Автор работы: Пользователь скрыл имя, 27 Июня 2014 в 04:04, контрольная работа
Контент-анализ (англ. content analysis; от content — содержание) — формализованный метод изучения текстовой и графической информации, заключающийся в переводе изучаемой информации в количественные показатели и ее статистической обработке. Характеризуется большой строгостью, систематичностью.
Сущность метода контент-анализа состоит в фиксации определенных единиц содержания, которое изучается, а также в квантификации полученных данных.
Контент-анализ (англ. content analysis; от content — содержание)
— формализованный метод изучения текстовой
и графической информации, заключающийся
в переводе изучаемой информации в количественные
показатели и ее статистической обработке.
Характеризуется большой строгостью,
систематичностью.
Сущность метода контент-анализа состоит
в фиксации определенных единиц содержания,
которое изучается, а также в квантификации
полученных данных.
Объектом контент-анализа может быть содержание
различных печатных изданий, радио- и телепередач,
кинофильмов, рекламных сообщений, документов,
публичных выступлений, материалов анкет.
Контент-анализ начал использоваться в социальных науках
начиная с 30-х гг XX в. в США. Впервые этот
метод был применен в журналистике и литературоведении.
Основные процедуры контент-анализа были
разработаны американскими социологами
X. Лассуэллом и Б. Берелсоном.
Г. Лассуэлл его использовал в конце 1930-х
годов для исследований в сфере политики
и пропаганды. Лассуэл модернизировал
контент-анализ, ввел новые категории
и процедуры, особое значение придавал
квантификации данных.
Развитие средств массовой коммуникации
вызвало увеличение контент-аналитических
исследований в этой области. Во время
второй мировой войны контент-анализ применялся
некоторыми государственными учреждениями
США и Англии для изучения эффективности
пропаганды в разных странах, а также в
разведывательных целях.
Накопленный опыт контент-аналитических
исследований был подытожен в книге Б.
Берелсона «Контент-анализ в коммуникационных
исследованиях» (начало 50-х гг). Автором
был определен сам метод контент-анализа,
а также разные его виды, критерии и единицы
для количественного исследования. Книга
Б. Берелсона до сих пор является фундаментальным
описанием, дающим понимание основных
положений контент-анализа.
После обобщений, сделанных Б. Берелсоном,
в США появилось много исследований, в
которых контент-анализ применяется в
различных научных направлениях. Наиболее
интересной методической новацией была
методика «связанности символов» Ч. Осгуда
(1959), которая позволяла выявить неслучайно
связанные элементы содержания.
Западноевропейские исследователи в использовании
метода контент-анализа опирались в основном
на американский опыт. Тем не менее, здесь
тоже появилось несколько оригинальных
методик качественно-количественного
анализа содержания (Ж. Клейзер, А. Моль).
В настоящее время к основным процедурам
контент-анализа относятся:
1. Выявление смысловых единиц контент-анализа,
которыми могут быть:
а) понятия, выраженные в отдельных терминах;
б) темы, выраженные в целых смысловых абзацах,
частях текстов, статьях, радиопередачах
и т. п.;
в) имена, фамилии людей;
г) события, факты и т. п.;
д) смысл апелляций к потенциальному адресату.
Единицы контент-анализа выделяются в
зависимости от содержания, целей, задач
и гипотез конкретного исследования.
2. Выделение единиц счета, которые могут
совпадать либо не совпадать с единицами
анализа. В 1-м случае процедура сводится
к подсчету частоты упоминания выделенной
смысловой единицы, во 2-м — исследователь
на основе анализируемого материала и
здравого смысла сам выдвигает единицы
счета, которыми могут быть:
а) физическая протяженность текстов;
б) площадь текста, заполненная смысловыми
единицами;
в) число строк (абзацев, знаков, колонок
текста);
г) длительность трансляции по радио или
ТВ;
д) метраж пленки при аудио- и видеозаписях,
е) количество рисунков с определенным
содержанием, сюжетом и пр.
3. Процедура подсчета в общем виде сходна
со стандартными приемами классификации
по выделенным группировкам. Применяется
составление специальных таблиц, применение
компьютерных программ, специальных формул
(напр., «формула оценки удельного веса
смысловых категорий в общем объеме текста»),
статистические расчеты понятности и
аттрактивности текста.
Метод контент-анализа широко применяется
как вспомогательное средство в психологии,
социологии и др. науках при анализе ответов
на открытые вопросы анкет, материалов
наблюдений, результатов психологического
тестирования (в частности, в проективных
методиках), для анализа результатов в
методе фокус-групп. Подобные методы используются
также в исследованиях массовых коммуникаций,
в маркетинговых и многих др. исследованиях.
Контент-анализ может использоваться
для исследования большей части документальных
источников, однако лучше всего он работает
при относительно большом количестве
однопорядковых данных.
