế với tính linh hoạt cao, và các công cụ sẽ hữu ích hơn rất nhiều nếu chúng được sử dụng mềm dẻo. Có thể tạo ra các bộ dữ liệu, rồi lọc, thay thế và xóa đi nhanh chóng, mà không làm hại đến dữ liệu. Chúng được thiết kế để đặt ra yêu cầu, định phạm vi tìm kiếm hoặc phân loại những vấn đề có tính chất quan trọng đối với một nhiệm vụ cụ thể. Khi bạn cần thu một số dữ liệu cùng với nhau nhằm một mục đích nào đó, hãy tiếp cận một bộ dữ liệu. Hãy nghĩ tới những bộ dữ liệu của nhiệm vụ nào được lặp đi lặp lại. Ví dụ, nếu bạn muốn mã hóa nhiều văn bản toàn bộ tại một node (bởi vì chúng đều liên quan đến một đề tài), hãy tạo ra một bộ mới, kéo tất cả các văn bản vào đó, chọn bộ này trong khu vực phạm vi của Search Tool và mã hóa phạm vi tại node yêu cầu (Và tại những node khác bấtkỳ mà tất cả văn bản đó được mã hóa tại đó).

Các cây sơ đồ cũng rất linh hoạt. Nhằm xây dựng một hệ thống các node đại diện tốt cho hình thức của công trình. Sử dụng bức tranh các ý tưởng để giám sát sự phát triển của công trình. Set Editor và Search Tool đều đưa ra những cách điều tra hệ thống chỉ số (Node nào không có mã hóa? Làm thế nào hai node chồng chéo lên nhau?). Bây giờ, trong hình thức đó, bạn có thể tinh lọc liên tục và làm gọn hệ thống hệ thống, sử dụng các quá trình nhanh để cắt, sao chép, dán và nhập.

Modeler cũng được thiết kế để tạo tính linh hoạt. Sử dụng khả năng Save As, để giữ các phiên bản của một mô hình thành một quá trình lịch sử tổ chức và xếp thứ tự các ý tưởng của bạn. Sử dụng các lớp và nhóm để ghi lại sự tăng trưởng và thay đổi kiến thức nhận biết. Khi các mô hình được dựng lên, sử dụng khả năng chuyển từ mô hình sang dữ liệu đại diện bởi một biểu tượng, chuyển giữa bức tranh trình bày các vật làm thế nào vào đúng chỗ, và dữ liệu đằng sau các "vật" đó.

Mỗi cách trong số cách xếp thứ tự và tổ chức này cũng là một cách để xem xét và làm rõ các kiểu mẫu. Modeler lẫn cây sơ đồ đều không làm được những gì các bộ dữ liệu làm. Trong một chỉ số thứ bậc hữu ích, hoặc trong một mô hình, một mục chỉ xuất hiện một lần. Vì mỗi node là một phần của vốn khái niệm của bạn, mỗi node có một vị trí. Ngược lại, một node hoặc một tài liệu có thể xuất hiện trong nhiều bộ dữ liệu, vì các bộ không phải là một nguyên tắc phân loại, mà là một cách để gộp các nội dung lại để suy xét.

Quan sát và tìm kiểu mẫu

Đây là một lựa chọn đáng kể trong các cách bạn quan sát dữ liệu và xem kiểu mẫu trong dữ liệu ở NVivo.

Các trình duyệt hiển thị từ ngữ của một văn bản hoặc từ ngữ được mã hóa tại một node đưa ra những sự lựa chọn quan trọng. Hãy lưu ý bạn quan sát từ ngữ đó trong các bối cảnh khác nhau thì khác nhau như thế nào, và bạn có thể làm gì khác trong và từ mỗi trình duyệt. Kiểm tra phạm vi các cách để quan sát từ ngữ trong cửa sổ Node Browser, biến đổi bao nhiêu từ ngữ bạn quan sát cho mỗi đoạn văn được mã hóa ở đây, và bao nhiêu bối cảnh bạn có thể quan sát đằng sau nó về mặt mã hóa. Sử dụng Trình duyệt Node hoặc Văn bản với Dải mã hóa hiển thị, và bạn sẽ thấy mình "nhìn" được dữ liệu khác đi một lần nữa, tô màu (theo nghĩa đen) bằng cách mã hóa các kết quả quá trình diễn giải của bạn.

