NVivo是一款支持定性研究方法和混合研究方法的软件。它可以帮助您收集、整理和分析访谈、焦点小组讨论、问卷调查、音频等内容。

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文本分析是一个复杂的过程，人们对情感的感知总是会更加准确。

自动编码情绪如何运作-过程

选择多个文件，代码或案例，然后使用自动编码向导生成结果。创建编码矩阵，并将内容编码为情感代码。

情绪自动编码的局限性

NVivo搜索内容中的情感表达。

重要的是要了解此工具不会根据情感对内容进行分类。它不会占用每一个内容并按照李克特情感量表对其进行评分。它孤立地看待词的情感-不考虑上下文。

与大多数文本分析工具一样，NVivo无法识别：

• 讽刺
• 双重否定
• 俚语
• 方言变体
• 成语
• 模棱两可

情感评分

该过程使用评分系统。每个包含情感的单词都有一个预定义的分数。每个情感代码代表（情感）规模的范围。

• 每个单词的分数决定了将其编码为的情感代码。
• 如果单词的分数前面带有修饰符（例如，或多或少）会增强情感，则它们会发生变化。
• 分数在中性范围内的单词不会被编码。

• 示例1-简单情绪

在此示例中，安全一词的得分在中等正数范围内，因此将其编码为情感代码中等正数。

• 示例2-相同情感的多个单词

在此示例中，单词receptive的分数落在适度的正数范围内，而单词显着的分数落在正数的正范围内。当句子包含多个肯定或多个否定词时，该句子将被编码为该情感的最极端子代码。在此示例中，句子被编码为情感代码非常肯定。

• 示例3-正面和负面情绪

在该示例中，贵重单词的分数落在适度的正数范围内，而危险单词的分数落在适度的负数范围内。该句子被编码为情感代码“适度为正”和情感代码“适度为负”。

• 示例4-中性情绪

在此示例中，单词top的情感分数落在音阶的中性范围内，因此该句子未编码为任何情感代码。

• 示例5-没有情感

在此示例中，在任何单词中均未检测到情感-因此该句子未编码为任何情感代码。

混合情绪编码

可以将相同的句子编码为正面和负面的情感代码，因为分析过程会孤立地看待单词。您可以通过运行编码查询轻松地识别编码为多个代码的内容。正面和负面情绪下的维恩编码图。

查看此查询的结果时，您可以选择使用编码条对其中一种情感代码中的某些引用进行不编码。

NVivo不会以多个正码或多个负码来编码相同的内容。

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