Объективные достоинства и недостатки анализа статьи. Контент-анализ в социальных исследованияхпреимущества и недостатки контент-анализа

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.

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 аудио- и 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.

К достоинствам контент-анализа можно отнести следующие характеристики:

Возможность точной регистрации внешне неразличимых показателей в объемных массивах эмпирических данных;

Обеспечение высокой степени надежности полученных данных (возможность их перепроверки);

Допустимость осуществления отсроченного во времени анализа событий и ситуаций, в т.ч. исследования социально-психологических феноменов в историческом плане;

Обеспечение интегрального видения моделируемого объекта в многообразии его свойств;

Возможность исключить влияние исследователя на изучаемый объект (невключенность, «ненавязчивость» метода, предполагающая элиминирование «эффекта присутствия»).

Главные достоинства метода анализа документов заключаются в возможности избежать влияния исследователя на изучаемый объект и достижения сравнительно высокой степени надежности получаемых данных, так как документы наиболее удобны для перепроверки.

Недостатками контент-анализа, таким образом,выступают:

Опасность абсолютизации его процедурной стороны;

Трудности, связанные с определением набора категорий анализа (в частности, принятие решения об отнесенности элемента содержания к той или иной категории, о введении иерархии категорий и подкатегорий анализа);

Вероятность искажающего влияния исследователя (например, по причине низкой его квалификации) на анализ текста;

Трудоемкость и громоздкость процедуры контент-анализа, требующие от исследователя большого внимания и упорства.

95) Метод обработки информации – виды и особенности применения.

Существование множества видов обработки информации связано с различными подходами к работе с ней. Однако, началом всегда являет сбор и анализ, после чего специалисты приступают к синтезу, преобразованию, формализации или комбинированию. Результаты подобной работы чаще всего выступают в форме пресс-релизов, отчетов, различных сводок и сообщений. За краткими текстами или большими статьями стоит титанический труд по обработке огромного количества информации.

Анализирование
Информация может поступать в различных видах и вариациях, однако специалист всегда знает, как правильно распределить полученные данные. Начальным этапом становится приведение всей полученной информации к единому виду для упрощения операций с ней. Для современного секретаря или журналиста это, несомненно, электронный вид текстовых документов или таблиц. Далее процесс существенно ускорится и облегчится, поскольку данные в одном виде проще анализировать и сортировать.

Синтезирование
Важным приемом обработки информации становится синтез, который подразумевает соединение и объединение данных от разных источников на основе анализа информации. При этом специалист проводит немалую работу, тщательно выбирая схожие данные, для того, чтобы подготовить сводную таблицу, пресс-релиз, увлекательную статью или лекцию. Современные виды обработки информации подразумевают тщательную серьезную работу с полученными данными. Синтезирование по сути своей является одним из самых сложных этапов, поскольку нуждается в отборе и соединение полученных данных, объединении их по тем или иным критериям для последующего анализа на этапе преобразования.

Преобразование
Одна из самых простых составляющих работы с информацией, поскольку не требует кропотливой и сложной работы аналитика. Для преобразования нужен критический и аналитический взгляд, а также немалые навыки журналиста, секретаря или писателя. Достаточно оформить и «собрать сливки» предыдущих этапов обработки для того, чтобы создать интересные статьи, пресс-релизы, обзоры, лекции, отчеты, сообщения и материалы брифингов.

96) Корреляционный анализ социологической информации, особенности применения .

Корреляционный анализ - раздел многомерного статистического анализа, объединяющий методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных посредством исследования структуры ковариационных или корреляционных матриц. Иначе говоря, задача метода - переход от реального большого числа признаков или причин определяющих наблюдаемую изменчивость к небольшому числу наиболее важных переменных (факторов) с минимальной потерей информации.

Все основные положения теории корреляции разрабатывались применительно к предположению о нормальном характере распределения исследуемых признаков. Поэтому, необходимо изучить форму распределения параметра, дающую возможность обосновать правомерность применения методов корреляционного анализа. Для проверки исходной предпосылки нормальности распределения необходимо в каждой группе иметь достаточно большое количество наблюдений, что на практике осуществить достаточно проблематично из-за проблем исследовательского характера. При построении корреляционных моделей все факторы должны иметь количественное выражения, иначе составить модель корреляционной зависимости не представляется возможным.

Несколько последних статей я посвятил теме группировки данных. Этот раздел в статистике занимает очень важное место, так как с помощью одних только группировок можно провести достаточно качественных анализ.

Статистические группировки можно проводить различными способами. Основные и часто используемые это разделение данных на одинаковые по размеру группы и равные интервалы, а также известный принцип Парето, который лежит в основе не менее известного ABC-анализа. Сегодня разговор об ABC-анализе .

С точки зрения строгой математической логики трудно найти более простой метод, чем АВС-анализ (средние величины и индексы не в счёт). Он действительно тривиален: проводим сортировку и разбиваем на три группы (80%. 15% и 5%, или около того). По этой причине АВС-анализ является одним из самых практических методов, и его уже миллионы раз "обкатали" на практике. В результате многократного применения метода в разных ситуациях были выявлены его сильные и слабые стороны. Вот сегодня и поговорим о преимуществах и недостатках АВС-анализа .

Преимущества ABC-анализа

В литературе в подавляющем большинстве случаев описание АВС-анализа сводится к перечислению его преимуществ. Не буду пока отклоняться от традиций. Начнём по порядку.

