Trends in Nursing Research Using Text Mining in Qualitative Data: Focus on Analysis Methods
This paper (1) presents an overview of Text Mining (TM), (2) describes trends in nursing research (academic papers) using TM, and (3) discusses typical methods of analysis in nursing research using TM. A subject search was performed with Igaku Chou Zasshi (Ichushi Web) using the keyword "text m...
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| Published in | Journal of Japan Society of Nursing Research Vol. 45; no. 2; pp. 2_177 - 2_199 |
|---|---|
| Main Authors | , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
Japan Society of Nursing Research
20.07.2022
一般社団法人 日本看護研究学会 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 2188-3599 2189-6100 |
| DOI | 10.15065/jjsnr.20220411161 |
Cover
| Abstract | This paper (1) presents an overview of Text Mining (TM), (2) describes trends in nursing research (academic papers) using TM, and (3) discusses typical methods of analysis in nursing research using TM. A subject search was performed with Igaku Chou Zasshi (Ichushi Web) using the keyword "text mining," finding 57 academic papers in the nursing literature for analysis. Many academic papers using TM tended to be on "nursing education" and were by university researchers. Questionnaires (free description) were the most common data source, but the samples were small. TM is good for big-data analysis, but the possibility of analyzing a large amount of data was low. The most widely used TM software was KH Coder. The main methods of analysis using TM were reference frequency analysis, relationships between words, and multivariate analysis (especially principal component analysis and cluster analysis), which are core TM analytical methods. In particular, multivariate analysis frequently served as a method for extracting categories. Research on "nursing education" and "nursing management" was considered highly compatible with TM. |
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| AbstractList | This paper (1) presents an overview of Text Mining (TM), (2) describes trends in nursing research (academic papers) using TM, and (3) discusses typical methods of analysis in nursing research using TM. A subject search was performed with Igaku Chou Zasshi (Ichushi Web) using the keyword “text mining,” finding 57 academic papers in the nursing literature for analysis. Many academic papers using TM tended to be on “nursing education” and were by university researchers. Questionnaires (free description) were the most common data source, but the samples were small. TM is good for big-data analysis, but the possibility of analyzing a large amount of data was low. The most widely used TM software was KH Coder. The main methods of analysis using TM were reference frequency analysis, relationships between words, and multivariate analysis (especially principal component analysis and cluster analysis), which are core TM analytical methods. In particular, multivariate analysis frequently served as a method for extracting categories. Research on “nursing education” and “nursing management” was considered highly compatible with TM.
本稿はText mining（TM）の概要，TMを援用した看護研究（学術論文）の動向，TMを援用した看護研究の主な分析方法を述べた。医学中央雑誌Webにより，キーワード「テキストマイニング」による主題検索を行った結果，学術論文57件を分析対象とした。TMを援用した論文は，大学に所属する研究者による【看護教育】に関する調査研究が多い傾向にあった。データ収集源は，質問紙（自由記述）が最も多かったが，サンプル数からTMが得意とする大量のデータ処理とはいえない傾向にあった。最も援用されたTMソフトウェアは，KH Coderであった。TMを援用した主な分析方法は，言及頻度分析，言葉同士の関係，多変量解析（主成分分析，クラスター分析）であり，TMの中心的な分析手法であった。特に，多変量解析は，構成概念化の一助として行われていた。【看護教育】【看護管理】関連の研究は，TMとの親和性が高いことが考えられた。 This paper (1) presents an overview of Text Mining (TM), (2) describes trends in nursing research (academic papers) using TM, and (3) discusses typical methods of analysis in nursing research using TM. A subject search was performed with Igaku Chou Zasshi (Ichushi Web) using the keyword "text mining," finding 57 academic papers in the nursing literature for analysis. Many academic papers using TM tended to be on "nursing education" and were by university researchers. Questionnaires (free description) were the most common data source, but the samples were small. TM is good for big-data analysis, but the possibility of analyzing a large amount of data was low. The most widely used TM software was KH Coder. The main methods of analysis using TM were reference frequency analysis, relationships between words, and multivariate analysis (especially principal component analysis and cluster analysis), which are core TM analytical methods. In particular, multivariate analysis frequently served as a method for extracting categories. Research on "nursing education" and "nursing management" was considered highly compatible with TM. |
| Author | Kawabata, Takahiro Imai, Takiko |
| Author_FL | 川畑 貴寛 今井 多樹子 |
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| ContentType | Journal Article |
| Copyright | 2022 Japan Society of Nursing Research |
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| DBID | RYH |
| DOI | 10.15065/jjsnr.20220411161 |
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| DocumentTitleAlternate | テキストマイニングを援用した看護研究の動向：分析方法を中心に |
| DocumentTitle_FL | テキストマイニングを援用した看護研究の動向：分析方法を中心に |
| EISSN | 2189-6100 |
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| ISSN | 2188-3599 |
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| Issue | 2 |
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| PublicationTitle | Journal of Japan Society of Nursing Research |
| PublicationTitleAlternate | Journal of Japan Society of Nursing Research |
| PublicationTitle_FL | Journal of Japan Society of Nursing Research 日本看護研究学会雑誌 |
| PublicationYear | 2022 |
| Publisher | Japan Society of Nursing Research 一般社団法人 日本看護研究学会 |
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| Snippet | This paper (1) presents an overview of Text Mining (TM), (2) describes trends in nursing research (academic papers) using TM, and (3) discusses typical methods... |
| SourceID | nii jstage |
| SourceType | Publisher |
| StartPage | 2_177 |
| SubjectTerms | Analysis Method Nursing Research Qualitative Research Research Trend Text Mining テキストマイニング 分析方法 看護研究 研究動向 質的研究 |
| Title | Trends in Nursing Research Using Text Mining in Qualitative Data: Focus on Analysis Methods |
| URI | https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsnr/45/2/45_20220411161/_article/-char/en https://cir.nii.ac.jp/crid/1390292793876888192 |
| Volume | 45 |
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| inHoldings | 1 |
| isFullTextHit | |
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| ispartofPNX | Journal of Japan Society of Nursing Research, 2022/07/20, Vol.45(2), pp.2_177-2_199 |
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