stringtranslate.com

Анализ содержания

Контент-анализ — это исследование документов и коммуникативных артефактов, которыми могут быть тексты различных форматов, изображения, аудио или видео. Социологи используют контент-анализ для изучения моделей общения воспроизводимым и систематическим образом. [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 опросы.

Практика и философия контент-анализа различаются в зависимости от академических дисциплин. Все они предполагают систематическое чтение или наблюдение за текстами или артефактами, которым присвоены метки (иногда называемые кодами) , указывающие на наличие интересных, значимых фрагментов контента. [2] [3] Систематически маркируя содержание набора текстов , исследователи могут анализировать закономерности содержания количественно, используя статистические методы , или использовать качественные методы для анализа значений содержания в текстах .

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. Классификаторы машинного обучения могут значительно увеличить количество текстов, которые можно пометить, но научная полезность этого является 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 содержательные вопросы. Тем не менее, по мнению Клауса Криппендорфа , в каждом контент-анализе необходимо ответить на шесть вопросов: [5]

  1. Какие данные анализируются?
  2. Как определяются данные?
  3. Из какой популяции взяты данные?
  4. Каков соответствующий контекст?
  5. Каковы границы анализа?
  6. Что нужно измерить?

Самая простая и объективная форма контент-анализа учитывает однозначные характеристики текста, такие как частота слов , площадь страницы, занимаемая газетной колонкой, или продолжительность радио- или телепрограммы . Анализ частотности простых слов ограничен, поскольку значение слова зависит от окружающего текста. Подпрограммы «Ключевое слово в контексте» (KWIC) решают эту проблему, помещая слова в их текстовый контекст. Это помогает устранить двусмысленности, возникающие, например, из-за синонимов и омонимов .

Следующим шагом в анализе является различие между словарными (количественными) подходами и качественными подходами. Подходы, основанные на словарях, создают список категорий, полученный из списка частотности слов, и контролируют распределение слов и их соответствующих категорий в текстах. В то время как методы количественного контент-анализа таким образом преобразуют наблюдения за найденными категориями в количественные статистические данные, качественный контент-анализ больше фокусируется на интенциональности и ее последствиях. Существуют сильные параллели между качественным контент-анализом и тематическим анализом . [6]

Качественный и количественный контент-анализ

Количественный контент-анализ выделяет подсчет частот и статистический анализ этих закодированных частот. [7] Кроме того, количественный контент-анализ начинается с формулировки гипотезы, а кодирование принимается до начала анализа. Эти категории кодирования строго соответствуют гипотезе исследователя. Количественный анализ также использует дедуктивный подход. [8] Примеры контентно-аналитических переменных и конструкций можно найти, например, в базе данных открытого доступа DOCA. Эта база данных собирает, систематизирует и оценивает соответствующие контент-аналитические переменные областей и тем исследований в области коммуникации и политологии.

Зигфрид Кракауэр критикует количественный анализ, утверждая, что он чрезмерно упрощает сложные коммуникации, чтобы быть более надежными. С другой стороны, качественный анализ имеет дело с тонкостями скрытых интерпретаций, тогда как количественный фокусируется на явных значениях. Он также признает «совпадение» качественного и количественного контент-анализа. [7] При качественном анализе закономерности рассматриваются более внимательно, и на основе скрытых значений, которые может обнаружить исследователь, ход исследования может быть изменен. Он носит индуктивный характер и начинается с открытых исследовательских вопросов, а не с гипотезы. [8]

Кодовые книги

Инструментом сбора данных, используемым при контент-анализе, является кодовая книга или схема кодирования. При качественном контент-анализе кодовая книга создается и совершенствуется во время кодирования, тогда как при количественном контент-анализе кодовая книга должна быть разработана и предварительно проверена на надежность и достоверность перед кодированием. [4] Кодовая книга включает подробные инструкции для кодировщиков, а также четкие определения соответствующих понятий или переменных, подлежащих кодированию, а также присвоенные значения.

