Этот диапазон охватывает, по подсчетам исследователей, 60% всех работ.
Что можно подсчитывать в вербальном потоке, какие типичные исследовательские модели существуют? Можно подсчитывать:
а) частоту;
б) наличие/отсутствие каких-то тем;
в) связь между темами;
г) основные темы.
Алгоритм проведения контент-анализа.
1. Определиться с выбором смысловых единиц. Это могут быть оскорбления и угрозы, призывы и порывы благородного негодования, элементы личной позиции автора или что-то другое, т.е. все то, что необходимо выявить.
2. Составить перечень поисковых смысловых единиц, определить предметную область поиска (ПОП). ПОП — это все оперативные версии и гипотезы о соответствующих риск-факторах в деятельности предприятия.
Далее следует выявление в исследуемом тексте индикаторов — моделей оформления каждой смысловой единицы языковыми средствами. Теоретически их число может быть огромным, но с учетом тяготения людей к накатанным стереотипам в практической работе реальное число индикаторов не так уж и велико. Индикаторы вписываются рядом с каждой смысловой единицей. На этом же этапе нужно определиться с единицей счета: чем будет мерить? Обычно учитываются частота употребления смысловой единицы и такие ее количественные характеристики, как число строк, площадь газетной полосы или длительность вещания. Теперь мы имеем четкую систему правил для анализа материала.
3. Анализ может проводиться как вручную, так и с помощью компьютерных программ анализа текстовой информации. В компьютерном варианте инструментария достаточно отсканировать печатный лист, распознать отсканированное и обработать компьютерной программой анализа. На выходе вы получаете полную «картинку» материала с указанием его возможной направленности в ту или иную сторону и соответствующее обоснование — комментарии полученных выводов. Компьютерные программы хороши для обработки больших массивов информации и для отслеживания динамик и тенденции в сообщениях. Например, отдельный блок программы по мере поступления новой информации подшивает полученные выводы к общей композиции исследований данного объекта. Контент-анализ дополняется динамическими изменениями содержания информации. Специалисты выделяют в контент-анализе два направления.
1. Количественный контент-анализ в первую очередь интересуется частотой появления в тексте определенных характеристик (переменных) содержания.
2. Качественный контент-анализ позволяет делать выводы даже на основе единичного присутствия или отсутствия определенной характеристики содержания.
Различие двух подходов можно проиллюстрировать на примере работы «советологов» в 50-е годы. Проводя количественный анализ статей газеты «Правда», западные аналитики обнаружили резкое снижение числа ссылок на Сталина. На основании этого был сделан вывод о том, что преемники Сталина стремятся дистанцироваться от него.
Качественный анализ подтвердил этот вывод тем, что в публичной речи одного из партийных деятелей КПСС, посвященной победе СССР в Великой Отечественной войне, Сталин вообще не был упомянут. Ранее такое было просто немыслимо.
Методика количественного контент-анализ более легко поддается реализации в виде специального программного обеспечения.
Следует обратить внимание на то, что когда говорят о контент-анализе текстов, то главный интерес всегда заключается не в самих характеристиках содержания, а во внеязыковой реальности, которая за ними стоит, — личных характеристиках автора текста, преследуемых им целях, характеристиках адресата текста, различных событиях общественной жизни и пр.
Однако просто частота появления того или иного слова или темы мало что говорит. Гораздо более информативны не абсолютные, а относительные частоты, которые вычисляются как отношение абсолютной частоты к длине анализируемого текста. В зависимости от того, что является переменной содержания, под длиной текста может пониматься количество слов в нем, количество предложений, абзацев и пр.
