Análise de Conteúdo Suportada por Software (2ª Ed.)
Livro Análise de Conteúdo Suportada por Software - Ludomedia

Análise de Conteúdo Suportada por Software (2ª Ed.)

Este pequeno manual pretende oferecer-se como um convite ao leitor, para que antes de se envolver precipitadamente nas árduas tarefas da investigação, faça um estudo criterioso dos instrumentos e equipamentos que não só lhe podem...

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Descrição

Este pequeno manual pretende oferecer-se como um convite ao leitor, para que antes de se envolver precipitadamente nas árduas tarefas da investigação, faça um estudo criterioso dos instrumentos e equipamentos que não só lhe podem facilitar o processo, como podem torná-lo mais fecundo pelos questionamentos e pelos olhares que só eles permitem. Por isso o leitor encontra aqui, ainda que numa breve síntese, um pouco do “estado da arte” no que respeita ao software disponível atualmente no mercado, destinado à análise de dados. Esse é um domínio de acelerada evolução, o que nos pode tornar “ultrapassados” de um momento para o outro, mas cremos que no processo investigativo, dificilmente se escapa à necessidade de fazer estes “cortes” no tempo; a vida corre sempre mais depressa, mas é preciso “parar” para a entender e, só depois, decidir os rumos a seguir.

Informação adicional

Peso190 g
Autores

,

Conteúdo

Introdução

1. Historial e Definições de Análise de Conteúdo
1.1. História da técnica de Análise de Conteúdo
1.2. O conceito de Análise de Conteúdo
2. Pacotes de Software: diversidade e potencialidades
2.1. Paradigmas “Analíticos” utilizando Dados Qualitativos
2.2. Pacotes de Software disponíveis para o Investigador
2.3. Desafios emergentes
2.3.1. Transcrição Automática e Integrada de Dados Multimédia
2.3.2. Otimização dos processos de colaboração online
2.3.3. Processamento Automático e Integrado de Códigos
2.4 Vantagens e Desvantagens do uso de CAQDAS
3. Um Exemplo Prático Baseado no webQDA
3.1. Definição do problema, objetivos de trabalho e fundamentação teórica
3.2. Organização do Corpus de Dados
3.3. Leitura dos Dados
3.3.1. Pesquisa de Palavras mais Frequentes
3.3.2. Pesquisa de Texto
3.4. Categorização e Codifcação
3.4.1. Processo de Codifcação
3.4.2. Codificação de Dados Visuais
3.5. Formulação de Questões
3.6. Matrizes de Análise
3.7. Apresentação dos Resultados
4. Considerações Finais

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