Открытка - прекрасный способ поздравить близкого человека с праздником, в данном случае с Новым годом. Много знакомых и родных людей живут в других регионах России, городах и даже странах и не всегда, получается, увидеться и встретить Новый год вместе с ними. Но поздравить и сделать приятно нужно и тут как никогда понадобится новогодняя открытка, сделанная собственными руками и фантазией.
В старые добрые времена, в школе, мы делали открытки на уроках труда: рисовали, раскрашивали акварелью и приносили домой. Теперь, есть специальные онлайн графические редакторы, с помощью которых можно сделать красивую и яркую открытку на Новый год и о них я бы хотел поговорить. Ведь Новый год не за горами и пора подготовить сюрпризы близким и родным.
Уникальная и индивидуальная открытка - это лучший подарок на праздник, ведь сделано своими руками и лично для близкого человека. И отправить открытку, сделанную графическим редакторов в интернете, очень просто, так как она у вас будет в электронном варианте. Отправить получателю открытку можно по электронной почте или в сообщение социальной сети ВКонтакте, Одноклассники, Facebook и т.д.
А теперь давайте рассмотрим 5 сервисов, с помощью которых можно сделать открытку на Новый год или другой праздник .
Как сделать поздравительную открытку онлайн
Pro100tak.com
Pro100tak.com - бесплатный конструктор открыток на всевозможные праздники, в том числе на Новый год. Поставил его на первое место, потому что наиболее понятный интерфейс и любой пользователь, имеющий начальные навыки владения персональным компьютером и умеющим мотать компьютерной мышкой сможет сделать открытку.
После загрузки страницы конструктора открыток Pro100tak станет доступно весь инструментарий и функционал онлайн сервиса:
Вставка аудио файла, то есть музыкальное сопровождение к открытке.
Фон открытки можно повернуть, затемнить, осветлить, размыть и изменить прочие параметры, как и у всех полноценных графических редакторах. А после того как закончили с созданием открытки, можно ее сохранить на свой компьютер, нажав на соответствующую кнопку или отправить на электронную почту.
А вот видео инструкция, где делают открытку онлайн, с помощью бесплатного конструктора открыток Pro100tak.com:
Funphotobox.com
Funphotobox.com - бесплатный онлайн сервис для создания поздравительных открыток из ваших фотографий. Здесь немного попроще сервис, чем предыдущий, так как основной наклон идет на создание открытки, с использованием фотографии или какого-либо изображения. Можно украсить снежинками , которые можно сделать, воспользовавшись сервисом Снежинка.
Для того чтобы сделать поздравительную открытку, нужно выбрать подходящий шаблон тематический празднику, загрузить фотографию (с компьютера или веб-камеры) и после можно сохранить открытку себе на компьютер.
Funny.pho.to
Funny.pho.to - еще один сервис, с помощью которого можно сделать поздравительную открытку онлайн на Новый год. Я уже писал об этом сервисе - Pho.to - редактор фотографий онлайн, почитайте на досуге. Здесь тоже все очень просто:
Сохраняем на свой компьютер.
- онлайн сервис, где есть возможность создать поздравительную открытку. Для этого нужно выбрать раздел сервиса Фоторамки (создать фоторамку) и выбрать подходящую категорию (в нашем случае Новогодние). После загружаем фотографию, нажав на кнопку Обзор. Ввести Подпись и нажать на кнопку Создать.
123Greetings.com
123Greetings.com - это лучший сайт для бесплатной отправки поздравительных открыток онлайн для ваших близких. На сайте есть замечательные открытки для любого случая, таких как День рождения, юбилей, свадьба, Новый год и многие других мероприятий. В базе сервиса не одна тысяча красивых открыток: анимированные , интерактивные, flash - открытки и простые.
Все разложено по категориям и поэтому будет легко найти то, что вам нужно. Сервис абсолютно бесплатен, но полностью на английском языке (тут поможет переводчик онлайн). Как и выше перечисленных сервисах, в 123Greetings.com есть возможность добавить свой текст поздравления к открытке, все разбито по категориям, можно напрямую отправить на электронную почту и т.д.
Вот таким образом, можно сделать поздравительную открытку на новый год и поздравить своих родных и близким с этим замечательным праздником, который встречает и справляет весь мир. Поздравьте своих родных и друзей!!!
