Этапы контент-анализа

	Определение задач, теоретической основы и объекта исследования, разработка категориального аппарата, набор соответствующих качественных и количественных единиц.
	Составление кодировочной инструкции.
	Пилотажная кодировка текста
	Кодировка всего массива исследуемых текстов.
	Статистическая обработка полученных количественных данных.
	Интерпретация полученных данных на основе задач и теоретического контекста исследования.

Контент-анализ состоит из ряда этапов: отбора материалов, выбора единицы анализа, подсчета единиц и, наконец, интерпретации результатов. С точки зрения чистой методологии отбор материалов носит предварительный характер. После определения темы происходит определение потенциального круга источников, в которых может находиться интересующая информация. Затем из этой информации отбирается та, которая содержит значимую с точки зрения исследования информацию. Отобранные материалы далее анализируются. В классических описаниях метода оговаривается, что при большом объеме более или менее однородных источников допустим анализ не всего массива информации, а только части её. [6]

Описывая процедуру контент-анализа, можно выделить несколько этапов, а именно:

1-й этап исследования: Определение задач, теоретической основы и объекта исследования, разработка категориального аппарата, набор соответствующих качественных и количественных единиц.

Данный этап непосредственно связан с составлением программы исследования. Он носит характер качественного анализа, который подготавливает перевод смыслового содержания текста в цифровое выражение для его последующего количественного анализа. В этих целях на основе задач и теоретического контекста осуществляется выбор объекта исследования и определяются конкретные единицы анализа.

2-й этап: Составление кодировочной инструкции.

На этом этапе осуществляется соотнесение категорий и подкатегорий контент-анализа с конкретными содержательными элементами текста, т.е. происходит отыскание в тексте индикаторов выбранных категорий исследования. Здесь либо составляется соответствующий словарь индикаторов категорий, либо даётся развёрнутое описание категорий в терминах исследуемых текстов. Все категории и подкатегории контент-аналитического исследования кодируются, т.е. им даются определённые цифровые или буквенные обозначения, что составляет код данного исследования. Всё это входит в кодировочную инструкцию. В неё также включается обозначение знака информации. Он обычно определяется как "положительное", "отрицательное" и "нейтральное" отношение, что соответственно кодируется как +, -, 0.

Составление кодировочной инструкции имеет очень большое значение, так как по существу в ней находят своё конкретное выражение основные положения методики исследования. Кроме соответствующего определения категорий и подкатегорий и других единиц анализа в кодировочную инструкцию включаются правила кодирования, оговариваются спорные случаи и т.д. При составлении конкретного кода в категориях предусматривается подкатегория "другое", в которую включаются те индикаторы данной категории, которые не вошли в выделенные подкатегории, но тем не менее являются её референтами и поэтому должны быть зафиксированы в частоте (и объёме) её упоминаний. Необходимость включения подкатегории "другое" вызывается тем, что заранее невозможно, а часто и не нужно предусматривать все подкатегории.

3 -й этап: Пилотажная кодировка текста

На данном этапе осуществляется кодировка части исследуемого массива текстов с целью апробации методики, изложенной в кодировочной инструкции. Кодировка текста представляет собой процедуру непосредственного перевода качественных, смысловых единиц (категорий, подкатегорий) через нахождение их индикаторов в тексте в количественные единицы, т.е. перевод текстов в условные обозначения - коды (цифры или буквы, которыми обозначены в кодировочной инструкции те или иные подкатегории). Подобная пилотажная кодировка даёт возможность проверить надёжность методики, т.е. испытать её на обоснованность (соответствие задачам и теоретическим понятиям исследования) и устойчивость (воспроизводим ость результатов)

Обоснование полноты объёма выделяемых смысловых единиц доказывается следующим образом: выделяются все смысловые единицы из первого анализируемого текста, затем из второго текста - те же единицы плюс ранее не встречавшиеся, из третьего документа - те же, что встречались в двух предыдущих, плюс дополнительные и т.д. После изучения 3-5 очередных текстов, в которых не попадается ни одной новой единицы, ранее не фиксированной в предыдущих документах, можно полагать, что "поле" смысловых единиц из изучаемого материала исчерпано.

Устойчивость данных определяется при помощи повторного кодирования тех же документов тем же кодировщиком ("устойчивость во времени") или разными кодировщиками по единой инструкции ("устойчивость среди аналитиков").

4-й этап: Кодировка всего массива исследуемых текстов.

Осуществляется процесс квантификации, т.е. перевод в цифровое выражение всей совокупности исследуемых текстов. Регистрация частоты (и объёма) упоминания категорий и подкатегорий контент-анализа может производиться либо в заранее подготовленных таблицах, либо на отдельных карточках и перфокартах.

