качественные и количественные методы / content-analysis3

Контент-анализ как метод исследования   Главная • Человек • Общество • Бизнес • Политика • Война • Наука  Карта сайта | Вход 

«ПСИ-ФАКТОР»

• О проекте

• Библиотека

• Услуги

• Обучение

• Компакт-диски

• Сотрудничество

• Ваши вопросы

СПЕЦПРОЕКТЫ

• Афоризмы

• Пси-новости

• Психотестодром

• Кинопропаганда

• Психологическая война

• Политтехнологии для «чайников»

НОВОСТИ САЙТА

Почтовая рассылка на Сontent.mail.ru

• Архив рассылки

САМОРАЗВИТИЕ

• Технологии эффективного общения

• Имидж лидера и психология лидерского поведения

• Психологическая защита и поведение в критических ситуациях

ОБУЧЕНИЕ

• Мерчандайзинг

• Управление персоналом

• Теория и практика психологической войны

• Работа с целевыми группами в PR и рекламе

Работа с целевыми группами

Умение воздействовать на мысли, чувства и поведение людей — это неотъемлемая часть работы для людей тех профессий, которые связаны с массовыми коммуникациями. Журналистика, реклама, маркетинг, Public relations...>>>

     Библиотека » Математические методы » Контент-анализ

© О.Т. Манаев

Контент-анализ как метод исследования Контент-анализ (от англ, contens — содержание) — специальный достаточно строгий метод качественно-количественного анализа содержания документов в целях выявления или измерения социальных фактов и тенденций, отраженных этими документами. Особенность его состоит в том, что он изучает документы в их социальном контексте.

Контент-анализ может использоваться в качестве основного метода исследования (например, в исследовании социальной направленности газеты); параллельного, т.е. в сочетании с другими методами (например, в исследовании эффективности функционирования средств массовой информации); вспомогательного или контрольного (например, при классификации ответов на открытые вопросы анкет).

Не все документы могут выступить объектом контент-анализа. Необходимо, чтобы исследуемое содержание позволило задать однозначное правило для надежного фиксирования нужных характеристик (принцип формализации), а также чтобы интересующие исследователя элементы содержания встречались с достаточной частотой (принцип статистической значимости). Чаще всего в качестве объектов исследований посредством контент-анализа выступают сообщения печати, радио, телевидения, массовой устной агитации и пропаганды, протоколы собраний, письма, приказы, распоряжения и т.д., а также данные свободных интервью и открытые вопросы анкет.

Существуют три основных направления применения контент-анализа:

а) 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);

б) определение того, что существует только в тексте как таковом (различные характеристики формы — язык, структура и жанр сообщения, ритм и тон речи);

в) выявление того, что будет существовать после текста, т.е. после его восприятия адресатом (оценка различных эффектов воздействия).

В разработке и практическом применении контент-анализа выделяют несколько стадий. После того, как сформулированы тема, задачи и гипотезы исследования, определяются категории анализа, т.е. наиболее общие, ключевые понятия, соответствующие исследовательским задачам. Система категорий играет роль вопросов в анкете и указывает, какие ответы должны быть найдены в тексте. В практике советских контент-аналитических исследований в свое время сложилась довольно устойчивая система категорий, среди которых можно назвать такие, как знак, цели, ценности, тема, герой, автор, жанр и др. Все более широко распространяется контент-анализ сообщений средств массовой информации, основанный на парадигматическом подходе, в соответствии с которым изучаемые признаки текстов (содержание проблемы, причины ее возникновения, проблемообразующий субъект, степень напряженности проблемы, пути ее решения и др.) рассматриваются как определенным образом организованная структура. Категории контент-анализа должны быть исчерпывающими (т.е. охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования); взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям); надежными (т.е. между кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к той или иной категории); уместными (т.е. соответствовать поставленной задаче и исследуемому содержанию).

При выборе категорий необходимо избегать двух 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 же необходимо принимать во внимание и отсутствующие элементы текста, которые могут быть значимыми.

После того, как категории сформулированы, необходимо выбрать соответствующую единицу анализа — лингвистическую единицу речи или элемент содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явлений. Сложные виды контент-анализа обычно оперируют не одной, а одновременно несколькими единицами анализа.

Единицы анализа, взятые изолированно, 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».

Наконец 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).

Важен выбор необходимых источников, подвергаемых контент-анализу. Проблема выборки содержит в себе выбор источника, числа 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.

Необходимым условием контентного исследования является разработка таблицы контент-анализа — основного рабочего документа, с помощью которого оно проводится. Тип таблицы определяется этапом исследования. Так, разрабатывая категориальный аппарат, аналитик составляет таблицу, представляющую собой систему скоординированных и субординированных категорий анализа. Такая таблица внешне напоминает анкету: каждая категория (вопрос) предполагает ряд признаков (ответов), по которым квантифицируется содержание текста. Таблица-анкета может быть достаточно объемной.

