Политическая лингвистика 249

то сделанные выводы могут быть распространены на большую социаль­но значимую группу людей и даже на* общественное сознание в целом. Конечно, оценка мышления вряд ли относится к собственно лингвисти­ческой проблематике, впрочем, такие задачи, как изучение идиолекта писателя, вполне рядоположены исследованию особенностей мышления.

Важнейшей категорией контент-анализа является концептуальная пе­ременная — понятие, которое стоит в центре проводимого исследова­ния. Например, концептуальной переменной (К-переменной) могут быть такие категории, как «СВОЙ—ЧУЖОЙ», «ДЕМОКРАТИЯ», «ПРАВА ЧЕЛОВЕКА», «ЖЕНСКИЙ ВОПРОС», «МАТЕРИАЛЬНОЕ БЛАГОПО­ЛУЧИЕ». В конкретном тексте концептуальная переменная представлена своими значениями — языковыми представителями. Так, концептуальная категория «СВОЙ—ЧУЖОЙ» в текстах может иметь следующие значе­ния: мой, наш, мы, я, привычный, знакомый, близкий vs. их, его, ее, он, она, оно, они, их, ее, его, непривычный, дальний, незнакомый. С другой сто­роны, концептуальная переменная «ДЕМОКРАТИЯ» может быть пред­ставлена в текстах следующими языковыми коррелятами: демократия, демократический, демократично, демократический выбор, власть народа, народовластие, выборность, возможность выбора, разделение властей.

Абсолютная частота концептуальной переменной определяется как совокупность абсолютных частот ее значений (языковых репрезентан­тов). Отсюда следует, что для правильности контент-анализа очень важно определить весь список значений, иначе будут пропущены некоторые вхождения концептуальной переменной и результаты исследования будут неточны.

Этапы подготовки и проведения эксперимента. Первый этап подготов­ки эксперимента заключается в выборе материала — корпуса языковых данных. Классический для контент-анализа пример корпуса данных — газетные публикации за определенный период времени или программы политических партий в разные периоды существования партий. Как пра­вило, структура корпуса данных и отбор материала тесно связаны с самой постановкой задачи исследования. Например, если предметом исследова­ния являются языковые и стилистические особенности русского рассказа XIX в., то и создаваемый корпус должен охватывать соответствующие литературные тексты того времени. Для формирования корпуса мож­но использовать принципы, разработанные в корпусной лингвистике — см. § 3 главы 3.

Второй этап — выбор концептуальной переменной и определение ее значений — языковых репрезентантов выбранного понятия в тексте. Если значения К-переменной можно выявить в предварительном эксперименте на незначительном количестве материала (для часто исследуемых про­блемных областей в социальных науках и политологии разработаны спе­циальные словари-тезаурусы значений наиболее очевидных К-перемен-ных), то выбор самой К-переменной остается нетривиальной проблемой. Один из наиболее частых подводных камней при выборе К-переменной —

это корреляция между частотой и значимостью, а также постулат о рав­нозначности вхождения значений К-переменной. Если эта корреляция от­сутствует или одно вхождение (группа вхождений) перевешивает по зна­чимости другие вхождения, то контент-анализ в классическом варианте неприменим. Например, если известно, что Эйзенхауэр, уходя со своего поста, произнес известную речь об опасности военно-промышленного комплекса, то любые контент-аналитические выкладки в связи с К-пере­менной «ВОЕННО-ПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС» не будут иметь никакого смысла по отношению к предшествующим выступлениям Эй­зенхауэра, даже если бы они все были и позитивные или существенно превосходили отрицательные оценки. Иными словами, если исследо­вателя интересует отношение данного политика к проблемам обороны и военного строительства, то в данном случае он должен выбрать другую переменную, например «АРМИЯ», «ВООРУЖЕННЫЕ СИЛЫ» и пр.

Третий этап — выбор единицы кодирования. Значения К-переменной могут приписываться текстам, их фрагментам, абзацам, предложениям и отдельным словам и словосочетаниям. Выбор единицы кодирования зависит от объема и характера корпуса данных и от типа контент-анализа. Если корпус данных — заголовки статей, то выбор единицы кодирования предопределен. С другой стороны, чем больше корпус данных, тем крупнее могут быть единицы кодирования. Для ручного контент-анализа зависимость единицы кодирования от объема корпуса очевидна. Если корпус насчитывает тысячи статей, а кодировщиков — два—три человека, то выбор в качестве единицы кодирования одной статьи вполне оправдан. Учитывается также и объем единиц хранения корпуса. Если корпус состоит из относительно небольших заметок, то опять-таки они и могут стать единицами кодирования.

Отбор кодировщиков и формулировка инструкций по кодированию образуют четвертый этап подготовки эксперимента. Ручной контент-ана­лиз требует точной формулировки инструкций. Кодировщиков может быть несколько и они должны руководствоваться едиными принципами кодирования. Часто для обеспечения единообразия кодирования между кодировщиками и руководителями эксперимента проводятся семинары, позволяющие всем участникам уточнить и унифицировать принципы обработки материала. При компьютерном контент-анализе подготовка инструкций практически заменяется перечислением языковых форм вы­бранных значений К-переменной. Общие принципы кодировки задают два вида контент-анализа — жесткий и мягкий. При жестком варианте ин­струкции формулируются таким образом, что кодируются только явные вхождения К-переменной в текст, то есть только тогда, когда в тексте экс­плицитно представлено одно из значений К-переменной. При мягком ва­рианте контент-анализа инструкции позволяют кодировщику кодировать не только явные, но и неявные, имплицитные вхождения К-переменной в текст. Это допустимо в тех случаях, когда трудно исчислить все зна­чения К-переменной. Например, К-переменная «ПРАВА ЧЕЛОВЕКА»