A Step-by-Step Guide to Qualitative Data Coding

Observăm o evoluție rapidă a metodologiilor de cercetare calitativă, care migrează de la procese pur manuale către sisteme hibride ce integrează tehnologia digitală și inteligența artificială. A Step-by-Step Guide to Qualitative Data Coding de Philip Adu răspunde acestei tranziții, oferind un cadru riguros pentru transformarea datelor brute în teme și categorii coerente. Suntem de părere că această a doua ediție este esențială pentru cercetătorii care doresc să mențină transparența și credibilitatea analizei într-un peisaj tehnologic tot mai complex.

Lucrarea extinde cadrul propus de Qualitative Data Analysis de Pat Bazeley prin adăugarea unor date noi din sfera AI, oferind strategii specifice de „prompting” pentru optimizarea rezultatelor. În timp ce Johnny Saldaña în Coding Manual for Qualitative Researchers se concentrează pe profunzimea teoretică a codării, Philip Adu pune accent pe aplicabilitatea imediată, incluzând peste 600 de ilustrații color care ghidează cititorul prin interfețele software-urilor de analiză.

În contextul operei sale, această carte reprezintă o rafinare a metodelor practice discutate în Dissertation Research Methods, oferind un nivel de detaliu tehnic mult mai ridicat. Structura este organizată progresiv: primele capitole stabilesc fundamentele și pregătirea datelor, urmate de secțiuni dedicate codării manuale și utilizării instrumentelor CAQDAS (NVivo, Dedoose). Capitolul final, dedicat modelelor AI, completează viziunea autorului despre viitorul cercetării, oferind soluții practice pentru crearea propriilor instrumente de analiză. Tonul este precis și pragmatic, transformând procesul adesea abstract al analizei calitative într-o succesiune logică de pași verificabili.