Qu’est-ce que la transcription des données ? Transcription qualitative des données

Transcription de données qualitatives

Le mot «données» a beaucoup de connotations. La première chose qui vient à l'esprit de la plupart des gens ordinaires lorsqu'ils l'entendent, ce sont les chiffres et les statistiques. Certains pourraient même imaginer un robot faire des calculs. Pour aller plus loin, nous pouvons dire que certaines personnes associent certainement le terme «données» à la franchise fictive Star Trek puisqu'un personnage de la série s'appelle Data. Il choisit son propre nom en raison de son amour pour la connaissance et en plus de cela, il a un cerveau positronique qui lui donne des capacités de calcul impressionnantes. Les connotations qui nous viennent à l'esprit sont toutes sur la bonne voie, mais bien sûr, le terme est un peu plus complexe. Tout d'abord, lorsque nous parlons de données, nous devons mentionner que nous faisons la différence entre les données quantitatives et qualitatives qui sont collectées et utilisées dans la recherche qualitative et quantitative. Alors, allons un peu dans les détails ici.

Les données présentées sous forme de nombres et qui peuvent être correctement mesurées sont appelées données quantitatives. Afin de mener une recherche quantitative, un grand nombre de sujets est nécessaire. Les mathématiques et les statistiques jouent un rôle immense dans la recherche quantitative, puisque l'objectif ici est de donner des attributions numériques aux résultats. Les chercheurs quantitatifs posent des questions telles que «combien?» ou «comment les données sont-elles corrélées les unes aux autres?». Par exemple, certaines questions de recherche quantitative pourraient être: Quelle est la composition démographique de Memphis en 2020? Comment la température moyenne a-t-elle évolué aux États-Unis au cours des deux dernières décennies? Le travail à distance diminue-t-il la productivité?

D'autre part, nous avons également des données qui vont sous le terme de dana qualitatif. La recherche qualitative n'est pas représentée par des chiffres, mais elle est véhiculée par des mots. Elle n'est ni évaluée de manière rigoureuse ni ne contient d'informations statistiques et elle est certainement moins objective que la recherche quantitative. L'objectif principal des données qualitatives est de décrire des aspects ou la nature de quelque chose ou d'acquérir une meilleure compréhension d'un sujet. Par exemple, les données qualitatives donnent un aperçu des motivations des gens: pourquoi agissent-ils d'une certaine manière ou pourquoi ils ont une certaine attitude. Parfois, les données qualitatives sont simplement des points de vue ou des jugements. Une recherche quantitative pourrait par exemple répondre à des questions telles que: Comment Hollywood affecte-t-il l'image corporelle des adolescents? Comment les enfants interprètent-ils une alimentation saine à Chicago? En fait, la recherche quantitative peut être d'une grande aide pour les médecins, les psychologues ou les scientifiques afin de comprendre pourquoi les patients choisissent un certain style de vie ou comment ils se comportent s'ils ont une certaine maladie. Les données quantitatives sont également une source d'informations très utile pour de nombreuses entreprises, car elles peuvent aider à analyser les préférences de leurs clients.

Sans titre 9

Alors, regardons maintenant la question: pourquoi transcrire des données qualitatives?

Comme nous l'avons déjà dit, la recherche qualitative ne consiste pas à trouver une réponse ultime, absolue et spécifique, car la possibilité de mesurer des données qualitatives comme nous mesurons les données quantitatives n'existe pas. La recherche qualitative est principalement effectuée lorsqu'il est nécessaire d'explorer un sujet ou un problème et qu'elle se concentre sur des individus ou sur des sociétés entières. Alors, quelles sont certaines des méthodes utilisées pour collecter des données qualitatives? L'observation, les sondages, les entretiens et les groupes de discussion sont généralement la voie à suivre. Aujourd'hui, nous allons nous concentrer sur les deux méthodes suivantes:

  1. Entretiens - Cette méthode consiste à ce que les chercheurs discutent avec les candidats tout en leur posant des questions.
  2. Groupes de discussion - Dans cette méthode, les chercheurs posent des questions pour susciter une discussion entre un groupe de candidats.
Sans titre 10

L'avantage des entretiens et des groupes de discussion est que les candidats ont plus de liberté pour s'exprimer, partager des informations avec les chercheurs dans leurs propres mots et ont la possibilité d'élaborer d'une manière qui n'est pas possible avec, disons, des enquêtes lorsqu'ils choisissent parmi trois cinq réponses déjà prédéterminées. De plus, les entretiens et les groupes de discussion autorisent le chercheur à poser des sous-questions afin qu'un sujet puisse être exploré beaucoup plus en profondeur qu'avec d'autres méthodes.