Любой праздник невозможно представить без подарков, всеобщего веселья, музыки, воздушных шаров и прочих радостных элементов. Еще один неотъемлемый компонент любого торжества — поздравительные открытки. Последние можно купить в специализированном магазине, а можно создать самостоятельно, используя для этого один из шаблонов Microsoft Word.
Не зря ведь говорят, что лучший подарок — это тот, что вы сделали собственными руками. Поэтому в данной статье мы расскажем, как самостоятельно сделать открытку в Word.
1. Откройте программу MS Word и перейдите в меню «Файл» .
2. Выберите пункт «Создать» и в строке поиска напишите «Открытка» и нажмите «ENTER» .
3. В появившемся перечне шаблонов открыток найдите ту, которая вам понравится.
Примечание: В правом боковом списке вы можете выбрать категорию, к которой относится создаваемая вами открытка — годовщина, день рождения, новый год, рождество и т.д..
4. Выбрав подходящий шаблон, кликните по нему и нажмите «Создать» . Дождитесь, пока этот шаблон будет скачан из интернета и открыт в новом файле.
5. Заполните пустые поля, вписав поздравление, оставив подпись, а также любую другую информацию, которую сами посчитаете нужной. При необходимости, воспользуйтесь нашей инструкцией по форматированию текста.
6. Закончив с оформлением поздравительной открытки, сохраните ее и распечатайте.
Примечание: На многих открытках на полях указана пошаговая инструкция с описанием того, как распечатать, вырезать и сложить ту или иную открытку. Не игнорируйте эту информацию, на печать она не выводится, а в деле очень даже поможет.
Поздравляем, вы самостоятельно сделали открытку в Ворде. Теперь осталось только подарить ее виновнику торжества. Используя встроенные в программу шаблоны, вы можете создать много других интересных вещей, например, календарь.
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ПРОГРАММЫ, АВТОМАТИЗИРУЮЩИЕ ОЦЕНКУ ОБЪЕКТОВ И КОНТЕНТ-АНАЛИЗ ТЕКСТА
Майер Роберт Валерьевич
Глазовский государственный педагогический институт им. В.Г.Короленко
доктор педагогических наук, профессор кафедры физики и дидактики физики
Аннотация
Развитие теории обучения требует использования математических методов для оценки дидактических объектов. Предлагаются простые способы автоматизации оценки объектов методом парных сравнений и определения различных видов информации в тексте с помощью компьютера. Представлены тексты программ, написанных в среде Free Pascal, использование которых позволяет: 1) оценить дидактическую сложность понятий, обозначающих физические приборы, величины и физические эксперименты; 2) произвести контент–анализа параграфов различных учебников физики.
THE COMPUTER PROGRAMS WHICH AUTOMATE ASSESSMENT OF OBJECTS AND CONTENT–ANALYSIS OF THE TEXT
Mayer Robert Valerievich
Glazov Korolenko State Pedagogical Institute
doctor of pedagogical sciences, associate professor
Abstract
Development of the theory of training demands use of mathematical methods for an assessment of didactic objects. Easy ways of automation of an assessment of objects by method of pair comparisons and definitions of quantity of different types of information in the text by means of the computer are offered. Are submitted texts of the programs written in the environment of Free Pascal which use allows: 1) to estimate didactic complexity of the notions designating physical quantities, devices and experiments; 2) to make the content analysis of paragraphs of various textbooks of physics.
Введение
В последнее время повысился интерес к применению математических методов в педагогике . Для использования математических моделей, установления качественных и количественных закономерностей необходимо уметь оценивать различные качества педагогических объектов, уровень знаний учеником учебного материала, сложность понятия, формулы, темы, задачи, информативность рисунка и т.д. Также большое значение имеет проблема определения количества того или иного вида информации (например, эмпирической, теоретической, математической) в учебном тексте, лекции, ответе ученика.
Оценка и ранжирование нескольких десятков объектов – довольно трудоемкий процесс для того, чтобы его выполнять вручную. Так, для оценки 30 объектов методом парных сравнений необходимо осуществить не менее 450 различных сопоставлений, в ходе каждого из которых эксперт должен соотнести степень наличия оцениваемого качества в двух сравниваемых объектах. Поэтому лучше автоматизировать этот процесс с помощью компьютерной программы, которая случайным образом предъявляет сравниваемые объекты, воспринимает ответы эксперта и записывает результаты в файл. При этом важно, чтобы эксперт имел возможность сделать перерыв, сохранить результаты, а на следующий день вернуться и продолжить работу.