149

Bốn cửa sổ Explorer nhằm quan sát và thao tác các văn bản, node, thuộc tính và mô hình trong đó. Nhưng ngay cả trong những công cụ rất trực tiếp này, vẫn có những sự lựa chọn. Rõ ràng những lợi thế bên ngoài như biểu tượng màu và kéo thả tạo ra bộ dữ liệu là để hỗ trợ bạn chỉnh sửa nhanh chóng cách nhìn thích hợp công trình của bạn theo ý của bạn. Trong Attribute Explorer, hãy tìm và sử dụng các tùy chọn cho phép bạn xếp thứ tự và chọn các mục được quan sát.

Từ các văn bản, node (và bộ của chúng) cũng như các thuộc tính bạn có tuỳ chọn để tạo ra trên màn hình một tiểu sử tóm tắt ngay của dữ liệu. Bản tóm tắt có thể cho bạn thấy một phạm vi thông rất rộng hoặc mã hóa về văn bản, node và thuộc tính. Sử dụng bảng tóm tắt để hỏi xem bạn có gì ở đây, để hiển thị những kiểu mẫu nghi ngờ, hoặc chỉ để giữ tab trên quá trình thu thập dữ liệu - và tất nhiên để xuất khẩu sang phần mềm bảng. Sử dụng bảng đặc biệt, tạo ra bởi tìm kiếm theo ma trận ở Search Tool, để hiển thị những ấn tượng thị giác - bạn có thể thấy từ hình thức của các ô là mẫu hình đang dốc xuống. Bây giờ tiến hành một số công việc thực sự định tính trên mẫu hình nghi ngờ đó: trên một ô bất kỳ để duyệt nội dung, mở rộng nội dung, nhảy tới nguồn. Đây là một công cụ hiển thị ấn tượng.

Việc bạn có thể làm tiếp theo có thể là đặt ra câu hỏi; trong hầu hết các quá trình của NVivo, có những vị trí có năng lực. Sử dụng Công cụ Show Tool để truy cập ngay vào các mối quan hệ của những văn bản hoặc node tóm tắt sơ lược để tìm xem cái nào có mã hóa hoặc khi nào chúng được sửa đổi, hoặc xem chúng có trong đội ngũ không. Tập trung chúng lại trong các bộ và sử dụng chức năng lọc trong Set Editor để làm việc (Cá là tất cả những người nói thế là đàn ông!). Phân tích phạm vi của một cuộc tìm kiếm trước khi bạn tiến hành, (ví dụ tôi tập trung vào phụ nữ đã ly dị, những trường hợp nào sẽ xuất hiện?). Sự quen thuộc của các tùy chọn tìm kiếm, tóm tắt sơ lược, lọc, hiển thị khác nhau sẽ cho phép bạn có thể tùy ý xem lướt dữ liệu, tiến hành tìm kiếm, thử nghiệm giải thuyết, xem xét báo cáo sơ lược từ những yêu cầu chính thức hơn.

Tập trung lại với dữ liệu thống kê

Do nhiều lý do các nhà nghiên cứu chất lượng muốn liên kết với dữ liệu trong một gói thống kê hoặc bảng công tác. Liên kết với các dữ liệu định tính và định lượng với một phần mềm tinh vi có ý nghĩa hơn là chỉ đặt sóng đôi hai nguồn dữ liệu khác nhau. NVivo được thiết kế để xử lý trong các quá trình định tính thông tin về các thuộc tính hoặc mã hóa được lưu lại ở dạng định tính. Do đó nó cũng được thiết kế để tạo ra chuyển động của chức năng hai chiều và hiệu quả. Bạn có thể nhập khẩu giá trị thuộc tính và xuất khẩu giá trị thuộc tính, hoặc bất cứ thông tin nào khác về văn bản hoặc node có thể được đại diện trong đó.

