Содержание

Введение………………………………………………………………………...…3

1. Контент-анализ как метод исследования……………………………..………5

2. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры…………….……………….10

3. Контент-анализ медиа текстов………………………………………….……13

Список литературы………………………………………………………………19

Введение

Контент-ана́лиз (от англ.: contents - содержание, содержимое) или анализ содержания — стандартная методикаисследования в области общественных наук, предметом анализа которой является содержание текстовых массивов и продуктов коммуникативной корреспонденции. В отечественной исследовательской традиции контент-анализ определяется как количественный анализ текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей. Контент-анализ применяется при изучении источников, инвариантных по структуре или существу содержания, но внешне бытующих, как несистематизированный, беспорядочно организованный текстовой материал. Философский смысл контент-анализа как исследовательского метода состоит в восхождении от многообразия текстового материала к абстрактной модели содержания текста (понятийно-категориальный аппарат, двусмыслия, коллизии, парадоксы). В указанном смысле, контент-анализ является одной из номотетических исследовательских процедур, используемых в сфере примененияидиографических методов.

Выделяют два основных типа контент-анализа: количественный и качественный.

Методика контент-анализа нашла широкое применение в информационную эпоху, однако история метода не ограничивается эрой автоматической обработки текста. Так первые примеры использования контент-анализа датированы XVIII веком, когда в Швеции частота появления в тексте книги определенных тем служила критерием еёеретичности. Однако, всерьёз говорить о применении контент-анализа как полноценной методики можно лишь начиная с 30-х годов XX века в США. Термин content analysis впервые начали применять в конце XIX – нач. XX вв. американские журналисты Б.Мэттью, А.Тенни, Д.Спиид, Д.Уипкинс. У истоков становления методологии контент-анализа стоял также французский журналист Ж.Кайзер.

Использовался контент-анализ преимущественно в социологических исследованиях, в том числе при изучениирекламных и пропагандистских материалов.

В сфере политических исследований начало использованию методики контент-анализа положил Г. Лассуэл, который занялся анализом пропагандистских материалов периода Второй мировой войны. В 1960-е годы, во время так называемого «методологического взрыва» исследования с применением методики контент-анализа особенно активизировались. Это способствовало развитию методики, разнообразило её варианты. Именно в этот период начинается активное использование компьютерной техники в исследованиях.

1. 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.

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.

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