Анализ содержания - Content analysis

Часть серии по
Социология
Схема социальной сети (сегмент) .svg
  • Социальные науки.svg Общественный портал
Часть серия на
Исследование
Трое мужчин слушают женщину, все в белых халатах
Философский портал

Анализ содержания это изучение документы и артефакты общения, которые могут быть текстами различных форматов, изображениями, аудио или видео. Социологи используют контент-анализ для систематического и воспроизводимого изучения моделей общения.[1] Одним из ключевых преимуществ использования контент-анализа для анализа социальных явлений является его неинвазивный характер, в отличие от моделирования социального опыта или сбора ответов на опрос.

Практика и философия контент-анализа различаются в зависимости от академических дисциплин. Все они включают систематическое чтение или наблюдение тексты или артефакты, которые присвоенные метки (иногда называемые кодами) для обозначения наличия интересных, значимый части контента.[2][3] Посредством систематической маркировки содержимого набора тексты, исследователи могут анализировать шаблоны содержания количественно с помощью Статистические методы, или используйте качественный методы анализа смыслов содержания в тексты.

Компьютеры все чаще используются в контент-анализе для автоматизации маркировки (или кодирования) документов. Простые вычислительные методы могут предоставить описательные данные, такие как частота слов и длина документа. Машинное обучение Классификаторы могут значительно увеличить количество текстов, которые можно пометить, но научная польза от этого остается предметом споров. Кроме того, доступны многочисленные компьютерные программы компьютерного анализа текста (CATA), которые анализируют текст на предмет заранее определенных лингвистических, семантических и психологических характеристик.[4]

Цели

Контент-анализ лучше всего понимать как широкое семейство методов. Эффективные исследователи выбирают методы, которые лучше всего помогают им ответить на их основные вопросы. Тем не менее, согласно Клаус Криппендорф, при каждом контент-анализе необходимо ответить на шесть вопросов:[5]

  1. Какие данные анализируются?
  2. Как определяются данные?
  3. Из какого населения взяты данные?
  4. Каков соответствующий контекст?
  5. Какие границы анализа?
  6. Что измерять?

Самая простая и объективная форма контент-анализа учитывает однозначные характеристики текста, такие как частота слов, площадь страницы, занимаемую газетной колонкой, или продолжительность радио или же телевидение программа. Анализ частот простых слов ограничен, поскольку значение слова зависит от окружающего текста. Ключевое слово в контексте (KWIC) процедуры решают эту проблему, помещая слова в их текстовый контекст. Это помогает разрешить неоднозначности, например, вызванные синонимы и омонимы.

Следующим шагом в анализе является различие между словарными (количественными) и качественными подходами. Подходы на основе словарей создают список категорий, полученных из частотного списка слов, и контролируют распределение слов и их соответствующих категорий по текстам. В то время как методы количественного контент-анализа таким образом преобразуют наблюдения найденных категорий в количественные статистические данные, качественный контент-анализ больше фокусируется на намерении и его последствиях. Между качественным контент-анализом и тематический анализ.[6]

Качественный и количественный контент-анализ

Количественный анализ контента подчеркивает подсчет частот и объективный анализ этих кодированных частот.[7] Кроме того, количественный контент-анализ начинается с сформулированной гипотезы, решение о кодировании которой принимается до начала анализа. Эти категории кодирования строго соответствуют гипотезе исследователя. Количественный анализ также использует дедуктивный подход.[8]

Зигфрид Кракауэр критикует количественный анализ, утверждая, что он слишком упрощает сложные коммуникации, чтобы быть более надежными. С другой стороны, качественный анализ имеет дело со сложностями скрытых интерпретаций, тогда как количественный анализ сосредоточен на явных значениях. Он также признает «совпадение» качественного и количественного контент-анализа.[7] При качественном анализе паттерны изучаются более внимательно, и, исходя из скрытых значений, которые может обнаружить исследователь, курс исследования может быть изменен. Он индуктивный и начинается с открытых исследовательских вопросов, а не с гипотезы.[8]

Вычислительные инструменты

В более общем плане контент-анализ - это исследование с использованием категоризации и классификации речи, письменного текста, интервью, изображений или других форм коммуникации. Вначале, с использованием первых газет в конце 19 века, анализ проводился вручную путем измерения количества столбцов, в которых была указана тема. Этот подход также можно проследить до того, как в 1893 году студент университета изучал образцы шекспировской литературы.[9] С появлением таких распространенных вычислительных средств, как ПК, растет популярность компьютерных методов анализа.[10][11][12] Ответы на открытые вопросы, газетные статьи, манифесты политических партий, медицинские записи или систематические наблюдения в экспериментах - все это может быть предметом систематического анализа текстовых данных.

