Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Количественный контент-анализ и его прикладное применение




В самом общем виде данный вариант методики может быть представлен как систематизированное изучение содержания пись­менного или устного текста с фиксацией наиболее часто повторя­ющихся в нем словосочетаний или сюжетов. Частота этих слово­сочетаний или сюжетов сравнивается с их частотой в других пись­менных или устных сообщениях, на основе чего делается вывод об основной направленности содержания исследуемого текста. Но количественный контент-анализ может основываться не только на тотальной сортировке элементов текстового массива, но и на определении частотности предварительно выделенных слов или понятий. В зависимости от этого рассматриваемые методики рас­пределяются на две группы: ненаправленного и направленного поиска.

В основе методик из группы ненаправленного поиска лежит ги­потеза о том, что определенная цепочка слов текста может быть репрезентативна по отношению ко всему тексту и его главному содержанию. Эти слова, названные репрезентативными, должны удовлетворять двум требованиям:

■ не носить функциональный характер;

■ иметь большую частоту встречаемости в тексте.

П

римером применения ненаправленного контент-анализа может быть методика, предложенная Г. Луном. Она состояла из четырех этапов:

1) определение принципов выделения репрезентативных слов;

2) анализ каждого предложения текста с целью фиксации реп­резентативных слов (наличие в предложении не менее од­ного репрезентативного слова, разделение репрезентатив­ных слов не более чем четырьмя нерепрезентативными сло­вами;

 

 

3) взвешивание и ранжирование предложений текста в зависи­мости от количества репрезентативных слов;

4) выделение выражений с наибольшим рангом (частотой упо­минаний)'.

Техника ненаправленного контент-анализа текстового матери­ала представляет собой, по существу, последовательность приемов по первичной статистической обработке содержательных элемен­тов текстов. В настоящее время данные методики практически не применяются самостоятельно, а в подавляющем большинстве слу­чаев служат базой для последующих этапов исследования (напри­мер, для составления словарей, используемых при контент-ана­лизе с помощью ЭВМ) и служат основой, для построения более сложных исследовательских процедур.

Направленный количественный контент-анализ основывается на предварительном составлении исследователем-аналитиком переч­ня категорий и понятий, конкретизирующих каждую отдельную категорию. Текст структурируется и обрабатывается с учетом под­готовленного перечня (словаря). Гипотеза этого варианта методи­ки исходит из того, что обычно в вербальном потоке можно под­считать частоту обращения к определенной теме, наличие/отсут­ствие каких-то тем, связь между темами, причем основные темы, которые определяются соответствующими количественными по­казателями, отражают главный смысл текстового материала.

О

дин из интересных опытов направленного количественного (ча­стотного) контент-анализа в сфере политических исследова­ний был предпринят на материале инаугурационных речей прези­дентов США и строился на подсчете числа использования несколь­ких смысловых категорий, частота появлений которых достаточно широко варьировалась. В частности, были определены четыре смыс­ловые категории, к каждой из которых могло относиться несколь­ко конкретных понятий: национальная идентичность (правительство, Америка, наша/моя страна и т.д.), историческая отсылка (вели­кое прошлое, предки и т.д.), фундаментальные ценности (Бог, Конституция, свобода и т.д.), состояние социума (сегодняшнее благополучие, уверенность в будущем). Анализ категоризирован-

 

ных вариаций представленности этих понятий в инаугурационных речах интересен сегодня не только для характеристики отдельных личностей, но и общественного фона, который служил для них кон­текстом1.

В целом, направленный частотный контент-анализ выступле­ний политических лидеров дает очень полезный материал для при­кладной оценки ситуации, в том числе за пределами конкретных исследований, в ходе которых были получены те или иные данные. Например, в аналитических целях можно использовать такой кри­терий оценки содержания текстов, как индекс военной пропаган­ды, определяющий агрессивные устремления самых различных акторов. Этот индекс формируется за счет констатации относи­тельного роста доли высказываний крупных государственных или политических деятелей о преследовании (угнетении, дискримина­ции, ограблении), отсылок к применению силы как способу пре­одоления трудностей, превентивным действиям в качестве само­защиты с одновременным уменьшением внимания к позитивным интересам других участников международной среды. Даже с уче­том современных международных реалий инструментальное обра­щение к индексу военной пропаганды, безусловно, не утратило актуальности.

Проведение количественного контент-анализа позволяет дать ответы на самые разные вопросы. Например, чтобы определить, насколько мировых лидеров интересуют проблемы борьбы с бед­ностью, можно взять подборки выступлений президентов стран «большой восьмерки» и подсчитать, сколько раз в текстах появят­ся слова «бедность» или «нищета». Другой возможный путь ответа на этот вопрос состоит в том, чтобы добавить к рассмотрению единицу анализа более высокого уровня, т.е. тему, определив гра­ницы сверхфразового единства.

Обычно тема понимается как некоторое вполне определенное с точки зрения смыслового содержания сочетание слов или поня­тий, воплощенное в предложении или даже в абзаце. При том, что понятие «тема» может интерпретироваться достаточно свободно, необходимо учитывать некоторые правила ее определения. Напри­мер, согласно О. Холсти, тема не должна иметь больше одного объекта действия (воспринимающего), больше одного субъекта

 

действия (действующего), больше одной цели, больше одного вида действия и не может выходить за пределы абзаца.

