Описание метода контент-анализа - Контент-анализ как метод изучения сообщений СМИ

В разработке и практическом применении КАа выделяют несколько стадий:

1. Выявление смысловых единиц КА:

-      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 КАа выделяются в зависимости от содержания, целей, задач и гипотез конкретного исследования.

После этого 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 КА сообщений средств массовой информации, основанный на рассмотрении изучаемых признаков текста как определенным образом организованная структура. Категории КА должны быть исчерпывающими; взаимоисключающими; надежными; уместными. Следует также избегать крайностей: выбора слишком многочисленных и дробных категорий и выбора слишком крупных категорий. Иногда же необходимо принимать во внимание и отсутствующие элементы текста, которые могут быть значимыми.

2. Выделение единиц счета - количественную меру взаимосвязи текстовых и внетекстовых явлений, -  которые 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.

Не менее важен выбор источников. Все параметры выборки (количество, даты, содержание сообщений) определяются задачами и масштабами исследования. Чаще всего КА 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.

3. Процедура подсчета в общем виде сходна со стандартными приемами классификации по выделенным группировкам. Проведение КА требует предварительной разработки ряда исследовательских инструментов. Из них обязательными являются:

-      классификатор КА - общая таблица, в которую сведены все категории (и подкатегории) анализа и единицы анализа;

-      протокол итогов анализа и сведений о документе, который имеет второе обозначение – бланк КА;

-      регистрационная карточка или кодировальная матрица, в которой отмечается количество единиц счета, характеризующее единицы анализа;

-      инструкция исследователю, непосредственно занимающемуся регистрацией и кодировкой единиц счета;

-      каталог (список) проанализированных документов.

Для начала необходимо разработать таблицу КА. 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. Для регистрации единиц анализа составляется другая таблица — кодировальная матрица:

Если объем выборки достаточно велик (свыше 100 единиц), то кодировщик, как правило, работает с тетрадью 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.

Иногда таблица может быть необходимой и на этапе количественной обработки данных. Например, при использовании анализа случайностей, разработанного американским социальным психологом Ч. Осгудом, строится матрица случайностей:

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 АВ = 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).

Существуют также специальные процедуры подсчета применительно к КА, например, формула коэффициента Яниса (с), предназначенного для вычисления соотношения положительных и отрицательных оценок, суждений, аргументов. В случае, когда число положительных оценок превышает число отрицательных, коэффициент Яниса подсчитывается по формуле:

где;f- число положительных оценок; n — 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

Есть и более простые способы измерения. Удельный вес той или иной категории можно вычислить с помощью формулы