Проведение содержательного контент-анализа

Решив о совокупности сообщений, единице и выборке анализа, мы можем приступать к самому анализу. Контент-анализ, основанный на изучении слов, тем и сообщений, сосредоточивает внимание исследователя на содержании сообщения, на том, о чем в нем говорится. Так, планируя подвергнуть анализу эти элементы, мы должны мочь предвидеть их суть и мочь определять каждое вероятное наблюдение в соответствии с отечественными ожиданиями.

На деле это указывает, что в качестве первого шага при проведении контент-анализа этого типа мы должны создать собственного рода словарь, в котором каждое отечественное наблюдение возьмёт определение и будет отнесено к соответствующему классу. Допустим, к примеру, нас интересует неприятность идентификации в кубинских школьных книжках [c.277] для 6-го класса всех упоминаний об американцах и США. Перед тем как приступать к анализу, мы должны выяснить, что же есть в этом случае главным словом (словосочетанием). Должны ли мы обращать внимание лишь на слова “американец”, “американский” и “США”? В случае если да, то мы рискуем потерять из виду упоминания, складывающиеся из таких экспрессивно-оценочных терминов, как “агрессоры-янки”, “империалисты с Севера”, “гринго”, “захватчики”, “вторжение в Гуантанамо”, “преступный режим Вашингтона”. Более того, кое-какие такие фразы смогут употребляться в нескольких различных смыслах, из которых только один относится конкретно к Соединенным Штатам. Разглядим следующие условия задач по математике:

1. В случае если жители Острова Свободы обладает 1 тыс. акров пахотных земель, а неоколониалистские агрессоры заберут у него 1 тыс. акров пахотных земель, то какое количество акров пахотных земель останется кубинскому народу на пропитание?

2. В случае если африканцы обладают 1 тыс. акров пахотных земель, а неоколониалистские агрессоры заберут у них 1 тыс. акров пахотных земель, то какое количество акров пахотных земель останется африканцам на пропитание?

Допустим, что оба случая упоминания “неоколониалистских агрессоров” мы будем вычислять относящимися к Соединенным Штатам, тогда обе задачи будут восприняты нами как антиамериканские по смыслу. Но тот, кто знаком с идеологией и новейшей историей Кубы, сочтет главным только первое из этих упоминаний, тогда как второе будет им трактовано скорее как выпад в адрес белого правительства ЮАР.

Проблема заключается в том, что мы должны предвидеть не только упоминания, каковые нам смогут встретиться, но и элементы их контекстуального потребления, а для этого мы должны создать детальную совокупность правил оценки каждого случая потребления. Эта задача в большинстве случаев решается при помощи пилотажа подлежащей анализу совокупности сообщений (т.е. посредством обнаружения на материале маленькой выборки сообщений тех типов главных упоминаний, каковые с громаднейшей возможностью смогут встретиться в последующем, более полном анализе) в сочетании с арбитражными оценками контекстов и способов потребления терминов. Тут, как и в формальном [c.278] анализе, о котором обращение отправится ниже, предпочтительнее иметь дело с наблюдениями не одного, а нескольких исследователей.

==================================================================

Таблица 9.1

Образцы фраз из газетных передовиц в поддержку
некоего кандидата (в случайном порядке)

Лучший из нехороших
Лучший из имеющихся
Лучше, чем его соперник
Отечественный основной избранник
Наилучший кандидат среди множества вторых
Кандидат, о каком возможно лишь грезить
Известный деятель
Многообещающий деятель
Один из лучших сынов нации
Меньшее из двух зол
Лучшее из того, что имел возможность бы дать процесс отбора
Отечественный неизменный любимец
Необходимый сейчас человек
Приемлемый кандидат
Очень приемлемый кандидат
Рекомендуем с рядом оговорок
Безоговорочно рекомендуем
Горячо поддерживаем
Честно рекомендуем
Предлагаем собственную помощь
С удовольствием рекомендуем вашему вниманию
Призываем вас голосовать “за”

