Контент-анализ больших качественных данных

Потребность в извлечении, классификации и сохранении информации при работе с большими данными возникает как в науке (банки исследовательских данных, обзоры литературы), так и в повседневной жизни (осмысление и обсуждение новостей). Методология контент анализа в его различных формах, качественной (ручное кодировние), количественной (автоматический подсчет частотности и совместной встречаемости слов и словосочетаний) и комбинированной (использование специально созданных словарей), способна стать существенным подспорьем. Контент анализ позволяет преобразовать качественные данные (текст, изображение) в цифровой формат и впоследствии манипулировать уже с информацией в матричной форме. Преобразование качественных данных в цифровую информацию создает предпосылки и для машинного обучения, как с «учителем», так и без него. Существующие компьютерные программы для контент-анализа (QDA Miner, Atlas TI, NVivo и другие) имеют ряд ограничений, препятствующих их использованию для работы с большими данными. Так, число пользователей (кодировщиков), работающих с конкретными документами, заведомо ограничено. Создание он-лайн платформ для контент-анализа позволяет снять это и ряд других ограничений. В статье обсуждаются возможные параметры он-лайн платформы для контентанализа.