这回，一张图搞明白研究工具

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后台也收到热心读者们提出的疑问：选择好了符合需求的研究方法，又该如何找到合适的研究工具呢？今天我们就梳理各种类型的文本数据分析工具，汇总社科研究中较常见的文本分析软件，对比功能和优劣，快跟选择困难症说拜拜吧。

先看对比图↓↓↓ 图表内容比较多，可以把手机横过来，点击查看大图

从对比图可以看到，各路工具本质的区别是定位、设计时采用的方法论和理念不同，因此各工具会呈现出迥异的功能风格：

DiVoMiner^®主打一站式量化内容分析法，以人工智能辅助内容分析法为核心，采用自上而下的编码架构，当然也可以做质化和量化数据的结合解读；
NVivo、ATLAS.ti和MAXQDA的设计理念则较为接近，适合做扎根理论，用于分析无结构的访谈资料，侧重于质化分析框架，也可以用在混合研究方法中，编码架构则和DiVoMiner^®截然不同，是由下而上。
CiteSpace和UCINET分别是用于文献分析和网络关系分析这两种细分研究领域中，都是以特定类型的数据为分析对象（文献数据和社会网络数据），尤其是以文献的外部数据为主，如果是想以文献本身的内容为分析对象，更推荐使用内容分析法工具DiVoMiner^®来做；
Python和R语言则是另一类研究工具的代表，属于编程语言，功能强大，对用户的基础编程技能要求较高。

使用门槛方面

DiVoMiner^®、Nvivo、ATLAS.ti、MAXQDA、CiteSpace和UCINET操作上相对傻瓜，界面友好，不需要编程技能也能使用，当然各平台教程资源的丰富程度不同：

DiVoMiner^®平台自带免费教程和指引，学习成本极低，上手很快，半小时就能学会基本流程和用法；
NVivo和ATLAS.ti有大量的网络视频教程，甚至有系统的付费课程。有心学习就不用怕啦，总能找到学习的富矿；
学习难度相对最大的当然是Python，尤其是对于计算机编程能力普遍不够强的社科研究者来说，学习使用Python需要决心、恒心和毅力，当然学会了就像开挂，可以自己写出程序还是很有成就感的！

产品形式方面

DiVoMiner^®是云平台，随时随地可以打开浏览器开始做研究，处理数据速度快，摆脱了单机设备的运算能力的限制，突破大数据计算的天花板。其他产品均需要安装软件，在做大数据分析的时候，或多或少会感到捉襟见肘。

DiVoMiner^®也是唯一提供全功能公益版的工具，永久免费，诚意满满，想做文本数据内容分析的朋友们不要错过！

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