В качестве реального примера такого анализа текстов можно привести анализ президентских посланий стране, с которыми обратился Б.Клинтон в 1994 и 1995 годах. Эти послания содержат от 7000 до 10 000 слов. Были сформированы категории слов, относящихся к экономике, бюджету страны, образованию, преступности, вопросам семьи, международным делам, социальной помощи и др. По изменению относительных частот в посланиях 1994 и 1995 годов были сделаны выводы об изменении политики государства в различных областях. То есть все эти темы нашли отражение в обоих посланиях, но в одном из них некоторым темам уделялось больше внимания, а в другом меньше. Например, в послании 1995 года больше внимания было уделено вопросам образования, семьи, но меньше внимания — преступности, международным делам, социальной помощи. Это дало основания для того, чтобы судить о приоритетах правительства США.
В приведенном выше примере было упомянуто понятие категории. В качестве категории может выступать набор слов, объединенных по определенному основанию. Можно сказать, что посредством категорий в контент-анализе представлены определенные концептуальные образования. Так, в случае с посланиями Б.Клинтона была образована категория ЭКОНОМИКА, в которую входили слова экономика, безработица, инфляция. В категорию СЕМЬЯ входили слова ребенок, семья, родители, мать, отец. Именно учет частот встречаемости категорий, а не отдельных слов, позволяет судить о внимании, уделенном в послании тем или иным вопросам.
Очевидно, что от качества составления таких категорий во многом зависит качество результатов анализа. Контент-анализ текстов с использованием категорий иногда называют концептуальным анализом. Сфера его применения довольно широка. Существует два основных типа задач, решаемых с его помощью.
Есть два или более текстов, которые необходимо сравнить в отношении нагрузки на определенные категории. Например, выяснить, какое внимание уделяют две разные газеты определенным темам. Если эти газеты рассчитаны на одну аудиторию, то существенное различие в частотах позволит судить о различиях в политике, проводимой людьми, стоящими за ними.
Вторая задача — отслеживание динамики изменения нагрузки на определенные категории. Например, выяснить частоту упоминания темы внешнего долга России в фиксированном наборе центральных газет на протяжении какого-то времени и соотнести ее с колебаниями курса доллара путем простого корреляционного анализа.
Из истории разведки известно, как по изменению в специальной литературе частоты упоминания определенных научных тем и фамилий ученых делались достоверные выводы об успехах, достигнутых в конкретных областях исследований.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141
Что можно подсчитывать в вербальном потоке, какие типичные исследовательские модели существуют? Можно подсчитывать:
а) частоту;
б) наличие/отсутствие каких-то тем;
в) связь между темами;
г) основные темы.
Алгоритм проведения контент-анализа.
1. Определиться с выбором смысловых единиц. Это могут быть оскорбления и угрозы, призывы и порывы благородного негодования, элементы личной позиции автора или что-то другое, т.е. все то, что необходимо выявить.
2. Составить перечень поисковых смысловых единиц, определить предметную область поиска (ПОП). ПОП — это все оперативные версии и гипотезы о соответствующих риск-факторах в деятельности предприятия.
Далее следует выявление в исследуемом тексте индикаторов — моделей оформления каждой смысловой единицы языковыми средствами. Теоретически их число может быть огромным, но с учетом тяготения людей к накатанным стереотипам в практической работе реальное число индикаторов не так уж и велико. Индикаторы вписываются рядом с каждой смысловой единицей. На этом же этапе нужно определиться с единицей счета: чем будет мерить? Обычно учитываются частота употребления смысловой единицы и такие ее количественные характеристики, как число строк, площадь газетной полосы или длительность вещания. Теперь мы имеем четкую систему правил для анализа материала.
3. Анализ может проводиться как вручную, так и с помощью компьютерных программ анализа текстовой информации. В компьютерном варианте инструментария достаточно отсканировать печатный лист, распознать отсканированное и обработать компьютерной программой анализа. На выходе вы получаете полную «картинку» материала с указанием его возможной направленности в ту или иную сторону и соответствующее обоснование — комментарии полученных выводов. Компьютерные программы хороши для обработки больших массивов информации и для отслеживания динамик и тенденции в сообщениях. Например, отдельный блок программы по мере поступления новой информации подшивает полученные выводы к общей композиции исследований данного объекта. Контент-анализ дополняется динамическими изменениями содержания информации. Специалисты выделяют в контент-анализе два направления.
