Основа процедуры контент-анализа - это подсчет встречаемости некоторых компонентов в анализируемом тексте, дополняемый выявлением статистических взаимосвязей и анализом структурных связей между ними.

Таким образом, главная предпосылка контент-анализа - это выяснение того, что считать и как считать; иными словами, определение единиц анализа. Выделяют две единицы анализы: смысловые и единицы счета. При этом главной смысловой единицей должна быть социальная идея, социально-значимая тема, отображенная в операциональных понятиях. Цель исследования – отыскать индикаторы, указывающие на наличие в документе темы, значимой для анализа, и раскрывающие содержание текстовой информации.

Единицы эти в зависимости от целей анализа, типа информационного массива могут быть весьма разнообразными. С одной стороны, они должны легко и по возможности однозначно идентифицироваться в тексте. С другой стороны, единицы должны быть интересными для последующей интерпретации. Между тем такие единицы (например, темы) носят собственно содержательный характер, и упоминание их в тексте может осуществляться многими способами. Их идентификация в общем случае предполагает семантический анализ текста. Чаще всего подсчитывают «интересные» или «ключевые» слова или словосочетания, однако чаще исследователя интересуют не отдельные слова, а тематическое целое, стоящие за отдельными словами категории.

Единицы анализа должны легко и по возможности однозначно идентифицироваться в тексте. В идеале их лучше всего свести к самым употребляемым значкам, например, запятым или точкам. Тогда их подсчет не будет представлять никаких трудностей.

При всем разнообразии единиц контент-анализа наиболее популярными являются макроединицы: темы или проблемы, пропозиции, образы и идеологемы. Таковых в отдельно взятых текстах и особенно в небольших по объему текстах СМИ обычно немного, поэтому оценить их динамику можно лишь на большом временном промежутке или при широком «горизонтальном сопоставлении».

Среди единиц контент-анализа можно выделить несколько основных типов:

1. «Физические» единицы. Под ними понимаются сущности с четко очерченными физическими, геометрическими или временными границами, как, например, экземпляры книги, номера газет, экземпляры плакатов или листовок, фотографии и т.п. Подсчет их не составляют особого труда, однако необходимость в таком подсчете возникает достаточно редко и чаще всего осуществляется с целью оценки представленности какой-то тематики или оценки.

2. Структурно-семиотические единицы. Это:

Лексика языка (слова и их эквиваленты, например выражение железная дорога или термин контент-анализ, т. е. то, что фиксируется в словарях);

Грамматические показатели (например, отрицательные частицы).

Количественный подсчет встречаемости слов в тексте - это, пожалуй, самый простой вариант контент-анализа, который, однако, зачастую способен давать небезынтересные результаты. Чаще всего, конечно, подсчитываются «интересные», или «ключевые» слова или словосочетания, например названия ценностных категорий типа свобода, стабильность, доверие, территориальная целостность; сценариев типа предательство или разочарование; достаточно однозначные обозначения тех или иных общественно значимых явлений, например коррупция, преступность или терроризм; значимые атрибуты наподобие жесткий, решительный; эмоционально окрашенная оценочная лексика типа разрушительный, неудержимый, подлый, кошмарный, человеконенавистнический; слова-пароли (тоже зачастую эмоционально окрашенные) типа патриоты, коммунофашисты, мондиалисты; слова, сильно активизированные в конкретный момент времени, вроде «Семья» или «Мабетекс» в начале осени 1999 года.

Контент-анализ грамматических категорий используется достаточно редко, стимулом к которому является гипотеза о том, что употребление грамматических форм в меньшей степени, чем употребление лексики, контролируется автором текста и поэтому может послужить источником таких сведений о нем, которые он сам вовсе не собирался делать доступными своим читателям. В политической психологии существует специальная исследовательская методика, так называемый анализ когнитивной сложности, которая на основе фактически контент-аналитической процедуры позволяет делать выводы о том, насколько простым или сложным является видение политической ситуации автором текста и как оно меняется со временем. Единицами контент-анализа, лежащего в основе оценки когнитивной сложности, являются, например, относимые обычно к служебной лексике категорические квантификаторы типа «всегда», «никогда», «всякий», которым противостоят квантификаторы типа «иногда», «некоторый» и т.п.; категорические оценки истинности в противоположность осторожным «возможно» или «не исключено, что»; языковые средства дифференцированного рассмотрения ситуации наподобие «с одной стороны...», «с другой стороны» и т. д.

Поскольку объектами контент-анализа могут быть не только вербальные (естественноязыковые), но и другие виды текстов (например, карикатуры, фотоснимки, рекламные клипы), постольку в числе структурно-семиотических единиц контент-анализа могут присутствовать визуальные и звуковые (чаще всего музыкальные) образы и символы, которые могут анализироваться на тех же основаниях, что и единицы естественного языка.

