数据可视化正在改变定性研究，为研究人员提供发现见解和分享发现的新方法。NVivo 等创新工具超越了传统的文本密集型方法，使研究人员能够更深入地研究数据，发现挑战传统方法的模式和关系。
在 2024 年 Lumivero 虚拟会议上题为“增强数据可视化以在定性研究中有效讲故事”的会议上，来自拉各斯商学院的博士生兼研究员 Jonathan Ikeolumba 博士演示了可视化定性数据如何简化复杂的发现并使研究结果更具吸引力。
定性研究通常会产生详细的报告，这些报告密集且对于非专业人士来说具有挑战性。根据 Ikeolumba 的说法，“当 [定性研究] 基于文本时……我们如何分析它总是会存在偏见和主观性。
数据可视化提供了一种解决方案，使用图表、图形和示意图等工具将复杂的分析转换为可访问的视觉对象。通过利用这些工具，研究人员可以打破基于文本的数据中通信模式的传统障碍，提供清晰度并使他们的工作与不同的受众相关。
通过数据可视化打破传统的研究交流障碍
数据可视化重新定义了定性研究结果的分析和共享方式。词云、模型和词树等技术使研究人员能够以既吸引人又具有启发性的方式展示他们的发现。正如 Ikeolumba 解释的那样，词云“可以帮助您突出突出的术语和关键主题……在你的研究中。这种方法简化了核心发现的呈现，使其更易于理解。
除了简单性之外，可视化还使研究人员能够更深入地研究他们的数据。例如，NVivo 中的模型映射概念之间的联系，揭示在基于文本的分析中可能不明显的关系。这些工具使研究人员能够挑战假设并重新思考传统方法，打破定性分析的现状。
可视化还可以增强故事讲述。Ikeolumba 强调“数据可视化如何增强通过定性研究讲述非常好故事的能力”，使跨学科合作者或不熟悉研究方法的受众能够获得研究结果。这种讲故事的方法确保研究成果在各种环境中产生共鸣，从学术受众到政策制定者。
数据可视化技术说明
除了词云之外，Ikeolumba 在他们的演讲中强调的一些数据可视化技术还包括：
- 文本网络：揭示单词或概念之间的关系，支持识别联系、总体主题和概念共现。
- 热图：说明某些主题或代码在各种变量或时间段中的普遍性，识别数据中的模式和集群。
- 年表： 可视化事件、行动或发展的时间顺序，分析时间模式和随时间的变化。
- 思维导图和概念图：将复杂的定性数据组织和构建到分层框架中，直观呈现概念和想法之间的关系。
- 流程图：描述流程、工作流和链接，使复杂信息更易于访问和理解。
- 叙述可视化效果：将叙事元素与可视化数据表示相结合，以引人入胜且易于理解的方式传达想法和结论。
利用数据可视化进行创新的挑战
虽然数据可视化提供了变革潜力，但也带来了挑战。研究人员必须仔细选择与其数据、受众和目标相一致的可视化技术。正如 Ikeolumba 所指出的，“有一种诱惑，即视觉效果会过度简化研究结果……我们必须确保原始数据的上下文仍然必须保留。在清晰度和深度之间取得平衡对于保持分析的完整性至关重要，我们将在本文后面介绍 Ikeolumba 的建议。
另一个挑战在于对视觉效果的解释。文化和人口因素会影响观众对视觉元素的看法，这可能会引入偏见。例如，颜色或图像可能会对某些受众产生意想不到的含义。研究人员在设计选择时必须有意识地确保视觉效果既准确又普遍可理解。
NVivo 如何推动更深入的洞察
NVivo 提供的工具使研究人员能够突破传统的分析障碍。通过将数据可视化直接集成到定性研究流程中，NVivo 使研究人员能够发现可能隐藏的见解。
例如，NVivo 中的词云和词树突出显示了数据集中的关键主题和关系，从而提供揭示潜在模式的可视化摘要。这些工具不仅使调查结果易于访问，而且还提供了有关数据的新视角。例如，词树说明了概念之间的联系，帮助研究人员识别他们使用基于文本的方法可能遗漏的关系。
NVivo 的混合方法功能进一步增强了其影响力。通过结合定性和定量数据，研究人员可以创建统一不同数据集的混合可视化。此功能对于跨学科研究特别有价值，因为在跨学科研究中，整合不同类型的数据对于呈现内聚分析至关重要。
打破常规的最佳实践
为了最大限度地发挥 NVivo 可视化工具的潜力，研究人员应该从明确的目标开始。定义可视化的目的并了解受众的需求可确保可视化有意义且有效。研究人员还应考虑合并注释和标签以保留原始数据的上下文，确保视觉效果补充而不是取代文本分析。
有意识的设计选择，例如使用一致的配色方案和避免视觉混乱，可以提高清晰度和参与度。正如 Ikeolumba 所建议的那样，过度使用颜色会让观众不知所措，因此应该以简单性为指导设计决策。
最后，研究人员应利用 NVivo 的培训资源和支持。这些工具使用户能够掌握高级功能，使他们能够突破界限并在研究中获得更深入的见解。
使用 NVivo 重新思考定性分析
数据可视化是挑战传统方法和发现新可能性的有力方法。NVivo 使研究人员能够打破现状，使他们能够超越表面分析，并在数据中揭示更深层次的故事。词云、词树和混合可视化等工具允许使用创新方法来提高参与度，同时保持定性研究的丰富性。