В соответствии с действующими стандартами надлежащей научной практики каждое исследование контент-анализа должно предоставлять свою кодовую книгу в приложении или в качестве дополнительного материала, чтобы обеспечить воспроизводимость исследования. На сервере Open Science Framework (OSF) Центра открытой науки множество кодовых книг исследований контент-анализа находятся в свободном доступе через поиск по запросу «кодовая книга».

Более того, База данных переменных для контент-анализа (DOCA) предоставляет открытый доступ к архиву предварительно протестированных переменных и установленным кодовым книгам для контент-анализа. [9] Меры из архива могут быть использованы в будущих исследованиях для обеспечения использования высококачественных и сопоставимых инструментов. DOCA охватывает, среди прочего, меры по контент-анализу вымышленных средств массовой информации и развлечений (например, меры по сексуализации в видеоиграх [10] ), пользовательского медиа-контента (например, меры по борьбе с разжиганием ненависти в Интернете [11] ) и средств массовой информации и журналистики (например, меры по использованию стоковых фотографий в репортажах прессы о сексуальном насилии над детьми [12] и меры персонализации при освещении избирательных кампаний [13] ).

Вычислительные инструменты

С появлением обычных вычислительных средств, таких как ПК, популярность компьютерных методов анализа растет. [14] [15] [16] Ответы на открытые вопросы, газетные статьи, манифесты политических партий, медицинские записи или систематические наблюдения в экспериментах — все это может быть подвергнуто систематическому анализу текстовых данных.

Имея содержание общения в виде машиночитаемых текстов, входные данные анализируются на предмет частот и кодируются по категориям для построения выводов.

Компьютерный анализ может помочь в работе с большими наборами электронных данных, сокращая время и устраняя необходимость в привлечении нескольких человек-кодировщиков для установления надежности между кодировщиками. Тем не менее, для анализа контента по-прежнему можно использовать программистов-людей, поскольку они зачастую более способны распознавать в тексте нюансы и скрытые смыслы. Исследование показало, что программисты-люди способны оценивать более широкий диапазон и делать выводы на основе скрытых значений. [17]

Надежность и достоверность

Роберт Вебер отмечает: «Чтобы сделать правильные выводы из текста, важно, чтобы процедура классификации была надежной в смысле последовательности: разные люди должны кодировать один и тот же текст одинаковым образом». [18] Валидность, надежность между кодировщиками и надежность внутри кодеров являются предметом интенсивных методологических исследований на протяжении многих лет. [5] Нойендорф предполагает, что при использовании кодировщиков-людей в контент-анализе следует использовать как минимум двух независимых кодировщиков. Надежность человеческого кодирования часто измеряется с использованием статистической меры надежности между кодировщиками или «степени согласия или соответствия между двумя или более кодировщиками». [4] Лейси и Рифф определяют измерение надежности интеркодеров как сильную сторону количественного контент-анализа, утверждая, что, если контент-аналитики не измеряют надежность интеркодеров, их данные не более надежны, чем субъективные впечатления одного читателя. . [19]

Согласно сегодняшним стандартам отчетности, количественный контент-анализ должен публиковаться вместе с полными кодовыми книгами, а для всех переменных или показателей в кодовой книге должны сообщаться соответствующие коэффициенты надежности между кодировщиками или между экспертами на основе предварительных эмпирических испытаний. [4] [20] [21] Кроме того, должна быть обеспечена достоверность всех переменных или мер в кодовой книге. Этого можно достичь за счет использования установленных мер, которые доказали свою эффективность в более ранних исследованиях. Кроме того, достоверность содержания мер может быть проверена экспертами в данной области, которые изучают, а затем утверждают или исправляют инструкции, определения и примеры кодирования в кодовой книге.

Виды текста

В контент-анализе выделяют пять типов текстов:

  1. письменный текст , например, книги и статьи
  2. устный текст, такой как речь и театральное представление
  3. знаковый текст, такой как рисунки, картины и значки
  4. аудиовизуальный текст, например телепрограммы, фильмы и видео.
  5. гипертексты – это тексты, найденные в Интернете.

