{"id":29145,"date":"2023-09-12T16:09:52","date_gmt":"2023-09-12T19:09:52","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/how-to-use-zotero-copy\/"},"modified":"2024-05-29T14:29:39","modified_gmt":"2024-05-29T17:29:39","slug":"coding-in-research","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/kodning-i-forskning\/","title":{"rendered":"Fr\u00e5n vetenskap till programmering: Kodningens roll i forskningen"},"content":{"rendered":"
I dagens snabbt f\u00f6r\u00e4nderliga forskningslandskap har integrationen av kodning och programmering vuxit fram som en kraftfull kraft som revolutionerar v\u00e5rt s\u00e4tt att n\u00e4rma oss vetenskapliga unders\u00f6kningar. Med den exponentiella tillv\u00e4xten av data och den \u00f6kande komplexiteten i forskningsfr\u00e5gor har kodning blivit ett viktigt verktyg f\u00f6r forskare inom ett brett spektrum av discipliner.<\/p>\n\n\n\n
Synergin mellan kodning och forskning str\u00e4cker sig l\u00e4ngre \u00e4n till dataanalys. Genom simulering och modellering kan forskare anv\u00e4nda kod f\u00f6r att skapa virtuella experiment och testa hypoteser in silico. Genom att efterlikna komplexa system och scenarier f\u00e5r forskarna v\u00e4rdefulla insikter om hur biologiska, fysiska och sociala fenomen beter sig som kan vara sv\u00e5ra eller om\u00f6jliga att observera direkt. S\u00e5dana simuleringar g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r forskare att g\u00f6ra f\u00f6ruts\u00e4gelser, optimera processer och utforma experiment med st\u00f6rre precision och effektivitet. <\/p>\n\n\n\n
I den h\u00e4r artikeln unders\u00f6ks kodningens centrala roll inom forskning, och dess omv\u00e4lvande inverkan p\u00e5 vetenskapliga metoder och resultat lyfts fram.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
Introduktion till kodning inom forskning<\/h2>\n\n\n\n
Historien om kodning och programmering som en del av forskningsmetoder \u00e4r rik och fascinerande, med viktiga milstolpar som har p\u00e5verkat hur forskarsamh\u00e4llet n\u00e4rmar sig dataanalys, automatisering och uppt\u00e4ckter.<\/p>\n\n\n\n
Kodning inom forskning g\u00e5r tillbaka till mitten av 1900-talet, d\u00e5 framsteg inom datateknik skapade nya m\u00f6jligheter f\u00f6r bearbetning och analys av data. I b\u00f6rjan handlade kodning till stor del om att utforma programmeringsspr\u00e5k p\u00e5 l\u00e5g niv\u00e5 och algoritmer f\u00f6r att l\u00f6sa matematiska problem. Programmeringsspr\u00e5k som Fortran och COBOL skapades under denna tidsperiod och lade grunden f\u00f6r ytterligare framsteg inom forskningskodning.<\/p>\n\n\n\n
En v\u00e4ndpunkt n\u00e5ddes under 1960- och 1970-talen n\u00e4r forskarna ins\u00e5g hur effektiv kodning kan vara f\u00f6r att hantera stora m\u00e4ngder data. Framv\u00e4xten av statistiska datorspr\u00e5k som SAS och SPSS under denna tidsperiod gav forskarna m\u00f6jlighet att analysera dataupps\u00e4ttningar snabbare och utf\u00f6ra sofistikerade statistiska ber\u00e4kningar. Forskare inom discipliner som samh\u00e4llsvetenskap, ekonomi och epidemiologi f\u00f6rlitar sig nu p\u00e5 sin f\u00f6rm\u00e5ga att koda f\u00f6r att hitta m\u00f6nster i sina data, testa hypoteser och f\u00e5 v\u00e4rdefulla insikter.<\/p>\n\n\n\n