3. Понятийно-тематические единицы. В большинстве случаев контент-аналитик интересуется не словами как таковыми и не грамматическими категориями, а стоящими за словами значимыми для него понятиями, темами, проблемами. Исследователь, интересующийся тем, какое место в общественном сознании занимает, скажем, проблема преступности, обязан принимать во внимание не только присутствие в информационном массиве слова «преступность», но и упоминания заказных и всяких прочих убийств, бандитского беспредела, «крыши», «братков», авторитетов, власти криминала и т. д. Интересующийся отношением общественного сознания к каким-то реалиям должен принимать во внимание самый широкий спектр позитивных, негативных и некоторых более конкретных оценок, которые могут быть даны этим реалиям, причем эти оценки вовсе не обязательно должны присутствовать в виде оценочных суждений.

4. Референциальные и квазиреференциальные единицы. К референциальным, точнее, конкретно-референциальным единицам относятся обозначения реальных личностей (как современных, так и исторических деятелей), событий, городов, стран, организаций и т. д. Этот блок, особенно в части персоналий, весьма важен и диагностичен, поскольку позволяет определять личностные рейтинги, оценивать идеологические системы с точки зрения присутствующих в них референтных «знаковых» фигур, своего рода «идеологических героев». Примером интересного исследования роли референтных фигур в российском оппозиционном дискурсе 1996-1997 может послужить работа А.В. Дуки, в которой показано, что способы обозначения в тексте конкретных фигур могут различаться (В.В.Жириновский, Владимир Вольфович, Вольфыч, Жирик, сын юриста, лидер ЛДПР, самый провосточный российский политик, главный либеральный демократ, либералиссимус), однако конкретно-референтная единица здесь во всех случаях одна.

Квазиреференциальные единицы в политических текстах чаще всего бывают представлены обозначениями всякого рода «сил» - коллективных актеров политической сцены, референция которых может колебаться от реальной (типа КПРФ) через обобщенную (коммунисты, либералы, Запад, исламисты) к откровенно мифологизированной (мировая закулиса). Независимо от своей референции все эти персонажи присутствуют в идеологическом пространстве, им могут приписываться действия и оценки, и отношение к ним является немаловажным политико-идеологическим фактором. Грань между квазиреференциальными и некоторыми типами понятийно-тематических единиц размыта в силу того, что некоторые политические понятия способны и даже склонны (например, та же преступность) к метафорической персонификации.

5. Пропозициональные единицы и оценки. Это примеры высказываний, в основе которых лежат пропозиции - описания конкретных ситуаций. Наряду с пропозициями для контент-анализа могут представлять большой интерес оценки. Изучение динамики оценочных суждений, высказываемых в адрес тех или иных лиц, событий, институтов, - весьма распространенный тип контент-аналитического исследования.

6. Макроструктурные единицы. Это достаточно сложные понятийные конструкции, образующие «верхние этажи» человеческих представлений о мире и, в частности, идеологических систем. Эти конструкции, как правило, носят характер сценариев и описывают стереотипные модели развития, с которыми сопряжены ожидания будущего, соображения о прошлом, эмоциональные ассоциации и т.д. Часто эти конструкции имеют литературные или фольклорные прототипы, что отражается в их названиях. Для обозначения таких конструкций чаще всего используется термин «идеологема»; в различных дисциплинах говорят также о мифологемах, кочующих образах и т.д. Среди подобного рода конструкций, присутствующих в общественном сознании современной России, имеются, например, следующие: «Заговор», «Криминальная революция», «Беспредел», «Нет, ребята, все не так», «Возвращение в цивилизацию» и др.

7. Единицы, представляющие результаты концептуальных операций. Их довольно много, однако наибольший интерес для контент-анализа представляют метафоры, примеры и аналогии, которые в общем плане уже были охарактеризованы выше. Например, в политических текстах часто встречается упоминавшаяся «военная метафора» в варианте «Политическое противостояние – это война», проявляющаяся в таких выражениях, как война с бедностью, удар по губернатору, атака со стороны оппозиции, разгромная публикация и т. д.

8. «Поэтические» единицы. Под таковыми имеются в виду допускающие количественное измерение средства художественной выразительности - каламбуров, аллитераций и т. п.

1. Единицы, категории и признаки. Несмотря на то, что контент-анализ является в своей основе количественным методом, в нем почти всегда присутствует и качественная составляющая. Иными словами, контент-аналитик занимается количественным анализом качественных категорий. Но этим дело не исчерпывается. Во многих контент-аналитических проектах осуществляется не только оценка степени представленности в тексте тех или иных единиц, но и одновременная оценка этих единиц по тем или иным градуированным качественным шкалам. В частности, это могут быть предложенные Ч. Осгудом шкалы абстрактности (фактически - трудности для восприятия) того или иного содержания; расстояния до индивидуума (какие-то содержательные компоненты могут непосредственно касаться читателей, а какие-то могут представлять лишь досужий интерес). При анализе могут быть использованы и другие шкалы, кроме того, единицы контент-анализа могут объединяться в различные более широкие категории.

2. «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 попытка получить 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.

