Сущность контент-анализа и приемы его осуществления»

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 когда нам надо ранжировать ряд упоминаний соответственно силе их оценок (т.е. в соответствии с тем, какое из них самое положительное, какое следующее за ним по положительности и т. д.). При этом исследователь нуждается в показателях достаточно тонких, которыми можно было бы измерять не только настроения политических субъектов, но и силу этих настроений. Особенно трудным выполнение этой задачи является в исторических, историко-философских и психологических исследованиях, поскольку предполагает высокий уровень гуманитарной подготовки специалистов, использующих методику контент-анализа. Существует множество методов, облегчающих принятие такого решения. В некоторых случаях они опираются на суждения группы арбитров (экспертов) о значении или силе (интенсивности) некоторого термина. В качестве примера таких приемов можно привести метод Q-сортировки и шкалирование методом парного сравнения. На рубеже XX-XXI вв. специалисты по применению математических методов в исторических исследованиях много внимания уделяли разработке специальных компьютерных экспертных систем (в рамках идеологии Искусственного Интеллекта).

3.1 Метод Q-сортировки

При Q-сортировке используется шкала жесткого распределения из девяти пунктов: пункт 1 соответствует минимальной степени интенсивности измеряемого признака (например, наименьшей степени одобрения), а пункт 9 — максимальной степени интенсивности (например, наивысшей степени одобрения). Цель здесь состоит в том, чтобы просто ранжировать (упорядочить) все суждения вдоль единой оценочной оси. Арбитру дается определенная жесткая квота на каждую категорию шкалы (то есть ожидаемое число слов или фраз, которые должны быть им отнесены к данной категории), а затем ему предлагается распределить заданный набор терминов так, чтобы установленные квоты не нарушались. Квоты основаны на предположении (не обязательно верном), что колебания в интенсивности слов и фраз должны укладываться в рамки нормального распределения (когда изучаемые случаи максимально сосредоточены в средней части шкалы, а по мере продвижения к её полюсам их число равномерно убывает). Арбитры, таким образом, вынуждены давать относительные оценки конкретным словам и фразам (случаям), относя их к определенным категориям шкалы.

После того как арбитры завершили  свою работу, вычисляется средняя  арифметическая оценка шкалы для  каждого случая, а затем полученные средние оценки соответствующим  образом ранжируются. Далее результаты этого ранжирования случаев по интенсивности  используются для приписывания анализируемым  текстам кодов, обусловленных встречаемостью в них слов или тем, получивших нашу оценку. Произвольность оценки одного исследователя компенсируется, таким  образом, наличием других мнений.

3.2 Шкалирование методом парного сравнения

Шкалирование методом парного сравнения имеет те же цели, что и предыдущий метод, но техника его несколько иная. Каждый случай, подлежащий оценке, последовательно сравнивается попарно со всеми другими случаями, при этом каждый арбитр должен решить, какое из слов (или фраз) в каждой паре «сильнее» (или интенсивнее) другого. Так, если надо сравнить пять утверждений (случаев), то каждый арбитр будет последовательно сравнивать сначала 1-е из них со 2-м, с 3-м, 4-м, 5-м, потом 2-е с 3-м, 4-м, 5-м и т. д., всякий раз при этом отмечая, какое из двух более интенсивно. Подсчитав, сколько раз каждый случай оказался в оценке всех арбитров «сильнее» других, и разделив полученное число на число арбитров (то есть вычислив среднюю оценку, вынесенную группой арбитров каждому утверждению), мы получаем возможность осуществить количественное ранжирование всех случаев по степени их интенсивности. Чем выше средняя оценка некоторого утверждения, тем оно, по мнению арбитров, «сильнее».^[8]

Однако, с методами Q-сортировки и парного сравнения связаны по меньшей мере две сложности. Во-первых, в обоих этих случаях исследователь полагается полностью на решения арбитров, критерии оценки которых могут быть, а могут и не быть правомерными и/или состоятельными. В экспертизе такого рода стандарты не всегда ясны или, во всяком случае, не всегда ясно определены, и вследствие этого сами оценки носят дискуссионный характер. Встречаются случаи, когда один и тот же арбитр выставляет различные оценки одному и тому же утверждению в серии идентичных испытаний. Кроме того, отбор арбитров в высшей степени произволен. Следовательно, и надежность результатов, полученных при опоре на таких арбитров, весьма относительна. Поэтому данные процедуры следует использовать, делая скидку на «человеческий фактор».

