De eerste versie van TextQuest, Intext genaamd, werd uitgebracht in 1988 na het overzetten van een PL/1-versie van een IBM mainframe naar een C-versie onder MS-DOS. In 2024 werd het volledig geherprogrammeerd voor MS-Windows en MacOS.
TextQuest (c) maakt een gemakkelijke inhoudsanalyse van teksten van elke lengte mogelijk. De tekst wordt georganiseerd in teksteenheden, die krantenartikelen, boekhoofdstukken, antwoorden op open vragen in een vragenlijst of nieuwsitems in het televisienieuws kunnen zijn. Externe variabelen kunnen worden gebruikt om kenmerken van de betreffende teksteenheid te beschrijven. Dit maakt filteren in een latere statistische analyse mogelijk.
Definitie van teksteenheden en externe variabelen: kunnen vanuit elke tekst worden ingelezen en bewerkt in de editor. Er zijn maximaal 50 externe variabelen mogelijk, de waarden van deze variabelen mogen maximaal tien tekens lang zijn. Hoe een teksteenheid wordt gedefinieerd en welke externe variabelen nuttig zijn, hangt af van de onderzoeksvraag of de te testen hypotheses.
Vocabulaires: zijn lijsten van tekenreeksen die in de tekst voorkomen, meestal woorden in grammaticale zin. Deze lijsten kunnen alfabetisch of op frequentie gesorteerd worden in oplopende of aflopende volgorde. Bepaalde woorden kunnen worden uitgesloten, bijvoorbeeld lidwoorden, voegwoorden en voorzetsels. Er zijn overeenkomstige ingebouwde lijsten voor elke taal.
Woordcombinaties kunnen ook worden weergegeven, bijvoorbeeld om termen als Duits Rode Kruis of Technische Hulporganisatie te vinden.
In het geval van woordpermutaties worden alle woorden binnen een teksteenheid in hun combinatie weergegeven, zodat je kunt tellen hoe vaak ze voorkomen.
Verschillende woordenlijsten kunnen ook vergeleken worden, zelfs meer dan twee. Deze moeten echter in dezelfde sorteervolgorde staan, bij voorkeur gesorteerd op alfabet in oplopende volgorde. Zo kun je bepalen welke woorden in alle woordenlijsten voorkomen en welke slechts in één.
Inhoudsanalyse
Het doel van inhoudsanalyse in de sociale wetenschappen is om categorieën te vormen, ze te tellen en de coderingsresultaten statistisch te verwerken. Je kunt zelf een categoriesysteem ontwikkelen op basis van een woordenschat, maar er zijn ook
maar er bestaan ook gestandaardiseerde categoriesystemen die onmiddellijk kunnen worden gebruikt en indien nodig aangepast.
De coderingsresultaten kunnen op twee manieren worden gegenereerd:
- als tellers, die aangeven hoe vaak een categorie voorkomt binnen een teksteenheid
- Opeenvolging van categorieën binnen een teksteenheid
Beide bestanden worden gegenereerd in CSV-formaat en kunnen worden geanalyseerd met statistische software.