دراسة حالة تحليل بيانات بحثية باستخدام ATLAS.ti

تُعَدّ دراسات الحالة من أكثر الأساليب البحثية قدرةً على إظهار القيمة العملية للأدوات التحليلية، خصوصًا في البحوث النوعية التي تعتمد على النصوص والمقابلات والوثائق. ويُعتبر برنامج ATLAS.ti من أبرز هذه الأدوات، إذ يمنح الباحث إمكانية تنظيم البيانات، وترميزها، واستخراج العلاقات بين المفاهيم بطريقة تسهّل الوصول إلى تفسيرات أعمق للظاهرة المدروسة.

في هذا المقال، حرصنا على تقديم دراسة حالة تحليل بيانات بحثية باستخدام ATLAS.ti، نستعرض من خلالها الخطوات العملية لتوظيف البرنامج، بدءًا من إدخال البيانات، مرورًا بعملية الترميز المفتوح والتنظيم الموضوعي، وصولًا إلى بناء الشبكات المفاهيمية. بما يجعل من هذا المقال نموذجًا تطبيقيًا يُرشد طلاب الدراسات العليا والباحثين إلى كيفية استخدام الأدوات الرقمية في تعزيز جودة بحوثهم النوعية.

تحليل البيانات باستخدام ATLAS.ti هو منهجية بحثية مدعومة بأداة برمجية متخصصة تساعد الباحث على التعامل مع البيانات النوعية المعقدة مثل المقابلات، والملاحظات، والوثائق، والصور، والمقاطع الصوتية، والمرئية. يقوم البرنامج بتمكين الباحث من ترميز البيانات عبر تقسيمها إلى وحدات صغيرة وإعطائها رموزًا تعكس مضمونها، ثم تجميع هذه الرموز في فئات أو موضوعات أكبر تُظهر الأنماط والمعاني الكامنة.

يُعد برنامج ATLAS.ti من أبرز الأدوات الرقمية المخصصة للتحليل النوعي، حيث يوفّر بيئة بحثية متكاملة تساعد الباحث على تنظيم البيانات المعقدة وفهمها بعمق. ويتميز بقدرته على التعامل مع مصادر بيانات متعددة، مثل النصوص والمقابلات والصور والفيديو، مما يمنح التحليل شمولية ودقة أكبر. وتبرز أهميته في النقاط التالية:

1. يساعد على تنظيم البيانات الضخمة وتحويلها إلى فئات موضوعية قابلة للتحليل.
2. يوفّر أدوات قوية للترميز المنهجي وإعادة التصنيف بما يعزز من دقة النتائج.
3. يدعم إدخال مصادر متنوعة مثل النصوص، المقابلات، الملاحظات، الصور، والفيديو.
4. يساعد على اكتشاف العلاقات بين المفاهيم من خلال أدوات الربط الشبكي والتحليل البصري.
5. يسهّل عرض النتائج باستخدام الخرائط الذهنية والمخططات التوضيحية.
6. يعزز من موضوعية البحث عبر خطوات توثيقية واضحة يمكن مراجعتها وتتبّعها.
7. يوفر إمكانية العمل الجماعي على نفس المشروع، مما يدعم التعاون بين الباحثين.
8. يختصر الوقت والجهد مقارنة بالتحليل اليدوي للبيانات النوعية.
9. يساعد على بناء نماذج نظرية أو مفاهيمية من خلال تجميع الرموز والفئات بطريقة مترابطة.
10. يزيد من مصداقية البحث الأكاديمي، مما يعزز فرص اعتماده ونشره في المجلات المحكمة.