3. 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. (Проблема подготовки кодировщиков, очень важная в практическом плане, в настоящей статье не затрагивается.) 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 обобщенных категорий изданий. Очевидно, что такие данные могут быть представлены с помощью разнообразных графических средств - диаграмм, графиков и т.д., обеспечивающих наглядность. 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 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. Содержательная интерпретация результатов зависит от целей анализа; она является прежде всего творческим актом, результаты которого во многом предопределены квалификацией и интуицией исследователей.

В ходе контент-аналитического исследования как для анализа текста, так и для последующей обработки его результатов может использоваться вычислительная техника. После квантификации, т. е. перевода данных в числовую форму, их математическая и, в частности, статистическая обработка может осуществляться многими 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 (программа Dialex, способная осуществлять составление частотных словарей и конкордансов, а также поиск лексических единиц с их контекстами и сохранять его результаты в базе данных. 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 - в частности, система KEDS).

Процедура контент-анализа следующая:

1. Определение проблемы, цели, задачи, объекта и предмета исследования. Разрабатывается программа контент-аналитического исследования, формируется репрезентативная выборка, отбираются необходимые доку­менты. При определении надежности документа необходимо четко опре­делить, что это за документ, с какой целью он создавался, кто его автор.

2. Выделение в текстовой информации категории анализа - смысловой
единицы анализа, которая получается путем интерпретации понятий.

Категории анализа должны выражать теоретические понятия исследования, иметь смысловые единицы в тексте, обладать возможностями однозначной регистрации признаков. Категории анализа выражаются определенными признаками со своей интенсивностью, направленностью, значимостью проблемы или идей.

В качестве смысловых единиц анализа могут выступать:

· понятия, выраженные в словах и отдельных терминах;

· тема, выраженная в смысловых абзацах, частях текста, статьях;

· имена исторических личностей, политиков, организаторов производства, наименования учреждений и т.д.;

· общественные события, факты, случаи и т.д.

3. Выделение единиц анализа, которые являются результатом операционализации понятий.

Единицы анализа выделяются на основе содержания гипотез исследования. Единицы анализа могу не совпадать с единицами счета.

4. Единица счета - это количественная характеристика единицы ана­лиза, фиксирующая регулярность, с которой встречается в тексте та или иная смысловая единица (число слов, строк, абзацев, знаков, колонок, длитель­ность звучания, метраж пленки и т.д.).

5. Процедурный подсчет употребления единиц анализа и подсчет частоты встречаемости этих единиц в выборке.

Обязательный момент в такой процедуре – использование математико-статистических методов счета. Связь между категориями устанавливается методом совместной встречаемости слов различных категорий: для каждого текста выясняется, слова каких категорий в нем встречаются. После этого подсчитывается коэффициент корреляции, выражающий силу связи между категориями и знак этой связи.

Обоснованность (валидность) разработанной методики можно проверить:

· при помощи экспертов,

· получением аналогичных данных другими методами,

· повторным кодированием тех же документов по единой инструкции.

Сбор информации, регистрация единиц анализа осуществляется с помощью обязательного инструментария - заранее разработанных макетов таблиц, специальных карточек или при помо­щи специальных кодировальных матриц. Бланк кодировки составляется в соответствии со схемой операциональных понятий, содержит единицы анализа и все элементы описания проблемной ситуации.

Контент-анализ — описание метода

Контент-анализ (от англ. contens содержание) — метод качественно-количественного анализа содержания документов с целью выявления или измерения различных фактов и тенденций, отраженных в этих документах. Особенность контент-анализа состоит в том, что он изучает документы в их социальном контексте. Может использоваться как основной метод исследования (например, контент-анализ текста при исследовании политической направленности газеты), параллельный, т.е. в сочетании с другими методами (напр., в исследовании эффективности функционирования средств массовой информации), вспомогательный или контрольный (напр., при классификации ответов на открытые вопросы анкет).

Не все документы могут стать 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 исследования контент-анализа выступают сообщения печати, радио, телевидения, протоколы собраний, письма, приказы, распоряжения и т.д., а также данные свободных интервью и открытые вопросы анкет. Основные направления применения контент-анализа: 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); определение того, что существует только в тексте как таковом (различные характеристики формы — язык, структура, жанр сообщения, ритм и тон речи); 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 — 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 отечественного контент-анализа сложилась довольно устойчивая система категорий — 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 (охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования), взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям), надежными (между кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к той или иной категории) и уместными (соответствовать поставленной задаче и исследуемому содержанию). При выборе категорий для контент-анализа следует избегать 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 необходимо принимать во внимание и отсутствующие элементы текста, которые могут быть значимыми для контент-анализа.

После того, как категории сформулированы, необходимо выбрать соответствующую единицу анализа — лингвистическую единицу речи или элемент содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явления. В практике отечественных контент-аналитических исследований наиболее, употребительными единицами анализа являются слово, простое предложение, суждение, тема, автор, герой, социальная ситуация, сообщение в целом и др. Сложные виды контент-анализа обычно оперируют не одной, а несколькими единицами анализа. Единицы анализа, взятые изолировано, 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, количества сообщений, даты сообщения и исследуемого содержания. Все эти параметры выборки определяются задачами и масштабами исследования. Чаше 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.

