Le tecniche CAQDA Computer Assisted Qualitative Data Analysis L’uso del software Nvivo per l’analisi qualitativa di Rita Cimmino Corso di Metodi per l’analisi.

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1 Le tecniche CAQDA Computer Assisted Qualitative Data Analysis L’uso del software Nvivo per l’analisi qualitativa di Rita Cimmino Corso di Metodi per l’analisi della comunicazione Dipartimento di Sociologia – Università Federico II di Napoli

2 I punti della presentazione Le tecniche qualitative La Grounded theory Il software Nvivo Casi di studio: analisi di autobiografie e interviste

3 L’approccio qualitativo (non standard) Disegno di ricerca non preordinato Campione non necessariamente rappresentativo Ruolo dello studioso prossimità tra studioso/studiato Ruolo del soggetto studiato attivo Non generalizzabilità (ma specificità) Comprensione dei fenomeni sociali Strumenti di rilevazione flessibili Analisi per soggetti e non solo per variabili Tecniche matematiche e statistiche nessun uso

4 Aspetti dell’approccio qualitativo Fobert Veutro (2008, p. 37) individua i principali criteri distintivi degli approcci alla ricerca qualitativa tra cui: il modo di costruire la base empirica: considera l’oggetto di indagine nella sua interezza; il modo di organizzare i dati: non si basa sulla quantificazione, cioè sui dati numerici; l’obiettivo dell’analisi: indaga le relazioni tra le proprietà degli oggetti della ricerca per far luce sul fenomeno

5 Le principali tecniche qualitative L’osservazione partecipante L’intervista qualitativa Il Focus group L’uso dei documenti

6 Fonti: documenti, interviste, note relative al contesto e osservazioni. Forme: testi, fotografie, materiale audio e video. Tipi di analisi: molti metodi differenti, ma ogni metodo ha la sua coerenza e tutti i metodi hanno l’obiettivo comune di capire la complessità, costruire il senso della realtà, creare nuove conoscenze e teorie circa i dati, costruire e testare risposte circa la domanda di ricerca. La scelta del metodo è una scelta consapevole che dipende dall’oggetto di ricerca, dalle domande poste dal ricercatore e dal disegno di ricerca Le fonti, le forme ed i tipi di analisi

7 La Grounded Theory Nell’approccio della grounded theory la teoria si scopre attraverso l’analisi dei dati empirici: la teoria non precede la ricerca ma ne scaturisce grazie all’osservazione ed all’analisi dei significati dei dati empirici. La dimensione teorica nasce dallo stesso terreno (ground) di ricerca e dai dati che ne provengono, i quali fungono da base per il ragionamento teorico. Le procedure di codifica dei dati, cioè i processi di analisi, sono di tipo comparativo e generativo: ai dati vengono attribuite delle etichette che rappresentano i concetti individuati sulla base delle loro stesse caratteristiche, mentre le affinità tra i dati danno luogo alle categorie, ossia raggruppamenti più astratti di concetti «La Grounded Theory è capace di rappresentare la realtà cui si riferisce, ha un grado di astrazione tale da renderla applicabile a vari contesti che risultino in rapporto con l’universo di ricerca. Inoltre la teoria a base-dati fa ricorso sia a concetti che a relazioni fra concetti. Infine essa non rinuncia alla significatività, all’interplay tra teoria e dati, alla generalizzabilità, alla riproducibilità, alla precisione, al rigore, alla verifica» (Strass e Corbin, 1990).

8 Le fasi della ricerca 1/3 La grounded theory parte dai dati per giungere a generalizzazioni  In che modo? Attraverso la creazione di concetti e la costruzione di categorie (raggruppamenti di concetti)  Quando termina la fase di raccolta dei dati? Principio di saturazione

9 Le fasi della ricerca 2/3  Individuazione di aree tematiche o griglia di categorie (organizzazione delle categorie in macrocategorie)  Può essere fatta ex-ante o ex-post  Verifica delle ipotesi  Definizione di nuovi concetti e categorie  Elaborazione di nuove domande di ricerca  Eventuale ritorno alla raccolta dei dati  Analisi dei dati  Interpretazione dei risultati

10 Le fasi della ricerca 3/3 L’analisi computer-assistita di dati qualitativi ha dei vantaggi che si possono così riassumere: Velocità nel manipolare grandi quantità di dati, lasciando libero il ricercatore di esplorare svariate questioni analitiche; Miglioramento del rigore, compresa la documentazione del conteggio dei fenomeni; Agevolazione nello sviluppo di schemi di classificazione coerenti; Aiuto nelle decisioni nella prospettiva dello sviluppo della teoria.

