Metodi Quanti Qualitativi per le scienze sociali

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1 Metodi di ricerca: programma per Ph.D. Metodi Quanti Qualitativi per le scienze sociali Analisi matematica di dati testuali. (3 Incontro) Alessandro Pepe. Ph.D. 1

2 Termini diversi Analisi matematica di dati testuali Analisi statistica di dati testuali Applicazione di mixed-method Analisi quanti-qualitativa Computer assisted textual analysis (CATA) Quantitative textual analysis (QTA) Computer Aided Qualitative Data Software Analysis (CAQDAS). Verso una integrazione tra metodi quantitativi e qualitativi di analisi testuale Parole al posto dei Numeri Parole come Numeri Parole e Numeri Insieme di metodologie per combinare i risultati quantitativi e qualitativi all interno di un singolo disegno di ricerca, in modo da valutare le stesse, sovrapposte o complementari domande di ricerca. 2

3 Esempi 3

4 La sfida dell analisi testuale 4

5 5

6 Dati numerici Analisi Statistica Analisi Qualitativa Dati testuali Analisi di contenuto Text Mining Triangolazione L idea alla base del concetto di triangolazione è ottenere evidenze attraverso metodi differenti al fine di determinare se un certo fenomeno è stato accuratamente descritto o meno. Esattamente come in cartografia è necessario rilevare le distanze da punti diversi per disegnare mappe più appropriate. 6

7 Triangolazione cartografica (1600) Attenzione alla triangolazione E importante che i metodi coinvolti tendano a risolvere e non ad amplificare i reciproci bias metodologici (Moran-Ellis et al., 2006; Webb, Campbell, Schwartz & Secherst, 1966) Al cuore dell idea di triangolazione vi è il tentativo di aumentare la fiducia (confidence) nei risultati delle misurazioni che implica la convergenza dei risultati finali. Può essere chiamata validità incrementale del modello di triangolazione (p.47). 7

8 Software per CATA T-lab (global tool e comparative tool) Simstat+wordstat (simile a spss, mappe di calore) Lexico (descrizioni lessicometriche) Nvivo QDA miner Annotape (trascrizioni audio) Atlas-ti (codifica e raggruppamento pdf, audio e video) Automap (individual model representation) Kwalitan (analisi di contenuto in grounded theory) The ethograph Altri software VBPro M. Mark Miller Newspaper articles Yoshikoder Will Lowe Political documents General Inquirer Philip Stone General mainframe computer application (1960s) Profiler Plus Michael Young Communications of world leaders LIWC 2007 Pennebaker, Booth, & Francis Linguistic characteristics & psychometrics Diction 5.0 Rod Hart Political speech PCAD 2000 Gottschalk & Bechtel Psychiatric diagnoses WORDLINK James Danowski Network analysis/communication CATPAC Joseph Woelfel Consumer behavior/marketing 8

9 La matrice dati Grounded theory. Sviluppo di teorie che sono induttivamente derivate da dati sistematicamente raccolti ed analizzati attraverso il processo di ricerca (Strauss &Corbin 1998). Raccolta dati, analisi e teoria sono in relazione reciproca tra loro. Il ricercatore non inizia da una pre-concezione teorica in mente ma il punto d inizio si trova nell identificazione di un area di interesse che permette alla teoria di emergere dai dati. 9

10 Grounded theory coinvolge. 1. Un iniziale tentativo di sviluppare categorie che illuminano i dati. 2. Saturazione semantica delle teorie con evidenze appropriate e rilevanti. 3. Sviluppo delle categorie in un framework maggiormente rilevante e significativo al di fuori del setting di indagine (Glaser &Strauss, 1967). Glaser/Strauss si separano... Glaser s (1978, 1998) assume una realtà esterna oggettiva e concreta che può essere raccontata da un osservatore neutrale che raccoglie dati in modo sistematico posizione molto vicina al positivismo tradizionale (Charmaz, 2000 ). Strauss e Corbin pongono l accento sulla raccolta dati esente da bias metodologici e sul fatto che ciò che si raccolgie sono i punti di vista dei rispondenti sulla realtà (Strauss & Corbin 1998). 10

