会议推文如何使用质性数据分析软件NVIVO捕获和分析？
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。全新的NVivo12更可协助您处理社交媒体和网页内容。NVivo强大的搜索、查询和可视化工具使您可以深入地分析您的数据。点击下载最新版NVivo12
在数据收集方面，有专家谈到了大众在定性研究中过分依赖访谈的情况，并建议大众应更多利用周围的自然发生的数据。
这些数据包括社交媒体帖子，这是一种易于访问和公开获得的新形式的数据。分析社交媒体数据可以帮助识别本地和全球对话的趋势，并且被证明对观察海啸和洪水等自然灾害以及在度过危机时期（如英国暴动）非常有用。
通过Twitter进行会议协作
Twitter正在慢慢的在学术和行业会议中使用，为会议参与者提供另一个参与渠道。
许多这方面的学者在还是一名初级研究人员时，如果能够提出演示者的问题而不会感到尴尬，这会是一种正面的体验。该媒体还能够以协作的方式讨论有争议的主题和演讲者。
Grace Hopper会议＃GHC14
在以下示例中，将会提供一个研究人员在2014年10月于亚利桑那州凤凰城的Grace Hopper会议上讨论Twitter的经历。
在当时，会议吸引了8000多名从事计算机工作和学习的女性，在会议上不认识任何人的前提下，研究人员发现Twitter是使用＃GHC14标签与不同会议的会议参与者和演示者互动的好方法。
在会议上，微软首席执行官提出的问题引起了争议，他说女性应等待业力获得组织中的加薪/升迁。此时，Twitter通过＃GHC14爆发，在线对话发生了明显变化，为参与者提供了发表评论的渠道。
由于该研究人员对这次对话非常感兴趣，所以进行了一些分析。
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捕获推文
第一项任务是从Twitter捕获数据。在Chrome或IE中，请访问推特网以显示所有包含该主题的帖子。然后选择NCapture作为数据集（通过浏览器顶部的蓝色按钮）。
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导入推文
通过NVivo最新版中的从其他来源选项卡导入它。
导入后，数据将显示为带有附加元数据的表。一键可收集18000条推文。除了注释字段外，所有其他字段都作为本质上定量的字段导入以用于比较，并且注释字段就像调查中的开放式文本，可以进行定性搜索和编码。
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探索模式
使用NVivo分析社交媒体数据的好处在于，无需成为软件专家，您就可以立即开始探索大数据中的模式。
请单击打开的窗口右侧的图表选项卡，然后可以找到一系列显示数据趋势的图表。默认情况下，您可以查看帖子中使用最多的用户名。有922个帖子提及@GHC组织，而提及@satyanadella的人数相同。要使用@符号查看帖子，请双击图表中的条形图。
然后，通过转到新显示的图表功能区或通过右键单击菜单，选择选择数据以更改数据视图，以查看一段时间内引用的数量（推文/转推文）。可以轻松地在各种视图之间切换（按天，按周，按月，按年）。
很有意思的是，在萨蒂亚·纳德拉发表讲话的同一天发布了收集的18000条推文中的8854条。第二天，会议进行了6370条推文（会议结束后的第二天），对话继续进行。然后，这些推文开始逐渐消失。数据清楚地显示，在有争议的演讲前一天，Twitter的活动减少了（第9位只有465个帖子）。
然后，我们还可以查看每周发布的推文数量，其中绝大多数是在会议期间发布的（16618，而下周为1382）。
还可以通过用户名随时间查看此数据，从根本上创建一个可视化矩阵的图表（类似于矩阵编码查询的输出）。该细分显示了数据的另一种视图，其中@satyanadella在10月10日被提及641次，在10月11日被641次提及。@ GHC在10月10日被提及489次，在11月11被提及347次。
我们可以做更多的图表，但需要看一下右边的地图标签。
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查看推文来自何处
这显示了发推文者的位置，并在设置帐户时显示他们说的住所。
悉尼也有130条推文，请注意，那些未列出其位置的人被视为全球，位于地图中阿拉伯半岛的1后面（106带有此标签）。
当然，您还可以深入查看特定位置的推文。
以上内容只是一个开端，更多的操作还是需要研究人员自身深入探索。