11 Lavorare con i software Nell’ambito dei software CAQDAS i software più utilizzati per gestire i dati di tipo qualitativo sono: Atlas-ti: utile per l’ analisi del contenuto di tipo interpretativo, creazione di diagrammi concettuali, legami tra idee che vengono dai dati (approccio Grounded) The Ethnograph: molto utilizzato per la Event Structure Analysis e per la creazioni di matrici temporali di eventi. HyperResearch: principio è simile a quello dei motori di ricerca, ma vengono offerte anche possibilità di studiare le possibili relazioni tra i dati e le co-occorrenze lessicali. Maxqda: ha ottime capacità di editing ed è utile per modellizzazioni e creazioni 3D Nvivo: utile per la concettualizzazione e codificazione del materiale empirico attraverso la creazione di nodi per poi individuare le unità minime di significato (approccio Grounded)

12 Il software NVivo Nvivo è un software realizzato da Richards nel 1999 ed è molto utilizzato in particolare dalla teoria della Grounded Theory di Glaser e Strauss (1967). Secondo questo approccio il ricercatore dovrebbe iniziare la ricerca senza produrre ipotesi di lavoro, per evitare che teorie o conoscenze pregresse sull’argomento influenzino l’interpretazione dei dati raccolti. Nonostante ciò, perché una ricerca sia scientifica, deve produrre un sapere controllabile, vale a dire ottenuto mediante procedure chiare ed esplicite. Quella che Merton definisce “cronaca sincera della ricerca” (Merton, 2001) Per tale ragione è meglio avere riferimenti guida per orientare la ricerca e organizzare i dati, per non interpretare i risultati in modo arbitrario. Nvivo consente di cogliere i concetti, esplorare i legami, rielaborare le idee, gestire agevolmente ingenti quantità di dati.

13 Possibili utilizzi e funzioni di NVivo Le funzioni del software NVivo che si possono utilizzare riguardano: 1. Esame dei Nodi: visualizza i contesti codificati ad un certo item. 2. Esame degli Attributi: visualizza i documenti per i quali un valore è stato associato ad un documento. 3. Ricerca di Testo: ricerca una stringa di caratteri di testo nei Documenti o nei segmenti codificati all’interno di un Nodo. 4. Usando il motore di ricerca di Nvivo, si esplorano e si interrogano le informazioni, raccogliendo le verifiche a favore o contro l’ipotesi di ricerca: le query possono anche essere salvate e modificate, consentendo di monitorare e confrontare i risultati nel tempo; si possono utilizzare le query: word frequency, coding, matrix coding, compound, coding comparison e group 5. Creazione di modelli, di grafici e di reports circa il materiale utilizzato.

14 La schermata di NVivo o

15 I termini chiave Sources : Le sorgenti sono i materiali di ricerca (documenti word, PDF, set di dati, audio, video, immagini, tweet, ecc). Nodes : I nodi sono contenitori per le categorie e codici che permettono di raccogliere il materiale in un unico luogo in modo da guardare i modelli emergenti e favorire l’elaborazione di idee, ipotesi ed interpretazioni. I nodi possono essere conservati senza organizzazione come nodi liberi, oppure organizzati gerarchicamente, in Trees (macronodi o nodi ad albero). Queries: permette di interrogare i dati e codificare automaticamente le fonti in base alle parole o frasi con una maggiore frequenza. Le interrogazioni possono essere di vario tipo: testuali (Text Search), frequenze di parole (Word Frequency), codici (Coding).

16 Alcune funzionalità di Nvivo 1/3 Prima di importare il materiale raccolto è possibile: Preparare un'auto-codifica, se si dispone di fonti strutturate come focus group o interviste (che hanno la stessa serie di domande), è infatti possibile applicare stili di paragrafo per facilitate la codifica in Nvivo. Creare promemoria in cui indicare le domande di ricerca ed annotare gli obiettivi. Perché stai facendo il progetto? Che cosa c'è? Che cosa si aspetta di trovare e perché? Aggiornare il diario regolarmente per rimanere concentrati e mostrare l'evoluzione del progetto. Creare modelli per mostrare le relazioni che si aspetta di trovare nei dati.