Nhập Thuộc tính

Trong một gói thống kê (hoặc bất cứ phần mềm xử lý bảng nào khác) có thể nhập khẩu vào các thuộc tính. Các bảng đơn giản để chuẩn bị cho phần mềm dựa trên bảng; sử dụng tùy chọn từ ngữ phân tách bằng tab, bạn tạo ra bảng ngay lập tức trong dạng thông tin

150

nhập khẩu của NVivo. Bảng sẽ nhập những giá trị của những thuộc tính hiện có của bất kỳ kiểu nào, hoặc tạo ra những thuộc tính của một kiểu giá trị. Nếu bạn có dữ liệu để nhập vào với nhiều kiểu giá trị, hoặc trước tiên thiết lập trong NVivo, hoặc tạo ra những bảng riêng biệt cho những kiểu giá trị khác nhau.

Quá trình sẽ tạo ra node hoặc văn bản được quy định cụ thể trong bảng, có nghĩa đó là một cách khác để tạo ra những node mới hoặc các văn bản mới, rỗng và có thể sửa đổi. Thiết lập công trình trong NVivo của bạn theo cách này với lối vào dữ liệu chuẩn bị (có lẽ từ giai đoạn bảng họ của dự án phỏng vấn sâu của bạn). Xem chương 5 của sách này và Online Help để biết chi tiết về các thuộc tính và giá trị.

Xuất khẩu Thuộc tính

Tạo ra hoặc thay đổi các thuộc tính của văn bản hoặc node trong dự án NVivo, xuất khẩu chúng tới gói phần mềm thống kê, bảng công tác v.v. Hoặc phân tích định tính của bạn có thể dẫn đến một hình thức dữ liệu diễn đạt rõ các thuộc tính. Chỉ đơn giản tạo ra một báo cáo của những thuộc tính đã chọn cho những văn bản đã chọn.

Xuất khẩu mã

Có nhiều cách để tiến hành điều này, và sự lựa chọn tùy thuộc vào mục đích của bạn. Bạn có thể xuất khẩu phần mềm tính toán trên bảng đến một tóm tắt sơ lược của một văn bản hoặc bộ văn bản, node hoặc bộ node. Bảng tóm tắt sơ lược có thể chứa những thông tin về mã hóa, quản lý dữ liệu v.v. (xem chương 3). Công cụ assay Tool cung cấp một dạng xuất khẩu đặc biệt hữu ích, vì những ô chứa các mục phạm vi được mã hóa tại những node cụ thể hoặc có giá trị thuộc tính cụ thể hoặc không. Bạnc ũng có thể xuất khẩu một ma trận tạo ra trong công cụ tìm kiếm. Ví dụ, bạn có thể tạo ra một ma trận các node trường hợp theo quan điểm với chính quyền, tìm hiểu nó về mặt chất lượng, sử dụng khả năng duyệt từ ngữ cho mỗi ô, và khi đã thỏa mãn, xuất khẩu tới gói thông tin thống kê trong đó bạn xem xét những trường hợp này về mặt số lượng. Từ một bảng bất kỳ trong số những bảng này ở NVivo, bạn có thể tạo ra một bảng mà các gói thống kê và bảng công tác đọc được.

Vấn đề thiết kế

Nhưng trước khi làm điều đó, bạn muốn làm gì? Đây là một lĩnh vực khác trong đó NVivo đưa ra một phạm vi các chức năng, và lựa chọn được thông báo theo phương pháp luận là cần thiết. Nhập khẩu hoặc xuất khẩu một lô dữ liệu kiểu đa dạng có thể làm ngợp một nhà nghiên cứu không có mục đích rõ ràng. Tìm hiểu những quá trình và tùy chọn này trước đã.

151

Có những năng lực mạnh để sắp xếp, tuyển chọn và chỉnh sửa các mục trong tất cả những phần mềm công tác trên bảng và những thuộc tính thể hiện trên bảng của NVivo và những tóm tắt sơ lược mã. Những cái này sẽ hỗ trợ việc chọn lựa chính xác những gì bạn biết là bạn muốn sử dụng trong yêu cầu định tính từ một con số rất lớn các biến có thể có trong gói con số thống kê của bạn. Lời khuyên tốt nhất là chỉ nhập khẩu những biến mà bạn biết là mình sẽ sử dụng, và sau đó nhập khẩu những biến khác nếu chúng tỏ ra quan trọng.

