- •Тема 1. Общие идеи. Постановка проблемы и выдвижение гипотез
- •1. Идея метода
- •2. Постановка проблемы и выдвижение гипотез
- •3. Требования к теории
- •Тема 2. Понятия ковариации и каузации. Каузальная модель теории
- •1. Ковариация и каузация
- •2. Понятие функциональной связи
- •3. Построение каузальной модели
- •Тема 3. Понятие операционализации, альтернативные и рабочие гипотезы
- •1. Альтернативные гипотезы
- •2. Процедура операционализации
- •3. Рабочие гипотезы, их отличие от альтернативных гипотез
- •Тема 4. Измерение. Ошибки измерения
- •1. Понятие измерения
- •2. Ошибки измерения
- •Тема 5. Валидность и надежность измерения
- •1. Понятие валидности
- •2. Способы валидизации
- •3. Надежность измерения
- •Тема 6. Построение анкеты
- •1. Структура анкеты
- •Уважаемые сограждане!
- •Сводная таблица данных1
- •2. Виды вопросов и их формулировка
- •3. Расположение вопросов и ответов
- •4. Предварительное опробование анкеты
- •Тема 7. Формирование выборки
- •1. Генеральная совокупность и выборка
- •2. Способы построения выборки
- •3. Определение объема выборки
- •Тема 8. Проведение опроса
- •1. Опрос и его виды и способы организации
- •2. Проведение опроса
- •3. Контроль над проведением опроса
- •4. Вторичный анализ данных опроса
- •Тема 9. Интервью
- •1. Определение интервью. Выборочное интервью
- •2. Направленное интервью
- •3. Специализированное интервью
- •Тема 10. Социологический эксперимент
- •1. Понятие переменной
- •2. Классический эксперимент в социологии
- •3. Способы подбора групп, участвующих в эксперименте. Полевой эксперимент и квазиэксперимент
- •Тема 11. Контент-анализ
- •1. Определение контент-анализа
- •2. Содержательный контент-анализ
- •3. Структурный контент-анализ
- •4. Что нужно учитывать при проведении контент-анализа
- •Тема 12. Описание и анализ данных: таблицы, диаграммы, гистограммы
- •1. Перечневая таблица
- •2. Графическое изображение
- •3. Другие способы представления данных
- •4. Правила оформления данных
- •Тема 13. Анализ номинальных и порядковых переменных
- •1. Анализ номинальных переменных
- •2. Анализ порядковых переменных
- •Тема 14. Анализ интервальных переменных
- •1. Понятия средней арифметической и стандартного отклонения
- •2. Анализ нормального распределения
- •Тема 15. Анализ связей между номинальными переменными
- •1. Связь двух номинальных переменных с двумя значениями. Понятие Хи-квадрата
- •2. Связь двух номинальных переменных, имеющих больше двух значений
- •3. Связь между несколькими номинальными переменными
- •Тема 16. Анализ связи между порядковыми переменными
- •1. Определение связи между двумя порядковыми переменными
- •2. Определение связи между таблицами с порядковыми переменными
- •Тема 17. Анализ связей между интервальными переменными
- •1. Понятие линии регрессии. Определение коэффициента связи между интервальными переменными
- •2. Проверка коэффициента связи на статистическую значимость
- •3. Смысл коэффициента корреляции Пирсона
- •Тема 18. Пример социологического исследования
4. Что нужно учитывать при проведении контент-анализа
Метод контент-анализа позволяет количественно оценивать информации через подсчет строк, знаков, долей площади газетных полос, фотографий и т. д.
Но это все же не делает излишними соображения здравого смысла и интуиции, которые могут перевесить все проценты и коэффициенты контент-анализа.
Возьмем ежегодное Послание Президента. Мы можем скрупулезно сравнивать количество строк, посвященных борьбе с коррупцией, с числом строк, посвященных экономическим вопросам, а также внешней и внутренней политике. И сделать вывод, что вот в этом Послании гораздо больше внимания уделено экономическим вопросам, чем в предыдущем Послании. И на основании этих данных будем говорить о сдвиге приоритетов.