Контент–анализ многостраничных текстов, подсчет различных терминов–маркеров самим экспертом – дело трудоемкое, а его результат зависит от различных случайных факторов. Повысить объективность контент–анализа учебного текста и повторяемость получающихся результатов возможно с помощью компьютерной программы, которая, используя словарь–тезаурус, подсчитывает частоты упоминания различных терминов в текстовом файле, учитывает их сложность и принадлежность к тому или иному классу. Работа эксперта в этом случае сводится к следующему: 1) составление словаря–тезауруса; 2) классификация и оценка входящих в него терминов; 3) подготовка файла с анализируемым текстом; 4) запуск программы анализирующей текст; 5) интерпретация результатов.
1. Программа для парного сравнения объектов
Для оценки объектов методом парных сравнений используется программа ПР–1, написанная в среде Free Pascal (рис. 1). Допустим, необходимо оценить сложность понятий из школьного курса физики. С помощью Far_manager создают файл vhod.txt, содержащий список из N=25 оцениваемых понятий (рис. 2.1), случайно выбирают понятие с номером N0=8 и запускают компьютерную программу ПР–1. На экране появляются понятие N0=8, а строчкой ниже – случайным образом выбранное понятие из списка, например, понятие 12. Эксперт должен сравнить оцениваемые качества этих двух объектов и ввести с клавиатуры символы “+”, “0” или “–“. Плюс означает, что оцениваемого качества в объекте 1 больше, чем в объекте 2, ноль – примерно одинаково, а минус – меньше, чем в объекте 2.
После нажатия на клавишу “Enter” снова появляется понятие с номером N0=8 и случайно выбранное понятие 23. Эксперт снова производит сравнение и ставит оценку “+”, “–“ или “0”. Программа написана так, что понятие с номером N0 не сравнивается с собой (известно, что результат “0”) и не сравнивается дважды ни с каким другим понятием. После окончания процедуры сравнения понятия 8 со всеми остальными понятиями из входного файла (рис. 2.1), программа создает текстовый файл vihod.txt из одной строки, содержащий номер объекта N0=8 и результаты его сравнений с понятием 1, понятием 2, …., понятием N в виде “+ + + … + 0 0 – + … – 0 + – –” (рис. 2.2). Затем эксперт повторяет ту же самую процедуру с другим объектом, например, с понятием N0=10. В случае необходимости эксперт может сделать перерыв или отложить процедуру сравнения на следующий день. С помощью текстового редактора из получающихся строчек (рис. 2.2) формируется двумерная матрица NxN, похожая на представленную на рис. 2.3. В результате полного перебора всего списка понятий каждая пара понятий сравнивалась дважды (сначала i-ое с j-тым, а потом наоборот), что позволяет уменьшить влияние случайных факторов. Результаты сравнения двух объектов записываются на пересечении соответствующих строки и столбца. С левого верхнего угла к правому нижнему идет диагональ из нулей.
Для получения оценок объектов получившаяся двумерная матрица из плюсов, нулей и единиц (рис. 2.3) анализируется программой ПР–2 (рис. 3), которая для каждой i–ой строки находит сумму всех плюсов и из нее вычитает сумму всех минусов. Получающийся результат A_i для каждой строки выводится на экран. Если в программе ПР–2 активизировать x и закомментировать x, то она аналогичным образом обработает столбцы матрицы. Соответствующие результаты B_i (i=1, 2, …, N) выводятся на экран. Величина K оцениваемого качества i–ого объекта считается пропорциональной разности A_i-B_i. К ней можно прибавить некоторую постоянную и результат умножить на коэффициент так, чтобы максимальное значение характеристики K равнялось единице, а минимальное – нулю.
2. Программа для контент–анализа текста
Метод контент–анализа, заключается в “переводе в количественные показатели массовой текстовой информации” и их последующей статистической обработке . Для оценки количества содержащихся в тексте эмпирических, теоретических и математических знаний следует определить число использований “эмпирических” терминов (обозначающих объекты и явления, приборы и устройства), “теоретических” терминов (названия физических величин), математических терминов (математические величины, операции, символы в формулах) и общенаучных терминов (например, “докажем”, “измерения”, “проанализируем” и т.д.). Единицей измерения объема информации является одно упоминание термина. Так как в русском языке средняя длина слова 6,3 буквы (включая пробел), то для нахождения суммарного числа слов N (объема информации в тексте I) достаточно общее количество букв разделить на 6,3.
