El nivel de citas de ATLAS.ti

Tutorial en vídeo: Trabajar con citas

Christina Silver, experta en software de análisis cualitativo de datos asistido por ordenador, explica el nivel de citas de ATLAS.ti de la siguiente manera:

"When you create a quotation, you’re marking a segment of data that can later be retrieved and reviewed. You might know, right at that point how and why it’s interesting or meaningful, in which case you can immediately capture that – by re-naming it, commenting on it, coding it, linking it to e.g. another quotation, or a memo. If you don’t yet know, you can just create the quotation, and come back and think about it later, perhaps when you have a better overview of the data set in its entirety and are ready to conceptualise meaning in relation to your research objectives."

"One of my favourite things about ATLAS.ti is that quotations can be visualised and worked with in a graphical window, i.e., the ATLAS.ti networks. The content of quotations can be seen within the network, and quotations can be linked, commented upon, and coded in that visual space. This is very useful if you like to work visually or are used to analysing qualitative data manually with highlighters, white-boards, post-it notes etc. Networks can also be used as visual interrogation spaces – for example to review quotations which have more than one code attached, which is very powerful. Everything you do in the network is connected throughout the ATLAS.ti project."

El nivel de citas de ATLAS.ti ofrece una capa adicional de análisis. En ATLAS.ti no es necesario codificar los datos de inmediato, como ocurre en la mayoría de los demás programas CAQDAS. Primero puede revisar los datos y crear citas, resumir las citas en el nombre de la cita y escribir una interpretación en el campo de comentario. Véase Trabajar con citas. Esto es útil en muchos enfoques de análisis interpretativo para el proceso de desarrollo de conceptos. Una vez que tenga ideas para los conceptos, puede empezar a codificarlas.

Esto evita caer en la trampa de la codificación, es decir, generar demasiados códigos. Los códigos que solo pueden aplicarse a uno o dos segmentos de los datos no son muy útiles. Los nombres de los códigos deben ser suficientemente abstractos para poder aplicarse a más que unas pocas citas.

También verá más adelante en el proceso de análisis que ninguna de las herramientas de análisis adicionales, como la tabla de códigos y documentos o la tabla de co-ocurrencias de códigos, parece ser muy útil.

Si genera 1000 o más códigos, eche un vistazo a lo que puede hacer con las citas en su lugar. A partir de ello, desarrolle códigos en un nivel más abstracto que le permitan construir un sistema de códigos bien estructurado.