Единица контент-анализа

Единица контент-анализа

Единица контент-анализа - устойчиво повторяющаяся смысловая единица текста, относительно которой:
- выявляются статистические и структурные связи с другими единицами;
+ определяются иные количественные или качественные характеристиками.

Финансовый словарь Финам .

Смотреть что такое "Единица контент-анализа" в других словарях:

- (един, один) многозначный термин. Нечто единое целое. Объект, обеспечивающий выполнение определённой функции, и который может быть заменён. Содержание 1 Математика 2 Измерение 3 Техни … Википедия

Единица (един, один) многозначный термин. Содержание 1 Математика 2 Измерение 3 Экономика 4 Государство … Википедия

- (от англ.: contents содержание, содержимое) или анализ содержания стандартная методика исследования в области общественных наук, предметом анализа которой является содержание текстовых массивов и продуктов коммуникативной корреспонденции. В… … Википедия

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 К. А. состоит в… … Социология: Энциклопедия

КОНТЕНТ-АНАЛИЗ - – один из основных видов анализа документов, заключающийся в количественном подсчете каких л. признаков, свойств изучаемого явления, отраженных в документе, с последующей оценкой на основе этого содержательных характеристик конфликтов. Для… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

Контент-анализ - от англ. content содержание) один из видов анализа документов; достаточно строгий научный метод, предполагающий систематическую и надежную фиксацию определенных элементов содержания некоторой совокупности документов с последующей квантификацией… … Социологический справочник

ЕДИНИЦЫ ИЗМЕРЕНИЯ И ЕДИНИЦЫ АНАЛИЗА В КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - элементы логич. модели предмета контент анлиза (см.). Содержание текста может быть измерено при помощи двух типов измерения (мер): единиц протяженности и единицы частоты. Единицы протяженности характеризуют содержание в целом, без учета его… …

АНАЛИЗ ДОКУМЕНТОВ - совокупность методич. приемов, применяемых для извлечения из документальных источников социологич. информации, необходимой для решения исследовательских задач. Выделяются два основных метода анализа документов: неформализованный (традиционный) и… … Российская социологическая энциклопедия

Анализ документов - один из основных методов сбора данных в социологическом исследовании, который направлен на получение надежной социальной информации (социальных фактов, ценностей и норм поведения различных категорий населения), зафиксированной в документах.… … Социологический справочник

КОНКРЕТНОЕ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ - целостная система теоретических и эмпирических процедур, способствующих получению нового знания об исследуемом объекте для решения конкретных теоретических и практических социальных проблем. К.С.И. проводятся обычно с целью решения конкретной… … Социология: Энциклопедия

Термин content-analysis впервые начал применяться в конце XIX – начале XX вв. в американской журналистике (см. раб.: Б.Мэттью, А.Тенни, Д.Спиид, Д.Уипкинс). У истоков методологии контент-анализа находились американский социолог Г. Лассуэл и французский журналист Ж.Кайзер.

Так, в начале 60-х гг. Г. Лассуэл осуществил попытку политологического анализа СМИ, исходя из учета формальных критериев. Он ввел в научный оборот некую абстрактную единицу: «слово». Целью работы Лассуэла было получение собственно социологического результата на нетипичном для социологии материале: текстах печатных изданий. Исследователь проделал огромную работу, но, поскольку в методике Лассуэла качественные оценки не были адекватно соотнесены с количественными методами, результаты его трудов с трудом поддавались верификации.

В начале 60-х гг. Ж. Кайзер разработал оригинальную методику статистического анализа периодики. В ее основе лежал подход к тестовому массиву, как информационной системе. Тем самым Кайзер сформулировал теоретическую базу последующего распространения социологических методов в сферы изучения всех нарративных источников, включая эпиграфический и эпистолярный материал. В работе Ж. Кайзера акцентировалось внимание на внешней форме организации материала: его расположении, оглавлении, оформлении и т.д. Кайзер разработал целый комплекс исследовательских процедур, обеспечивающих полную формализацию, как единичного газетного номера, так и совокупности однотипных периодических изданий. Тем самым Ж.Кайзер сформулировал систему, позволяющую фиксировать развитие тенденций в публикациях СМИ.

Свое дальнейшее развитие «кайзеровское направление» методологии контент-анализа получило в работах Э. Морэн. Э. Морен ввела в научный оборот термин «единица информации» - семантический блок, содержание которого отвечает на вопрос: «О чем говориться?» Последнее обстоятельство сделало возможным изучение любых форм организации текстового материала, причем, как на терминологическом уровне, так и на уровне фразы, абзаца, статьи и даже целых книг. Тем самым, Э.Морэн разрушила критерий однородности, применявшийся ранее при статистической обработке нарративов. Взамен, она предложила идеологию «семантических групп», которые, по ее мнению, должны учитываться по тематическому признаку. Кроме того, Э.Морэн разработала концепцию «тона» материала, который определялся социометрически: «положительная информация», «отрицательная», «нейтральная».

