Общие понятия контент-анализа

 

Содержание:

 

Введение 3

Общие понятия  контент-анализа 5

Виды контент-анализа 9

Области применения контент-анализа 10

Содержание  контент-анализа 13

Информационные  системы 14

Заключение 16

Список использованной литературы: 17

 

 

 

 

Введение

Кабинетные методы сбора информации опираются на вторичные источники, поэтому часто называются методами работы с документами. В качестве документов выступают материалы  как вторичных (внешних и внутренних) источников, так и первичных документов: ответы на открытые вопросы анкет, материалы  фокус-групп и свободных интервью. Кроме того, в качестве документов рассматриваются художественные произведения, научные и монографические издания, кино-, видео-, аудио-, фотоматериалы и т. п.

Кабинетные методы используются при  подготовке полевого исследования (поскольку  позволяют предварительно ознакомиться с объектом исследования, отраслью), при формировании рабочих гипотез, при сборе статистической информации для обоснования выборочных процедур, при проверке и интерпретации  информации, полученной с помощью  полевых методов.

Кабинетные методы используются и  как самостоятельные методы сбора  информации при исследовании рынка, изучении традиций, динамики общественного  мнения по какой-либо проблеме, при  исследовании рекламных сюжетов  и стимулов, направленных на активизацию  потребителей.

Методы анализа документов делятся  на две основные группы: неформализованные (традиционные) и формализованные.

Неформализованные методы не используют стандартизированных приемов выделения  единиц информации из содержания документа, требуют кропотливого анализа каждого  источника, поэтому чаще используются для обработки отдельных (уникальных) документов или небольшого массива  документов, когда отсутствует необходимость  в количественной обработке информации. Традиционный анализ может послужить предпосылкой для формализованного анализа документов.

Альтернативой неформализованным  методам анализа документов стали  формализованные методы, использующие унифицированные (стандартные) методики регистрации элементов содержания документа. Стандартизация методик  сбора информации избавила исследователей от трудоемких процедур регистрации  и субъективизма при интерпретации  данных; позволила перейти на автоматизированную регистрацию и обработку информации с помощью специальных компьютерных программ. Однако появились другие проблемы: сложности в разработке однозначных правил фиксирования нужных элементов и невозможность исчерпывающего раскрытия содержания каждого отдельного документа.

При проведении кабинетных исследований наиболее часто используются традиционный (классический) метод анализа документов, информативно-целевой анализ и контент-анализ документов.

В рамках данной работы, более подробно  рассмотрим метод контент-анализа, его классификацию.

Целью данной работы является изучение сущности метода контент-анализа, способов его применения в принятии управленческого решения.

Для достижения данной цели, были поставлены следующие задачи:

сбор, изучение и анализ литературы по данной теме;

определение сущности данного метода;

рассмотрение классификации изучаемого анализа;

Общие понятия контент-анализа

Контент-анализ (англ. «content-analysis») – анализ содержания.

Он является частным случаем  анализа документов. Суть данного  метода заключается в том, чтобы  найти легко подсчитываемые признаки и свойства (например, частота использования  определённых терминов), отражающие существенные стороны содержания документа. При  этом содержание документа становится измеримым. Одним из вариантов статистического  анализа текстов, позволяющим вычислить  сколько раз то или иное слово  встречается в выбранном тексте (обычно с расширением .txt, .htm или .html), является программа Wordstat. В ней можно получить общую статистику по нескольким обрабатываемым файлам. Результаты подсчёта сохраняются в отдельном файле.

Контент-анализ является, прежде всего, количественным методом, предполагающим числовую оценку компонентов текста, дополняемую различными качественными  классификациями и выявлением тех  или иных структурных закономерностей.

Исторически этот метод явился наиболее ранним систематическим подходом к  изучению текста. Самый первый упоминаемый в литературе контент-аналитический опыт был проведён в XVIII веке в Швеции при анализе сборника, содержащего 90 церковных гимнов, прошедших государственную цензуру и приобретших большую популярность, но обвиненных в несоответствии религиозным догматам. Анализ проводился путём подсчёта в текстах этих гимнов религиозных символов и сравнения их с другими религиозными текстами. В конце XIX – начале XX веков в США появились первые контент-аналитические исследования текстов массовой информации.

В 1930-1940-е годы выполняются исследования, признанные затем классикой контент-анализа. В 1930-е годы применять контент-анализ в сфере политики и пропаганды начал известный социолог Г.Лассуэл. Широкое распространение метод получил  начиная с 1950-х годов, когда в США вышел фундаментальный труд Б. Берельсона «Контент-анализ в коммуникационных исследованиях». С этого же времени контент-анализ, как исследовательский метод, активно используется практически во всех науках, применяющих анализ текстовых источников.

Контент-анализ основан на стандартизации процедур поиска, определении в содержании изучаемого документа единиц счёта, в качестве которых выступают  отдельные слова (термины, имена  людей, географические названия и т.п.), суждения, выраженные в форме предложений, абзацев, фрагментов текстов, оценки, точки  зрения, аргументы, а также различные  виды публикаций (по тематике, жанру, типам  авторов и др.). Определение единиц счёта зависит от целей исследования.

Таким образом, основой контент-анализа  является подсчёт встречаемости  некоторых компонентов в анализируемом  информационном массиве, дополняемый  выявлением статистических взаимосвязей и анализом структурных связей между  ними, а также снабжением их теми или иными количественными или  качественными характеристиками. Отсюда понятно, что главная предпосылка  контент-анализа – это выяснение  того, что считать – иными словами, определение единиц анализа.

От единиц контент-анализа обычно требуется некоторая субъективная, зависящая от контекста значимость, то есть единицы анализа должны быть интересными для последующей  интерпретации. При этом такие единицы (например, темы) носят содержательный характер. Их идентификация в общем  случае предполагает семантический  анализ текста, проблема автоматизации которого, несмотря на многолетние усилия лингвистов и программистов, далека от решения.

Конкретное разнообразие единиц контент-анализа  практически безгранично, однако среди  них можно выделить несколько  основных типов. Самый простой вариант  контент-анализа предполагает количественный подсчёт встречаемости слов в  тексте. К числу наиболее часто  употребляемых единиц контент-анализа  относят: 

1. Понятие, выраженное отдельным словом, термином или сочетанием слов.
2. Тема, отражающая единичные суждения, смысловые абзацы или целостные тексты. Выбор темы в качестве единицы контент-анализа подразумевает внутреннее разделение изучаемого текста на определённые части, являющиеся органическими единицами контекста, внутри которых тема может быть более или менее честно определена. Темой контент-анализа изучаемого текста может быть как общая тема, так и определённая её часть. 
3. Персонаж («герой») некоего действия или отношений, отраженных в изучаемом тексте. 
4. Ситуация, например сложившаяся где-то экстремальная ситуация и др. 
5. Действие, осуществляемое отдельными индивидами или их группами, в пределах избранной для контент-анализа темы, например, действия читателей, библиотечных работников и др.

В большинстве случаев контент-аналитик интересуется не словами как таковыми и не грамматическими категориями, а стоящими за словами значимыми  для него понятиями, темами, проблемами. Их называют понятийно-тематическими  единицами.

Еще одним типом являются пропозициональные  единицы и оценки. Они представляют собой высказывания, в основе которых  лежат пропозиции – описания конкретных положений дел или ситуаций безотносительно  к их модальности (требования, констатации  и др.), например, «Карфаген должен быть разрушен» или «Ни шагу назад».

Большой интерес для контент-анализа  представляют оценки, например, «Это неверное решение». С логической точки зрения они обладают важными отличиями  от пропозиций. При этом для контент-анализа  пропозицию и оценку можно рассматривать  как результат связывания некоторого объекта с некоторым атрибутом.

Выделяют также и макроструктурные единицы – сложные понятийные конструкции, образующие «верхние этажи» человеческих представлений о мире.

 

 

 

 

 

 

 

 

Виды контент-анализа

В ряде случаев (например, в социологии) используют два вида контент-анализа, отличающиеся характером представления  содержания текста: качественный и  количественный.

Качественный контент-анализ основан  на использовании нечастотной модели содержания текста и позволяет выявить типы качественных характеристик содержания текста вне зависимости от частоты (т.е. количества) встречаемости каждого из этих типов.

Количественный контент-анализ основан  на использовании количественных мер, его задача – получить количественную характеристику содержания изучаемого текста.

Чаще всего единицы контент-анализа  являются содержательными и их выделение основывается на семантических (смысловых) критериях.

Содержательная интерпретация  результатов зависит от целей  анализа. Она является, прежде всего, творческим актом, результаты которого во многом предопределены квалификацией  и интуицией аналитиков.

 

 

 

 

 

Области применения контент-анализа

Метод контент-анализа характеризуется  высокой степенью формализованности и возможностью массового охвата исследуемых объектов, поэтому он часто применяется при анализе материалов СМИ. При этом не исключена возможность проведения контент-анализа единичных документов, например, при изучении поступающих в различные организации и органы управления писем, в политологии, библиотечном деле, педагогике и т.д. Следует отметить наличие методологических проблем, возникающих в процессе практической реализации этого метода.

Аналитиков обычно интересуют не одномоментные  срезы, а различные макро-единицы (темы и/или проблемы, образы и т.д.). Их в отдельно взятых текстах обычно бывает немного. Метод контент-анализа применяется как к отдельно взятому тексту, так и к информационному массиву или информационному потоку, состоящему из большого количества текстов. При этом статистические закономерности в выборке более проявляются в большом её объеме, поскольку оценить их динамику можно на большом временном промежутке или при сопоставлении большого количества документов.

Специалисты отмечают, что контент-анализ занимает особое место среди аналитических  методов, поскольку является самым  технологичным из них и в силу этого в наибольшей степени подходящим для систематического мониторинга  больших информационных потоков. В  истории контент-анализа отмечается проект, связанный с анализом 427 школьных учебников и др. Таким образом, идея контент-анализа предполагает анализ больших информационных массивов.

С точки зрения лингвистов и специалистов по информатике, контент-анализ являет собой типичный пример прикладного  информационного анализа текста, сводящегося к извлечению из всего разнообразия имеющейся в нём информации специально интересующих исследователя компонентов и представлению их в удобной для восприятия и последующего анализа форме.

Будучи в основе своей количественным методом, контент-анализ в определённой степени поддаётся формализации, а значит и компьютеризации.

Очевидно, что наибольший эффект от использования данного метода можно  получить, применяя соответствующие  технические (компьютерные) средства. Подобные методы применяются с 1950-х  годов. Для осуществления компьютерного  контент-анализа необходимо наличие  электронных или оцифрованных и  распознанных текстовых материалов.

А. Н. Петров выделяет два метода контент-анализа: «метод для автоматической классификации документов по содержанию и метод для раскрытия значения слов и идей».

Кодирование данных при контент-анализе  обычно осуществляется с помощью  достаточно простых компьютерных программ, в которых фиксируется каждое появление в анализируемом тексте искомой единицы. Это могут быть, например, результаты подсчёта частоты  упоминания одних и тех же тем  для различных выпусков одного и  того же печатного издания. Перевод  данных в числовую форму, их математическая и, в частности, статистическая обработка  может осуществляться многими разными  программными средствами, в том числе  стандартными статистическими пакетами типа SPSS.