1. Простота . Первое и главное преимущество – это простота использования. Чем проще метод, тем он надёжней – это аксиома. Из-за простоты его легко приспособить к различным ситуациям. Обучение также не требует много времени.
2. Прозрачность . Это преимущество вытекает из простоты. Чем проще, тем надёжней, но также и понятней. Любой этап анализа можно проследить и, если нужно, подкорректировать. Интерпретация расчётов не вызывает проблем. Сложные статистические методы таким преимуществом не обладают.
3. Универсальность . Еще одно важное преимущество – это почти полная универсальность. С помощью АВС-метода можно анализировать хоть товарооборот, хоть деньги, хоть урожай зерна, хоть что угодно, что можно разделить на составляющие элементы. Перед АВС-анализом все равны. Приоритетность (различие вклада в общий результат) наблюдается почти везде.
4. Автоматизация . Когда не было компьютеров, все расчеты делались на бумаге и в уме, в лучшем случае на калькуляторе. Поэтому проведение любого анализа было сопряжено с трудоемкостью расчётов. Сейчас эта проблема потеряла свою актуальность. Для АВС-анализа это вообще не проблема, так как алгоритм достаточно строг. можно сделать с помощью нескольких нажатий клавиш. Существует также множество специализированных программ, макросов и приложений, которые сокращают количество нажатий до одного. Короче, АВС-анализ нынче делается быстро. Умножать и делить столбиком уметь не обязательно, про логарифмические линейки и счёты, наконец, можно забыть.
5. Оптимизация ресурсов . Это фактически назначение метода. Успешное использование АВС-анализа позволяет сократить и высвободить огромное количество временных и трудовых ресурсов. Это достигается путем концентрации работы над наиболее важными элементами и, наоборот, экономия ресурсов на менее приоритетных составляющих.

Недостатки ABC-анализа

Теперь ложка дёгтя в бочку мёда. То, что метод полезный и широко известен, ещё не значит, что его можно вставлять везде, где ни попадя без включения мозгов. АВС-анализ, как и любой другой статистический метод, является инструментом в руках аналитика. Топор сам по себе не рубит, это делает плотник. Аналитическими методами также нужно уметь пользоваться, а не размахивать, круша всё вокруг. О преимуществах рассматриваемого метода можно прочитать на тысячах сайтов, а вот про недостатки и подводные камни надо ещё поискать . Ввиду наличия не всегда очевидных недостатков остановлюсь на них поподробнее.

Второй недостаток вытекает из первого и из способа его преодоления. Как я только что отметил, приоритетность элементов многомерного объекта следует рассматривать, используя сразу несколько показателей. Для этого определяют группы А, В и С сразу по нескольким переменным. В результате, если мы используем два показателя, то количество возможных групп будет девять. Максимальное число групп определяется количеством возможных сочетаний АВС групп по двум показателям (AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB, CC). Вот, как это выглядит схематично на картинке.

Каждая ячейка – это группа в двухмерном АВС-анализе. Если элемент попадает в группу СА, то это значит, что по первому признаку он соответствует группе С, по второму – группе А. Если элемент попадает в группу АВ, то по первому признаку – А, по второму – В и так далее. Как видно, всего может быть девять групп. Самые приоритетные позиции находится в группе АА, наименее приоритетные – в СС. Интерпретация всех групп и принимаемые в связи с этим решения целиком и полностью зависят от природы данных и целей анализа. Для трёх показателей количество групп достигает уже 27 (три в кубе равно двадцать семь).

Таким обозначением (особенно если групп 3 и более) пользоваться не всегда удобно, и тогда сочетание букв заменяют каким-либо одним (одномерным) рейтингом. Например, все группы, в которых присутствует буква А (AA, AB, AC, BA, CA) заменяют общим рейтингом А. Очевидно, что группы А по первому и второму признакам далеко не всегда будут полностью совпадать. Это значит, что в общую агрегированную группу А попадут уже не 20% пресловутых приоритетных наименований, которые дают 80% результата, а существенно больше. Например, в сводную группу А (состоящую из AA, AB, AC, BA, CA) может попасть 1/3 всех позиций. Это еще ничего. А вот если половина всех элементов? Как видим, правило 20/80 может превратиться в 50/80, что звучит уже не так радостно, а управлять 50% элементами уже не так легко, как 20%.

Давайте-ка я приведу пример, а то с этими абстракциями можно совсем загрустить. Имеется ассортимент товаров. Нужно, как обычно сократить стоимость запасов, да так, чтобы продажи не пострадали. Неумелый аналитик сразу проведет АВС-анализ по доходу и скажет, что группу В и С смело сокращаем, а группу А не трогаем. Так ему подсказал учебник. Однако реальность – коварная штука. Представим, что в магазине продаются и дорогие, часто спрашиваемые товары (из группы А), и дешевые, непопулярные (из группы С). Приходит покупатель за дорогим пальто (группа А) и к нему хочет купить запасные пуговицы, заплатку на будущее и новые красивые шнурки в кеды (группа С). Пальто, допустим, имеется в наличии (группа А всегда должна быть), а вот после советов нашего аналитика некоторые позиции из группы С выпали, так как по ним был сокращен запас. В итоге покупатель видит пальто, но не может купить пуговицы и шнурки. Ему теперь нужно ехать в другой магазин – это же огромное расстройство. Такая ситуация называется плохим обслуживанием клиентов, когда покупатель не может приобрести всё, что ему надо. Короче, он психует и уходит из магазина вообще без покупок. Зачем таскать с собой пальто, если его можно купить в другом месте, где будут и пуговицы, и шнурки? Вот и получается, что из-за отсутствия товаров группы С уменьшаются продажи группы А.

