Контент-анализ

Контент-анализ (от англ. " содержание" и греч. " разложе­ние, расчленение") - метод выявления и оценки характеристик информации, содержащихся в текстах и речевых сообще­ниях. Предусматривает строгую формализацию процессов ос­мысления материала. Включает в себя:

- выделение системы опорных понятий (категорий анализа);

- отыскание их индикаторов - слов, словосочетаний, сужде­ний и т. п. - (единиц анализа);

- статистическую обработку данных.

Данный метод зародился в 20-е гг. в американской журна­листике как средство количественно-качественного изучения содержания прессы. В настоящее время активно применяется в социальной психологии, социологии, психодиагностике, по­литологии, психологии рекламы и пропаганды.

Контент-анализ предполагает перевод качественно представленной информации на язык счета. Для этого необхо­димо, во-первых, иметь достаточно объемный и содержательно богатый текст, а во-вторых, обладать определенным уровнем исследовательской подготовленности, позволяющим эффектив­но реализовать потенциал данного метода (18).

Содержание основных этапов контент-анализа

1. Подготовительный этап (разработка программы анализа материала). Он включает постановку цели исследования, пред­варительную проверку адекватности избранного метода осо­бенностям предстоящей работы, составление классификатора (опорной схемы для контент-анализа), подготовку инструкций для лиц, участвующих в реализации метода, пилотажное иссле­дование, последующую коррекцию программы.

2. Исполнительный этап предусматривает совокупность про­цедур по выделению индикаторов категорий и регистрации ха­рактеристик их присутствия в тексте.

Кодировщики могут допускать здесь такие ошибки, как:

- неверное соотнесение единиц анализа с категориями;

- пропуск тех или иных единиц анализа;

- фиксация того, чего нет на самом деле.

Все это нарушает устойчивость результатов контент-анали­за. Причины низких показателей устойчивости следует искать и качестве инструкций, недостаточной умелости кодировщи­ков, в неподходящей обстановке их работы, наконец, в отсут­ствии внимательности, терпения или добросовестности.

3. Этап обработки данных. Содержание его определяется целью исследования. В зависимости от этого при обработке результатов (одной или нескольких кодировочных матриц) могут быть использованы частотные или процентные распределения, коэффициенты корреляции, сопоставительные таблицы и т. д.

В тех случаях, когда анализируется большой массив данных, иногда используются специальные математико-статистические способы, разработанные для нужд контент-анализа (18).