Контент анализ. Контент-анализ текста. Метод и его описание Второе имя контент анализа

Главная

Ноутбуки

Термин content-analysis впервые начал применяться в конце XIX – начале XX вв. в американской журналистике (см. раб.: Б.Мэттью, А.Тенни, Д.Спиид, Д.Уипкинс). У истоков методологии контент-анализа находились американский социолог Г. Лассуэл и французский журналист Ж.Кайзер.

Так, в начале 60-х гг. Г. Лассуэл осуществил попытку политологического анализа СМИ, исходя из учета формальных критериев. Он ввел в научный оборот некую абстрактную единицу: «слово». Целью работы Лассуэла было получение собственно социологического результата на нетипичном для социологии материале: текстах печатных изданий. Исследователь проделал огромную работу, но, поскольку в методике Лассуэла качественные оценки не были адекватно соотнесены с количественными методами, результаты его трудов с трудом поддавались верификации.

В начале 60-х гг. Ж. Кайзер разработал оригинальную методику статистического анализа периодики. В ее основе лежал подход к тестовому массиву, как информационной системе. Тем самым Кайзер сформулировал теоретическую базу последующего распространения социологических методов в сферы изучения всех нарративных источников, включая эпиграфический и эпистолярный материал. В работе Ж. Кайзера акцентировалось внимание на внешней форме организации материала: его расположении, оглавлении, оформлении и т.д. Кайзер разработал целый комплекс исследовательских процедур, обеспечивающих полную формализацию, как единичного газетного номера, так и совокупности однотипных периодических изданий. Тем самым Ж.Кайзер сформулировал систему, позволяющую фиксировать развитие тенденций в публикациях СМИ.

Свое дальнейшее развитие «кайзеровское направление» методологии контент-анализа получило в работах Э. Морэн. Э. Морен ввела в научный оборот термин «единица информации» - семантический блок, содержание которого отвечает на вопрос: «О чем говориться?» Последнее обстоятельство сделало возможным изучение любых форм организации текстового материала, причем, как на терминологическом уровне, так и на уровне фразы, абзаца, статьи и даже целых книг. Тем самым, Э.Морэн разрушила критерий однородности, применявшийся ранее при статистической обработке нарративов. Взамен, она предложила идеологию «семантических групп», которые, по ее мнению, должны учитываться по тематическому признаку. Кроме того, Э.Морэн разработала концепцию «тона» материала, который определялся социометрически: «положительная информация», «отрицательная», «нейтральная».

Важный вклад в развитие контент-анализа внесли российские и эстонские социологи, особенно А.Н.Алексеев, Ю. Вооглайд, П. Вихалемм, Б.А. Грушин, М. Лауристинь и др.

Для изучения содержания текста традиционно применяется метод контент-анализа. Слово «контент» означает содержимое (или содержание) документа. Под документом при этом понимается не только официальный текст (типа инструкции или правового закона), но все написанное или произнесенное, все, что стало коммуникацией. Так, по словам Ядова В.А., документальной называют любую информацию, фиксированную в печатном или рукописном тексте, на магнитной ленте, на фото- или киноплёнке.

Контент-анализу подвергаются книги, газетные или журнальные статьи, объявления, телевизионные выступления, кино- и видеозаписи, фотографии, лозунги, этикетки, рисунки, другие произведения искусства, а также, разумеется, и официальные документы. В настоящее время в связи с активным использованием электронных средств общения, анализу подвергаются и электронные документы.

Существуют различные определения контент-анализа, некоторые из них не совпадают во взглядах на количественный и качественный аспект метода. Так, существуют две точки зрения на контент-анализ :

Контент-анализ - самостоятельный метод, отличный от обычного содержательного анализа документов

Принципиальное отличие этих методов анализа заключено в явно выраженной строгости, формализованности, систематизированности контент-анализа. Он нацелен на выработку количественного описания смыслового и символического содержания документа, на фиксацию его объективных признаков и подсчет последних.

Федотова Л.Н. выделяет такие присущие методу характеристики: сложность, тщательность, пунктуальность трудоёмкость.

Являясь сторонником данной точки зрения на контент-анализ, В.А.Ядов определяет контент-анализ следующим образом - это перевод в количественные показатели массовой текстовой (или записанной на плёнку) информации с последующей статистической её обработкой.

Вторая точка зрения принимает в расчет оба вида анализа.

Контент-анализ включает в себя как количественный, так и качественный анализ текста.

Первый дополняет второй, а их сочетание углубляет понимание смысла любого текста. Контент-анализ позволяет обнаружить в документе то, что ускользает от поверхностного взгляда при его традиционном изучении, но что имеет важный социальный смысл.

Итак, с точки зрения видов проводимого анализа, выделяется два вида: количественный и качественный контент-анализ. При проведении количественного контент-анализа анализируется частота появления в тексте каких-либо единиц, будь упоминания тем или названий компаний. Определения качественного контент-анализа достаточно размыты, в них чаще всего говорится, что при проведении качественного анализа выводы делаются на основе наличия в тексте какого-либо факта. На самом деле, речь идет об интерпретации содержания текста, которое часто встречается в исторической науке и филологии. По этой причине качественный контент-анализ вернее называть интерпретативным.

В западной исследовательской традиции контент-анализ однозначно рассматривается как количественный метод. Несомненно, что количественный контент-анализ обладает более широкой областью применения и надежностью, чем качественный. Одна из наиболее значимых причин – это объективный характер количественных показателей, в то время как интерпретация почти всегда носит субъективный характер. Впрочем, интерпретация результатов количественного анализа тоже имеет субъективные элементы.

По мнению ряда социологов (Маркоффа, Шапиро, Вейтмана и др.), контент-анализ можно было бы назвать «текстуальным кодированием», так как он предполагает получение количественной информации о содержимом документа на основе ее кодирования.

Итак,количественный контент-анализ в первую очередь интересуется частотой появления в тексте определенных характеристик (переменных) содержания.

Качественный контент-анализ позволяет делать выводы даже на основе единственного присутствия или отсутствия определенной характеристики содержания.

На вопрос: "в каких случаях не следует прибегать к количественному анализу?", В.А. Ядов отвечает: если мы имеем дело с уникальными документами, где главная цель изучения - всесторонняя содержательная интерпретация материала.

От количественных данных качественные отличаются тем, что содержание последних несет в себе смысл, непосредственно характеризующий самого их носителя, в то время как количественные указывают на масштаб, объем, интенсивность характеристик изучаемого явления. Качественные данные позволяют раскрыть значения социального явления, количественные показывают, насколько часто оно случается или насколько интенсивно представлено в социальной реальности. Качественные данные обозначают предмет исследования, количественные - показывают, насколько сильно он проявлен в объекте. Продолжая такого рода рассуждения, можно сделать вывод, что одни данные в большей степени ориентированы на создание суждения о социальном явлении, другие - на оценку значимости или тестирование этого суждения. Эти различия в природе двух типов данных привели к тому, что так называемые качественные исследования (исследования, основанные на сборе и анализе качественных данных) стали связывать в большей степени с этапом генерирования или построения теории, а количественные исследования - с ее верификацией.