Но если мы обратимся к высказываниям партийных лидеров, депутатов Госдумы и политических комментаторов по поводу Послания, то обнаружим, что на самом деле главным в нем были, по крайней мере с их точки зрения, не экономические вопросы, внешняя политика и борьба с коррупцией, а увеличение сроков, на которые теперь будут избираться Президент и депутаты Госдумы. Однако эта информация уместилась лишь в нескольких строках Послания, которые дают ничтожный процент от общего объема текста и с точки зрения результатов проведенного контент-анализа совершенно не заслуживают какого-либо внимания.
То есть, учитывая прежде всего количественные показатели (как и должно быть при контент-анализе), мы можем пройти мимо главного. Это означает, что контент-анализ со всеми своими формулами и процентами должен, если можно так выразиться, знать свое место и не претендовать на истину в последней инстанции.
Рассмотрим другой случай. Представим, что данные о двух политических деятелях размещены в разных газетах с одинаково большими тиражами и представлены примерно в одинаковых объемах (выраженных, например, через число строк). Опираясь на методы контент-анализа, мы можем сделать вывод, что позиции обоих политических деятелей получили более или менее равное освещение.
Но пусть это будут газеты «Коммерсант» и «Спид-инфо». Реально у них разные читатели. Поэтому сам источник, в котором помещена информация, уже неявно указывает на тех, кому эта информация адресуется: образованному и достаточно обеспеченному кругу читателей либо так называемой широкой публике. А это значит, что информация, помещенная в этих разных газетах, имеет разное значение, или, если можно так выразиться, разный вес. Формально обоим деятелям уделено одинаковое внимание, если брать количественную сторону дела. И именно эту сторону дела зафиксирует контент-анализ. Но реально теми, кто действительно определяет общественное мнение, будет прочитана только информация о первом политическом деятеле.
Другая проблема. Мы можем зафиксировать, что вот эта тема широко освещается в прессе, а другая тема не очень. Но, возможно, в нашем распоряжении имеются не все источники информации, часть источников предназначена лишь для служебного пользования. И вот там вторая тема как раз очень широко освещена. Мы же можем сделать неверные выводы о большей важности первой темы. То есть надо учитывать степень открытости средств информации в обществе. Иначе мы можем стать объектом сознательной манипуляции. Например, можем сделать вывод, что всех страшно интересует тема снежного человека, потому что она вдруг заполонила всю прессу. Но, возможно, кто-то сознательно дал команду занять прессу снежным человеком, чтобы отвлечь внимание от принятия в Думе непопулярного закона, затрагивающего интересы больших масс людей.
Наконец, еще одна проблема, связанная с контент-анализом. В конечном счете всякий анализ опирается на суждения конкретного человека, члена исследовательской группы. То есть информация не сама себя не анализирует. Она изучается и обрабатывается конкретными людьми. И эти люди могут расходиться между собой в оценке данного сообщения.
Измерение считается надежным лишь тогда, когда между исследователями достигнут консенсус (согласие). Например, могут возникнуть разногласия – положительной или очень положительной является оценка данной персоны в статье, и соответственно приписать этой оценке код 3 или 4.
Правило состоит в том, что учитываются совокупность близких оценок, а крайние отбрасываются. Допустим, группа в шесть человек следующим образом оценила имидж, который дан в статье относительно конкретной личности: 3, 2, 2, 2, 3, 5. Ясно, что лучше отбросить крайнюю оценку 5, а остальные оценки попытаться согласовать и прийти к единому мнению.
Для повышения надежности кодирования применяются следующие правила:
1. При операционализации любой переменной следует стремиться к максимальной ясности и однозначности.
2. Чем больше людей участвует в достижении консенсуса, тем он более надежен. Правда, это сильно увеличивает объем работы и ее стоимость.
3. Необходимо, чтобы члены исследовательской группы как можно больше взаимодействовали между собой. Очень полезны совместные практические занятия с обсуждением всех тонкостей в интерпретации данных; это облегчает достижение консенсуса.