DiVoMiner是内容分析法为设计核心的在线数据挖掘与分析平台，用户们有没有想过可用于调查问卷中开放式问题的分析呢？其实DiVoMiner可以高效且科学的处理开放式问题答案文本数据的编码与统计分析，究竟是什么原理，又是怎么做呢，小编在本文中一一道来。

1. 什么是开放式问题？

一般而言，调查问卷问题依据不同的研究需求，可分为封闭式问题和开放式问题。简单来说：

封闭式问题=有限制答案

开放式问题=无限制答案

例如：

那么在实际应用中，封闭式问题受访者需要根据提供的选项来作答，优点是答案往往非常清晰，可以更好的实现调查研究测量的目标。缺点是在有些场景中，例如研究者要知道受访者行为、态度等背后所隐藏的原因和逻辑过程以及受访者常用的词汇，可以作为反映个人价值观、教育程度、知识水平等问题，封闭式问题并不能满足这一需求。

开放式问题受访者可以根据自己的主观想法作答，优点是为研究者搜集新的想法，对受访者实际情况有更多了解。缺点是所得到的答案未做结构化标准化处理，不易作统计分析；或者由于受访者的语言技能，答案缺乏信度，回答问卷难度增大。

2. 为什么用内容分析法？

由上可见，上述的两种方法都有着各自的优劣势，但想让开放式问题从定性的见解转化为统计性的见解是一个较为头疼的问题——小编建议用内容分析法。

内容分析法是一种以系统的、客观的和定量的方式测量变量，其最终目的是以数字来精确地再现信息主体，其实现方式是将文本转换为数字。所以，内容分析法对于开放式问题数据分析最合适不过。

3. DiVoMiner解决方案

为了让大家更加清楚的熟悉整个分析过程，小编根据DiVoMiner平台的流程，整理一套解决方案，供大家学习参考。

DiVoMiner是一站式在线数据挖掘与分析平台，结合传统方法及创新执行，为研究者解决量化内容分析法的工具。它提供灵活而强大的团队协作管理功能，是市场上唯一兼具实用性和学术性的“内容分析研究工具”。

DiVoMiner可利用线上、或是自行上传的定量与定性数据（文字、图片、音频、视频等）进行内容编码与统计分析，在线完成对文本内容的分类、语义判断、信度测试、编码（人工、NLP）及形成可量化及可视化的全部流程。

如想要了解具体操作详情，请登录DiVoMiner平台。如未注册，马上注册使用啦！

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