Under 1980- och 1990-talen \u00f6kade antalet persondatorer och kodningsverktygen blev mer l\u00e4ttillg\u00e4ngliga. Integrerade utvecklingsmilj\u00f6er (IDE) och grafiska anv\u00e4ndargr\u00e4nssnitt (GUI) har s\u00e4nkt tr\u00f6sklarna och bidragit till att kodning blivit en vanlig forskningsteknik genom att g\u00f6ra den mer tillg\u00e4nglig f\u00f6r ett st\u00f6rre spektrum av forskare. Utvecklingen av skriptspr\u00e5k som Python och R gav ocks\u00e5 nya m\u00f6jligheter till dataanalys, visualisering och automatisering, vilket ytterligare etablerade kodningens roll inom forskningen.<\/p>\n\n\n\n
Den snabba teknikutvecklingen i b\u00f6rjan av 2000-talet drev fram big data-eran och inledde en ny era av kodning inom akademisk forskning. F\u00f6r att kunna utvinna anv\u00e4ndbara insikter var forskarna tvungna att hantera enorma m\u00e4ngder komplicerade och heterogena data, vilket kr\u00e4vde avancerade kodningsmetoder. <\/p>\n\n\n\n
Datavetenskap v\u00e4xte fram som ett resultat av detta och kombinerade kodningsexpertis med statistisk analys, maskininl\u00e4rning och datavisualisering. Med introduktionen av ramverk och bibliotek med \u00f6ppen k\u00e4llkod som TensorFlow, PyTorch och sci-kit-learn har forskare nu tillg\u00e5ng till kraftfulla verktyg f\u00f6r att ta itu med utmanande forskningsproblem och maximera potentialen hos maskininl\u00e4rningsalgoritmer.<\/p>\n\n\n\n
Idag \u00e4r kodning en viktig del av forskningen inom ett brett spektrum av omr\u00e5den, fr\u00e5n naturvetenskap till samh\u00e4llsvetenskap och vidare. Det har utvecklats till ett universellt spr\u00e5k som g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r forskare att unders\u00f6ka och analysera data, modellera och automatisera processer och simulera komplexa system. Kodning anv\u00e4nds alltmer i kombination med avancerad teknik som artificiell intelligens, molntj\u00e4nster och analys av stora datam\u00e4ngder f\u00f6r att t\u00e4nja p\u00e5 forskningens gr\u00e4nser och hj\u00e4lpa forskare att l\u00f6sa sv\u00e5ra problem och uppt\u00e4cka nya insikter.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n
\n<\/figure><\/div>\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
Typer av kodning i forskning<\/h2>\n\n\n\n
Det finns m\u00e5nga olika typer och till\u00e4mpningar av kodning som anv\u00e4nds inom forskning, och forskare anv\u00e4nder dem f\u00f6r att f\u00f6rb\u00e4ttra sina studier. H\u00e4r \u00e4r n\u00e5gra av de viktigaste kodningstyperna som anv\u00e4nds inom forskning:<\/p>\n\n\n\n
Dataanalys Kodning<\/h3>\n\n\n\n
Att skriva kod f\u00f6r att bearbeta, rensa och analysera stora och komplicerade datam\u00e4ngder \u00e4r k\u00e4nt som dataanalyskodning. Forskare kan g\u00f6ra statistiska studier, visualisera data och identifiera m\u00f6nster eller trender med hj\u00e4lp av kodningsspr\u00e5k som Python, R, MATLAB eller SQL f\u00f6r att f\u00e5 fram v\u00e4rdefulla insikter.<\/p>\n\n\n\n
Automatiseringskodning<\/h3>\n\n\n\n
Automatisering av repetitiva uppgifter och arbetsfl\u00f6den i forskningsprocesser \u00e4r \u00e4mnet f\u00f6r automatiseringskodning. Forskare kan p\u00e5skynda datainsamling, dataf\u00f6rberedelse, experimentella procedurer eller rapportgenerering genom att skriva skript eller program. Detta sparar tid och s\u00e4kerst\u00e4ller konsekvens mellan experiment eller analyser.<\/p>\n\n\n\n
Simulering och modellering Kodning<\/h3>\n\n\n\n
