Метод контент-анализа. 
Методология педагогического исследования

Анализ продуктов деятельности базируется на предпосылке, что в любых проявлениях творческой активности человека находят выражение (проецируются вовне) значимые личностные свойства, актуальные потребности, эмоциональные состояния, особенности самовосприятия и самооценки. Данный вид анализа распространяется на рисунки, тексты, характерные признаки почерка, сложные художественные объекты и т. д.

Один из методов данной группы — контент-анализ (от англ, contents — содержание) предполагает исследование документов или любых других источников информации и позволяет выделить определенные смысловые единицы содержания и формы передачи информации в каком-либо тексте.

Определений контент-анализа существует много, но среди них трудно найти удовлетворительное. Например, можно встретить следующие формулировки: статистическая (квантитативная) семантика; техника для объективного количественного анализа содержания коммуникации; техника для делания выводов при помощи объективного и систематического установления характеристик сообщений.

Каждая из приведенных выше формулировок неудовлетворительна уже по той причине, что основной акцент в них делается на количественные параметры анализа текстов и в них совершенно не отражена специфика качественных методов контент-анализа.

Количественный контент-анализ, в первую очередь, интересуется частотой появления в тексте определенных характеристик (переменных) содержания. Качественный контент-анализ позволяет делать выводы даже на основе единственного присутствия или отсутствия определенной характеристики содержания.

Различие двух подходов довольно легко проиллюстрировать примерами. В 50-е годы XX в. западные аналитики на основе количественного анализа статей газеты «Правда» обнаружили резкое снижение числа ссылок на Сталина. Отсюда они сделали закономерный вывод, что последователи Сталина стремятся дистанцироваться от него. С другой стороны, качественный аналитик мог бы сделать аналогичный вывод на основе единственного факта, что в публичной речи одного из партийных функционеров, посвященной победе СССР в Великой Отечественной войне, Сталин вообще не был упомянут. Прежде такое было бы немыслимо.

Объектом контент-анализа может быть содержание различных печатных изданий, радиои телепередач, кинофильмов, рекламных сообщений, документов, публичных выступлений, материалов анкет.

Контент-анализ находит свое применение там, где существует обширный по объему, внутренне организованный, но не систематизированный текстовой материал, использование которого без предварительной обработки затруднено. Основными идеями, лежащими в основе идеологии контент-анализа, являются восхождение от текста к внетекстовой реальности, под которой понимается социальная (или интеллектуальная) действительность во всем ее многообразии и строгость исследования.

Следует обратить внимание на то, что когда говорят о контентанализе текстов, то главный интерес всегда заключается не в самих характеристиках содержания, а во внеязыковой реальности, которая за ними стоит — личных характеристиках автора текста, преследуемых им целях, характеристиках адресата текста, различных событиях общественной жизни и пр.

Данный метод обязан своим происхождением социологии. Однако сегодня он активно используется в самых разных областях гуманитарного знания: в политологии, истории философии, культурологи и прочих.

Появление термина content-analisys относится к концу XIX — началу XX вв. Именно тогда в американской журналистике были предприняты первые попытки осуществить тематически точный анализ текстов (Б. Мэттьюз, Д. Спиид, А. Тенни, Д. Уилкокс).

«Изобретателями» современной версии контент-анализа часто называют американского социолога Г. Лассуэла и французского журналиста Ж. Кайзера.

Г. Лассуэл в начале 50-х годов прошлого столетия первым предложил использовать для анализа массовой коммуникации статистический учет абстрактных языковых единиц — символов («слов»). С этого момента начался отсчет истории существования специального метода социологических исследований — контент-анализа.

В начале 60-х годов XX в. Ж. Кайзер разработал целую систему изучения больших текстовых массивов, основанную на анализе статистических данных. Вскоре некоторые приемы описания текстов, апробированные в трудах, были стандартизированы ЮНЕСКО и получили широкое распространение. Суть методики Ж. Кайзера заключалась в учете внешних форм организации текстового материала: его расположения, оглавления, оформления, проч.

Кроме этого Ж. Кайзер предложил целый комплекс универсальных эмпирических процедур, позволяющих достаточно полно, скрупулезно анализировать как отдельные исторические источники, так и их другие совокупности. Результаты своих исследований Ж. Кайзер изложил в знаменитой теперь монографии «Le quontiden francais». Paris. A. Colin, 1963. С этих пор контент-анализ приобрел «академический статус»: конкретной, логически завершенной, эффективной исследовательской процедуры.

Дальнейшее развитие этот метод получил в трудах последовательницы Ж. Кайзера — Э. Морен. Так, именно Э. Морен ввела в научный оборот понятия «единицы информации» (особые элементы счета в контент-анализе, включающие в себя ответ на вопрос: «О чем говорится?»), «смысловые группы» (совокупности «единиц информации», формирующиеся на основе их взаимного смыслового соответствия), «эмоциональный тон» повествования" (этот тон определялся по специальной порядковом шкале с делениями «положительная», «отрицательная», «нейтральная» информация). Исследования Э. Морен положили начало более «гибкому» подходу к процедуре статистической обработки текстов. В результате вскоре последовал бурный всплеск исследовательского интереса к этому методу, повлекший за собой возникновение бесчисленных методик контентанализа, ориентированных на количественный анализ поэтических, художественных, философских, других произведений. Процесс интеграции контент-анализа с традиционными методами гуманитарных дисциплин привел к разрушению исследовательских стандартов, разработанных в социологии.

Контент-аналитическими можно называть только те методики исследования текстовых массивов, которые основываются на строгой последовательности процедурных шагов: от формирования абстрактного объекта исследования и формулирования исследовательской задачи до интерпретации результатов и их статистической обработки.

В контексте традиционных психолого-педагогических исследований контент-анализ чаще всего применяется как метод источниковедческий. Целью исследователя является глубокая, всесторонняя обработка документов, полное извлечение из них полезной (в т.ч. и неявной, скрытой) информации, представление информации в максимально конкретной, адекватной форме, и только в последнюю очередь — ее оценка.

На первом этапе развития контент-анализа внимание исследователей было направлено в основном на подсчет частот появления в текстах различных слов или тем. Г. Г. Почепцов условно относит появление контент-анализа к XVIII в., когда в Швеции частота появления тем, связанных с Христом, использовалась для принятия решения о еретичности книги.

Однако просто частота появления того или иного слова или темы мало что говорят. Гораздо более информативны не абсолютные, а относительные частоты, которые вычисляются как отношение абсолютной частоты к длине анализируемого текста. В зависимости от того, что является переменной содержания, под длиной текста может пониматься количество слов в нем, количество предложений, абзацев и пр.

В качестве реального примера такого анализа текстов можно привести анализ президентских посланий стране, с которыми обратился Б. Клинтон в 1994 и 1995 годах. Эти послания содержат от 7 до 10 тыс. слов. Были сформированы категории слов, относящихся к экономике, бюджету страны, образованию, преступности, вопросам семьи, международным делам, социальной помощи и др. По изменению относительных частот в посланиях 1994 и 1995 годов были сделаны выводы об изменении политики государства в различных областях, т. е. все эти темы нашли отражение в обоих посланиях, но в одном из них некоторым темам уделялось больше внимания, а в другом — меньше. Например, в послании 1995 года больше внимания было уделено вопросам образования, семьи, но меньше внимания — преступности, международным делам, социальной помощи. Это дало основание для того, чтобы судить о приоритетах правительства США.

В качестве категории может выступать набор слов, объединенных по определенному основанию. Можно сказать, что посредством категорий в контент-анализе представлены определенные концептуальные образования. Так в случае с посланиями Б. Клинтона была образована категория «экономика», в которую входили слова — экономика, безработица, инфляция. В категорию «семья» входили слова — ребенок, семья, родители, мать, отец. Именно учет частот встречаемости категорий, а не отдельных слов, позволяет судить о внимании, уделенном в послании тем или иным вопросам.

Очевидно, что от качества составления таких категорий во многом зависит качество результатов анализа. Контент-анализ текстов с использованием категорий иногда называют концептуальным анализом.

Относительные частоты позволяют сравнивать два и более текстов, но иногда требуется сделать вывод на основе анализа лишь одного текста.

Дальнейшее развитие контент-анализа требовало более точных методов анализа текстов. К середине 50-х годов XX в. исследователи стали все больше уделять внимания не простому наличию или отсутствию категорий в тексте, а связям между категориями. Для этого обращают внимание на совместную встречаемость (cooccurence) слов различных категорий. Например, для каждого предложения текста мы можем выяснить, слова каких категорий в нем встречаются. После этого легко подсчитать обычный коэффициент корреляции, который даст нам силу связи между категориями и знак этой связи. Может оказаться, что для некоторых категорий наблюдается тенденция их совместного употребления, а для других — наоборот.

Метод нахождения контекстов употребления слов (collocations) допускает дальнейшее развитие метода иследования. Выбрав предложения, в которых встречается конкретное слово или категория, мы получили некоторую подвыборку текста, к которой в свою очередь применимы все методы контент-анализа, т. е. контексты употребления слов и категорий могут быть также подвергнуты контент-анализу — выяснению простых частот категорий, относительных частот, оценок категорий относительно нормы и т. д. Если выразиться образно, то контекстный анализ позволяет выделить в тексте несколько тематических нитей и анализировать их отдельно. Очевиден огромный потенциал контекстного анализа при мониторинге больших объемов информации, так как он позволяет полностью автоматизировать весь процесс сбора информации.

Сегодня методика, процедуры и техника контент-анализа достаточно полно описаны в специальной научной литературе. Рассмотрим некоторые существенные элементы процедуры контент-анализа.

Первое, с чем сталкивается исследователь при проведении контент-анализа — это разработка конкретной исследовательской программы, под которой обычно понимают изложение основных задач, методических предпосылок и гипотез исследования с указанием правил и логической последовательности операций по проверке гипотез. Общие рекомендации по составлению таких программ сводятся к необходимости соизмерять желаемое (цели) и возможное (средства) и намеченное (объект) и находить оптимальную для данного случая комбинацию их.

Как раз последнее и представляет главную трудность для исследователя. Преодолев ее, он получает ключ к методу контент-анализа. Никакой другой метод, используемый в социальных исследованиях, не связан так непосредственно в своих процедурах с концептуальной установкой, прямо вытекающей из теоретических посылок и задач исследования, как это мы видим при контент-анализе (М.И. Дауристин).

Важнейшими элементами исследовательской программы контент-анализа являются: интерпретация понятийного аппарата, предварительный системный анализ объекта исследования и рабочей гипотезы, а центральным ее пунктом — принципиальный (стратегический) план, составленный на основе логической схемы исследования.

В настоящее время к основным процедурам контент-анализа относятся:

• 1. Выявление смысловых единиц контент-анализа, которыми могут быть:
  • • понятия, выраженные в отдельных терминах;
  • • темы, выраженные в целых смысловых абзацах, частях текстов, статьях, телерадиопередачах и т. п.;
  • • имена, фамилии людей;
  • • события, факты и т. п.;
  • • смысл апелляций к потенциальному адресату. Единицы контентанализа 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 первом случае процедура сводится к подсчету частоты упоминания выделенной смысловой единицы, во втором — исследователь на основе анализируемого материала и здравого смысла сам выдвигает единицы счета, которыми могут быть: физическая протяженность текстов; площадь текста, заполненная смысловыми единицами; число строк (абзацев, знаков, колонок текста); длительность трансляции по радио или телевидению; 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 (например, «формула оценки удельного веса смысловых категорий в общем объеме текста»), статистические расчеты понятности и аттрактивности текста.

Метод контент-анализа широко применяется как вспомогательное средство в психологии, социологии и других науках при анализе ответов на открытые вопросы анкет, материалов наблюдений, результатов тестирования (в частности, в проективных методиках), для анализа результатов в методе фокус-групп. Подобные методы используются также в исследованиях массовых коммуникаций, в маркетинговых и многих других исследованиях. Контент-анализ может использоваться для исследования большей части документальных источников, однако лучше всего он работает при относительно большом количестве однопорядковых данных.

Использование при контент-анализе определенного набора категорий задает концептуальную сетку, в терминах которой и анализируется текст. От того, насколько удачен набор используемых категорий, зависит качество результатов анализа. Поэтому исследователей давно интересовала задача автоматической категоризации слов текста, т. е. выделение обсуждаемых в нем тем. Были предложены ряд подходов для решения этой задачи. Следует отметить, что автоматическая категоризация возможна лишь в том случае, если объем анализируемых текстов достаточно велик.

В педагогике контент-анализ может применяться, во-первых, как самостоятельный прием исследования содержания сообщения; вовторых, в комплексе с другими методами, т. е. когда одновременно исследуют не только сообщение, но и другие элементы коммуникационного процесса; в-третьих, как вспомогательный метод обработки массива данных, полученных другими методами.