Глава 4. Качественный контент-анализ

Помимо слов, тем и других элементов, обозначающих содержательную сторону  сообщений, существуют и иные единицы, позволяющие проводить качественный или, как он ещё называется, структурный контент-анализ. В этом случае исследователя интересует не столько что говорится, сколько как говорится.

Например, может ставиться задача выяснить, сколько времени или печатного пространства уделено интересующему предмету в том или ином источнике или сколько слов или газетных столбцов было уделено каждому из кандидатов во время определенной избирательной кампании.

С другой стороны, могут браться в  расчет и другие, возможно, более  тонкие вопросы, относящиеся к форме  сообщения: сопровождается ли конкретное газетное сообщение фотографией или какой-либо иллюстрацией, каковы размеры заголовка данного газетного сообщения, напечатано ли оно на первой полосе или же помещено среди многочисленных рекламных сообщений. При ответе на подобные вопросы внимание исследователя фокусируется не на тонкостях содержания, а 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 куда более надежные измерения, чем в случае исследования, ориентированного на содержание (поскольку формальным показателям в меньшей степени присуща неоднозначность), но зато, как следствие, и куда менее значимые.^[8]

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. И хотя его результаты, возможно, удовлетворят в меньшей степени, ибо они дают скорее набросок, чем законченную картину сообщения, но при ответе на конкретный исследовательский вопрос они могут зачастую оказаться вполне адекватными.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Документальной в социологии называют любую информацию, фиксированную  в печатном или рукописном тексте, на магнитной ленте, на фото- или кинопленке. В этом смысле значение термина отличается от общеупотребительного: обычно документом мы называем лишь официальные материалы.

Достоверность информации в первую очередь зависит от источника  доступного документа. Разные источники  обладают своего рода заведомой степенью достоверности сообщаемых сведений. Во всех случаях первичные данные надежней вторичных. Поэтому официальный  личный документ, полученный из первых рук, более надежен и достоверен, чем неофициальный, безличный и  к тому же составленный на основе других документов.

При использовании вторичных документов важно установить их первоисточник. Это можно делать выборочно, с  тем, чтобы оценить общую погрешность вторичных материалов.

Контент-анализ - это перевод в  количественные, показатели массовой текстовой (или записанной на пленку) информации с последующей статистической ее обработкой. Его основные операции были разработаны американскими социологами X. Лассуэллом и Б. Берельсоном. Важный вклад в развитие процедур контент-анализа внесли российские и эстонские социологи, особенно А. Н. Алексеев, Ю. Вооглайд, П. Вихалемм, Б. Л. Грушин, Т. М. Дридзе, М. Лауристинь.

Контент-анализ - это техника сбора информации, производимого на основе систематического выявления соответствующих целям и задачам исследования характеристик текстов (понятий, глаголов, словосочетании и пр.). Основными задачами контент-анализа являются.

Выявление и оценка характеристик  текста как признаков отдельных  сторон исследуемого объекта.

Выяснение причин или условий, повлиявших на соответствующие особенности  текстового сообщения.

Оценка эффекта воздействия  сообщения на аудиторию, установление адресных точек такого воздействия.

Контент-анализ начинается с выявления смысловых единиц. Смысловые единицы анализа выделяются на основе содержания гипотез исследования, подсказываются методологическими посылками программы.

Единицы счета могут и совпадать и не совпадать с единицами анализа. Контент-анализ текста может быть весьма многосторонним, причем одновременно используются несколько единиц анализа и несколько единиц счета.

В общем виде процедуры подсчета при контент-анализе аналогичны стандартным приемам классификации по выделенным группировкам, ранжирования и шкального изменения.

 

Список литературы

1. Дмитриев И.В. Контент анализ: сущность, задачи,процедуры. 2005 г.

2. Манекин Р.В. Контент-анализ, как метод исторического исследования. — Донецк: Информсервис, 1991.

3. Клуппт М.А. Демографическая политика как предмет контент-анализа // Социологические исследования. 2003. № 6.

4. Козлова Н.Н. Методология анализа человеческих документов // Социологические исследования. 2004.

5. Почепцов Г. Г. Теория коммуникации — М.: Рефл-бук, 2001

6. Рой О. Исследования социально-экономических и политических процессов. СПб: Питер, 2004

7. Харченко К.В. Материальная сторона жизни в зеркале субъективных смыслов: опыт контент-анализа // Социология: методология, методы, математическое моделирование. – 2009. – №1(28). – С.129-148