Недоработки при составлении схем кодирования

При составлении схемы кодирования для контент-анализа существует несколько потенциальных угроз.

• Дискретные параметры. Убедитесь в том, что выбранные вами параметры четко отделены друг от друга. Между ними не должно существовать концептуального или эмпирического пересечения. Например, правила кодирования могут понадобиться для того, чтобы разграничить существительное «менеджмент» (управленческий персонал фирмы) от «менеджмент» (процесс управления инновациями).
• Взаимоисключающие категории. Убедитесь в том, что категории, которые относятся к одному параметру, не пересекаются. Если категории не являются взаимоисключающими, то кодировщики будут не уверены в том, как кодировать каждую отдельную единицу анализа.
• Исчерпывающее описание. По каждому параметру кодировщики должны располагать всеми возможными категориями.
• Четкие инструкции. Кодировщики должны иметь четкое представление о том, как интерпретировать то, что подразумевается под каждым параметром, и какие факторы принимать во внимание при присвоении кода каждой категории. Иногда сделать это весьма непросто. Автономия кодировщиков в отношении произвольного распределения единиц анализа по категориям должна быть сведена к минимуму.

Чтобы повысить качество схемы кодирования, желательно протестировать более ранние версии схемы. Тестирование позволит выявить трудности в применении схемы кодирования, например, такие, как неопределенность при категоризации определенного параметра или отсутствие кода, который мог бы соответствовать конкретному случаю. Тестирование также может представить доказательства того, что одна категория параметра включает слишком большое количество пунктов. Если это так, то необходимо разбить эту категорию так, чтобы была возможность более точно дифференцировать анализируемые объекты.

Надежность кодирования — еще одна потенциальная область интереса. Кодирование должно выполняться последовательно и согласованно. Как и в случае структурированного наблюдения, в ходе кодирования должно быть достигнуто согласие среди кодировщиков (коэффициент согласия среди кодировщиков) и каждый кодировщик должен быть последовательным и устойчив в этом процессе, проводя исследования в разное время (коэффициент устойчивости кодирования). Основная часть тестирования схемы кодирования — это проверка уровня согласия среди кодировщиков, и, если позволяет время — уровня устойчивости самого процесса кодирования.

Контент-анализ имеет ряд преимуществ. Это очень «прозрачный» метод исследования. Схема кодирования и процедуры формирования выборки могут быть четко сформулированы, следовательно, появляется возможность для воспроизведения конкретного эксперимента и проведения дальнейших исследований. Именно эта ясность зачастую позволяет считать контент-анализ объективным методом анализа.

Он позволяет довольно легко включить в исследование элемент лонгитюдного анализа. Некоторые исследования позволяют проследить за изменением частоты встречаемости определенных единиц анализа с течением времени. Например, в своем исследовании Кабанофф и его коллеги анализировали организационные ценности с интервалом в 4 года. Аналогично, в случае судебных разбирательств по трудовому праву, в которых рассматривались случаи дискриминации по гендерному, расовому или физическому признаку, временной анализ можно было провести, сравнив отчеты о судебных разбирательствах, опубликованные в газетах в течение двух периодов времени — 1960-е и 1990-е годы. Таким образом, появляется возможность исследовать изменения в расстановке акцентов.

Контент-анализ часто называют ненавязчивым методом. Этот термин ввел Вебб и его коллеги для описания метода, предполагающего, что участники эксперимента не должны принимать во внимание присутствие исследователя. Следовательно, это не-реактивный метод. Хотя к этому утверждению все же следует относиться с некоторой опаской. Несомненно то, что когда объектом контент-анализа становятся газетные статьи или телевизионные программы, реактивный эффект отсутствует.

Газетные статьи, понятно, не пишут с мыслью о том, что когда-нибудь они будут включены в контент-анализ. Следовательно, как предполагает Гаррис, контент-анализ вторичных данных, например, газетных статей, особенно актуален в случае, если исследуются деликатные вопросы, такие, как этическое поведение. С помощью этого метода появляется возможность преодолеть тенденцию людей отрицать в себе социально нежелательные черты, а признавать только желательные. С другой стороны, если контент-анализ основывается на таких документах, как расшифровки интервью или на этнографии, то, хотя сам процесс контент-анализа и не производит реактивного эффекта, все же, этому влиянию могут подвергаться сами документы, как минимум отчасти.

Контент-анализ — это очень гибкий по своей природе метод. Его можно применять к широкому спектру разнообразных типов неструктурированной информации.

Хотя контент-анализ в социальных науках, как правило, связывают с анализом «продуктов» СМИ, он имеет более широкое применение в исследованиях менеджмента и организаций.