Nhưng trước khi bạn xuất khẩu từ NVivo, hãy thực hiện những thao tác cẩn trọng tương tự. Khi bạn đã quen với các phương tiện xuất-nhập khẩu bạn sẽ thấy tiến hành chuyển dữ liệu nhanh chóng là dễ dàng nhằm những mục đích trọng tâm và để giới thiệu dữ liệu theo các phương thức làm cho nó trở nên dễ truy cập để tiến hành công việc định tính. Để lấy một ví dụ đơn giản, nếu bạn nhập các thuộc tính văn bản cho một cuộc khảo sát lớn trước khi tạo ra những văn bản chứa câu hỏi kết thúc mở, sẽ có nhiều văn bản phải xóa! Nhưng khả năng tạo ra các văn bản bằng cách nhập các thuộc tính có thể là một lợi ích phi thường đối với nhà nghiên cứu đem vào trong NVivo thành phần làm việc tại hiện trường của một dự án định lượng cho đến nay.

Mỗi người hành động trong tình huống bạn nghiên cứu có một văn bản chữ mới, phong phú được tạo ra, sẵn sàng để cho ghi chú hiện trường của bạn.

Tập trung nó lại từ khởi đầu

Phần cuối cùng đối với nhiều nhà nghiên cứu định tính những người trải nghiệm việc mở đầu một dự án giống như một vụ nổ của những kinh nghiệm, dữ liệu và sự mơ hồ không đoán trước được. Trong thiết kế của NVivo, chúng tôi đặt ra để trợ giúp nhà nghiên cứu ngay từ đầu, mà không cần xóa trước dữ liệu, hoặc cáckhám phá từ nó. Khả năng kết hợp thao tác chỉnh sửa văn bản chữ lớn và viết các văn bản với mã hóa và đường liên kết, trong những quá trình tích hợp, cho phép bạn trì hoãn suy xét cho đến khi mã hóa được tiến hành xong, và tìm hiểu dữ liệu khi nó được dồn lại. Điều này cũng có nghĩa là nhà nghiên cứu có khả năng lớn hơn rất nhiều trong việc tính toán quá trình nghiên cứu, văn bản xem điều gì đang xảy ra và nhận xét phê bình nó khi nó xảy ra.

Nếu đây là mục tiêu của bạn, bạn sẽ thấy rằng các văn bản kết hợp có thể chỉnh sửa trong NVivo đưa ra cơ hội độc nhất để tập trung cả công trình lại, nhập và truy cập vào mà không làm mất những văn bản liên quan. một cách tốt để bắt đầu một công trình, và một cách tốt để sử dụng bảng công cụ NVivo, là bắt đầu bằng cách tạo ra một văn bản đầu tiên trong Editor của Nivo và khiến nó phát triển khi dự án phát triển.

Kiểm tra lại văn bản

Trong một số lĩnh vực (ví dụ đánh giá giáo dục và dịch tễ học), tra lại các quá trình nghiên cứu cần được tiến hành thường xuyên. Nó thích hợp trong hầu hết các lĩnh vực. Nhà nghiên cứu phải tính toán cho mỗi giai đoạn trong quá trình nghiên cứu, bao gồm thiết kế nghiên cứu, xây dựng mẫu và truy cập, xử lý dữ liệu và thủ tục mã hóa, cách thức

152

đặt câu hỏi, tìm kiếm và hợp lý hóa lý thuyết. Không có những kiểm sửa đó, tính lưu động và phức tạp của dữ liệu định tính sẽ trở thành vấn đề, đặc biệt đối với các nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu số và không sử dụng bản chất tính lũy của quá trình xây dựng lý thuyết định tính.

Một tài liệu kép cung cấp phương tiện để duy trì những ghi chép cần có trong quá trình và thủ tục nghiên cứu. Vì tài liệu có thể có DataLinks liên kết đến những văn bản hoặc node khác, việc duy trì và lưu trữ không trở nên khó nhọc. Để bắt đầu, chỉ đơn giản tạo ra một văn bản mới trong Editor của NVivo, và bắt đầu gõ văn bản chữ lớn vào. Lưu ý rằng bạn có thể đặt ngày tháng vào bằng cách chọn Edit>Insert date & Time từ danh bạ Edit.

