Контент-анализ

Замысел контент-анализа заключается в том, чтобы систематизировать эти интуитивные ощущения, сделать их наглядными и проверяе-мыми и разработать методику целенаправленного сбора тех текстовых свидетельств, на которых эти ощущения основываются. При этом предполагается, что вооруженный такой методикой исследователь сможет не просто упорядочить свои ощущения и сделать свои выводы более обоснованными, но даже узнать из текста больше, чем хотел сказать его автор, ибо, скажем, настойчивое повторение в тексте каких-то тем или употребление каких-то характерных формальных элементов или конструкций может не

осознаваться автором, но обнаруживает и определенным образом интерпретируется исследователем - отсюда принадлежащее социологу А.Г. Здравомыслову полушутливое определение контент-анализа как «научно обоснованного метода чтения между строк».

Реально главной отличительной чертой контент-анализа является не его декларируемая во многих определениях «систематичность» и «объективность» (эти черты присущи и другим методам анализа текстов), а его квантитативный характер.

Процедура формализованного анализа документов начинается с выделения двух единиц анализа: смысловых (качественных) и единиц счёта. Цель исследования - отыскать индикаторы, указывающие на наличие в документе темы, значимой для анализа, и раскрывающие содержание текстовой информации.

Плодотворным оказывается при анализе текстов деятельностный (проблемный) подход. В этом случае весь текст рассматривается как описание конкретной проблемной ситуации, в которой есть ряд субъектов и отношения между ними. При формализованном анализе документов всесторонне рассматривают саму деятельность, а также выделяют её субъекты, цели и мотивы поступков, совершаемых ими; обстоятельства, причины, породившие потребность в той или иной деятельности (бездеятельность - это тоже вид деятельности); объект её направления.

С точки зрения лингвистов и специалистов по информатике, контент-анализ - прикладной информационный анализ текста, сводящийся к

извлечению из всего разнообразия имеющейся в нем информации каких-то специально интересующих исследователя компонентов и представлению их в удобной для восприятия и последующего анализа форме. Многочисленные конкретные варианты контент-анализа различаются в зависимости от того, каковы эти компоненты и что именно понимается под текстом.

В рамках контент-анализа используются следующие процедуры: 1) частотный анализ текста, построение смысловых групп; 2) смысловой анализ текста, нахождение синонимичных выражений; 3) поиск связей в тексте для заданных слов; 4) построение карт текстов и сравнение их между собой; 5) вычисление стандартных коэффициентов (число слов, предложений, средняя длина предложения); 6) вычисление интегральных характеристик текста (лексическое разнообразие, структурная и грамматическая сложность); 7) сравнение текстов между собой различными методами и вычисление интегральных индексов сходства текстов по результатам сравнения; 8) нахождение функциональных зависимостей между характе-ристиками текста и проверка этих зависимостей на других текстах.

Конкретные прикладные цели контент-анализа также варьируют в широких пределах.

Иногда термин «контент-анализ» используется как обобщающий для всех методов систематического и претендующего на объективность анали-

за политических текстов и текстов, циркулирующих в каналах массовой коммуникации. Однако такое расширительное понимание контент-анализа по нашему мнению неправомерно, поскольку существует ряд исследовательских методов - либо специально разработанных для анализа политических текстов (например, метод когнитивного картирования), либо применимых для этой цели (например, метод семантического дифференциала или различные подходы, предполагающие изучение структуры текста и механизмов его воздействия), - которые не могут быть сведены к стандартному контент-анализу даже при максимально широком его понимании. Контент-анализ может использоваться как основной метод, направленный на получение наиболее важной информации об изучаемом явлении; как метод, применяемый в комплексе с другими; как вспомогательный метод или процедура обработки данных, полученных при других исследованиях.

Не все документы могут стать 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).

Основные направления применения контент-анализа: 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); определение того, что существует только в тексте как таковом (различные характеристики формы - язык, структура, жанр сообщения, ритм и тон речи); вы-

явление 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 - 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 контент-анализа сложилась довольно устойчивая система категорий - 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 (охватывать все части содержания, определяемые задачами исследования), взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям), надежными (между кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к той или иной категории) и уместными (соответствовать поставленной задаче и исследуемому содержанию).

После того, как категории сформулированы, необходимо выбрать соответствующую единицу анализа - лингвистическую единицу речи или элемент содержания, служащие в тексте индикатором интересующих ис-

следователя явления. В практике отечественных контент-аналитических исследований наиболее, употребительными единицами анализа являются слово, простое предложение, суждение, тема, автор, герой, социальная ситуация, сообщение в целом и др. Сложные виды контент-анализа обычно оперируют не одной, а несколькими единицами анализа. Единицы анализа, взятые изолировано, 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, количества сообщений, даты сообщения и исследуемого содержания. Все эти параметры выборки определяются задачами и масштабами исследования. Чаше 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 теле-, радиодней.

Необходимым условием является разработка таблицы контент- анализа - основного рабочего документа, с помощью которого проводится исследование.

рия (вопрос) предполагает ряд признаков (ответов), по которым квантифи- цируется содержание текста. Для регистрации единиц анализа составляется другая таблица - кодировальная матрица. Если объем выборки достаточно велик (свыше 100 единиц), то кодировщик, как правило, работает с тетрадью таких матричных листов. Если выборка невелика (до 100 единиц), то можно проводить двумерный или многомерный анализ. В этом случае для каждого текста должна быть своя кодировальная матрица. Эта работа трудоемка и кропотлива, поэтому при больших объемах выборки сопоставление интересующих исследователя признаков осуществляется на компьютере.

Важным условием контент-анализа 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, дается операциональное определение категорий и единиц анализа, правила их кодирования, приводятся конкретные примеры из текстов, являющихся объектом исследования, оговаривается, как следует по-ступать в спорных случаях, и т. д.

Процедура подсчета при количественном контент-анализе в общем виде аналогична стандартным приемам классификации по выделенным группировкам ранжирования и измерения ассоциации.

Г г

С =

где f - число положительных оценок; n - число отрицательных оценок; г - объем содержания текста, имеющего прямое отношение к изучаемой проблеме; t - общий объем анализируемого текста.

В случае, когда число положительных оценок меньше, чем отрицательных, применяется следующая формула:

^ f * n - n2

C = -

r * t

Есть и более простые способы измерения. Удельный вес той или иной категории можно вычислить с помощью формулы К = число единиц

89

анализа, фиксирующих данную категорию/общее число единиц анализа .

Таким образом, контент-анализ действительно занимает среди ана-литических методов особое место в силу того, что является среди них самым технологичным и в силу этого в наибольшей степени подходящим для систематического мониторинга больших информационных потоков.