Emotions for Artists: Intregrating two Textual Analysis Techniques in a Qualitative Perspective
Emoções para Artistas: Integrando duas Técnicas de Análise Textual na Perspectiva Qualitativa
Emociones para Artistas: la Combinación de dos Técnicas de Análisis Textual de Enfoque Cualitativo
Paidéia (Ribeirão Preto, Online); 30 (), 2020
Publication year: 2020
Abstract This study aimed to show, by empirical evidence, that using different techniques of data analysis can contribute to the production of complementary knowledge about complex phenomena, such as emotions. The article discusses the results derived from using two textual analysis techniques and their articulation. Its main contribution is methodological, specifically in qualitative analysis supported by software. The study included 517 artists working in various artistic sectors, such as music and theater. ALCESTE and ATLAS.ti were used in the analysis. Results suggest convergences or complementarities between these two techniques. While ATLAS.ti allows for a dialogue between data and theory, through open coding, for better alignment between categorical theoretical system and data, ALCESTE organizes data in classes or categories, through calculations of word co-occurrence, which requires a theoretical frame to give them meaning.
Resumo O objetivo deste estudo foi trazer evidências empíricas de que o uso de técnicas de análises de dados variadas pode contribuir para produzir conhecimento complementar sobre fenômenos complexos, como o das emoções. O artigo discute os resultados oriundos da utilização de duas técnicas de análise textual e sua articulação. Sua principal contribuição é metodológica, especificamente em análise qualitativa com suporte de softwares. Participaram do estudo 517 artistas que trabalhavam em diversos setores artísticos, como música e teatro. O ALCESTE e o ATLAS.ti foram usados nas análises. Os resultados sugerem convergências ou complementaridades entre essas duas técnicas. Enquanto o ATLAS.ti permite estabelecer um diálogo dos dados com a teoria, pela via da codificação aberta, para melhor alinhamento entre sistema teórico categorial e dados, o ALCESTE organiza a base dados em classes ou categorias, mediante cálculos de coocorrência de palavras, que necessitam de frame teórico para lhes dar sentido.
Resumen El presente estudio propone aportar evidencias empíricas de que el uso de técnicas de análisis de datos variadas puede contribuir a la producción de conocimiento complementario sobre fenómenos complejos, como el de las emociones. El artículo discute los resultados del uso de dos técnicas de análisis textual y su articulación. Su principal contribución es metodológica, específicamente en el análisis cualitativo respaldado por softwares. En el estudio participaron 517 artistas que trabajaban en diversos sectores artísticos, como la música y el teatro. Para los análisis, se utilizaron el ALCESTE y ATLAS.ti. Los resultados apuntan convergencias o complementariedades entre estas dos técnicas. Mientras ATLAS.ti permite establecer un diálogo entre los datos y la teoría por medio de la codificación abierta para una mejor adecuación entre el sistema teórico categórico y los datos, ALCESTE organiza la base de datos en clases o categorías mediante cálculos de coocurrencia de palabras, que necesitan un frame teórico para darles significado.