То, что качественным методам отводится второстепенная роль, значительно сужает их возможности, по мнению Б. Глезера и А. Страусса, выдвинувших "обоснованную теорию" (grounded theory). Авторы помещают свой метод качественного исследования - "обоснованную теорию" - между подходом контент-анализа и подходом, предлагающим выработку некоторых предварительных идей и гипотез. Классический контент-анализ предлагает следующую модель: сначала задается модель кодировки, а потом данные систематически собираются, оцениваются и анализируются по заранее определенным, неизменным и единым для всех них шкалам, которые позволяют придать качественным (словесным) данным квантифицируемую форму.

Метод Глезера и Страусса предполагает постоянное сравнение и перегруппировку данных. Цель метода постоянного сравнения, в котором объединены кодирование и анализ, - генерирование теории более систематически, чем предполагается во втором подходе, при помощи использования развернутого кодирования и аналитических процедур.

Сравнительный метод используется на каждом этапе аналитического процесса построения обоснованной теории. Он включает в себя следующие процедуры: кодирование, выделение ключевых категорий, теоретический отбор и формирование теоретической выборки, теоретическое насыщение и интеграцию теории.

Этапы контент-анализа

	Определение задач, теоретической основы и объекта исследования, разработка категориального аппарата, набор соответствующих качественных и количественных единиц.
	Составление кодировочной инструкции.
	Пилотажная кодировка текста
	Кодировка всего массива исследуемых текстов.
	Статистическая обработка полученных количественных данных.
	Интерпретация полученных данных на основе задач и теоретического контекста исследования.

Контент-анализ состоит из ряда этапов: отбора материалов, выбора единицы анализа, подсчета единиц и, наконец, интерпретации результатов. С точки зрения чистой методологии отбор материалов носит предварительный характер. После определения темы происходит определение потенциального круга источников, в которых может находиться интересующая информация. Затем из этой информации отбирается та, которая содержит значимую с точки зрения исследования информацию. Отобранные материалы далее анализируются. В классических описаниях метода оговаривается, что при большом объеме более или менее однородных источников допустим анализ не всего массива информации, а только части её.

Описывая процедуру контент-анализа, можно выделить несколько этапов, а именно:

1-й этап исследования : Определение задач, теоретической основы и объекта исследования, разработка категориального аппарата, набор соответствующих качественных и количественных единиц.

Данный этап непосредственно связан с составлением программы исследования. Он носит характер качественного анализа, который подготавливает перевод смыслового содержания текста в цифровое выражение для его последующего количественного анализа. В этих целях на основе задач и теоретического контекста осуществляется выбор объекта исследования и определяются конкретные единицы анализа.

2-й этап : Составление кодировочной инструкции.

На этом этапе осуществляется соотнесение категорий и подкатегорий контент-анализа с конкретными содержательными элементами текста, т.е. происходит отыскание в тексте индикаторов выбранных категорий исследования. Здесь либо составляется соответствующий словарь индикаторов категорий, либо даётся развёрнутое описание категорий в терминах исследуемых текстов. Все категории и подкатегории контент-аналитического исследования кодируются, т.е. им даются определённые цифровые или буквенные обозначения, что составляет код данного исследования. Всё это входит в кодировочную инструкцию. В неё также включается обозначение знака информации. Он обычно определяется как "положительное", "отрицательное" и "нейтральное" отношение, что соответственно кодируется как +, -, 0.

Составление кодировочной инструкции имеет очень большое значение, так как по существу в ней находят своё конкретное выражение основные положения методики исследования. Кроме соответствующего определения категорий и подкатегорий и других единиц анализа в кодировочную инструкцию включаются правила кодирования, оговариваются спорные случаи и т.д. При составлении конкретного кода в категориях предусматривается подкатегория "другое", в которую включаются те индикаторы данной категории, которые не вошли в выделенные подкатегории, но тем не менее являются её референтами и поэтому должны быть зафиксированы в частоте (и объёме) её упоминаний. Необходимость включения подкатегории "другое" вызывается тем, что заранее невозможно, а часто и не нужно предусматривать все подкатегории.

3 -й этап: Пилотажная кодировка текста

На данном этапе осуществляется кодировка части исследуемого массива текстов с целью апробации методики, изложенной в кодировочной инструкции. Кодировка текста представляет собой процедуру непосредственного перевода качественных, смысловых единиц (категорий, подкатегорий) через нахождение их индикаторов в тексте в количественные единицы, т.е. перевод текстов в условные обозначения - коды (цифры или буквы, которыми обозначены в кодировочной инструкции те или иные подкатегории). Подобная пилотажная кодировка даёт возможность проверить надёжность методики, т.е. испытать её на обоснованность (соответствие задачам и теоретическим понятиям исследования) и устойчивость (воспроизводим ость результатов)

Обоснование полноты объёма выделяемых смысловых единиц доказывается следующим образом: выделяются все смысловые единицы из первого анализируемого текста, затем из второго текста - те же единицы плюс ранее не встречавшиеся, из третьего документа - те же, что встречались в двух предыдущих, плюс дополнительные и т.д. После изучения 3-5 очередных текстов, в которых не попадается ни одной новой единицы, ранее не фиксированной в предыдущих документах, можно полагать, что "поле" смысловых единиц из изучаемого материала исчерпано.

Устойчивость данных определяется при помощи повторного кодирования тех же документов тем же кодировщиком ("устойчивость во времени") или разными кодировщиками по единой инструкции ("устойчивость среди аналитиков").

4-й этап : Кодировка всего массива исследуемых текстов.

Осуществляется процесс квантификации, т.е. перевод в цифровое выражение всей совокупности исследуемых текстов. Регистрация частоты (и объёма) упоминания категорий и подкатегорий контент-анализа может производиться либо в заранее подготовленных таблицах, либо на отдельных карточках и перфокартах.

5-й этап: Статистическая обработка полученных количественных данных.

Эта обработка осуществляется вручную или на ЭВМ. Нередко оба эти способа используются одновременно в сочетании. Существуют специальные компьютерные программы, помогающие осуществить анализ более оперативно, такие как Контент-анализ 1.6, WINMAX, ATLAS/ ti, NUDIST, а также AQUAD, CAQDAS, ETHNOGRAPH.

Статистическая обработка цифрового материала, полученного в процессе кодировки, не отличается фактически по своим методам от статистической обработки данных, полученных в других видах социально-психологических исследований. Обычно используются процентные и частотные распределения, разнообразные коэффициенты корреляций и т.д. Вместе с тем используются и особые способы количественной обработки данных (см. формулу "удельного веса" смысловых категорий в общем объёме текста, предложенную А.Н. Алексеевым).

6 -й этап: Интерпретация полученных данных на основе задач и теоретического контекста исследования.

На данном, последнем этапе исследования, как и на первом, связанным с составлением программы, особенно ярко выступает качественная сторона контент-анализа в отличие от количественного аспекта, преобладающего на промежуточных этапах. Для адекватной интерпретации результатов и их соотнесения с данными, полученными с помощью других методов, особенно большое значение имеет учёт более широкого теоретического и социального контекста.