5-й этап: Статистическая обработка полученных количественных данных.

Эта обработка осуществляется вручную или на ЭВМ. Нередко оба эти способа используются одновременно в сочетании. Существуют специальные компьютерные программы, помогающие осуществить анализ более оперативно, такие как Контент-анализ 1.6, WINMAX, ATLAS/ ti, NUDIST, а также AQUAD, CAQDAS, ETHNOGRAPH.

[11], [2]

Статистическая обработка цифрового материала, полученного в процессе кодировки, не отличается фактически по своим методам от статистической обработки данных, полученных в других видах социально-психологических исследований. Обычно используются процентные и частотные распределения, разнообразные коэффициенты корреляций и т.д. Вместе с тем используются и особые способы количественной обработки данных (см. формулу "удельного веса" смысловых категорий в общем объёме текста, предложенную А.Н. Алексеевым).

6 -й этап: Интерпретация полученных данных на основе задач и теоретического контекста исследования.

На данном, последнем этапе исследования, как и на первом, связанным с составлением программы, особенно ярко выступает качественная сторона контент-анализа в отличие от количественного аспекта, преобладающего на промежуточных этапах. Для адекватной интерпретации результатов и их соотнесения с данными, полученными с помощью других методов, особенно большое значение имеет учёт более широкого теоретического и социального контекста. [1]

Формализованность, систематизированность и строгость контент-анализа проявляется в следующем. Прежде, чем непосредственно анализировать текст документа, исследователь определяет категории анализа, т.е. ключевые понятия (смысловые единицы), имеющиеся в тексте и соответствующие тем дефинициям и их эмпирическим индикаторам, которые зафиксированы в программе исследования. При этом желательно избежать крайностей. Если за категории анализа будут приняты слишком общие (абстрактные) понятия, то это предопределит поверхностность анализа текста, не позволит углубиться в его содержание. Если же категории анализа будут предельно конкретными, то их окажется слишком много, что приведет не к анализу текста, а к его сокращенному повторению (конспекту). Нужно найти золотую середину и постараться достичь того, чтобы категории анализа были:

а) уместными, т.е. соответствовали решению исследовательских задач;

б) исчерпывающими, т.е. достаточно полно отражали смысл основных понятий исследования;

в) взаимоисключающими (одно и то же содержание не должно входить в различные категории в одинаковом объеме);

г) надежными, т.е. такими, которые не вызывали бы разногласий между исследователями по поводу того, что следует относить к той или иной категории в процессе анализа документа.

Единицы контент-анализа После определения системы категорий анализа выбирается соответствующая им единица анализа текста.

Богомолова Н.Н. И Стефаненко Т.Г. предлагают разделять единицы контент-анализа на две большие группы:

качественные

количественные.

Качественные единицы контент-анализа отвечают на вопрос, ЧТО надо считать в тексте, а количественные единицы отвечают на вопрос, КАК надо считать.

К качественным предлагают отнести категории и их референты в тексте (индикаторы). Следует обратить внимание на то, что для обозначения различных единиц контент-анализа используются разнообразные термины, лишь основная единица контент-анализа - категория - признаётся всеми авторами. Большой разнобой в терминологии при обозначении различных единиц контент-анализа в определённой степени затрудняет понимание процедуры данного метода. [1]

Категории могут подразделяться на более мелкие качественные единицы - подкатегории. Индикаторами категорий называются те элементы текста, те единицы содержания, которые служат референтами, качественными признаками соответствующих категорий и подкатегорий. В зависимости от специфики исследования индикаторы категорий могут выражаться в виде отдельных слов, словосочетаний, суждений, тем и т.д.

За единицу анализа может быть принято:

а) слово

б) предложение

в) тема

г) идея

д) автор

е) персонаж

ж) социальная ситуация

з) часть текста, объединенная чем-то, что соответствует смыслу категории анализа [6]

Когда контент-анализ выступает единственным методом информации, оперируют не одной, а сразу несколькими единицами анализа.

