本期小编就带大家一起梳理下内容分析法的内容以及在DiVoMiner®平台上的操作过程。
在线内容分析法？
将传统内容分析的操作流程搬到“线上”，结合大数据技术，用网络挖掘、机器学习、自然语言文本处理等实现文本数据的在线处理，使得内容分析法的全部流程在线一站式完成，大大缩短研究时间，提升研究效率，快速产出研究论文。
总而言之，大数据技术辅助在线内容分析法就是把杂乱无章的非结构化文本内容转化成结构化的数据，以对内容进行分析、解读，得出深入的推论、洞察，挖掘价值。
具体操作过程
这个方法就是把非结构化的文本内容通过分类，转化成结构化的数据，从而探索文本中的价值。把非结构化内容转化成结构化数据的过程其实就是量化的过程，简单来说就是对文本进行分类-赋值-统计分析。也就是学术界通用的类目建构-编码-统计分析。当然，科学的研究方法需要严谨、系统的流程，以确保研究结果的有效，因此需结合信度效度的测试。下面这个图就是一个完整的大数据技术辅助在线内容分析流程图。
类目是根据研究目的和研究问题而创立的，你想从这些文本中解决什么研究问题，包括文本的内容“说了什么”和“怎么说”两个部分。这个分类的过程就是“类目建构”，“类目”就是用来给文本内容进行赋值的，赋值的过程就是“编码”。编码完成后，文本内容就转化成了可用来做统计分析的数据形式。针对编码结果进行统计分析，输出可视化效果即完成了内容分析的基本操作。（关于创建类目的内容详情请点击这里）
[2] Kerlinger, F.N. (1973). Foundations of behavioral research (2nd ed.). New York: Holt, Rinehart & Winston.
[3]张荣显，曹文鸳：《网络舆情研究新路径:大数据技术辅助网络内容挖掘与分析》，《汕头大学学报》（人文社会科学版）2016年，第8期，第111-121页。