برنامج ATLAS.ti يُعد من أهم برامج التحليل النوعي للبيانات، حيث يوفّر بيئة متكاملة لإدارة النصوص، المقابلات، الصور، ومقاطع الفيديو، مع دعم أدوات الترميز والتحليل العميق. وقد أصبح أداة شائعة لدى الباحثين في العلوم الاجتماعية والتربوية والصحية، نظرًا لما يوفره من مرونة في التعامل مع البيانات الضخمة. وللاستفادة منه بالشكل الأمثل، يجب اتباع خطوات منهجية دقيقة، وهي على النحو التالي:

1- إدخال البيانات إلى البرنامج

تبدأ العملية بتحميل الملفات البحثية إلى ATLAS.ti، سواء كانت نصوصًا، مقاطع صوتية، فيديوهات أو صورًا. تنوع صيغ الملفات المدعومة يجعل الباحث قادرًا على التعامل مع مصادر بيانات متعددة في دراسة واحدة.

2- تنظيم البيانات في مشاريع

بعد إدخال البيانات، يتم إنشاء مشروع بحثي يضم جميع الوثائق. هذا التنظيم يساعد على حفظ كل الملفات داخل إطار واحد متكامل، مما يسهل الرجوع إليها لاحقًا وإدارة التحليل بشكل منهجي.

3- قراءة أولية للبيانات

يقوم الباحث بقراءة النصوص أو مراجعة المقابلات بشكل متأنٍ للحصول على تصور أولي عن المعاني. هذه القراءة التمهيدية تسمح بتحديد النقاط الجوهرية التي قد تتحول لاحقًا إلى رموز أو موضوعات تحليلية.

4- الترميز المفتوح للنصوص

يُستخدم ATLAS.ti لوضع رموز (Codes) على العبارات أو المقاطع المهمة داخل النصوص. هذه الرموز تعمل كوسوم تساعد في تصنيف البيانات، وتُمكّن الباحث من التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات بفعالية.

5- تجميع الرموز في فئات أو شبكات مفاهيمية

البرنامج يسمح بربط الرموز المتشابهة أو المرتبطة ضمن فئات أكبر. كما يمكن إنشاء شبكات مفاهيمية تُظهر العلاقات بين الرموز والفئات بشكل بصري، مما يعزز من فهم الباحث للأنماط.

6- استخدام الأدوات التحليلية المتقدمة

يوفر ATLAS.ti أدوات متطورة مثل البحث النصي، واختبار تكرار الكلمات، وإنشاء الرسوم البيانية والشبكات التفاعلية. هذه الأدوات تدعم عملية اكتشاف العلاقات المعقدة بين المفاهيم.

7- تفسير النتائج وربطها بالإطار النظري

بعد تنظيم الرموز والفئات، يقوم الباحث بعملية تفسير معمّق يربط بين النتائج المستخلصة والنظرية أو الأدبيات السابقة. هذه الخطوة تمنح التحليل قوة أكاديمية وتساعد على تقديم استنتاجات رصينة.

8- استخراج التقارير وتوثيق التحليل

وأخيرًا، يتيح البرنامج إمكانية تصدير تقارير مفصلة تتضمن الرموز، الفئات، والشبكات المفاهيمية. هذا التوثيق المنظم يضمن الشفافية والمصداقية، ويساعد الباحث على إدماج النتائج بسهولة داخل رسالته العلمية أو مقاله البحثي.

للتوضيح العملي، سنعرض مثالًا تطبيقيًا مبسطًا لتحليل بيانات نوعية باستخدام برنامج ATLAS.ti. في هذا المثال، يقوم الباحث بدراسة تصورات طلاب الجامعة حول التعليم الإلكتروني بعد جائحة كورونا. وقد جُمعت البيانات من خلال مقابلات شبه مهيكلة مع مجموعة من الطلاب، ثم أُدخلت إلى البرنامج لتحليلها وفق خطوات منهجية واضحة على النحو التالي:

1- إدخال بيانات المقابلات إلى ATLAS.ti

في البداية، قام الباحث بتفريغ جميع المقابلات في ملفات نصية، ثم استوردها إلى مشروع جديد داخل البرنامج. هذا سمح بترتيب البيانات في وثائق مرتبة يسهل الرجوع إليها أثناء التحليل.

