Show simple item record

dc.contributor.authorBryda, Grzegorz
dc.contributor.authorTomanek, Krzysztof
dc.contributor.editorNiedbalski, Jakub
dc.date.accessioned2018-04-18T07:01:31Z
dc.date.available2018-04-18T07:01:31Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.citationBryda G., Tomanek K., Od CAQDAS do Text Miningu. Nowe techniki w analizie danych jakościowych, [w:] Metody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych, J. Niedbalski (red.), Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2014, http://dx.doi.org/10.18778/7969-549-2.10pl_PL
dc.identifier.isbn978-83-7969-549-2
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/24532
dc.description.abstractCelem artykułu jest refleksja metodologiczna nad procesem rozwoju komputerowo wspomaganej analizy danych jakościowych (CAQDAS), który zmierza w kierunku metod eksploracji danych tekstowych służących odkrywaniu wiedzy (Knowledge Discovery in Text Databases, Text Mining). W rozważaniach tych skupiamy się na naukach społecznych, szczególnie w socjologii jakościowej. Zastosowanie wspomaganej komputerowo analizy danych jakościowych w obszarze socjologii jakościowej stało się już poniekąd faktem. Środowisko badaczy jakościowych w Polsce coraz częściej sięga po oprogramowanie CAQDAS w projektach badawczych. Praca z różnorodnymi programami CAQDAS prowadzi do wzrostu świadomości metodologicznej, co przekłada się na większą dokładność i precyzję w procesie analizy danych jakościowych. Jednakże analiza danych jakościowych wykorzystująca metodologię, algorytmy i techniki Text Mining to swoiste novum na gruncie socjologii jakościowej. Text Mining (TM) to zestaw technik, w które wyposażone są programy przeznaczone do automatycznego lub semiautomatycznego wydobywania informacji z danych tekstowych. Text Mining polega na wykorzystaniu oprogramowania komputerowego do znajdowania ukrytych dla człowieka, z uwagi na ograniczone możliwości percepcyjne i czasowe, prawidłowości zawartych w danych tekstowych. Jeśli algorytmy analityczne CAQDAS wykorzystuje się w pracy z mniejszymi zbiorami danych jakościowych, to techniki Text Mining pozwalają na prowadzenie analiz, w których wielkość zbioru danych jest w zasadzie nieograniczona. W artykule staramy się ukazać proces rozwoju algorytmów analitycznych CAQDAS w kierunku Text Mining. Staramy się także znaleźć odpowiedź na pytanie, czy te podejścia są względem siebie konkurencyjne czy raczej komplementarne?pl_PL
dc.description.abstractThe aim of this article is methodological reflection on the development of computer-assisted qualitative data analysis in the direction of Knowledge Discovery in Textual Databases and Text Mining. In our consideration we focus on the social sciences area, especially qualitative analysis. In the last few years the usage of computer-assisted qualitative data analysis in the field of qualitative sociology has become a fact. Environment of qualitative researchers are increasingly reaching for CAQDAS software in their research projects. Our experience show that possibility of working with various CAQDAS programs leads to increased methodological awareness, which moves to greater accuracy and precision in the process of qualitative data analysis. The idea of usage Text Mining techniques, Natural Language Processing and Data Mining methodology is a novelty in the field of qualitative sociology. Text Mining is a set of techniques, which are equipped with programs designed for automatic or semiautomatic extracting and analyzing informations from textual data. Text Mining involves the use of computer software in finding relationships in the unstructured, textual data, which are hidden for a human due to its limited perceptual and temporal abilities. If CAQDAS analytical algorithms are rather used to work with a smaller qualitative data sets, Text Mining techniques allows to analyze unlimited textual data sets. In this article we would like to approach the key elements of the process of Text Mining analysis and try to answer the question whether these approaches compete with each other, or are rather complementary?pl_PL
dc.language.isoplpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofMetody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych;
dc.rightsUznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Bez utworów zależnych 3.0 Polska*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pl/*
dc.subjectodkrywanie wiedzy w danychpl_PL
dc.subjectCAQDASpl_PL
dc.subjectData Miningpl_PL
dc.subjectText Miningpl_PL
dc.subjectteoria ugruntowanapl_PL
dc.subjectprzetwarzanie języka naturalnegopl_PL
dc.subjectNLPpl_PL
dc.titleOd CAQDAS do Text Miningu. Nowe techniki w analizie danych jakościowychpl_PL
dc.title.alternativeFrom CAQDAS to Text Mining. New Techniques in the Qualitative Data Analysispl_PL
dc.typeBook chapterpl_PL
dc.rights.holder© Copyright by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2014pl_PL
dc.page.number191-217pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationUniwersytet Jagiellońskipl_PL
dc.contributor.authorBiographicalnoteGrzegorz Bryda – dr, adiunkt w Instytucie Socjologii UJ, Pełnomocnik Rektora UJ ds. ewaluacji jakości systemu kształcenia. Zainteresowania: teoria socjologiczna, kognitywistyka, zastosowanie informatyki i NLP w analizie danych jakościowych (CAQDAS i Text Mining), modelowanie procesów społecznych. Współpracuje z instytucjami publicznymi i prywatnymi w zakresie metodologii badań społecznych oraz analizy danych ilościowych i jakościowych.pl_PL
dc.contributor.authorBiographicalnoteKrzysztof Tomanek – doktor socjologii. Jego zainteresowania badawcze dotyczą zagadnień: teorii zaufania, lojalności, zastosowań koncepcji Quality of Life w badaniach społecznych. Najważniejsze zainteresowania metodologiczne obejmują: metodologię badań, metodologię analiz danych jakościowych, aplikację technik Text Mining do analiz danych jakościowych. Prowadzi grant badawczy MNiSW dotyczący Festiwalu Kultury Żydowskiej w Krakowie (wspólnie z dr Annąmarią Orla-Bukowską). Jest autorem projektów ogólnopolskich badań konsumenckich. Jego publikacje dotyczą wykorzystania technik analizy treści w CAQDAS, prowadzi ogólnopolskie projekty badań konsumenckich.pl_PL
dc.referencesBerry Michael W. (ed.), (2004), Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval, Springer, New York.pl_PL
dc.referencesBryda Grzegorz (2014), CAQDAS, Data Mining i odkrywanie wiedzy w danych jakościowych, [w:] Jakub Niedbalski (red.), Metody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.pl_PL
dc.referencesChapman Pete, Clinton Julian, Kerber Randy, Khabaza Thomas, Reinartz Thomas, Shearer Colin, Wirth Rüdiger (1999, 2000), CRISP-DM 1.0. Step-by-step data mining guide; ftp://ftp.software. ibm.com/software/analytics/spss/support/Modeler/Documentation/14/UserManual/ CRISP-DM.pdf [dostęp: 26.05.2014].pl_PL
dc.referencesFeldman Ronen, Sanger James (2007), The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data, Cambridge University Press, Cambridge.pl_PL
dc.referencesFielding Nigel G. (2012), The Diverse Worlds and Research Practices of Qualitative Software, “Forum Qualitative Sozialforschung”, t. 13, nr 2; www.qualitative-research.net/index.php/ fqs/article/view/1845/3369 [dostęp: 1.06.2014].pl_PL
dc.referencesGibbs Graham (2011), Analiza danych jakościowych, przeł. Maja Brzozowska-Brywczyńska, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesGlaser Barney G., Strauss Anselm Leonard (2009), Odkrywanie teorii ugruntowanej: strategie badania jakościowego, przeł. Marek Gorzko, Zakład Wydawniczy Nomos, Kraków.pl_PL
dc.referencesGlaser Barney (1978), Theoretical Sensitivity: Advances in the Methodology of Grounded Theory, Sociology Press, Mill Valley.pl_PL
dc.referencesGlaser Barney (1992), Basics of Grounded Theory Analysis: Emergence vs. Forcing, Sociology Press, Mill Valley.pl_PL
dc.referencesHand David, Mannila Heikki, Smyth Padhraic (2005), Eksploracja danych, WNT, Warszawa.pl_PL
dc.referencesHearst Marti A. (1999), Untangling Text Data Mining, The 37th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, University of Maryland (invited paper), s. 3–10; http://people. ischool.berkeley.edu/~hearst/papers/acl99.pdf [dostęp: 1.06.2014].pl_PL
