Контент-анализ как метод исследования

Контент-анализ как метод исследования контент анализ исследование

План

1. Контент-анализ как метод исследования

2. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры

3. Контент-анализ медиа текстов Список использованной литературы

1. Контент-анализ как метод исследования Контент-анализ (от англ, contens — содержание) — специальный достаточно строгий метод качественно-количественного анализа содержания документов в целях выявления или измерения социальных фактов и тенденций, отраженных этими документами. Особенность его состоит в том, что он изучает документы в их социальном контексте.

Контент-анализ может использоваться в качестве основного метода исследования (например, в исследовании социальной направленности газеты); параллельного, т. е. в сочетании с другими методами (например, в исследовании эффективности функционирования средств массовой информации); вспомогательного или контрольного (например, при классификации ответов на открытые вопросы анкет).

Не все документы могут выступить объектом контент-анализа. Необходимо, чтобы исследуемое содержание позволило задать однозначное правило для надежного фиксирования нужных характеристик (принцип формализации), а также чтобы интересующие исследователя элементы содержания встречались с достаточной частотой (принцип статистической значимости). Чаще всего в качестве объектов исследований посредством контент-анализа выступают сообщения печати, радио, телевидения, массовой устной агитации и пропаганды, протоколы собраний, письма, приказы, распоряжения и т. д., а также данные свободных интервью и открытые вопросы анкет.

Существуют три основных направления применения контент-анализа:

а) выявление того, что существовало до текста и что тем или иным образом получило в нем отражение (текст как индикатор определенных сторон изучаемого объекта — окружающей действительности, автора или адресата);

б) определение того, что существует только в тексте как таковом (различные характеристики формы — язык, структура и жанр сообщения, ритм и тон речи);

в) выявление того, что будет существовать после текста, т. е. после его восприятия адресатом (оценка различных эффектов воздействия).

В разработке и практическом применении контент-анализа выделяют несколько стадий. После того, как сформулированы тема, задачи и гипотезы исследования, определяются категории анализа, т. е. наиболее общие, ключевые понятия, соответствующие исследовательским задачам. Система категорий играет роль вопросов в анкете и указывает, какие ответы должны быть найдены в тексте. В практике советских контент-аналитических исследований в свое время сложилась довольно устойчивая система категорий, среди которых можно назвать такие, как знак, цели, ценности, тема, герой, автор, жанр и др. Все более широко распространяется контент-анализ сообщений средств массовой информации, основанный на парадигматическом подходе, в соответствии с которым изучаемые признаки текстов (содержание проблемы, причины ее возникновения, проблемообразующий субъект, степень напряженности проблемы, пути ее решения и др.) рассматриваются как определенным образом организованная структура. Категории контент-анализа должны быть исчерпывающими (т.е. охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования); взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям); надежными (т.е. между кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к той или иной категории); уместными (т.е. соответствовать поставленной задаче и исследуемому содержанию).

При выборе категорий необходимо избегать двух крайностей: выбора слишком многочисленных и дробных категорий, почти повторяющих текст, и выбора слишком крупных категорий, т.к. это может привести к упрощенному, поверхностному анализу. Иногда же необходимо принимать во внимание и отсутствующие элементы текста, которые могут быть значимыми.

После того, как категории сформулированы, необходимо выбрать соответствующую единицу анализа — лингвистическую единицу речи или элемент содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явлений. Сложные виды контент-анализа обычно оперируют не одной, а одновременно несколькими единицами анализа.

Единицы анализа, взятые изолированно, могут быть не всегда правильно истолкованы, поэтому они рассматриваются на фоне более широких лингвистических или содержательных структур, указывающих на характер членения текста, в пределах которого идентифицируется присутствие или отсутствие единиц анализа — контекстуальных единиц. Например, для единицы анализа «слово» контекстуальная единица — «предложение».

Наконец необходимо установить единицу счета — количественную меру взаимосвязи текстовых и внетекстовых явлений. Наиболее употребительны такие единицы счета, как время-пространство (число строк, площадь в квадратных сантиметрах, минуты, время вещания и т. п), появление признаков в тексте, частота их появления (интенсивность).

Важен выбор необходимых источников, подвергаемых контент-анализу. Проблема выборки содержит в себе выбор источника, числа сообщений, даты сообщения и исследуемого содержания. Все эти параметры выборки определяются задачами и масштабами исследования. Чаще всего контент-анализ проводится на годичной выборке: если это изучение протоколов собраний, то достаточно 12 протоколов (по числу месяцев), если изучение сообщений средств массовой информации — 12−16 номеров газеты или телерадиодней. Обычно выборка сообщений средств массовой информации составляет 200−600 текстов.

