Multi-method  Approach  for  Qualitative  Research:  Literature  Review  with  NVivo 12 PRo Mapping
Helmi Abidin, Imam Mukhlis, Arief Noviarakhman Zagladi
Universitas Negeri Malang helmi.abidin.2304139@students.um.ac.id
Article History accepted 10/11/2023 approved 25/11/2023 published 4/12/2023

## Abstract
This  research  aims  to  explain  how  various  qualitative  researchers  choose  as  methods.  Data sources  were  obtained  from  articles  published  globally  over  the  last  five  years.  The  research applies the literature study review method obtained from metadata on the Scopus website with the keywords "qualitative research" and "software". The two keywords are used for the literature criteria  covering  2018-2023,  research  article  categories  and  English  language.  The  results  of the  review  of  26  articles  include  data  acquisition,  computer  programs  used,  and  trends  in qualitative  research  based  on  year  and  software  used.  Data  in  qualitative  research  can  be obtained through video recordings, open questions, online forums, documentation, focus group discussions (FGD), literature or metadata, observations and interviews. Based on the computer program  used  to  analyze  the  data  qualitatively,  the  results  obtained  include  Vosviewer,  R- Project  Program,  NVivo,  Leximancer,  MAXQDA,  QDA  MINER  LITE  v  2.0.2,  Geographic Information System (GIS), webQDA, CAQDAS, Gephi, and ATLAS.ti Keywords: Acquisition of qualitative, software, qualitative research

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  berbagai  penelitian  kualitatif  sebagai  metode yang dipilih. Penelitian menerapkan metode kajian studi literatur, yang diperoleh dari meta data di  website  Scopus  dengan  kata  kunci  "qualitative  research"  dan  "software".  Kedua  kata  kunci diterapkan  pada  kriteria  literatur  meliputi  rentang  tahun  2018-2023,  kategori  artikel  penelitian dan berbahasa Inggris. Hasil telaah pada 26 artikel meliputi perolehan data, program komputer yang digunakan, dan bagaimana tren penelitian kualitatif berdasarkan tahun dan software yang digunakan. Data pada penelitian kualitatif dapat diperoleh melalui Rekaman video, Pertanyaan terbuka, Forum online, Dokumentasi, Focus Group Discussion (FGD), Literatur atau meta data, Observasi,  dan  Wawancara.  Berdasarkan  program  komputer  yang  digunakan  dalam menganalisis  data  secara  kualitatif,  diperoleh  hasil  meliputi  Vosviewer,  R-Project  Program, NVivo,  Leximancer,  MAXQDA,  QDA  MINER  LITE  v  2.0.2,  Geographic  Information  System (GIS), webQDA, CAQDAS, Gephi, dan ATLAS.ti Kata kunci: Penelitian kualitatif; perolehan data kualitatif, program komputer

## PENDAHULUAN
Metode  penelitian  kualitatif  adalah  salah  satu  desain  penelitian  yang  banyak diterapkan di berbagai bidang penelitian, khususnya untuk eksplorasi pengalaman dari subjek  penelitian  atau  seorang  informan  (Raskind  et  al.,  2019).  Metode  penelitian kualitatif berfokus pada perspektif, pengalaman, dan perilaku berbagai responden pada suatu  kajian  penelitian  (Schmieder,  2020).  Penelitian  kualitatif  menerapkan  metode yang  tidak  jauh  berbeda  dengan  penelitian  kuantitatif,  seperti  proses  perolehan  data dan proses analisis data. Perbedaan spesifik terliat dari bagaimana menggali data dari informan atau subjek penelitian yang mendalam. Penelitian dengan penerapan metode kualitatif  membutuhkan  eksplorasi  informasi  yang  luas  dan  mendalam  (Turner  et  al., 2021).
Perolehan  data  dapat  melalui    wawancara  individu,  wawancara  kelompok, observasi langsung, atau analisis dokumen (Mataji Amirroud et al., 2023). Wawancara langsung  untuk  menjelaskan  persepsi  individu,  dan  wawancara  kelompok  untuk memberikan  wawasan  tentang  norma  dan  opini  bersama  (Moolman  et  al.,  2023). Observasi  langsung  bertujuan  untuk  memfasilitasi  pemahaman  tentang  perilaku responden  atau  informan.  Pada  sumber  data  yang  berasal  dari  dokumen,  data  dapat berupa  meta  analisis  atau  menemukan  pola  dari  dokumen  yang  diperoleh  sesuai kebutuhan penelitian (Mahmudah et al., 2022). Kuantitatif sumber data atau responden atau  berupa  dokumen  tidak  menjamin  kualitas  suatu  penelitian  kualitatif.  Sebaliknya, data  kualitatif  akan  sangat  ditentukan  kualitasnya  berdasarkan  ketepatan  peneliti dalam menggali data.