17 Alcune funzionalità di Nvivo 2/3 È possibile creare un nuovo set di dati semplicemente importandoli da: Un foglio di calcolo Excel Un file di testo contenente valori separati da tabulazione (. Txt) Un file NCapture (esempio i dati da Facebook, Twitter, LinkedIn) Una tabella di database, ad esempio, una tabella di Microsoft Access Non è possibile modificare il contenuto di un set di dati una volta che viene importato. Prima di importare i fogli di calcolo, file di testo o tabelle di database, è necessario preparare i dati e valutare come si desiderano utilizzare in NVivo.

18 Alcune funzionalità di Nvivo 3/3 È possibile creare un nuovo set di dati importandoli da: File audio Video Immagini. Se si dispone di molti video di grandi dimensioni, è possibile scegliere di memorizzare al di fuori del progetto (External Sources) in modo che le prestazioni del software non vengano compromesse.

19 Approcci alla codifica 1/4 Il tipo di codifica dipende dalla metodologia e dal disegno di ricerca ma per iniziare è possibile: Organizzare il materiale in grandi aree tematiche (è possibile utilizzare le query di ricerca del testo per aiutarci), poi esplorare il nodo per ogni argomento e fare codifiche più dettagliate. Ad esempio, raccogliere tutti i contenuti dell’area tematica “lavoro al nido” e poi esplorare i nodi alla ricerca di percezioni interessanti, contraddizioni o ipotesi. In alternativa, si potrebbe direttamente creare prima i nodi (in base alle esigenze) e poi, più tardi, combinarli e raggruppali in categorie correlate.  Come si riflette su un contenuto? Codifica per Topics: Qual è l'argomento in discussione? Ad esempio, la qualità del lavoro, lo sviluppo degli asili nido, la formazione e così via. Codifica Analitica: Qual è veramente il contenuto? Perché è interessante? Codifica descrittiva: Chi parla? Che ruolo, organizzazione o funzione viene osservata?

20 Approcci alla codifica 2/4 Aggiungere i nodi prima di iniziare la codifica Se già si conoscono le tematiche di interesse e che si stanno ricercando (in base alla letteratura, per esempio), è possibile creare e organizzare i nodi prima di iniziare la codifica: 1.Nella barra di navigazione, fare clic su Crea Nodo 2.Immettere un nome e una descrizione al nodo 3.Fare clic su OK e il nuovo nodo verrà aggiunto alla lista. 4.È anche possibile aggiungere Sotto-nodi e creare una gerarchia ad albero di nodi primari e secondari.

21 Approcci alla codifica 3/4 Creare nuovi nodi È possibile codificare le parti del testo di interesse e creare nuovi nodi nel modo seguente: 1.Selezionare il contenuto che si desidera codificare. 2.Cliccare su File “Create New Node” oppure Analyze “New Node” 3.Trascinare il contenuto selezionato all’interno del nodo.

22 Approcci alla codifica 4/4 È possibile "tagliare e incollare" segmenti o parti di informazioni provenienti da fonti diverse o simili (note di campo, interviste trascritte, documenti trascritti) articolati attraverso un sistema di categorie analitiche per: codificare, ricodificare e ordinare i dati file di categorie analitiche, oltre a facilitare l'accesso alle informazioni per l'analisi. È anche possibile utilizzare la barra rapida Coding (nella parte inferiore della vista di dettaglio) per codificare selezionato contenuto in nuovi nodi:

23 Modi di selezione del testo Il riferimento logico: unità logica (paragrafo, capitolo, domanda, risposta) all’interno della quale si trova una parola Il riferimento topografico: in quale unità logica si trova una parola in un testo Una peculiarità di NVivo riguarda l’efficacia nella raccolta e nell’analisi di dati non strutturati, nella ricerca di temi o nell’estrazione del significati di trascrizioni presenti in materiali diversi (e-mail, foto, diari e anche storie di vita e di autobiografie). Il programma si presta alla consultazione di dati in modo nonlineare e non tradizionale, attraverso il sistema dell’ipertesto; consente di esplorare non solo testi, ma anche immagini, filmati, registrazioni audio e grafici, pagine web, senza nessun vincolo di sequenzialità, ed è adatto alla creazione dei percorsi associativi che si possono memorizzare e richiamare senza apportare alcuna modifica all’originale

24 Visualizzazione dei nodi 1/2 Nodi individuati dall’analisi delle interviste agli operatori degli asili nido Le sources sono le fonti (soggetti intervistati) I reference sono i riferimenti nelle parti di intervista (testi)

25 Visualizzazione dei nodi 2/2 Con il comando View Stripes/ All Nodes Coding è possibile visualizzare da un lato le interviste, dall’altra i nodi che sono stati associati al testo.

26 Le procedure di classificazione Classification/New Classification. In base alle caratteristiche degli intervistati sono stati creati diversi attributi relativi all’età, al titolo di studio, al tipo di lavoro svolto, al ruolo

27 La funzione relationship Inoltre è possibile stabilire delle relazioni tra coppie di nodi attraverso la funzione Relationship. Nella schermata dunque si selezionano i nodi di interesse e occorre stabilire il tipo di relazione. Per ottenere una relazione vi deve essere un collegamento tra i nodi e questo implica che nell’operazione di selezione del testo due nodi si devono trovare all’interno di una stessa frase per essere associati tra loro.

28 La creazione di modelli

29 Case Study: l’analisi delle autobiografie L’autobiografia va considerata non come una tecnica di scrittura fine a sé stessa quanto, invece,come un evento formativo del quale il soggetto è protagonista, un evento di ricostruzione che diviene interpretazione e poi costruzione, una presa di coscienza, da parte del soggetto, finalizzata a rinnovare i confini e i compiti della propria identità. Gli obiettivi della ricerca: il primo obiettivo è stato quello di leggere la trama formativa contenuta nei racconti autobiografici; il secondo ha perseguito l’identificazione degli universali rappresentazionali emergenti dalle trame narrative; con l’intento era quello di cogliere le differenze, ma anche le ricorrenze, i ristagni e i movimenti, i cicli e le svolte nel tempo e nello spazio, presenti nelle autobiografie analizzate. Il campione: studenti universitari della Facoltà di Scienze della Formazione di Roma Tre anni 2008-09, 2009-10 e 2010-11.

30 I macronodi risultati dall’analisi I macronodi, corrispondenti alle aree tematiche che hanno costituito il tessuto narrativo delle autobiografie, hanno consentito di individuare quattro aree ricorrenti: i luoghi della formazione la memoria degli incidenti critici la capacità di riflettere su sé stessi le proiezioni nel futuro.

31 I nodi individuati per le aree tematiche I sottonodi, corrispondono ai temi in cui si articolano le quattro macrotematiche sopra indicate e sono i seguenti: a) I luoghi della formazione: la scuola, la famiglia, i luoghi di lavoro, i coetanei, ecc. b) La memoria degli incidenti critici: la malattia fisica/psichica, il trasferimento abitativo, la separazione dei genitori, il vissuto amoroso, ecc. c) La riflessività su stessi: la riflessione come “cura del sé”, le descrizioni di se stessi, la personale rappresentazione dell’esperienza formativa, ecc. d) Le proiezioni verso il futuro: il progetto di vita, le fantasie, i sogni, gli indizi di decisionalità, gli intenti, la scelta universitaria.

32 Case Study: l’analisi delle interviste L’intervista semi-strutturata è quella modalità di rilevazione in cui l’intervistatore dispone di una traccia degli argomenti da trattare nel corso dell’indagine. Nonostante la traccia sia comune per tutti, la conduzione dell’intervista può variare in base alla situazione ed alle risposte date dai soggetti. Il ricercatore, infatti, può sviluppare alcuni argomenti che nascono spontaneamente nel corso dell’intervista qualora ritenga che siano utili alla comprensione dell’intervistato (Amaturo, 2012). Nel dettaglio nell’esempio riportato le interviste sono state condotte al personale degli asili nido tra metà ottobre ed inizio dicembre 2012 in due comuni diversi - uno situato al centro ed un altro in periferia - di una città del Mezzogiorno, ed hanno interessato 23 partecipanti volontari, di cui 15 ausiliarie, 5 coadiuvanti e 3 coordinatrici

33 I risultati ottenuti dall’indagine Nel complesso sono stati individuati 32 nodi liberi e 6 gerarchie. La scelta delle categorie è avvenuta attraverso un approccio induttivo, senza l’ausilio di griglie concettuali predefinite È emersa un’associazione tra la motivazione e lo spirito di collaborazione nel gruppo di lavoro, ed anche una relazione tra la dimensione lavorativa e quella legata all’area del disagio (Funzione Relationship). La dimensione lavoro ha assunto un ruolo centrale. Vi è una generale soddisfazione per le attività svolte, in particolare per i compiti di cura. Quasi tutte le operatrici dichiarano che il motivo principale che le soddisfa è lo stare con i bambini, che appartiene in qualche modo alla visione del ruolo tradizionale di donna. Manca però uno spirito di imprenditorialità. La formazione altra dimensione significativa. Seguono le difficoltà ed i vincoli sia di carattere economico, che ragioni dovute ad aspetti culturali.

34 Grazie per l’attenzione