http://hdl.handle.net/11089/33035 Big Data i CAQDAS w badaniach jakościowych pod redakcją Macieja Brosza, Grzegorza Brydy oraz Piotra Siudy Mon, 06 Apr 2026 23:33:25 GMT 2026-04-06T23:33:25Z https://dspace.uni.lodz.pl:443/bitstream/id/80e5fc22-4385-4a21-9ba4-d66514c24bda/ http://hdl.handle.net/11089/33035 http://hdl.handle.net/11089/33666 Wyniki VII Edycji Konkursu Fotograficznego „Przeglądu Socjologii Jakościowej” Dymarczyk, Waldemar Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/11089/33666 2017-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/11089/33473 Metodyka dla analizy treści w projektach stosujących techniki text mining i rozwiązania CAQDAS piątej generacji Tomanek, Krzysztof Projekty, w których przychodzi nam pracować z dużymi wolumenami danych tekstowych, pochodzących z rożnych źródeł i zapisanych w różnorodnych formatach, rodzą wiele dylematów natury metodologicznej, wymagają często niestandardowych decyzji i rozwiązań. W szczególności zadanie polegające na opracowaniu danych o różnorodnej jakości, nieustrukturyzowanych typu quan i qual wymagać może pracy, w której dynamicznie zmieniają się strategie analizy danych, sposoby przekształcania danych tekstowych. Artykuł opisuje przykład takiej właśnie „dynamicznej” metodyki. Wykazała ona swoją wartość w zadaniu polegającym na klasyfikacji wypowiedzi pisanych. W tak zarysowanym kontekście autor artykułu mierzy się z następującymi celami: (a) czy można zastosować oprogramowanie klasy CAQDAS do pracy półautomatycznej lub automatycznej zastępującej część manualnej pracy nad klasyfikacją wypowiedzi? (b) jak skonstruować metodykę klasyfikacji dla danych o różnorodnej jakości? (c) kiedy klasyfikacja automatyczna jest przydatna, a kiedy nie ma szans powodzenia? W artykule zaznaczone zostaną momenty, w których analityk sięga po wiedzę typową dla analiz danych jakościowych oraz te, kiedy wiedza z tego obszaru nie jest już wystarczająca do realizacji wskazanych celów (natural language processing, uczenie maszynowe). Przykład projektu będący tłem artykułu wymusił zastosowanie kilku narzędzi i języków wspierających pracę na danych. Praca nad transformacją, klasyfikacją oraz wizualizacją wyników wymagała zastosowania bazy MySQL oraz programów: R, QDA Miner, Wordstat, QlikSense. Roli i ograniczeniom narzędzi klasy CAQDAS poświęconych zostało także kilka uwag.; Projects which we work with—large volumes of text data that are acquired from various sources and stored in a variety of formats—rise many dilemmas of a methodological nature, often require unstandardized decisions and solutions. In particular, compiling data of various quality, unstructured types, and of quan and qual nature requires dynamic strategies, ideas, and ways of analysis. The article describes an example of this approach. It shows its value in classification of written statements. In such context, the author of the article faces the following objectives: (a) can we use CAQDASso that semiautomatic or automatic work would replace some manual work regarding classification of the expressions; (b) how to construct a classification methodology for data of various quality; (c) when the automatic classification is useful and when there is no chance of success? The article will be marked with moments in which the analyst reaches for knowledge typical for qualitative data analysis, and when the knowledge of this area is no longer sufficient to classify content (natural language processing, machine learning). An example of a project being the background of this article forced the use of several tools and languages to support work with the data. Work on the transformation, classification, and visualization of results required applications such as: MySQL, R, QDA Miner, WordStat, Qlik Sense. Role and limits of the computer-assisted qualitative data analysis software tools have also been noted. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/11089/33473 2017-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/11089/33455 Dobra zmiana czy Polska w ruinie? Zawistowska, Alicja; Skowrońska, Małgorzata Celem artykułu jest analiza ewolucji znaczeniowej wpisów opatrzonych hashtagami #dobrazmiana i #polskawruinie zamieszczonych w serwisie społecznościowym Twitter. Oba hasła pojawiły się w kampanii parlamentarnej PiS w roku 2015 i szybko zyskały popularność, ale ich późniejsze kariery były odmienne. Analiza 494 wpisów z czterech okresów z lat 2015–2016 pokazuje, jak zmieniało się zabarwienie emocjonalne obu haseł. Hashtag #dobrazmiana tracił stopniowo swoje początkowe – pozytywne znaczenie nadane mu w kampanii parlamentarnej. Z upływem czasu nadawano mu ironiczny, prześmiewczy kontekst. Hasło „Polska w ruinie” funkcjonowało krócej, a jego pierwotny sens został