Формализованность, систематизированность и строгость контент-анализа проявляется в следующем. Прежде, чем непосредственно анализировать текст документа, исследователь определяет категории анализа, т.е. ключевые понятия (смысловые единицы), имеющиеся в тексте и соответствующие тем дефинициям и их эмпирическим индикаторам, которые зафиксированы в программе исследования. При этом желательно избежать крайностей. Если за категории анализа будут приняты слишком общие (абстрактные) понятия, то это предопределит поверхностность анализа текста, не позволит углубиться в его содержание. Если же категории анализа будут предельно конкретными, то их окажется слишком много, что приведет не к анализу текста, а к его сокращенному повторению (конспекту). Нужно найти золотую середину и постараться достичь того, чтобы категории анализа были: а) уместными, т.е. соответствовали решению исследовательских задач; б) исчерпывающими, т.е. достаточно полно отражали смысл основных понятий исследования; в) взаимоисключающими (одно и то же содержание не должно входить в различные категории в одинаковом объеме); г) надежными, т.е. такими, которые не вызывали бы разногласий между исследователями по поводу того, что следует относить к той или иной категории в процессе анализа документа.

Единицы контент-анализа После определения системы категорий анализа выбирается соответствующая им единица анализа текста.

Богомолова Н.Н. И Стефаненко Т.Г. предлагают разделять единицы контент-анализа на две большие группы:

качественные

количественные .

Качественные единицы контент-анализа отвечают на вопрос, ЧТО надо считать в тексте, а количественные единицы отвечают на вопрос, КАК надо считать.

К качественным предлагают отнести категории и их референты в тексте (индикаторы). Следует обратить внимание на то, что для обозначения различных единиц контент-анализа используются разнообразные термины, лишь основная единица контент-анализа - категория - признаётся всеми авторами. Большой разнобой в терминологии при обозначении различных единиц контент-анализа в определённой степени затрудняет понимание процедуры данного метода.

Категории могут подразделяться на более мелкие качественные единицы - подкатегории. Индикаторами категорий называются те элементы текста, те единицы содержания, которые служат референтами, качественными признаками соответствующих категорий и подкатегорий. В зависимости от специфики исследования индикаторы категорий могут выражаться в виде отдельных слов, словосочетаний, суждений, тем и т.д.

За единицу анализа может быть принято: а) слово б) предложение в) тема г) идея д) автор е) персонаж ж) социальная ситуация з) часть текста, объединенная чем-то, что соответствует смыслу категории анализа

Когда контент-анализ выступает единственным методом информации, оперируют не одной, а сразу несколькими единицами анализа.

При использовании самой простой единицы анализа, слова, очень легко потерять контекст упоминания. Прямой подсчет количества упоминаний дает так называемые «простые частоты». Однако для сравнения, например, количества упоминаний такой показатель не подходит в силу того, что является нестандартизированным. Возникает необходимость использования «относительных частот», т.е. количество упоминаний на какую-либо единицу текста (общее число слов в публикациях, тысячу слов, количество предложений, абзацев, публикаций и т.д.).

Количественными единицами контент-анализа являются единицы счёта и единицы контекста.

Единицы контекста используются для обозначения того сегмента текста, в пределах которого определяется частота упоминания соответствующих категорий и подкатегорий. Единицей контекста может служить предложение, статья, ответ на вопрос анкеты, интервью и т.д. Затем устанавливаетсяединица счета , т.е. количественная мера единицы анализа, позволяющая регистрировать частоту (регулярность) появления признака категории анализа в тексте. Единицами счета могут быть число определенных слов или их сочетаний, количество строк, печатных знаков, страниц, абзацев, авторских листов, площадь текста, выраженная в физических пространственных величинах и многое другое.

Богомолова Н.Н. И Стефаненко Т.Г. выделяют два вида подсчётов частоты упоминаний категорий и подкатегорий при квантификации: а) сплошной, терминологический, б) сегментарный, типологический.

При сплошном подсчёте регистрируются, а потом подсчитываются все появления индикаторов данной категории или подкатегории. При сегментарном, тематическом подсчёте упоминаний категорий регистрируется лишь первое появление данной категории в единице контекста, а повторные упоминания этой категории в данной единице контекста не учитываются.

Единицей счёта может быть объём - физическая протяженность или площадь текстов, заполненная смысловыми единицами. Объём упоминаний категорий может измеряться различными способами: подсчётом числа строк, печатных знаков, квадратных сантиметров площади, посвященных данной категории и т.д.

В основу системы кодирования должна быть заложена по крайней мере одна (или несколько) из следующих четырех характеристик содержания текста: частоты, направленности, интенсивности и пространства. Как уже отмечалось выше, чаще всего измеряют частоту и объём занимаемого пространства. В исследовательском проекте, основанном на контент-анализе, исследователь может замерить как одну, так и все четыре характеристики. Поясним, что собой представляет каждая из них.

Частота. Это всего лишь фиксация и подсчет, имеет ли нечто место или нет, а если да, то как часто. Например, сколько пожилых людей появляется в телевизионных программах на протяжении одной недели? Какова их доля среди всех персонажей? Или же какова доля этих программ среди остальных?

Направленность. Речь идет об указании направления сообщений внутри содержания некоего континуума (их позитивный или негативный, поддерживающий или опровергающий характер). Например, исследователь может разработать перечень способов показа ситуаций, в которых действуют пожилые люди. Способы эти могут быть позитивными (например, дружелюбный, мудрый, уравновешенный человек), либо негативными (например, непристойный, тупой, самовлюбленный).

Интенсивность. Это сила или мощь сообщения в заданной направленности. Например, негативная характеристика забывчивости может быть смягчена (забыл взять ключи, уходя из дома; не сразу вспомнил имя человека, которого не видел несколько лет) или преувеличена (не помнит, как его зовут, не узнает своих детей).

Пространство. Исследователь может зафиксировать размер сообщения или количественно охарактеризовать пространство, им занимаемое. Пространство письменного текста измеряется путем подсчета слов, предложений, абзацев или места, отведенного сообщению на странице (например, в квадратных дюймах или сантиметрах). Для измерения видео- и аудиотекстов можно использовать количественные характеристики времени. Например, персонаж может присутствовать в течение нескольких секунд или появляться периодически в каждой сцене двухчасовой программы.

В общем виде процедуры подсчёта при контент-анализе аналогичны стандартным приёмам классификации по выделенным группировка, ранжирования и шкального измерения. Для исчисления результатов контент -анализа используются и специально разработанные формулы.

А.Н. Алексеев предложил для оценки "удельного веса" смысловых категорий в общем объёме текста следующую формулу, указывающую на уровень интенсивности представленной в тексте определённой темы:

Укс - "удельный вес" данной смысловой единицы

Кгл - число случаев, когда смысловая единица оказалось главной

Квт - число случаев, когда та же единица оказывается второстепенной

E - сумма анализируемых текстов (документов)

Специальным способом, разработанным для нужд контент-анализа, является методика Ч. Осгуда анализа зависимости элементов для расчёта совместной встречаемости различных элементов в тексте. Процедура данной методики состоит в том, что после подсчёта совместной встречаемости единиц анализа, рассчитывается квадратная матрица возможных и фактических совместных появлений этих единиц в тексте.