История

Контент-анализ — это исследование с использованием категоризации и классификации речи, письменного текста, интервью, изображений или других форм общения. Вначале, когда в конце XIX века появились первые газеты, анализ проводился вручную путем измерения количества колонок по определенной теме. Этот подход также можно проследить, когда студент университета изучал закономерности в литературе Шекспира в 1893 году. [22]

На протяжении многих лет контент-анализ применялся в самых разных областях. Герменевтика и филология уже давно используют контент-анализ для интерпретации священных и светских текстов и, во многих случаях, для определения авторства и аутентичности текстов . [3] [5]

В последнее время, особенно с появлением средств массовой коммуникации , контент-анализ нашел все более широкое применение для глубокого анализа и понимания медиа-контента и медиа-логики. Политолог Гарольд Лассвелл 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?». [23] Сильный упор на количественный подход, начатый Лассвеллом, был наконец осуществлен другим «отцом» контент-анализа, Бернардом Берельсоном , который предложил определение контент-анализа, которое с этой точки зрения является символичным: методика исследования для объективного, систематического и количественного описания явного содержания общения». [24]

Количественный контент-анализ приобрел новую популярность в последние годы благодаря технологическим достижениям и плодотворному применению в исследованиях в области массовой коммуникации и личной коммуникации. Контент-анализ текстовых больших данных, создаваемых новыми медиа , особенно социальными сетями и мобильными устройствами, стал популярным. Эти подходы используют упрощенный взгляд на язык, игнорирующий сложность семиозиса — процесса, посредством которого значение формируется из языка. Количественных контент-аналитиков критиковали за ограничение объема контент-анализа простым подсчетом и за применение методологий измерения естественных наук без критического размышления об их пригодности для социальных наук. [25] И наоборот, качественные контент-аналитики подвергались критике за недостаточную систематичность и слишком импрессионистический подход. [25] Криппендорф утверждает, что количественные и качественные подходы к контент-анализу имеют тенденцию перекрываться и что не может быть общего вывода о том, какой подход лучше. [25]

Контент-анализ также можно охарактеризовать как изучение следов , представляющих собой документы прошлых времен, и артефактов, представляющих собой неязыковые документы. Под текстами понимаются процессы коммуникации в широком смысле этого слова, часто приобретающие значение посредством похищения . [3] [26]

Скрытое и явное содержание

Содержание манифеста легко понять по своей номинальной стоимости. Смысл его прямой. Скрытое содержание не столь явно и требует интерпретации, чтобы раскрыть смысл или подтекст. [27]

Использование

Холсти группирует пятнадцать применений контент-анализа на три основные категории : [28]

Он также помещает эти способы использования в контекст базовой коммуникационной парадигмы .

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

В качестве противовеса существуют ограничения на сферу использования процедур, характеризующих контент-анализ. В частности, если доступ к цели анализа может быть получен прямым путем без материального вмешательства, то методы прямого измерения дают более качественные данные. [30] Таким образом, в то время как контент-анализ пытается количественно описать коммуникации , характеристики которых в первую очередь категориальны — обычно ограничиваются номинальной или порядковой шкалой — через выбранные концептуальные единицы (унификация ) , которым присваиваются значения ( категоризация ) для перечисления при мониторинге. надежность интеркодера , если вместо этого целевая величина явно уже непосредственно измерима — обычно в интервальной шкале или шкале отношений — особенно непрерывная физическая величина, то такие цели обычно не включаются в число тех, которые требуют «субъективного» выбора и формулировок контент-анализа. . [31] [32] [33] [34] [35] [36] [20] [ 37] Например (из смешанных исследований и клинического применения), поскольку медицинские изображения передают врачам диагностические особенности, нейровизуализация инсульта (инфаркта) ) шкала объема, называемая АСПЕКТЫ, объединяет 10 качественно очерченных (неравных) областей мозга на территории средней мозговой артерии , которые она классифицирует как подвергшиеся хотя бы частично или вообще не пораженные инфарктом, чтобы перечислить последние, при этом в опубликованных сериях часто оценивается надежность интеркодера. по каппе Коэна . Вышеупомянутые операции, выделенные курсивом , накладывают неуказанную форму контент-анализа на оценку степени инфаркта, которую вместо этого достаточно легко и более точно измерить как объем непосредственно на изображениях. [38] [39] («Точность... является высшей формой надежности». [40] ) Однако сопутствующая клиническая оценка по шкале инсульта Национального института здоровья (NIHSS) или модифицированной шкале Рэнкина (mRS) , сохраняет необходимую форму контент-анализа. Признавая потенциальные ограничения контент-анализа как в отношении языкового содержания, так и изображений, Клаус Криппендорф утверждает, что «понимание [понимание]... может... вообще не соответствовать процессу классификации и/или подсчета, с помощью которого проводится большинство контент-анализов. », [41] предполагая, что контент-анализ может существенно исказить сообщение.