Методика такого качественно–количественного анализа содержания учебных текстов предполагает выбор исчерпывающих и взаимоисключающих критериев и определение правила для надежного фиксирования нужных характеристик текста так, чтобы получающиеся результаты не зависели от эксперта, имели высокую повторяемость и отражали объективные характеристики текста . Физический текст включает в себя собственно текстовую информацию, рисунки (графическая информация) и формулы. Чтобы оценить количество информации в рисунках и формулах будем заменять их максимально короткими предложениями, которые полно передают заключенную в них учебную информацию. Речь идет о полезной информации, необходимой для усвоения соответствующего параграфа учебника (ненужная информация, содержащаяся в рисунках не учитывается).
Приближенно можно считать, что количество “формульной” информации пропорционально числу математических символов, встречающихся в тексте и в формулах. Каждый символ соответствует некоторому понятию. Сложность символов будем оценивать по пятибальной шкале: 1. Сложность S=1: одиночные символы (не вектора), сумма, разность, произведение и деление. 2. Сложность S=2: возведение в степень, извлечение корня, сложение и вычитание векторов. 3. Сложность S=3: формула содержит тригонометрические функции, логарифмы, скалярное произведение векторов. 4. Сложность S=4: пределы, дифференциалы, производные, векторное произведение. 5. Сложность S=5: интегралы, операторы и т.д. Подсчитывается число математических символов в параграфе со сложностью S=1, 2, 3, 4, 5, и результаты присваиваются элементам матрицы mat_sim[i] (программа Analizer, процедура Formuli).
На рис. 4 представлена специальная программа Analyzer (среда Free Pascal), которая, используя словарь–тезаурус, подсчитывает частоты упоминания различных физических и математических терминов в текстовом файле. Контент–анализ текста осуществляется следующим образом: 1. Определяют сложность и количество “формульной” информации путем подсчета числа математических символов различной сложности в тексте и формулах; результаты вводят в mat_sim[i]. 2. Заменяют рисунки краткими описаниями, содержащими информацию об изображенных на рисунках физических и математических объектах. 3. Создают текстовый файл в формате vhod1.txt, содержащий анализируемый текст с описаниями рисунков без формул (рис. 5). 4. Составляют список физических математических и общенаучных терминов, встречающихся в данном тексте. Для этого используют программы Word_stat, Word_count, Word_statistic, которые можно найти в Интернете. 5. Создают словарь–тезаурус текста, содержащий общие части однокоренных терминов (например, слова дифракция, дифрагировать, дифракционный – общая часть “дифра”), который сохраняют в файле slovar.txt (рис. 6.1). 6. Каждый термин относят к одному из классов “эмпирический”, “теоретический”, “математический”, “общенаучный”, и оценивают его сложность по шкале 1–2–3; результаты записывают в файл slovar.txt. 7. Запускают программу Analyzer, которая обращаясь к файлу slovar.txt, анализирует текст, хранящийся в файле vhod1.txt, а результаты записывает в файл vihod1.txt. Также создается профиль текста, состоящий из матрицы наиболее часто встречающихся слов и их частот (рис. 6.2). 8. Интерпретируют полученные результаты, создают таблицы, строят гистограммы и т.д.
Заключение
В статье предложены простые варианты решения проблемы автоматизации оценки объектов методом парных сравнений и определения количества различных видов информации в тексте. Сравнение, оценка и ранжирование объектов, а также определение количества различных видов информации в тексте – важные процедуры измерения, использующиеся в гуманитарных науках. С помощью программ ПР–1 и ПР–2 (рис. 1 и 3), помогающих реализовать метод парных сравнений, удалось оценить дидактическую сложность понятий, обозначающих физические приборы, величины и физические эксперименты . Все это позволило осуществить классификацию учебников и тем школьного курса физики на основе оценки их физической и математической сложности, установить закономерности распределения учебного материала . Программа ПР–3 (рис. 4) применялась для контент–анализа параграфов различных учебников физики .
Метод контент-анализа, заключается в “переводе в количественные показатели массовой текстовой информации” и их последующей статистической обработке . Для оценки количества содержащихся в тексте эмпирических, теоретических и математических знаний следует определить число использований “эмпирических” терминов (обозначающих объекты и явления, приборы и устройства), “теоретических” терминов (названия физических величин), математических терминов (математические величины, операции, символы в формулах) и общенаучных терминов (например, “докажем”, “измерения”, “проанализируем” и т.д.). Единицей измерения объема информации является одно упоминание термина. Так как в русском языке средняя длина слова 6,3 буквы (включая пробел), то для нахождения суммарного числа слов N (объема информации в тексте I) достаточно общее количество букв разделить на 6,3.