2- قراءة البيانات قراءة تمهيدية

أجرى الباحث قراءة شاملة للنصوص للتعرف على طبيعة استجابات الطلاب. وخلال هذه المرحلة، دوّن ملاحظات أولية في مذكرات البرنامج حول الانطباعات العامة والتكرارات الأولية.

3- تطبيق الترميز المفتوح على النصوص

بدأ الباحث بترميز الجمل والعبارات المهمة مثل: التعليم الإلكتروني مرن أكثر من المحاضرات التقليدية أو أفتقد التفاعل المباشر مع الأساتذة. هذه العبارات حصلت على رموز مثل المرونة، فقدان التفاعل.

4- إنشاء قائمة الرموز (Code List)

مع تقدم التحليل، قام الباحث بإنشاء قائمة من الرموز التي تمثل المفاهيم الأساسية المتكررة، مثل: سهولة الوصول، ضعف البنية التحتية، زيادة الاستقلالية في التعلم، والتشتت أثناء المحاضرات.

5- تجميع الرموز في فئات أكبر

بعد ذلك، جُمعت الرموز في فئات أو محاور رئيسية. على سبيل المثال، صُنفت الرموز المرونة وسهولة الوصول ضمن فئة كبرى بعنوان: مزايا التعليم الإلكتروني، بينما جُمعت رموز مثل فقدان التفاعل والتشتت في فئة أخرى بعنوان: تحديات التعليم الإلكتروني.

6- استخدام الشبكات المفاهيمية

قام الباحث ببناء شبكة مفاهيمية داخل ATLAS.ti تربط بين الفئات. على سبيل المثال، أظهر الربط أن مزايا التعليم الإلكتروني قد تساهم في رفع رضا الطلاب، بينما التحديات قد تقلل من دافعيتهم. هذا التمثيل البصري سهّل رؤية العلاقات.

7- تفسير النتائج وربطها بالأدبيات

فسّر الباحث النتائج عبر ربطها بالدراسات السابقة التي تناولت التعليم الإلكتروني. فمثلاً، توافق محور المرونة مع نتائج دراسات أكدت أن التعليم الإلكتروني يوفر استقلالية أكبر للمتعلمين، بينما محور فقدان التفاعل انسجم مع أبحاث رصدت ضعف التواصل في هذا النمط التعليمي.

8- استخراج تقرير التحليل النهائي

وأخيرًا، صدّر الباحث تقريرًا من البرنامج يتضمن جميع الرموز، الفئات، والشبكات المفاهيمية، مما أتاح له إدماج النتائج مباشرة في فصول الرسالة العلمية مع توثيق كامل لخطوات التحليل.

في دراسة نولي اهتمامًا كبيرًا للتحليل النوعي باعتباره أحد أهم الأدوات لفهم المعاني والسياقات والدلالات العميقة في البحوث العلمية. ولتحقيق أعلى مستوى من الدقة، نعتمد على برامج التحليل النوعي المتقدمة التي تسهّل التعامل مع البيانات النصية وتُعزز من موثوقية النتائج، هذه البرامج تتيح لنا تحميل النصوص، المقابلات، أو الملاحظات، ثم تنظيمها في فئات وموضوعات باستخدام تقنيات الترميز، وذلك من خلال:

1. إدخال البيانات النصية: مثل نصوص المقابلات أو الملاحظات الميدانية.
2. الترميز وتصنيف البيانات إلى موضوعات أو مفاهيم رئيسية.
3. التحليل الموضوعي واكتشاف العلاقات بين الرموز واستنتاج أنماط متكررة.
4. إعداد التقارير وعرض النتائج في جداول ورسوم بيانية تفاعلية تعزز قوة البحث.

