Пример курсовой работы по масс-медиа: Контент-анализ

Содержание

Содержание2

Введение3

1. Сущность, задачи, процедуры контент-анализа4

2. Контент-анализ как метод исследования6

3. Основные ошибки при проведении контент-анализа13

4. Контент-анализ в науке14

5. Контент-анализ в политике.15

Заключение21

Список использованной литературы:22

Выдержка из текста работы

Контент-ана́лиз (от англ.: contents — содержание, содержимое) или анализ содержания — стандартная методика исследования в области общественных наук, предметом анализа которой является содержание текстовых массивов и продуктов коммуникативной корреспонденции. В отечественной исследовательской традиции контент-анализ определяется как количественный анализ текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовыхзакономерностей. Контент-анализ применяется при изучении источников, инвариантных по структуре или существу содержания, но внешне бытующих, как не систематизированный, беспорядочно организованный текстовой материал. Философский смысл контент-анализа, как исследовательского метода, состоит в восхождении от многообразия текстового материала к абстрактной модели содержания текста. В указанном смысле, контент-анализ является одной из номотетическихисследовательских процедур, используемых в сфере применения идиографических методов.

Выделяют два основных типа контент-анализа: количественный и качественный.

История метода

Методика контент-анализа нашла широкое применение в информационную эпоху, однако история метода не ограничивается эрой автоматической обработки текста. Так первые примеры использования контент-анализа датированы XVIII веком, когда в Швеции частота появления в тексте книги определенных тем служила критерием еёеретичности.^[1] Однако, всерьёз говорить о применении контент-анализа как полноценной методики можно лишь начиная с 30-х годов XX века в США.^[2] Термин content analysis впервые начали применять в конце XIX – нач. XX вв. американские журналисты Б.Мэттью, А.Тенни, Д.Спиид, Д.Уипкинс. У истоков становления методологии контент-анализа стоял также французский журналист Ж.Кайзер.

Использовался контент-анализ преимущественно в социологических исследованиях, в том числе при изучении рекламных и пропагандистских материалов.

В сфере политических исследований начало использованию методики контент-анализа положил Г. Лассуэл, который занялся анализом пропагандистских материалов периода Второй мировой войны.^[2] В 1960-е годы, во время так называемого «методологического взрыва» исследования с применением методики контент-анализа особенно активизировались. Это способствовало развитию методики, разнообразило её варианты. Именно в этот период начинается активное использованиекомпьютерной техники в исследованиях.

Сфера применения

Круг дисциплин, в которых применяется контент-анализ, довольно широк. Помимо социологии и политологии данная методика находит применение в антропологии,управлении персоналом, психологии, литературоведении, истории, истории философии^[3]. Оле Холсти приводит следующее распределение исследований в области контент-анализа по наукам: социология, антропология — 27,7 %, теория коммуникации — 25,9 %, политическая наука — 21,5 %. Следует также отметить применение контент-анализа в области исторических исследований^[4] и связей с общественностью.^[5]

С помощью контент-анализа можно анализировать такие различные типы текстов, как сообщения СМИ, заявления политических деятелей, программы партий, правовые акты, рекламные и пропагандистские материалы, исторические источники, литературные произведения.

Этапы применения контент-анализа

Необходимым условием применения методики анализа содержания является наличие материального носителя информации. Во всех случаях, когда существует или может быть воссоздан такой носитель, допустимо использование методики контент-анализа.

Первый этап

Определение совокупности изучаемых источников или сообщений с помощью набора заданных критериев, которым должно отвечать каждое сообщение:

• заданный тип источника (пресса, телевидение, радио, рекламные или пропагандистские материалы)

• один тип сообщений (статьи, заметки, плакаты);

• заданные стороны, участвующие в процессе коммуникации (отправитель, получатель (реципиент);

• сопоставимый размер сообщений (минимальный объём или длина)

• частота появления сообщений,

• способ распространения сообщений;

• место распространения сообщений;

• время появления сообщений.

При необходимости можно использовать и другие критерии, однако перечисленные выше встречаются чаще всего.^[6]

Второй этап

Формирование выборочной совокупности сообщений. В некоторых случаях можно изучать всю определенную на первом этапе совокупность источников, поскольку подлежащие анализу случаи (сообщения) часто ограничены по числу и хорошо доступны. Однако иногда контент-анализ

Третий этап

Выявление единиц анализа. Ими могут быть слова или темы. Правильный выбор единиц анализа — важная составляющая всей работы. Простейшим элементом сообщения является слово. Тема — это другая единица, представляющая собой отдельное высказывание о каком-либо предмете. Существуют достаточно четкие требования к выбору возможной единицы анализа:

• она должна быть достаточно большой, чтобы выражать значение;

• она должна быть достаточно малой, чтобы не выражать много значений;

• она должна легко идентифицироваться;

• число единиц должно быть настолько велико, чтобы из них можно было делать выборку.^[1]

Если в качестве единицы анализа избирается тема, то она также выделяется в соответствии с некоторыми правилами:

• Тема не может выходить за пределы абзаца.