Методика такого качественно-количественного анализа содержания учебных текстов предполагает выбор исчерпывающих и взаимоисключающих критериев и определение правила для надежного фиксирования нужных характеристик текста так, чтобы получающиеся результаты не зависели от эксперта, имели высокую повторяемость и отражали объективные характеристики текста . Физический текст включает в себя собственно текстовую информацию, рисунки (графическая информация) и формулы. Чтобы оценить количество информации в рисунках и формулах будем заменять их максимально короткими предложениями, которые полно передают заключенную в них учебную информацию. Речь идет о полезной информации, необходимой для усвоения соответствующего параграфа учебника (ненужная информация, содержащаяся в рисунках не учитывается).
Приближенно можно считать, что количество “формульной” информации пропорционально числу математических символов, встречающихся в тексте и в формулах. Каждый символ соответствует некоторому понятию. Сложность символов будем оценивать по пятибальной шкале: 1. Сложность S=1: одиночные символы (не вектора), сумма, разность, произведение и деление. 2. Сложность S=2: возведение в степень, извлечение корня, сложение и вычитание векторов. 3. Сложность S=3: формула содержит тригонометрические функции, логарифмы, скалярное произведение векторов. 4. Сложность S=4: пределы, дифференциалы, производные, векторное произведение. 5. Сложность S=5: интегралы, операторы и т.д. Подсчитывается число математических символов в параграфе со сложностью S=1, 2, 3, 4, 5, и результаты присваиваются элементам матрицы mat_sim[i] (программа Analizer, процедура Formuli).
На рис. 4 представлена специальная программа Analyzer (среда Free Pascal), которая, используя словарь-тезаурус, подсчитывает частоты упоминания различных физических и математических терминов в текстовом файле. Контент-анализ текста осуществляется следующим образом: 1. Определяют сложность и количество “формульной” информации путем подсчета числа математических символов различной сложности в тексте и формулах; результаты вводят в mat_sim[i]. 2. Заменяют рисунки краткими описаниями, содержащими информацию об изображенных на рисунках физических и математических объектах. 3. Создают текстовый файл в формате vhod1.txt, содержащий анализируемый текст с описаниями рисунков без формул (рис. 5). 4. Составляют список физических математических и общенаучных терминов, встречающихся в данном тексте. Для этого используют программы Word_stat, Word_count, Word_statistic, которые можно найти в Интернете. 5. Создают словарь-тезаурус текста, содержащий общие части однокоренных терминов (например, слова дифракция, дифрагировать, дифракционный - общая часть “дифра”), который сохраняют в файле slovar.txt (рис. 6.1). 6. Каждый термин относят к одному из классов “эмпирический”, “теоретический”, “математический”, “общенаучный”, и оценивают его сложность по шкале 1-2-3; результаты записывают в файл slovar.txt. 7. Запускают программу Analyzer, которая обращаясь к файлу slovar.txt, анализирует текст, хранящийся в файле vhod1.txt, а результаты записывает в файл vihod1.txt. Также создается профиль текста, состоящий из матрицы наиболее часто встречающихся слов и их частот (рис. 6.2). 8. Интерпретируют полученные результаты, создают таблицы, строят гистограммы и т.д.
Здесь представлены краткие характеристики программ для проведения контент-анализа. Постепенно список буду расширять. Подробные обзоры будут содержаться на блоге в рубрике о программах для проведения контент-анализа.
ЛЕКТА — производит многомерный контент-анализ текстовых массивов. На начальном этапе помогает составить словарь контент-анализа как на основе частотности, так и на основе заранее созданной системе категорий. Позволяет разбить тексты на равные по объёму фрагменты. Далее позволяет объединить единицы счёта и фрагменты текстов в группы с использованием факторного анализа. Таким образом, исследователь получает в своё распоряжение чёткую структуру характеристик изучаемого информационного пространства, обоснованную принципом частотности включённых в словарь лексем. После этого следует качественная интерпретация полученных тематических блоков. Подробное описание работы в программе ЛЕКТА на блоге .
ATLAS.ti — программа позволяет проводить качественный контент-анализ текста, аудио, видео, графических документов. Большое внимание уделяется процессу кодирования материала. Подробное описание работы в программе находится на блоге по .