Благодаря тому, что содержание сообщения доступно в форме машиночитаемых текстов, ввод анализируется на предмет частот и кодируется по категориям для построения выводов.

Компьютерный анализ может помочь с большими наборами электронных данных, сокращая время и устраняя необходимость использования нескольких человеко-кодировщиков для обеспечения надежности между кодировщиками. Тем не менее, человеческие кодировщики все еще могут использоваться для анализа контента, поскольку они часто более способны выявлять нюансы и скрытые значения в тексте. Исследование показало, что люди-программисты могли оценивать более широкий диапазон и делать выводы, основанные на скрытых значениях.[13]

Надежность

Роберт Вебер отмечает: «Чтобы сделать обоснованные выводы из текста, важно, чтобы процедура классификации была надежной в том смысле, что она была последовательной: разные люди должны кодировать один и тот же текст одинаково».[14] Валидность, межкодерная надежность и внутрикодерная надежность являются предметом интенсивных методологических исследований в течение долгих лет.[5]Нойендорф предполагает, что при использовании кодировщиков в контент-анализе следует использовать как минимум два независимых кодировщика. Надежность кодирования человеком часто измеряется с помощью статистической меры: межкодерная надежность или «сумма согласия или переписки между двумя или более кодировщиками».[4] Лейси и Рифф называют измерение межкодерной надежности сильной стороной количественного контент-анализа, утверждая, что, если контент-аналитики не измеряют межкодерную надежность, их данные не более надежны, чем субъективные впечатления одного читателя.[15]

Виды текста

В контент-анализе существует пять типов текстов:

  1. письменный текст, например книги и бумаги
  2. устный текст, например, речь и театральное представление
  3. иконический текст, например рисунки, картины и иконы
  4. аудиовизуальный текст, например телепрограммы, фильмы и видео
  5. гипертексты, тексты, найденные в Интернете

История

На протяжении многих лет контент-анализ применялся в самых разных областях. Герменевтика и филология давно использовали контент-анализ для интерпретации священных и светских текстов и, во многих случаях, для атрибуции текстов. авторство и подлинность.[3][5]

В последнее время, особенно с появлением массовая коммуникация, контент-анализ все чаще используется для глубокого анализа и понимания медиа-контента и медиа-логика. Политолог Гарольд Лассуэлл сформулировал основные вопросы контент-анализа в его основной версии начала середины 20-го века: «Кто что говорит, кому, почему, в какой степени и с каким эффектом?».[16] Сильный акцент на количественном подходе, начатый Лассуэллом, наконец, был сделан другим «отцом» контент-анализа, Бернард Берельсон, который предложил определение контент-анализа, которое, с этой точки зрения, символично: «метод исследования для объективного, систематического и количественного описания явного содержания коммуникации».[17]

В последние годы количественный контент-анализ приобрел новую популярность благодаря технологическим достижениям и плодотворному применению в исследованиях массовых и личных коммуникаций. Контент-анализ текстовой большое количество данных произведено новые средства массовой информации, особенно социальные медиа и мобильные устройства стал популярным. Эти подходы используют упрощенный взгляд на язык, который игнорирует сложность семиозиса, процесса, посредством которого значение формируется из языка. Количественные контент-аналитики подвергались критике за ограничение объема контент-анализа простым подсчетом и за применение методологий измерения естественных наук без критического осмысления их соответствия социальной науке.[18] И наоборот, качественных контент-аналитиков критиковали за недостаточную систематичность и слишком импрессионистский подход.[18] Криппендорф утверждает, что количественный и качественный подходы к контент-анализу имеют тенденцию пересекаться, и что не может быть общего вывода о том, какой из подходов лучше.[18]

Контент-анализ также можно охарактеризовать как изучение следы, которые представляют собой документы из прошлых времен, и артефакты, которые не являются документами на языке. Считается, что тексты создаются процессами коммуникации в широком смысле этого слова - часто приобретая значение благодаря похищение.[3][19]

Скрытое и явное содержание

Содержание манифеста легко понять по номинальной стоимости. Его значение прямое. Скрытое содержание не так очевидно и требует интерпретации, чтобы раскрыть смысл или подтекст.[20]

Использует

Холсти группирует пятнадцать способов использования контент-анализа в три основных категории:[21]

Он также помещает эти способы использования в контекст базового общения. парадигма.