Необходимым условием контентного исследования является разработка таблицы контент-анализа — основного рабочего документа, с помощью которого оно проводится. Тип таблицы определяется этапом исследования. Так, разрабатывая категориальный аппарат, аналитик составляет таблицу, представляющую собой систему скоординированных и субординированных категорий анализа. Такая таблица внешне напоминает анкету: каждая категория (вопрос) предполагает ряд признаков (ответов), по которым квантифицируется содержание текста. Таблица-анкета может быть достаточно объемной.

Для регистрации единиц анализа составляется другая таблица — кодировальная матрица:

Если объем выборки достаточно велик (свыше 100 единиц), то кодировщик, как правило, работает с тетрадью матричных листов. Если выборка сравнительно невелика (до 100 единиц), то можно проводить двумерный или даже многомерный анализ. В этом случае для каждого текста должна быть своя кодировальная матрица. Однако эта работа очень трудоемка и кропотлива, поэтому при больших объемах выборки сопоставление интересующих исследователя признаков осуществляется на компьютере.

Иногда таблица может быть необходимой и на этапе количественной обработки данных. Например, при использовании анализа случайностей, разработанного американским социальным психологом Ч. Осгудом, строится т.наз. матрица случайностей:

С помощью такой матрицы выявляются меры случайности совпадения каждой классификационной единицы со всеми остальными. Например, единица, А встречается в 30% анализируемых текстов (Р = 0,3), а единица В — в 50% текстов (Р = 0,5), тогда ожидаемая частота совместного появления этих единиц будет равна: РАВ = РА * Рв=0,3 * 0,5 = 0,15. В действительности же признаки, А и В совместно встретились лишь в 5% текстов АВ = 0,05. Сравнивая ожидаемые и реальные совпадения признаков, можно определить, какие фактические зависимости оказались не случайными (напр., из приведенной выше таблицы видно, что совместное появление единиц, А и В — случайное, т.к. реальное совпадение меньше ожидаемого, а единиц В и С — не случайное, т. е. реальное совпадение выше ожидаемого). Цели применения данной матрицы могут быть различными: проследить случайность-неслучайность совпадения признаков для проверки гипотезы, отметить устойчивые-неустойчивые парные сочетания признаков, что может оказаться значимым для характеристики деятельности отправителя информации, и т. д.

Важным условием К.-А. является разработка инструкции кодировщику — системы правил и пояснений для того, кто будет собирать эмпирическую информацию, кодируя (регистрируя) заданные единицы анализа. В инструкции точно и однозначно излагается алгоритм действий кодировщика, даются операциональное определение категорий и единиц анализа, правила их кодирования, приводятся конкретные примеры из текстов, являющихся объектом исследования, оговаривается, как следует поступать в спорных случаях, и т. д.

Процедура подсчета при количественном контент-анализе. в общем виде аналогична стандартным приемам классификация по выделенным группировкам ранжирования и измерения ассоциаций. Существуют также специальные процедуры подсчета применительно к контент-анализу, напр., формула коэффициента Яниса ©, предназначенного для вычисления соотношения положительных и отрицательных (относительно избранной позиции) оценок, суждений, аргументов. В случае, когда число положительных оценок превышает число отрицательных, коэффициент Яниса подсчитывается по формуле где;- число положительных оценок; п — число отрицательных оценок; г — объем содержания текста, имеющего прямое отношение к научаемой проблеме; t — общий объем анализируемого текста.

В случае, когда число положительных оценок меньше, чем отрицательных, коэффициент Яниса находится по формуле Есть и более простые способы измерения. Удельный вес той или иной категории можно вычислить с помощью формулы

2. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры 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.

Сущность метода контент-анализа состоит в фиксации определенных единиц содержания, которое изучается, а также в квантификации полученных данных.

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

Контент-анализ начал использоваться в социальных науках начиная с 30-х гг XX в. в США. Впервые этот метод был применен в журналистике и литературоведении. Основные процедуры контент-анализа были разработаны американскими социологами X. Лассуэллом и Б. Берелсоном.

Г. Лассуэлл его использовал в конце 1930;х годов для исследований в сфере политики и пропаганды. Лассуэл модернизировал контент-анализ, ввел новые категории и процедуры, особое значение придавал квантификации данных.