11 Il flusso di analisi Composizione del corpus Selezione delle basi dati: Materiale primario Risposte a domande aperte Trascrizioni di focus group Trascrizioni di interviste individuali Narrazioni e diari Materiale secondario Libri Articoli di giornale Discorsi politici Materiale bibliometrico 11

12 Unità di contesto e Unità lessicali. Pre-editing dei dati Tre ostacoli principali: Polisemia del linguaggio: una idea forme multiple Polimorfia del linguaggio: una parola molte idee Connotazioni del linguaggio: emozionalità associata ad una idea Fondamentale stabilità delle decisioni prese 12

13 Denotazione vs. connotazione La denotazione è il significato che la parola ha nel dizionario. Le connotazioni di una parola sono i suoi aspetti emozionali associati alle idee. Le connotazioni possono essere positive o negative (effetto Pollyanna Positive words are used far more often that negative words among languages and cultures as diverse as Chinese, Finnish and Turkish; (Boucher & Osgood, 1968). Il lusso... Operazioni manuali di pre-ediding Normalizzazione pulizia del testo da un punto di vista ortografico, errori di digitazione, grammaticale (correzione ragionata di word) e messa a norma da un pdv del software. Sinonimizzazione Raggruppare i sinonimi di una parola in un unico lemma,evita di lavorare con frequenze di occorrenza basse ma artificiali solo lessicalmente e non semanticamente differenti. I codici della linguistica naturale non sono mai isomorfici e quindi, tecnicamente, in linguistica contemporanea il concetto di sinonimo non esiste (Delabastita, 1993), è noto che questa sia una pratica comunemente accettata negli studi psicologici. Esempio: insegnante, docente, maestro, professore, prof. nell'unico lemma insegnante 13

14 Operazioni manuali di pre-editing Disambiguazione trasformazione di lemmi polimorfici e ambigui. Ad esempio piano ( trasformato in pianoforte oppure lasciato come piano; pesca; ancora; regola) Connotazione identificazione della connotazione positiva/negativa + identificazione degli antecedenti significativi (poco felice, non felice, mai felice, molto felice, il software separa meglio unire con underscore) Operazioni automatiche editing: lessicalizzazione 14

15 Operazioni automatiche editing Lemmatizzazione riportare le singole forme grafiche al loro lemma originale (ad esempio ricondurre al singolare tutte le forme plurali). Questo passaggio fonde tutte le forme flesse di uno stesso lemma riportate nella forma grafica (occorrenza), alla sua forma non declinata. Nell'analisi testuale l'unità statistica di analisi è la forma grafica, ossia una sequenza di caratteri dell'alfabeto delimitata da due separatori. Si tratta di parole singole o gruppi di parole inscindibili (cioè che hanno senso solo se prese insieme). Quando le forme grafiche sono intese come unità statistiche vengono chiamate word token e rappresentano le occorrenze cioè tutte le parole che compaiono in un testo anche se ripetute. Terminologia Occorrenza è la forma grafica Lemma (Token) è la forma grafica ricondotta Hapax parole che compaiono una sola volta Stop word parole vuote escluse dall analisi (connettori) Faccio girare il software due esiti (tabelle di frequenza e matrici di occorrenza) 15

16 Tabelle di frequenza Misure lessicometriche Occorrenze = N Lemma = V Hapax =V 1 Type/token ratio = (V/N)*100 (indice di estensione lessicale, se sotto 20% posso passare a metodi induttivi e non solo descrittivi) % Hapax = (V 1 /N)*100 (indice di ricercatezza lessicale) Frequenza media generale = N/V 16

