引言
質性研究結果献起，如何呈現出最好的效果？有沒有一種方法能夠讓質性研究結果形象化谴餐？
定性文字資料整理姻政，做一些簡單的詞頻統計，可能是大家在訪談時形成的慣性岂嗓。
但效果如圖1（以b站印象為例汁展，虛擬數據），普通厌殉，難以給人留下印象食绿。
如果你知道詞云，就可以做成圖2這樣的形式公罕。
兩相對比器紧，圖2詞云更為鮮活，更容易引發(fā)繼續(xù)往下看報告的欲望楼眷。
在解決了呈現問題之后品洛，你可能還會感慨：做訪談資料、問卷調研開放題的分析摩桶，人工轉碼好麻煩。真希望有個工具能自動編碼帽揪，再自動統計下詞頻硝清。
然后檢索發(fā)現：R語言，結巴分詞转晰，Python分詞……對于非技術人員芦拿，學習難度以及時間成本實在有點大。
所幸查邢，這兩年中文詞云工具也發(fā)展出了比較多蔗崎，詞云文字，微詞云扰藕，易詞云缓苛，分詞效果ok。在時間緊張時邓深，直接粘貼文字物料未桥，就能自動分詞統計詞頻笔刹。相對于自學R語言、Python進行分詞冬耿，詞云工具的學習門檻可以說沒有了舌菜。唯一的缺點是非會員能進行分析的文字數量、詞云展示數量有限亦镶。
詞云繪制工具推薦
相比于之前提到的微詞云日月、易詞云，詞云文字缤骨，個人更推薦的是：WordArt
WordArt
簡介：點擊跳轉官網即可爱咬，無需下載鳍怨，網頁型工具摄咆。
優(yōu)點：免費Ｊ缯啤春感！且支持自定義詞云形狀尉咕，可以做出酷炫效果：窳ＯΑ（其他要么收費轩猩，要么形狀自定義效果差）
缺點1：中文分詞識別效果差【解決：個人是在其他詞云工具做好詞頻統計实蔽，再來WordArt設計形狀】
缺點2：詞匯夠短荡碾，即使詞頻低到1，字號也會很大局装，視覺偏差大【解決：視情況手動刪減詞匯或更換同義長詞】
教程參考1：怎么使用WordArt制作好看的詞云圖坛吁？
教程參考2：WORDART 文字云生成器 使用詳解
ps：WordArt雖然是英文界面，英語較差的同學可以先熟悉易詞云铐尚、微詞云等中文詞云網頁拨脉，和WordArt大體一致
“詞云工具能自動分詞統計詞頻，這很好宣增。但是boss這次分配給我的工作是分析一下自家app評論/關注風評輿情玫膀。”
“但我連資料都還沒收集好爹脾，正在各下載平臺上一條條復制粘貼評論呢帖旨。要是有什么工具能幫我代勞就好了×榉粒”
很幸運解阅，真的有這么一款工具，web scraper?
網頁爬蟲工具：谷歌插件web scraper
優(yōu)點：不用敲代碼泌霍，0基礎小白也能掌握的網頁爬蟲工具货抄，學習成本極低。
教程參考：Web Scraper 系列教程（系列教程，從安裝→各常見網頁類型的爬取碉熄，是全網比較全面桨武、易懂的教程了）
web scraper的原理：像是雇傭了個智能機器人，只需要你先手動選取所有要抓取的元素（文字锈津、鏈接呀酸、表格等），做好一個完整流程示范琼梆，web scraper就會模仿你重復操作性誉。
實操練習題
1、使用web scraper爬取拉勾招聘網頁“用戶研究”前100條招聘信息茎杂，爬取內容包括：崗位名稱错览、城市、薪資煌往、公司名稱倾哺、公司規(guī)模、工作職責刽脖、任職資格羞海。
2、各公司在招聘用戶研究員崗位時曲管，在任職資格/能力上有什么要求却邓？請以圖云資格展示。
不過練習實踐后發(fā)現院水，詞云并不是某個崗位任職資格的最佳呈現方式腊徙，因為任職要求往往都比較條理清晰：基本上是圍繞定性、定量研究能力與方法檬某，學歷撬腾、專業(yè)要求也比較清晰統一。
對于明顯能夠按模塊 分類整理的文本信息恢恼，按詞云整理后时鸵，雖然視覺上依然讓人能夠抓住要點，但失去了條理性厅瞎。
由此看來，詞云更適合：信息量龐大初坠、發(fā)散性強的文本呈現和簸。
例1:用于人物角色模型、市場細分結果呈現
例2：用于品牌形象調研結果呈現（可結合自家產品logo吉祥物等）
例3：產品推出后的市場反響碟刺、口碑輿情（實在不知道扒什么數據 于是祭出了山河令锁保，沒想到和詞云適配度如此高！）
關于詞云的練習實踐暫時寫到這。
歡迎看到這篇文章的伙伴爽柒，對詞云的場景應用進行補充吴菠，或對質性資料分析呈現進行補充~