Tahapan  berikutnya  dari  metode  penelitian  kualitatif  adalah  analisis  data. Analisis  data  adalah  salah  satu  tahapan  yang  paling  menentukan,  hanya  saja  paling sedikit  dipahami  pada  kajian  penelitian  kualitatif  (Schäffer  &  Lieder,  2023).  Salah satunya adalah hasil data penelitian di lapangan yang ekstensif dan data ilustratif, lalu diubah menjadi kesimpulan substantif dan dapat ditindaklanjuti.  Pembahasan tersebut tentu  membutuhkan  telaah  data  dan  analisis  yang  mumpuni  dari  persepsi  peneliti. Analisis  data  yang  cermat  dapat  menjelaskan  kompleksitas  perilaku  manusia, memfasilitasi  pengembangan  dan  implementasi  program  dan  intervensi  yang berdampak (Alehegn et al., 2021). Meskipun kemajuan luar biasa telah dicapai dalam meningkatkan  ketelitian  analisis  kualitatif,  seperti  dengan  pemanfaatnan  teknologi komputer,  namun  tetap  saja  dibutuhkan  ketelitian  dari  seorang  peneliti  dalam menganalisisnya.
Analisis pada suatu penelitian sangat penting untuk menghasilkan pengetahuan yang andal dan dapat ditindaklanjuti, terlebih lagi pada penelitian kualitatif (Moolman et al., 2023). Analisis data membutuhkan metode yang menggabungkan langkah induktif dan  deduktif  paling  cocok  untuk  pertanyaan  penelitian  yang  eksploratif  dengan memanfaatkan hasil, teori, dan konsep yang ada. Keragaman dan fleksibilitas metode analisis  menuntut  peneliti  kualitatif  untuk  dapat  lebih  inovatif  dibandingkan  peneliti kuantitatif,  seperti  menseleksi  secara  ketat  data  yang  diperoleh  dan  menyampaikan pelaporan  secara  transparan.  Berbeda  dengan  banyak  bentuk  analisis  kuantitatif, metode  analisis  kualitatif  cenderung  tidak  memiliki  definisi  dan  prosedur  yang terstandarisasi dan disepakati secara luas (Ullrich et al., 2020). Tidak ada kesepakatan bagaimana  proses  analisis  pada  penelitian  kualitatif.  Salah  satu  ungkapan  analisis adalah  secara  tematik  yang  dapat  mencakup  beragam  pendekatan  dan  alat metodologis,  sehingga membatasi kemampuan pembaca  untuk menilai  secara  akurat ketelitian dan kredibilitas penelitian. Lebih lanjut, banyak kekeliruan dalam penggunaan metode penelitian kualitatif, sehingga penelitian dengan metode kualitatif masih kurang diminati oleh banyak peneliti, khusus nya di bidang sosial.
Sebagai  upaya  menjaga  kualitas  analisis  penelitian  kualitatif  dapat  dilakukan dengan penjelasan eksplisit tentang bagaimana data diringkas, pola diidentifikasi, dan
pembuktian interpretasi. Kualitas yang dapat diterima oleh pembaca akan menentukan kepercayann  bagi  suatu  penelitian  kualitatif.  Namun  meskipun  ada  peningkatan perhatian  terhadap  sistematisasi  penelitian  kualitatif,  banyak  penelitian  yang  masih belum  memahami  konsep  tersebut,  terlebih  lagi  dengan  pemanfaatan  teknologi komputer.  Secara  khusus,  pada  penelitian  ini,  akan  dipaparkan  bagaimana  berbagai penelitian  memilih  metode  pada  penelitian  kualitatif.  Sumber  data  diperoleh  dari berbagai artikel yang telah duterbitkan secara global selama lima tahun terakhir. Hasil penelitian  diharapkan  menambah  wawasan  bagi  pembaca,  khususnya  yang  akan memilih  metode  kualitatif  sebagai  metode  uatam  atau  menjadi  bagian  dari  metode campuran ( mixed method ).