L'un des plus gros inconvénients de ces méthodes est qu'il est parfois difficile de les documenter. Le problème est que même le chercheur le plus attentif n'a pas la capacité de noter tout ce qui a été dit lors d'un entretien ou d'une discussion. De plus, s'ils prennent des notes, il est moins probable qu'ils soient suffisamment observateurs et se concentrent sur les candidats comme ils le devraient. C'est pourquoi la plupart du temps, les chercheurs enregistrent les entretiens et les discussions et, à la fin, ils disposent d'un fichier vidéo ou audio contenant des informations clés. Cela permet aux chercheurs de se concentrer sur l'interaction avec les candidats, ils ne sont pas distraits et c'est beaucoup plus pratique pour eux.

Cependant, les enregistrements audio et vidéo posent également des problèmes. L'une d'elles est qu'il est souvent difficile de faire des queues ou des queues avec le contenu enregistré. Alors, que peut-on faire pour résoudre ce problème? Tout d'abord, quelqu'un doit structurer correctement toutes les remarques, réponses et opinions des candidats. C'est là que les transcriptions peuvent jouer un rôle très important. Si les chercheurs transcrivent une vidéo ou un enregistrement audio, ils auront toujours l'intégralité du contenu de l'enregistrement, mais sous forme écrite. Ainsi, les données qualitatives vont être devant eux, noir sur blanc. Quand ils ont terminé cette étape, ils ont la base de leurs recherches. On peut dire qu'une partie très épuisante de la tâche est terminée et qu'à partir de maintenant, structurer les données de manière systématique va être plus facile. Cela laissera aux chercheurs la possibilité de se plonger dans les résultats et leurs observations plutôt que de prendre des notes et de constamment feuilleter un enregistrement en le rembobinant ou en le faisant avancer rapidement. De plus, une transcription est beaucoup plus fiable que de simples notes, sans compter qu'il sera également plus facile de partager une information spécifique à partir d'un document écrit, car vous n'aurez pas à partager l'ensemble des enregistrements, mais vous pouvez simplement copier- collez un ou deux paragraphes. Dernier point mais non le moindre, le contenu prendra une forme concrète et il sera simple de suivre un certain modèle à travers lui. Les informations importantes peuvent facilement être triées et insérées dans un outil d'exploitation pour qu'elles soient collectées et comparées les unes aux autres, et à la fin, elles sont utilisées pour mener une analyse inductive (développement d'une théorie) ou une analyse déductive (test d'une théorie existante) . Cela permettra d'obtenir des résultats significatifs et de tirer des conclusions qui pourront ensuite être présentées sous la forme d'une étude, d'un article ou d'un rapport.

Choisissez Gglot comme fournisseur de services de transcription

Mener une recherche de données qualitatives peut être une tâche difficile. Cela demande beaucoup de dévouement: les chercheurs ont besoin de collecter les données, de les structurer et de les analyser et à la fin, ils doivent tirer une conclusion et la présenter sous la forme d'un document scientifique. C'est en effet un processus qui prend du temps et de l'énergie.

Si vous êtes un chercheur et avez besoin d'obtenir vos résultats rapidement, ou si vous voulez simplement rendre votre travail moins compliqué, mais en même temps vous ne voulez pas compromettre le résultat ou la qualité des résultats, nous vous suggérons que vous mettez en œuvre la transcription comme étape de votre recherche qualitative. La bonne chose est que c'est une étape que vous pouvez (et vous devriez) sous-traiter. Si vous confiez vos dossiers à un fournisseur de services de transcription professionnel, vous aurez plus de temps à consacrer à d'autres étapes plus importantes de votre recherche. En même temps, vous pouvez avoir la certitude que vous récupérerez le contenu original exact, sous une autre forme plus pratique.

Le processus de commande d'un relevé de notes chez Gglot est très convivial pour nos clients. Tout ce que vous avez à faire est de télécharger vos enregistrements audio ou vidéo et certaines informations que vous prévoyez pourraient être utiles aux transcripteurs (comme les noms des locuteurs ou les explications de certains termes pas si connus). Avant de vous renvoyer les relevés de notes, vous aurez la possibilité de les parcourir et de modifier certaines parties si nécessaire.

Les transcripteurs de Gglot sont de langue maternelle anglaise et ils sont soigneusement choisis car nos exigences de qualité sont élevées. Nous travaillons avec des professionnels qualifiés qui transcriront vos documents jusqu'aux détails dans un court laps de temps. Délais de livraison bien entendu variés en fonction de la qualité et de la longueur du fichier audio ou vidéo.

Il est également important de souligner que vous pouvez nous confier vos documents: la confidentialité joue un grand rôle chez Gglot. Ainsi, les membres de notre équipe doivent signer un accord de non-divulgation s'ils souhaitent travailler avec nous.

Cela étant dit, nous ne pouvons que répéter une fois de plus qu'une bonne transcription peut être une véritable bouée de sauvetage pour les chercheurs en données de qualité. Essayez nos services et découvrez par vous-même.