引言

质性研究结果，如何呈现出最好的效果？有没有一种方法能够让质性研究结果形象化？

定性文字资料整理，做一些简单的词频统计，可能是大家在访谈时形成的惯性。

但效果如图1（以b站印象为例，虚拟数据），普通，难以给人留下印象。

图1 b站印象-词频表

如果你知道词云，就可以做成图2这样的形式。

两相对比，图2词云更为鲜活，更容易引发继续往下看报告的欲望。

图2 b站印象-词云图

在解决了呈现问题之后，你可能还会感慨：做访谈资料、问卷调研开放题的分析，人工转码好麻烦。真希望有个工具能自动编码，再自动统计下词频。

然后检索发现：R语言，结巴分词，Python分词……对于非技术人员，学习难度以及时间成本实在有点大。

所幸，这两年中文词云工具也发展出了比较多，词云文字，微词云，易词云，分词效果ok。在时间紧张时，直接粘贴文字物料，就能自动分词统计词频。相对于自学R语言、Python进行分词，词云工具的学习门槛可以说没有了。唯一的缺点是非会员能进行分析的文字数量、词云展示数量有限。

图3 词云-词频分析

词云绘制工具推荐

相比于之前提到的微词云、易词云，词云文字，个人更推荐的是：WordArt

WordArt

简介：点击跳转官网即可，无需下载，网页型工具。

优点：免费！！且支持自定义词云形状，可以做出酷炫效果！！（其他要么收费，要么形状自定义效果差）

缺点1：中文分词识别效果差【解决：个人是在其他词云工具做好词频统计，再来WordArt设计形状】

缺点2：词汇够短，即使词频低到1，字号也会很大，视觉偏差大【解决：视情况手动删减词汇或更换同义长词】

教程参考1：怎么使用WordArt制作好看的词云图？

教程参考2：WORDART 文字云生成器 使用详解

ps：WordArt虽然是英文界面，英语较差的同学可以先熟悉易词云、微词云等中文词云网页，和WordArt大体一致

“词云工具能自动分词统计词频，这很好。但是boss这次分配给我的工作是分析一下自家app评论/关注风评舆情。”

“但我连资料都还没收集好，正在各下载平台上一条条复制粘贴评论呢。要是有什么工具能帮我代劳就好了。”

很幸运，真的有这么一款工具，web scraper 

网页爬虫工具：谷歌插件web scraper

优点：不用敲代码，0基础小白也能掌握的网页爬虫工具，学习成本极低。

教程参考：Web Scraper 系列教程（系列教程，从安装→各常见网页类型的爬取，是全网比较全面、易懂的教程了）

web scraper的原理：像是雇佣了个智能机器人，只需要你先手动选取所有要抓取的元素（文字、链接、表格等），做好一个完整流程示范，web scraper就会模仿你重复操作。

实操练习题

1、使用web scraper爬取拉勾招聘网页“用户研究”前100条招聘信息，爬取内容包括：岗位名称、城市、薪资、公司名称、公司规模、工作职责、任职资格。

2、各公司在招聘用户研究员岗位时，在任职资格/能力上有什么要求？请以图云资格展示。

图4 拉勾网-爬取数据 图5 词云-用研能力

不过练习实践后发现，词云并不是某个岗位任职资格的最佳呈现方式，因为任职要求往往都比较条理清晰：基本上是围绕定性、定量研究能力与方法，学历、专业要求也比较清晰统一。

对于明显能够按模块 分类整理的文本信息，按词云整理后，虽然视觉上依然让人能够抓住要点，但失去了条理性。

由此看来，词云更适合：信息量庞大、发散性强的文本呈现。

例1:用于人物角色模型、市场细分结果呈现

xx人物角色（图源网络）

例2：用于品牌形象调研结果呈现（可结合自家产品logo吉祥物等）

xx品牌形象对比（写到最后累了不想爬数据┓( ´∀` )┏）

例3：产品推出后的市场反响、口碑舆情（实在不知道扒什么数据 于是祭出了山河令，没想到和词云适配度如此高！）

xx舆情风评

关于词云的练习实践暂时写到这。

欢迎看到这篇文章的伙伴，对词云的场景应用进行补充，或对质性资料分析呈现进行补充~