## METODE
Penelitian menerapkan metode kajian studi literatur (Rawindaran et al., 2023). Literatur diperoleh  dari  meta  data  di  website  scopus  dengan  kata  kunci  "qualitative  research" dan  "software".  Kedua  kata  kunci  diterapkan  pada  kriteria  literatur  meliputi  rentang tahun  2018-2023,  kategori  artikel  penelitian  (bukan  review),  berbahasa  Inggris,  dan berasal  dari  jurnal  bukan  prosiding.  Pencarian  awal  diperoleh  literatur  sebanyak  42 artikel  penelitian.  Selanjutnya  diberi  kode  dengan  nomor  urut  dan  tahun  artikel diterbitkan.  Analisis  pada  literatur  diperoleh  dengan  kategori  penelitian  kualitatif  yang menggunakan  bantuan  komputer,  diperoleh  hasil  sebanyak  26  artikel.  Artikel  yang terpilih  selanjutnya  di  analisis  berdasarkan  metode  yang  digunakan  meliputi  proses pengumpulan  data,  analisis  data,  dan  program  komputer  yang  digunakan  dalam analisis  tersebut.  Interpretasi  hasil  analisis  dibantu  oleh  program  komputer  NVivo  12 (Gambar 1).

## Gambar 1. Pengelompokkan hasil telaah literatur dengan bantuan NVivo 12 Pro

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebanyak 26 artikel terpilih untuk dilakukan telaah secara spesifik pada metode penelitian  kualitatif  yang  digunakan.  Hasil  telaah  pada  26  artikel  meliputi  perolehan data,  program  komputer  yang  digunakan,  dan  bagaimana  tren  penelitian  kualitatif berdasarkan  tahun  dan  software  yang  digunakan.  Setiap  penelitian  akan  selalu melibatkan  proses  perolehan  dan  analisis  data,  begitu  juga  pada  penelitian  kualitatif. Jumlah  data  secara  kuantitas  tidak  menjadi  penentu  kualitas  penelitian  kualitatif, sebaliknya  ketepatan  memilih  metode  analisis  akan  mendukung  keterapan  analisis data  kualitatif.  Proses  analisis  data  kualitatif  dapat  dipermudah  dengan  adanya software  atau  program  berbasis  komputer.  Karenanya  pada  penelitian  ini  akan dipaparkan apa saja program komputer yang dipilih pada proses analsis data kaulitatif. 1.  Perolehan data
Hasil  telaah  literatur  diperoleh  informasi  bahwa  data  pada  penelitian  kualitatif dapat  diperoleh  melalui  Rekaman  video  (Starblanket  et  al.,  2019),  Pertanyaan
terbuka  (Aji  et  al.,  2023),  Forum  online  (Wilk  et  al.,  2019),  Dokumentasi  (Puebla Fortier  &  Coulter,  2021), Focus  Group  Discussion (FGD)  (Kadarisman,  2019), Literatur  atau  meta  data  (Figura  et  al.,  2023),  Observasi  (Barani,  2021),  dan Wawancara  (Prabowo,  2020)  (Gambar  2). Temuan  tersebut menunjukkan  bahwa data kualitatif bisa diperoleh dengan beraram metode, baik secara langsung atau tatap  muka,  maupun  secara  online  dalam  bentuk  pertanyaan  terbuka,  dan  meta data berdasarkan studi literatur.
Gambar 2. Berbagai cara perolehan data kualitatif
2.  Software yang digunakan pada penelitian kualitatif
Hasil  kajian  literatur  menemukan  hasil  sebanyak  sebelas  program  komputer yang  digunakan  dalam  menganalisis  data  secara  kualitatif.  Program-program tersebut  meliputi  Vosviewer,  R-Project  Program,  NVivo,  Leximancer,  MAXQDA, QDA  MINER  LITE  v  2.0.2,  Geographic  Information  System  (GIS),  webQDA, CAQDAS,  Gephi,  dan  ATLAS.ti  (Gambar  3).  Pemilihan  program  komputer  yang sesuai  bergantung  pada  data  dan  teknik  analisis  yang  akan  diterapkan,  serta minat  pribadi  peneliti  terkait  dengan  tujuan  penelitian,  susunan,  dan  urutan  data pada tema penelitian (Ullrich et al., 2020). Para peneliti yang memiliki pengalaman menggunakan  satu  atau  lebih  program  komputer  akan  memutuskan  dengan mudah  apa  yang  terbaik  bagi  penelitiannya.  Apapun    program  komputer  yang dipilih  oleh  peneliti  kualitatif,  tuntutan  bagi  peneliti  untuk  mengkonversi  data kaulitatif  dalam  bentuk  kode  tetap  tidak  dapat  dihindari.  Dapat  disimpulkan,  apa pun program komputer yang dipilih pada analisis data kualitatif peneliti tetap harus dapat  menggali  informasi  secara  manual  dan  mendalam.  Hal  tersebut dikarenakan,  progrma  komputer  hanya  mmebantu  untuk  memetakan  atau menginterpretasi  hasil  telaah  dari  peneliti  (Gilakjani  et  al.,  2019;  Navas &  Yagüe, 2022).
