4. Контент-анализ

Контент-анализ – метод выявления и оценки характеристик информации, содержащихся в текстах и речевых сообщениях. Предусматривает строгую формализацию процессов осмысления материала и включает в себя:

• выделение системы опорных понятий (категорий анализа);

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

• статистическую обработку данных.

Достоинствами данного метода являются:

• возможность точной регистрации внешне неразличимых показателей в объемных массивах эмпирических данных;

• способность к выявлению скрытых тенденций и закономерностей;

• возможность осуществления отсроченного по времени анализа событий и ситуаций;

• относительная объективность процедур и надежность результатов;

• отсутствие проявлении эффекта воздействия исследователя на поведение испытуемых.

Контент-анализ позволяет перейти от качественно представленной информации к количественной, что является несомненным достоинством данного метода. Наряду с этим существуют и некоторые ограничения. Например: характер информации во многом определяется замыслами ее автора и спецификой форм предъявления, поэтому вполне возможно принятие исследователем вымысла за документальность или упущение каких-либо существенных данных вследствие недостаточной выраженности их в обрабатываемом материале. Искажения информации могут также возникать и по вине исследователя, неспособного, к примеру, адекватно выделить категории анализа или учесть все имеющиеся варианты их словесного выражения.

Кроме того, далеко не всякий материал поддается необходимой формализации. Предельно трудно было бы применить данный метод, скажем, к описанию поведения лирического героя поэтического произведения.

Контент-анализ может применяться:

1) в качестве основного метода исследований;

2) как составная часть используемого комплекса исследовательских методов;

3) в виде вспомогательной процедуры обработки данных, полученных иными эмпирическими способами.

В любом случае, необходимым условием для использования контент-анализа является предварительная проверка достоверности анализируемого текста, установление степени надежности, содержательной и критериальной валидности аналитической процедуры.

Основные этапы контент-анализа.

1. Подготовительный этап (разработка программы анализа материала). 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.

Составление классификатора, представляющего собой перечень категорий анализа и соответствующих им индикаторов (принятых единиц счета) - это основа алгоритма последующих действий, от качества которой зависит эффективность работы в целом.

Категории анализа - это ключевые элементы исследовательской концепции, смысловые единицы, выраженность которых подлежит регистрации в соответствии с поставленной целью. Исследователь заранее выдвигает определенные проблемы, идеи или темы.

Например, анализируя характер человека по итогам интервью или анкетирования, мы можем выделить следующие категории анализа: отношение его к самому себе, другим людям, деятельности, вещам (предметам), природе.

Список категорий должен был предельно исчерпывающим, а также давать возможность однозначного соотнесения той или иной части текста с конкретной категорией.

Единицы анализа или индикаторы, признаки выраженности смысловых единиц, представляют собой части текста, характеризующиеся принадлежностью к определенной категории. Это могут быть символы, слова, термины, сочетания слов различной протяженности, ситуации, суждения, реплики, интонации и т. д. Это тот материал, который позволяет судить о значении в тексте каждой категории.

Следует помнить, что одна и та же категория может быть выражена в тексте по-разному: от отдельных символов или слов до законченных суждений или абзацев. Также необходимо учитывать, что категория может быть представлена в тексте различными по знаку единицами анализа. Например, в отрицательной (критической), нейтральной или же положительной форме.

Единицы счета - это количественные характеристики отношений категорий друг к другу или единиц анализа к категориям. Обычно используют два варианта единиц счета:

• частота проявлений в тексте категории или ее признака;

• пропорция представленности категории (её признака) или, иначе, объём внимания, уделяемый ей автором текста. Так, это может быть: сравнительное количество печатных знаков, площадь соответствующих частей текстов (в квадратных единицах или процентах), необходимое время произнесения и т. д.

Разработка классификатора завершается составлением инструкций кодировщику и подготовкой кодировочной матрицы.

Инструкции содержат предельно четкие указания на то, каковы все выделенные категории, какой набор признаков в тексте соответствует каждой из них, какого типа единицы счета при этом используются.

Объективность результатов контент-анализа будет более полной, если исследователь письменно сформулирует инструкции даже в том случае, когда он сам является кодировщиком.

Копировочная матрица представляет собой таблицу, удобную для регистрации первичных результатов исследования. Обычно по вертикали в ней даны категории анализа, а по горизонтали - перечень источников информации (отдельные документы, сообщения, персоналии испытуемых и т. п.). Середина таблицы заполняется цифрами, свидетельствующими о частотах присутствия данной категории в том или ином материале.

Пилотажное исследование, завершающее подготовительный этап контент-анализа, способствует выявлению недостающих категорий, упущенных из виду единиц анализа, неточностей инструкций.

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 в 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.

Например, метод Чарльза Осгуда (1916-1991), направленный на выявление случайных и неслучайных зависимостей элементов содержания. Суть его заключается в следующем: вначале рассчитывается величина ожидаемой вероятности совместной встречаемости двух единиц анализа, а затем этот показатель сравнивается с выявленной при контент-анализе величиной фактической встречаемости этих единиц.

Например, единица X встречается в 20% анализируемых текстов (Р_х = 0,2), а единица Y - в 30 % (Р = 0,3). Тогда можно ожидать, что совместно эти единицы проявятся с вероятностью 0,06 (в соответствии с формулой Р_ху = Р_хР_у). На деле же оказывается, что совместно они были зарегистрированы лишь в 2% случаев (Ф_1у = 0,02). Очевидно, что фактическая зависимость данных единиц анализа случайна.

В последние десятилетия все чаще при обработке данных контент-анализа или корреляционного анализа используется особый метод математической статистики, позволяющий выявить скрытые от непосредственного восприятия признаки (факторы), а также уточнить степень их влияния на те или иные рассматриваемые характеристики.

Факторный анализ применяется, когда возникает необходимость определить совокупность вероятных причинно-следственных связей между переменными, установить наличие феноменов, объясняющих существование взаимосвязей.

Основные идеи факторного анализа были предложены Чарльзом Спирменом (1863 - 1945) в 1904 г., рассматривавшим его как средство изучения интеллекта. Следует иметь в виду, что факторный анализ имеет определённые сильные и слабые стороны. К недостаткам можно отнести - отсутствие однозначности математического решения проблемы факторных нагрузок, т. е. влияния отдельных факторов на изменения тех или иных переменных. Кроме того, как бы точно не был проведён сам анализ, психологическая интерпретация его результатов сохраняет субъективность. Почти всегда возможно несколько истолкований установленных зависимостей.