П

о О. Холсти, для операциональной декомпозиции текста со­держание всех используемых информационных материалов дол­жно подвергаться кодировке, при которой на первом этапе коди­ровщик соотносит текст с моделью ситуации. Общая модель, в со­ответствии с которой проходит кодировка, схематически выстроена в виде четырех последовательных блоков, которые рассматрива­ются как универсальные понятийные структуры описания любой си­туации:

I II III IV

«воспринимающий» — «действующий» — «вид действия» — «цель».

Исходя из этих представлений, формулируются некоторые пра­вила выделения каждой отдельной темы: новая тема возникает, если происходит смена: «воспринимающего», «действующего», «вида действия» или «цели»'.

Действуя предложенным О. Холсти образом и подсчитывая темы, исследователь фактически ведет поиск упоминаний заранее опре­деленных объектов. Часто они выступают в виде словосочетаний или коротких фраз: «военные действия», «проблема беженцев», «мир­ные переговоры», «гуманитарная помощь». Данная процедура явля­ется инвариантом простого подсчета смысловых символов, но более чувствительна к нюансам содержания и логики текста. Вместе с тем попытки однозначно определить тему как основную единицу анали­за заставляют разрабатывать целый ряд предварительно оговоренных правил составления выборки, которые ведут к увеличению трудоем­кости и формализации результатов. Поэтому чрезмерное внимание к установлению фиксированной однородности критериев для харак­теристики элементов контент-аналитической выборки может при­вести к снижению общей эффективности исследования.

Аналогичные трудности могут возникать и при применении более сложных вариантов количественного контент-анализа, ког­да грань между направленным и ненаправленным поиском смыс­ловых единиц относительно стирается, а сама процедура факти­чески приобретает характер экспертных оценок. Так, некоторые

 

варианты методики предполагают структуризацию текста на осно­ве взвешенных характеристик (оценок) входящих в его состав пред­ложений, которые содержат наиболее значимые высказывания. Оценки проводятся по заранее сформированной шкале, в соответ­ствии с которой позиция каждого слова фиксируется с учетом по­ложительного или отрицательного смысла его употребления и сте­пени интенсивности этих признаков. Например, при использова­нии десятибалльной шкалы для анализа содержания предложения «режим Мобуту является коррумпированным» слово «является» получает оценку «+5», «коррумпированным» «-5». Суммарный рейтинг складывается следующим образом: +5 умножается на -5 и дает итог -25, т.е. понятие «режим Мобуту является коррумпирован­ным» получает оценку «-25», которая является очень негативной.

Помимо слов, тем и других элементов, обозначающих содержа­тельную сторону текстовых материалов, существуют и иные едини­цы, позволяющие проводить количественный контент-анализ. Весь­ма показательным может быть объем информации об объекте науч­ного наблюдения, представленной в том или ином источнике. Например, сколько печатных знаков или газетных столбцов было отведено презентации каждого кандидата в ходе избирательной кам­пании. Или сколько статей в центральных периодических изданиях ежегодно посвящается африканской проблематике. Изменялось ли это количество за истекшие 5-10 лет или осталось неизменным.

Таким образом, количественный контент-анализ во всех его инвариантах заключается в установлении определенных ключевых слов (понятий) и подсчете частоты их употребления в массе ото­бранных текстовых материалов. Однако даже при самой простой процедуре, а тем более в случае применения сложных исследова­тельских техник, нельзя проводить подсчет без стандартизации измерения и без элементарного учета контекста, в котором упот­ребляются ключевые слова. Оценки контекста, например, с точки зрения позитивной или негативной окраски ключевых слов, по­зволяют расширять аналитическое поле разработок путем подсче­та соотношения позитивных и негативных упоминаний интересу­ющих исследователя факторов или политических процессов.

В направлении оценки контекстуальных моментов на рубеже нынешнего десятилетия группой германских ученых под руковод­ством профессора Т. Амака велись разработки по автоматизирован­ному выявлению в текущих публикациях прессы европейских стран слов с негативной окраской. Предлагалось несколько подходов, ко­торые помогают определить, является ли отношение позитивным,

 

отрицательным или нейтральным. Негатив может отражать социальные конфликты и дезорганизацию, политическую/экономическую не­стабильность и слабость, позитив — социальное взаимодействие и сотрудничество, политическую и экономическую стабильность и силу. Тем самым массированная обработка материалов СМИ позволяет экспертам оценивать, по крайней мере в первом приближении, из­менения политического климата отдельных стран или настроений больших социальных групп современного общества.

Проведение количественного контент-анализа и особенно в том, что касается квантифицированной оценки выборки интересующих исследователя слов, в последнее время стало легче проводить благо­даря развитию компьютерных баз данных, таких, как, например, LEXIS/NEXIX, популярной среди зарубежных исследователей.





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-12-07; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 305 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

В моем словаре нет слова «невозможно». © Наполеон Бонапарт
==> читать все изречения...

2219 - | 2181 -


© 2015-2025 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.012 с.