Автор работы: Пользователь скрыл имя, 30 Октября 2014 в 16:31, реферат
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).
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
Контент-анализ (от англ. contens содержание) — метод качественно-количественного анализа содержания документов с целью выявления или измерения различных фактов и тенденций, отраженных в этих документах. Особенность контент-анализа состоит в том, что он 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).
Не
все документы могут стать 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 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).
В разработке и практическом применении
контент-анализа выделяют несколько стадий.
После того, как сформулированы тема, задачи
и гипотезы исследования, определяются
категории анализа — 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
отечественного контент-анализа сложилась
довольно устойчивая система категорий
— 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 (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.
После
того, как категории сформулированы, необходимо
выбрать соответствующую единицу анализа
— лингвистическую единицу речи или элемент
содержания, служащие в тексте индикатором
интересующих исследователя явления.
В практике отечественных контент-аналитических
исследований наиболее, употребительными
единицами анализа являются слово, простое
предложение, суждение, тема, автор, герой,
социальная ситуация, сообщение в целом
и др. 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». 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, количества сообщений,
даты сообщения и исследуемого содержания.
Все эти параметры выборки определяются
задачами и масштабами исследования. Чаше
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 является разработка таблицы контент-анализа — основного рабочего документа, с помощью которого проводится исследование. Тип таблицы определяется этапом исследования. Например 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. Для регистрации единиц анализа составляется другая таблица — кодировальная матрица. Если объем выборки достаточно велик (свыше 100 единиц), то кодировщик, как правило, работает с тетрадью таких матричных листов. Если выборка невелика (до 100 единиц), то можно проводить двумерный или многомерный анализ. В этом случае для каждого текста должна быть своя кодировальная матрица. Эта работа трудоемка и кропотлива, поэтому при больших объемах выборки сопоставление интересующих исследователя признаков осуществляется на компьютере.