В социальной психологии контент-анализ
может применяться, во-первых, как самостоятельный исследовательский прием исследования
содержания сообщения; во-вторых, в комплексе
с другими методами, т.е., когда одновременно
исследуют не только сообщение, но и другие
элементы коммуникационного процесса;
в-третьих, как вспомогательный метод
обработки массива данных, полученных
другими методами
В социальной психологии контент-анализ
в первую очередь используется для изучения
человеческого общения, коммуникаций
и их субъектов как представителей микро-
и макрогрупп. Непосредственными материалами
исследования являются документы, которые
рассматриваются как «сообщение». Понятие
«сообщение» является специфичным социально-психологическим,
в нем акцентируется динамический характер
объекта, его включенность в коммуникационную
систему. (Т.е. имеется в виду зависимость
сообщения от личностных и групповых особенностей
коммуникатора и реципиента).
Можно выделить основные области применения
контент-анализа в социально-психологических
исследованиях:
- изучение через содержание сообщений
социально-психологических особенностей
их авторов (коммуникаторов);
- изучение реальных социально-психологических
явлений (объекта, субстанции сообщений),
которые отображены в содержании сообщений,
в том числе тех явлений, которые имели
место в прошлом и недоступны для исследования
другими методами;
- изучение через содержание сообщений
социально-психологической специфики
различных средств коммуникации, а также
особенностей форм и приемов организации
содержания, в частности пропагандистского;
- изучение через содержание сообщений
социально-психологических особенностей
их реципиентов;
- изучение через содержание сообщений
социально-психологических аспектов влияния
коммуникации на реципиентов как представителей
разных микро- и макрогрупп, а также изучение
успешности общения.
Кроме того, можно выделить виды применения
контент-анализа во вспомогательных целях:
- для обработки и уточнение данных, полученных
другими методами в социально-психологических
исследованиях;
- специальное — применение для изучения
научной литературы.
Источники:
1. Большой психологический словарь. Под общ. ред. Б.Г. Мещерякова, В.П. Зинченко.
Москва, 2004.
2. Методологические и методические проблемы
контент-анализа. Вып. 1-2. М., 1973;
3. Методы анализа документов в социологических
исследованиях. М , 1985;
Контент-анализ (от англ, contens — содержание) — специальный достаточно строгий метод качественно-количественного анализа содержания документов в целях выявления или измерения социальных фактов и тенденций, отраженных этими документами. Особенность его состоит в том, что он изучает документы в их социальном контексте.
Контент-анализ может использоваться в качестве основного метода исследования (например, в исследовании социальной направленности газеты); параллельного, т.е. в сочетании с другими методами (например, в исследовании эффективности функционирования средств массовой информации); вспомогательного или контрольного (например, при классификации ответов на открытые вопросы анкет).
Не все документы могут выступить объектом контент-анализа. Необходимо, чтобы исследуемое содержание позволило задать однозначное правило для надежного фиксирования нужных характеристик (принцип формализации), а также чтобы интересующие исследователя элементы содержания встречались с достаточной частотой (принцип статистической значимости). Чаще всего в качестве объектов исследований посредством контент-анализа выступают сообщения печати, радио, телевидения, массовой устной агитации и пропаганды, протоколы собраний, письма, приказы, распоряжения и т.д., а также данные свободных интервью и открытые вопросы анкет.
Существуют три основных направления применения контент-анализа:
а) выявление того, что существовало до текста и что тем или иным образом получило в нем отражение (текст как индикатор определенных сторон изучаемого объекта — окружающей действительности, автора или адресата);
б) определение того, что существует только в тексте как таковом (различные характеристики формы — язык, структура и жанр сообщения, ритм и тон речи);
в) выявление того, что будет существовать после текста, т.е. после его восприятия адресатом (оценка различных эффектов воздействия).
В разработке и практическом применении контент-анализа выделяют несколько стадий. После того, как сформулированы тема, задачи и гипотезы исследования, определяются категории анализа, т.е. наиболее общие, ключевые понятия, соответствующие исследовательским задачам. Система категорий играет роль вопросов в анкете и указывает, какие ответы должны быть найдены в тексте. В практике советских контент-аналитических исследований в свое время сложилась довольно устойчивая система категорий, среди которых можно назвать такие, как знак, цели, ценности, тема, герой, автор, жанр и др. Все более широко распространяется контент-анализ сообщений средств массовой информации, основанный на парадигматическом подходе, в соответствии с которым изучаемые признаки текстов (содержание проблемы, причины ее возникновения, проблемообразующий субъект, степень напряженности проблемы, пути ее решения и др.) рассматриваются как определенным образом организованная структура. Категории контент-анализа должны быть исчерпывающими (т.е. охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования); взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям); надежными (т.е. между кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к той или иной категории); уместными (т.е. соответствовать поставленной задаче и исследуемому содержанию).