• Новая тема возникает, если происходит смена:
  • воспринимающего,

  • действующего,

  • цели,

  • категории.^[1]

Существуют также и специальные методики контент-анализа, адаптированные к нуждам исторических и историко-философских исследований.

Четвертый этап

Выделение единиц счета, которые могут совпадать со смысловыми единицами или носить специфический характер. В первом случае процедура анализа сводится к подсчету частоты упоминания выделенной смысловой единицы, во втором — исследователь на основе анализируемого материала и целей исследования сам выдвигает единицы счета, которыми могут быть:

• физическая протяженность текстов;

• площадь текста, заполненная смысловыми единицами;

• число строк (абзацев, знаков, колонок текста);

• длительность трансляции по радио или ТВ;

• метраж пленки при аудио- и видеозаписях,

• количество рисунков с определенным содержанием, сюжетом и прочее.^[2]

В некоторых случаях исследователи используют и другие элементы счета. Принципиальное значение на этом этапе контент-анализа имеет строгое дефинирование его операторов.

Пятый этап

Непосредственно процедура подсчета. Она в общем виде сходна со стандартными приемами классификации по выделенным группировкам. Применяется составление специальных таблиц, применение компьютерных программ, специальных формул, статистических расчетов.^[2]

Обычно составляются таблицы вида:

Единицы анализа	Единицы анализа	Единицы счета	Единицы счета
Категории	Подкатегории	Частота упоминания абсолютная, раз	Частота упоминания относительная, %
1 Категория	01 подкатегория	15	25
	02 подкатегория	7	14
	03 подкатегория	25	61
Итого:		47	100

Шестой этап

Интерпретация полученных результатов в соответствии с целями и задачами конкретного исследования. Обычно на этом этапе выявляются и оцениваются такие характеристики текстового материала, которые позволяют делать заключения о том, что хотел подчеркнуть или скрыть его автор. Возможно выявление процента распространенности в обществе субъективных смыслов объекта или явления^[7].

Количественный контент-анализ

Количественный контент-анализ (также именуется содержательным) основывается на исследовании слов, тем и сообщений, сосредоточивая внимание исследователя на содержании сообщения. Таким образом, собираясь подвергнуть анализу выбранные элементы, нужно уметь предвидеть их смысл и определять каждый возможный результат наблюдения в соответствии с ожиданиями исследователя.^[8]

На деле это означает, что в качестве первого шага при проведении контент-анализа этого типа исследователь должен создать своего рода словарь, в котором каждое наблюдение получит определение и будет отнесено к соответствующему классу.^[8]

Проблема состоит в том, что исследователь должен предвидеть не только упоминания, которые могут встретиться, но и элементы их контекстуального употребления, а для этого должна быть разработана детальная система правил оценки каждого случая употребления. Эта задача обычно решается посредством пилотажа подлежащей анализу совокупности сообщений (то есть с помощью выявления на материале небольшой выборки сообщений тех типов ключевых упоминаний, которые с наибольшей вероятностью могут встретиться в последующем, более полном анализе) в сочетании с арбитражными оценками контекстов и способов употребления терминов. Предпочтительнее иметь дело с наблюдениями не одного, а нескольких исследователей.^[8]

Более трудной является задача, заключающаяся в необходимости приписывания ключевым упоминаниям конкретных оценок, — когда мы должны решить, приводится ли данное упоминание в позитивном или негативном смысле, «за» или «против» интересующего нас объекта и т. д., а также когда нам надо ранжировать ряд упоминаний соответственно силе их оценок (т.е. в соответствии с тем, какое из них самое положительное, какое следующее за ним по положительности и т. д.). При этом исследователь нуждается в показателях достаточно тонких, которыми можно было бы измерять не только настроения политических субъектов, но и силу этих настроений. Особенно трудным выполнение этой задачи является в исторических, историко-философских и психологических исследованиях, поскольку предполагает высокий уровень гуманитарной подготовки специалистов, использующих методику контент-анализа. Существует множество методов, облегчающих принятие такого решения. В некоторых случаях они опираются на суждения группы арбитров (экспертов) о значении или силе (интенсивности) некоторого термина. В качестве примера таких приемов можно привести метод Q-сортировки и шкалирование методом парного сравнения.^[8] На рубеже XX-XXI вв. специалисты по применению математических методов в исторических исследованиях много внимания уделяли разработке специальных компьютерных экспертных систем (в рамках идеологии Искусственного Интеллекта).