Контент-анализ

С помощью контент-анализа можно анализировать такие различные типы текстов, как сообщения СМИ , заявления политических деятелей, программы партий , правовые акты , рекламные и пропагандистские материалы, исторические источники, литературные произведения.

Этапы применения контент-анализа

Необходимым условием применения методики анализа содержания является наличие материального носителя информации. Во всех случаях, когда существует или может быть воссоздан такой носитель, допустимо использование методики контент-анализа.

Первый этап

Определение совокупности изучаемых источников или сообщений с помощью набора заданных критериев, которым должно отвечать каждое сообщение:

заданный тип источника (пресса, телевидение, радио, рекламные или пропагандистские материалы)
один тип сообщений (статьи, заметки, плакаты);
заданные стороны, участвующие в процессе коммуникации (отправитель, получатель (реципиент);
сопоставимый размер сообщений (минимальный объём или длина)
частота появления сообщений,
способ распространения сообщений;
место распространения сообщений;
время появления сообщений.

При необходимости можно использовать и другие критерии, однако перечисленные выше встречаются чаще всего.

Второй этап

Формирование выборочной совокупности сообщений. В некоторых случаях можно изучать всю определенную на первом этапе совокупность источников, поскольку подлежащие анализу случаи (сообщения) часто ограничены по числу и хорошо доступны. Однако иногда контент-анализ должен опираться на ограниченную выборку, взятую из большего массива информации.

Третий этап

Выявление единиц анализа. Ими могут быть слова или темы. Правильный выбор единиц анализа - важная составляющая всей работы. Простейшим элементом сообщения является слово . Тема - это другая единица, представляющая собой отдельное высказывание о каком-либо предмете. Существуют достаточно четкие требования к выбору возможной единицы анализа:

Если в качестве единицы анализа избирается тема, то она также выделяется в соответствии с некоторыми правилами:

Существуют также и специальные методики контент-анализа, адаптированные к нуждам исторических и историко-философских исследований.

Четвертый этап

Выделение единиц счета , которые могут совпадать со смысловыми единицами или носить специфический характер. В первом случае процедура анализа сводится к подсчету частоты упоминания выделенной смысловой единицы, во втором - исследователь на основе анализируемого материала и целей исследования сам выдвигает единицы счета, которыми могут быть:

В некоторых случаях исследователи используют и другие элементы счета. Принципиальное значение на этом этапе контент-анализа имеет строгое дефинирование его операторов.

Пятый этап

Непосредственно процедура подсчета . Она в общем виде сходна со стандартными приемами классификации по выделенным группировкам. Применяется составление специальных таблиц , применение компьютерных программ , специальных формул , статистических расчетов.

Обычно составляются таблицы вида:

Шестой этап

Интерпретация полученных результатов в соответствии с целями и задачами конкретного исследования. Обычно на этом этапе выявляются и оцениваются такие характеристики текстового материала, которые позволяют делать заключения о том, что хотел подчеркнуть или скрыть его автор . Возможно выявление процента распространенности в обществе субъективных смыслов объекта или явления .

Количественный контент-анализ

Количественный контент-анализ (также именуется содержательным) основывается на исследовании слов, тем и сообщений, сосредоточивая внимание исследователя на содержании сообщения. Таким образом, собираясь подвергнуть анализу выбранные элементы, нужно уметь предвидеть их смысл и определять каждый возможный результат наблюдения в соответствии с ожиданиями исследователя.

На деле это означает, что в качестве первого шага при проведении контент-анализа этого типа исследователь должен создать своего рода словарь , в котором каждое наблюдение получит определение и будет отнесено к соответствующему классу.

Проблема состоит в том, что исследователь должен предвидеть не только упоминания, которые могут встретиться, но и элементы их контекстуального употребления, а для этого должна быть разработана детальная система правил оценки каждого случая употребления. Эта задача обычно решается посредством пилотажа подлежащей анализу совокупности сообщений (то есть с помощью выявления на материале небольшой выборки сообщений тех типов ключевых упоминаний, которые с наибольшей вероятностью могут встретиться в последующем, более полном анализе) в сочетании с арбитражными оценками контекстов и способов употребления терминов. Предпочтительнее иметь дело с наблюдениями не одного, а нескольких исследователей.

Более трудной является задача, заключающаяся в необходимости приписывания ключевым упоминаниям конкретных оценок, - когда мы должны решить, приводится ли данное упоминание в позитивном или негативном смысле, «за» или «против» интересующего нас объекта и т. д., а также когда нам надо ранжировать ряд упоминаний соответственно силе их оценок (т.е. в соответствии с тем, какое из них самое положительное, какое следующее за ним по положительности и т. д.). При этом исследователь нуждается в показателях достаточно тонких, которыми можно было бы измерять не только настроения политических субъектов, но и силу этих настроений. Особенно трудным выполнение этой задачи является в исторических, историко-философских и психологических исследованиях, поскольку предполагает высокий уровень гуманитарной подготовки специалистов, использующих методику контент-анализа. Существует множество методов, облегчающих принятие такого решения. В некоторых случаях они опираются на суждения группы арбитров (экспертов) о значении или силе (интенсивности) некоторого термина. В качестве примера таких приемов можно привести метод Q-сортировки и шкалирование методом парного сравнения . На рубеже XX-XXI вв. специалисты по применению математических методов в исторических исследованиях много внимания уделяли разработке специальных компьютерных экспертных систем (в рамках идеологии Искусственного Интеллекта).

Метод Q-сортировки

При Q-сортировке используется шкала жесткого распределения из девяти пунктов: пункт 1 соответствует минимальной степени интенсивности измеряемого признака (например, наименьшей степени одобрения), а пункт 9 - максимальной степени интенсивности (например, наивысшей степени одобрения). Цель здесь состоит в том, чтобы просто ранжировать (упорядочить) все суждения вдоль единой оценочной оси. Арбитру дается определенная жесткая квота на каждую категорию шкалы (то есть ожидаемое число слов или фраз, которые должны быть им отнесены к данной категории), а затем ему предлагается распределить заданный набор терминов так, чтобы установленные квоты не нарушались. Квоты основаны на предположении (не обязательно верном), что колебания в интенсивности слов и фраз должны укладываться в рамки нормального распределения (когда изучаемые случаи максимально сосредоточены в средней части шкалы, а по мере продвижения к её полюсам их число равномерно убывает). Арбитры, таким образом, вынуждены давать относительные оценки конкретным словам и фразам (случаям), относя их к определенным категориям шкалы.

После того как арбитры завершили свою работу, вычисляется средняя арифметическая оценка шкалы для каждого случая, а затем полученные средние оценки соответствующим образом ранжируются. Далее результаты этого ранжирования случаев по интенсивности используются для приписывания анализируемым текстам кодов, обусловленных встречаемостью в них слов или тем, получивших нашу оценку. Произвольность оценки одного исследователя компенсируется, таким образом, наличием других мнений.