Sao chép hoặc gõ vào trong node về các giai đoạn nghiên cứu chính và liên kết chúng tới những tệp tin hoặc văn bản khác trong hoặc ngoài dự án. Danh sách các node trong hệ thống chỉ số của bạn tại một giai đoạn cũng có thể tạo liên kết, để tạo ra một mạch phát triển của lược đồ khái niệm. Tóm tắt tài liệu cung cấp nền tảng cho yêu cầu của bạn hoặc điều chỉnh quyết định. Bảng công tác của các đặc điểm mẫu tại những giai đoạn khác nhau, tính toán để lấy mẫu lý thuyết. Những ghi chép ban đầu về những khái niệm mới, hoặc những tờ giấy viết về giai đoạn phân tích ban đầu, mô hình NVivo được tạo nhiều lớp của những giai đoạn khác nhau trong xây dựng lý thuyết.

Tại mỗi giai đoạn phân tích, bạn có thể ghi lại chi tiết NVivo cung cấp trên kết quả của phân tích, bao gồm kết quả của phân tích chi tiết và định phạm vi tìm kiếm (Tạo DataBites cho các bảng phân tích báo cáo về những gì tìm được, DocLink dẫn người đọc đến các ghi nhớ về dòng yêu cầu này).

Một văn bản chọn lọc có thể được chỉnh sửa vào bất cứ giai đoạn nào để tạo ra một tính toán tỉ mỉ và ấn tượng trong dữ liệu. Khi cần phải chỉnh sửa tính toán, lưu nó lại ở văn bản rich text, và tạo ra nó trong một phần mềm soạn thảo văn bản với các minh họa và bảng biểu, và các trích dẫn từ những dữ liệu được liên kết, được đưa ra trong toàn bộ các tính toán của quá trình phát triển dự án.

Văn bản dự án

Các nhà nghiên cứu định tính luôn cần có khả năng quan sát dự án như một tổng thể và theo sát những khía cạnh phát triển của nó. Thử bắt đầu với một văn bản dự án phát triển và liên kết tới các phần khác của dự án. Điều này có thể kém chính thức hơn (và kém gọn gàng hơn nhiều!) hơn một văn bản chỉnh sửa. Các hướng dẫn đưa ra nhiều biến thể của cách tiếp cận này. Ví dụ trong "Get On with Living", dự án bắt đầu với một tài liệu thiết kế liên kết đến tư liệu nền tảng và đề xuất nghiên cứu, thông tin về nhà nghiên cứu và mục đích. Khi công trình phát triển lên, văn bản cũng phát triển theo. Nó có thể trở thành một nhật ký nghiên cứu riêng củabạn, cách bạn giữ liên lạc với người giám sát của bạn hoặc phác thảo của vấn đề các phương pháp.

Hãy sử dụng nó khi bạn đã quen dùng sổ ghi chép với những mục hàng ngày. Nó có thể bắt đầu như một dàn ý tóm tắt các vấn đề nghiên cứu. Tạo ra một văn bản mới trong editor của NVivo (hoặc nhập khẩu tài liệu soạn thảo văn bản có chứa những ứng dụng của bạn, đề xuất luận điểm hoặc thư gửi đồng nghiệp về cơ hội nghiên cứu) và bắt đầu gõ nội dung ở dạng rich text. Sự khởi đầu này có thể thích hợp với một công trình định tính

153

hơn là xây dựng rất nhiều văn bản chứa những dữ liệu "gốc", và sau đó bắt đầu phân tích, một chuỗi nối tiếp thích hợp hơn với nghiên cứu khảo sát. Văn bản dự án phát triển lớn hơn khi bạn họcd dược nhiều hơn, tạo ra nhiều văn bản hơn ghi lại kinh nghiệm nghiên cứu.

Không nghi ngờ gì nó sẽ trở thành một văn bản phức hợp, với đường liên kết dữ liệu DataLinks tới những hồi ký cá nhân, ảnh, khám phá trong tài liệu (kết quả hoặc tìm kiếm thư viện xác định dữ liệu đã đọc), giọng nói thất vọng của bạn vào tối muộn, băng video hội thảo và trình bày giải thưởng vào cuối dự án! Những DataLinks khác dẫn bạn đến những nội dung về chọn mẫu trong các đề xuất ban đầu, hoặc những vị trí cụ thể trong đề xuất tài trợ mà ở đó bạn kêu gọi một vấn đề phương pháp hoặc ghi nhớ về thể loại chính đã thất bại. Trong văn bản, đặt các DataBites (chú giải về các vấn đề phải đối mặt; một sơ đồ các giai đoạn dự án; giọng nói khuyến khích của người giám sát!). Giữ những văn bản này trong bộ riêng của chúng: một số giữ tư liệu từ những xem xét khái quát tài liệu của bạn, mốt số bản ghi những phỏng vấn thử nghiệm, và Search Tool cho phép bạn chọn câu hỏi mà bạn định đi tới.