F\u00f6r att utveckla datorbaserade simuleringar eller modeller som \u00e5terskapar verkliga system eller fenomen anv\u00e4nds kodning f\u00f6r simulering och modellering. Forskare kan testa hypoteser, unders\u00f6ka hur komplexa system beter sig och unders\u00f6ka scenarier som kan vara sv\u00e5ra eller dyra att \u00e5terskapa i verkligheten genom att anv\u00e4nda kodningssimuleringar.<\/p>\n\n\n\n
Maskininl\u00e4rning och artificiell intelligens (AI)<\/h3>\n\n\n\n
Maskininl\u00e4rning och AI-kodning inneb\u00e4r att man l\u00e4r ut algoritmer och modeller f\u00f6r att analysera information, identifiera trender, prognostisera resultat eller utf\u00f6ra vissa uppgifter. Inom omr\u00e5den som bildanalys, naturlig spr\u00e5kbehandling eller prediktiv analys anv\u00e4nder forskare kodningstekniker f\u00f6r att f\u00f6rbehandla data, konstruera och finjustera modeller, utv\u00e4rdera prestanda och anv\u00e4nda dessa modeller f\u00f6r att l\u00f6sa forskningsutmaningar.<\/p>\n\n\n\n
Webbutveckling och datavisualisering<\/h3>\n\n\n\n
Kodning f\u00f6r webbutveckling anv\u00e4nds inom forskning f\u00f6r att producera interaktiva webbaserade verktyg, datainstrumentpaneler eller onlineunders\u00f6kningar f\u00f6r att samla in och visa data. F\u00f6r att framg\u00e5ngsrikt f\u00f6rklara forskningsresultaten kan forskare ocks\u00e5 anv\u00e4nda kodning f\u00f6r att skapa diagram, tabeller eller interaktiva visualiseringar.<\/p>\n\n\n\n
Programvaruutveckling och skapande av verktyg<\/h3>\n\n\n\n
F\u00f6r att komplettera sin forskning kan vissa forskare skapa specifika mjukvaruverktyg eller applikationer. F\u00f6r att m\u00f6jligg\u00f6ra datahantering, analys eller experimentell kontroll inneb\u00e4r denna typ av kodning att man bygger, utvecklar och underh\u00e5ller programvarul\u00f6sningar som \u00e4r anpassade till s\u00e4rskilda forskningsm\u00e5l. <\/p>\n\n\n\n
Gemensam kodning<\/h3>\n\n\n\n
Att arbeta med kodningsprojekt tillsammans med kollegor \u00e4r k\u00e4nt som kollaborativ kodning. F\u00f6r att \u00f6ka transparensen, reproducerbarheten och den kollektiva vetenskapliga kunskapen kan forskare delta i kodgranskningar, bidra till projekt med \u00f6ppen k\u00e4llkod och dela med sig av sin kod och metodik.<\/p>\n\n\n\n
Metoder f\u00f6r kodning av kvalitativa data<\/h2>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n
\n<\/figure><\/div>\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
Forskare anv\u00e4nder en m\u00e4ngd olika tekniker n\u00e4r det g\u00e4ller kodning av kvalitativa data f\u00f6r att bed\u00f6ma och f\u00f6rst\u00e5 de data de har samlat in. Nedan f\u00f6ljer n\u00e5gra vanliga metoder f\u00f6r kodning av kvalitativa data:<\/p>\n\n\n\n
\n
Tematisk kodning: <\/strong>Forskare identifierar \u00e5terkommande teman eller m\u00f6nster i data genom att tilldela beskrivande koder till textsegment som representerar specifika teman, vilket underl\u00e4ttar organisering och analys av kvalitativ information.<\/li>\n\n\n\n
Beskrivande kodning: <\/strong>Det g\u00f6r det m\u00f6jligt att skapa en f\u00f6rsta \u00f6versikt och identifiera olika aspekter eller dimensioner av det fenomen som unders\u00f6ks. Koder tilldelas datasegment baserat p\u00e5 informationens inneh\u00e5ll eller kvalitet.<\/li>\n\n\n\n