przez twitterowiczów błyskawicznie odwrócony. Analiza prowadzi do wniosku, że hasła, które początkowo miały jasno zdefiniowany sens, zostały przez użytkowników portalu przekształcone zgodnie z panującym na Twitterze stylem komunikacji – szybkim i mocnym przekazem. W konsekwencji konteksty używania haseł w pewnym stopniu różnicowały się, ale służyć zaczęły przede wszystkim do wyrażania niezadowolenia. Przeprowadzone badanie pozwoliło także zidentyfikować kilka metodologicznych problemów związanych z analizą treści w mediach społecznościowych.; The paper addresses the evolution of the massages tagged with hashtags “good change” and “Poland in ruins” posted on Twitter. Both slogans have been introduced by Polish political party Law and Justice during parliamentary campaign in 2015. Although slogans quickly gained attention of public opinion, their later careers were different. An analysis of 494 posts from 4 periods of time in 2015-2016 shows that #goodchange gradually lose its original, positive meaning given in the parliamentary campaign. Instead, over the time, it gained more ironic connotations. The career of #polandinruins was shorter and Twitter users immediately changed it sense into irony. The context of the slogans has been differentiated, but served primarily to express dissatisfaction. The study also raises a methodological issue concerning validity of coding in the face of evolution of connotations. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/11089/33455 2017-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/11089/33366 „Hańba w Sejmie” – zastosowanie modeli generatywnych do analizy debat parlamentarnych Kwiatkowska, Agnieszka W ciągu ostatniego dziesięciolecia nastąpił wyraźny wzrost obecności skrajnej retoryki politycznej w debacie parlamentarnej w Polsce. Jednym z aspektów postępującej radykalizacji języka jest nadużywanie słów o wysokim negatywnym natężeniu emocjonalnym w celu opisania zdarzeń występujących w codziennej polityce, co prowadzi do degradacji ich znaczenia. Jak wskazują badania, brutalizacja języka debaty wywołuje negatywne konsekwencje na poziomie elit politycznych i elektoratu, prowadząc do zmniejszonej efektywności działania parlamentu, zaostrzenia konfliktów między partiami i ich zwolennikami oraz do alienacji politycznej obywateli. W artykule przedstawiam możliwości wykorzystania stenogramów parlamentarnych do analizy przemian dyskursu politycznego, w tym wykorzystane algorytmy przeszukiwania korpusów tekstów oraz analizy ukrytych tematów. Jako przykład wykorzystuję zbiór przemówień sejmowych z lat 1991‒2016 odnoszących się do idei hańby, zdrady, niesławy i skandalu. Opieram się głównie na generatywnym modelu tematycznym, wykorzystującym metodę ukrytej alokacji Dirichleta i jej rozszerzeniu – strukturalny model tematyczny, będących nienadzorowanymi metodami ekstrakcji tematów z dużych korpusów tekstów. Wyniki przeprowadzonych analiz potwierdzają wzrost radykalnego słownictwa w czasie, a także określają charakterystyki jego użytkowników oraz najczęściej występujące konteksty (polityka historyczna, kontrola nad mediami, polityka zagraniczna).; Over the last decade there has been a clear increase in extreme political rhetoric in the parliamentary debate in Poland. One aspect of the progressive radicalization of the language is overuse of words having a high negative emotional intensity to describe events in everyday politics, which leads to the degradation of their importance. As research shows, brutalization of the language of the debate has negative consequences at the levels of the political elite and the electorate, leading to reduced efficiency of the parliament, the exacerbation of conflicts between parties and among their supporters, and the political alienation of citizens. In this article, I present the possibilities of using the transcripts of parliamentary discourse to analyze the changes of the political discourse, including the algorithms used for searching text corpora and analysis of the latent topics. As an example, I use a set of parliamentary speeches from the years 1991-2016 related to the idea of shame, betrayal, disgrace and scandal. I base my analyses on generative topic modeling employing on the method of latent Dirichlet allocation and its extension—Structural Topic Model, both being unsupervised methods of extracting topics from large text corpora. The results of the analysis confirm the increase in usage of radical vocabulary in time, and also describe the characteristics of its users and the most common contexts the extreme vocabulary tend to appear (identity politics, control over the media, foreign policy). Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/11089/33366 2017-01-01T00:00:00Z