Và bây giờ, quan sát, giảng dạy, và trình bày

Chia sẻ dữ liệu và những quá trình phân tích của họ. Một khi dự án "ở trong" một chương trình hoàn chỉnh, nó không thể truy cập được nếu không có phần mềm.

Thử thách thứ nhất là làm một dự án đang diễn ra trở nên có thể truy cập được đối với những người theo dõi và cố vấn. Làm thế nào để cho phép xem xét và phê bình những phân tích bởi người giám sát, người không biết phầnmềm, hoặc khách hàng hay cộng tác viên nghiên cứu, những người không phải là nhà nghiên cứu định tính?

Thử thách thứ hai là đối với những giáo viên muốn sử dụng dữ liệu của chính họ trong phần mềm giảng dạy. Làm thế nào kéo những học sinh hoặc những đại biểu hội thảo vào dữ liệu liên quan đến họ nếu họ chỉ có phần mềm Demo miễn phí với những hướng dẫn "đóng hộp".

Và thứ ba, nhiệm vụ thử thách phải trình bày đa dạng với những dự án phong phú. Làm thế nào để cho nhóm nghiên cứu hoặc hội thảo tất cả những dữ liệu để chứng minh báo cáo.

Xem dự án

Một người giám sát, một khách hàng đồng nghiệp khác có thể mở dự án của bạn dùng Bản Demo miễn phí hoặc phần mềm đầy đủ. Nếu bạn muốn họ xem nhưng không thay đổi dự án được xem bằng phần mềm đầy đủ, hãy lưu một bản sao của dự án ở chế độ no-save.

154

Cung cấp bản demo của phần mềm cho người giám sát, khách hàng trong dự án được ủy quyền hoặc nhóm nghiên cứu trong một dự án nghiên cứu hành động. NVivo rất dễ truy cập, và việc quan sát không đòi hỏi được đào tạo chi tiết về phần mềm. Để hướng dẫn họ xem xét, viết một văn bản dự án khái quát về các vấn đề, và có các đường dẫn DataLinks đến những văn bản ghi nhớ, hoặc đến các node mã hóa dữ liệu sẽ được thảo luận. tạo ra một mô hình của phân tích hiện thời, và hướng dẫn đồng nghiệp quan sát cách nhấn vào mỗi mục để đọc nội dung. Vì NVivo cho phép sao chép và dán từ ngữ vào một ứng dụng khác, họ có thể viết nhận xét, thảo luận những đoạn cụ thể v.v. vào một phần mềm soạn thảo văn bản hoặc bằng thư điện tử - nhưng không thay đổi dự án.

Tạo ra hướng dẫn của riêng bạn

NVivo, bản demo hoặc bản đầy đủ, với 5 phần hướng dẫn, đưa ra những cách tiếp cận khác nhau để thiết lập một dự án, với những loại dữ liệu khác nhau. Nhưng giáo viên thường muốn cung cấp dữ liệu liên quan đến một lớp học. Và những người tự học thường muốn thực hiện dữ liệu của riêng họ, đặt ra các câu hỏi thực sự có ý nghĩa đối với dự án.

Những người muốn học hoặc dạy với dữ liệu của riêng mình, ở chế độ hướng dẫn, ở phiên bản phần mềm demo hoặc phần mềm đầy đủ, sẽ hỗ trợ việc đặt ra dự án của riêng bạn để chạy trong chế độ thích hợp.

Trình bày

Trình bày một nghiên cứu định tính một cách thuyết phục luôn luôn là một thử thách. Với quá nhiều dữ liệu phong phú dẫn tới từng kết luận, và quá nhiều mạch dẫn tới một đề tài, và người nghiên cứu có thể làm dữ liệu bị trình bày sai, hoặc chỉ được xem xét một phần rất nhỏ bởi thính giả hoặc người xem.

