2021年3月18日下午，四川师范大学教育科学学院刘翔副教授以“质性文本分析”为主题在新松苑619会议室开展了精彩的学术分享活动。本期讲堂由雷云教授主持，教育科学学院十余名教师以及部分硕士参与。
  刘翔老师首先从文本分析的单位开始引入了讲座。认为文本可按文档、段落、句子、自编码内容、词等为单位分析。就分析方法而言，可以分为质性分析和量化分析。从近年来我院同学的硕士论文来看，多数同学没有掌握文本分析的方法，基本还停留在引用文本后作简要分析的水平，大大影响了利用文本进行研究的说服力，因而需要了解文本分析的方法。做文本分析首先需要获得足够数量的文本，为此，他建议采用智能语音识别工具来帮助我们获得文本，必要时还需要对文本进行人工校准。
  由于可供分析的文本越来越多，文本的数据量越来越大，人工分析的难度越来越多，如何利用工具对“海量”进行分析成了越来越重要的课题。通过与老师们交流，大家一致认为目前诸如citespace、KHCoder、Nvivo等文本分析工具都存在诸多问题，特别是不能自己选择要分析的文本、选择要分析的关键词、选择分析时的参数等问题，影响了这些工具的应用，也影响了文本分析在教育研究中的应用。
  刘翔老师重点分析了基于关键词的文本分析的一般流程。由于中文材料的特殊性，首先要做的是分词，他提出可以用word或其他分词工具协助完成；然后是找到要分析的关键词，他重点给大家介绍了TF-IDF算法的原理，并分析了其合理性；最后是如何分析关键词之间的关系，他介绍了语义关联分析和共现分析两种分析方法。
  老师们一致认为这种分析方法对于文本分析来讲比较合理，但需要有合适的工具来支持；为此，刘翔老师介绍了他设计的“基于人工智能的在线文本分析平台”。这个平台是他为了解决自己在海量文本分析中的困难而设计，后来经过了多次修改，现在完成了部署，并完全可以正常使用了。
  刘翔老师所设计的软件可以输入文本后，设置停用词和保留词，自动根据重要性从高到低提取出指定数量的关键词；我们可以选择基于语义的分析或共现分析对文本进行层次聚类分析、相关网络分析、K均值聚类分析等。最有意思的是他的分析不但可以选择参数以实现个性化的分析；其结果还可以采用可视化的方式进行调整，方便了分析过程；分析中的关键词可以通过单击查询到原文，这样保证了分析准确性。特别是用可视化的方式，在参考已经生成关键词节点及其节点之间的联系的同时，可以通过拖动实现节点的编码，大大简化了分析的难度。刘老师强调：工具只能提供参考，真正的分析和解读还得依赖研究者自己的理解。
  雷云教授指出，现今许多学生更倾向于质性研究，但却没办法提取其中意义，借助这类研究软件便可以更好地帮助研究者作深入分析。
  整个学术分享活动在师生的热烈交流中落下帷幕。据悉，本学期学院将开展更多关涉研究方法、现象学等的系列研讨班，我们拭目以待。

                                                            供稿：唐鑫
                                                            摄影：王婷婷

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