Разработка исходной схемы кодирования

Процесс первоначальной схемы кодирования или подход к кодированию зависит от конкретного выбранного подхода к анализу контента. Посредством направленного контент-анализа ученые разрабатывают предварительную схему кодирования на основе ранее существовавшей теории или предположений. В то время как при традиционном подходе к контент-анализу первоначальная схема кодирования разрабатывалась на основе данных.

Традиционный процесс кодирования

При любом из описанных выше подходов исследователям рекомендуется погрузиться в данные для получения общей картины. Кроме того, жизненно важно определить последовательную и четкую единицу кодирования, и выбор исследователей варьируется от одного слова до нескольких абзацев, от текстов до знаковых символов. Наконец, построение связей между кодами путем их сортировки по конкретным категориям или темам. [42]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Брайман, Алан; Белл, Эмма (2011). Методы бизнес-исследований (3-е изд.). Кембридж: Издательство Оксфордского университета. ISBN 9780199583409. ОСЛК  746155102.
  2. ^ Ходдер, И. (1994). Интерпретация документов и материальная культура. Таузенд-Оукс и т. д.: Сейдж. п. 155. ИСБН 978-0761926870.
  3. ^ abc Типальдо, Г. (2014). Анализ контента и средств массовой информации. Болонья, IT: Иль Мулино. п. 42. ИСБН 978-88-15-24832-9.
  4. ^ abcd Кимберли А. Нойендорф (30 мая 2016 г.). Руководство по контент-анализу. МУДРЕЦ. ISBN 978-1-4129-7947-4.
  5. ^ abc Криппендорф, Клаус (2004). Контент-анализ: введение в его методологию (2-е изд.). Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж. п. 413. ИСБН 9780761915454.
  6. ^ Ваисморади, Моджтаба; Турунен, Ханнеле; Бондас, Тереза ​​(01 сентября 2013 г.). «Контент-анализ и тематический анализ: значение для проведения качественного описательного исследования». Сестринское дело и медицинские науки . 15 (3): 398–405. дои : 10.1111/nhs.12048 . ISSN  1442-2018. PMID  23480423. S2CID  10881485.
  7. ^ аб Кракауэр, Зигфрид (1952). «Проблема качественного контент-анализа». Общественное мнение Ежеквартально . 16 (4, Специальный выпуск по исследованиям в области международных коммуникаций): 631. doi : 10.1086/266427. ISSN  0033-362X.
  8. ^ аб Уайт, Мэрилин Домас; 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. ^ Омер-Педрацци, Франциска; Кесслер, Сабрина; Гумпрехт, Эдда; Соммер, Катарина; Кастро Эрреро, Лайя (2022). «DOCA — База данных категорий для контент-анализа». ISSN  2673-8597.
  10. ^ Вульф, Тим; Посслер, Дэниел; Брейер, Йоханнес (2021). «Сексуализация (видеоигры)». DOCA — База данных переменных для контент-анализа . дои : 10.34778/3e . ISSN  2673-8597. S2CID  233683109.
  11. ^ Исав, Катарина (2021). «Язык вражды (Hate Speech/Incivility)». DOCA — База данных переменных для контент-анализа . дои : 10.34778/5а . ISSN  2673-8597. S2CID  235551271.
  12. ^ Деринг, Никола; Уолтер, Роберто (2022). «Иконография сексуального насилия над детьми в новостях (репортажи о правосудии и преступности)». DOCA — База данных переменных для контент-анализа . дои : 10.34778/2zu . ISSN  2673-8597. S2CID  248329276.
  13. ^ Лейдекер-Сандманн, Мелани (2021). «Персонализация (освещение избирательной кампании)». DOCA — База данных переменных для контент-анализа . дои : 10.34778/2г . ISSN  2673-8597. S2CID  235520184.
  14. ^ Пфайффер, Сильвия, Стефан Фишер и Вольфганг Эффельсберг. «Автоматический анализ аудиоконтента». Технические отчеты 96 (1996).
  15. ^ Гриммер, Джастин и Брэндон М. Стюарт. «Текст как данные: перспективы и недостатки автоматических методов контент-анализа политических текстов». Политический анализ 21.3 (2013): 267-297.
  16. ^ Насукава, Тецуя и Чонхи И. «Анализ настроений: определение благосклонности с помощью обработки естественного языка». Материалы 2-й международной конференции по сбору знаний. АКМ, 2003.
  17. ^ Конвей, Майк (март 2006 г.). «Субъективная точность компьютеров: методологическое сравнение с человеческим кодированием в контент-анализе». Ежеквартальный журнал «Журналистика и массовые коммуникации» . 83 (1): 186–200. дои : 10.1177/107769900608300112. ISSN  1077-6990. S2CID  143292050.
  18. ^ Вебер, Роберт Филип (1990). Базовый контент-анализ (2-е изд.). Ньюбери-Парк, Калифорния: Сейдж. п. 12. ISBN 9780803938632.
  19. ^ Лейси, Стивен Р.; Рифф, Дэниел (1993). «Грехи бездействия и комиссии в количественных исследованиях в области массовых коммуникаций». Ежеквартальный журнал «Журналистика и массовые коммуникации» . 70 (1): 126–132. дои : 10.1177/107769909307000114. S2CID  144076335.
  20. ^ аб Криппендорфф, Клаус (2004). Контент-анализ: введение в его методологию (2-е изд.). Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж. стр. (пассим). ISBN 0761915451. (О количественной природе контент-анализа, унификации и категоризации, а также использовании по типу шкалы).
  21. ^ Олейник, Антон; Попова Ирина; Кирдина Светлана; Шаталова, Татьяна (2014). «О выборе мер достоверности и валидности при контент-анализе текстов». Качество и количество . 48 (5): 2703–2718. дои : 10.1007/s11135-013-9919-0. ISSN  1573-7845. S2CID  144174429.
  22. ^ Самптер, Рэндалл С. (июль 2001 г.). «Вести о новостях». История журналистики . 27 (2): 64–72. дои : 10.1080/00947679.2001.12062572. ISSN  0094-7679. S2CID  140499059.
  23. ^ Лассвелл, Гарольд (1948). «Структура и функции коммуникации в обществе». В Брайсоне, Л. (ред.). Передача идей (PDF) . Нью-Йорк: Харпер и Роу. п. 216.
  24. ^ Берельсон, Б. (1952). Контент-анализ в коммуникационных исследованиях . Гленко: Свободная пресса. п. 18.
  25. ^ abc Криппендорф, Клаус (2004). Контент-анализ: введение в его методологию . Калифорния: Сейдж. стр. 87–89. ISBN 978-0-7619-1544-7.
  26. ^ Тиммерманс, Стефан; Тавори, Иддо (2012). «Построение теории в качественных исследованиях» (PDF) . Социологическая теория . 30 (3): 167–186. дои : 10.1177/0735275112457914. S2CID  145177394. Архивировано из оригинала (PDF) 19 августа 2019 г. Проверено 9 декабря 2018 г.
  27. ^ Чан-Хван Ли; Ён-Гюль Ким; Сун-Хо Ю (2001). «Стадийная модель управления знаниями». Материалы 34-й ежегодной Гавайской международной конференции по системным наукам . IEEE-компьютер. Соц. п. 10. дои : 10.1109/hicss.2001.927103. ISBN 0-7695-0981-9. S2CID  34182315.
  28. ^ abc Холсти, Оле Р. (1969). Контент-анализ для социальных и гуманитарных наук . Ридинг, Массачусетс: Аддисон-Уэсли. стр. 14–93. (Таблица 2-1, стр. 26).
  29. ^ Берельсон, Бернард (1952). Контент-анализ в коммуникационных исследованиях . Гленко, Иллинойс: Свободная пресса.
  30. ^ Холсти, Оле Р. (1969). Контент-анализ для социальных и гуманитарных наук . Ридинг, Массачусетс: Аддисон-Уэсли. стр. 15–16.
  31. ^ Холсти, Оле Р. (1969). Контент-анализ для социальных и гуманитарных наук . Ридинг, Массачусетс: Аддисон-Уэсли.
  32. ^ Нойендорф, Кимберли А. (2002). Руководство по контент-анализу . Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж. стр. 52–54. ISBN 0761919783. (Об описательной роли контент-анализа).
  33. ^ Агрести, Алан (2002). Категориальный анализ данных (2-е изд.). Хобокен, Нью-Джерси: Уайли. стр. 2–4. ISBN 0471360937. (О значениях «категориальных» и других шкал измерения).
  34. ^ Дельфико, Джозеф Ф. (1996). Контент-анализ: методология структурирования и анализа письменного материала. Вашингтон, округ Колумбия: Главное бухгалтерское управление США. стр. 19–21. (Ссылка на PDF-файл).
  35. ^ Дельфико, Джозеф Ф. (1996). Контент-анализ: методология структурирования и анализа письменного материала. Вашингтон, округ Колумбия: Главное бухгалтерское управление США. (Транскрипция ASCII; Глава 3:1.1, посвященная использованию в зависимости от типа шкалы, и Приложение III, посвященное надежности интеркодера).
  36. ^ Карни, Т[хомас] Ф[рансис] (1971). «Контент-анализ: обзорное эссе». Информационный бюллетень исторических методов . 4 (2): 52–61. дои : 10.1080/00182494.1971.10593939. (О количественной природе контент-анализа, унификации и категоризации, а также описательной роли).
  37. ^ Холл, Кэлвин С.; Ван де Касл, Роберт Л. (1966). Контент-анализ сновидений . Нью-Йорк: Appleton-Century-Crofts. стр. 1–16. (Глава 1 «Методология контент-анализа», посвященная количественной природе и использованию контент-анализа, а также цитата «субъективное» со стр. 12).
  38. ^ Сасс, Ричард А. (2020). «АСПЕКТЫ, Неправильная оценка инсульта: метрологическое исследование». Препринты OSF . doi : 10.31219/osf.io/c4tkp. S2CID  242764761. (§3, §6 и §7, посвященные характеру, рискам и альтернативам ASPECTS, а также стр. 76 для сравнения с контент-анализом).
  39. ^ Сасс, Ричард А.; Пиньо, Марко К. (2020). «АСПЕКТЫ искажают измерение объема инфаркта». Американский журнал нейрорадиологии . 41 (5): Е28. doi : 10.3174/ajnr.A6485. ПМЦ 7228155 . PMID  32241774. S2CID  214767536. 
  40. ^ Вебер, Роберт Филип (1990). Базовый контент-анализ (2-е изд.). Ньюбери-Парк, Калифорния: Сейдж. п. 17. ISBN 0803938632.
  41. ^ Криппендорф, Клаус (1974). «Обзор Томаса Ф. Карни, Контент-анализ: метод систематического вывода из коммуникаций». Стипендиальное сообщество Пенсильванского университета, документы факультета Анненбергской школы коммуникаций . (Цитата с 4-й страницы, без номера).
  42. ^ Фрей, Брюс Б. (2018). Анализ содержания. Мудрец. дои : 10.4135/9781506326139. ISBN 9781506326153. S2CID  4110403 . Проверено 16 декабря 2019 г.

дальнейшее чтение