Kodning in vivo:<\/strong> Den bevarar autenticiteten och l\u00e4gger tonvikten p\u00e5 levda erfarenheter genom att anv\u00e4nda deltagarnas egna ord eller fraser som koder f\u00f6r att destillera deras erfarenheter eller perspektiv. <\/li>\n\n\n\n
Kodning av begrepp: <\/strong>Det g\u00f6r det m\u00f6jligt att anv\u00e4nda redan existerande teorier och att skapa kopplingar mellan kvalitativa data och teoretiska konstruktioner. Data kodas baserat p\u00e5 teoretiska begrepp eller ramverk som \u00e4r relevanta f\u00f6r forskningen. <\/li>\n\n\n\n
J\u00e4mf\u00f6rande kodning: <\/strong>Systematiska j\u00e4mf\u00f6relser mellan olika situationer eller individer g\u00f6rs f\u00f6r att uppt\u00e4cka likheter och skillnader i data. Dessa j\u00e4mf\u00f6relser representeras sedan av koder. Detta tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tt f\u00f6rb\u00e4ttrar f\u00f6rst\u00e5elsen av variationer och nyanser i dataupps\u00e4ttningen.<\/li>\n\n\n\n
Kodning av m\u00f6nster:<\/strong> I de kvalitativa uppgifterna hittar man \u00e5terkommande m\u00f6nster eller sekvenser av h\u00e4ndelser och tilldelar dem koder f\u00f6r att indikera m\u00f6nstren. Genom att avsl\u00f6ja tidsm\u00e4ssiga eller kausala samband kastar m\u00f6nsterkodningen ljus \u00f6ver underliggande dynamik eller processer.<\/li>\n\n\n\n
Kodning av relationer:<\/strong> Inom den kvalitativa datan analyseras samband, beroenden eller kopplingar mellan olika begrepp eller teman. F\u00f6r att f\u00f6rst\u00e5 interaktioner och kopplingar mellan m\u00e5nga olika dataobjekt utvecklar forskarna koder som beskriver dessa relationer.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
F\u00f6rdelar med kodning av kvalitativ forskning<\/h2>\n\n\n\n
F\u00f6r databehandling har kodning av kvalitativ forskning ett antal f\u00f6rdelar. F\u00f6r det f\u00f6rsta ger den analytiska processen struktur och ordning, vilket g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r forskare att logiskt kategorisera och organisera kvalitativa data. Genom att minska m\u00e4ngden data blir det l\u00e4ttare att identifiera viktiga teman och m\u00f6nster.<\/p>\n\n\n\n
Kodning g\u00f6r det dessutom m\u00f6jligt att grundligt utforska data, avsl\u00f6ja sammanhang och dolda betydelser. Genom att erbjuda en dokumenterad och repeterbar process f\u00f6rb\u00e4ttrar den ocks\u00e5 forskningens transparens och stringens. <\/p>\n\n\n\n
Kodning g\u00f6r det enklare att j\u00e4mf\u00f6ra och sammanst\u00e4lla data, underl\u00e4ttar skapandet av teorier och ger djupa insikter f\u00f6r tolkning. Den ger anpassningsf\u00f6rm\u00e5ga, flexibilitet och kapacitet f\u00f6r gruppanalys, vilket fr\u00e4mjar samf\u00f6rst\u00e5nd och st\u00e4rker resultatens tillf\u00f6rlitlighet. <\/p>\n\n\n\n
Kodning m\u00f6jligg\u00f6r en f\u00f6rb\u00e4ttrad f\u00f6rst\u00e5else av forsknings\u00e4mnet genom att kombinera kvalitativa data med andra forskningsmetoder. <\/p>\n\n\n\n
I allm\u00e4nhet f\u00f6rb\u00e4ttrar kodning av kvalitativ forskning dataanalysens kvalitet, djup och tolkningsf\u00f6rm\u00e5ga, vilket g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r forskare att f\u00e5 insiktsfull kunskap och utveckla sina studieomr\u00e5den.<\/p>\n\n\n\n
Tips f\u00f6r kodning av kvalitativa data<\/h2>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n