==================================================================

Более тяжёлой есть задача, заключающаяся в необходимости приписывания главным упоминаниям конкретных оценок, – в то время, когда мы должны решить, приводится ли данное упоминание в хорошем либо негативном смысле, “за” либо “против” интересующего нас объекта и т.д., и в то время, когда нам нужно ранжировать последовательность упоминаний соответственно силе их оценок (т .е. в соответствии с тем, какое из них самое хорошее, какое следующее за ним по положительности и т.д.). Наряду с этим мы нуждаемся в показателях достаточно узких, которыми возможно было бы измерять не только настроения политических субъектов, но и силу этих настроений. Обстановка подобного рода отражена в табл. 9.1, где в обобщенном виде перечислены вероятные формы предвыборной помощи газетой некоей кандидатуры. В случае если целью есть выяснить, какая из газет активнее всего поддерживает эту кандидатуру, то отечественная яркая задача будет [c.279] заключаться в том, дабы решить, как направляться ранжировать эти утверждения в соответствии с той силой помощи, которую каждое из н их отражает.

Существует пара способов, облетающих принятие для того чтобы решения. Два самые известных метода ранжирования – это способ Q-сортировки и шкалирование методом парного сравнения. Подобно способу шкалирования по Тёрстоуну, обрисованному в гл. 8, они опираются на суждения группы арбитров о значении либо силе (интенсивности) некоего термина с той лишь отличием, что тут арбитры смогут отбираться из как отправителей, так и получателей сообщения, как из группы исследователей, прекрасно привычных с предметом изучения, так и из населения в целом, и из самих исследователей. Оба эти способа отличаются друг от друга и от способа Тёрстоуна по тем задачам, каковые они ставят перед арбитрами.

Q -сортировка в этом отношении ближе к методике Тёрстоуна. В этом способе употребляется шкала твёрдого распределения (forced distribution scale) из девяти пунктов: пункт 1 соответствует минимальной степени интенсивности измеряемого показателя (к примеру, мельчайшей степени одобрения), а пункт 9 – большой степени интенсивности (к примеру, наивысшей степени одобрения). В отличие от методики Тёрстоуна в рамках данной шкалы не предусмотрено отражение нейтрального либо антитетического (прямо противоположного) суждения либо оценки. Цель тут пребывает в том, дабы (упорядочить) все суждения на протяжении единой оценочной оси. Помимо этого, при пользовании Q-шкалой арбитры связаны ограничениями посильнее, чем в методике Тёрстоуна. Арбитру дается определенная твёрдая квота на каждую категорию шкалы (т.е. ожидаемое число слов либо фраз, каковые должны быть им отнесены к данной категории), а после этого ему предлагается распределить заданный комплект терминов так, дабы установленные квоты не нарушались. Квоты основаны на предположении (не обязательно верном), что колебания в интенсивности фраз и слов должны укладываться в рамки обычного распределения (в то время, когда изучаемые случаи максимально скучены в средней части шкалы, а по мере продвижения к ее полюсам их число равномерно убывает). Арбитры, так, вынуждены давать относительные оценки фразам и конкретным словам [c.280] (случаям), относя их к определенным категориям шкалы1. Эта процедура отражена в табл. 9.2.

