تحلیل محتوای کیفی

تحلیل محتوای کیفی

اگر در حال آماده شدن برای  انجام پایان نامه، پایان نامه یا پروژه تحقیقاتی خود هستید، احتمالاً با اصطلاح “تحلیل محتوای کیفی” روبرو شده اید – این کاملاً لقمه ای است. اگر به این پست رسیده اید، احتمالاً در مورد آن کمی گیج شده اید. خوب، خبر خوب این است که شما به جای درستی آمده اید…

تحلیل محتوای کیفی - کالج نوین
تحلیل محتوای کیفی – کالج نوین

1. تحلیل محتوا چیست؟

تجزیه و تحلیل محتوا یک روش تحلیل کیفی است که بر روی مصنوعات ثبت شده انسانی مانند دست نوشته ها، صداهای ضبط شده و مجلات تمرکز دارد. تجزیه و تحلیل محتوا این مصنوعات نوشتاری، گفتاری و بصری را بدون استخراج صریح داده‌ها از شرکت‌کنندگان بررسی می‌کند – به این تحقیقات محجوب می‌گویند.

به عبارت دیگر، با تجزیه و تحلیل محتوا، لزوماً نیازی به تعامل با شرکت کنندگان ندارید (اگرچه در صورت لزوم می توانید). شما به سادگی می توانید داده هایی را که قبلاً تولید کرده اند تجزیه و تحلیل کنید. با این نوع تجزیه و تحلیل، می‌توانید داده‌هایی مانند پیام‌های متنی، کتاب‌ها، پست‌های فیس‌بوک، ویدیوها و صدا را تجزیه و تحلیل کنید (فقط به ذکر چند مورد).

اصول – محتوای صریح و ضمنی

هنگام کار با تحلیل محتوا، محتوای صریح و ضمنی نقش دارند. داده‌های صریح شفاف هستند و به راحتی قابل شناسایی هستند، در حالی که داده‌های ضمنی آن‌هایی هستند که نیاز به نوعی تفسیر دارند و اغلب ماهیت ذهنی دارند. کمی کرکی به نظر می رسد؟ در اینجا یک مثال است:

جو: سلام، چه کمکی می توانم به شما بکنم؟

لورن: من اخیراً یک توله سگ را به فرزندی قبول کردم و نگرانم که غذای مناسبی به او نمی دهم. میشه لطفا راهنماییم کنید که چی بخورم؟

جو: مطمئنا، فقط من را دنبال کنید و من به شما نشان خواهم داد. آیا حیوان خانگی دیگری دارید؟

لورن: فقط یکی، و خیلی توییت می کند!

در این مبادله، داده های صریح نشان می دهد که جو به لورن کمک می کند تا غذای مناسب توله سگ را پیدا کند. لورن از جو می پرسد که آیا او به غیر از توله سگش حیوان خانگی دارد یا خیر. این داده صریح است زیرا نیازی به تفسیر ندارد.

از سوی دیگر، داده های ضمنی، در این مورد، شامل این واقعیت است که بلندگوها در فروشگاه حیوانات خانگی هستند. این اطلاعات به وضوح بیان نشده است، اما می توان از گفتگو استنباط کرد، جایی که جو به لورن برای انتخاب غذای حیوانات خانگی کمک می کند. یک داده ضمنی اضافی این است که لورن احتمالاً نوعی پرنده به عنوان حیوان خانگی دارد. این را می توان از روشی که لورن بیان می کند که حیوان خانگی او “توئیت” می کند استنباط کرد.

همانطور که می بینید، داده های صریح و ضمنی هر دو در تعامل انسانی نقش دارند و بخش مهمی از تحلیل شما هستند. با این حال، هنگام انجام تجزیه و تحلیل محتوا، مهم است که بین این دو نوع داده تفاوت قائل شوید. تفسیر داده های ضمنی می تواند نسبتاً ذهنی باشد زیرا نتیجه گیری بر اساس تفسیر محقق است. این می تواند عنصری از تعصب را ایجاد کند که خطر انحراف نتایج شما را به همراه دارد.

2. دو نوع تحلیل محتوا

اکنون که تفاوت بین داده های ضمنی و صریح را درک کردید، اجازه دهید به دو نوع کلی تحلیل محتوا برویم: تحلیل محتوای مفهومی و رابطه ای. نکته مهم، در حالی که تحلیل محتوای مفهومی و رابطه‌ای هر دو در ابتدا مراحل مشابهی را دنبال می‌کنند، اهداف و نتایج هر کدام متفاوت است.