Gambar 3. Berbagai program komputer yang dapat digunakan dalam menganalisis data kualitatif
3.  Tren pemanfaatan software berdasarkan tahun penelitian
Hasil  penelitian  di  tahun  2019,  software  yang  dimanfaatkan  pada  penelitian kualitatif  diantaranya  Gephi,  CAQDAS,    dan  Nvivo  versi  11.  Gambar  4 menunjukkan CAQDAS,  dan Nvivo versi 11 masih tetap digunakan sampai tahun 2023.  Dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  program  menjadi  pilihan  bagi  banyak peneliti di bidang kualitatif sebagai program yang mendukung analisis data selama beberapa  tahun.  Hasil  kajian  penelitian  ini  menunjukkan  tahun  2020  peneliti  di bidang  kualitatif  mulai  menerapkan  program  MINER  LITE  v  2.0.2,  Vosviewer, NVivo  (versi  11  dan  12),  MAXQDA  2020,  dan  CAQDAS.  Temuan  tersebut menunjukkan bahwa tahun 2020 adalah masa di mana peralatan komputer mulai berkembang  sebagai  alat  bantu  penelitian  kualitatif.  Pada  tahun  2021,  program komputer yang muai diadapsi oleh penelitian kualitatif meliputi webQDA, ATLAS.ti, Leximancer,  dan  Geographic  Information  System  (GIS).  Temuan  terakhir  adalah tahun 2022 yang menunjukkan program pendukung analisis data kualitatif meliputi R-Project Program dan MAXQDA.
Hasil telaah literatur pada penelitian ini, berdasarkan jumlah artikel yang paling dominan  menggunakan  program  adalah  NVivo  sebanyak  10  artikel  sejak  tahun 2019 sampai 2020. Selanjutnya diikuti oleh ATLAS.ti dan CAQDAS yang masing- masing  digunakan  oleh  empat  artikel  penelitian.  Temuan  ini  menjadi  informasi berharga  bagi  peneliti  atau  akdemisi  yang  berminat  dalam  memilih  kualitatif sebagai  desain  penelitian  atau  analisisnya.  Pemilihan  software  untuk  membantu analisis  data  secara  kualitatif  dapat  mengambil  dari  banyaknya  minat  peneliti, seperti  NVivo,  ATLAS.ti,  atau  CAQDAS.  Sebaliknya,  menjadi  peluang  besar  bagi akademisi  dalam  bidang  penelitian  kualitatif  untuk  memilih  program  yang  masih jarang  diminati  seperti  Vosviewer  atau  Leximancer.  Leximancer  dapat  digunakan dalam  menganalisis  data  dalam  jumlah  besar  sebagai  studi  eksplorasi,  di  mana analisis  'visual-first'  digunakan  untuk  membantu  peneliti  memahami  data  secara
visual  dan  memandu  suatu  investigasi  (Wilk  et  al.,  2019).  Vosviewer  adalah program  tidak  berbayar  yang  juga  dapat  digunakan  untuk  prosedur mining data dan menelaah keterhubungan antar data (Nugroho & Narsa, 2020).