\n<\/figure><\/div>\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n\n
Bli bekant med uppgifterna:<\/strong> Innan kodningsprocessen p\u00e5b\u00f6rjas ska du grundligt f\u00f6rst\u00e5 inneh\u00e5llet i och sammanhanget f\u00f6r de kvalitativa uppgifterna genom att l\u00e4sa och f\u00f6rdjupa dig i dem.<\/li>\n\n\n\n
Anv\u00e4nda ett kodningssystem: <\/strong>Oavsett om du anv\u00e4nder beskrivande koder, tematiska koder eller en kombination av metoder ska du skapa ett tydligt och konsekvent kodningssystem. F\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla enhetlighet genom hela forskningen, beskriv ditt kodningssystem skriftligen.<\/li>\n\n\n\n
Kod induktivt och deduktivt:<\/strong> \u00d6verv\u00e4g att anv\u00e4nda b\u00e5de induktiv och deduktiv kodning f\u00f6r att f\u00e5nga upp ett brett spektrum av id\u00e9er. Induktiv kodning inneb\u00e4r att man identifierar teman som framtr\u00e4der ur data, medan deduktiv kodning inneb\u00e4r att man anv\u00e4nder teorier eller begrepp som redan finns.<\/li>\n\n\n\n
Anv\u00e4nd inledningsvis \u00f6ppen kodning:<\/strong> B\u00f6rja med att godtyckligt tilldela koder till olika datasegment utan att anv\u00e4nda f\u00f6rutbest\u00e4mda kategorier. Denna \u00f6ppna kodningsstrategi m\u00f6jligg\u00f6r utforskning och uppt\u00e4ckt av tidiga m\u00f6nster och teman.<\/li>\n\n\n\n
Granska och f\u00f6rfina koder: <\/strong>Under analysens g\u00e5ng b\u00f6r du regelbundet granska och justera koderna. F\u00f6rtydliga definitioner, kombinera liknande koder och se till att koderna p\u00e5 ett l\u00e4mpligt s\u00e4tt \u00e5terspeglar det inneh\u00e5ll som de \u00e4r kopplade till.<\/li>\n\n\n\n
Uppr\u00e4tta en verifieringskedja: <\/strong>Registrera dina kodningsbeslut, motiveringar och tankeprocesser i detalj. Denna verifieringskedja fungerar som referens f\u00f6r kommande analyser eller diskussioner och bidrar till att uppr\u00e4tth\u00e5lla transparens och reproducerbarhet. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Etiska \u00f6verv\u00e4ganden vid kodning<\/h2>\n\n\n\n
Vid kodning av kvalitativa data m\u00e5ste etiken komma i f\u00f6rsta hand. Att prioritera informerat samtycke kan hj\u00e4lpa forskare att s\u00e4kerst\u00e4lla att deltagarna har gett sitt godk\u00e4nnande till dataanv\u00e4ndning, inklusive kodning och analys. F\u00f6r att skydda deltagarnas namn och personuppgifter under kodningsprocessen \u00e4r anonymitet och konfidentialitet avg\u00f6rande.<\/p>\n\n\n\n
F\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla opartiskhet och r\u00e4ttvisa m\u00e5ste forskarna vara reflekterande om personliga f\u00f6rdomar och deras inflytande p\u00e5 kodningsbeslut. Det \u00e4r viktigt att respektera deltagarnas \u00e5sikter och erfarenheter och att avst\u00e5 fr\u00e5n att utnyttja eller ge en felaktig bild av dem. <\/p>\n\n\n\n
F\u00f6rm\u00e5gan att k\u00e4nna igen och f\u00f6rmedla olika synpunkter med r\u00e4tt kulturell medvetenhet \u00e4r oumb\u00e4rlig, liksom att behandla deltagarna med respekt och uppr\u00e4tth\u00e5lla alla ing\u00e5ngna avtal. <\/p>\n\n\n\n
Genom att ta h\u00e4nsyn till dessa etiska \u00f6verv\u00e4ganden uppr\u00e4tth\u00e5ller forskarna sin integritet, skyddar deltagarnas r\u00e4ttigheter och bidrar till ansvarsfulla metoder f\u00f6r kvalitativ forskning.<\/p>\n\n\n\n
