Контент-анализ

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 том, что он изучает документы в их социальном контексте. К.-А. может использоваться в качестве основного метода исследования (например, в исследовании социальной направленности газеты); параллельного, т.е. в сочетании с другими методами (например, в исследовании эффективности функционирования средств массовой информации); вспомогательного или контрольного (например, при классификации ответов на открытые вопросы анкет). Не все документы могут выступить объектом К.-А. 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 исследований посредством К.-А. выступают сообщения печати, радио, телевидения, массовой устной агитации и пропаганды, протоколы собраний, письма, приказы, распоряжения и т.д., а также данные свободных интервью и открытые вопросы анкет. Существуют три основных направления применения К.-А.: а) 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); б) определение того, что существует только в тексте как таковом (различные характеристики формы - язык, структура и жанр сообщения, ритм и тон речи); в) выявление того, что будет существовать после текста, т.е. после его восприятия адресатом (оценка различных эффектов воздействия). В разработке и практическом применении К.-А. выделяют несколько стадий. После того, как сформулированы тема, задачи и гипотезы исследования, определяются категории анализа, т.е. 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 советских контент-аналитических исследований в свое время сложилась довольно устойчивая система категорий, среди которых можно назвать такие, как знак, цели, ценности, тема, герой, автор, жанр и др. Все более широко распространяется К.-А. 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 К.-А. должны быть исчерпывающими (т.е. охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования); взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям); надежными (т.е. между кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к той или иной категории); уместными (т.е. соответствовать поставленной задаче и исследуемому содержанию). При выборе категорий необходимо избегать двух крайностей: выбора слишком многочисленных и дробных категорий, почти повторяющих текст, и выбора слишком крупных категорий, т.к. это может привести к упрощенному, поверхностному анализу. Например, в свое время при К.-А. сообщений республиканских средств массовой информации БССР исследователи оперировали двумя группами категорий: модель социальной действительности и коммуникативные формы ее выражения. Иногда же необходимо принимать во внимание и отсутствующие элементы текста, которые могут быть значимыми. В упомянутом исследовании анализировалось, чье мнение в той или иной мере упоминается в сообщениях республиканских СМИ. Категория "персонификация мнения" содержала полный набор субъектов мнения, однако оказалось, что в большинстве сообщений субъект мнения отсутствует и, следовательно, чье-либо мнение, оценка вообще не выражаются. После того, как категории сформулированы, необходимо выбрать соответствующую единицу анализа - лингвистическую единицу речи или элемент содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явлений. Сложные виды К.-А. обычно оперируют не одной, а одновременно несколькими единицами анализа. Единицы анализа, взятые изолированно, 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 К.-А. Проблема выборки содержит в себе выбор источника, числа сообщений, даты сообщения и исследуемого содержания. Все эти параметры выборки определяются задачами и масштабами исследования. Чаще всего К.-А. 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. Необходимым условием контентного исследования является разработка таблицы К.-А. - основного рабочего документа, с помощью которого оно проводится. Тип таблицы определяется этапом исследования. Так, разрабатывая категориальный аппарат, аналитик составляет таблицу, представляющую собой систему скоординированных и субординированных категорий анализа. Такая таблица внешне напоминает анкету: каждая категория (вопрос) предполагает ряд признаков (ответов), по которым квантифицируется содержание текста. Таблица-анкета может быть достаточно объемной. Например, в исследовании эффективности функционирования республиканских средств массовой информации Белорусской ССР каждый текст анализировался по 248 признакам. Для регистрации единиц анализа составляется другая таблица - кодировальная матрица: Признак Текст 1 2 3 … n ∑n А + В + + С + + … n ∑n Если объем выборки достаточно велик (свыше 100 единиц), то кодировщик, как правило, работает с тетрадью таких матричных листов. Если выборка сравнительно невелика (до 100 единиц), то можно проводить двумерный или даже многомерный анализ. В этом случае для каждого текста должна быть своя кодировальная матрица. Однако эта работа очень трудоемка и кропотлива, поэтому при больших объемах выборки сопоставление интересующих исследователя признаков осуществляется на компьютере. Иногда таблица может быть необходимой и на этапе количественной обработки данных. Например, при использовании анализа случайностей, разработанного американским социальным психологом Ч. Осгудом, строится т.наз. матрица случайностей: Реальное совпадение Ожидаемое совпадение А В С … n ∑n А - 0,15 0,02 В 0,05 - 0,06 С 0,08 0,12 - … - n - ∑n - С помощью такой матрицы выявляются меры случайности совпадения каждой классификационной единицы со всеми остальными. Например, единица А встречается в 30% анализируемых текстов (Р = 0,3), а единица В - в 50% текстов (Р = 0,5), тогда ожидаемая частота совместного появления этих единиц будет равна: РАВ = РА ∙ РВ= 0,3 ∙ 0,5 = 0,15. В действительности же признаки А и В совместно встретились лишь в 5% текстов fав= 0,05. Сравнивая ожидаемые и реальные совпадения признаков, можно определить, какие фактические зависимости оказались не случайными (напр., из приведенной выше таблицы видно, что совместное появление единиц А и В - случайное, т.к. реальное совпадение меньше ожидаемого, а единиц В и С - не случайное, т.е. реальное совпадение выше ожидаемого). Цели применения данной матрицы могут быть различными: проследить случайность-неслучайность совпадения признаков для проверки гипотезы, отметить устойчивые-неустойчивые парные сочетания признаков, что может оказаться значимым для характеристики деятельности отправителя информации, и т.д. Важным условием К.-А. является разработка инструкции кодировщику - системы правил и пояснений для того, кто будет собирать эмпирическую информацию, кодируя (регистрируя) заданные единицы анализа. В инструкции точно и однозначно излагается алгоритм действий кодировщика, даются операциональное определение категорий и единиц анализа, правила их кодирования, приводятся конкретные примеры из текстов, являющихся объектом исследования, оговаривается, как следует поступать в спорных случаях, и т.д. Процедура подсчета при количественном К.-А. в общем виде аналогична стандартным приемам классификация по выделенным группировкам ранжирования и измерения ассоциаций. Существуют также специальные процедуры подсчета применительно к К.-А., напр., формула коэффициента Яниса (с), предназначенного для вычисления соотношения положительных и отрицательных (относительно избранной позиции) оценок, суждений, аргументов. В случае, когда число положительных оценок превышает число отрицательных, коэффициент Яниса подсчитывается по формуле c = (f² - f ∙ n) / (r ∙ t ), где f - число положительных оценок; п - число отрицательных оценок; r - объем содержания текста, имеющего прямое отношение к научаемой проблеме; t - общий объем анализируемого текста. В случае, когда число положительных оценок меньше, чем отрицательных, коэффициент Яниса находится по формуле c = (f ∙ n - f ∙ n²) / (r ∙ t ). Есть и более простые способы измерения. Удельный вес той или иной категории можно вычислить с помощью формулы К = число единиц анализа, фиксирующих данную категорию / общее число единиц анализа. О.Т. Манаев