لا نكتفي باستخدام البرامج بشكل تقني فقط، بل نوظفها ضمن إطار أكاديمي رصين يربط النتائج بأسئلة البحث وأهدافه، ليصبح استخدام البرامج النوعية أداة احترافية تمنحك نتائج متعمقة وموثوقة تدعم بحثك العلمي في مختلف مراحله، تواصل معنا الآن عبر الواتس اب أو نموذج التواصل، لتحقيق أعلى معايير الدقة والاحترافية في تحليل البيانات النوعية.

الفريق الأكاديمي في شركة دراسة المسؤول عن برامج التحليل النوعي هو نخبة من الأساتذة الجامعيين والباحثين من حملة الدكتوراه من جامعات مرموقة، ممن يمتلكون خبرة عملية وأكاديمية تزيد عن 20 عامًا في تطبيق المناهج الكيفية والنوعية على البحوث العلمية. يتميز هذا الفريق بقدرات عالية على التعامل مع أحدث البرامج المتخصصة في التحليل النوعي، بما يضمن دقة النتائج وعمقها العلمي. ومن أبرز مهام الفريق في برامج التحليل النوعي:

1. استخدام برامج متقدمة مثل NVivo وATLAS.ti لترميز البيانات النصية والمقابلات والملاحظات.
2. تنظيم وتصنيف البيانات النوعية بطريقة تسهّل استخراج الأنماط والاتجاهات.
3. تقديم شروح علمية معمقة للنتائج وربطها بالنظريات والدراسات السابقة.
4. إعداد جداول ورسوم بيانية توضيحية تعكس مخرجات البرامج بشكل احترافي.
5. ضمان توثيق خطوات التحليل بما يتوافق مع معايير النشر العلمي.
6. خبرة متخصصة في تصميم الدراسات الكيفية وتطبيق برامج التحليل النوعي.
7. القدرة على تحويل البيانات الخام إلى نتائج دقيقة ذات قيمة معرفية عالية.
8. الالتزام بالمنهجية العلمية الصارمة وأخلاقيات البحث الأكاديمي.
9. يتضمن الفريق نخبة ممن لغتهم الأولى اللغة الإنجليزية لضمان صياغة التقارير والنتائج وضبط المخرجات باللغتين العربية والإنجليزية بنفس الدقة والكفاءة.

مع فريق دراسة الأكاديمي، تحصل على تحليل نوعي احترافي باستخدام أقوى البرامج البحثية، بما يضمن لك نتائج دقيقة وموثوقة تُعزز من قيمة بحثك العلمي وفرص نشره في المجلات المحكمة.

أشادت آراء العملاء بدقة المخرجات التي قدّمتها شركة دراسة من خلال استخدام برامج التحليل النوعي مثل NVivo وATLAS.ti، مؤكدين أن النتائج كانت منظمة، متماسكة، وتعكس بعمق المعاني المستخلصة من البيانات النصية. وقد عبّروا عن ارتياحهم لمدى موثوقية التحليل، حيث تم استخراج الأكواد والفئات والموضوعات البحثية بدقة عالية، مما أتاح لهم تقديم نتائج علمية موثوقة ودقيقة.

في ختام هذا المقال، يتضح أن استخدام برنامج ATLAS.ti في تحليل البيانات البحثية من خلال دراسات الحالة يُظهر بوضوح مدى قوة هذه الأداة في تحويل البيانات النوعية المعقدة إلى نتائج قابلة للفهم والتفسير العلمي. فمن خلال الترميز والتنظيم وبناء الشبكات المفاهيمية، يصبح الباحث أكثر قدرة على اكتشاف الأنماط والمعاني الخفية التي قد لا تكشفها الطرق التقليدية.

Friese, S. (2011, January). Using ATLAS. ti for analyzing the financial crisis data. In Forum Qualitative Sozialforschung/Forum: Qualitative Social Research (Vol. 12, No. 1).‏

Sha, Y., & Malory, B. (2025). Using ATLAS. ti for constructing and analysing multimodal social media corpora. Linguistics Vanguard. https://doi.org/10.1515/lingvan-2024-0200