Контент-анализ (англ. content analysis; от content — содержание) — формализованный метод изучения текстовой и графической информации, заключающийся в переводе изучаемой информации в количественные показатели и ее статистической обработке. Характеризуется большой строгостью, систематичностью.
В настоящее время к основным процедурам контент-анализа относятся:
1. Выявление смысловых единиц контент-анализа, которыми могут быть:
а) понятия, выраженные в отдельных терминах;
б) темы, выраженные в целых смысловых абзацах, частях текстов, статьях, радиопередачах и т. п.;
в) имена, фамилии людей;
г) события, факты и т. п.;
д) смысл апелляций к потенциальному адресату.
Единицы контент-анализа выделяются в зависимости от содержания, целей, задач и гипотез конкретного исследования.
2. Выделение единиц счета, 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:
а) физическая протяженность текстов;
б) площадь текста, заполненная смысловыми единицами;
в) число строк (абзацев, знаков, колонок текста);
г) длительность трансляции по радио или ТВ;
д) метраж пленки при аудио- и видеозаписях,
е) количество рисунков с определенным содержанием, сюжетом и пр.
3. Процедура подсчета в общем виде сходна со стандартными приемами классификации по выделенным группировкам. Применяется составление специальных таблиц, применение компьютерных программ, специальных формул (напр., «формула оценки удельного веса смысловых категорий в общем объеме текста»), статистические расчеты понятности и аттрактивности текста.
К достоинствам контент-анализа можно отнести следующие характеристики:
-возможность точной регистрации внешне неразличимых показателей в объемных массивах эмпирических данных;
-обеспечение высокой степени надежности полученных данных (возможность их перепроверки);
-допустимость осуществления отсроченного во времени анализа событий и ситуаций, в т.ч. исследования социально-психологических феноменов в историческом плане;
-обеспечение интегрального видения моделируемого объекта в многообразии его свойств;
-возможность исключить влияние исследователя на изучаемый объект (невключенность, «ненавязчивость» метода, предполагающая элиминирование «эффекта присутствия»).
Главные достоинства метода анализа документов заключаются в возможности избежать влияния исследователя на изучаемый объект и достижения сравнительно высокой степени надежности получаемых данных, так как документы наиболее удобны для перепроверки.
Недостатками контент-анализа, таким образом,выступают:
-опасность абсолютизации его процедурной стороны;
-трудности, связанные с определением набора категорий анализа (в частности, принятие решения об отнесенности элемента содержания к той или иной категории, о введении иерархии категорий и подкатегорий анализа);
-вероятность искажающего влияния исследователя (например, по причине низкой его квалификации) на анализ текста;
-трудоемкость и громоздкость процедуры контент-анализа, требующие от исследователя большого внимания и упорства.
9 5) Метод обработки информации – виды и особенности применения.
Существование множества видов обработки информации связано с различными подходами к работе с ней. Однако, началом всегда являет сбор и анализ, после чего специалисты приступают к синтезу, преобразованию, формализации или комбинированию. Результаты подобной работы чаще всего выступают в форме пресс-релизов, отчетов, различных сводок и сообщений. За краткими текстами или большими статьями стоит титанический труд по обработке огромного количества информации.
Анализирование
Информация может поступать в различных видах и вариациях, однако специалист всегда знает, как правильно распределить полученные данные. Начальным этапом становится приведение всей полученной информации к единому виду для упрощения операций с ней. Для современного секретаря или журналиста это, несомненно, электронный вид текстовых документов или таблиц. Далее процесс существенно ускорится и облегчится, поскольку данные в одном виде проще анализировать и сортировать.
Синтезирование
Важным приемом обработки информации становится синтез, который подразумевает соединение и объединение данных от разных источников на основе анализа информации. При этом специалист проводит немалую работу, тщательно выбирая схожие данные, для того, чтобы подготовить сводную таблицу, пресс-релиз, увлекательную статью или лекцию. Современные виды обработки информации подразумевают тщательную серьезную работу с полученными данными. Синтезирование по сути своей является одним из самых сложных этапов, поскольку нуждается в отборе и соединение полученных данных, объединении их по тем или иным критериям для последующего анализа на этапе преобразования.
Преобразование
Одна из самых простых составляющих работы с информацией, поскольку не требует кропотливой и сложной работы аналитика. Для преобразования нужен критический и аналитический взгляд, а также немалые навыки журналиста, секретаря или писателя. Достаточно оформить и «собрать сливки» предыдущих этапов обработки для того, чтобы создать интересные статьи, пресс-релизы, обзоры, лекции, отчеты, сообщения и материалы брифингов.
96) Корреляционный анализ социологической информации, особенности применения.
Корреляционный анализ - раздел многомерного статистического анализа, объединяющий методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных посредством исследования структуры ковариационных или корреляционных матриц. Иначе говоря, задача метода - переход от реального большого числа признаков или причин определяющих наблюдаемую изменчивость к небольшому числу наиболее важных переменных (факторов) с минимальной потерей информации.
Все основные положения теории корреляции разрабатывались применительно к предположению о нормальном характере распределения исследуемых признаков. Поэтому, необходимо изучить форму распределения параметра, дающую возможность обосновать правомерность применения методов корреляционного анализа. Для проверки исходной предпосылки нормальности распределения необходимо в каждой группе иметь достаточно большое количество наблюдений, что на практике осуществить достаточно проблематично из-за проблем исследовательского характера. При построении корреляционных моделей все факторы должны иметь количественное выражения, иначе составить модель корреляционной зависимости не представляется возможным.
