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使用网络抓取工具、API 或数据提取技术以结构化格式收集数字数据。 道德考虑：遵守道德准则，获取访问和使用受版权保护的材料或敏感数据的必要许可或批准。获取分析材料时，保护参与者的产权。 定义和识别类别 如何定义类别 定义研究目标：明确研究问题、目标和假设，以指导编码类别的制定。确定要编码和分析的关键概念、主题或感兴趣的变量。 进行初步分析：查看所选材料，找出与研究重点相关的重复模式、主题或话题。


使用开放式编码技术根据材料内容生成初步类别。 概 墨西哥手机 念化类别：将初始代码组织成概念类别或主题域，以囊括所研究现象的主要维度。将相关代码分组并细化类别标签，以确保清晰度和连贯性。 建立编码规则：为每个类别制定清晰、简明的编码规则或定义，以指导编码过程。定义纳入和排除标准、编码标准和示例，以说明每个类别的应用。 试点类别：进行试点或编码员间信度评估，以评估编码类别的清晰度、可靠性和有效性。根据试点测试的反馈修改和完善类别，以提高编码的一致性和准确性。



识别类别的最佳实践 迭代过程：将类别开发视为一个迭代过程，根据持续的分析和反馈改进和修订类别。不断审查和更新类别，以捕捉新兴主题或见解。 三角测量：使用多个数据源或多个编码员对调查结果进行三角测量，确保编码类别的可靠性和有效性。比较和交叉引用编码结果以识别差异或不一致之处。 同行评审：寻求同事、导师或该领域专家的反馈，以验证编码类别的相关性和适当性。参与同行评审会议，共同讨论和完善编码方案。 反思性：在整个类别开发过程中保持反思性，批判性地反思您的假设、偏见和解释。