Для регистрации единиц анализа составляется другая таблица — кодировальная матрица:

Признак Текст             1 2 3 n Σn А + В + + С + + ... n Σn Если объем выборки достаточно велик (свыше 100 единиц), то кодировщик, как правило, работает с тетрадью матричных листов. Если выборка сравнительно невелика (до 100 единиц), то можно проводить двумерный или даже многомерный анализ. В этом случае для каждого текста должна быть своя кодировальная матрица. Однако эта работа очень трудоемка и кропотлива, поэтому при больших объемах выборки сопоставление интересующих исследователя признаков осуществляется на компьютере.

Иногда таблица может быть необходимой и на этапе количественной обработки данных. Например, при использовании анализа случайностей, разработанного американским социальным психологом Ч. Осгудом, строится т.наз. матрица случайностей:

Реальное совпадение Ожидаемое совпадение             А В С n Σn А - 0,15 0,02 В 0,05 - 0,06 С 0,08 0,12 - ... - n - Σn - С помощью такой матрицы выявляются меры случайности совпадения каждой классификационной единицы со всеми остальными. Например, единица А встречается в 30% анализируемых текстов (Р = 0,3), а единица В — в 50% текстов (Р = 0,5), тогда ожидаемая частота совместного появления этих единиц будет равна: РАВ = РА • Рв=0,3 • 0,5 = 0,15. В действительности же признаки А и В совместно встретились лишь в 5% текстов АВ = 0,05. Сравнивая ожидаемые и реальные совпадения признаков, можно определить, какие фактические зависимости оказались не случайными (напр., из приведенной выше таблицы видно, что совместное появление единиц А и В — случайное, т.к. реальное совпадение меньше ожидаемого, а единиц В и С — не случайное, т.е. реальное совпадение выше ожидаемого). Цели применения данной матрицы могут быть различными: проследить случайность-неслучайность совпадения признаков для проверки гипотезы, отметить устойчивые-неустойчивые парные сочетания признаков, что может оказаться значимым для характеристики деятельности отправителя информации, и т.д.

Важным условием К.-А. является разработка инструкции кодировщику — системы правил и пояснений для того, кто будет собирать эмпирическую информацию, кодируя (регистрируя) заданные единицы анализа. В инструкции точно и однозначно излагается алгоритм действий кодировщика, даются операциональное определение категорий и единиц анализа, правила их кодирования, приводятся конкретные примеры из текстов, являющихся объектом исследования, оговаривается, как следует поступать в спорных случаях, и т.д.

Процедура подсчета при количественном контент-анализе. в общем виде аналогична стандартным приемам классификация по выделенным группировкам ранжирования и измерения ассоциаций. Существуют также специальные процедуры подсчета применительно к контент-анализу, напр., формула коэффициента Яниса (с), предназначенного для вычисления соотношения положительных и отрицательных (относительно избранной позиции) оценок, суждений, аргументов. В случае, когда число положительных оценок превышает число отрицательных, коэффициент Яниса подсчитывается по формуле

где;- число положительных оценок; п — число отрицательных оценок; г — объем содержания текста, имеющего прямое отношение к научаемой проблеме; t — общий объем анализируемого текста.

В случае, когда число положительных оценок меньше, чем отрицательных, коэффициент Яниса находится по формуле

Есть и более простые способы измерения. Удельный вес той или иной категории можно вычислить с помощью формулы

См. также:

Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры

Контент-анализ: описание метода

Проведение контент-анализа

Политический контент-анализ

© Социология: энциклопедия. М., 2003

ОПРОС: Чего мне не хватает в этой жизни?

Власти

Денег

Дружбы

Знаний

Любви

Понимания

Приключений

Секса

Славы

Таланта

У меня все есть

Архив опросов

ТОП-10 МАТЕРИАЛОВ «ПСИ-ФАКТОРА»

• Социометрия

• Контент-анализ — описание метода

• Цветовой тест Люшера

• Управление персоналом: справочник

• Стратегии эффективных продаж

• Пропаганда Третьего Рейха

• Как обмануть полиграф (детектор лжи)

• Развитие лидерских качеств

• На крючке у праздничных распродаж

• Деловое письмо. Составление деловых писем

          Главная • О проекте • Обучение • Библиотека • Психологические тесты • Ваши вопросы Наверх ↑

hotlog_js="1.0"; hotlog_r=""+Math.random()+"&s=180120&im=3&r="+escape(document.referrer)+"&pg="+ escape(window.location.href); document.cookie="hotlog=1; path=/"; hotlog_r+="&c="+(document.cookie?"Y":"N"); hotlog_js="1.1";hotlog_r+="&j="+(navigator.javaEnabled()?"Y":"N") hotlog_js="1.2"; hotlog_r+="&wh="+screen.width+'x'+screen.height+"&px="+ (((navigator.appName.substring(0,3)=="Mic"))? screen.colorDepth:screen.pixelDepth) hotlog_js="1.3" hotlog_r+="&js="+hotlog_js; document.write("") //////////

_uacct = "UA-321065-1"; urchinTracker();

© Copyright by Psyfactor 2001-2008.

Полное или частичное использование материалов сервера в online-изданиях допускается при наличии гипертекстовой ссылки на http://psyfactor.org/ Использование материалов в off-line изданиях возможно лишь с разрешения администрации сайта.

Контакты | Реклама на сайте | Статистика