Для того, чтобы уменьшить количество подобных ситуаций, следует сделать так, чтобы наиболее часто спрашиваемые (не приносящие доход, а именно спрашиваемые) товары всегда были в наличии. Это увеличит качество обслуживания, то есть уровень удовлетворения спроса, и не будет в будущем отпугивать покупателей. В этих целях нужно провести АВС-анализ по частоте покупок (можно анализировать количество расходных накладных или чеков по товарам). Далее по известным алгоритмам отбираются группы А, В и С. В группу А попадут наиболее часто спрашиваемые позиции, они всегда должны быть в наличии. Далее останутся группы В и С, которые имеют меньший приоритет. Если сюда добавить АВС-анализ по доходу , то у нас получится многомерный АВС-анализ по двум показателям: по доходу и по частоте покупок. Для управления запасами можно будет использовать сочетание из двух букв, а можно и заменить общим рейтингом, как было показано выше. Тогда в сводную группу А попадут все товары, которые приносят максимальный доход и/или чаще всего спрашиваются. Поверьте на слово, количество значений в группе А будет существенно больше, чем 20%. Что делать дальше, дело третье. Но суть, надеюсь, понятна.

Третий недостаток – это разделение данных независимо от их качественной характеристики. Наверное, правильнее сказать, что это недостаток аналитика, а не метода, но, тем не менее, при наличии такой проблемы АВС-анализ также нужно использовать крайне осторожно. Представим, что мы анализируем продажи большого ассортимента, в который входят несколько торговых марок или разных по потребительским свойствам товаров (кеды, ручки, хлеб, двери, колёса и другое). Если всё это смешать и провести АВС-классификацию, то получится, что в каждой группе будут совсем несопоставимые между собой позиции, не имеющие ничего общего. В этом случае группировка не будет иметь практического смысла. Группы выделяются для того, чтобы ими можно было управлять, а как можно управлять совершенно разными по своим свойствам товарами? Поэтому перед проведением АВС-анализа неплохо бы разделить данные на более-менее похожие по своей природе группы. Здесь такую аналогию можно провести. Имеются 2 арбуза и 3 вишни. Если их сложить, то получится 5... чего? Да ничего. Складывать вишни и арбузы – это идиотизм. Так и в АВС-анализе. В группу А у неразумного аналитика могут попасть и огурцы, и зубная паста. Подобных перемешиваний нужно избегать – засмеют. Хотя для финансового анализа, чисто для определения локомотива, который дает основной оборот, можно и так анализировать. Все зависит от цели.

Четвёртый недостаток , который проявляется не всегда, но о нём стоит знать. Возвращаясь к примеру с ассортиментом, следует отметить, что среди товаров могут встречаться не только те, которые плохо продаются, но и те, которые не продаются вообще или которые продаются в убыток. То есть товары, которые наносят урон похуже группы С. Для этого часто добавляют еще одну группу – D. Получается ABCD-анализ. Или вот еще пример. В группу А вошли 40-50% ассортимента, что в абсолютном выражении может быть весьма много. Тогда из группы А можно выделить группу А+, куда войдут самые-самые позиции.

Три группы А, В и С не всегда способны качественно разделить данные, поэтому часто добавляют дополнительные группы, не предусмотренные классическим вариантом.

Пятый недостаток относится ко всем методам статистического анализа, так как он связан с качеством, достоверностью и актуальностью данных. Можно было бы и не отмечать этот пункт, но я все-таки остановлюсь и заострю внимание тех, кто при виде аббревиатуры АВС радостно хлопает в ладоши с криком "я знаю, что такое АВС-анализ". При всей простоте далеко не каждый отчётливо осознаёт взаимосвязь между исходными данными и выводами. Общих рекомендаций здесь не будет, так как по этому пункту все сугубо индивидуально. У всех данных могут быть свои проблемы. Но пару примеров об анализе ассортимента товаров и продаж приведу.

Как известно, анализ продаж производится за некоторый период. Результаты и выводы переносятся на будущее с предположением, что закономерности и структура продаж не изменятся. В большинстве случаев так и происходит. Однако бывает и так, что в динамике продаж наступают резкие изменения, связанные, например, с сезонностью. Допустим, мы провели АВС-анализ продаж за 1-й квартал года. Получили некоторый результат. В группу С попали товары, которые зимой продаются плохо, но летом наступает всплеск. Если об этом не думать, то по результатам проведенного анализа группа С будет иметь минимальный товарный запас (таковы правила эффективного управления запасами), а когда наступят тёплые деньки, остатки быстро обнулятся. Получается, что данные АВС-анализа за зимний период не будут соответствовать летней АВС-группировке. Ситуация бывает и обратной. Набрали на склад плавок и кремов для загара, а их почему-то зимой никто не хочет покупать. Мораль такова, что структура продаж может быть не постоянна и при проведении АВС-анализа ассортимента этот факт стоит учитывать.

Другой пример с продажами. Часто бывает, что некоторые позиции выпадают из продаж. Это происходит по разным причинам: нет у поставщика, ошибка в закупках и прочее. Тогда получается, что в течение некоторого времени товар не продавался и общий объём продаж будет ниже потенциально возможного. Если это позиция из группы А, то по результатам расчёта она легко может попасть в группу В или даже С. Последствия от подобной ошибки могут быть весьма чувствительны. Проблема решается путём устранения из расчётов тех периодов, когда товар отсутствовал. Это не сложно сделать, перейдя от суммарных продаж к средним продажам за более мелкий период (от годовых продаж к месячным, или от месячных к недельным и тому подобное), не изменяя общую длину анализируемого периода. Тогда периоды с аут-оф-стоком (дефицитом) можно просто убрать из расчёта, оставив только то время, когда товар был на складе и продавался. Структура продаж станет более правдоподобна.