Vanliga misstag att undvika vid kodning inom forskning<\/h2>\n\n\n\n
N\u00e4r du kodar i forskning \u00e4r det viktigt att vara medveten om vanliga misstag som kan p\u00e5verka kvaliteten och noggrannheten i din analys. H\u00e4r \u00e4r n\u00e5gra misstag som b\u00f6r undvikas:<\/p>\n\n\n\n
\n
Avsaknad av exakta kodinstruktioner:<\/strong> F\u00f6r att bevara konsekvensen, se till att det finns tydliga kodningsinstruktioner.<\/li>\n\n\n\n
\u00d6verkodning eller underkodning:<\/strong> Hitta en balans mellan att samla in viktiga detaljer och att undvika alltf\u00f6r ing\u00e5ende analyser.<\/li>\n\n\n\n
Ignorera eller avf\u00e4rda avvikande fall:<\/strong> Identifiera och koda avvikande v\u00e4rden f\u00f6r att f\u00e5 omfattande insikter.<\/li>\n\n\n\n
Underl\u00e5tenhet att uppr\u00e4tth\u00e5lla konsekvens: <\/strong>Konsekvent till\u00e4mpa kodningsregler och granska koder f\u00f6r tillf\u00f6rlitlighet.<\/li>\n\n\n\n
Bristande tillf\u00f6rlitlighet mellan kodarna: <\/strong>Skapa samf\u00f6rst\u00e5nd mellan teammedlemmarna f\u00f6r att hantera avvikelser.<\/li>\n\n\n\n
Att inte dokumentera kodningsbeslut: <\/strong>Uppr\u00e4tth\u00e5lla en detaljerad verifieringskedja f\u00f6r transparens och framtida referens.<\/li>\n\n\n\n
F\u00f6rdomar och antaganden:<\/strong> Var medveten om f\u00f6rdomar och str\u00e4va efter objektivitet i kodningen.<\/li>\n\n\n\n
Otillr\u00e4cklig utbildning eller k\u00e4nnedom om data: <\/strong>L\u00e4gg tid p\u00e5 att f\u00f6rst\u00e5 uppgifterna och s\u00f6k v\u00e4gledning om det beh\u00f6vs.<\/li>\n\n\n\n
Bristande utforskning av data: <\/strong>Analysera data grundligt f\u00f6r att f\u00e5nga dess rikedom och djup.<\/li>\n\n\n\n
Underl\u00e5tenhet att granska och validera koder: <\/strong>Regelbunden \u00f6versyn och inh\u00e4mtande av synpunkter f\u00f6r att f\u00f6rfina kodningssystemet.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Sl\u00e4pp loss kraften i infografik med Mind the Graph<\/h2>\n\n\n\n
Genom att ge akademiker m\u00f6jlighet att producera engagerande och i\u00f6gonfallande infografik revolutionerar Mind the Graph den vetenskapliga kommunikationen. Plattformen g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r forskare att \u00f6vervinna konventionella kommunikationshinder och engagera bredare m\u00e5lgrupper genom att framg\u00e5ngsrikt f\u00f6rklara data, effektivisera komplicerade koncept, \u00f6ka presentationer, uppmuntra samarbete och m\u00f6jligg\u00f6ra anpassning. Ta vara p\u00e5 kraften i infografik med Mind the Graph och \u00f6ppna nya v\u00e4gar f\u00f6r effektiv vetenskaplig kommunikation.<\/p>\n\n\n\n
![\"kodning](\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/coding-in-research-blog1-1024x558.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"kodning](\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/coding-in-research-blog2-1024x558.jpg\")
<\/figure><\/div>\n\n\n![\"kodning](\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/coding-in-research-blog3-1024x558.jpg\")
<\/figure><\/div>\n\n\n<\/div>\n\n\n\n![\"kodning](\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/coding-in-research-blog4-1024x558.jpg\")
<\/figure><\/div>\n\n\n<\/div>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/illustrations-banner.webp\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n