![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Контент-анализ
Контент-анализ (от англ. " содержание" и греч. " разложение, расчленение") - метод выявления и оценки характеристик информации, содержащихся в текстах и речевых сообщениях. Предусматривает строгую формализацию процессов осмысления материала. Включает в себя: - выделение системы опорных понятий (категорий анализа); - отыскание их индикаторов - слов, словосочетаний, суждений и т. п. - (единиц анализа); - статистическую обработку данных. Данный метод зародился в 20-е гг. в американской журналистике как средство количественно-качественного изучения содержания прессы. В настоящее время активно применяется в социальной психологии, социологии, психодиагностике, политологии, психологии рекламы и пропаганды. Контент-анализ предполагает перевод качественно представленной информации на язык счета. Для этого необходимо, во-первых, иметь достаточно объемный и содержательно богатый текст, а во-вторых, обладать определенным уровнем исследовательской подготовленности, позволяющим эффективно реализовать потенциал данного метода (18). Содержание основных этапов контент-анализа 1. 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. 2. 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 и качестве инструкций, недостаточной умелости кодировщиков, в неподходящей обстановке их работы, наконец, в отсутствии внимательности, терпения или добросовестности. 3. 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 (18).
|