При использовании самой простой единицы анализа, слова, очень легко потерять контекст упоминания. Прямой подсчет количества упоминаний дает так называемые «простые частоты». Однако для сравнения, например, количества упоминаний такой показатель не подходит в силу того, что является нестандартизированным. Возникает необходимость использования «относительных частот», т.е. количество упоминаний на какую-либо единицу текста (общее число слов в публикациях, тысячу слов, количество предложений, абзацев, публикаций и т.д.). [6]

Количественными единицами контент-анализа являются единицы счёта и единицы контекста. [1]

Единицы контекста используются для обозначения того сегмента текста, в пределах которого определяется частота упоминания соответствующих категорий и подкатегорий. Единицей контекста может служить предложение, статья, ответ на вопрос анкеты, интервью и т.д.
Затем устанавливается единица счета, т.е. количественная мера единицы анализа, позволяющая регистрировать частоту (регулярность) появления признака категории анализа в тексте. Единицами счета могут быть число определенных слов или их сочетаний, количество строк, печатных знаков, страниц, абзацев, авторских листов, площадь текста, выраженная в физических пространственных величинах и многое другое. [4]

Богомолова Н.Н. И Стефаненко Т.Г. выделяют два вида подсчётов частоты упоминаний категорий и подкатегорий при квантификации: а) сплошной, терминологический, б) сегментарный, типологический.

При сплошном подсчёте регистрируются, а потом подсчитываются все появления индикаторов данной категории или подкатегории. При сегментарном, тематическом подсчёте упоминаний категорий регистрируется лишь первое появление данной категории в единице контекста, а повторные упоминания этой категории в данной единице контекста не учитываются.

Единицей счёта может быть объём - физическая протяженность или площадь текстов, заполненная смысловыми единицами. Объём упоминаний категорий может измеряться различными способами: подсчётом числа строк, печатных знаков, квадратных сантиметров площади, посвященных данной категории и т.д. [1]

В основу системы кодирования должна быть заложена по крайней мере одна (или несколько) из следующих четырех характеристик содержания текста: частоты, направленности, интенсивности и пространства. Как уже отмечалось выше, чаще всего измеряют частоту и объём занимаемого пространства. В исследовательском проекте, основанном на контент-анализе, исследователь может замерить как одну, так и все четыре характеристики. Поясним, что собой представляет каждая из них.

Частота. Это всего лишь фиксация и подсчет, имеет ли нечто место или нет, а если да, то как часто. Например, сколько пожилых людей появляется в телевизионных программах на протяжении одной недели? Какова их доля среди всех персонажей? Или же какова доля этих программ среди остальных?

Направленность. Речь идет об указании направления сообщений внутри содержания некоего континуума (их позитивный или негативный, поддерживающий или опровергающий характер). Например, исследователь может разработать перечень способов показа ситуаций, в которых действуют пожилые люди. Способы эти могут быть позитивными (например, дружелюбный, мудрый, уравновешенный человек), либо негативными (например, непристойный, тупой, самовлюбленный).

Интенсивность. Это сила или мощь сообщения в заданной направленности. Например, негативная характеристика забывчивости может быть смягчена (забыл взять ключи, уходя из дома; не сразу вспомнил имя человека, которого не видел несколько лет) или преувеличена (не помнит, как его зовут, не узнает своих детей).

Пространство. Исследователь может зафиксировать размер сообщения или количественно охарактеризовать пространство, им занимаемое. Пространство письменного текста измеряется путем подсчета слов, предложений, абзацев или места, отведенного сообщению на странице (например, в квадратных дюймах или сантиметрах). Для измерения видео- и аудиотекстов можно использовать количественные характеристики времени. Например, персонаж может присутствовать в течение нескольких секунд или появляться периодически в каждой сцене двухчасовой программы.

В общем виде процедуры подсчёта при контент-анализе аналогичны стандартным приёмам классификации по выделенным группировка, ранжирования и шкального измерения. Для исчисления результатов контент -анализа используются и специально разработанные формулы.

А.Н. Алексеев предложил для оценки "удельного веса" смысловых категорий в общем объёме текста следующую формулу, указывающую на уровень интенсивности представленной в тексте определённой темы:

Укс - "удельный вес" данной смысловой единицы

Кгл - число случаев, когда смысловая единица оказалось главной

Квт - число случаев, когда та же единица оказывается второстепенной

E - сумма анализируемых текстов (документов) [9]

Специальным способом, разработанным для нужд контент-анализа, является методика Ч. Осгуда анализа зависимости элементов для расчёта совместной встречаемости различных элементов в тексте. Процедура данной методики состоит в том, что после подсчёта совместной встречаемости единиц анализа, рассчитывается квадратная матрица возможных и фактических совместных появлений этих единиц в тексте. [1]

Имеет значение и учёт оценочного отношения коммуникатора к предмету сообщения. Как правило, выделяют положительное (кодируется как +, неблагоприятное(-) и нейтральное (0) отношение. Однако, характеристики содержания по знаку не имеют чётко разработанных критериев.

Тщательное измерение является решающим в контент-анализе, поскольку исследователь рассматривает расплывчатые и неясные символические формы коммуникации и превращает их в точные, объективные количественные данные. Чтобы сделать возможным воспроизведение, он тщательно описывает и документирует процедуры кодирования.

Дата добавления: 2015-08-27