تحلیل مفهومی بر تعداد دفعاتی که یک مفهوم در مجموعه‌ای از داده‌ها رخ می‌دهد تمرکز دارد و عموماً بر روی داده‌های صریح متمرکز است. برای مثال، اگر قرار بود مکالمه زیر را داشته باشید:

ماری: او به من گفت که سه گربه دارد.

ژان: نام گربه هایش چیست؟

ماری: فکر می‌کنم اولی بلا، دومی میا است، و… نام گربه سوم را به خاطر نمی‌آورم.

تحلیل محتوای کیفی - کالج نوین
تحلیل محتوای کیفی – کالج نوین

در این داده ها می بینید که کلمه گربه سه بار استفاده شده است. از طریق تحلیل محتوای مفهومی، می توانید استنباط کنید که گربه ها موضوع اصلی گفتگو هستند. همچنین می توانید تجزیه و تحلیل فرکانس را انجام دهید، جایی که فراوانی عبارت را در داده ها ارزیابی می کنید. به عنوان مثال، در تبادل بالا، کلمه “cat” 9٪ از داده ها را تشکیل می دهد. به عبارت دیگر، تحلیل مفهومی کمی تحلیل کمی را وارد تحلیل کیفی شما می کند.

همانطور که می بینید، داده های فوق بدون تفسیر هستند و بر روی داده های صریح تمرکز دارند. از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل محتوای رابطه‌ای، با تمرکز بیشتر بر داده‌های ضمنی از نظر زمینه، کلمات و روابط اطراف، دیدگاهی جامع‌تر دارد.

تحلیل محتوای رابطه‌ای تمرکز متفاوتی نسبت به تحلیل محتوای مفهومی دارد. به جای نگاه کردن به اعداد، روابط بین مفاهیم مختلف و همچنین نحوه ارتباط آنها و زمینه ای که در آن ظاهر می شوند را ارزیابی می کند.
سه نوع تحلیل رابطه ای وجود دارد:

بر استخراج تاثیر می گذارد
تحلیل مجاورت
نقشه برداری شناختی

استخراج عاطفه زمانی است که مفاهیم را بر اساس ویژگی های احساسی ارزیابی می کنید. این احساسات معمولاً در مقیاس هایی مانند مقیاس لیکرت یا مقیاس رتبه بندی از 1 تا 5 ترسیم می شوند که در آن 1 “بسیار غمگین” و 5 “بسیار خوشحال” است.

اگر شرکت‌کنندگان در مورد دستاوردهای خود صحبت می‌کنند، بسته به احساس خوبی که نسبت به آن دارند، احتمالاً به آنها نمره 4 یا 5 داده می‌شود. اگر یک شرکت‌کننده در حال توصیف یک رویداد آسیب‌زا باشد، احتمالاً امتیاز بسیار پایین‌تری، 1 یا 2 خواهد داشت.

تجزیه و تحلیل مجاورت، اصطلاحات صریح (مانند آنهایی که در تحلیل مفهومی یافت می شوند) و الگوها را بر حسب نحوه حضور همزمان آنها در متن مشخص می کند. به عبارت دیگر، تحلیل مجاورت رابطه بین اصطلاحات را بررسی می کند و هدف آن گروه بندی آنها برای استخراج مضامین و توسعه معناست.

تحلیل مجاورت معمولاً زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرد که به‌جای عوامل احساسی، فرهنگی یا زمینه‌ای به دنبال حقایق سخت باشید. برای مثال، اگر بخواهید یک سخنرانی سیاسی را تحلیل کنید، ممکن است بخواهید به جای مفاهیم یا معانی پنهان، فقط بر آنچه گفته شده است تمرکز کنید.

برای انجام این کار، از داده‌های صریح استفاده می‌کنید و هر گونه معانی و پیامدهای اساسی سخنرانی را نادیده می‌گیرید.

در نهایت، نقشه شناختی وجود دارد که می تواند علاوه بر یا همراه با آنالیز مجاورت مورد استفاده قرار گیرد. نقشه برداری شناختی شامل گرفتن متون مختلف و مقایسه آنها در قالب تصویری – یعنی نقشه شناختی است.