В общем, прежде чем проводить анализ, неплохо бы просто задуматься, насколько данные хорошо отражают анализируемый процесс или явление. Этот момент можно смело распространить на все статистические методы.

Скорее всего, можно было бы и ещё найти слабые стороны АВС-анализа, но вот то, что мне пока вспомнилось.

Таким образом, АВС-анализ обладает большими преимуществами, которые выражаются в простоте, универсальности и легкой реализации.

Из отрицательных моментов нужно отметить в первую очередь то, что АВС-группировка по одному показателю далеко не всегда корректно расставляет приоритеты. При использовании многомерного ABC-анализа количество элементов в группе А может быть существенно больше 20%. ABC-анализ не умеет распознавать качество и природу данных, это должен делать аналитик перед проведением расчётов.

Вот, пожалуй, и всё, что я хотел рассказать по обозначенной тематике.

Перепечатка и перепостинг статьи вместе с этим текстом, указанием автора, и ссылки на - приветствуются!

Контент-анализ

Это первая статья на моём блоге о контент-анализе, и она даёт общее представление о методе контент-анализа. Перевод с английского мой. Приятного прочтения.

Бернард Р Берелсон (1912-1979)

Контент-анализ – это детище эры электроники. Вместе с тем контент-анализ регулярно проводился уже в 1940-е года и ещё стал более часто используемым и пользующимся доверием методов с середины 1950-х годов, когда исследователи стали опираться не на слова, а на оперирование отдельными тематико-семантическими структурами, их стали интересовать связи между этими смыслами [корреляции], а не простое присутствие слов в массивах текстов.

Области использования контент-анализа.

Благодаря тому, что контент-анализ может быть использован для изучения любого по содержанию и форме текста или массива текстов или другой форме записи коммуникации, метод применяется в самых разных областях, например в сфере маркетинга и области изучения СМИ, литературе и риторике, этнографии и культурологи, в дисциплинах, изучающих гендерн и возраст, социологии и политологии, психологии и когнитивных науках и в других исследовательских областях знания и науках. Также контент-анализ тесно связан с социо- и психолингвистикой, он играет ключевую интегральную роль в системах разработки искусственного интеллекта. Нижеследующий список, опирающийся на труды Берелсона, описывает и другие категории сфер применения контент-анализа:

• Даёт возможность понять интернациональные различия в коммуникациях
• Определяет присутствие материалов пропагандистского характера
• Идентифицирует намерения и тенденции в индивидуальной или групповой коммуникации
• Описывает поведенческие реакции в рамках коммуникаций
• Определяет психологический и эмоциональный фон отдельных индивидов и групп

Типы контент-анализа

Существуют две основные категории контент-анализа: концептуальный (понятийный) [в русскоязычных материалах его принято называть количественным, независимо от семантического неравенства терминов] и корреляционный. Концептуальный ориентирован на идентификацию присутствия и частоту появления этих концептуальных единиц [единиц счёта]. Корреляционный анализ ориентирован на идентификацию связей между отдельными единицами счёта в рамках текста.

Концептуальный контент-анализ

Традиционно контент-анализ рассматривался только в качестве концептуального его варианта. В концептуальном анализе концепция [единица счёта] выбрана как средство изучения текста с помощью подсчёта частоты её появления в тексте. Поскольку единицы счёта могут проявляться как эксплицитно так и имплицитно перед началом квантификации единиц важно заранее чётко определить и зафиксировать варианты имплицитного проявления единиц счёта. Для того чтобы избежать субъективности в определении объектов в качестве единиц счёта на данном этапе принято использовать специальные словари контент-анализа [тезаурусы].

Как и во многих других методах, концептуальный контент-анализ начинается с определения ключевых вопросов исследования и выборки или выборок. Будучи выбранным для анализа текст должен быть закодирован в рамках установленной исследователем системы категорий. Процесс кодирования представляет собой процесс сокращения объёма материала, являющийся основной идеей контент-анализа. Разделение массива текста на отдельные тематически целостные и релевантные категориальному аппарату единицы информации позволяет идентифицировать определённые характеристики материала, анализировать и интерпретировать их.

Примером концептуального анализа может являться изучение текста посредством подсчёта встречаемости кодов входящих в словарь контент-анализа кодов. В рамках анализа исследователь должен, например, ставить вопрос о том, как часто в тексте встречаются слова, подтверждающие ту или иную позицию, и как часто встречаются слова, её опровергающие. Исследователь должен быть заинтересован только лишь в подсчёте этих слов, но не в идентификации семантических и тематических связей между ними, что характерно для корреляционного анализа. В концептуальном анализе исследователь изучает только присутствие объектов релевантных вопросам исследования, то есть определяет – что в большей мере представлено в тексте – подтверждение той или иной гипотезы или гипотез или её (их) опровержение.

