Частотные и системные характеристики в контент-анализе
Единицы, категории и признаки.
Единицы анализа могут объединяться в категории. В качестве категории может выступать набор слов, объединенных по определенному основанию. Можно сказать, что посредством категорий в контент-анализе представлены определенные концептуальные образования. Например, в случае с посланиями Б.Клинтона была образована категория ЭКОНОМИКА, в которую входили слова – экономика, безработица, инфляция. В категорию СЕМЬЯ входили слова – ребенок, семья, родители, мать, отец. Именно учет частот встречаемости категорий, а не отдельных слов, позволяет судить о внимании, уделенном в послании тем или иным вопросам.
При том, что контент-анализ является в своей основе количественным методом, в нем, как уже говорилось, почти всегда присутствует и значительная качественная составляющая. В принципе это верно уже постольку, поскольку единицы контент-анализа, как видно из предыдущего раздела, чаще всего все же являются содержательными и их выделение основывается на семантических (смысловых) критериях; многие из единиц представляют собой обобщенные категории (это относится прежде всего к темам и идеологемам). Иными словами, контент-аналитик занимается количественным анализом качественных категорий.
Очевидно, что от качества составления таких категорий во многом зависит качество результатов анализа. Контент-анализ текстов с использованием категорий иногда называют концептуальным анализом.
|
|
|
Связи категорий
Дальнейшее развитие контент-анализа требовало более тонких методов анализа текстов. К середине 50-х годов исследователи стали все больше уделять внимания не простому наличию или отсутствию категорий в тексте, а связям между категориями. Для этого обращают внимание на совместную встречаемость (cooccurence) слов различных категорий. Например, для каждого предложения текста мы можем выяснить, слова каких категорий в нем встречаются. После этого легко подсчитать обычный коэффициент корреляции, который даст нам силу связи между категориями и знак этой связи. Может оказаться, что для некоторых категорий наблюдается тенденция их совместного употребления, а для других – наоборот.
В качестве гипотетического примера можно привести газетную статью, в которой наблюдается совместное употребление категорий ПРАВИТЕЛЬСТВО и НЕГАТИВ. Интересно то, что в некоторых случаях это может быть отражением сознательной позиции автора статьи, а в некоторых – связью на уровне подсознания. Понятно, что изучение связей между категориями значительно расширяет круг задач, которые может решать контент-анализ.
Контекстный анализ
|
|
|
Использование при контент-анализе определенного набора категорий задает концептуальную сетку, в терминах которой и анализируется текст. От того, насколько удачен набор используемых категорий, зависит качество результатов анализа. Метод нахождения контекстов употребления слов (collocations) допускает дальнейшее развитие. Выбрав предложения, в которых встречается конкретное слово или категория, мы получили некоторую подвыборку текста, к которой в свою очередь применимы все методы контент-анализа. Т.е. контексты употребления слов и категорий в свою очередь могут быть подвергнуты контент-анализу – выяснению простых частот категорий , относительных частот, оценок категорий относительно нормы и т.д. Если выразиться образно, то контекстный анализ позволяет выделить в тексте несколько тематических нитей и анализировать их отдельно.
«Фронтальный» и «рейдовый» контент-анализ.
Контент-аналитические исследования можно разделить на два больших класса, которые, пользуясь вышеупомянутой «военной метафорой», можно назвать фронтальными и рейдовыми. Задачей фронтального контент-аналитического исследования является составление максимально более полного представления об информационном потоке – либо на моментальном срезе, либо на протяжении некоторого периода с целью оценки динамики. Это, так сказать, попытка получить объективизированный ответ на вопрос «Что пишут?» Единицы такого анализа в принципе могут быть любыми, но чаще всего в таковом качестве выступают либо тематические единицы, либо ключевые слова, реже оценки и пропозиции и еще реже макроструктурные единицы.
|
|
|
Такой анализ обычно носит сугубо прикладной характер и ведется в режиме мониторинга. Поскольку целью его является составление общего представления о содержании СМИ и через него – об общественном сознании, он должен в идеале стремиться к возможно более широкому охвату информационного потока. На практике, однако, полный охват чаще всего бывает невозможен, да зачастую и не нужен. Тем самым на повестку дня контент-аналитического исследования встает проблема составления репрезентативной выборки – традиционная проблема эмпирического социологического исследования, которая при неудачном решении может полностью дискредитировать его результаты. Решается она в случае контент-анализа традиционными социологическими методами.