Развитие средств массовой коммуникации вызвало увеличение контент-аналитических исследований в этой области. Во время второй мировой войны контент-анализ применялся некоторыми государственными учреждениями США и Англии для изучения эффективности пропаганды в разных странах, а также в разведывательных целях.

Накопленный опыт контент-аналитических исследований был подытожен в книге Б. Берелсона «Контент-анализ в коммуникационных исследованиях» (начало 50-х гг). Автором был определен сам метод контент-анализа, а также разные его виды, критерии и единицы для количественного исследования. Книга Б. Берелсона до сих пор является фундаментальным описанием, дающим понимание основных положений контент-анализа.

После обобщений, сделанных Б. Берелсоном, в США появилось много исследований, в которых контент-анализ применяется в различных научных направлениях. Наиболее интересной методической новацией была методика «связанности символов» Ч. Осгуда (1959), которая позволяла выявить неслучайно связанные элементы содержания.

Западноевропейские исследователи в использовании метода контент-анализа опирались в основном на американский опыт. Тем не менее, здесь тоже появилось несколько оригинальных методик качественно-количественного анализа содержания (Ж. Клейзер, А. Моль).

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 аудиои 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.

Метод контент-анализа широко применяется как вспомогательное средство в психологии, социологии и др. науках при анализе ответов на открытые вопросы анкет, материалов наблюдений, результатов психологического 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 др. исследованиях. Контент-анализ может использоваться для исследования большей части документальных источников, однако лучше всего он работает при относительно большом количестве однопорядковых данных.

Контент-анализ в психологии В социальной психологии контент-анализ может применяться, во-первых, как самостоятельный исследовательский прием исследования содержания сообщения; во-вторых, 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 В социальной психологии контент-анализ в первую очередь используется для изучения человеческого общения, коммуникаций и их субъектов как представителей микрои макрогрупп. Непосредственными материалами исследования являются документы, которые рассматриваются как «сообщение». Понятие «сообщение» является специфичным социально-психологическим, в нем акцентируется динамический характер объекта, его включенность в коммуникационную систему. (Т.е. имеется в виду зависимость сообщения от личностных и групповых особенностей коммуникатора и реципиента).

Можно выделить основные области применения контент-анализа в социально-психологических исследованиях:

— изучение через содержание сообщений социально-психологических особенностей их авторов (коммуникаторов);

— изучение реальных социально-психологических явлений (объекта, субстанции сообщений), которые отображены в содержании сообщений, в том числе тех явлений, которые имели место в прошлом и недоступны для исследования другими методами;

— изучение через содержание сообщений социально-психологической специфики различных средств коммуникации, а также особенностей форм и приемов организации содержания, в частности пропагандистского;

— изучение через содержание сообщений социально-психологических особенностей их реципиентов;

— изучение через содержание сообщений социально-психологических аспектов влияния коммуникации на реципиентов как представителей разных микрои макрогрупп, а также изучение успешности общения.

Кроме того, можно выделить виды применения контент-анализа во вспомогательных целях:

— для обработки и уточнение данных, полученных другими методами в социально-психологических исследованиях;

— специальное — применение для изучения научной литературы.

3. Контент-анализ медиа текстов Ниже рассматривается метод традиционного контент-анализа материалов массовой коммуникации (медиа-текстов). При этом важно иметь в виду следующее. Во-первых, метод контент-анализа является одним из наиболее распространенных в практике изучения содержания массовой коммуникации. Во-вторых, контент-анализ относится по своему типу к методам позитивной эмпирической науки. В этом контент-анализ принципиально отличается от семиологических подходов к анализу текстов, эмпирическая верификация которых весьма проблематична. Напомним, что в целом для эмпирических подходов свойственным является выдвижение гипотез, сбор и классификация данных, разработка экспериментальных методов проверки гипотез и надежности результатов. В рамках семиотических подходов центральной является задача «раскодирования» смысловых структур текста, особое внимание при этом отдается анализу культурного контекста, жанровой специфике сообщения.

Концептуальные основания метода контент-анализа Метод контент-анализа ориентирован на проведение объективного, измеряемого и проверяемого исследования содержания сообщений массовой коммуникации. С помощью контент-анализа можно определить степень соответствия сообщения намерениям коммуникатора и специфике канала, изучить связи между характеристиками сообщения и установками аудитории, а также ее реальным и коммуникативным поведением. Используя этот метод можно ответить на такие, например, вопросы. Какие качества кандидата наиболее часто упоминались в материалах на предвыборную тему, опубликованных в конкретном издании? Каким в информационных и общественно-политических передачах того или иного телеканала предстает совокупный образ сторон, вовлеченных в этнический конфликт? В чем состоят отличия в освещении забастовочного движения в материалах центральных и региональных изданий? Заметим, что круг вопросов подобного плана может быть весьма широким.