Корреляционный контент-анализ

Как уже было сказано выше, корреляционный контент-анализ базируется на принципах концептуального контент-анализа, изучая связи между единицами счёта (концепциями, позициями). И как в случае с другими типами исследований, данный подход базируется на определении выборки и категорий анализа, операционализированных словарём контент-анализа, что и определяет дальнейших ход исследования. Для корреляционного контент-анализа определить какие типы позиций (единиц счёта) будут эксплуатироваться в рамках исследования. Проводились исследования с использованием всего нескольких таких позиций (concepts) и проводились с использованием более 500 категорий концепций. Очевидно, что слишком большое число категорий может дать некорректные результаты исследования, так как с увеличением числа категорий и единиц счёта растёт и сложность анализа. Такое же утверждение характерно и для слишком маленьких категориальных аппаратов и словарей, дающих при использовании ненадёжные и потенциально некорректные результаты. Таким образом, при создании словарей и категориальных аппаратов важно опираться на особенности анализируемого массива и на конкретные задачи замера.

Существует большое количество методик проведения корреляционного контент-анализа, что определяет гибкость и популярность метода. Исследователи могут самостоятельно разрабатывать собственные методики проведения корреляционного контент-анализа в соответствии с задачами конкретного исследования. Когда разработанная процедура в достаточной мере доказала свою эффективность и объективность, она может быть принята и распространена среди других исследователей. Процесс проведения корреляционного контент-анализа достиг высокого уровня развития в компьютерной среде – среде автоматизации расчетов, но, даже не зависимо от этого, как и многие другие методы исследований, он является весьма длительным, требующим массу времени на реализацию. Вероятно, самым серьёзным требованием к этом методу является необходимость соответствия строгим статистическим нормам при условии сохранения богатства материала, выраженного в отдельных деталях, требующих качественного подхода для анализа.

Вопросы надёжности и верификации

Вопросы надёжности и верификации актуальны и в рамках данного метода. Надёжность результатов контент-анализа опирается на однородность процесса изучения, его стабильность (stability), умении кодировщиков и интерпретаторов оперировать данными единым образом на протяжении всего исследования; воспроизводимость или умение группы кодировщиков классифицировать материал в соответствии с заданным категориальным аппаратом единым образом; высокая статистическая точность классификации материала в соответствии с заданными категориями.

Ключевой проблемой концептуального контент-анализа является проблема получения спорных, сомнительных результатов, что является следствием использования самих процедур метода. Главный вопрос в данном контексте – какой объём и уровень заложенного в тексты смысла объективно доступен для идентификации, или, другими словами, являются ли полученные данные результатом использования исключительно введённого инструментария либо они получены и при участии других факторов, повлиявших на результаты исследования? При этом едва ли можно представить себе различные варианты толкования, например, числа 99 в точных науках. Объективные результаты исследования можно получить при использовании только основных [репрезентативных тематически, релевантных теме замера] материалов, массивов текстов, но и при этом, вопрос об объективности и возможности верификации и обоснования результатов остаётся открытым и злободневным.

Обобщения, заключения исследователей во многом зависимы от того, как конкретно исследователь определяет для себя значение той или иной категории, равно как актуальна и надёжность самого категориального аппарата. Исследователь обязательно должен точно определить категории и единицы счёте которые позволят объективно замерить исследуемый объект. Аналогично, точнейшим образом необходимо создать объективную системы правил и инструкция для исследования. Разработка правил, которые позволят всем кодировщикам и интерпретаторам следовать единым стандартам в работе, одинаковым образом кодировать материал, жизненно важна для успеха в проведении концептуального контент-анализа. Воспроизводимость [объективный выбор инструментов анализа, в случае необходимости выбранный идентично в рамках аналогичного исследования] и точность, не только категорий анализа и единиц счёта, но и ключевых подходов к анализу материала, позволяют получать более корректные и надёжные результаты.

Один из первых трудов по контент-анализу: Б.Берелсон "Формирование политических предпочтенией на президенских выборах"

Преимущества контент-анализа

Контент-анализ имеет ряд серьёзных преимуществ перед другими методами и просто очевидных достоинств. Среди них стоит выделить:

• Изучает непосредственно саму коммуникацию через анализ текстов, что позволяет исследователю взаимодействовать с первичным средством коммуникаций в социуме
• Работает как с качественными, так и с количественными данными
• Может дать ценную историческую/культурологическую информацию, описывающую разные исторические периоды, опираясь только на анализ текста
• Позволяет получать информацию близкую по форме изложения [текст], хотя степень такой близости варьируется в зависимости от используемого инструментария
• Может быть использован для анализа материала, необходимого как средства развития тех или иных систем
• «Ненавязчивый» способ анализа коммуникаций [участники коммуникации в данном случае не испытывают при анализе никакого дискомфорта, так как метод не вмешивается непосредственно в коммуникации]
• Комплексно, интегрально и вдумчиво, глубинно подходит к изучению моделей человеческих мыслей и языка
• Если метод используется корректно, то он расценивается в качестве объективного (базируется на реальных фактах, в отличие от дискурсивного анализа)

Недостатки контент-анализа

• Контент-анализ также имеет и ряд недостатков, как теоретического так и прикладного характера:
• Может потребовать очень много времени на проведение замера
• Потенциально опасный для допущения ошибки, в особенности если используется корреляционный анализ, ориентированный на идентификацию глубинных данных
• Часто не имеет теоретической базы в рамках различных методик проведения, либо, ради достижения важных для исследования результатов, может игнорировать теоретические научные ориентиры
• По своей природе – редуктивен, то есть ориентирован на игнорирование слабо проявленной информации, в особенности, если производится анализ сложных по содержанию текстов
• Часто ориентирован на упрощение результатов, так как опирается на простой подсчёт слов
• Нередко игнорируется контекст содержания единиц счёта (слов), либо нивелируется значимость последующих слов
• Может быть непрост для применения компьютерных технологий и автоматизации исследования

Оригинал статьи находится по следующему адресу: http://www.gslis.utexas.edu/~palmquis/courses/content.html

(перевод Алексея Рюмина)

Контент-анализ имеет ряд преимуществ. Это очень «прозрачный» метод исследования. Схема кодирования и процедуры формирования выборки могут быть четко сформулированы, следовательно, появляется возможность для воспроизведения конкретного эксперимента и проведения дальнейших исследований. Именно эта ясность зачастую позволяет считать контент-анализ объективным методом анализа.