17 Legge di Zipf Indici ricchezza lessicale 17

18 Tasso di copertura del testo Generazione matrici di occorrenza (1) 18

19 Generazione matrici di occorrenza (2) Generazione matrici di occorrenza (3) 19

20 Generazione matrici di co-occorrenza E simile alla matrice di correlazione o alla matrice di varianza-covarianza: è la base del software per le analisi multivariate di riduzione dimensionale Riduzione della complessità Pre-editing Rimozione parole vuote scelte del decisore Categorizzazione Estrazione delle parole, categorizzazione dei dizionari, parole e frasi significative Lista parole più frequenti Conteggio parole e associazione Riduzione dimensionale 20

21 Strumenti per l analisi: Global mapping vs. comparative tool Analisi delle co-occorrenze: 1) Conteggio piano delle frequenze 2) Analisi di distribuzione lessicale 3) Analisi di associazione di parole 4) Analisi delle sequenze (catene markoviane) Analisi tematiche: 5) Analisi tematica dei contesti elementari 6) Classificazione tematica dei documenti 7) Analisi valenza tematica Analisi comparative: 9) Analisi specificità lessicali 10) Analisi tipicità lessicali 11) Analisi corrispondenze 12) Analisi corrispondenze multiple 13) Analisi di Cluster Conteggio piano delle frequenze Estrazione dalle liste di frequenza di parole target: Aggettivi Verbi Nomi Strategia puramente descrittiva output visuali Nessuna applicazione statistica 21

22 Word frequency count cloud The most challenging behaviour (adjectives) Domineering Judgmental Foreigner Protective Away (not present) Defensive Unfair Insincere Incapable Grave Demanding Worried Negative Intrusive Uninterested Heavy Unwilling Distrustuful Presumptuous Polemic Participating Overwarried Overprotective Absent Arrogant Aggressive Awkward Anxious N=

23 Associazione di parole Analisi dedicata allo studio dei sistemi di cooccorrenza (parola-parola) Indica quanto coppie di parole tendono ad essere associate tra loro. Due indicatori statistici: indice di associazione e chi-quadro. Indici di associazione: Jaccard, Dice, Salton Indici di dipendenza della distribuzione: chiquadro. Misure di associazione C= Cosine Coefficient (Salton 1989) C( x, y) = x y x C(x,y): unità lessicale y x y: numero di co-occorrenze nell unità lessicale x,y: numero occorrenze nell unità lessicale χ² =Chi Square 2 ( O E) χ = E O: observed frequency of lexical unit E: expected frequency of lexical unit 2 23

24 Coseno di Salton + Chi quadro Verificare sulla tabelle di distribuzione chi-quadro i livelli di significativita χ² = 3.84 (p <.05); 6.63 ( p <.01); ( p <.001) Coseno di Salton da 0 a 1 si comporta come la correlazione Riportare i risultati. 24

25 Conteggio verbi (primaria vs secondaria) to not_collaborate to defend to pretend to escape to not_attend to not_accept to justify Primary threshold frequency = 10 to not_answer to reject to control to manage to not_be_able to pretend to not_recognize to not_listen to not_collaborate to not_accept to not_attend to defend to justify Secondary N= 354 N= 541 Analisi delle specificità lessicali Consente di verificare quali sono le unità lessicali (parole, lemmi o categorie) "tipiche" o "esclusive" dei sottoinsiemi del corpus definiti da una qualche variabile categoriale (maschi vs femmine, giovani vs anziani). Analisi della distribuzione delle parole Indicatore chi-quadro Verificare sulla tabelle di distribuzione chi-quadro i livelli di significativita χ² = 3.84 (p <.05); 6.63 ( p <.01); ( p <.001) 25