Важный вклад в развитие контент-анализа внесли российские и эстонские социологи, особенно А.Н.Алексеев, Ю. Вооглайд, П. Вихалемм, Б.А. Грушин, М. Лауристинь и др.

Для изучения содержания текста традиционно применяется метод контент-анализа. Слово «контент» означает содержимое (или содержание) документа. Под документом при этом понимается не только официальный текст (типа инструкции или правового закона), но все написанное или произнесенное, все, что стало коммуникацией. Так, по словам Ядова В.А., документальной называют любую информацию, фиксированную в печатном или рукописном тексте, на магнитной ленте, на фото- или киноплёнке.

Контент-анализу подвергаются книги, газетные или журнальные статьи, объявления, телевизионные выступления, кино- и видеозаписи, фотографии, лозунги, этикетки, рисунки, другие произведения искусства, а также, разумеется, и официальные документы. В настоящее время в связи с активным использованием электронных средств общения, анализу подвергаются и электронные документы.

Существуют различные определения контент-анализа, некоторые из них не совпадают во взглядах на количественный и качественный аспект метода. Так, существуют две точки зрения на контент-анализ :

Контент-анализ - самостоятельный метод, отличный от обычного содержательного анализа документов

Принципиальное отличие этих методов анализа заключено в явно выраженной строгости, формализованности, систематизированности контент-анализа. Он нацелен на выработку количественного описания смыслового и символического содержания документа, на фиксацию его объективных признаков и подсчет последних.

Федотова Л.Н. выделяет такие присущие методу характеристики: сложность, тщательность, пунктуальность трудоёмкость.

Являясь сторонником данной точки зрения на контент-анализ, В.А.Ядов определяет контент-анализ следующим образом - это перевод в количественные показатели массовой текстовой (или записанной на плёнку) информации с последующей статистической её обработкой.

Вторая точка зрения принимает в расчет оба вида анализа.

Контент-анализ включает в себя как количественный, так и качественный анализ текста.

Первый дополняет второй, а их сочетание углубляет понимание смысла любого текста. Контент-анализ позволяет обнаружить в документе то, что ускользает от поверхностного взгляда при его традиционном изучении, но что имеет важный социальный смысл.

Итак, с точки зрения видов проводимого анализа, выделяется два вида: количественный и качественный контент-анализ. При проведении количественного контент-анализа анализируется частота появления в тексте каких-либо единиц, будь упоминания тем или названий компаний. Определения качественного контент-анализа достаточно размыты, в них чаще всего говорится, что при проведении качественного анализа выводы делаются на основе наличия в тексте какого-либо факта. На самом деле, речь идет об интерпретации содержания текста, которое часто встречается в исторической науке и филологии. По этой причине качественный контент-анализ вернее называть интерпретативным.

В западной исследовательской традиции контент-анализ однозначно рассматривается как количественный метод. Несомненно, что количественный контент-анализ обладает более широкой областью применения и надежностью, чем качественный. Одна из наиболее значимых причин – это объективный характер количественных показателей, в то время как интерпретация почти всегда носит субъективный характер. Впрочем, интерпретация результатов количественного анализа тоже имеет субъективные элементы.

По мнению ряда социологов (Маркоффа, Шапиро, Вейтмана и др.), контент-анализ можно было бы назвать «текстуальным кодированием», так как он предполагает получение количественной информации о содержимом документа на основе ее кодирования.

Итак,количественный контент-анализ в первую очередь интересуется частотой появления в тексте определенных характеристик (переменных) содержания.

Качественный контент-анализ позволяет делать выводы даже на основе единственного присутствия или отсутствия определенной характеристики содержания.

На вопрос: "в каких случаях не следует прибегать к количественному анализу?", В.А. Ядов отвечает: если мы имеем дело с уникальными документами, где главная цель изучения - всесторонняя содержательная интерпретация материала.

От количественных данных качественные отличаются тем, что содержание последних несет в себе смысл, непосредственно характеризующий самого их носителя, в то время как количественные указывают на масштаб, объем, интенсивность характеристик изучаемого явления. Качественные данные позволяют раскрыть значения социального явления, количественные показывают, насколько часто оно случается или насколько интенсивно представлено в социальной реальности. Качественные данные обозначают предмет исследования, количественные - показывают, насколько сильно он проявлен в объекте. Продолжая такого рода рассуждения, можно сделать вывод, что одни данные в большей степени ориентированы на создание суждения о социальном явлении, другие - на оценку значимости или тестирование этого суждения. Эти различия в природе двух типов данных привели к тому, что так называемые качественные исследования (исследования, основанные на сборе и анализе качественных данных) стали связывать в большей степени с этапом генерирования или построения теории, а количественные исследования - с ее верификацией.

