Войти
Анализ содержимого - это изучение документов и артефактов коммуникации, которые могут быть текстами различных форматов, изображения, аудио или видео. Социологи используют контент-анализ для систематического и воспроизводимого изучения моделей общения. Одним из ключевых преимуществ использования контент-анализа для анализа социальных явлений является его неинвазивный характер, в отличие от моделирования социального опыта или сбора ответов на опрос.
Практика и философия контент-анализа различаются в зависимости от академических дисциплин. Все они включают систематическое чтение или наблюдение текстов или артефактов, которым присвоены метки (иногда называемые кодами), чтобы указать на наличие интересных, значимых частей контента. Систематически маркируя содержание набора текстов, исследователи могут анализировать шаблоны содержания количественно с помощью статистических методов или качественных методов. для анализа значений содержания в текстах.
Компьютеры все чаще используются в контент-анализе для автоматизации маркировки (или кодирования) документов. Простые вычислительные методы могут предоставить описательные данные, такие как частота слов и длина документа. Машинное обучение классификаторы могут значительно увеличить количество текстов, которые можно пометить, но научная польза от этого остается предметом споров. Кроме того, доступны многочисленные компьютерные программы компьютерного анализа текста (CATA), которые анализируют текст на предмет заранее определенных лингвистических, семантических и психологических характеристик.
Контент-анализ лучше всего понимать как широкое семейство методов. Эффективные исследователи выбирают методы, которые лучше всего помогают им ответить на их основные вопросы. При этом, по словам Клауса Криппендорфа, при каждом контент-анализе необходимо решать шесть вопросов:
Самый простой и наиболее объективная форма контент-анализа учитывает однозначные характеристики текста, такие как частота слов, область страницы, занимаемая газетной колонкой, или продолжительность радио или телевидения программа. Анализ частот простых слов ограничен, поскольку значение слова зависит от окружающего текста. Подпрограммы ключевого слова в контексте (KWIC) обращаются к этому, помещая слова в их текстовый контекст. Это помогает разрешить неоднозначности, например, вызванные синонимами и омонимами.
. Следующим шагом в анализе является различие между словарными (количественными) и качественными подходами. Подходы на основе словарей создают список категорий, полученных из частотного списка слов, и контролируют распределение слов и их соответствующих категорий по текстам. В то время как методы количественного контент-анализа таким образом преобразуют наблюдения найденных категорий в количественные статистические данные, качественный контент-анализ больше фокусируется на намерении и его последствиях. Между качественным контент-анализом и тематическим анализом.
Количественный контент-анализ выделяет подсчет частот и объективный анализ этих кодированных частот. Кроме того, количественный контент-анализ начинается с сформулированной гипотезы, решение о кодировании которой принимается до начала анализа. Эти категории кодирования строго соответствуют гипотезе исследователя. Количественный анализ также использует дедуктивный подход.
Зигфрид Кракауэр критикует количественный анализ, утверждая, что он слишком упрощает сложные коммуникации, чтобы быть более надежными. С другой стороны, качественный анализ имеет дело со сложностями скрытых интерпретаций, тогда как количественный анализ сосредоточен на явных значениях. Он также признает «совпадение» качественного и количественного контент-анализа. При качественном анализе паттерны изучаются более внимательно, и, исходя из скрытых значений, которые может обнаружить исследователь, курс исследования может быть изменен. Он носит индуктивный характер и начинается с открытых исследовательских вопросов, а не с гипотезы.
В более общем смысле, контент-анализ - это исследование с использованием категоризации и классификации речи, письменного текста, интервью, изображения или другие формы общения. Вначале, с использованием первых газет в конце 19 века, анализ проводился вручную путем измерения количества столбцов, в которых была указана тема. Этот подход также можно проследить до того, как в 1893 году студент университета изучал закономерности в шекспировской литературе. С появлением обычных вычислительных средств, таких как ПК, популярность компьютерных методов анализа растет. Ответы на открытые вопросы, газетные статьи, манифесты политических партий, медицинские записи или систематические наблюдения в экспериментах - все это может быть предметом систематического анализа текстовых данных.
Благодаря тому, что содержимое сообщения доступно в форме машиночитаемых текстов, входные данные анализируются на предмет частотности и кодируются по категориям для построения выводов.
Компьютерный анализ может помочь с большими наборами электронных данных, сокращая время и устраняя необходимость использования нескольких кодировщиков для обеспечения надежности между кодировщиками. Тем не менее, человеческие кодировщики все еще могут использоваться для анализа контента, поскольку они часто более способны выявлять нюансы и скрытые значения в тексте. Исследование показало, что люди-программисты могли оценивать более широкий диапазон и делать выводы, основанные на скрытых значениях.
