内容分析法|这回，一张图搞明白常用的文本数据研究工具_编程|方法|文本|软件|数据|数据

上一篇文章介绍了以文本数据为对象的多种研究方法，包括内容分析法、扎根理论、文本分析、话语分析，你都搞明白了吗？点击这里回顾。
进入正题，选择好了符合需求的研究方法路径，又该如何找到合适的研究工具（给力武器）呢？今天我们就梳理各类型的文本数据分析工具（一口气整理了8种），汇总社科研究中较常见的文本分析软件，对比功能和优劣，快跟选择困难症说拜拜啦。
【内容分析法|这回，一张图搞明白常用的文本数据研究工具】先说结论，敲黑板！到底怎么选择文本分析的研究工具？

首先看研究目的、选研究方法，想要做扎根理论或纯质化研究，优先选择NVivo、ATLAS.ti、MAXQDA ，范围缩小到三选一，然后看对软件价格的承受能力，比较个人对使用界面和操作方法的偏好。
想要做文献分析选择免费的CiteSpace ，可以对接著名文献资料库的数据，方便友好。
想要做社交网络分析选UCINET ，免费、使用门槛低，优点明显，但是中小型数据样本出图效果比较好，大体量的数据可能用起来不那么顺手。
要做内容分析法，尤其是从定性到定量，或者语义分析、文本分析，那么DiVoMiner?是同时可以兼顾的选择！
愿意自己动手、不畏惧自学编程、不怕困难不怕繁琐的朋友，毫无疑问建议试试看Python和R语言，功能强大，一剑在手，达到高阶的文本分析和数据统计效果不用愁。

根据各产品的介绍官网公开信息，从适用的研究理论/场景、基本功能、编码方法、操作难易、支持的数据格式、产品形式、处理数据量、语言兼容和费用等方面汇整了软件/平台的情况，比对之中看出何者更适合。

文章图片

看完对比图，可以发现，各路工具的本质区别是定位不同，设计时采用的方法论和理念不同，要根据具体的研究目的和文本处理的需求来选择合适的工具。不同工具呈现出迥异的功能风格。典型的文本处理软件，如NVivo、ATLAS.ti和MAXQDA的设计理念则较为接近，适合做扎根理论，优势在于分析无结构的访谈资料，侧重在质化分析框架，也可以用在混合研究方法中，编码架构由下而上。而DiVoMiner?主打文本大数据挖掘与分析平台，以大数据技术辅助内容分析法为核心，采用自上而下的编码架构。 CiteSpace和UCINET分别是用于文献分析和网络关系分析这两种细分研究领域中，都是以特定类型的数据为分析对象（文献数据和社会网络数据）。 Python和R语言则是另一类研究工具的代表，属于编程语言，功能强大，对用户的基础编程技能要求较高。
在使用门槛方面， DiVoMiner?、NVivo、
ATLAS.ti、MAXQDA、CiteSpace和UCINET操作上相对傻瓜，界面友好，不需要编程技能也会用。而Python的学习难度相对最大，尤其是对于计算机编程能力普遍不够强的社科研究者来说，学习Python需要决心、恒心和毅力，当然学会了就像开挂，可以自己写出程序的还是很有成就感的！
各类工具的使用教程资源的丰富程度虽有不同，但上述工具基本上都可以找到在线的视频教程。 NVivo、ATLAS.ti和Python有大量的网络视频教程，甚至有系统的付费课程。但像MAXQDA、CiteSpace和UCINET的教程主要是来自其官方的文字版教学指南，也有一些热心网友在B站或知乎上分享这些软件的基本教程。 DiVoMiner?在官网上提供自带的免费教程和指引，学习成本极低，上手很快， 3小时就能学会基本流程用法。所以，在工具使用的教学资源上，大家是无需担心的，有心学就不用怕啦，总能找到学习的富矿！
产品形式方面，上述工具基本都是PC软件，只要有电脑设备就可以使用，无需考虑网络环境。但是当遇到更换电脑设备时，就需要考虑数据保存及导入的问题。由于是安装软件，所以对于电脑配置有一定要求，当数据量过大时，也可能会出现不稳定状况（电脑掉链子，数据丢失，这种痛有没有经历过？）DiVoMiner?是云平台，只要有网络，就能够实现随时随地可以打开浏览器开始做研究，处理数据速度快，摆脱了单机设备的运算能力的限制，突破大数据计算的天花板。
看完之后，相信对各类常用的文本数据研究工具已有一定的了解，选择一款最适合的研究工具为你的学术之路保驾护航吧~