То, что качественным методам отводится второстепенная роль, значительно сужает их возможности, по мнению Б. Глезера и А. Страусса, выдвинувших "обоснованную теорию" (grounded theory). Авторы помещают свой метод качественного исследования - "обоснованную теорию" - между подходом контент-анализа и подходом, предлагающим выработку некоторых предварительных идей и гипотез. Классический контент-анализ предлагает следующую модель: сначала задается модель кодировки, а потом данные систематически собираются, оцениваются и анализируются по заранее определенным, неизменным и единым для всех них шкалам, которые позволяют придать качественным (словесным) данным квантифицируемую форму.

Метод Глезера и Страусса предполагает постоянное сравнение и перегруппировку данных. Цель метода постоянного сравнения, в котором объединены кодирование и анализ, - генерирование теории более систематически, чем предполагается во втором подходе, при помощи использования развернутого кодирования и аналитических процедур.

Сравнительный метод используется на каждом этапе аналитического процесса построения обоснованной теории. Он включает в себя следующие процедуры: кодирование, выделение ключевых категорий, теоретический отбор и формирование теоретической выборки, теоретическое насыщение и интеграцию теории.

Этапы контент-анализа

Контент-анализ состоит из ряда этапов: отбора материалов, выбора единицы анализа, подсчета единиц и, наконец, интерпретации результатов. С точки зрения чистой методологии отбор материалов носит предварительный характер. После определения темы происходит определение потенциального круга источников, в которых может находиться интересующая информация. Затем из этой информации отбирается та, которая содержит значимую с точки зрения исследования информацию. Отобранные материалы далее анализируются. В классических описаниях метода оговаривается, что при большом объеме более или менее однородных источников допустим анализ не всего массива информации, а только части её.

Описывая процедуру контент-анализа, можно выделить несколько этапов, а именно:

1-й этап исследования : Определение задач, теоретической основы и объекта исследования, разработка категориального аппарата, набор соответствующих качественных и количественных единиц.

Данный этап непосредственно связан с составлением программы исследования. Он носит характер качественного анализа, который подготавливает перевод смыслового содержания текста в цифровое выражение для его последующего количественного анализа. В этих целях на основе задач и теоретического контекста осуществляется выбор объекта исследования и определяются конкретные единицы анализа.

2-й этап : Составление кодировочной инструкции.

На этом этапе осуществляется соотнесение категорий и подкатегорий контент-анализа с конкретными содержательными элементами текста, т.е. происходит отыскание в тексте индикаторов выбранных категорий исследования. Здесь либо составляется соответствующий словарь индикаторов категорий, либо даётся развёрнутое описание категорий в терминах исследуемых текстов. Все категории и подкатегории контент-аналитического исследования кодируются, т.е. им даются определённые цифровые или буквенные обозначения, что составляет код данного исследования. Всё это входит в кодировочную инструкцию. В неё также включается обозначение знака информации. Он обычно определяется как "положительное", "отрицательное" и "нейтральное" отношение, что соответственно кодируется как +, -, 0.

Составление кодировочной инструкции имеет очень большое значение, так как по существу в ней находят своё конкретное выражение основные положения методики исследования. Кроме соответствующего определения категорий и подкатегорий и других единиц анализа в кодировочную инструкцию включаются правила кодирования, оговариваются спорные случаи и т.д. При составлении конкретного кода в категориях предусматривается подкатегория "другое", в которую включаются те индикаторы данной категории, которые не вошли в выделенные подкатегории, но тем не менее являются её референтами и поэтому должны быть зафиксированы в частоте (и объёме) её упоминаний. Необходимость включения подкатегории "другое" вызывается тем, что заранее невозможно, а часто и не нужно предусматривать все подкатегории.

3 -й этап: Пилотажная кодировка текста

На данном этапе осуществляется кодировка части исследуемого массива текстов с целью апробации методики, изложенной в кодировочной инструкции. Кодировка текста представляет собой процедуру непосредственного перевода качественных, смысловых единиц (категорий, подкатегорий) через нахождение их индикаторов в тексте в количественные единицы, т.е. перевод текстов в условные обозначения - коды (цифры или буквы, которыми обозначены в кодировочной инструкции те или иные подкатегории). Подобная пилотажная кодировка даёт возможность проверить надёжность методики, т.е. испытать её на обоснованность (соответствие задачам и теоретическим понятиям исследования) и устойчивость (воспроизводим ость результатов)

Обоснование полноты объёма выделяемых смысловых единиц доказывается следующим образом: выделяются все смысловые единицы из первого анализируемого текста, затем из второго текста - те же единицы плюс ранее не встречавшиеся, из третьего документа - те же, что встречались в двух предыдущих, плюс дополнительные и т.д. После изучения 3-5 очередных текстов, в которых не попадается ни одной новой единицы, ранее не фиксированной в предыдущих документах, можно полагать, что "поле" смысловых единиц из изучаемого материала исчерпано.

Устойчивость данных определяется при помощи повторного кодирования тех же документов тем же кодировщиком ("устойчивость во времени") или разными кодировщиками по единой инструкции ("устойчивость среди аналитиков").