Шкалирование методом парного сравнения

Шкалирование методом парного сравнения имеет те же цели, что и предыдущий метод, но техника его несколько иная. Каждый случай, подлежащий оценке, последовательно сравнивается попарно со всеми другими случаями, при этом каждый арбитр должен решить, какое из слов (или фраз) в каждой паре «сильнее» (или интенсивнее) другого. Так, если надо сравнить пять утверждений (случаев), то каждый арбитр будет последовательно сравнивать сначала 1-е из них со 2-м, с 3-м, 4-м, 5-м, потом 2-е с 3-м, 4-м, 5-м и т. д., всякий раз при этом отмечая, какое из двух более интенсивно. Подсчитав, сколько раз каждый случай оказался в оценке всех арбитров «сильнее» других, и разделив полученное число на число арбитров (то есть вычислив среднюю оценку, вынесенную группой арбитров каждому утверждению), мы получаем возможность осуществить количественное ранжирование всех случаев по степени их интенсивности. Чем выше средняя оценка некоторого утверждения, тем оно, по мнению арбитров, «сильнее».

Однако, с методами Q-сортировки и парного сравнения связаны по меньшей мере две сложности. Во-первых, в обоих этих случаях исследователь полагается полностью на решения арбитров, критерии оценки которых могут быть, а могут и не быть правомерными и/или состоятельными. В экспертизе такого рода стандарты не всегда ясны или, во всяком случае, не всегда ясно определены, и вследствие этого сами оценки носят дискуссионный характер. Встречаются случаи, когда один и тот же арбитр выставляет различные оценки одному и тому же утверждению в серии идентичных испытаний. Кроме того, отбор арбитров в высшей степени произволен. Следовательно, и надежность результатов, полученных при опоре на таких арбитров, весьма относительна. Поэтому данные процедуры следует использовать, делая скидку на «человеческий фактор ».

Качественный контент-анализ

Помимо слов, тем и других элементов, обозначающих содержательную сторону сообщений, существуют и иные единицы, позволяющие проводить качественный или, как он ещё называется, структурный контент-анализ. В этом случае исследователя интересует не столько что говорится, сколько как говорится.

Например, может ставиться задача выяснить, сколько времени или печатного пространства уделено интересующему предмету в том или ином источнике или сколько слов или газетных столбцов было уделено каждому из кандидатов во время определенной избирательной кампании.

С другой стороны, могут браться в расчет и другие, возможно, более тонкие вопросы, относящиеся к форме сообщения: сопровождается ли конкретное газетное сообщение фотографией или какой-либо иллюстрацией , каковы размеры заголовка данного газетного сообщения, напечатано ли оно на первой полосе или же помещено среди многочисленных рекламных сообщений. При ответе на подобные вопросы внимание исследователя фокусируется не на тонкостях содержания, а на способе презентации сообщения. Основным вопросом здесь является факт наличия или отсутствия материала по теме, степень его выделенности, его размеры, а не нюансы его содержания. В результате такого анализа часто получаются куда более надежные измерения, чем в случае исследования, ориентированного на содержание (поскольку формальным показателям в меньшей степени присуща неоднозначность), но зато, как следствие, и куда менее значимые.

Измерения в параметрах, исследуемых в ходе качественного контент-анализа, поверхностно затрагивают само содержание каждого сообщения в отличие от детального и внимательного обследования, необходимого при количественном анализе. В результате качественный контент-анализ обычно более прост в разработке и проведении, а потому и более дешев и надежен, чем содержательный контент-анализ. И хотя его результаты, возможно, удовлетворят в меньшей степени, ибо они дают скорее набросок, чем законченную картину сообщения, но при ответе на конкретный исследовательский вопрос они могут зачастую оказаться вполне адекватными.

Источники

Почепцов Г. Г. Теория коммуникации . - М .: Рефл-бук, 2001. - ISBN 5-87983-101-9
Дмитриев И. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры (рус.) (2005). Архивировано из первоисточника 13 февраля 2012. Проверено 10 марта 2008.
Манекин Р.В. Компьютер и история философии. Краткий обзор отечественных и зарубежных исследований . - Москва-Донецк: Донецкого отделения САМИ, 1993. - С. 68-82.
Манекин Р.В. Контент-анализ, как метод исторического исследования . - Донецк: Информсервис, 1991. - ISSN .
Holsti O. R. Content analysis for the social sciences and humanities. - Reading, Mass, etc., 1969. - ISBN 0-394-34926-1
Лисовский С. Ф., Евстафьев В. А. Избирательные технологии: история, теория, практика . - Коммерсантъ. - М ., 2000. - ISBN 5-86014-129-7
Харченко К.В. Материальная сторона жизни в зеркале субъективных смыслов: опыт контент-анализа // Социология: методология, методы, математическое моделирование. – 2009. – №1(28). – С.129-148.
Мангейм Дж. Б., Рич Р. К. Политология. Методы исследования: Пер. с англ. / Предисл. А.К. Соколова = Empirical Political Analysis: Research Methods in Political Science. - М .: Весь Мир , 1997.

См.также

BABOK Руководство к Своду знаний по бизнес-анализу

Wikimedia Foundation . 2010 .

Добровольский, Глеб Всеволодович
Страсберг, Ли

Смотреть что такое "Контент-анализ" в других словарях:

Контент-анализ - количественный анализ книг, эссе, интервью, дискуссий, газетных статей, исторических документов и других текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей. Контент анализ по… … Финансовый словарь

контент-анализ

контент - анализ - в психологии метод выявления и оценки специфических характеристик текстов и других носителей информации, в коих соответственно целям исследования выделяются определенные смысловые единицы содержания и формы информации: психологические… … Большая психологическая энциклопедия

контент-анализ - контент анализ, контент анализа … Орфографический словарь-справочник

Контент-анализ - как метод социологического исследования представляет собой исследование массовой совокупности текстовых материалов в целях познания мира социальных отношений. Специфика контент анализа заключается в нахождении ключевых типичных признаков, черт,… … Официальная терминология

КОНТЕНТ-АНАЛИЗ - Количественный анализ книг, эссе, интервью, дискуссий, газетных статей, исторических документов и других текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей Словарь бизнес терминов.… … Словарь бизнес-терминов

КОНТЕНТ-АНАЛИЗ - [англ. content analysis Словарь иностранных слов русского языка

КОНТЕНТ-АНАЛИЗ - англ. content analysis; нем. Content Analyse. 1. Метод качественно количественного анализа содержания документов с целью выявления имеющихся тенденций развития соц. факторов. 2. Формализованный метод исследования содержания соц. информации… … Энциклопедия социологии

КОНТЕНТ-АНАЛИЗ - (CONTENT ANALYSIS) Анализ содержания коммуникации, предполагающий такую его классификацию, которая позволяет выявить свойственную этому содержанию структуру. Этот термин применяется обычно скорее в отношении анализа документов или визуального… … Социологический словарь

КОНТЕНТ-АНАЛИЗ - (content analysis) методика объективного количественного и систематического изучения содержания средств коммуникации. Включает в себя составление диаграмм или подсчет падения либо совпадения частных величин, относящихся к совокупности… … Большой толковый социологический словарь

Контент-анализ

Это первая статья на моём блоге о контент-анализе, и она даёт общее представление о методе контент-анализа. Перевод с английского мой. Приятного прочтения.