Несмотря на то, что контент-анализ включает в себя различающиеся между собой процедуры, все они так или иначе имеют общие черты. Одним из наиболее распространенных является определение контент-анализа, предложенное Б. Берельсоном. «Контент-анализ является объективным, систематическим и количественным описанием явного содержания коммуникации».

Перечислим далее некоторые базовые посылки контент-анализа. В рамках этого метода предполагается, что на основе знания о содержании материалов массовой коммуникации исследователь может делать выводы о намерениях коммуникатора или возможных эффектах сообщения. Т. е. смысл сообщения относительно просто может быть восстановлен из него самого. Не случайно, что среди перечисленных выше целей контент-анализа выделяются как мотивы коммуникатора, так и вероятные эффекты влияния содержания на аудиторию.

Контент-анализ ориентирован на изучение явного, очевидного содержания. Причем важным обстоятельством является смысловое или «интерпретационное» единство в трактовке содержания всеми участниками коммуникационного процесса, равно как и исследователем. Другими словами, классифицируя фрагменты содержания по тем или иным категориям, исследователь предполагает, что соответствующие фрагменты аналогично и однозначно понимались и коммуникатором, и реципиентом. Именно поэтому, контент-анализ приложим в первую очередь к ясному, четко выраженному содержанию.

Важной является и количественная ориентация метода контент-анализа. Посылка здесь состоит в том, что количественные характеристики текста являются его важными параметрами, позволяющими делать те или иные выводы. Показательно, что в рамках контент-анализа не делается различий по степени значимости между исследуемыми единицами — в центре внимания лишь частота их появления.

Возможность проверки выдвигаемых гипотез в отношении конкретного содержания предполагает оперирование с конкретными единицами, позволяющими классифицировать материал с необходимой степенью подробности. В этой связи перед исследователем встает задача определения категорий анализа, единиц анализа и единиц счета.

Наиболее высоким по уровню абстракции элементом в технике контент-анализа является категория анализа. Категории анализа должны соотноситься с понятийной схемой исследования в целом. В сложившейся практике исследований в качестве категории анализа рассматривается краткое выражение некоторой проблемы, относительно которой будут классифицироваться составляющие содержания.

Единица анализа представляет собой фрагмент содержания, который соответствует той или иной категории анализа. Обычно выделяют смысловые и качественные единицы анализа.

Смысловой единицей контент-анализа может быть, например, какая-либо идея, социально значимая тема. В качестве единицы анализа часто используется слово, высказывание, заголовок, абзац, персонаж и т. д.

Единицей счета является некоторая характеристика текста, наличие или отсутствие которой позволяет выявлять особенности содержания. Применительно к телевидению единицей счета может быть, например, время, отведенное освещению того или иного события. Наиболее распространенный способ измерения характеристик содержания состоит в подсчете частот их употребления.

Адекватное использование метода контент-анализа сопряжено с соблюдением ряда условий. Отметим наиболее важные из них применительно к анализу текста. Используемые категории должны быть четкими, приемлемыми для описания и понятными для работающих с текстами. Категории анализа должны быть взаимно исключающими, выстроенными так, чтобы один интерпретируемый фрагмент текста одновременно не мог быть отнесен к двум разным категориям. Кроме того, предлагаемые категории должны быть в равной мере приемлемыми для анализа всех изданий, являющихся предметом исследования. Важно также и то, чтобы систематическое использование категорий различными исследователями позволило бы получить одинаковые результаты. Наконец, контент-анализ предполагает выборку из генеральной совокупности исследуемых текстов. В этой связи немаловажной является проблема репрезентативности выборочной совокупности.

Практика контент-аналитических исследований Исследования с использованием метода контент-анализа широко распространены в практике изучения массовой коммуникации во всем мире.

Контент-анализ был введен в исследовательскую практику в связи с потребностями журналистики. Первые попытки провести статистически точные измерения различных сторон содержания газет, выявить динамику изменений в их тематике наблюдались в США в 80-х годах XIX века. С тех пор контент-анализ стал неотъемлемым элементом совершенствования редакционной политики. Причем по мере распространения контен-анализа все большее внимание уделялось методике исследования, прежде всего вопросам совершенствования критериев классификации текстов.