به طور معمول، شما از نقشه برداری شناختی در مطالعاتی استفاده می کنید که تغییرات در اصطلاحات، تعاریف و معانی را در طول زمان ارزیابی می کنند. همچنین می تواند به عنوان راهی برای تجسم استخراج تأثیر یا تجزیه و تحلیل مجاورت باشد و اغلب به شکلی مانند نقشه گرافیکی ارائه می شود.

به عنوان مثال، اوایل دهه 2000 شاهد موجی از جنبشی به نام «طرفدار» و «طرفدار» بود. این دو جنبش وجود اختلالات خوردن را به عنوان یک سبک زندگی به جای یک بیماری روانی ترویج کردند. اگر بخواهید تفاوت بین انجمن های اختلال خوردن در حال حاضر و آن زمان را بررسی کنید، می توانید نقشه برداری شناختی را انجام دهید تا ارزیابی کنید که اصطلاحات مورد استفاده در این جوامع چگونه در طول زمان توسعه یافته و شکل گرفته اند.

برای جمع بندی موارد ضروری، تحلیل محتوا یک روش تحلیل کیفی است که بر مصنوعات ثبت شده انسانی تمرکز دارد. این شامل تحلیل مفهومی (که بیشتر مبتنی بر اعداد است) و تحلیل رابطه ای (که بر روابط بین مفاهیم و نحوه ارتباط آنها متمرکز است) را شامل می شود.

3. چه زمانی باید از تحلیل محتوا استفاده کرد؟

تجزیه و تحلیل محتوا ابزار مفیدی است که بینشی از روندهای ارتباطی را ارائه می دهد. به عنوان مثال، می توانید از یک انجمن گفتگو به عنوان مبنای تحلیل خود استفاده کنید و به انواع چیزهایی که اعضا در مورد آنها صحبت می کنند و همچنین نحوه استفاده از زبان برای بیان خود نگاه کنید.

تحلیل محتوا از این جهت انعطاف پذیر است که می تواند در سطح فردی، گروهی و سازمانی اعمال شود.

تحلیل محتوا معمولاً در مطالعاتی استفاده می‌شود که هدف آن درک بهتر عواملی مانند رفتارها، نگرش‌ها، ارزش‌ها، احساسات و عقاید است.

به عنوان مثال، می توانید از تحلیل محتوا برای بررسی یک موضوع در جامعه، مانند ارتباط نادرست بین فرهنگ ها، استفاده کنید. در این مثال، می‌توانید الگوهای ارتباطی در شرکت‌کنندگان از فرهنگ‌های مختلف را مقایسه کنید، که به شما امکان می‌دهد استراتژی‌هایی برای جلوگیری از سوء تفاهم در تعاملات بین فرهنگی ایجاد کنید.

مثال دیگر می تواند شامل انجام تجزیه و تحلیل محتوا در یک نشریه مانند یک کتاب باشد. در اینجا می‌توانید داده‌هایی را درباره موضوعات، موضوعات، استفاده از زبان و نظرات منعکس‌شده در متن جمع‌آوری کنید تا در مورد گرایش‌های سیاسی (مانند محافظه‌کاران یا لیبرال) نشریه نتیجه‌گیری کنید.

4. نحوه انجام تحلیل محتوای کیفی

تحلیل محتوای کیفی ، تحلیل محتوای مفهومی و رابطه‌ای از نظر فرآیند دقیق آنها متفاوت است. با این حال، برخی از شباهت ها وجود دارد. بیایید ابتدا به این موارد نگاهی بیندازیم – به عنوان مثال، فرآیند عمومی:

سؤالات تحقیقی خود را دوباره جمع بندی کنید
برای شناسایی سوگیری ها، براکتینگ را انجام دهید

متغیرهای خود را عملیاتی کنید و یک طرح کدگذاری ایجاد کنید
داده ها را کدگذاری کنید و تجزیه و تحلیل خود را انجام دهید

مرحله 1 – سؤالات تحقیق خود را مجدداً مرور کنید

تحلیل محتوای کیفی ، همیشه مفید است که یک پروژه را با سؤالات تحقیقی یا حداقل با ایده ای از آنچه به دنبال آن هستید شروع کنید. در واقع، اگر زمانی را صرف خواندن این وبلاگ کرده باشید، می‌دانید که در هنگام انجام تقریباً هر گونه فعالیت تحقیقاتی، خلاصه کردن سؤالات، اهداف و اهداف تحقیقاتی خود مفید است.

در زمینه تحلیل محتوا، بدون داشتن دید روشنی از سؤالات تحقیق، تشخیص اینکه چه چیزی باید کدگذاری شود و چه چیزی نیاز به کدگذاری ندارد، دشوار است.

تحلیل محتوای کیفی ،برای مثال، اگر بخواهید مکالمه‌ای را با محوریت موضوعات اساسی عدالت اجتماعی کدنویسی کنید، ممکن است با طیف گسترده‌ای از موضوعات مواجه شوید که ممکن است به تحقیق شما بی‌ربط باشند. با این حال، اگر به این مجموعه داده‌ها با هدف خاص بررسی نظرات در مورد مسائل جنسیتی نزدیک شوید، می‌توانید به تنهایی روی این موضوع تمرکز کنید، که به شما امکان می‌دهد فقط آنچه را که باید بررسی کنید کدنویسی کنید.

مرحله 2 – در مورد دیدگاه ها و تعصبات شخصی خود فکر کنید

تحلیل محتوای کیفی ، بسیار مهم است که در مورد پیش فرض خود از موضوع مورد نظر فکر کنید و سوگیری هایی را که ممکن است در تجزیه و تحلیل محتوای خود بکشید شناسایی کنید – به این “براکتینگ” می گویند. با شناسایی این موارد از قبل، شما بیشتر از آنها آگاه خواهید شد و کمتر احتمال دارد که آنها به طور ناخودآگاه بر تحلیل شما تأثیر بگذارند.

تحلیل محتوای کیفی ، به عنوان مثال، اگر بخواهید بررسی کنید که چگونه یک جامعه در مورد دسترسی نابرابر به مراقبت‌های بهداشتی صحبت می‌کند، مهم است که نظرات خود را ارزیابی کنید تا اطمینان حاصل کنید که این دیدگاه‌ها را بر اساس درک خود از نظرات مطرح شده توسط جامعه ارائه نمی‌کنید.

به عنوان مثال، اگر به کمک های پزشکی دسترسی دارید، نباید اجازه دهید که در بررسی دسترسی نابرابر شما اختلال ایجاد کند.

مرحله 3 – متغیرهای خود را عملیاتی کنید و یک طرح کدگذاری ایجاد کنید

تحلیل محتوای کیفی ، در مرحله بعد، باید متغیرهای خود را عملیاتی کنید. اما به چه معنا است؟ به عبارت ساده، به این معنی است که شما باید هر متغیر یا مفهومی را تعریف کنید.

تحلیل محتوای کیفی ، هر مورد را تعریف واضحی ارائه دهید – به چه معناست (شامل) و چه معنایی ندارد (حذف شود). برای مثال، اگر می‌خواهید دیدگاه‌های کودکان را درباره غذاهای سالم بررسی کنید، ابتدا باید مشخص کنید که به چه گروه سنی/رده‌ای نگاه می‌کنید و سپس منظورتان از «غذاهای سالم» چیست.

تحلیل محتوای کیفی ، در ترکیب با موارد فوق، ایجاد یک طرح کدگذاری مهم است که شامل اطلاعاتی در مورد متغیرهای شما (نحوه تعریف هر متغیر) و همچنین فرآیندی برای تجزیه و تحلیل داده ها باشد. برای این، باید به نحوه عملیاتی کردن/تعریف متغیرهای خود مراجعه کنید تا بدانید چگونه داده های خود را کدنویسی کنید.

تحلیل محتوای کیفی ، به عنوان مثال، هنگام کدنویسی، چه زمانی باید یک غذا را به عنوان “سالم” رمزگذاری کنید؟ چه چیزی یک انتخاب غذا را سالم می کند؟ آیا عدم وجود قند یا چربی اشباع شده است؟

آیا این وجود فیبر و پروتئین است؟ برای دستیابی به کدنویسی منسجم، داشتن متغیرهای کاملاً مشخص بسیار مهم است – بدون این، تجزیه و تحلیل شما خیلی سریع و بسیار گل آلود می شود.

مرحله 4 – کدگذاری و تجزیه و تحلیل داده ها

تحلیل محتوای کیفی ، مرحله بعدی کدگذاری داده ها است. در این مرحله بین تحلیل مفهومی و رابطه ای تفاوت هایی وجود دارد.

همانطور که قبلا در این پست توضیح داده شد، تحلیل مفهومی به وجود و فراوانی مفاهیم می پردازد، در حالی که تحلیل رابطه ای به روابط بین مفاهیم می پردازد.

برای هر دو نوع تجزیه و تحلیل، مهم است که از قبل مفهومی را انتخاب کنید که می خواهید در داده های خود ارزیابی کنید. با استفاده از مثال مطالعه نظرات کودکان در مورد غذای سالم، می‌توانید مفهوم «غذای سالم» را از قبل انتخاب کنید و تعداد دفعاتی که این مفهوم در داده‌های شما ظاهر می‌شود را ارزیابی کنید.

تحلیل محتوای کیفی ، اینجاست که تحلیل مفهومی و رابطه ای شروع به تفاوت می کند.

تحلیل محتوای کیفی ، در این مرحله از تحلیل مفهومی، لازم است در مورد سطح تحلیلی که روی داده‌های خود انجام می‌دهید، تصمیم بگیرید و اینکه آیا این در سطح کلمه، عبارت، جمله یا موضوعی وجود خواهد داشت. به عنوان مثال، آیا عبارت “غذای سالم” را به تنهایی رمزگذاری می کنید؟

آیا هر اصطلاح مربوط به غذاهای سالم (مانند کلم بروکلی، هلو، موز و غیره) را با کد “غذای سالم” کدگذاری می‌کنید یا اینها به صورت جداگانه کد می‌شوند؟ بسیار مهم است که این را از همان ابتدا مشخص کنید تا از ناهماهنگی هایی که می تواند منجر به کدنویسی مجدد داده های خود شود جلوگیری کنید.

از سوی دیگر، تحلیل رابطه‌ای به نوع تحلیل می‌پردازد. بنابراین، آیا از استخراج عاطفه استفاده خواهید کرد؟ تحلیل مجاورت؟ نقشه برداری شناختی؟ میکس؟ تعیین نوع تجزیه و تحلیل قبل از شروع کدگذاری داده های خود بسیار مهم است تا بتوانید اعتبار و اعتبار تحقیق خود را حفظ کنید.

ابتدا، اجازه دهید نگاهی به فرآیند تحلیل مفهومی بیندازیم.

تحلیل محتوای کیفی ، هنگامی که در مورد سطح تجزیه و تحلیل خود تصمیم گرفتید، باید مشخص کنید که چگونه مفاهیم خود را کدنویسی می کنید و چه تعداد از آنها را می خواهید کدنویسی کنید.

تحلیل محتوای کیفی ، در اینجا می توانید انتخاب کنید که آیا می خواهید به صورت قیاسی یا استقرایی کدنویسی کنید. فقط برای جمع بندی، کدگذاری قیاسی زمانی است که فرآیند کدگذاری را با مجموعه ای از کدهای از پیش تعیین شده آغاز می کنید، در حالی که کدگذاری استقرایی مستلزم ایجاد کدهایی است که با پیشرفت در فرآیند کدگذاری ظاهر می شوند.

در اینجا همچنین مهم است که تصمیم بگیرید چه چیزی باید شامل و از تجزیه و تحلیل شما حذف شود و همچنین چه سطوحی از مفهوم را می خواهید در کدهای خود بگنجانید.

تحلیل محتوای کیفی ، به عنوان مثال، اگر مفهوم “بلند” را دارید، می توانید “بالا در ابرها” را که برگرفته از جمله “سر زرافه در میان ابرها است” را در کد قرار دهید یا باید یک رمز جداگانه باشد؟

علاوه بر این، باید بدانید چه سطوحی از کلمات ممکن است در کدهای شما گنجانده شود یا خیر. به عنوان مثال، اگر بگویید «پاندا ناز است» و «به ناز پاندا نگاه کن»، آیا می‌توان «ناز» و «ناز» را در یک کد قرار داد؟

وقتی موارد بالا را در نظر گرفتید، نوبت به کدنویسی متن می رسد. ما قبلاً یک پست مفصل در مورد کدنویسی منتشر کرده‌ایم، بنابراین در اینجا وارد آن فرآیند نمی‌شویم.

تحلیل محتوای کیفی ، پس از اتمام کدنویسی، می توانید به تجزیه و تحلیل نتایج خود ادامه دهید. اینجاست که هدف شما یافتن کلیات در داده های خود و نتیجه گیری است.

نحوه انجام تحلیل رابطه ای
حال به تحلیل رابطه ای برگردیم.

تحلیل محتوای کیفی ، همانطور که گفته شد، شما می خواهید به روابط بین مفاهیم نگاه کنید. برای انجام این کار، باید با کاهش داده‌های خود (به عبارت دیگر، گروه‌بندی مفاهیم مشابه) و سپس کدنویسی برای کلمات و/یا الگوها، دسته‌هایی ایجاد کنید. این هر دو با این هدف انجام می شود که آیا این کلمات وجود دارند یا خیر و اگر وجود دارند، معنی آنها چیست.

گام بعدی شما ارزیابی داده ها و کدگذاری روابط بین اصطلاحات و معانی است تا بتوانید به مرحله نهایی خود یعنی جمع بندی و تجزیه و تحلیل داده ها بروید.

برای جمع بندی، مهم است که فرآیند تجزیه و تحلیل خود را با بررسی سوالات تحقیق و شناسایی سوگیری های خود شروع کنید. از آنجا، شما باید متغیرهای خود را عملیاتی کنید، داده های خود را کدگذاری کنید و سپس آن ها را تجزیه و تحلیل کنید.

5. مزایا و معایب تحلیل محتوا چیست؟

تحلیل محتوای کیفی ، یکی از مزایای اصلی تحلیل محتوا این است که به شما امکان می دهد از ترکیبی از روش های تحقیق کمی و کیفی استفاده کنید که منجر به تجزیه و تحلیل علمی دقیق تری می شود.

به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل مفهومی، می توانید تعداد دفعاتی را که یک عبارت یا یک کد در یک مجموعه داده ظاهر می شود، بشمارید که می تواند از دیدگاه کمی ارزیابی شود.

علاوه بر این، می توانید از یک رویکرد کیفی برای بررسی معانی اساسی این موارد و روابط بین آنها استفاده کنید.

تحلیل محتوای کیفی ، تجزیه و تحلیل محتوا نیز محجوب است و بنابراین مسائل اخلاقی کمتری را نسبت به سایر روش‌های تحلیل مطرح می‌کند. از آنجایی که محتوایی که اغلب آن‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنید از قبل وجود دارد، آنچه قبلاً تولید شده است را تجزیه و تحلیل خواهید کرد و بنابراین نیازی به جمع‌آوری مستقیم داده‌ها از شرکت‌کنندگان نخواهید داشت.

تحلیل محتوای کیفی ، زمانی که داده ها به درستی کدگذاری شوند، به شیوه ای بسیار سیستماتیک و شفاف تجزیه و تحلیل می شوند، به این معنی که مسائل تکرارپذیری (تا چه حد امکان بازآفرینی تحقیق در شرایط یکسان وجود دارد) بسیار کاهش می یابد.

از جنبه منفی، تحقیقات کیفی (به طور کلی، نه فقط تجزیه و تحلیل محتوا) اغلب به دلیل ذهنی بودن و عدم دقت کافی علمی مورد انتقاد قرار می گیرند.

تحلیل محتوای کیفی ، اینجاست که پایایی (چقدر مطالعه توسط سایر محققین قابل تکرار است) و اعتبار (مناسب بودن طرح تحقیق برای موضوع مورد بررسی) مطرح می شود – اگر این موارد را در نظر بگیرید، در مسیر دستیابی به صدا خواهید بود. نتایج تحقیق.

تحلیل محتوای کیفی - کالج نوین
تحلیل محتوای کیفی – کالج نوین

خلاصه: تحلیل محتوای کیفی

تحلیل محتوای کیفی ، در این پست، ما زمینه های زیادی را پوشش داده ایم – برای جمع بندی بر روی هر یک از بخش ها کلیک کنید:

تحلیل محتوای کیفی (دقیقا) چیست
دو نوع اصلی تحلیل محتوا

زمان استفاده از تحلیل محتوا
نحوه انجام تحلیل محتوا (فرایند)
مزایا و معایب تحلیل محتوا

اگر در مورد تحلیل محتوای کیفی سوالی دارید، در زیر نظر خود را درج کنید. اگر مایل به کمک یک به یک در تحلیل محتوای کیفی خود هستید، حتماً یک مشاوره اولیه را با یکی از مربیان تحقیقاتی دوستانه ما رزرو کنید.

این مقاله را مطالعه کنید  تحقیق پایه چیست

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

سه × 4 =

شروع گفتگو
نیاز به کمک دارید؟
سلام
چطور می تونم کمکتون کنم؟