4-й этап : Кодировка всего массива исследуемых текстов.

Осуществляется процесс квантификации, т.е. перевод в цифровое выражение всей совокупности исследуемых текстов. Регистрация частоты (и объёма) упоминания категорий и подкатегорий контент-анализа может производиться либо в заранее подготовленных таблицах, либо на отдельных карточках и перфокартах.

5-й этап: Статистическая обработка полученных количественных данных.

Эта обработка осуществляется вручную или на ЭВМ. Нередко оба эти способа используются одновременно в сочетании. Существуют специальные компьютерные программы, помогающие осуществить анализ более оперативно, такие как Контент-анализ 1.6, WINMAX, ATLAS/ ti, NUDIST, а также AQUAD, CAQDAS, ETHNOGRAPH.

,

Статистическая обработка цифрового материала, полученного в процессе кодировки, не отличается фактически по своим методам от статистической обработки данных, полученных в других видах социально-психологических исследований. Обычно используются процентные и частотные распределения, разнообразные коэффициенты корреляций и т.д. Вместе с тем используются и особые способы количественной обработки данных (см. формулу "удельного веса" смысловых категорий в общем объёме текста, предложенную А.Н. Алексеевым).

6 -й этап: Интерпретация полученных данных на основе задач и теоретического контекста исследования.

На данном, последнем этапе исследования, как и на первом, связанным с составлением программы, особенно ярко выступает качественная сторона контент-анализа в отличие от количественного аспекта, преобладающего на промежуточных этапах. Для адекватной интерпретации результатов и их соотнесения с данными, полученными с помощью других методов, особенно большое значение имеет учёт более широкого теоретического и социального контекста.

Формализованность, систематизированность и строгость контент-анализа проявляется в следующем. Прежде, чем непосредственно анализировать текст документа, исследователь определяет категории анализа, т.е. ключевые понятия (смысловые единицы), имеющиеся в тексте и соответствующие тем дефинициям и их эмпирическим индикаторам, которые зафиксированы в программе исследования. При этом желательно избежать крайностей. Если за категории анализа будут приняты слишком общие (абстрактные) понятия, то это предопределит поверхностность анализа текста, не позволит углубиться в его содержание. Если же категории анализа будут предельно конкретными, то их окажется слишком много, что приведет не к анализу текста, а к его сокращенному повторению (конспекту). Нужно найти золотую середину и постараться достичь того, чтобы категории анализа были: а) уместными, т.е. соответствовали решению исследовательских задач; б) исчерпывающими, т.е. достаточно полно отражали смысл основных понятий исследования; в) взаимоисключающими (одно и то же содержание не должно входить в различные категории в одинаковом объеме); г) надежными, т.е. такими, которые не вызывали бы разногласий между исследователями по поводу того, что следует относить к той или иной категории в процессе анализа документа.

Единицы контент-анализа После определения системы категорий анализа выбирается соответствующая им единица анализа текста.

Богомолова Н.Н. И Стефаненко Т.Г. предлагают разделять единицы контент-анализа на две большие группы:

качественные

количественные .

Качественные единицы контент-анализа отвечают на вопрос, ЧТО надо считать в тексте, а количественные единицы отвечают на вопрос, КАК надо считать.

К качественным предлагают отнести категории и их референты в тексте (индикаторы). Следует обратить внимание на то, что для обозначения различных единиц контент-анализа используются разнообразные термины, лишь основная единица контент-анализа - категория - признаётся всеми авторами. Большой разнобой в терминологии при обозначении различных единиц контент-анализа в определённой степени затрудняет понимание процедуры данного метода.

Категории могут подразделяться на более мелкие качественные единицы - подкатегории. Индикаторами категорий называются те элементы текста, те единицы содержания, которые служат референтами, качественными признаками соответствующих категорий и подкатегорий. В зависимости от специфики исследования индикаторы категорий могут выражаться в виде отдельных слов, словосочетаний, суждений, тем и т.д.

За единицу анализа может быть принято: а) слово б) предложение в) тема г) идея д) автор е) персонаж ж) социальная ситуация з) часть текста, объединенная чем-то, что соответствует смыслу категории анализа

Когда контент-анализ выступает единственным методом информации, оперируют не одной, а сразу несколькими единицами анализа.

При использовании самой простой единицы анализа, слова, очень легко потерять контекст упоминания. Прямой подсчет количества упоминаний дает так называемые «простые частоты». Однако для сравнения, например, количества упоминаний такой показатель не подходит в силу того, что является нестандартизированным. Возникает необходимость использования «относительных частот», т.е. количество упоминаний на какую-либо единицу текста (общее число слов в публикациях, тысячу слов, количество предложений, абзацев, публикаций и т.д.).

Количественными единицами контент-анализа являются единицы счёта и единицы контекста.