## Gambar 4. Tren pemilihan software penelitian kualitatif sejak tahun 2019

## SIMPULAN
Hasil  telaah  pada  26  artikel  meliputi  perolehan  data,  program  komputer  yang digunakan,  dan  bagaimana  tren  penelitian  kualitatif  berdasarkan  tahun  dan  software yang  digunakan.  Hasil  telaah  literatur  diperoleh informasi  bahwa  data  pada  penelitian kualitatif  dapat  diperoleh  melalui  Rekaman  video,  Pertanyaan  terbuka,  Forum  online, Dokumentasi, Focus  Group  Discussion (FGD),  Literatur  atau  meta  data,  Observasi, dan Wawancara. Berdasarkan program komputer yang digunakan dalam menganalisis data  secara  kualitatif,  diperoleh  hasil  meliputi  Vosviewer,  R-Project  Program,  NVivo, Leximancer,  MAXQDA,  QDA  MINER  LITE  v  2.0.2,  Geographic  Information  System (GIS),  webQDA,  CAQDAS,  Gephi,  dan  ATLAS.ti.  Berdasarkan  jumlah  artikel  yang paling dominan menggunakan program adalah NVivo sebanyak 10 artikel sejak tahun 2019  sampai  2020.  Selanjutnya  diikuti  oleh  ATLAS.ti  dan  CAQDAS  yang  masing- masing  digunakan  oleh  empat  artikel  penelitian.  Hasil  penelitian  diharapkan menambah  wawasan  bagi  pembaca,  khususnya  yang  akan  memilih  metode  kualitatif sebagai metode uatam atau menjadi bagian dari metode campuran ( mixed method ).

## DAFTAR PUSTAKA
Aji, B., Masfiah, S., Harwanti, S., Ulfah, N., & Minh, H. V. (2023). Situational Analysis of Extending  National  Health  Insurance  Coverage  to  the  Informal  Sector  in Banyumas,  Indonesia:  A  Case  Study  Among  Palm  Sugar  Farmers. Journal  of Health Research , 37 (1), 55 –61. https://doi.org/10.56808/2586-940X.1017
Alehegn,  M.  A.,  Fanta,  T.  K.,  &  Ayalew,  A.  F.  (2021).  Exploring  maternal  nutrition counseling  provided  by  health  professionals  during  antenatal  care  follow-up:  a qualitative  study  in  Addis  Ababa,  Ethiopia-2019. BMC  Nutrition , 7 (1),  1 –16.
https://doi.org/10.1186/s40795-021-00427-1 Barani, M. (2021). Creating a New Experience for Tourists through City Branding (Case Study:  City  of  Shiraz  in  Iran). Space  and  Culture,  India , 9 (1),  138 –148. https://doi.org/10.20896/saci.v9i1.1132
Figura,  M.,  Fraire,  M.,  Durante,  A.,  Cuoco,  A.,  Arcadi,  P.,  Alvaro,  R.,  Vellone,  E.,  & Piervisani,  L.  (2023).  New  frontiers  for  qualitative  textual  data  analysis:  a multimethod  statistical  approach. European  Journal  of  Cardiovascular  Nursing ,
22 (5), 547 –551. https://doi.org/10.1093/eurjcn/zvad021
Gilakjani,  A.  P.,  Sheikhy,  R.,  Montashery,  I.,  &  Alizadeh,  M.  (2019).  A  mixed  method study of teachers’ attitudes towards computer pronunciation software in teaching English  pronunciation. International  Journal  of  Instruction , 12 (1),  821 –840. https://doi.org/10.29333/iji.2019.12153a
Kadarisman, M. (2019). The influence of compensation, development, and supervision towards  the  performance  of  civil  servants  in  depok  city  government,  Indonesia.
Cogent Psychology , 6 (1), 1 –23. https://doi.org/10.1080/23311908.2019.1620402 Mahmudah,  F.  N.,  Baswedan,  A.  A. G.  R.,  Usman,  H.,  Mardapi,  D.,  &  Putra,  E.  C.  S.
(2022). the Importance of Partnership Management To Improve School-To-Work Transition  Readiness  Among  Vocational  High  School  Graduates. Obrazovanie  i Nauka , 24 (5), 64 –89. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2022-5-64-89 Mataji  Amirroud,  M.,  Ghaffari,  M.,  Ramezankhani,  A.,  &  Soori,  H.  (2023).  Developing and  validating  an  instrument  to  assess  women’s  empowerment  in  dealing  with domestic violence in Iran: a mixed-methods study protocol. BMJ Open , 13 (8), 1 – 7. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2023-073826
Moolman,  B.,  Tolla,  T.,  Essop,  R.,  Isaacs,  N.,  &  Makoae,  M.  (2023).  “I  felt  like  I  was going to cause conflict. So, I kept quiet …” (Female child rape victim, 15 years). Child Abuse and Neglect , 144 (July), 1 –11.