Бернард Р Берелсон (1912-1979)

Контент-анализ – это детище эры электроники. Вместе с тем контент-анализ регулярно проводился уже в 1940-е года и ещё стал более часто используемым и пользующимся доверием методов с середины 1950-х годов, когда исследователи стали опираться не на слова, а на оперирование отдельными тематико-семантическими структурами, их стали интересовать связи между этими смыслами [корреляции], а не простое присутствие слов в массивах текстов.

Области использования контент-анализа.

Благодаря тому, что контент-анализ может быть использован для изучения любого по содержанию и форме текста или массива текстов или другой форме записи коммуникации, метод применяется в самых разных областях, например в сфере маркетинга и области изучения СМИ, литературе и риторике, этнографии и культурологи, в дисциплинах, изучающих гендерн и возраст, социологии и политологии, психологии и когнитивных науках и в других исследовательских областях знания и науках. Также контент-анализ тесно связан с социо- и психолингвистикой, он играет ключевую интегральную роль в системах разработки искусственного интеллекта. Нижеследующий список, опирающийся на труды Берелсона, описывает и другие категории сфер применения контент-анализа:

Даёт возможность понять интернациональные различия в коммуникациях
Определяет присутствие материалов пропагандистского характера
Идентифицирует намерения и тенденции в индивидуальной или групповой коммуникации
Описывает поведенческие реакции в рамках коммуникаций
Определяет психологический и эмоциональный фон отдельных индивидов и групп

Типы контент-анализа

Существуют две основные категории контент-анализа: концептуальный (понятийный) [в русскоязычных материалах его принято называть количественным, независимо от семантического неравенства терминов] и корреляционный. Концептуальный ориентирован на идентификацию присутствия и частоту появления этих концептуальных единиц [единиц счёта]. Корреляционный анализ ориентирован на идентификацию связей между отдельными единицами счёта в рамках текста.

Концептуальный контент-анализ

Традиционно контент-анализ рассматривался только в качестве концептуального его варианта. В концептуальном анализе концепция [единица счёта] выбрана как средство изучения текста с помощью подсчёта частоты её появления в тексте. Поскольку единицы счёта могут проявляться как эксплицитно так и имплицитно перед началом квантификации единиц важно заранее чётко определить и зафиксировать варианты имплицитного проявления единиц счёта. Для того чтобы избежать субъективности в определении объектов в качестве единиц счёта на данном этапе принято использовать специальные словари контент-анализа [тезаурусы].

Как и во многих других методах, концептуальный контент-анализ начинается с определения ключевых вопросов исследования и выборки или выборок. Будучи выбранным для анализа текст должен быть закодирован в рамках установленной исследователем системы категорий. Процесс кодирования представляет собой процесс сокращения объёма материала, являющийся основной идеей контент-анализа. Разделение массива текста на отдельные тематически целостные и релевантные категориальному аппарату единицы информации позволяет идентифицировать определённые характеристики материала, анализировать и интерпретировать их.

Примером концептуального анализа может являться изучение текста посредством подсчёта встречаемости кодов входящих в словарь контент-анализа кодов. В рамках анализа исследователь должен, например, ставить вопрос о том, как часто в тексте встречаются слова, подтверждающие ту или иную позицию, и как часто встречаются слова, её опровергающие. Исследователь должен быть заинтересован только лишь в подсчёте этих слов, но не в идентификации семантических и тематических связей между ними, что характерно для корреляционного анализа. В концептуальном анализе исследователь изучает только присутствие объектов релевантных вопросам исследования, то есть определяет – что в большей мере представлено в тексте – подтверждение той или иной гипотезы или гипотез или её (их) опровержение.

Корреляционный контент-анализ

Как уже было сказано выше, корреляционный контент-анализ базируется на принципах концептуального контент-анализа, изучая связи между единицами счёта (концепциями, позициями). И как в случае с другими типами исследований, данный подход базируется на определении выборки и категорий анализа, операционализированных словарём контент-анализа, что и определяет дальнейших ход исследования. Для корреляционного контент-анализа определить какие типы позиций (единиц счёта) будут эксплуатироваться в рамках исследования. Проводились исследования с использованием всего нескольких таких позиций (concepts) и проводились с использованием более 500 категорий концепций. Очевидно, что слишком большое число категорий может дать некорректные результаты исследования, так как с увеличением числа категорий и единиц счёта растёт и сложность анализа. Такое же утверждение характерно и для слишком маленьких категориальных аппаратов и словарей, дающих при использовании ненадёжные и потенциально некорректные результаты. Таким образом, при создании словарей и категориальных аппаратов важно опираться на особенности анализируемого массива и на конкретные задачи замера.

Существует большое количество методик проведения корреляционного контент-анализа, что определяет гибкость и популярность метода. Исследователи могут самостоятельно разрабатывать собственные методики проведения корреляционного контент-анализа в соответствии с задачами конкретного исследования. Когда разработанная процедура в достаточной мере доказала свою эффективность и объективность, она может быть принята и распространена среди других исследователей. Процесс проведения корреляционного контент-анализа достиг высокого уровня развития в компьютерной среде – среде автоматизации расчетов, но, даже не зависимо от этого, как и многие другие методы исследований, он является весьма длительным, требующим массу времени на реализацию. Вероятно, самым серьёзным требованием к этом методу является необходимость соответствия строгим статистическим нормам при условии сохранения богатства материала, выраженного в отдельных деталях, требующих качественного подхода для анализа.

Вопросы надёжности и верификации

Вопросы надёжности и верификации актуальны и в рамках данного метода. Надёжность результатов контент-анализа опирается на однородность процесса изучения, его стабильность (stability), умении кодировщиков и интерпретаторов оперировать данными единым образом на протяжении всего исследования; воспроизводимость или умение группы кодировщиков классифицировать материал в соответствии с заданным категориальным аппаратом единым образом; высокая статистическая точность классификации материала в соответствии с заданными категориями.

Ключевой проблемой концептуального контент-анализа является проблема получения спорных, сомнительных результатов, что является следствием использования самих процедур метода. Главный вопрос в данном контексте – какой объём и уровень заложенного в тексты смысла объективно доступен для идентификации, или, другими словами, являются ли полученные данные результатом использования исключительно введённого инструментария либо они получены и при участии других факторов, повлиявших на результаты исследования? При этом едва ли можно представить себе различные варианты толкования, например, числа 99 в точных науках. Объективные результаты исследования можно получить при использовании только основных [репрезентативных тематически, релевантных теме замера] материалов, массивов текстов, но и при этом, вопрос об объективности и возможности верификации и обоснования результатов остаётся открытым и злободневным.

Обобщения, заключения исследователей во многом зависимы от того, как конкретно исследователь определяет для себя значение той или иной категории, равно как актуальна и надёжность самого категориального аппарата. Исследователь обязательно должен точно определить категории и единицы счёте которые позволят объективно замерить исследуемый объект. Аналогично, точнейшим образом необходимо создать объективную системы правил и инструкция для исследования. Разработка правил, которые позволят всем кодировщикам и интерпретаторам следовать единым стандартам в работе, одинаковым образом кодировать материал, жизненно важна для успеха в проведении концептуального контент-анализа. Воспроизводимость [объективный выбор инструментов анализа, в случае необходимости выбранный идентично в рамках аналогичного исследования] и точность, не только категорий анализа и единиц счёта, но и ключевых подходов к анализу материала, позволяют получать более корректные и надёжные результаты.

Один из первых трудов по контент-анализу: Б.Берелсон "Формирование политических предпочтенией на президенских выборах"

Преимущества контент-анализа

Контент-анализ имеет ряд серьёзных преимуществ перед другими методами и просто очевидных достоинств. Среди них стоит выделить:

Изучает непосредственно саму коммуникацию через анализ текстов, что позволяет исследователю взаимодействовать с первичным средством коммуникаций в социуме
Работает как с качественными, так и с количественными данными
Может дать ценную историческую/культурологическую информацию, описывающую разные исторические периоды, опираясь только на анализ текста
Позволяет получать информацию близкую по форме изложения [текст], хотя степень такой близости варьируется в зависимости от используемого инструментария
Может быть использован для анализа материала, необходимого как средства развития тех или иных систем
«Ненавязчивый» способ анализа коммуникаций [участники коммуникации в данном случае не испытывают при анализе никакого дискомфорта, так как метод не вмешивается непосредственно в коммуникации]
Комплексно, интегрально и вдумчиво, глубинно подходит к изучению моделей человеческих мыслей и языка
Если метод используется корректно, то он расценивается в качестве объективного (базируется на реальных фактах, в отличие от дискурсивного анализа)

Недостатки контент-анализа

Контент-анализ также имеет и ряд недостатков, как теоретического так и прикладного характера:
Может потребовать очень много времени на проведение замера
Потенциально опасный для допущения ошибки, в особенности если используется корреляционный анализ, ориентированный на идентификацию глубинных данных
Часто не имеет теоретической базы в рамках различных методик проведения, либо, ради достижения важных для исследования результатов, может игнорировать теоретические научные ориентиры
По своей природе – редуктивен, то есть ориентирован на игнорирование слабо проявленной информации, в особенности, если производится анализ сложных по содержанию текстов
Часто ориентирован на упрощение результатов, так как опирается на простой подсчёт слов
Нередко игнорируется контекст содержания единиц счёта (слов), либо нивелируется значимость последующих слов
Может быть непрост для применения компьютерных технологий и автоматизации исследования

Оригинал статьи находится по следующему адресу: http://www.gslis.utexas.edu/~palmquis/courses/content.html

(перевод Алексея Рюмина)

Контент-анализ – метод качественно-количественного анализа содержания документов с целью выявления или измерения различных фактов и тенденций, отраженных в этих документах.
Контент-анализ – формализованный метод изучения текстовой и графической информации, заключающийся в переводе изучаемой информации в количественные показатели и ее статистической обработке. Характеризуется большой строгостью, систематичностью.
Контент-анализ не отменяет необходимости обычного (т.е. содержательного) анализа документов. Первый дополняет второй, их сочетание углубляет понимание смысла любого текста. Контент-анализ позволяет обнаружить в документе то, что ускользает от поверхностного взгляда при его традиционном изучении, но что имеет важныйсоциальный смысл.

Кроме того, контент-анализ отличается от всех прочих способов изучения документов, тем, что он позволяет «вписать» содержание документа в социальный контекст, осмыслить его одновременно и как проявление, и как оценку социальной жизни. «Вписывание» документа в изучаемую проблему предполагает выявление того, что: а) существовало до него и получило в нем отражение, б) наличествует только в нем, в) будет после него, т.е. явится итогом его восприятия адресатом.

Сущность метода

фиксация определенных единиц содержания,
изучает документы в их социальном контексте,
может использоваться как основной метод исследования (например, контент-анализ текста при исследовании политической направленности газеты), параллельный, т.е. в сочетании с другими методами (напр., в исследовании эффективности функционирования средств массовой информации), вспомогательный или контрольный (напр., при классификации ответов на открытые вопросы анкет).

Объект контент-анализа

документы, исследуемое содержание которых, позволяет задать однозначное правило для надежного фиксирования нужных характеристик (принцип формализации), а также, интересующие исследователя элементы содержания встречаются с достаточной частотой (принцип статистической значимости).
чаще всего в качестве объектов исследования контент-анализа выступают сообщения печати, радио, телевидения, протоколы собраний, письма, приказы, распоряжения и т.д., а также данные свободных интервью и открытые вопросы анкет.

Основные направления применения контент-анализа

выявление того, что существовало до текста и что тем или иным образом получило в нем отражение (текст как индикатор определенных сторон изучаемого объекта – окружающей действительности, автора или адресата);
определение того, что существует только в тексте как таковом (различные характеристики формы – язык, структура, жанр сообщения, ритм и тон речи);
выявление того, что будет существовать после текста, т.е. после его восприятия адресатом (оценка различных эффектов воздействия).

Стадии разработки и применения контент-анализа

формулируются тема, задачи и гипотезы исследования
определяются категории анализа – наиболее общие, ключевые понятия, соответствующие исследовательским задачам.

Категории контент-анализа должны быть исчерпывающими (охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования), взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям), надежными (между кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к той или иной категории) и уместными (соответствовать поставленной задаче и исследуемому содержанию). При выборе категорий для контент-анализа следует избегать крайностей: выбора слишком многочисленных и дробных категорий, почти повторяющих текст, и выбора слишком крупных категорий, т.к. это может привести к упрощенному, поверхностному анализу. Иногда необходимо принимать во внимание и отсутствующие элементы текста, которые могут быть значимыми для контент-анализа.

уместными, т.е. соответствовать решению исследовательских задач;
исчерпывающими, т.е. достаточно полно отражать смысл основных понятий исследования;
взаимоисключающими (одно и то же содержание не должно входить в различные категории в одинаковом объеме);
надежными, т.е. такими, которые не вызывали бы разногласий между исследователями по поводу того, что следует относить к той или иной категории в процессе анализа документа.

Необходимо выбрать соответствующую единицу анализа – лингвистическую единицу речи или элемент содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явления.

За единицу анализа может быть принято:

слово,
предложение,
тема,
идея,
автор,
персонаж,
социальная ситуация,
часть текста, объединенная чем-то, что соответствует смыслу категории анализа.

Сложные виды контент-анализа обычно оперируют не одной, а несколькими единицами анализа. Единицы анализа, взятые изолировано, могут быть не всегда правильно истолкованы, поэтому они рассматриваются на фоне более широких лингвистических или содержательных структур, указывающих на характер членения текста, в пределах которого идентифицируется присутствие или отсутствие единиц анализа – контекстуальных единиц. Например, для единицы анализа «слово» контекстуальная единица – «предложение».

Необходимо установить единицу счета – количественную меру взаимосвязи текстовых и внетекстовых явлений. Наиболее употребительны такие единицы счета, как время-пространство (число строк, площадь в квадратных сантиметрах, минуты, время вещания и т.п.), появление признаков в тексте, частота их появления (интенсивность).

Единица счета – количественная мера единицы анализа, позволяющая регистрировать частоту (регулярность) появления признака категории анализа в тексте. Единицами счета могут быть число определенных слов или их сочетаний, количество строк, печатных знаков, страниц, абзацев, авторских листов, площадь текста, выраженная в физических пространственных величинах и многое другое.

Важен выбор необходимых источников, подвергаемых контент-анализу.

Проблема выборки содержит в себе выбор источника, количества сообщений, даты сообщения и исследуемого содержания. Все эти параметры выборки определяются задачами и масштабами исследования.

Чаще всего контент-анализ проводится на годичной выборке: если это изучение протоколов собраний, то достаточно 12 протоколов (по числу месяцев), если изучение сообщений средств массовой информации – 12-16 номеров газеты или теле-, радиодней. Обычно выборка сообщений средств массовой информации составляет 200-600 текстов.

Основные процедуры контент-анализа

Выявление смысловых единиц контент-анализа, которыми могут быть:

понятия, выраженные в отдельных терминах;
темы, выраженные в целых смысловых абзацах, частях текстов, статьях, радиопередачах и т.п.;
имена, фамилии людей;
события, факты и т.п.;
смысл апелляций к потенциальному адресату.

Единицы контент-анализа выделяются в зависимости от содержания, целей, задач и гипотез конкретного исследования.

Выделение единиц счета, которые могут совпадать либо не совпадать с единицами анализа. В 1-м случае процедура сводится к подсчету частоты упоминания выделенной смысловой единицы, во 2-м – исследователь на основе анализируемого материала и здравого смысла сам выдвигает единицы счета, которыми могут быть:

физическая протяженность текстов;
площадь текста, заполненная смысловыми единицами;
число строк (абзацев, знаков, колонок текста);
длительность трансляции по радио или ТВ;
метраж пленки при аудио- и видеозаписях,
количество рисунков с определенным содержанием, сюжетом и пр.

Процедура подсчета в общем виде сходна со стандартными приемами классификации по выделенным группировкам. Применяется составление специальных таблиц, применение компьютерных программ, специальных формул (напр., «формула оценки удельного веса смысловых категорий в общем объеме текста»), статистические расчеты понятности и аттрактивности текста.

Проведение контент-анализа требует предварительной разработки ряда исследовательских инструментов. Из них обязательными являются:

классификатор контент-анализа,
протокол итогов анализа, который имеет второе обозначение – бланк контент-анализа,
регистрационная карточка или кодировальная матрица,
инструкция исследователю, непосредственно занимающемуся регистрацией и кодировкой единиц счета,
каталог (список) проанализированных документов.

Классификатором контент-анализа называется общая таблица, в которую сведены все категории (и подкатегории) анализа и единицы анализа. Ее основное предназначение – предельно четко зафиксировать то, в каких единицах выражается каждая категория, используемая в исследовании. Классификатор можно уподобить социологической анкете, где категории анализа играют роль вопросов, а единицы анализа – ответов. Он является основным методическим документом контент-анализа, предопределяющим содержание всех прочих инструментов этого метода.

Протокол (бланк) контент-анализа содержит: во-первых, сведения о документе (его авторе, времени издания, объеме и т.п.); во-вторых, итоги его анализа (количество случаев употребления в нем определенных единиц анализа и следующие отсюда выводы относительно категорий анализа). Протоколы заполняются, как правило, в закодированном виде, но не ради сохранения тайны итогов контент-анализа, а исходя из желательности на одном листе бумаги уместить всю информацию о документе, чтобы удобнее было сопоставлять друг с другом итоги анализа разных документов. Если в исследовании осуществляется контент-анализ малого числа документов, то можно обойтись без кодирования и заполнять эти протоколы в открыто-содержательном виде.

в психологии - метод выявления и оценки специфических характеристик текстов и других носителей информации, в коих соответственно целям исследования выделяются определенные смысловые единицы содержания и формы информации: психологические характеристики персонажей сообщений массовой коммуникации, виды взаимодействия людей, жанры сообщений и пр. Затем производится систематический замер частоты и объема упоминаний этих единиц в определенной совокупности текстов или других носителей информации. Кон - тент - анализ позволяет выявить отдельные психологические характеристики коммуникатора, аудитории, сообщения и их взаимосвязи. В отличие от элементарного содержательного анализа, контент-анализ как научный метод психологии применяется для получения информации, отвечающей некоим критериям качества - как объективность, надежность и валидность. Заметно повысить качество контент-анализа позволяет применение методов анализа статистического многомерного к его данным. Особенно широко применяется анализ факторный, способствующий выявлению скрытых факторов, определяющих содержание текстов.

КОНТЕНТ-АНАЛИЗ

Общий термин для обозначения ряда методов анализа речевых актов, сообщений или документов для изучения различных тем, идей, эмоций, мнений и т.д. Большинство таких процедур состоит из сложных схем подсчета, в которых определяется число определенных слов, фраз, эмоционально окрашенных выражений и т.п.

КОНТЕНТ-АНАЛИЗ

анализ содержания различных видов речевой продукции, материалов и документов (в частности, протоколов проективных методик, диагностических интервью и т. п.) путем подсчета частоты появления определенных ключевых элементов или кодифицированных признаков (например, определенных понятий, суждений, образов и т. п.), регистрируемых в соответствии с задачами исследования.

КОНТЕНТ-АНАЛИЗ

один из основных видов анализа документов, заключающийся в количественном подсчете каких-л. признаков, свойств изучаемого явления, отраженных в документе, с последующей оценкой на основе этого содержательных характеристик конфликтов. Для проведения К.– а. конфликтологу необходимо: а) определить категории анализа; б) выделить смысловые единицы; в) определить единицы счета. Категория анализа – это понятие, отражающее изучаемую характеристику конфликта. Смысловая единица – фрагмент текста, содержание которого отражает категорию анализа. Единица счета – мера оценки смысловых единиц. Напр., конфликтолог изучает отражение в СМИ чеченского конфликта. Категория – оценка отношения СМИ к действиям федеральных сил и бандформирований. Смысловые единицы – позитивная оценка федералов, негативная оценка, нейтральная оценка. То же для бандформирований. Единицы счета – количество оценок каждого из 6 видов данных в программе «Новости» в 21:00 на первом центральном телеканале с 1 по 30 сентября 2005 г.

КОНТЕНТ-АНАЛИЗ

от англ. contents - содержание...) - метод выявления и оценки специфических характеристик текста и других носителей информации (видеозаписей, интервью, ответов на вопросы и т. п.), в котором в соответствии с целями исследования выделяются определенные смысловые единицы содержания и формы информации (напр., психологические характеристики субъектов сообщений, виды взаимодействия людей, жанры сообщений и т. д.). Затем производится систематический замер частоты и объема употребления этих единиц в определенной совокупности текстов или другой информации. К.-а. дает возможность выявить отдельные психологические характеристики коммуникатора, аудитории, сообщения и их взаимосвязи. В отличие от элементарного содержательного анализа, К.-а. как научный метод психологии используется для получения информации, отвечающей некоторым критериям качества (таким как объективность, надежность, волидность). Заметную роль в повышении качества К.-а. играет возможность использования методов многомерного статистического анализа полученных данных. Особенно широко используется факторный анализ, способствующий выявлению скрытых факторов, определяющих содержание текстов.

Разделы