Единицы контекста используются для обозначения того сегмента текста, в пределах которого определяется частота упоминания соответствующих категорий и подкатегорий. Единицей контекста может служить предложение, статья, ответ на вопрос анкеты, интервью и т.д. Затем устанавливаетсяединица счета , т.е. количественная мера единицы анализа, позволяющая регистрировать частоту (регулярность) появления признака категории анализа в тексте. Единицами счета могут быть число определенных слов или их сочетаний, количество строк, печатных знаков, страниц, абзацев, авторских листов, площадь текста, выраженная в физических пространственных величинах и многое другое.

Богомолова Н.Н. И Стефаненко Т.Г. выделяют два вида подсчётов частоты упоминаний категорий и подкатегорий при квантификации: а) сплошной, терминологический, б) сегментарный, типологический.

При сплошном подсчёте регистрируются, а потом подсчитываются все появления индикаторов данной категории или подкатегории. При сегментарном, тематическом подсчёте упоминаний категорий регистрируется лишь первое появление данной категории в единице контекста, а повторные упоминания этой категории в данной единице контекста не учитываются.

Единицей счёта может быть объём - физическая протяженность или площадь текстов, заполненная смысловыми единицами. Объём упоминаний категорий может измеряться различными способами: подсчётом числа строк, печатных знаков, квадратных сантиметров площади, посвященных данной категории и т.д.

В основу системы кодирования должна быть заложена по крайней мере одна (или несколько) из следующих четырех характеристик содержания текста: частоты, направленности, интенсивности и пространства. Как уже отмечалось выше, чаще всего измеряют частоту и объём занимаемого пространства. В исследовательском проекте, основанном на контент-анализе, исследователь может замерить как одну, так и все четыре характеристики. Поясним, что собой представляет каждая из них.

Частота. Это всего лишь фиксация и подсчет, имеет ли нечто место или нет, а если да, то как часто. Например, сколько пожилых людей появляется в телевизионных программах на протяжении одной недели? Какова их доля среди всех персонажей? Или же какова доля этих программ среди остальных?

Направленность. Речь идет об указании направления сообщений внутри содержания некоего континуума (их позитивный или негативный, поддерживающий или опровергающий характер). Например, исследователь может разработать перечень способов показа ситуаций, в которых действуют пожилые люди. Способы эти могут быть позитивными (например, дружелюбный, мудрый, уравновешенный человек), либо негативными (например, непристойный, тупой, самовлюбленный).

Интенсивность. Это сила или мощь сообщения в заданной направленности. Например, негативная характеристика забывчивости может быть смягчена (забыл взять ключи, уходя из дома; не сразу вспомнил имя человека, которого не видел несколько лет) или преувеличена (не помнит, как его зовут, не узнает своих детей).

Пространство. Исследователь может зафиксировать размер сообщения или количественно охарактеризовать пространство, им занимаемое. Пространство письменного текста измеряется путем подсчета слов, предложений, абзацев или места, отведенного сообщению на странице (например, в квадратных дюймах или сантиметрах). Для измерения видео- и аудиотекстов можно использовать количественные характеристики времени. Например, персонаж может присутствовать в течение нескольких секунд или появляться периодически в каждой сцене двухчасовой программы.

В общем виде процедуры подсчёта при контент-анализе аналогичны стандартным приёмам классификации по выделенным группировка, ранжирования и шкального измерения. Для исчисления результатов контент -анализа используются и специально разработанные формулы.

А.Н. Алексеев предложил для оценки "удельного веса" смысловых категорий в общем объёме текста следующую формулу, указывающую на уровень интенсивности представленной в тексте определённой темы:

Укс - "удельный вес" данной смысловой единицы

Кгл - число случаев, когда смысловая единица оказалось главной

Квт - число случаев, когда та же единица оказывается второстепенной

E - сумма анализируемых текстов (документов)

Специальным способом, разработанным для нужд контент-анализа, является методика Ч. Осгуда анализа зависимости элементов для расчёта совместной встречаемости различных элементов в тексте. Процедура данной методики состоит в том, что после подсчёта совместной встречаемости единиц анализа, рассчитывается квадратная матрица возможных и фактических совместных появлений этих единиц в тексте.

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).

Основные процедуры контент-анализа

В настоящее время к базовым процедурам контент-анализа относятся выявление смысловых единиц и выделение единиц счета.

1. Выявление смысловых единиц контент-анализа

Смысловыми единицами могут быть:

• понятия, выраженные в отдельных терминах;
• темы, выраженные в целых смысловых абзацах, частях текстов, статьях, радиопередачах и т. п.;
• имена, фамилии людей;
• события, факты и т. п.;
• смысл апелляций к потенциальному адресату.

Единицы контент-анализа выделяются в зависимости от содержания, целей, задач и гипотез конкретного исследования.

2. Выделение единиц счета

Единицы счета 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:

• физическая протяженность текстов;
• площадь текста, заполненная смысловыми единицами;
• число строк (абзацев, знаков, колонок текста);
• длительность трансляции по радио или ТВ;
• метраж пленки при аудио- и видеозаписях,
• количество рисунков с определенным содержанием, сюжетом и пр.

3. Процедура подсчета

Подсчет результатов в общем виде сходен 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.