Естественно, что возможные результаты применения контент-анализа определяются целями и задачами исследования в целом. Последние могут быть самыми разнообразными. Заметим в этой связи, что поле приложения контент-анализа также чрезвычайно широко. Применяться он может как в обществе находящемся в стабильном состоянии, так и в случае иных, специфических условий. Широко известной в этом плане является практика использования контент-анализа в США во время Второй мировой войны.

Цель этих исследований состояла в определении политической линии той или иной газеты, в выявлении того, какой вклад — позитивный или негативный вносили американские издания в поддержание морального духа народа в связи агрессивными действиями фашистской Германии. По результатам анализа Верховный Суд США принимал решения о закрытии некоторых изданий. Существенный вклад в научное обеспечение этих исследований внес такой известный специалист как Г. Лассвелл. С помощью специально разработанных категорий контент-анализа определялось, например, насколько совпадают публикуемые материалы с тезисами немецкой пропаганды. Кроме того, контент анализ позволял выявить частоту появления прои антиамериканских, британских и немецких тем в информационном источнике, сравнении его с эталонным изданием. Техника контент-анализа использовалась и для сопоставления характера освещения отдельного события разными изданиями, а также для определения соотношения в информационном потоке материалов, предоставленных каждой из противоборствующих сторон.

Контент-анализ является также эффективной исследовательской техникой, позволяющей выявить характер показа или информирования о конкретных проблемах, особенностях формирования образа тех или иных стран, регионов. Так, например, с использованием контент-анализа был изучен вопрос о том, каким в разделах новостей прессы США предстает образ Латинской Америки. Было выявлено, что чаще всего об этом континенте говорилось в контексте землетрясений и вулканов. В 70-е годы происходили дальнейшие изменения в характере показа континента, преимущественный акцент, поданным контент-анализа был сделан на описании смены диктаторов и поверхностном изложении ситуации в «банановых» республиках.

Один из известных проектов, построенный в основном на использовании контент-анализа, связан с деятельностью группы исследователей массовой коммуникации Университета в Глазго (Великобритания) в 70−80-е годы. В течение этого периода ими опубликовано несколько работ, в которых были отражены результаты изучения материалов массовой коммуникации, посвященных индустриальным конфликтам, событиям международной и внутренней жизни Великобритании. Центральным здесь был вопрос о том, действительно ли материалы телевизионных новостей являются объективными и непредвзятыми? В ходе изучения показа, например, индустриальных конфликтов была сделана выборка видеозаписей всех передач новостей британского телевидения за одно полугодие 1975 г. Причем специально рассматривались сюжеты на темы промышленности и экономики. При этом использовались специальные процедуры, повышающие степень точности и адекватности предложенных категорий анализа. Основной вывод авторов состоял в том, что в передачах теленовостей об индустриальных конфликтах характерен выборочный акцент на отдельных отраслях, концентрация внимания на формах осуществления и эффектах конфликтов, а не на их причинах. Идея о том, что новости отнюдь не являются нейтральными сами по себе, а являются продуктом их «подачи» получили подтверждения в ходе других контент-аналитических исследований телевидения. Предметом их были — общенациональная забастовка шахтеров, Фолклендская война, события в Северной Ирландии.

1. Аверьянов Л. Социология: искусство задавать вопросы. — М., 1998.

2. Батыгин Г. С. Лекции по методологии социологических исследований. — М.: Аспект Пресс, 1995.

3. Девятко И. Ф. Методы социологического исследования. -Екатеринбург, 1998.

4. Методы сбора информации в социологических исследованиях. Кн. 1,2 / Отв. ред. В. Г. Андреенков, О. М. Маслова. — М.: Наука, 1990.

5. Ноэль Э. Массовые опросы.

Введение

в методику демоскопии. — М.: Ава-Эстра, 1993.

6. Основы прикладной социологии / Под ред. М. Горшкова, Ф. Шереги. — М.: Интерфакс, 1996.

7. Садмэн С., Брэдберн Н. Как правильно задавать вопросы. — М.: Институт Фонда «Общественное мнение», 2002.

8. Татарова Г. Г. Методология анализа данных в социологии. — М.: Стратегия, 1998.

9. Толстова Ю. Н. Измерение в социологии. — М.: Инфра-М, 1998.

10. Ядов В. А. Стратегия социологического исследования: описание, объяснение, понимание социальной реальности. — М.: Добросвет, 2003.