In the Eye of the Transcriber: Four Column Analysis Structure for Qualitative Research With Audiovisual Data
Notice bibliographique
Résumé
For the past thirty years, qualitative psychology researchers have focused on the study of written or spoken word while relegating the study of visual communications to children or those deemed unable to speak (Reavey, 2021, p. 2). Thus, the discipline now pays much attention to the collection and analysis of spoken or written words but significantly less to visual and auditory expressions of experience (Reavey, 2021, p. 3), and most transcription methods for psychology researchers are those designed for interviews that only capture the spoken word. However, these transcription methods have yet to account for the current context of ubiquitous, technologically mediated interactions. People from diverse groups use social media platforms such as YouTube and TikTok to interact using speech, audio and video. While they offer rich data for qualitative psychology researchers, the tools to capture such multimodal expressions are still in early stages of development within the discipline (Marshall et al., 2021). In this article, we present a transcription structure that allows for the recording of both speech and visual elements in audiovisual content. Inspired by methods from communications and visual anthropology, the Four Column Analysis Structure (or, FoCAS) allows for the simultaneous analysis of both audio and visual data by allowing for the transcription of four dimensions: (1) timestamp, (2) setting, (3) scene, and (4) audio. Based on its application in two completed studies and one study in progress, we describe the development of the FoCAS, how to set it up, transcription conventions, and how to analyze qualitative data using all four columns. We additionally discuss sampling considerations and the advantages and disadvantages of the structure. By expanding the amount of meaningful data that can be captured by qualitative transcription, we hope the FoCAS can be used to create more multidimensional, rigorous analyses of audiovisual data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».