009 OP: A SOCIOGRAM IS WORTH A THOUSAND WORDS: PROPOSING A METHOD FOR THE VISUAL ANALYSIS OF NARRATIVE DATA
Notice bibliographique
Résumé
This presentation proposes and showcases an innovative method for the visual analysis of narrative data. This method rests on three steps: the transformation of narrative data into relational data, the use of graph optimization algorithms derived from social network analysis (SNA), and, finally, the visual analysis of the resulting sociograms. This method was developed and pilot tested in the context of a research project about stakeholders' views on the strengths and problems of Quebec's health care system, and the solutions needed to increase its performance and sustainability. SNA is a transdisciplinary methodological approach focused on understanding the structure of the relations that connect different elements. The scope of its application is very wide, from understanding the structure of molecular interactions and disease transmission in epidemiology to the analysis of kinship structures and community organization in anthropology. Although SNA has a long tradition in social sciences, its mainstream acceptance is recent. This presentation begins with a brief summary of the specificity, origins and evolution of SNA tools, followed by a discussion on how the reliance on relational analysis differentiates SNA from other paradigms used in qualitative and quantitative analysis. It then provides an overview of the narrative data analysis method we developed and illustrates it via a case study on different perspectives of the Quebec health care system. Lastly, we outline the originality, potential and applicability of using SNA-based methods to analyse narrative data collected in qualitative health research. We will argue here that examining how actors and their opinions constitute a network-like structure offers promising ways of interpreting data. In our research, the use of this method presented two main advantages. It provided powerful data visualization that facilitated the inductive identification of the underlying structure of our data. It also revealed the complexities of the links between differently positioned actors in the Quebec health care system that a personal attribute-based analytic method would have overlooked.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».