В следующей таблице показаны пятнадцать вариантов использования контент-анализа с точки зрения их общей цели, элемента парадигмы коммуникации, к которой они применяются, и общего вопроса, на который они призваны ответить.

Использование контент-анализа по целям, элементам коммуникации и вопросам
ЦельЭлементВопросИспользовать
Сделайте выводы об антецедентах общенияИсточникВОЗ?
Кодирование процессПочему?
  • Безопасная политическая и военная разведка
  • Анализируйте черты характера людей
  • Сделайте вывод о культурных аспектах и ​​изменениях
  • Предоставьте юридические и оценочные доказательства
Описывать и делать выводы о характеристиках коммуникацийКаналКак?
  • Анализировать приемы убеждения
  • Анализируйте стиль
СообщениеКакие?
  • Опишите тенденции в информационном наполнении
  • Свяжите известные характеристики источников с сообщениями, которые они создают
  • Сравните информационный контент со стандартами
ПолучательКому?
  • Свяжите известные характеристики аудитории с сообщениями, созданными для них
  • Описывать шаблоны общения
Делайте выводы о последствиях общенияПроцесс декодированияС каким эффектом?
Примечание. Цель, элемент коммуникации и вопрос от Holsti.[21] Используется в основном из Берельсон[22] адаптировано Холсти.[21]

Разработка исходной схемы кодирования

Процесс первоначальной схемы кодирования или подхода к кодированию зависит от конкретного выбранного подхода к контент-анализу. Посредством направленного контент-анализа ученые составляют предварительную схему кодирования на основе ранее существовавших теорий или предположений. В то время как при традиционном подходе к контент-анализу первоначальная схема кодирования развивалась на основе данных.

