 |
Подготовительный этап (разработка программы анализа материала)
|
|
|
|
Типы контент-анализа
Существуют две основные категории контент-анализа: концептуальный (понятийный) [в русскоязычных материалах его принято называть количественным, независимо от семантического неравенства терминов] и корреляционный. Концептуальный ориентирован на идентификацию присутствия и частоту появления этих концептуальных единиц [единиц счёта]. Корреляционный анализ ориентирован на идентификацию связей между отдельными единицами счёта в рамках текста.
Концептуальный контент-анализ
Традиционно контент-анализ рассматривался только в качестве концептуального его варианта. В концептуальном анализе концепция [единица счёта] выбрана как средство изучения текста с помощью подсчёта частоты её появления в тексте. Поскольку единицы счёта могут проявляться как эксплицитно так и имплицитно перед началом квантификации единиц важно заранее чётко определить и зафиксировать варианты имплицитного проявления единиц счёта. Для того чтобы избежать субъективности в определении объектов в качестве единиц счёта на данном этапе принято использовать специальные словари контент-анализа [тезаурусы].
Как и во многих других методах, концептуальный контент-анализ начинается с определения ключевых вопросов исследования и выборки или выборок. Будучи выбранным для анализа текст должен быть закодирован в рамках установленной исследователем системы категорий. Процесс кодирования представляет собой процесс сокращения объёма материала, являющийся основной идеей контент-анализа. Разделение массива текста на отдельные тематически целостные и релевантные категориальному аппарату единицы информации позволяет идентифицировать определённые характеристики материала, анализировать и интерпретировать их.
|
|
|
Примером концептуального анализа может являться изучение текста посредством подсчёта встречаемости кодов входящих в словарь контент-анализа кодов. В рамках анализа исследователь должен, например, ставить вопрос о том, как часто в тексте встречаются слова, подтверждающие ту или иную позицию, и как часто встречаются слова, её опровергающие. Исследователь должен быть заинтересован только лишь в подсчёте этих слов, но не в идентификации семантических и тематических связей между ними, что характерно для корреляционного анализа. В концептуальном анализе исследователь изучает только присутствие объектов релевантных вопросам исследования, то есть определяет – что в большей мере представлено в тексте – подтверждение той или иной гипотезы или гипотез или её (их) опровержение.
Корреляционный контент-анализ
Как уже было сказано выше, корреляционный контент-анализ базируется на принципах концептуального контент-анализа, изучая связи между единицами счёта (концепциями, позициями). И как в случае с другими типами исследований, данный подход базируется на определении выборки и категорий анализа, операционализированных словарём контент-анализа, что и определяет дальнейших ход исследования. Для корреляционного контент-анализа определить какие типы позиций (единиц счёта) будут эксплуатироваться в рамках исследования. Проводились исследования с использованием всего нескольких таких позиций (concepts) и проводились с использованием более 500 категорий концепций. Очевидно, что слишком большое число категорий может дать некорректные результаты исследования, так как с увеличением числа категорий и единиц счёта растёт и сложность анализа. Такое же утверждение характерно и для слишком маленьких категориальных аппаратов и словарей, дающих при использовании ненадёжные и потенциально некорректные результаты. Таким образом, при создании словарей и категориальных аппаратов важно опираться на особенности анализируемого массива и на конкретные задачи замера.
|
|
|
Существует большое количество методик проведения корреляционного контент-анализа, что определяет гибкость и популярность метода. Исследователи могут самостоятельно разрабатывать собственные методики проведения корреляционного контент-анализа в соответствии с задачами конкретного исследования. Когда разработанная процедура в достаточной мере доказала свою эффективность и объективность, она может быть принята и распространена среди других исследователей. Процесс проведения корреляционного контент-анализа достиг высокого уровня развития в компьютерной среде – среде автоматизации расчетов, но, даже не зависимо от этого, как и многие другие методы исследований, он является весьма длительным, требующим массу времени на реализацию. Вероятно, самым серьёзным требованием к этом методу является необходимость соответствия строгим статистическим нормам при условии сохранения богатства материала, выраженного в отдельных деталях, требующих качественного подхода для анализа.
№27
Подготовительный этап (разработка программы анализа материала)
Он включает постановку цели исследования, предварительную проверку адекватности избранного метода особенностям предстоящей работы, составление классификатора (опорной схемы для контент-анализа), подготовку инструкций для лиц, участвующих в реализации метода, пилотажное исследование, последующую коррекцию программы.
Особое внимание следует здесь обратить на составление классификатора, представляющего собой перечень категорий анализа, соответствующих им индикаторов, принятых единиц счета. Это основа алгоритма последующих действий, от качества которой зависит эффективность работы в целом.
Категории анализа - это ключевые элементы исследовательской концепции, смысловые единицы, выраженность которых подлежит регистрации в соответствии с поставленной целью. В качестве категорий анализа исследователь заранее выдвигает определенные проблемы, идеи или темы. Например, анализируя характер человека по итогам интервью или анкетирования, мы можем выделить следующие категории: отношение его к самому себе, другим людям, деятельности, вещам (предметам), природе. Изучая, допустим, тревожность как свойство личности, мы предварительно выделяем совокупность составляющих её «тем»: беспокойство по поводу здоровья, семьи, карьеры, финансового положения и др.
|
|
|
Главное, чтобы список категорий был предельно исчерпывающим, а также давал возможность однозначного соотнесения той или иной части текста с конкретной категорией.