Роберт Вебер отмечает: «Чтобы сделать обоснованные выводы из текста, важно чтобы процедура классификации была надежной в том смысле, что она была последовательной: разные люди должны одинаково кодировать один и тот же текст ". Валидность, межкодерная надежность и внутрикодерная надежность являются предметом интенсивных методологических исследований в течение долгих лет. Нойендорф предполагает, что при использовании кодировщиков в контент-анализе следует использовать как минимум два независимых кодировщика. Надежность кодирования человеком часто измеряется с помощью статистической меры межкодерной надежности или «количества согласия или соответствия между двумя или более кодировщиками». Лейси и Рифф называют измерение межкодерной надежности сильной стороной количественного контент-анализа, утверждая, что, если контент-аналитики не измеряют межкодировочную надежность, их данные не более надежны, чем субъективные впечатления одного читателя.
В контент-анализе существует пять типов текстов:
На протяжении многих лет контент-анализ применялся в самых разных областях. Герменевтика и филология давно использовали контент-анализ для интерпретации священных и светских текстов и, во многих случаях, для атрибуции текстов авторства и аутентичности.
В последнее время, особенно с появлением массовой коммуникации, контент-анализ стал широко использоваться для глубокого анализа и понимания медиа-контента и. Политолог Гарольд Лассуэлл сформулировал основные вопросы контент-анализа в его основной версии начала середины 20-го века: «Кто что говорит, кому, почему, в какой степени и с каким эффектом?». Сильный акцент на количественный подход, начатый Лассуэллом, был наконец сделан другим «отцом» контент-анализа, Бернардом Берельсоном, который предложил определение контент-анализа, которое, с этой точки зрения, является символическим. : «метод исследования для объективного, систематического и количественного описания явного содержания коммуникации».
Количественный анализ содержания пользуется новой популярностью в последние годы благодаря технологическим достижениям и плодотворному применению в сфере массовой коммуникации и исследование личного общения. Стал популярен контент-анализ текстовых больших данных, создаваемых новыми медиа, в частности, социальными сетями и мобильными устройствами. Эти подходы используют упрощенный взгляд на язык, который игнорирует сложность семиозиса, процесса, посредством которого значение формируется из языка. Количественные контент-аналитики подвергались критике за ограничение объема контент-анализа простым подсчетом и за применение методологий измерения естественных наук без критического осмысления их соответствия социальной науке. И наоборот, качественных контент-аналитиков критиковали за недостаточную систематичность и слишком импрессионистский подход. Криппендорф утверждает, что количественный и качественный подходы к контент-анализу имеют тенденцию пересекаться, и что не может быть обобщенного вывода о том, какой из подходов лучше.
Контент-анализ также можно охарактеризовать как изучение следов, которые представляют собой документы из прошлых времен, и артефакты, которые не являются документами на языке. Считается, что тексты создаются процессами коммуникации в широком смысле этого слова - часто приобретая значение посредством похищения.
Контент манифеста легко понять по его номинальной стоимости. Его значение прямое. Скрытое содержание не является таким явным и требует интерпретации, чтобы раскрыть значение или подтекст.
Холсти группирует пятнадцать применений контент-анализа в три основные категории :
Он также помещает эти варианты использования в контекст базовой парадигмы коммуникации.
В следующей таблице показаны пятнадцать применений контент-анализа с точки зрения их общей цели, элемента парадигмы коммуникации, к которой они применяются, и общего вопроса, который они предназначены для ответа.
| Использование контент-анализа по целям, элементам коммуникации и вопросам | ||||
| Цель | Элемент | Вопрос | Использование | |
| Сделать выводы о предшествующих коммуникациях | Источник | Кто? |
| |
| Кодировка процесс | Почему? |
| ||
| Описать и сделать выводы о характеристиках коммуникаций | Канал | Как? |
| |
| Сообщение | Что? |
| ||
| Получатель | Для кого? |
| ||
| Сделать выводы о последствиях общения | Процесс декодирования | С каким эффектом? |
| |
| Примечание. Цель, связь элемент unication и вопрос от Holsti. В основном используется Berelson, адаптированный Holsti. | ||||
Процесс первоначальной схемы кодирования или подход к кодированию зависит от конкретного подхода к контент-анализу. выбрано. Посредством направленного контент-анализа ученые составляют предварительную схему кодирования на основе ранее существовавших теорий или предположений. В то время как при традиционном подходе к анализу контента начальная схема кодирования развивалась на основе данных.
При использовании любого из описанных выше подходов исследователям рекомендуется погрузиться в данные для получения общей картины. Кроме того, определение последовательной и четкой единицы кодирования жизненно важно, и выбор исследователей варьируется от одного слова до нескольких абзацев, от текстов до знаковых символов. Наконец, построение отношений между кодами путем сортировки их по определенным категориям или темам.
.