dc.referencesHo Yu Chong, Jannasch-Pennell Angel, Gangi Samuel (2011), Compatibility between Text Mining and Qualitative Research in the Perspectives of Grounded Theory, Content Analysis, and Reliability, “The Qualitative Report”, vol. 16, no. 3, s. 730–744; www.nova.edu/ssss/QR/QR16- 3/yu.pdf [dostęp: 1.06.2014].pl_PL
dc.referencesHotho Andreas, Nürnberger Andreas, Paaß Gerhard (2005), A Brief Survey of Text Mining, “LDV Forum – GLDV Journal for Computational Linguistics and Language Technology”, no. 20 (1), s. 19–62; www.kde.cs.uni-kassel.de/hotho/pub/2005/hotho05TextMining.pdf [dostęp: 1.06.2014].pl_PL
dc.referencesJohnson R. Burke, Onwuegbuzie Anthony J. (2004), Mixed Methods Research: A Research Paradigm Whose Time Has Come, “Educational Researcher”, no. 33 (7), s. 14–26.pl_PL
dc.referencesKonecki Krzysztof (2000), Studia z metodologii badań jakościowych. Teoria ugruntowana, PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesLarose Daniel T. (2006), Odkrywanie wiedzy z danych: wprowadzenie do eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesLewins Ann, Silver Christina (2007), Using Software in Qualitative Research: A Step-by-Step Guide, Sage Publications, Los Angeles.pl_PL
dc.referencesLofland John, Snow David, Anderson Leon, Lofland Lyn (2009), Analiza układów społecznych: przewodnik metodologiczny po badaniach jakościowych, przeł. Anna Rosińska-Kordasiewicz, Sylwia Urbańska, Monika Żychlińska, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.pl_PL
dc.referencesLula Paweł (2005), Text Mining jako narzędzie pozyskiwania informacji z dokumentów tekstowych, Statsoft, Kraków; www.statsoft.pl/Portals/0/Downloads/Text_mining_jako_narzedzie_pozyskiwania. pdf [dostęp: 1.06.2014].pl_PL
dc.referencesManning Christopher D., Raghavan Prabhakar, Schütze Hinrich (2008), Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, Cambridge; www-nlp.stanford.edu/IR-book/ [dostęp: 1.06.2014].pl_PL
dc.referencesOgden Charles Kay, Richards Ivor Armstrong (1923), The Meaning of Meaning, Harcourt: Brace & World, Inc., 8th ed., New York; http://courses.media.mit.edu/2004spring/mas966/ Ogden%20Richards%201923.pdf [dostęp: 1.06.2014].pl_PL
dc.referencesPorter Martin F. (1980), An Algorithm for Suffix Stripping, “Program”, 14 (3), s. 130–137.pl_PL
dc.referencesPrado do Hercules Antonio, Ferneda Edilson (2008), Emerging Technologies of Text Mining: Techniques and Applications, Hershey, New York.pl_PL
dc.referencesRijsbergen van Cornelis Joost (1979), Information Retrieval, Butterworths, London.pl_PL
dc.referencesRutkowski Leszek (2011), Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PAN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesSalton Gerard M., Wong Andrew, Yang Chung Shu (1975), A Vector Space Model for Automatic Indexing, “Communications of the ACM”, vol. 18, issue 11, s. 613–620.pl_PL
dc.referencesSilverman David (2007), Interpretacja danych jakościowych: metody analizy rozmowy, tekstu i interakcji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesTomanek Krzysztof, Bryda Grzegorz (2014), Odkrywanie wiedzy w wypowiedziach tekstowych. Metoda budowy słownika klasyfikacyjnego, [w:] Jakub Niedbalski (red.), Metody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.pl_PL
dc.referencesWiedemann Gregor (2013), Opening up to Big Data: Computer-Assisted Analysis of Textual Data in Social Sciences, “Forum Qualitative Sozialforschung”, vol. 14, no. 2; www.qualitativeresearch. net/index.php/fqs/article/view/1949 [dostęp: 1.06.2014].pl_PL
dc.referenceswww.kdnuggets.com/ [dostęp: 1.06.2014].pl_PL
dc.referenceswww.provalisresearch.com/products/ [dostęp: 1.06.2014].pl_PL
dc.identifier.doi10.18778/7969-549-2.10


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Bez utworów zależnych 3.0 Polska
Except where otherwise noted, this item's license is described as Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Bez utworów zależnych 3.0 Polska