Единицы анализа или индикаторы, признаки выраженности смысловых единиц, представляют собой части текста, характеризующиеся принадлежностью к определенной категории. Это могут быть символы, слова, термины, сочетания слов различной протяженности, ситуации, суждения, реплики, интонации и т. д. Это тот материал, который позволяет судить о значении в тексте каждой категории.
Следует помнить, что одна и та же категория бывает выражена в тексте по-разному: от отдельных символов или слов до законченных суждений или абзацев. Поэтому выделение единиц анализа является непростым делом и требует от исследователя вдумчивости и проницательности.
Помимо того, необходимо учитывать, что категория может быть представлена в тексте различными по знаку единицами анализа. Например, в отрицательной (критической), нейтральной или же положительной форме. Разумеется, количество вариантов такого рода отношений бывает и более разнообразным.
Единицы счета - это количественные характеристики отношений категорий друг к другу или единиц анализа к категориям. В практике исследований обычно используют два их варианта:
- частоту проявлений в тексте категории или ее признака;
- пропорцию представленности категории (её признака) или, иначе, объём внимания, уделяемый ей автором текста.
Так, это может быть: сравнительное количество печатных знаков, площадь соответствующих частей текстов (в квадратных единицах или процентах), необходимое время произнесения и т.д.
|
|
|
Разработка классификатора завершается составлением инструкций кодировщику и подготовкой кодировочной матрицы.
Инструкции содержат предельно четкие указания на то, каковы все выделенные категории, какой набор признаков в тексте соответствует каждой из них, какого типа единицы счета при этом используются. Объективность результатов контент-анализа будет более полной, если исследователь письменно сформулирует инструкции даже в том случае, когда он сам является кодировщиком.
Кодировочная матрица представляет собой таблицу, удобную для регистрации первичных результатов исследования. Обычно по вертикали в ней даны категории анализа, а по горизонтали - перечень источников информации (отдельные документы, сообщения, персоналии испытуемых и т.п.). Тогда середина таблицы заполняется цифрами, свидетельствующими о частотах присутствия данной категории в том или ином материале.
Пилотажное исследование, завершающее подготовительный этап контент-анализа, способствует выявлению недостающих категорий, упущенных из виду единиц анализа, неточностей инструкций.
Исполнительный этап
Предусматривает совокупность {процедур по выделению индикаторов категорий и регистрации характеристик их присутствия в тексте.
Кодировщики могут допускать здесь такие ошибки как:
- неверное соотнесение единиц анализа с категориями;
- пропуск тех или иных единиц анализа;
- фиксация того, чего нет на самом деле.
Все это нарушает устойчивость результатов контент-анализа. Причины низких показателей устойчивости следует искать в качестве инструкций, недостаточной умелости кодировщиков, в неподходящей обстановке их работы, наконец, в отсутствии внимательности, терпения или добросовестности.
Этап обработки данных
Содержание его определяется целью исследования. В зависимости от этого при обработке результатов (одной или нескольких кодировочных матриц) могут быть использованы частотные или процентные распределения, коэффициенты корреляции, сопоставительные таблицы и т.д.
В тех случаях, когда анализируется большой массив данных, иногда используются специальные математико-статистические способы, разработанные для нужд контент-анализа.
Факторный анализ применяется, когда возникает необходимость определить совокупность вероятных причинно-следственных связей между переменными, установить наличие феноменов, объясняющих существование взаимосвязи.
В последние десятилетия все чаще при обработке данных контент-анализа или корреляционного анализа используется особый метод математической статистики, позволяющий выявить скрытые от непосредственного восприятия дензнаки (факторы), а также уточнить степень их влияния на те или иные рассматриваемые характеристики.
|
|
|
Приведем пример - расчёт коэффициента Яниса, при помощи которого может быть установлено соотношение положительных и отрицательных оценок относительно определенных категорий. Данный коэффициент исчисляется по формуле:
, для случая, когда f>n,
, для случая, когда f<n
где f - число положительных оценок, n - число отрицательных оценко, r - объем единиц информации, отражающих изучаемую категорию, t - общий объем единиц анализируемого текста.
№28
Программа – это модель исследования, где все части ее должны быть взаимосвязаны и точно продуманы в зависимости от цели исследования, которая, в свою очередь диктуется заказом на исследование, и предваряется серьезным изучением основной проблемы.
С труктура программы:
Методологическая часть
- Постановка проблемы
- Объект и предмет исследования
- Цели, задачи
- Методологические посылки и определение понятий
- Гипотезы (описательные и объяснительные)
Процедурная часть
- Обоснование выборки
- Содержание исследования
- Методы и процедуры исследования (опрос, контент-анализ, социологическое наблюдение, эксперимент)
- Организация, рабочий план исследования (кто проводит исследование, когда, какими силами и средствами, в каком виде выдаются результаты исследования).
|
|
|
