El nivel ATLAS.ti de citas
Christina Silver, experta en software de análisis cualitativo de datos asistido por ordenador, explica el nivel de cita 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 cita de ATLAS.ti ofrece una capa extra de análisis. En ATLAS.ti no se le pide que codifique inmediatamente sus datos como en la mayoría de los otros programas CAQDAS. Primero puede revisar sus datos y establecer 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 para muchos enfoques de análisis interpretativo para el proceso de desarrollo de conceptos. Una vez que tenga ideas para los conceptos puede empezar a codificar su idea.
Esto evita que se caiga en la trampa de la codificación, es decir, que se generen demasiados códigos. Los códigos que solo pueden aplicarse a uno o dos segmentos de sus datos no son muy útiles. Los nombres de los códigos deben ser lo suficientemente abstractos como para poder asignarlos a más de unas pocas citas.
También verá más adelante en el proceso de análisis que ninguna de las herramientas de análisis posteriores como la Tabla de
Si te encuentras generando 1000 o más códigos, echa un vistazo a lo que puedes hacer con citas en su lugar. A partir de ahí, desarrolla códigos a un nivel más abstracto que te permitan construir un sistema de codificación completo.