تجسم اطلاعات
تجزیه و تحلیل داده ها، بخشی ضروری از تمام تحقیقات کاربردی و حل مسئله در صنعت است. اساسی ترین رویکردهای تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از: تجسم (هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار سطح، نقشه درخت، نمودار مختصات موازی، و غیره)، آمار ( آزمون فرضیه ، رگرسیون ، PCA ، و غیره)، داده کاوی ( تداعی کاوی ، و غیره) و روش های یادگیری ماشین (خوشه بندی ، طبقه بندی ، درخت تصمیم و غیره). ). در میان این رویکردها، تجسم اطلاعات، یا تجزیه و تحلیل داده های بصری، بیشترین تکیه بر مهارت های شناختی تحلیل گران انسانی دارد و امکان کشف بینش های عملی بدون ساختار را فراهم می کند که تنها توسط تخیل و خلاقیت انسان محدود می شود. تحلیلگر، نیازی به یادگیری هیچ روش پیچیده ای ندارد تا بتواند تجسم داده ها را تفسیر کند. همچنین، تجسم اطلاعات یک طرح تولید فرضیه است که می تواند انجام شود و معمولاً با تجزیه و تحلیل تحلیلی یا رسمی تر، مانند آزمون فرضیه های آماری دنبال می شود.
تجزیه و تحلیل محتوای برخط
تعریف برلسون (۱۹۵۲) مبنای اساسی برای تجزیه و تحلیل متن را به عنوان «روش تحقیق برای توصیف عینی، سیستماتیک و کمی محتوای آشکار ارتباطات» فراهم می‌کند. تجزیه و تحلیل محتوا شامل دسته‌بندی واحدهای متون (به عنوان مثال جملات، شبه جمله‌ها، پاراگراف‌ها، اسناد، صفحات وب و غیره) با توجه به ویژگی‌های ماهوی آنها به منظور ساخت یک مجموعه داده‌است که به تحلیلگر اجازه می‌دهد متون را تفسیر کند و استنباط کند. در حالی که تجزیه و تحلیل محتوا غالباً پژوهش کمی است، محققان این روش را به عنوان روشهای ذاتاً آمیخته تصور می‌کنند، زیرا کدگذاری متنی به درجه بالایی از تفسیر کیفی نیاز دارد. دانشمندان علوم اجتماعی از این روش برای بررسی و تحقیق در مورد رسانه‌های جمعی، اثرات رسانه ای و تعیین دستور کار استفاده کرده‌اند.