26 Esempio pratico SPECIFICITY - Hong Kong LEMMA CHI2 SUB TOT disturb 18, classmate 17, instruction 16, teacher 15, lesson 14, unable 13, not_listen 12, classroom 11, SPECIFICITY - USA LEMMA CHI2 SUB TOT task 10, defiant 10, time 9, direction 8, blurt 6, constant 6, aggressive 6, refuse 5, SPECIFICITY - Sud Africa LEMMA CHI2 SUB TOT talkative 20, aggressive 19, not_complete 18, distract 16, disobedient 14, fight 13, bully 11, leave 11, disruptive 8, noisy 7, task 5,

27 Analisi delle corrispondenze: Metodologia principalmente descrittiva (come cluster, factor e PCA) e non predittiva (regressione, curve previsionali) che rivela pattern complessi sottostanti ai dati empirici Si distigue per il tentativo di descrivere i pattern da un punto di vista geometrico collocando ogni unità di analisi in uno spazio vettoriale dimensionalmente basso. Mappa le variabili permettendo la costruzione di mappe visuali facilmente interpretabili. Come funziona CA: il profilo. tab1 montagna mare città tot. Norvegia Germania Grecia Francia tab2 montagna mare città Norvegia 33% 6% 61% Germania 7% 20% 73% Grecia 14% 86% 0% Francia 8% 8% 84% overall 15% 36% 49% tab.3 row montagna mare città Norvegia 0,33 0,06 0,61 Germania 0,07 0,20 0,73 Grecia 0,14 0,86 0,00 Francia 0,08 0,08 0,84 overall 0,15 0,36 0,49 tab.4 Col. montagna mare città media Norvegia Germania , Grecia Francia

28 Generazione matrici di occorrenza (2) Proiezione dei profili X = mare Y = montagna Z = città 28

29 Rappresentazione finale Interpretare gli assi. tab.3 row montagna mare città Norvegia 0,33 0,06 0,61 Germani a 0,07 0,20 0,73 Grecia 0,14 0,86 0,00 Francia 0,08 0,08 0,84 overall 0,15 0,36 0,49 E se nessuno mi ha detto il nome degli assi? 29

30 Base dati per la nostra CA Art.1 Art.2 Art.3 Art.4 Categorizzazione dell'abstract country lemma1 lemma2 lemma3 lemma 4 lemma 5 Italy Sweden France Poland Art. N X Parola 1 (research) Parola 2 (family) Parola 3 (School) Parola 4 (teacher) AREA_ AREA_ AREA_ AREA_ AREA_ AREA_ Parola M Results of Correspondence Analysis 30

31 Numero di dimensioni Inerzia è il corrispettivo lessicale della varianza nelll analisi delle corrispondenze. Al pari dell analisi delle componenti principali (ACP) e dell analisi fattoriale (AF) anche nell analisi delle corrispondenze vanno predilette soluzioni dimensionali in grado di spiegare il 60-70% della varianza complessiva. Decomporre l inerzia Massa è la percentuale di dati che si riferiscono alla variabile bersaglio, è il peso assoluto della modalità della variabile nel database.. Contributo all inerzia (CRT) ci dice quale percentuale della varianza del fattore viene spiegata dalle diverse modalità della variabile Qualità ci dice quanto la modalità della variabile contribuisce al significato dell asse 31

32 Interpretare gli assi Risultati 32

33 Risultati Asse X la diversificazione del fronte di ricerca ERNAPE può essere spiegato a partire dall opposizione tra gli studi che si focalizzano sul contributo della famiglia (AREA 2) da studi in cui la parola famiglia non appare (AREA 1 e 3) come conseguenza di uno spostamento nell attenzione dei ricercatori. Asse Y le distanze geometriche di A3, A1 e A2 sono equivalenti (proiezione dei punti su Y). La dimensione segrega quindi paesi nordici e continentali dalle ricerche effettuare nell area mediterranea. Interpretazione che ricalca la cornice teorica di Ravn (2003, 2005) Cosa ci portiamo a casa. Logiche e contesti dell analisi matematica di dati testuali Basi dati primarie e secondarie di dati Strumenti di analisi Analisi testuale delle corrispondenze. 33

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