Он позволяет довольно легко включить в исследование элемент лонгитюдного анализа . Некоторые исследования позволяют проследить за изменением частоты встречаемости определенных единиц анализа с течением времени. Например, в своем исследовании Кабанофф и его коллеги анализировали организационные ценности с интервалом в 4 года. Аналогично, в случае судебных разбирательств по трудовому праву, в которых рассматривались случаи дискриминации по гендерному, расовому или физическому признаку, временной анализ можно было провести, сравнив отчеты о судебных разбирательствах, опубликованные в газетах в течение двух периодов времени - 1960-е и 1990-е годы. Таким образом, появляется возможность исследовать изменения в расстановке акцентов.

Контент-анализ часто называют ненавязчивым методом. Этот термин ввел Вебб и его коллеги для описания метода, предполагающего, что участники эксперимента не должны принимать во внимание присутствие исследователя. Следовательно, это не-реактивный метод. Хотя к этому утверждению все же следует относиться с некоторой опаской. Несомненно то, что когда объектом контент-анализа становятся газетные статьи или телевизионные программы, реактивный эффект отсутствует.

Газетные статьи, понятно, не пишут с мыслью о том, что когда-нибудь они будут включены в контент-анализ. Следовательно, как предполагает Гаррис, контент-анализ вторичных данных, например, газетных статей, особенно актуален в случае, если исследуются деликатные вопросы, такие, как этическое поведение. С помощью этого метода появляется возможность преодолеть тенденцию людей отрицать в себе социально нежелательные черты, а признавать только желательные. С другой стороны, если контент-анализ основывается на таких документах, как расшифровки интервью или на этнографии, то, хотя сам процесс контент-анализа и не производит реактивного эффекта, все же, этому влиянию могут подвергаться сами документы, как минимум отчасти.

Контент-анализ - это очень гибкий по своей природе метод. Его можно применять к широкому спектру разнообразных типов неструктурированной информации.

Хотя контент-анализ в социальных науках, как правило, связывают с анализом «продуктов» СМИ, он имеет более широкое применение в исследованиях менеджмента и организаций.

Недостатки контент-анализа

Как и все техники исследования, контент-анализ имеет ряд ограничений.

Контент-анализ может быть хорошим лишь настолько, насколько хороши документы, над которыми работает исследователь. Рекомендуют оценивать документы в терминах таких критериев, как: аутентичность (действительно ли речь в документе идет о том, о чем заявлено в названии документа); надежность (есть ли основания полагать, что содержание документа было искажено каким-либо образом); и репрезентативность (репрезентирует ли исследуемый документ все возможные релевантные документы, как если бы обобщаемость определенных документов, которые недоступны или больше не существуют, находилась под угрозой). Эти замечания особенно важно иметь в виду, когда контент-анализ применяют для исследования таких документов, как отчеты компаний или внутренние меморандумы.

Почти невозможно составить руководство по кодированию, которое не включало бы определенную долю интерпретацию со стороны кодировщиков. Кодировщики должны опираться на свой повседневный опыт и знания как представители их культуры, чтобы быть способными кодировать материал, с которым они сталкиваются.

Спорным остается вопрос, оправдано ли предположение о существовании согласия между людьми, ответственными за составление анализируемых документов, и людьми, их кодирующими.

Посредством контент-анализа сложно получить ответы на вопрос «почему?». Например, исследователи обнаружили, что на протяжении почти десятилетия, академически-ориентированные статьи на тему организационной культуры постепенно адаптировались и переняли подход практиков. Почему? Хотя авторы предлагают ряд гипотетических ответов на этот вопрос, сам контент-анализ не может предоставить ответ. Как утверждается, «конвергенция - принятие теоретиками более практичного подхода - могла возникнуть из-за того, что они хотели обезопасить ценные ресурсы и сохранить большую аудиторию для своих работ, но, учитывая природу данных, в равной степени возможны и другие объяснения». Следовательно, утверждают теоретики, определение мотивов этой конвергенции потребует проведения интервью с авторами работ «и исследования набора цитат с целью - выяснить, кто же и на кого повлиял».

Исследования, в которых применяют контент-анализ, часто обвиняют в том, что они атеоретичны. Несложно понять, почему мог возникнуть атеоретичный подход. Тот акцент, который в контент-анализе делают на метрике, может легко и непреднамеренно трансформироваться в акцент, который делают на том, что можно измерить, а не на том, что теоретически значимо или важно. Однако контент-анализ не обязательно атеоретичен.

Понимание языковых категорий - это важная составляющая исследований, в особенности во включенном наблюдении. Это важно потому, что знание способов употребления значения специфических слов и специфических терминов в местном жаргоне часто считают решающим фактором для оценки того, как изучаемый социальный мир воспринимают его участники.

По материалам A. Bryman, E. Bell. Business Research Methods. Oxford, 2003.

Анализ документов. Этот метод широко применяется в социальных исследованиях. В его основе лежит соответствующее использование информации, которая представлена в каком-либо тексте (рукописном или печатном), на фото или кинопленке, магнитной ленте и т. д.