1. Количественный контент-анализ в первую очередь интересуется частотой появления в тексте определенных характеристик (переменных) содержания.
2. Качественный контент-анализ позволяет делать выводы даже на основе единичного присутствия или отсутствия определенной характеристики содержания.
Различие двух подходов можно проиллюстрировать на примере работы «советологов» в 50-е годы. Проводя количественный анализ статей газеты «Правда», западные аналитики обнаружили резкое снижение числа ссылок на Сталина. На основании этого был сделан вывод о том, что преемники Сталина стремятся дистанцироваться от него.
Качественный анализ подтвердил этот вывод тем, что в публичной речи одного из партийных деятелей КПСС, посвященной победе СССР в Великой Отечественной войне, Сталин вообще не был упомянут. Ранее такое было просто немыслимо.
Методика количественного контент-анализ более легко поддается реализации в виде специального программного обеспечения.
Следует обратить внимание на то, что когда говорят о контент-анализе текстов, то главный интерес всегда заключается не в самих характеристиках содержания, а во внеязыковой реальности, которая за ними стоит, — личных характеристиках автора текста, преследуемых им целях, характеристиках адресата текста, различных событиях общественной жизни и пр.
Однако просто частота появления того или иного слова или темы мало что говорит. Гораздо более информативны не абсолютные, а относительные частоты, которые вычисляются как отношение абсолютной частоты к длине анализируемого текста. В зависимости от того, что является переменной содержания, под длиной текста может пониматься количество слов в нем, количество предложений, абзацев и пр.
В качестве реального примера такого анализа текстов можно привести анализ президентских посланий стране, с которыми обратился Б.Клинтон в 1994 и 1995 годах. Эти послания содержат от 7000 до 10 000 слов. Были сформированы категории слов, относящихся к экономике, бюджету страны, образованию, преступности, вопросам семьи, международным делам, социальной помощи и др. По изменению относительных частот в посланиях 1994 и 1995 годов были сделаны выводы об изменении политики государства в различных областях. То есть все эти темы нашли отражение в обоих посланиях, но в одном из них некоторым темам уделялось больше внимания, а в другом меньше. Например, в послании 1995 года больше внимания было уделено вопросам образования, семьи, но меньше внимания — преступности, международным делам, социальной помощи. Это дало основания для того, чтобы судить о приоритетах правительства США.
В приведенном выше примере было упомянуто понятие категории. В качестве категории может выступать набор слов, объединенных по определенному основанию. Можно сказать, что посредством категорий в контент-анализе представлены определенные концептуальные образования. Так, в случае с посланиями Б.Клинтона была образована категория ЭКОНОМИКА, в которую входили слова экономика, безработица, инфляция. В категорию СЕМЬЯ входили слова ребенок, семья, родители, мать, отец. Именно учет частот встречаемости категорий, а не отдельных слов, позволяет судить о внимании, уделенном в послании тем или иным вопросам.
Очевидно, что от качества составления таких категорий во многом зависит качество результатов анализа. Контент-анализ текстов с использованием категорий иногда называют концептуальным анализом. Сфера его применения довольно широка. Существует два основных типа задач, решаемых с его помощью.
Есть два или более текстов, которые необходимо сравнить в отношении нагрузки на определенные категории. Например, выяснить, какое внимание уделяют две разные газеты определенным темам. Если эти газеты рассчитаны на одну аудиторию, то существенное различие в частотах позволит судить о различиях в политике, проводимой людьми, стоящими за ними.
Вторая задача — отслеживание динамики изменения нагрузки на определенные категории. Например, выяснить частоту упоминания темы внешнего долга России в фиксированном наборе центральных газет на протяжении какого-то времени и соотнести ее с колебаниями курса доллара путем простого корреляционного анализа.
Из истории разведки известно, как по изменению в специальной литературе частоты упоминания определенных научных тем и фамилий ученых делались достоверные выводы об успехах, достигнутых в конкретных областях исследований.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141