Количественный контент-анализ. Проблема состоит в том, что исследователь должен предвидеть не только упоминания

Количественный контент-анализ (также именуется содержательным) основывается на исследовании слов, тем и сообщений, сосредоточивая внимание исследователя на содержании сообщения. Собираясь подвергнуть анализу выбранные элементы, нужно уметь предвидеть их смысл и определять каждый возможный результат наблюдения в соответствии с ожиданиями исследователя. На деле это означает, что в качестве первого шага при проведении контент-анализа этого типа исследователь должен создать своего рода словарь, в котором каждое наблюдение получит определение и будет отнесено к соответствующему классу.

Проблема состоит в том, что исследователь должен предвидеть не только упоминания, которые могут встретиться, но и элементы их контекстуального употребления, а для этого должна быть разработана детальная система правил оценки каждого случая употребления. Эта задача обычно решается посредством пилотажа подлежащей анализу совокупности сообщений (то есть с помощью выявления на материале небольшой выборки сообщений тех типов ключевых упоминаний, которые с наибольшей вероятностью могут встретиться в последующем, более полном анализе) в сочетании с арбитражными оценками контекстов и способов употребления терминов. Предпочтительнее иметь дело с наблюдениями не одного, а нескольких исследователей.

Более трудной является задача, заключающаяся в необходимости приписывания ключевым упоминаниям конкретных оценок, – когда мы должны решить, приводится ли данное упоминание в позитивном или негативном смысле, «за» или «против» интересующего нас объекта и т. д., а также тогда, когда нам надо ранжировать ряд упоминаний соответственно силе их оценок. При этом исследователь нуждается в показателях достаточно тонких, которыми можно было бы измерять не только настроения политических субъектов, но и силу этих настроений. Существует несколько методов, облегчающих принятие такого решения, которые, как правило, опираются на суждения группы арбитров (экспертов) о значении или силе (интенсивности) некоторого термина.

Качественный контент-анализ

Помимо элементов, обозначающих содержательную сторону сообщений, существуют единицы, позволяющие проводить качественный или структурный контент-анализ. В этом случае исследователя интересует не столько что говорится, сколько как говорится, на способе презентации сообщения. Основным вопросом здесь является факт наличия или отсутствия материала по теме, степень его выделенности, его размеры, а не нюансы его содержания. В результате такого анализа часто получаются более надежные измерения, чем в случае исследования, ориентированного на содержание (поскольку формальным показателям в меньшей степени присуща неоднозначность), но зато менее значимые.

Измерения в параметрах, исследуемых в ходе качественного контент-анализа, поверхностно затрагивают само содержание каждого сообщения в отличие от детального и внимательного обследования, необходимого при количественном анализе. В результате качественный контент-анализ обычно более прост в разработке и проведении, а потому и более дешев и надежен, чем содержательный контент-анализ.

Важным условием контент-анализа 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, дается 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 классификации по выделенным группировкам ранжирования и измерения ассоциации. Существуют также специальные процедуры подсчета применительно к контент-анализу, например, формула коэффициента Яниса, предназначенного для вычисления соотношения положительных и отрицательных (относительно избранной позиции) оценок, суждений, аргументов. В случае, когда число положительных оценок превышает число отрицательных,

где f – число положительных оценок; n – число отрицательных оценок; r – объем содержания текста, имеющего прямое отношение к изучаемой проблеме; t – общий объем анализируемого текста. В случае, когда число положительных оценок меньше, чем отрицательных,

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

 

⇐ Предыдущая123

Поделиться: