anchor.diff:  (padre)
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  -Como también comentábamos, ATLAS.ti, a diferencia de otros programas, no permite crear jerarquías de códigos, pero sí nos permite crear estructuras de codificación gracias a la creación de relaciones entre códigos. Anteriormente habíamos creado (a través de la definición de relaciones del tipo is a y de is cause of) una jerarquía de códigos para reproducir la clasificación de tipos de respuestas de Rasiah (2010). Si disponemos de esta estructura definida previa a la asignación de citas a códigos, nuestra estrategia de codificación implicará codificar única y exclusivamente los códigos del nivel inferior en la jerarquía: __Ans Direct__, __Ans Indirect__, __Ev Full__, __Ev Substantial__, etc. El resto de códigos en la estructura (__Answer__, __Evasion__...) serán códigos libres, sin citas asociadas, pero aún así podremos, con la utilización de los operadores semánticos, obtener el conjunto de citas relacionadas con cualquiera de los códigos que se encuentran en niveles superiores de la estructura. Si _Ans Direct_ tiene 6 citas y _Ans Indirect_ tiene 9 citas, dado que ambas son un tipo de __Answer__, aunque este código tenga cero citas parece lógico pensar que en realidad tenemos 15 citas relacionadas con __Answer__. Igualmente, si sumamos el conjunto de citas de los códigos vinculados con __Evasion__, aunque _Evasion_ tiene cero citas, en realidad tenemos 93 citas con modalidades de evasión.
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  -Para obtener esos resultados utilizaremos el operador DOWN, por lo tanto:
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  -Todas las citas por debajo de Answer: Answer DOWN
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  -Todas las citas por debajo de Evasion: Evasion DOWN
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  -En la figura podemos ver la _vista de red_ de los códigos Answer DOWN_._ Dado que _Ans Direct_ tiene 6 citas y _Ans Indirect_ tiene 9, el resultado de Answer DOWN será de 15 citas (si no hay ninguna que esté en ambos códigos).
  +Como también comentábamos, ATLAS.ti, a diferencia de otros programas, no permite crear jerarquías de códigos, pero sí nos permite crear estructuras de codificación gracias a la creación de relaciones entre códigos. Anteriormente habíamos creado (a través de la definición de relaciones del tipo `is a` y de `is cause of`) una jerarquía de códigos para reproducir la clasificación de tipos de respuestas de Rasiah (2010). Si disponemos de esta estructura definida previa a la asignación de citas a códigos, nuestra estrategia de codificación implicará codificar única y exclusivamente los códigos del nivel inferior en la jerarquía: __Ans Direct__, __Ans Indirect__, __Ev Full__, __Ev Substantial__, etc. El resto de códigos en la estructura (__Answer__, __Evasion__...) serán códigos libres, sin citas asociadas, pero aún así podremos, con la utilización de los operadores semánticos, obtener el conjunto de citas relacionadas con cualquiera de los códigos que se encuentran en niveles superiores de la estructura. Si _Ans Direct_ tiene 6 citas y _Ans Indirect_ tiene 9 citas, dado que ambas son un tipo de __Answer__, aunque este código tenga cero citas parece lógico pensar que en realidad tenemos 15 citas relacionadas con __Answer__. Igualmente, si sumamos el conjunto de citas de los códigos vinculados con __Evasion__, aunque _Evasion_ tiene cero citas, en realidad tenemos 93 citas con modalidades de evasión.
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  +Para obtener esos resultados utilizaremos el operador `DOWN`, por lo tanto:
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  +Todas las citas por debajo de Answer: `Answer DOWN`
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  +Todas las citas por debajo de Evasion: `Evasion DOWN`
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  +En la figura podemos ver la _vista de red_ de los códigos `Answer DOWN`. Dado que _Ans Direct_ tiene 6 citas y _Ans Indirect_ tiene 9, el resultado de `Answer DOWN` será de 15 citas (si no hay ninguna que esté en ambos códigos).
   
   [[img-red-answer, Red _Answer_]]
   .Red _Answer_
  
positive.code: .Operadores de proximidad
  image::images/image-149.png[{alt="Operadores de proximidad", float="right", align="center"]
  
  Como vemos, el operador _Cooccur_ es una combinación de varios de los operadores de proximidad (todos menos _Follows_ y __Precedes__), por lo que en muchas ocasiones podremos utilizarlo en vez de alguno de los otros. Además, probablemente sea conveniente su utilización en vez del operador booleano AND. Efectivamente, el operador AND es altamente selectivo, puesto que implica que Código-A Código-B AND sólo obtendrá resultados cuando una cita está vinculada con ambos códigos.
  
  Volviendo una vez más a nuestro ejemplo, en la figura podemos ver cómo en un mismo párrafo tenemos una cita (barra gris) codificada como _Zapatero_ (resultado de la autocodificación original) y otra cita (resaltada) codificada como __Ev Medium__, se trata por lo tanto de una intervención del presidente Zapatero que hemos codificado como respuesta evasiva. Sin embargo, en una consulta como la que habíamos realizado previamente, utilizando el operador AND no aparecería esta cita, puesto que la cita codificada como _Ev Medium_ no está codificada al mismo tiempo como __Zapatero__. Por lo tanto, para poder recuperar citas que tengan estas características debemos utilizar el operador _Cooccur_ (aunque en este ejemplo también funcionaría __Within__).
  
  [[img-concurrencia-citas, Concurrencia de citas]]
  .Concurrencia de citas
  
negative.code: 
  Por supuesto, podemos combinar los operadores semánticos con los otros tipos de operadores (booleanos y de proximidad). En un ejemplo anterior construíamos una consulta para identificar todas las citas de intervenciones de los presidentes Zapatero y Rajoy codificadas como Evasion.
  
  (1) `Zapatero Evasion AND`
  
  (2) `RajoyPR Evasion AND`
  
  (3) `OR`
  
  
  
  
  Pero dado que nuestro código _Evasion_ en realidad es un código libre, el resultado de esa consulta será de cero citas. Como hemos visto, tendremos que realizarla de nuevo incluyendo el operador DOWN
  
  (1) `Zapatero`
  
  (2) `Evasion DOWN`
  
  (3) `AND`
  
  (4) `RajoyLO`
  
  (5) `Evasion DOWN`
  
  (6) `AND`
  
  (7) `OR`
  
  Aunque parezca una consulta muy compleja en realidad es simple, puesto que en (1) introducimos un operando, en (2) un operando y un operador, lo que nos da un resultado y por lo tanto ese resultado se convierte en un segundo operando; en (3) combinamos los dos operandos anteriores con un nuevo operador. Los tres comandos siguientes realizan la misma acción para Rajoy (líder de la oposición), y en (7) combinamos ambos resultados con el operador `OR`.
  
  [[operadores-de-proximidad]]
  ===== Operadores de Proximidad
  
  Por último, los operadores de proximidad, como su nombre indica, permiten recuperar citas en función de la relación espacial existente entre diferentes códigos.
  
  [[tab-operadores-proximidad, Operadores de proximidad]]
  .Operadores de proximidad
  