При выборе категорий необходимо избегать двух крайностей: выбора слишком многочисленных и дробных категорий, почти повторяющих текст, и выбора слишком крупных категорий, т.к. это может привести к упрощенному, поверхностному анализу. Иногда же необходимо принимать во внимание и отсутствующие элементы текста, которые могут быть значимыми.
После того, как категории сформулированы, необходимо выбрать соответствующую единицу анализа — лингвистическую единицу речи или элемент содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явлений. Сложные виды контент-анализа обычно оперируют не одной, а одновременно несколькими единицами анализа.
Единицы анализа, взятые изолированно, могут быть не всегда правильно истолкованы, поэтому они рассматриваются на фоне более широких лингвистических или содержательных структур, указывающих на характер членения текста, в пределах которого идентифицируется присутствие или отсутствие единиц анализа — контекстуальных единиц. Например, для единицы анализа «слово» контекстуальная единица — «предложение».
Наконец необходимо установить единицу счета — количественную меру взаимосвязи текстовых и внетекстовых явлений. Наиболее употребительны такие единицы счета, как время-пространство (число строк, площадь в квадратных сантиметрах, минуты, время вещания и т.п), появление признаков в тексте, частота их появления (интенсивность).
Важен выбор необходимых источников, подвергаемых контент-анализу. Проблема выборки содержит в себе выбор источника, числа сообщений, даты сообщения и исследуемого содержания. Все эти параметры выборки определяются задачами и масштабами исследования. Чаще всего контент-анализ проводится на годичной выборке: если это изучение протоколов собраний, то достаточно 12 протоколов (по числу месяцев), если изучение сообщений средств массовой информации — 12-16 номеров газеты или теле- радиодней. Обычно выборка сообщений средств массовой информации составляет 200-600 текстов.
Необходимым условием контентного исследования является разработка таблицы контент-анализа — основного рабочего документа, с помощью которого оно проводится. Тип таблицы определяется этапом исследования. Так, разрабатывая категориальный аппарат, аналитик составляет таблицу, представляющую собой систему скоординированных и субординированных категорий анализа. Такая таблица внешне напоминает анкету: каждая категория (вопрос) предполагает ряд признаков (ответов), по которым квантифицируется содержание текста. Таблица-анкета может быть достаточно объемной.
Для регистрации единиц анализа составляется другая таблица — кодировальная матрица:
Признак |
Текст |
|||||
1 |
2 |
3 |
n |
Σn | ||
А |
+ |
|||||
В |
+ |
+ |
||||
С |
+ |
+ |
||||
... |
||||||
n |
||||||
Σn |
Если объем выборки достаточно велик (свыше 100 единиц), то кодировщик, как правило, работает с тетрадью матричных листов. Если выборка сравнительно невелика (до 100 единиц), то можно проводить двумерный или даже многомерный анализ. В этом случае для каждого текста должна быть своя кодировальная матрица. Однако эта работа очень трудоемка и кропотлива, поэтому при больших объемах выборки сопоставление интересующих исследователя признаков осуществляется на компьютере.
Иногда таблица может быть необходимой и на этапе количественной обработки данных. Например, при использовании анализа случайностей, разработанного американским социальным психологом Ч. Осгудом, строится т.наз. матрица случайностей:
Реальное совпадение |
Ожидаемое совпадение |
|||||
А |
В |
С |
n |
Σn | ||
А |
- |
0,15 |
0,02 |
|||
В |
0,05 |
- |
0,06 |
|||
С |
0,08 |
0,12 |
- |
|||
... |
- |
|||||
n |
- |
|||||
Σn |
- |
С помощью такой матрицы выявляются меры случайности совпадения каждой классификационной единицы со всеми остальными. Например, единица Австречается в 30% анализируемых текстов (Р = 0,3), а единица В — в 50% текстов (Р = 0,5), тогда ожидаемая частота совместного появления этих единиц будет равна: РАВ = РА • Рв=0,3 • 0,5 = 0,15. В действительности же признаки Аи В совместно встретились лишь в 5% текстов АВ = 0,05. Сравнивая ожидаемые и реальные совпадения признаков, можно определить, какие фактические зависимости оказались не случайными (напр., из приведенной выше таблицы видно, что совместное появление единиц А и В — случайное, т.к. реальное совпадение меньше ожидаемого, а единиц В и С — не случайное, т.е. реальное совпадение выше ожидаемого). Цели применения данной матрицы могут быть различными: проследить случайность-неслучайность совпадения признаков для проверки гипотезы, отметить устойчивые-неустойчивые парные сочетания признаков, что может оказаться значимым для характеристики деятельности отправителя информации, и т.д.
Информация о работе Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры