Этапы контент-аналитического исследования

Процедура контент-анализа предполагает шесть основных этапов, в ходе которых осуществляются: выделение единиц анализа (качественных и количественных), составление кодировочной инструкции, пилотажная кодировка текста, кодировка всего массива исследуемых текстов и расчет количественного соотношения единиц анализа в исследуемом тексте, а также интерпретация полученных данных. Рассмотрим выделенные этапы^[1].

I этан включает: определение задач, теоретической основы и объекта исследования, разработку категориального аппарата, выбор соответствующих качественных и количественных единиц контент-анализа. На этом этапе происходит выбор объекта исследования, например «все документы» (тексты интервью, ответов на открытые вопросы анкеты и т. п.) или только «часть», т. е. выборка (газетные публикации и т. п.).

Единицы контент-анализа можно разделить на две большие группы:

• 1) качественные единицы отвечают на вопрос, что надо считать в тексте;
• 2) количественные единицы отвечают на вопрос, как надо считать.

К качественным (смысловым) единицам относят:

• — категории — наиболее общие, ключевые понятия, составляющие концептуальную схему исследования;
• — подкатегории — частные понятия, раскрывающие смысловое содержание категорий;
• — индикаторы — формы выражения смысловых единиц анализа на языке изучаемого текста.

Категории контент-анализа представляют собой ключевые понятия, составляющие концептуальную схему исследования. Категории могут быть столь же разнообразны, сколь разнообразны цели, характер и теоретическая основа исследования. В качестве категорий могут выступать, например, социально-демографические характеристики личности (пол, возраст, профессия, национальность и др.), различные виды деятельности, социально-психологические феномены (характеристики личности, группы, процессов) и др. Категории могут относиться как к содержанию, так и к форме текста.

В качестве смысловых единиц анализа информации (текстов) о политической избирательной кампании (программы, призывы, публикации в прессе, листовки и т. п.) используются: события, субъекты событий (политические лидеры, партии, официальные лица, избиратели и т. п.), их отношение к событиям (за — против, выгодно — невыгодно, хорошо — плохо), интересы, позиции, программы, цели и способы их достижения, установки, ценностные ориентации, деловые и личные качества кандидатов и т. п.¹

Основатель данного метода Г. Лассуэлл применял четырехмерную схему анализа текста газет, например: за себя (pro-х) — против себя (contra-x), за противника (pro-у) — против противника (contra-y)^[2][3].

Если в исследовании указана гипотеза, то категории определяют заранее. При отсутствии гипотезы перечень категорий должен предполагать основное содержание документа. В свою очередь категории делятся на подкатегории, создавая достаточно разветвленную категориальную систему исследования. В связи с этим ученые называют ряд требований к выделению категорий контент-анализа^[4]:

• — они должны быть четко и однозначно сформулированы;
• — они должны быть исчерпывающими, т. е. охватывать все части содержания документа и определяться задачами данного исследования;
• — они должны быть взаимоисключающими, т. е. одни и те же части содержания документов не должны относиться к разным категориям.

Согласно определениям, представленным в работе Н. Н. Богомоловой и ее коллег^[5], подкатегории — более мелкие смысловые единицы категорий; индикаторы категорий — это те элементы текста (единицы содержания), которые служат референтами, качественными признаками соответствующих категорий и подкатегорий. Они могут выражаться в виде отдельных слов, словосочетаний, суждений, тем и т. п.

Категория «индивидуальные характеристики» может включать подкатегории: «демографические характеристики», «личностные характеристики», «особенности поведения» и др.

Слово «женщина» является индикатором подкатегории «женский пол», словосочетание «эстрадная певица» — индикатор подкатегории «шоу-бизнес» и т. д.^[6]

Далее авторы выделяют упоминания в качестве зарегистрированных (и в тексте подсчитанных) индикаторов.

Под количественными единицами контент-анализа Н. Н. Богомолова и ее коллеги понимают единицы контекста и единицы счета. При этом единицы контекста обозначают тот сегмент текста, в пределах которого определяется частота упоминания соответствующих категории и подкатегории. Единицей контекста могут служить предложение, абзац текста, статья, ответ на вопрос анкеты, интервью и т. п. Единицы счета (измерения, регистрации) необходимы для осуществления статистических процедур. Они показывают¹: 1) подсчет частоты упоминания категорий и подкатегорий; 2) регистрацию объема, т. е. физическую протяженность или площадь текстов, заполненную смысловыми единицами. Здесь объем измеряется количеством строк или печатных знаков, также квадратными сантиметрами площади, метрами кинопленки, временем радиовещания или телетрансляции.

II этап включает оставление кодировочной инструкции — описания приемов кодирования текста, способов фиксации и обработки данных^[7][8][9]. Здесь осуществляется соотнесение категорий с конкретными содержательными элементами текста, т. е. поиск в тексте индикаторов. При этом составляется словарь индикаторов категорий либо дается развернутое описание категорий в терминах исследуемых текстов.

Все категории и подкатегории кодируются, т. е. им присваиваются буквенные и цифровые обозначения, что составляет код данного исследования. Категории обычно кодируются заглавными буквами (А, Б, В…), подкатегории — цифрами (1,2, 3…). Также кодировочная инструкция включает правила кодирования и обозначения знаков информации («+», «-», «О», «±»), что соответствует положительному, отрицательному, нейтральному и амбивалентному отношению к предмету сообщения. Составляется категориальная сетка контент-анализа.

Категория «социально-демографические характеристики» обозначается буквой А, подкатегория «учащиеся» — А1, более дробная подкатегория «школьники» получит код All, «студенты» — А12.

Пример формы фиксации данных контент-анализа представлен в табл. 8.1.

Таблица 8.1

Форма рабочей фиксации частоты и объема категорий контент-анализа.

(по Н. Н. Богомоловой)³

III этап — пилотажная кодировка текста. Осуществляется кодировка части исследуемого массива текстов с целью апробации методики, кодировочной инструкции. Кодировка текста — это перевод качественных, смысловых единиц (категорий) через нахождение их индикаторов в тексте в количественные единицы, т. е. перевод текстов в условные обозначения — коды (цифры или буквы кодировочной инструкции, содержащемся в категориальной сетке).

Пилотажная кодировка дает возможность проверить надежность методики, т. е. испытать ее на обоснованность (соответствие задачам и теоретическим понятиям исследования, осуществляется специалистами) и устойчивость (воспроизводимость результатов разными экспертами). При устойчивости рассчитывают коэффициент корреляции (степень соответствия) — подсчет процента совпадений результатов двух кодировщиков (нс менее 75%). Наиболее известными являются коэффициенты «совместной встречаемости» категорий, «ассоциаций», «благоприятности оценки», «удельного веса» категории и др.^[10]

Исследователи рекомендуют использовать один из трех наиболее популярных критериев: коэффициенты пи Скотта (л), канна Коэна (к) или альфа Криппендорфа (а). Все коэффициенты могут принимать значение от нуля до единицы, при этом высокой степень надежности считается при результате 0,8.

Специалисты отмечают, что возникающие помехи в получении надежных результатов чаще всего связаны с недостатками кодировочной инструкции или низкой квалификацией кодировщиков.

IV этан — кодировка всего массива исследуемых текстов — квантификация содержания, т. е. перевод в цифровое выражение всей совокупности исследуемых текстов. Затем на основании такой регистрации выделенных категорий и подкатегорий подсчитывается частота и (или) объем их упоминаний во всем массиве текста. Данная регистрация частоты и объема упоминания категорий и подкатегорий производится как на отдельных карточках, так и в электронных таблицах.

V этап включает статистическую обработку полученных количественных данных. Обычно используются процентные и частотные распределения, коэффициенты корреляции и т. п. Также разработаны особые способы количественной обработки данных контент-аналитического исследования. Например, методика Ч. Осгуда позволяет при помощи расчета совместной встречаемости различных элементов в тексте анализировать взаимосвязанность элементов содержания. После подсчета совместной встречаемости единиц контент-анализа рассчитывается квадратная матрица возможных и фактических совместных появлений этих единиц в тексте.

Единица А встречается в 40% анализируемых сообщений (Р_А = 0,4), а единица В — в 20% сообщений (Р_в = 0,2). Можно ожидать, что по теореме умножения вероятностей совместно эти единицы появятся с вероятностью 0,08 (Р_лв = Р_л • Р_в = 0,4 • 0,2 = 0,08). Записываем эту категорию в соответствующую клетку (табл. 8.2). Однако, единицы А и В совместно встречаются только в 6% сообщений (Р_лв = 0,06). Это число также записываем в нужную клетку. Затем сравниваем фактические и вероятностные величины, определяем неустойчивые фактические зависимости. В примере совместное появление единиц А и В — случайность, так как фактическая величина ниже вероятностной. По методике Осгуда можно рассчитать уровень значимости неслучайных зависимостей, выделить плеяды взаимосвязанных единиц и т. д.^[11]

Таблица 82

Матрица возможных и фактических совместных появлений единиц

контент-анализа

VI этап содержит интерпретацию полученных данных на основе задач и теоретического контекста исследования. На этом этапе исследования особенно ярко выступает качественная (смысловая) сторона контент-анализа. Для адекватной интерпретации (перевода количественных данных в качественные, соответствующие концептуальной основе исследования) результатов и их соотнесения с данными, полученными с помощью других методов, необходимо уделять особое внимание широкому теоретическому и социальному контексту. При этом особенно большое значение имеет учет более широкого теоретического и социального контекста.

Полученные в ходе анализа данные позволяют говорить о наличии и выраженности различных исследуемых психологических явлений, например характеристик конкретных личностей или групп и пр.

В процедуре проведения контент-анализа основная методическая сложность заключается в нахождении в тексте соответствующих смысловых единиц анализа исследуемого явления и в адекватном их описании. При этом уже разработаны специальные процедуры для обоснования полноты выделяемых единиц анализа, например метод «снежного кома», метод экспертов (судей), метод независимого критерия и др.

• [1] Корягина II. Л. Социальная психология. Теория и практика. С. 139; Методы социально-психологического исследования. С. 39—40; Социальная психология. Практикум. С. 140—144.
• [2] Социальная психология. Практикум. С. 140.
• [3] Социальная психология: учеб, пособие. С. 46.
• [4] Методы социально-психологического исследования. С. 39.
• [5] Богомолова Я. Я, Малышева Я. Г., Стефаненко Т. Г. Контент-анализ // Социальнаяпсихология. Практикум: учеб, пособие для студентов вузов. С. 140.
• [6] Там же.
• [7] Богомолова Н. Н., Малышева Н. Г., Стефаненко Т. Г. Контент-анализ. С. 140—141.
• [8] Методы социальной психологии. С. 43—60.
• [9] Богомолова Н. Н. Контент-анализ / Н. Н. Богомолова, Т. Г. Стефаненко. М.: Изд-воМГУ, 1992.
• [10] Социальная психология: учеб, пособие. С. 46.
• [11] Методы социальной психологии. С. 43—60.