Таблица 9.2

Распределение случаев при Q-сортировке

Категория (значение)
Распределение (в процентном отношении)
Распределение (по числу случаев)

Таблица складывается из трех строчков. В первой представлены значения (оценки), приданные каждой категории шкалы (от 1 до 9). Во второй отображено процентное распределение всех изучаемых случаев по девяти категориям. Эти числа сущность квоты, из которых исходит любой арбитр. Так, к примеру, любой арбитр обязан 5% всех случаев отнести к категории 1, 8% всех случаев – к категории 2, 12% – к категории 3 и т.д. В третьей строке таблицы указано конкретное число случаев, определяемое данным процентным отношением для конкретной исследовательской неприятности. По исходному предположению табл. 9.2 каждому арбитру необходимо ранжировать 50 слов либо тем. Числа в строчке 3, так, являются результатами вычисления процентных взаимоотношений, указанных в строчке 2, от общего числа п = 50. Эти числа диктуют каждому арбитру, сколько случаев должно быть отнесено к каждой категории2. При проведении Q-сортировки строчка 1 и 2 остаются все время неизменными, а в строчке 3 значения изменяются в зависимости от числа случаев, подлежащих ранжировке.

По окончании того как арбитры завершили собственную работу, вычисляется средняя (арифметическая) оценка шкалы для каждого случая, а после этого полученные средние оценки соответствующим образом ранжируются. (Логическое обоснование этого последнего шага то же, что и при применения статистики интервальной шкалы анализа данных, взятых способом шкалирования по Тёрстоуну.) Потом результаты этого ранжирования случаев по [c.281] интенсивности употребляются для приписывания разбираемым текстам кодов, обусловленных встречаемостью в них слов либо тем, взявших отечественную оценку. Произвольность оценки одного исследователя заменяется таким методом коллективной мудростью нескольких арбитров.

Шкалирование способом парного сравнения имеет те же цели, но техника его пара другая. Любой случай, подлежащий оценке, последовательно сравнивается попарно со всеми вторыми случаями, наряду с этим любой арбитр обязан решить, какое из слов (либо фраз) в каждой паре “посильнее” (либо интенсивнее) другого. Так, в случае если нам нужно сравнить пять утверждений (случаев), то любой арбитр будет последовательно сравнивать сперва 1-е из них со 2-м, с 3-м, 4-м, 5-м, позже 2-е с 3-м, 4-м, 5-м и т.д., всегда наряду с этим отмечая, какое из двух более интенсивно. Подсчитав, сколько раз любой случай был в оценке всех арбитров “посильнее” вторых, и поделив полученное число на число арбитров (т.е. вычислив среднюю оценку, вынесенную группой арбитров каждому утверждению), мы получаем возможность осуществить количественное ранжирование всех случаев по степени их интенсивности. Чем выше средняя оценка некоего утверждения, тем оно, согласно точки зрения арбитров, “посильнее”.

С способами Q-парного сравнения и сортировки связаны как минимум две сложности. Во-первых, в обоих этих случаях исследователь надеется всецело на решения арбитров, критерии оценки которых смогут быть, а смогут и не быть правомерными и/либо состоятельными. В экспертизе для того чтобы рода стандарты не всегда ясны либо, по крайней мере, не всегда светло выяснены, и благодаря этого сами оценки дискуссионен . Вправду, не столь редки случаи, в то время, когда одинаковый арбитр выставляет разные оценки одному и тому же утверждению в серии аналогичных опробований. Потому, что мы тут подвергаем выборочному обследованию не людей, а содержание сообщений, у нас нет четко обозначенной референтной группы населения, как при шкалировании по Тёрстоуну, и нет кроме этого комплекта имплицитных параметров, на каковые возможно было бы равняться. Иначе говоря отбор арбитров в высшей степени произволен. Следовательно, и надежность результатов, взятых при опоре на таких арбитров, возможно минимальной. В [c.282] довершение ко всему эти оценочные способы могут быть очень изнурительными и громоздкими. Q-сортировка 100–200 случаев, требующая вечно повторяющейся идентификации небольших различий между ними, либо же попарное сравнение 50 случаев, требующее рассмотрения 1225 разных пар (n[n–1]/2, где n – число случаев), может исчерпать терпение любого, сколь угодно прилежного арбитра. Исходя из этого к данным процедурам направляться прибегать с осторожностью.[c.283]

Анализ контента: что это такое и для чего он нужен | SEMANTICA


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: