Niteliksel araştırma Bir hipotezi desteklemek için sayısal olmayan kanıt biçimlerini kullanır. Odak grupları, belgeler, kayıtlar veya görüşmeler. Bu tür kanıtlar, yalnızca rakamlara odaklanmak yerine bir çalışmaya renk katar.
Bir mülakatı kodlamak, bulgularınızı yapılandırmanızı ve yorumlamanızı sağlar. Mülakat verilerinin nasıl kodlanacağını öğrenmek, organize olmanızı ve daha titiz çalışmalar üretmenizi sağlayacaktır. Ancak, bir mülakatı kodlamak için şunları bilmeniz gerekir bir röportajı yazıya dökmek Kayıt.
Nitel araştırmada kodlama, örüntüleri, temaları veya kavramları tanımlamak için mülakat transkriptleri gibi metinsel veri bölümlerini kategorize etme ve etiketleme sürecidir. Araştırmacılar, verilerin anahtar fikirleri veya tekrar eden kavramları temsil eden bölümlerine kısa ifadeler veya kodlar atar.
Bu kodlar verilerin düzenlenmesine yardımcı olur ve benzer bilgileri bir araya getirerek daha derin analiz yapılmasını kolaylaştırır. Kodlama yoluyla araştırmacılar, araştırma sorularını yanıtlamaya yardımcı olan altta yatan temaları, ilişkileri ve içgörüleri ortaya çıkarabilir.
Büyük hacimli nitel verileri anlamlandırmanın sistematik bir yoludur ve anlamlı kalıpların ve eğilimlerin belirlenmesini sağlar.
Nitel araştırmalarda kodlamanın öneminden yola çıkarak, derinliği ve esnekliği nedeniyle mülakatlar en yaygın kullanılan veri toplama yöntemlerinden biridir. İşte mülakatların nitel araştırmalar için neden özellikle yararlı olduğu:
Bir mülakat metnini kodlamak için gereken süre çeşitli faktörlere bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir. Dikkate alınması gereken başlıca hususlardan biri görüşmenin uzunluğudur. Doğal olarak, daha uzun görüşmeler veya odak grup tartışmaları hem deşifre hem de kodlama için daha fazla zaman gerektirecektir.
Ayrıca, verilerin karmaşıklığı da önemli bir rol oynamaktadır. Karmaşık veya incelikli bilgiler içeren görüşmelerin kodlanması daha uzun sürebilir, çünkü verilerdeki çoklu temaları, kalıpları ve alt temaları belirlemek için daha fazla çaba sarf etmek gerekir.
Araştırmacının deneyim düzeyi de bir diğer önemli faktördür. Kodlama teknikleri konusunda daha deneyimli olan araştırmacılar daha hızlı çalışabilirken, yeni başlayanlar açık, tematik veya eksenel kodlama gibi çeşitli kodlama yöntemlerine alışmak için ekstra zamana ihtiyaç duyabilir.
Ayrıca, seçilen kodlama yönteminin türü gereken süreyi etkileyebilir. Açık veya in vivo kodlama gibi bazı yöntemler, transkriptin her bir bölümüne dikkatle bakılmasını gerektirdiğinden daha fazla zaman alır.
Buna karşılık, önceden tanımlanmış bir çerçeve kullanan tümdengelimli kodlama, temaların temelden geliştirilmesini içeren tümevarımlı yöntemlere kıyasla daha hızlı olabilir.
Süreç sırasında kullanılan araçlar da bir mülakatın kodlanması için gereken süreyi etkileyebilir. Transkripsiyon için Sonix.ai ve kodlama için NVivo veya ATLAS.ti gibi platformlar gibi yapay zeka odaklı transkripsiyon ve kodlama araçları süreci önemli ölçüde hızlandırabilir.
Daha önce saatler hatta günler süren işler artık otomasyonla çok daha kısa sürede yapılabiliyor.
Ortalama olarak, tek bir mülakatın manuel olarak kodlanması, bu faktörlere bağlı olarak birkaç saatten birkaç güne kadar sürebilir. Ancak, aşağıdaki gibi verimli araçlar kullanarak Sonix transkripsiyonu hızlandırmak ve kodlama sürecini kolaylaştırmak için genel zaman taahhüdü büyük ölçüde azaltılabilir.
Nitel görüşmelerin nasıl kodlanacağını öğrenmek birkaç adımı takip etmeyi gerektirir. Bir transkripti başarılı bir şekilde kodlayabileceğiniz noktaya gelmek için, yürüttüğünüz her görüşmenin bir transkripsiyonunu oluşturmanız gerekir.
Görüşmeleri manuel olarak yazıya dökmek göz korkutucu bir iş olabilir. Yoğun odaklanma, sürekli duraklatma, yeniden oynatma ve doğruluğu sağlamak için yeniden kontrol etme gerektirir, bu da onu zaman alıcı ve zihinsel olarak yorucu hale getirir.
Neyse ki teknoloji, Sonix gibi araçlarla bunu daha kolay hale getirdi. transkripsiyon uygulaması süreci kolaylaştırmak ve manuel güçlükleri ortadan kaldırmak için tasarlanmıştır.
İçeriği elle yazıya dökmek için saatler harcamak yerine, Sonix ses veya video dosyalarınızı yüklemenize ve dakikalar içinde son derece doğru transkripsiyonlar almanıza olanak tanır. Gelişmiş özellikleri onu araştırmacılar, profesyoneller ve büyük hacimli görüşme verileriyle uğraşan herkes için vazgeçilmez bir araç haline getirir.
İşte Sonix'i mükemmel transkripsiyon çözümü yapan bazı öne çıkan özellikler:
Sonix ile transkripsiyonu basitleştirebilir ve genel araştırma sürecini geliştirebilirsiniz. Kaydolun 30 dakikalık ücretsiz deneme sürümü için mülakatları yazıya dökmenin ne kadar kolay olabileceğini görün. Kredi kartı gerekmez.
Bir mülakat metninin nasıl kodlanacağına ilişkin bir sonraki adım, ilk tur geçişini gerçekleştirmektir. Verilerinizi okuyarak ve yaptığınız görüşmelerin çeşitli bölümlerine farklı kodlar atayarak başlayacaksınız.
Kodlarınızın bu aşamada mükemmel olması gerekmez, çünkü siz süreçte ilerledikçe gelişeceklerdir. Başlangıçta, verilerinizin hangi bölümlerini kodlayacağınıza ve her bir kodun adına karar vermeniz gerekir.
İşte ilk kez mülakatları nasıl kodlayacağınızı öğrenirken kullanabileceğiniz kodlama tekniklerinden bazı örnekler:
Bir görüşme metnini nasıl kodlayacağınızı belirlerken kullanmaya karar verdiğiniz kodlama sisteminin türü, çalışmanızın niteliğine, katılımcılarına ve ne elde etmek istediğinize bağlıdır.
İlk geçişinizi tamamladıktan ve kodlama türünüzü atadıktan sonra kategoriler oluşturmaya başlayabilirsiniz. Kategori basitçe bir kod grubudur.
Bu kategorileri düzenlemek çalışmanıza ve araştırma yönteminize bağlıdır. Bazı kişiler benzer kodları gruplandırabilir veya genel bir kavram ya da konu temelinde birbirine bağlayabilir.
Mülakat veri analiziniz için anlamlı olan yapıyı bulmak genellikle deneme yanılma gerektirir.
İlk kodlama geçişi hızlı ve gevşek olarak değerlendirilir. Sonraki kodlama turları bu kodların ve kategorilerin yeniden incelenmesini içerir. Her aşamada kodlarınızı yeniden kodlayabilir, yeniden kategorize edebilir veya yeniden adlandırabilirsiniz.
Sonraki kodlama turları, ek örüntüler bulmaya, nitel verilerinizi yeniden analiz etmeye ve kavramlar ve teoriler geliştirmeye doğru ilerlemeye odaklanır.
Her turda ilerledikçe, sahip olduğunuz kod sayısının azalacağını göreceksiniz. Unutmayın, görüşmelerinizi tutarlı bir şekilde en iyi nasıl kodlayacağınızı aktif olarak araştırıyorsunuz.
Nitel verilerinizi kodlamak için bu kadar çok yöntem varken, araştırmacıların daha sonraki kodlama turlarında zorlanmaları alışılmadık bir durum değildir. İşte uygulamayı seçebileceğiniz farklı kodlama türlerine bazı örnekler.
Tematik analiz kullanarak kodlama yapmanın amacı, nitel verileriniz içinde yinelenen temaları ve kalıpları bulmaktır. Her kodlama turunda yeni eğilimler ortaya çıkar ve kodları birleştirmeye başlayabilirsiniz.
Tematik analiz, benzer kodlara sahip alıntıların tek bir genel kod altında gruplanmasını içeren örüntü kodlamasıyla da sonuçlanabilir.
Genellikle tematik analizle eşleştirilen bir diğer kodlama türü de eksenel kodlamadır. Eksenel kodlama ile kodlar ve kategoriler, her bir kodlama turunda bulunan ilişkilere dayanarak ilişkilendirilir.
Odaklanmış kodlama veya seçici kodlama, ilk kodlama geçişinize dayalı olarak bir dizi kategori ve kodun son haline getirilmesini içerir. Odaklanmış kodlama sistemini kullanarak yaptığınız ilk geçiş sırasında muhtemelen açık kodlama kullanmışsınızdır.
Nitel veriler nihai kod listenize göre yeniden kodlanmalıdır. Bu liste değişmezdir ve dışına çıkılmamalıdır.
Teorik kodlamayı kullanmak, bir kavram oluşturmayı ve kodları bu kavrama göre sıralamayı/düzenlemeyi içerir. Hem kodları hem de kategorileri yapılandırma şekliniz, nitel verilerinizi analiz ederken keşfettiklerinizle ilgili olacaktır. Bu da bir teorinin geliştirilmesine yol açar.
Birbirini takip eden ve birbiri üzerine inşa edilen çalışmalar yürütüyorsanız, ayrıntılı kodlama başvuracağınız sistem olacaktır.
Ayrıntılı kodlamanın görevi, mevcut kod ve kategorilerinizin önceki çalışmayla ilişkili olup olmadığını belirlemektir.
Tek bir kodlama sistemine bağlı değilsiniz. Kodlarınızı/kategorilerinizi nihai hale getirmek ve nihai bir anlatı oluşturmak için birden fazla kodlama türü uygulamak en iyi uygulama olarak kabul edilir.
Nihai sonucunuz araştırmanızın türüne ve amacına bağlıdır. Bu bir teori, anlatı veya bulgularınız olabilir.
Bulgularınızı geliştirecek ve sonuç bölümünüzde anlatınızı oluşturmak için kodları ve kategorileri kullanacaksınız. Bu süreç, diğer araştırmacıların görüşmeler boyunca kodlamanızı takip ederek teorinizi sorgulamalarına ve yeniden hizalamalarına olanak tanır.
Nitel verilerin kodlanması söz konusu olduğunda, doğru araçlara sahip olmak süreci daha verimli ve doğru hale getirebilir. Araştırmacılar için nitel verilerin yazıya dökülmesi, kodlanması ve analizine yardımcı olacak çeşitli araçlar mevcuttur.
İşte bir mülakat metninin kodlanmasını kolaylaştıracak bazı araçlar:
Kodlama, bir teori, anlatı veya sonuç geliştirmek için nitel verileri kullanan her çalışmanın önemli bir parçasıdır. Kodlama süreci oldukça derinlemesine olabilir, bu da sizin için doğru sistemi bulmanın zaman alacağı anlamına gelir.
Başarılı mülakat kodlaması transkriptinizle başlar. Sonix, görüşmelerinizin transkriptlerini oluşturmak için en hızlı ve en doğru çözümdür.
Sonix'in dünyanın önde gelen transkriptleri ile transkript oluşturmayı nasıl kolaylaştırdığını öğrenmek için transkripsiyon yazılımı, ücretsiz deneyin Şimdi!
Deşifre edilen görüşmelerin kodlanması, metnin okunmasını ve ortaya çıkan temalara veya örüntülere dayalı olarak verilerin farklı bölümlerine kodlar veya etiketler atanmasını içerir. Bu işlem manuel olarak ya da yazılım araçları yardımıyla yapılabilir.
Amaç, yinelenen kavramları, davranışları veya fikirleri belirleyerek verileri düzenlemektir; bunlar daha sonra analiz için kategorize edilecektir. Kodlama, yinelenen temalara odaklanılan tematik analiz gibi farklı yöntemleri veya katılımcının tam kelimelerinin kod olarak kullanıldığı in vivo kodlama gibi diğer yaklaşımları takip edebilir.
Bir görüşme metni, okunabilirliği ve analiz kolaylığını sağlamak için açık ve düzenli bir şekilde biçimlendirilmelidir. Görüşmecinin adı, görüşülen kişinin adı, tarih ve görüşmenin yapıldığı yer gibi ilgili bilgileri içeren bir başlık ekleyerek başlayın.
Diyalog, görüşmecinin soruları ve görüşülen kişinin yanıtları açıkça işaretlenecek şekilde yapılandırılmalıdır; genellikle baş harfler veya isimler, ardından iki nokta üst üste ve ilgili diyalog. Sözel olmayan ipuçları veya kesintiler varsa, bunlar bağlam sağlamak için parantez içinde belirtilebilir. Satır aralıkları ve net paragraf sonları gibi tutarlı biçimlendirme, transkriptin daha sonraki analizler için düzenlenmesine yardımcı olacaktır.
Bir mülakat metnine atıfta bulunurken, format APA, MLA veya Chicago gibi kullandığınız atıf stiline bağlı olacaktır. Genel olarak, görüşülen kişinin adını, görüşmeciyi, görüşmenin tarihini ve ilgili ise bağlamın bir açıklamasını eklemelisiniz.
Örneğin, APA stilinde, yayınlanmamış bir röportaj kişisel iletişim olarak belirtilir: (J. Doe, kişisel iletişim, 15 Mart 2023). Transkript yayınlanmışsa, yayınlandığı kaynağa uygun şekilde atıfta bulunularak bir belge gibi gösterilmelidir.
Bir görüşmenin transkripti tipik olarak görüşmecinin soruları ve görüşülen kişinin yanıtları da dahil olmak üzere tüm konuşmanın yazılı bir kaydını içerir. Genellikle her konuşmacının açık bir şekilde tanımlanmasıyla, her diyalog satırının önünde baş harfleri veya isimleriyle biçimlendirilir.
Duraklamalar, kahkahalar veya jestler gibi sözel olmayan ipuçları da parantez içinde belirtilebilir. Transkript, sözlü konuşmanın kelimesi kelimesine temsilidir ve orijinal diyaloğu doğru bir şekilde yansıtmak için dolgu kelimeleri, tereddütler veya tekrarlar içerebilir. Görüşme sırasında sarf edilen kelimeleri tam olarak yakalamayı ve analiz için ayrıntılı bir metin sunmayı amaçlar.
Otter, yapay zeka destekli popüler bir transkripsiyon aracı olarak dikkatleri üzerine çekti.
Temi, basit, yapay zeka odaklı bir yaklaşım arayan bireylere ve işletmelere yönelik bir transkripsiyon hizmeti sunuyor...
Toplantı notları almak her işletme için çok önemli bir görevdir ve önemli kararların, eylemlerin ve...
Günümüzde etkili iletişim başarı için hayati önem taşıyor. Microsoft Teams önemli bir araç olarak ortaya çıktı...
Rev, transkripsiyon ve altyazı alanında tanınmış bir isimdir ve hızlı ve doğru...
Transkripsiyon hizmetleri hem işletmeler hem de bireyler için giderek daha önemli hale geldikçe, Notta AI gibi platformlar...
Bu web sitesi çerez kullanmaktadır.