В качестве объекта исследовательского анализа могут выступать как официальные, так и неофициальные документы. Это деление обусловлено статусом источника документации. В первом случае речь идет о материалах, полученных из официальных организаций. К ним относятся документы государственных органов, хозяйственных и финансовых учреждений, данные государственной и ведомственной статистики, материалы судебных дел, протоколы и решения тех или иных партий. Неофициальные документы составлены по личному поводу или на основе задания и не имеют официального подтверждения их правильности. Это деловые записи, проекты решений, научные труды, описание событий в литературе, личные письма, дневники, автобиографии, мемуары.

Некоторые исследователи подчеркивают особую значимость официальной документации, поскольку она подлежит определенному контролю» и часто имеет более высокую степень обобщения, нежели неофициальная. Преимущество использования неофициальных документов состоит в том, что они дают информацию об интересах, потребностях, мотивах, ценностях и других проявлениях психики индивидов и социальных групп. Нередко исследователи сопоставляют официальные и неофициальные материалы, относящиеся к одним и тем же социально-психологическим явлениям, что позволяет обогащать понимание изучаемой проблематики и осуществлять взаимный контроль этих данных. И официальные, и неофициальные документы дают исследователю возможность получить информацию как об объективных условиях социальной среды, так и о мнениях, отношениях, настроениях, других субъективных проявлениях отдельных индивидов и групп людей.

По степени персонификации документы подразделяются на личные и безличные (Ядов). К личным относят карточки индивидуального учета (например, библиотечные формуляры, анкеты и бланки, заверенные подписью), характеристики, выданные какому-либо лицу, заявления, а также неофициальные документы, упомянутые выше - письма, дневники, мемуары и т. п. Безличные документы - это статистические материалы, протоколы собраний, данные прессы, которые не выражают мнения конкретного человека.

Ряд социальных исследователей скептически относятся к личным неофициальным документам, отмечая, что мотивы, побуждающие людей составлять эти документы, отражаются на достоверности информации. К таким мотивам можно отнести самооправдание своих поступков, стремление продемонстрировать особенности собственного внутреннего мира, снятие личной психологической напряженности, стремление исповедоваться перед авторитетом.

Американский историк Готтшальк выделяет следующие условия доверия личным документам.

2. Когда свидетельство наносит определенный ущерб автору и сама запись носит характер исповеди.

3. Если данные, сообщаемые в этих документах, являлись в момент записи всеобщим достоянием и автор сообщает, следовательно, нечто общеизвестное.

4. Когда сообщение или его часть представляют интерес для исследователя и вместе с тем оказывается не соответствующим точке зрения основного содержания текста личного документа. Например, в письме может подробно излагаться содержание встречи нескольких человек с упоминанием имен участников. Можно отнестись с сомнением к передаче содержания разговора, но сделать заключение о том, что встреча между определенными лицами имела место.

Заслуживает доверия также сообщение, которое находится в противоречии с предполагаемыми исследователем установками автора.

Классификация документов подразделяется по их целевому назначению. Так, выделяют документы, которые были созданы независимо от исследователя, и документы, называемые «целевыми». Они готовятся людьми по заданию исследователя в соответствии с его научным замыслом. Сюда можно отнести ответы на открытые вопросы интервью и анкет, автобиографии, сочинения на определенную тему, написанные по заказу исследователей. К особой категории документов многие исследователи относят также разнообразные материалы средств массовой информации - газет, журналов, телевидения, кино.

Первым и ярким примером широкого использования разнообразных документов в целях научного анализа было исследование, которое провели в начале XX в. американский социальный психолог Томас и польский - Знанецкий. Их совместная работа длилась более десяти лет и была посвящена приспособлению польских крестьян, эмигрировавших в Америку, к новым условиям жизни. Эмпирической основой исследования служили документы различного рода - личные и официальные. Это была переписка 50 семей эмигрантов с родными, оставшимися в Польше (всего 754 документа), письма, направленные в «Общество защиты эмигрантов», архивы польской эмигрантской газеты, материалы церковно-приходских общин, землячеств, судебные отчеты, документы благотворительных обществ. По просьбе исследователей один из молодых поляков написал подробную автобиографию на 300 страницах. Знанецкий был настолько увлечен анализом личных документов, что считал его основным в социальных науках. Итогом указанного исследования стала работа Томаса и Знанецкого «Польский крестьянин в Европе и Америке». Их произведение состояло из пяти томов, выходивших в свет с 1918 по 1920 гг. в США. Исследовательский анализ обнаружил сильное влияние социальной группы на поведение ее членов. Тогда Томас и Знанецкий определили социальную психологию как «научное исследование установок». С тех пор изучение установок прочно вошло в основную проблематику западной социальной психологии.

В течение последних десятилетий большое распространение получил метод изучения документов, получивший название контент-анализ (или анализ содержания). Суть этого метода состоит в выделении сравнительно постоянных элементов текста, затем систематической фиксации данных элементов (единиц изучаемого содержания) с последующей квантификацией, то есть количественным выражением качественных признаков. В итоге выявляется частота использования данных элементов в тексте, что в сочетании с качественным анализом позволяет делать соответствующие выводы об их значимости для автора сообщения, определять его цели, направленность на ту или иную аудиторию и т. д.