TABARI (KEDS) – программа для автоматизированного кодирования данных политических событий. Она использует встроенный анализатор для идентификации слов используемых для проведения контент-анализа. При работе программа обращается к встроенным и загружаемым словарям. Данные могут быть использованы для работы в других специализированных программах, таких как SPSS и SAS.
JFreq создает матрицы частот употребления слов в массиве, используется для проведения контент-анализа и работает с большинством языков мира. Не работает с японским, китайским и тайским языками из за принципиально отличной от большинства языков лингвистической системы этих языков. Программа позволяет исключить из массива нечитаемые символы и знаки не входящие в алфавитную базу данных. Работает на любой операционной системе.
Concordance – программа, используемая для проведения контент-анализа электронных документов, В ней можно создавать списки связанных единиц счёта, индексов, слов, при работе над электронным текстом. Позволяет обрабатывать большие массивы. Даёт возможность просматривать корреляции между словами, входящими в словарь контент-анализа. Результаты работы легко разместить в Интернет с помощью встроенных инструментов программы. Описание на блоге —
HyperRESEARCH позволяет кодировать, находить и декодировать текстовые, аудио и видео материалы. Позволяет проводить анализ таких форматов данных.
LEXIMANCER – мультиязычное программное обеспечение, производящее контент-анализ больших объёмов текста, позволяющее совмещать в массиве тексты разных жанров и стилей, включая диалектические и другие нетрадиционные формы языка.
PROTAN – комплекс 30-ти программ, интегрированных в один блок, позволяющих проводить контент-анализ массивов текста с помощью встроенных словарей и идентифицировать сюжетные линии, определяя корреляции между словами словаря посредством проведения факторного анализа. Обладает большим количеством других функций.
// ]]>TEXTPACK – кодирует тексты на основе созданных пользователем словарей. Производит сравнение 2-х документов, сравнивая их словарное наполнение, обнаруживает схожие отрывки внутри документов. Данные легко импортируются в такие пакеты, какSPSS или SAS.
QDA Miner является средством качественного анализа текстовых данных, аннотирования, получения и просмотра кодированных данных. Программа позволяет работать большим числом документов, содержащих как текст, так и числовые данные. QDA Miner также предоставляет широкий спектр поисковых средств для выявления корреляций кодированных данных. (QDA MINER LITE описан на блоге )
WordStat – модуль анализа текста, предназначенный специально для обработки материалов, таких как журнальные статьи, литературные произведения, интервью. Как и другие аналогичные программы позволяет создавать категориальный аппарат и словарь контент-анализа. Дальнейший анализ может быть произведён с помощью создания и расчета перекрестных таблиц, а также KWIS-метода. Пакет позволяет работать и с более сложными методами статистического анализа, такими как кластеризация и многомерное шкалирование. Созданные категориальные аппараты и словари схемы могут быть применены к другим текстовым массивам в дальнейшем.
SALT – программное обеспечение, анализирующее содержимое текстового массива. Поддерживает работу со всеми языками. Определяет среднюю длину предложения, количество искомых слов, общее количество слов. Может создавать алфавитный список слов, кодировать текстовый массив в соответствии с определёнными исследователем кодами. Работает только с операционной системой Windows.
MonoConc – производит поиск единиц текстового анализа, определяет корреляции между ними в массиве.
TROPES – производит хронологически-ролевой качественный анализ текста. Также позволяет получать общую информацию по частотности использования тех или иных единиц счёта.
Qualrus является инструментом проведения качественного анализа данных, кодирующий элементы массива для дальнейшей обработки. Qualrus может быть использован для проведения полного спектра качественных исследований, в том числе в культурологическом анализе, интерпретации методов, семиотике, истории, брекетинге, эмпирическом анализе, анализе рассказов и произведений других жанров.
CAMEO – система, созданная для кодирования и аналитики политических коммуникаций. Включает в себя 20 главных событийных категорий и 200 субкатегорий, обширную базу для кодирования имён политиков в тексте.
AnnoTape – это программное обеспечение для записи и анализа аудио, видео, графических и текстовых данных, предназначенное для качественных исследований, маркетинга, журналистики средств массовой информации, архивных служб. Производит запись звуковых файлов – интервью, бесед, радиопередач напрямую на жесткий диск компьютера. Позволяет сохранять до ста часов звука вместе с текстовыми данными в одной интегрированной базе данных. Производит анализ данных, аннотирование и индексирование оригинальных звуковых и текстовых файлов. Эффективно разбивает на фрагменты массивы аудио-данных