Các khía cạnh của NVivo trợ giúp việc trình bày dự án. Phần mềm đầy đủ hoặc bản Demo có thể hiển thị những văn bản phức hợp với các liên kết dữ liệu. Nhấn vào một đường nối để chuyển nhanh chóng từ miêu tả dữ liệu sang hình ảnh hoặc giọng nói, tới các minh họa chi tiết, hoặc tất cả những thông tin hỗ trợ chúng. Bản đầy đủ hoặc phần mềm demo có thể hiển thị những mô hình theo từng lớp cho thấy lý thuyết của bạn đã phát triển như thế nào và được liên kết trực tiếp tới dữ liệu mà chúng đại diện.

Trợ giúp

Dự án được thiết kế, phát triển, viện dẫn tài liệu trong một nhóm nghiên cứu làm việc với nghiên cứu định tính, phần mềm dạy học và học hỏi từ giảng dạy trực tiếp nó, từ danh sách thảo luận về nó và các cuộc tranh cãi. Kết quả của công việc này không chỉ là những gói phần mềm mà còn đưa đến những cuộc hội thảo cao cấp và các ấn phẩm. Nội dung tham khảo nằm trong website. Để biết những phản hồi, tranh cãi, và những chỉ dẫn mới, hãy liên lạc với chúng tôi qua mạng.

155

Làm việc với những đồng nghiệp, những người muốn trợ giúp và đào tạo những nhà nghiên cứu khác sử dụng phần mềm để cung cấp tư liệu cho việc giảng dạy về nó và trợ giúp sử dụng nó. Nếu bạn muốn một thảo luận chuyên đề về vấn đề này, có thể tìm thấy ở một ai đó gần bạn hoặc người bạn gửi thư điện tử. Có thể tìm chi tiết trợ giúp trên website QSR. Nếu bạn muốn trở thành giảng viên đào tạo, hoặc nhà nghiên cứu, hãy liên lạc với địa chỉ thư điện tử help@qsr.com.au để được trợ giúp.

Nguồn internet

Website phần mềm QSR www.qsrinternational.com chứa những lời khuyên hỗ trợ kỹ thuật, phần mềm demo và những tiện ích để chuyển đổi nhữngcơ sở dữ liệu phiên bản cũ. Bạn cũng có thể tìm thấy nội dung tham khảo, tài liệu đào tạo và những văn bản khác. Đăng ký phần mềm có thể tiến hành qua mạng.

Nếu bạn đang sử dụng phần mềm của QSR, đăng ký là rất quan trọng, vì chỉ khi đã đăng ký bạn mới nhận được các tin tức về phần mềm cập nhật và các vấn đề về phần mềm.

Diễn đàn thảo luận

Nếu bạn muốn có một cuộc tranh cãi hoặc thảo luận, có thể dễ dàng tạo ra trên diễn đàn QSR-Forum. Nếu bạn muốn tham gia một diễn đàn thư điện tử đang diễn ra của người sử dụng NVivo và NUD*IST vànhững nhà nghiên cứu định tính, hãy theo chỉ dẫn bên dưới. Hãy gửi thư điện tử yêu cầu đến địa chỉ mailing-list-request@qsr.com.au với nội dung sau trong thư: SUBSCRIBE qsr-forum họ của bạn tên của bạn. Hướng dẫn để rời diễn đàn được nêu trong mỗi thông điệp của diễn đàn.

Sách tham khảoNVivo trở thành gói phần mềm tính toán định tính được ưa chuộng để dạy và học các kỹ thuật định tính, và chỉ một được giới thiệu trong sách. Hiện giờ có bốn sách nói về phần mềm demo và hướng dẫn để bắt đầu và thực hiện các dự án trong NVivo.Pat Bazeley và Lyn Richards (2000) Sách dự án định tính NVivo, Nhà xuất bản Sage, Luân ĐônGraham Gibbs, (2002) Phân tích dữ liệu định tính: Những khám phá với NVivo, Nhà sách trường đại học mở, Luân Đôn.Janice Morse và Lyn Richards (2002) Hãy đọc trước để có các hướng dẫn cho người sử dụng đối với những phương pháp định tính, Nhà xuất bản Sage, Thousand Oaks.Russell Schutt (2001) Điều tra thế giới xã hội, Quá trình và thực hiện nghiên cứu, Nhà sách Pine Forge, Thousand Oaks.

156