Необходимой предпосылкой количественного анализа документов является анализ качественный. Исследователь выделяет единицы анализа в соответствии с целями исследования. При этом необходимо различать единицу счета, то есть элементы текста, которые подлежат подсчету (количественные) и смысловые единицы, или категории анализа (качественные). Так, если объектом анализа является текст, то единицей счета может быть слово, предложение, параграф, тема. Выбор соответствующих категорий анализа также обусловлен замыслом исследователя». При анализе текста это могут быть, например, категории «за», «против», «нейтрально», «выгодно - невыгодно», «хорошо - плохо», различные ценности. Единица анализа может совпадать или не совпадать с единицей счета. Очень важно определить категории анализа как можно более точно, так как в случае, если в анализе документов занято несколько человек, это минимизирует возможные искажения, обусловленные их субъективизмом.

Основы контент-анализа были разработаны американскими социологами Лассуэллом и Берельсоном. В качестве метода социальных наук контент-анализ начинает широко использоваться с 20-30-х гг. XX века в США. Первоначально этот метод получил распространение в сферах журналистики и литературоведения. Подсчитывалась и анализировалась частота употребления определенных слов, терминов, частей речи. Особенно широкое применение получил контент-анализ в США при изучении различных сторон массовой коммуникации, в частности, с целью выяснения эффективности пропаганды. Так, Лассуэлл предложил ставшую классической при анализе массовых коммуникаций формулировку, согласно которой «акт коммуникации» рассматривается по мере ответа на вопросы: «Кто говорит? Что говорит? Кому? Как? С каким результатом?» В период Второй мировой войны контент-анализ на Западе стал использоваться в разведывательных и пропагандистских целях. Так, эксперты Би-Би-Си (Лондонского радио) обрабатывали сообщения нацистской пропаганды и предсказывали развитие событий, как в области внутренней, так и внешней политики на основе анализа данных сообщений. Лассуэлл произвел контент-анализ текстов газеты «Истинный американец», выходившей в то время в США, и убедительно доказал, что, судя по содержанию ее материалов, эта газета является профашистской. Заключение исследователя послужило основанием для ее запрещения.

У нас контент-анализ получил распространение с конца 60-х гг. XX века. В качестве примеров можно привести анализ материалов газеты «Известия», проведенный Барановым, с целью выявления «доли» апелляции к субъективным интересам; исследования Алексеева, также посвященные анализу содержания массовой периодической печати; изучение Грушиным уровня информированности населения по проблемам, выявленным путем анализа сообщений, передаваемых через газеты и другие средства массовой коммуникации.

Исследования содержания различных произведений литературы и искусства, проведенные Семеновым, показали возможности использования метода контент-анализа при изучении эстетической коммуникации для получения данных об авторах художественных произведений как представителях определенных социально-профессиональных и демографических групп (прежде всего в плане социальной перцепции). Результаты анализа содержания художественной прозы показывают, что подобный анализ может использоваться с целью формулирования гипотез о различных социально-психологических явлениях. Так, изучая образы брака и любви в прозе молодежных журналов, Семенов выявил различные типы совместимости и несовместимости супругов, которые могут быть использованы в качестве гипотетических в исследованиях успешности брака. При этом писатели могут квалифицироваться как специфически одаренные наблюдатели и эксперты в сфере интуитивного познания социально-психологических явлений.

Учитывая опыт многочисленных исследований, можно отметить следующие основные области применения контент-анализа в социально-психологических исследованиях (Семенов).

1. Изучение социально-психологических особенностей коммуникаторов (лиц, передающих сообщения, авторов) через содержание их сообщений. Одним из видов подобного изучения являются сравнительные исследования типов личности и ценностей в различных обществах и культурах.

2. Изучение реальных социально-психологических явлений объекта, которые отражены в содержании сообщений (включая явления, имевшие место в прошлом и недоступные для исследования другими методами). Особый интерес в этом плане представляет анализ произведений литературы и искусства, а также публицистики.

3. Изучение различных средств коммуникации через содержание сообщений, а также особенностей форм и приемов организации содержания, в том числе пропагандистских.

4. Изучение социально-психологических особенностей реципиентов (адресатов коммуникации, аудитории). Это имеет смысл только тогда, когда известно, что коммуникатор (автор сообщения) достаточно верно представляет реципиента.

5. Изучение социально-психологических аспектов воздействия эффектов коммуникации на реципиентов через содержание сообщений.

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

а) для обработки открытых вопросов анкет и интервью, данных проективных методик;

б) специальное (науковедческое) употребление для изучения научной литературы по социальной психологии - эволюция интересов ученых по различным проблемам в разное время, анализ цитирований и ссылок.

Завершая рассмотрение метода анализа документов (в том числе контент-анализа), отметим, что он используется на разных стадиях социально-психологического исследования. Так, на начальном этапе работы при составлении программы исследования к этому методу порой обращаются с целью уточнения изучаемой проблематики и окончательного формулирования гипотез. Анализ документов может выступать также как основной метод сбора первичной информации. Наконец, анализ документов иногда применяется с целью дополнения информации, полученной другими методами социальной психологии.

Главные достоинства метода анализа документов заключаются в возможности избежать влияния исследователя на изучаемый объект и достижения сравнительно высокой степени надежности получаемых данных, так как документы наиболее удобны для перепроверки. Кроме того, этот метод позволяет получать информацию, которую не удается выявить посредством других методов. Недостатком метода анализа документов (особенно контент-анализа) является значительная сложность всей процедуры, необходимость высокого уровня квалификации аналитиков. Не переоценивая возможностей этого метода, отметим, что ему отводится незаменимая роль при выявлении широкого круга социально-психологических явлений, объективированных в различных документах.