Рейдовый анализ, в противоположность фронтальному, ориентирован на решение частных и порой довольно экзотических задач, вытекающих, как правило, из каких-то скорее исследовательских, нежели прикладных интересов, и применительно к нему проблема выборки решается в связи формулировкой этих исследовательских целей и определением единиц анализа. Обоснование выборки при этом производится с учетом стандартных социологических критериев, но может допускать и их нарушение; важно лишь, чтобы факт этого нарушения осознавался и необходимость нарушения специальным образом обосновывалась.
|
|
|
Обработка, презентация и интерпретация результатов.
Кодирование данных при контент-анализе обычно осуществляется с помощью достаточно простых анкет или компьютерных программ, в которых фиксируется каждое появление в анализируемом тексте искомой единицы. Эта элементарная схема может быть усложнена многими разными способами. Прежде всего, наборы единиц с сопоставленными им количественными оценками, как правило, сопоставляются с другими количественными оценками тех же единиц. Это могут быть, например, результаты подсчета частотности упоминания одних и тех же тем для различных выпусков одного и того же печатного издания или одной и той же регулярно выходящей в эфир новостной программы (временные ряды); результаты аналогичного подсчета для различных изданий/программ или, скажем, обобщенных категорий изданий. Очевидно, что такие данные могут быть представлены с помощью разнообразных графических средств – диаграмм, графиков и т.д., обеспечивающих наглядность.
Наглядность, следует заметить, важна не только для аналитика: наглядная диаграмма или впечатляющий график обладают большим потенциалом воздействия, особенно в обществе, привыкшем с почтением относиться к естественнонаучному инструментарию.
Классификации зачастую бывают многомерными, и для представления это также могут использоваться различные формальные средства. На практике результаты контент-анализа чаще всего представляются рядами диаграмм, столбчатых или круговых, хотя понятно, что в распоряжении контент-аналитика имеется все разнообразие средств представления количественных данных. А также и качественных: для отображения отношений между единицами контент-анализа и результатов их категоризации используются такие стандартные средства отображения структур, как различные графы.
Квантификация данных, естественно, создает необходимые предпосылки для применения к ним средств математического анализа. Помимо анализа частотного распределения, к ним относится анализ различного рода корреляций между переменными, ассоциаций, анализ сопряженности, кластерный анализ. Разумеется, весь этот инструментарий должен применяться корректно. Если при определении единиц контент-анализа и идентификации их в тексте добиться полной объективности возможно лишь в некоторых (как правило, не самых интересных) случаях, то при экспликации и обработке данных обеспечить следование строгим стандартам вполне возможно.
Содержательная интерпретация результатов зависит от целей анализа; она является прежде всего творческим актом, результаты которого во многом предопределены политологической квалификацией и интуицией аналитиков.
В ходе контент-аналитического исследования как для анализа текста, так и для последующей обработки его результатов может использоваться вычислительная техника. Второй тип использования не вызывает особых проблем: после квантификации, т.е. перевода данных в числовую форму, их математическая и, в частности, статистическая обработка может осуществляться многими разными программными средствами, в том числе стандартными статистическими пакетами типа SPSS. При анализе текста и последующем сохранении результатов этого анализа в базах данных могут использоваться специальные программы, предназначенные для целей лингвистических исследований. В частности, анализ метафорики в русских политических текстах велся с помощью разработанной в Институте русского языка РАН программы Dialex, способной осуществлять составление частотных словарей и конкордансов, а также поиск лексических единиц с их контекстами и сохранять его результаты в базе данных; в настоящее время завершается работа над более совершенной системой, предназначенной для решения тех же задач. Некоторая подсистема контент-анализа входит составной частью в отечественную систему прикладного анализа текстов ВААЛ. Имеется также ряд зарубежных контент-аналитических компьютерных систем, а также систем, потенциально применимых для целей контент-анализа – такова, в частности, система KEDS, разработанная Ф. Шродтом в Канзасском университете и используемая для анализа потока политических событий, отображаемых на ленте информационного агентства «Рейтер».
Дата добавления: 2018-04-15; просмотров: 567; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!