Concordanze nell'analisi delle risposte aperte dell'Indagine sulle condizioni di vita e di studio degli studenti di UNIMORE al tempo del coronavirus

A partire dalle informazione raccolte nell'Indagine sulle condizioni di vita e di studio degli studenti di UNIMORE al tempo del coronavirus, attraverso l?utilizzo del metodo ALCESTE sono state identificate le tematiche discusse nelle risposte aperte dei tre corpora relativi alle domande sui punti di forza (d30), punti di debolezza (d31) e suggerimenti (d32).
Per le concordanze pi� rappresentative di ciascuna classe, vengono resi disponibili i file con tutte le risposte. Per l'individuazione ed estrazione delle concordanze � stato utilizzato Iramuteq che utilizza l'algoritmo delle modularity elaborato con il metodo di Louvain (Blondel et al 2008) per identificare le communities di lemmi all'interno di ciascuna classe.

本数据集基于冠状病毒疫情期间摩德纳大学（UNIMORE）学生生活与学习状况调查所收集的调研数据。研究通过ALCESTE方法，对三个语料库的开放式回答文本开展主题识别工作，这三个语料库分别对应优势自评（d30）、劣势自评（d31）与改进建议（d32）三类问卷问题。
针对每个聚类中最具代表性的共现文本，现已公开包含全部回答内容的对应文件。在共现文本的识别与提取环节，本研究使用了Iramuteq工具；该工具采用由布隆德尔等人（Blondel et al 2008）提出的卢万方法（Louvain Method）所实现的模块化算法，用于识别每个聚类内的词元社区。