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广告学本科课程体系研究初探_以海峡两岸广告学本科课程设置比较为例_罗萍
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这一期给大家介绍一下，我们如何在DiVoMiner（me.divominer.cn）平台上通过个性化词云图，轻松探索海量数据，依据词云图中显示的关键信息辅助建构研究类目。
词云图是词频的一种可视化效果图，词的大小表示该词在文本中出现的频次大小。出现频次大的词语在词云图中的字体会越大，反之，出现频次小的词语在词云图中的字体会越小。词云图可以通过词语出现的情况，较直观地观察到文本中的关键信息。这样就可以探索海量数据了，进而辅助我们建构研究类目。

一
探索海量数据，辅助建构研究类目
在DiVoMiner 平台上，只需您上传数据，即可自动生成词云图。这个自动生成的词云图显示在【探索】中，点击即可查看。我们选取了若干篇关于ofo共享单车相关的新闻报道为例，上传入平台后，立即生成了如下图所示的词云图：

图中显示了词频较多的词语分别是“押金”、“用户”、“退押”、“公司”、“退款”、“总部”、“申请”、“排队”等……表明研究内容中的关键信息是关于共享单车的退还押金的问题。具体的详细信息可以通过关键词的来源文本查看，以便做进一步了解数据内容。

在传统的分析方法中，我们首先需要逐一阅读每一篇文本，找出关键词，标记好后进行统计分析，得出最终的分析结果，对于分析结果中每一个关键信息的来源也需要逐一翻阅汇整……

相比较传统的内容分析方法中无法快速找出关键词的来源文本，DiVoMiner平台除了快速探索海量数据的关键信息外，也提供了分析结果的追踪溯源功能，只需一键点击图中的任意关键词，即可直接显示该关键词的来源文本。

探索了海量的文本内容后，可针对共享单车退换押金事件的关键信息建构研究类目，例如词云图结果显示的研究面向涉及了退还押金涉及的支付渠道，共享单车企业的资金问题，创始人等等，因而，我们就可以围绕这几个方面来建构研究类目了。

确定了研究类目的基本方向后，小编粗略的看了一些主要关键词的来源文本后，根据词云图结果和文本内容，初步建构以下研究类目：

退还押金的渠道
线上退还
现场退还

资金问题来源
融资碰壁
内部腐败
单车质量问题
拒绝智能化转型

偿还押金的举措
公司搬家
内部裁员
开展B2B广告业务
上线折扣商城

更多研究类目欢迎各位留言补充~
二
如果您想自定义词云图，可以在【统计分析】中快速制作词云图

DiVoMiner允许您自定义
不同变量和不同维度的词云图。

将需要统计词频的变量拖拽至【维度】，
选择【统计方法】-【切词】。

选择图表类型中的词云图，点击【保存】即可完成词云图的制作。

注意：因抽样库中的数据混在其母体数据库中，因而在制作统计分析图表时，如存在抽样库，则需通过【筛选】特定数据库，设定需要进行统计分析的数据范围。

DiVoMiner平台
还允许您对词云图进行更多的编辑操作

点击【图表样式】中的【热词管理】。

1、
删除词云图中的个别词语

可通过【停用】来直接删除显示在词云图中的个别词语，被停用的词语会显示在【停用词】一栏。

如果您想整理所有的停用词，点击【下载】即可将停用词列表的TXT档下载至本地。当然，您也可【上传】您已经准备好的停用词列表（TXT格式）。停用词一栏中的词语将不会显示在最终的词云图中。

如果您想恢复那些已经被停用的词语，点击【复用】即还原对该词语的停用，点击【清空】即清除停用词中的所有词语，该些词语将会再次显示在词云图中。

2、
让自定义的组合新词显示在词云图中

通过组合新词整理同类词语，用以显示在词云图中。如“大湾区”和“粤港”可组合成“粤港澳大湾区”，点击【新建组合】，选择需要组合的词语，为该些词语命名。例如“大湾区”和“粤港”以及“粤港澳大湾区”将均以“粤港澳大湾区”一词的形式显示在词云图中。

点击【清空】即清除掉了所有的组合词。

编辑好热词后，点击【确定】，回到图表编辑界面，点击【保存】，将词云图保存至特定文件夹即可。

点击词云图中的关键词即可显示该词语的来源文章，方便您针对关键词进行进一步的深入解读。

快来DiVoMiner 平台上试一下您手里的文本可以制作出哪些有趣的词云图吧！

作为社会科学研究领域的师生们，
在面临大量文本的内容分析时
一定都有过这样的问题：

在我们面对海量的文本内容资料时，
如何高效地挖掘出有价值的洞察？
不懂编程的我们，
该如何进行大量文本的内容分析？
内容编码耗时耗力，
信度计算过程繁琐，
如何保证数据分析结果的质量？

……
结合传统的社会科学研究方法——内容分析法（content analysis）和大数据技术的DiVoMiner（me.divominer.cn），集信息的整合、机器学习、内容分析、统计分析于一体，一站式进行研究设计，类目建构、内容编码、质量监控、数据分析和可视化结果输出，助力文本的内容研究。

有价值的洞察
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已经陆续有老师和同学运用该平台完成了自己的研究，
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DiVoMiner 是基于云端的
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DiVoMiner上一个研究项目等于一个“话题”。平台上的话题分为学习话题和研究话题。
学习话题是供学习平台操作使用用途，免费提供。

研究话题是供研究用途使用，需要付费使用。

两者功能权限有所不同，
免费学习话题的数据量、文件存储空间、类目数量等较为有限。
如是研究需求，购买研究话题更为合适。

◆ 免费学习话题的数据量100条，文件存储空间10MB，类目上限3个，支持1个管理员帐号。不可升级话题。
◆ 付费研究话题（标准版）的数据量10万条，文件存储空间10GB，类目上限100个，支持1个管理员帐号，4个编码员帐号。可升级话题权限。

您可以根据需求使用。建议您先使用免费学习话题，熟悉操作流程，再付费购买研究话题，开启您的深度研究之旅！

此外，平台还提供了一些案例，供您参考学习，通过已经制作好的案例，您可以直观地看到如何运用DiVoMiner进行研究。

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DiVoMiner是个基于云端的文本数据挖掘及分析工具。结合了大数据技术和社会科学研究方法，适用于社会科学研究领域的各类文本数据分析。无需下载安装，只要打开网页即可操作。选用了阿里云，因而基于云端的操作和信息安全可靠。

基于内容分析法的后经济危机时代乡村外包发展影响因素研究_顾祎晛戴军_科技管理研究_2014 链接: https://pan.baidu.com/s/1cg3h-nrIdd-8LlzBU6wZDw 提取码: rfyh 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