Обычный процесс кодирования

При использовании любого из описанных выше подходов исследователям рекомендуется погрузиться в данные для получения общей картины. Более того, определение последовательной и четкой единицы кодирования имеет жизненно важное значение, и выбор исследователей варьируется от одного слова до нескольких абзацев, от текстов до знаковых символов. Наконец, построение отношений между кодами путем сортировки их по определенным категориям или темам.[23]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Алан., Брайман (2011). Методы бизнес-исследования. Белл, Эмма, 1968- (3-е изд.). Кембридж: Издательство Оксфордского университета. ISBN  9780199583409. OCLC  746155102.
  2. ^ Ходдер, И. (1994). Толкование документов и материальная культура. Таузенд Оукс и др .: Sage. п. 155. ISBN  978-0761926870.
  3. ^ а б c Типальдо, Г. (2014). L'analisi del contenuto e i media. Болонья, Италия: Il Mulino. п. 42. ISBN  978-88-15-24832-9.
  4. ^ а б Кимберли А. Нойендорф (30 мая 2016 г.). Руководство по контент-анализу. МУДРЕЦ. ISBN  978-1-4129-7947-4.
  5. ^ а б c Криппендорф, Клаус (2004). Контент-анализ: введение в его методологию (2-е изд.). Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж. п. 413. ISBN  9780761915454.
  6. ^ Вайсморади, Моджтаба; Турунен, Ханнеле; Бондас, Тереза ​​(01.09.2013). «Контент-анализ и тематический анализ: последствия для проведения качественного описательного исследования». Медсестринское дело и медицинские науки. 15 (3): 398–405. Дои:10.1111 / nhs.12048. ISSN  1442-2018. PMID  23480423.
  7. ^ а б Кракауэр, Зигфрид (1952). «Проблема качественного контент-анализа». Общественное мнение Ежеквартально. 16 (4, Специальный выпуск по исследованиям в области международных коммуникаций): 631. Дои:10.1086/266427. ISSN  0033-362X.
  8. ^ а б Уайт, Мэрилин Дома; Марш, Эмили Э. (2006). «Контент-анализ: гибкая методология». Библиотечные тенденции. 55 (1): 22–45. Дои:10.1353 / lib.2006.0053. HDL:2142/3670. ISSN  1559-0682. S2CID  6342233.
  9. ^ Самптер, Рэндалл С. (июль 2001 г.). «Новости о новостях». История журналистики. 27 (2): 64–72. Дои:10.1080/00947679.2001.12062572. ISSN  0094-7679. S2CID  140499059.
  10. ^ Пфайффер, Сильвия, Стефан Фишер и Вольфганг Эффельсберг. "Автоматический анализ аудиоконтента. »Технические отчеты 96 (1996).
  11. ^ Гриммер, Джастин и Брэндон М. Стюарт. "Текст как данные: перспективы и недостатки методов автоматического контент-анализа политических текстов. »Политический анализ 21.3 (2013): 267-297.
  12. ^ Насукава, Тэцуя и Чонхи Йи. "Анализ тональности: определение предпочтений с помощью обработки естественного языка. »Труды 2-й международной конференции по захвату знаний. ACM, 2003.
  13. ^ Конвей, Майк (март 2006 г.). «Субъективная точность компьютеров: методологическое сравнение с кодированием человека в контент-анализе». Ежеквартально по журналистике и массовым коммуникациям. 83 (1): 186–200. Дои:10.1177/107769900608300112. ISSN  1077-6990. S2CID  143292050.
  14. ^ Вебер, Роберт Филип (1990). Базовый анализ контента (2-е изд.). Ньюбери-Парк, Калифорния: Сейдж. п.12. ISBN  9780803938632.
  15. ^ Лейси, Стивен Р.; Рифф, Дэниел (1993). «Грехи упущения и комиссии в количественном исследовании массовых коммуникаций». Ежеквартально по журналистике и массовым коммуникациям. 70 (1): 126–132. Дои:10.1177/107769909307000114. S2CID  144076335.
  16. ^ Лассуэлл, Гарольд Дуайт (1948). Сила и личность. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк.
  17. ^ Берельсон, Б. (1952). Контент-анализ в коммуникационных исследованиях. Гленко: Свободная пресса. п. 18.
  18. ^ а б c Криппендорф, Клаус (2004). Контент-анализ: введение в его методологию. Калифорния: Шалфей. стр.87 –89. ISBN  978-0-7619-1544-7.
  19. ^ Тиммерманс, Стефан; Тавори, Иддо (2012). «Построение теории в качественных исследованиях» (PDF). Социологическая теория. 30 (3): 167–186. Дои:10.1177/0735275112457914. S2CID  145177394.
  20. ^ Чан-Хван Ли; Ён-Гуль Ким; Сун-Хо Ю (2001). «Сценическая модель управления знаниями». Материалы 34-й ежегодной Гавайской международной конференции по системным наукам. IEEE Comput. Соц: 10. Дои:10.1109 / hicss.2001.927103. ISBN  0-7695-0981-9. S2CID  34182315.
  21. ^ а б c Холсти, Оле Р. (1969). Контент-анализ для социальных и гуманитарных наук. Ридинг, Массачусетс: Эддисон-Уэсли.
  22. ^ Берельсон, Бернард (1952). Контент-анализ в коммуникационных исследованиях. Гленко, Иллинойс: Свободная пресса.
  23. ^ "Анализ содержания". мудрец. Получено 16 декабря, 2019.

дальнейшее чтение

  • Гранехейм, Улла Хеллгрен; Лундман, Берит (2004). «Качественный контент-анализ в медсестринских исследованиях: концепции, процедуры и меры для достижения надежности». Медсестринское образование сегодня. 24 (2): 105–112. Дои:10.1016 / j.nedt.2003.10.001. PMID  14769454.
  • Бадж, Ян (редактор) (2001). Настройки политики сопоставления. Оценки партий, выборщиков и правительств, 1945-1998 гг.. Оксфорд, Великобритания: Издательство Оксфордского университета. ISBN  978-0199244003.
  • Криппендорф, Клаус и Бок, Мэри Анджела (редакторы) (2008). Читатель контент-анализа. Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж. ISBN  978-1412949668.
  • Нойендорф, Кимберли А. (2017). Руководство по контент-анализу, 2-е изд. Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж. ISBN  978-1412979474.
  • Робертс, Карл В. (редактор) (1997). Анализ текста для социальных наук: методы построения выводов из текстов и стенограмм. Махва, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум. ISBN  978-0805817348.
  • Виммер, Роджер Д. и Доминик, Джозеф Р. (2005). Исследования СМИ: Введение, 8-е изд. Бельмонт, Калифорния: Уодсворт. ISBN  978-0534647186.