【DiVoMiner研究方法课5】是时候学习大数据技术辅助内容分析法为核心工具！

大数据技术辅助在线内容分析法（BACA）是以系统、客观与量化的方式，结合大数据技术，将传统内容分析的操作流程搬到线上，实现文本数据在线处理，把非结构化文本内容转化为结构化数据，进而对文本数据进行质性挖掘、解读，解释数据过程，获得深度分析结果以回答研究问题、检验假设和建立模型的方法。 以下是详细介绍：特点提升研究效率：用网络挖掘、机器学习、自然语言文本处理等技术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，快速产出研究论文。深度分析数据：不仅可对文本数据进行质性的挖掘和解读，还可以解释数据过程（趋势、路径），使用交叉、聚类等方式解释变量之间的差异和关系，获得深度分析结果。操作平台——DiVoMiner?简介：DiVoMiner?文本大数据挖掘及分析平台，遵循学术界认可的内容分析法全流程，以大数据技术辅助，一站式完成从数据上载、数据探索、数据检索、数据处理、类目建构、人工编码/大数据算法编码、信度测试到数据统计分析、算法模型、可视化结果全流程。操作流程：整个大数据技术辅助在线内容分析法可在该平台进行，其操作流程是把非结构化内容转化成结构化数据的过程，简单来说就是对文本进行分类 - 赋值 - 统计分析，符合学术界通用的类目建构 - 编码 - 统计分析，且结合了信度效度的测试。无颜色填充为传统内容分析法，绿色为计算机辅助内容分析法，黄色为大数据技术辅助内容分析法完成的。该平台具有完备的质量控制机制，编码员间的信度计算程式清晰、自带学术界认可的四种信度计算方法并具有编码追踪功能，可以随时定位编码结果，所有的数据分析结果也可以追踪回溯至原文。DiVoMiner?操作第一步——创建话题话题类型及说明学习话题：供学习平台操作使用用途，免费提供。免费学习话题的数据量100条，文件存储空间10MB，类目上限3个，支持1个管理员帐号。不可升级话题，建议只做学习平台流程使用。在创建免费学习话题之后，进入【数据管理】 - 【总览】页面，可看到提供的示例数据。可以了解上传EXCEL文档格式数据的结构，也可用示例数据尝试完成整个学习流程。可点击右上角【入门指引】跟随指引和视频进行学习使用。- 案例话题：平台还提供了一些案例，供参考学习，通过已经制作好的案例，可以直观地看到如何运用DiVoMiner进行研究。- 研究话题：当用户觉得学习话题数据量、文件存储空间、类目上限、编码员数量不足以满足研究需求时，可付费使用，具体付费标准请参看平台【购买话题】。