https://doi.org/10.1016/j.chiabu.2023.106355
Navas,  G.,  &  Yagüe,  A.  (2022).  Glaserian  Systematic  Mapping  Study:  An  Integrating Methodology. International  Conference  on  Evaluation  of  Novel  Approaches  to
Software Engineering, ENASE - Proceedings , Enase , 519 –527. https://doi.org/10.5220/0011090500003176
Nugroho,  P.  A.,  &  Narsa,  I.  M.  (2020).  Depiction  of  connection  between  library  and information  science  in  articles  publi shed  by  universitas  airlangga’s  academics.
International Journal of Innovation, Creativity and Change , 12 (12), 963 –976. Prabowo, H. Y. (2020). Reinvigorating the human instrument: An exploratory study on the potential use of CAQDAS in qualitative evaluation of corruption prevention in Indonesia. Journal of Financial Crime , 27 (2), 505 –530.
https://doi.org/10.1108/JFC-01-2019-0004
Puebla  Fortier,  J.,  &  Coulter,  A.  (2021).  Creative  cross-sectoral  collaboration:  a conceptual  framework  of  factors  influencing  partnerships  for  arts,  health  and wellbeing. Public Health , 196 , 146 –149.
https://doi.org/10.1016/j.puhe.2021.05.017
Raskind, I. G., Shelton, R. C., Comeau, D. L., Cooper, H. L. F., Griffith, D. M., & Kegler, M.  C.  (2019).  A  Review  of  Qualitative  Data  Analysis  Practices  in  Health Education and Health Behavior Research. Health Education and Behavior , 46 (1),
32 –39. https://doi.org/10.1177/1090198118795019
Rawindaran, N., Jayal, A., Prakash, E., & Hewage, C. (2023). Perspective of small and medium enterprise (SME’s) and their relationship with government in overcoming cybersecurity  challenges  and  barriers  in  Wales. International  Journal  of Information Management Data Insights , 3 (2), 100191.
https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2023.100191 Schäffer,  B.,  &  Lieder,  F.  R.  (2023).  Distributed  interpretation –teaching reconstructive
methods  in  the  social  sciences  supported  by  artificial  intelligence. Journal  of Research on Technology in Education , 55 (1), 111 –124.
https://doi.org/10.1080/15391523.2022.2148786
Schmieder, C. (2020). Qualitative data analysis software as a tool for teaching analytic practice:  Towards  a  theoretical  framework  for  integrating  QDAS  into  methods pedagogy. Qualitative Research , 20 (5), 684 –702.
https://doi.org/10.1177/1468794119891846
Starblanket,  D.,  Lefebvre,  S.,  Legare,  M.,  Billan,  J.,  Akan,  N.,  Goodpipe,  E.,  & Bourassa,  C.  (2019).  Nanâtawihowin  Âcimowina  Kika-Môsahkinikêhk  Papiskîci- Itascikêwin  Astâcikowina  [Medicine/Healing  Stories  Picked,  Sorted,  Stored]: Adapting  the  Collective  Consensual  Data  Analytic  Procedure  (CCDAP)  as  an Indigenous  Research  Method. International  Journal  of  Qualitative  Methods , 18 ,
1 –10. https://doi.org/10.1177/1609406919896140
Turner, D., Ting, H., Lim, T. Y., & Tan, K. L. (2021). Applying Qualitative Approach and Analysis  in  Business  Research. Asian  Journal  of  Business  Research , 11 (3),  1 – 13. https://doi.org/10.14707/ajbr.210111
Ullrich,  C.,  Stürmlinger,  A.,  Wensing,  M.,  &  Krug,  K.  (2020).  Qualitative  research methods  in  medical  dissertations:  an  observational  methodological  study  on prevalence and reporting quality of dissertation abstracts in a German university. BMC Medical Research Methodology , 20 (1), 1 –9. https://doi.org/10.1186/s12874- 020-01186-6
Wilk,  V.,  Soutar,  G.  N.,  &  Harrigan,  P.  (2019).  Tackling  social  media  data  analysis: Comparing  and  contrasting  QSR  NVivo  and  Leximancer. Qualitative  Market Research , 22 (2), 94 –113. https://doi.org/10.1108/QMR-01-2017-0021