在內容分析法（Content Analysis）中，內容編碼（Coding）是關鍵步驟，分類思維是核心要義。操作程式是把多模態資料（文本、圖片、音訊、視頻）轉化為量化資料，後續進行統計分析處理。在很多研究實踐中，也常採用量化、質化資料結合解讀的方式來達到研究目的。

傳統內容分析法中，內容編碼是人工針對文本進行逐一閱讀，填答編碼表，做完所有的內容編碼後，將編碼簿中的資料匯總整理，進行統計分析和視覺化效果呈現。這個過程非常耗時耗力（小編經常聽到用戶朋友們抱怨，做人工編碼做得頭暈眼花，簡直要哇的一聲哭出來）。

為了解決傳統內容分析法編碼操作繁瑣的問題，DiVoMiner平台的研發團隊想了不少辦法，最終確定採用結合了傳統內容分析法、大資料技術、人工智慧的創新執行方案，在內容編碼的方式上，提供了人工編碼（可電腦、AI輔助）、電腦編碼和AI編碼三種方式。

那麼，有小夥伴表示疑惑，同樣是做內容編碼，這三種方式到底有什麼差別呢？應該如何做選擇呢？想要弄明白這個問題，就得先瞭解這兩者的執行差異和各自的優劣勢。

先上結論，選擇何種編碼方式，關鍵看類目屬性和投入資源的水準！

客觀類目題目推薦電腦編碼，高效可靠，成本低；

主觀類目題目用（電腦輔助）人工編碼，準確性高，消耗人力，相對費時費力；

AI編碼則是兼顧客觀和主觀題目，效率高，速度快，需要投入一定的運算資源。

(見下表總結↓↓↓)

• 什麼情況下選擇電腦編碼？

客觀性的題目，如機構、人名、事件等，表達清晰，可以用語義概括，這種題目極為適合做電腦編碼，效率極高，非常省心省事，搭配系統電腦人的信度檢驗，編碼結果放入論文、發表高水準期刊無壓力！

• 什麼情況下選擇（電腦輔助）人工編碼？

如果是主觀性類目題目，以目前的科技手段難以做出準確判斷，如指定物件的意見判斷、模糊態度等無法利用電腦編碼快速完成，就推薦人工編碼，通過一定的電腦輔助手段，相對提升編碼效率 。

• 什麼情況下選擇AI編碼？

AI編碼適用於主觀、客觀類目題目，準確度可控，需要設置類目提示詞，對類目選項下定義，需要消耗運算資源。可以和人工編碼員的結果進行進度檢驗，編碼結果可用在發表論文中。

有時候在實踐中，一套編碼表中會同時含有客觀和主觀型類目，也可以採用混合編碼的方式完成資料處理。

實際上，（電腦輔助）人工編碼、電腦編碼，還有AI編碼，都是大資料技術輔助、人工智慧輔助內容分析法的一部分，適合不同的文本資料研究場景。接下來就詳細介紹一下（電腦輔助）人工編碼、電腦編碼和AI編碼的操作方式。

• （電腦輔助）人工編碼

顧名思義，由人工編碼員閱讀文本，並填答編碼表，以此方式完成內容編碼工作，適合分析主觀性類目。傳統內容分析法的操作方式正是如此，需要耗費大量的人力和時間成本，人工依賴性強，不適合大規模資料的分析任務。

作為長期圍繞內容分析法展開工作的DiVoMiner研發團隊深為理解人工編碼的“苦”，因此在“純”人工編碼的基礎上，開發出“電腦輔助”的功能，使用者可以對類目的選項設置配套關鍵字（詞）條件（關於「類目設置」，相關資訊可點這裡回顧），設置好的字詞可以在編碼文本中高亮顯示，並提供電腦預選，減少編碼員檢閱文本時查找、匹配資訊的功夫，即便是人工做編碼，相比傳統編碼方式，效率也有很大程度的提升，準確度也大為提高。

人工編碼的資料準確性依賴於編碼員的理解，因此為了保證資料的可靠性，需要在正式編碼前進行編碼員之間信度測試，關於信度測試的知識點，點這裡回顧。

•  電腦編碼          

大資料研究場景下，動用的資料樣本動輒成千上萬，甚至十萬、百萬、千萬級別資料也不是稀罕事兒，人工編碼在這種資料量的重壓下捉襟見肘，難以為繼。因此，在資料分析方面迫切需要電腦的協助。

在內容編碼中，針對客觀性類目，可以用文字總結出題目選項的語義範疇，則推薦利用電腦執行文本的分類工作，一鍵執行，依據用戶自設的關鍵字（詞）邏輯條件，自動完成編碼表的填答，速度快，效率高，成千上萬條資料可以在短時間內完成，而且多次重複執行結果完全一致，容易驗證結果。

可以在對應資料庫的「自動編碼」或是「內容編碼」下的「自動編碼」中設置電腦編碼

需要注意的是，電腦編碼並不是完全交由電腦解決全部問題，電腦編碼結果高度依賴使用者自設的選項關鍵詞條件，“人”在其中發揮了極大的作用，人工介入的重要環節在於制定電腦分類的標準，因此用戶的研究能力、經驗等容易影響編碼結果的品質，並借此擺脫內容編碼等機械性質的繁雜工作，讓研究者的精力回歸研究中。

提示：不論是電腦編碼，還是人工編碼中的預選，依據都是由用戶自設的類目中選項關鍵字決定的，因此，編碼資料品質的高低，依然是取決於研究者的研究能力和思考成果，在一個研究裡，有可能需要研究者反復調整設定和矯正結果，才能達到一個較佳的編碼結果。

• AI編碼

AI編碼可快速對資料進行分類，相對人工編碼，AI計算效率極高，編碼結果也比較準確。AI編碼需要先設置AI類目，與電腦編碼的運行機制不同，AI類目需要對題目、選項設置提示詞，即是使用語言說明清楚編碼的分類依據，AI編碼的結果品質會與提示詞的品質嚴格相關。

設置妥當後，運行AI編碼的路徑方式與電腦編碼一致，均是在資料庫的「自動編碼」或「內容編碼」下的「自動編碼」進行資料範圍的設置和任務啟動。