Метод Q-сортировки

При Q-сортировке используется шкала жесткого распределения из девяти пунктов: пункт 1 соответствует минимальной степени интенсивности измеряемого признака (например, наименьшей степени одобрения), а пункт 9 — максимальной степени интенсивности (например, наивысшей степени одобрения). Цель здесь состоит в том, чтобы просто ранжировать (упорядочить) все суждения вдоль единой оценочной оси. Арбитру дается определенная жесткая квота на каждую категорию шкалы (то есть ожидаемое число слов или фраз, которые должны быть им отнесены к данной категории), а затем ему предлагается распределить заданный набор терминов так, чтобы установленные квоты не нарушались. Квоты основаны на предположении (не обязательно верном), что колебания в интенсивности слов и фраз должны укладываться в рамки нормального распределения (когда изучаемые случаи максимально сосредоточены в средней части шкалы, а по мере продвижения к её полюсам их число равномерно убывает). Арбитры, таким образом, вынуждены давать относительные оценки конкретным словам и фразам (случаям), относя их к определенным категориям шкалы.^[8]

После того как арбитры завершили свою работу, вычисляется средняя арифметическая оценка шкалы для каждого случая, а затем полученные средние оценки соответствующим образом ранжируются. Далее результаты этого ранжирования случаев по интенсивности используются для приписывания анализируемым текстам кодов, обусловленных встречаемостью в них слов или тем, получивших нашу оценку. Произвольность оценки одного исследователя компенсируется, таким образом, наличием других мнений.^[8]

Шкалирование методом парного сравнения

Шкалирование методом парного сравнения имеет те же цели, что и предыдущий метод, но техника его несколько иная. Каждый случай, подлежащий оценке, последовательно сравнивается попарно со всеми другими случаями, при этом каждый арбитр должен решить, какое из слов (или фраз) в каждой паре «сильнее» (или интенсивнее) другого. Так, если надо сравнить пять утверждений (случаев), то каждый арбитр будет последовательно сравнивать сначала 1-е из них со 2-м, с 3-м, 4-м, 5-м, потом 2-е с 3-м, 4-м, 5-м и т. д., всякий раз при этом отмечая, какое из двух более интенсивно. Подсчитав, сколько раз каждый случай оказался в оценке всех арбитров «сильнее» других, и разделив полученное число на число арбитров (то есть вычислив среднюю оценку, вынесенную группой арбитров каждому утверждению), мы получаем возможность осуществить количественное ранжирование всех случаев по степени их интенсивности. Чем выше средняя оценка некоторого утверждения, тем оно, по мнению арбитров, «сильнее».^[8]

Однако, с методами Q-сортировки и парного сравнения связаны по меньшей мере две сложности. Во-первых, в обоих этих случаях исследователь полагается полностью на решения арбитров, критерии оценки которых могут быть, а могут и не быть правомерными и/или состоятельными. В экспертизе такого рода стандарты не всегда ясны или, во всяком случае, не всегда ясно определены, и вследствие этого сами оценки носят дискуссионный характер. Встречаются случаи, когда один и тот же арбитр выставляет различные оценки одному и тому же утверждению в серии идентичных испытаний. Кроме того, отбор арбитров в высшей степени произволен. Следовательно, и надежность результатов, полученных при опоре на таких арбитров, весьма относительна. Поэтому данные процедуры следует использовать, делая скидку на «человеческий фактор».^[8]

Качественный контент-анализ

Помимо слов, тем и других элементов, обозначающих содержательную сторону сообщений, существуют и иные единицы, позволяющие проводить качественный или, как он ещё называется, структурный контент-анализ. В этом случае исследователя интересует не столько что говорится, сколько как говорится.^[8]

Например, может ставиться задача выяснить, сколько времени или печатного пространства уделено интересующему предмету в том или ином источнике или сколько слов или газетных столбцов было уделено каждому из кандидатов во время определенной избирательной кампании.^[8]

С другой стороны, могут браться в расчет и другие, возможно, более тонкие вопросы, относящиеся к форме сообщения: сопровождается ли конкретное газетное сообщение фотографией или какой-либо иллюстрацией, каковы размеры заголовка данного газетного сообщения, напечатано ли оно на первой полосе или же помещено среди многочисленных рекламных сообщений. При ответе на подобные вопросы внимание исследователя фокусируется не на тонкостях содержания, а на способе презентации сообщения. Основным вопросом здесь является факт наличия или отсутствия материала по теме, степень его выделенности, его размеры, а не нюансы его содержания. В результате такого анализа часто получаются куда более надежные измерения, чем в случае исследования, ориентированного на содержание (поскольку формальным показателям в меньшей степени присуща неоднозначность), но зато, как следствие, и куда менее значимые.^[8]

Измерения в параметрах, исследуемых в ходе качественного контент-анализа, поверхностно затрагивают само содержание каждого сообщения в отличие от детального и внимательного обследования, необходимого при количественном анализе. В результате качественный контент-анализ обычно более прост в разработке и проведении, а потому и более дешев и надежен, чем содержательный контент-анализ. И хотя его результаты, возможно, удовлетворят в меньшей степени, ибо они дают скорее набросок, чем законченную картину сообщения, но при ответе на конкретный исследовательский вопрос они могут зачастую оказаться вполне адекватными.^[8]

Проведение контент-анализа

Слово «контент» означает содержимое (или содержание) документа. Контент-анализом называют метод сбора количественных данных об изучаемом явлении или процессе, содержащихся в документах. Под документом при этом понимается не только официальный текст (типа инструкции или правового закона), но все написанное или произнесенное, все, что стало коммуникацией. Контент-анализу подвергаются книги, газетные или журнальные статьи, объявления, телевизионные выступления, кино- и видеозаписи, фотографии, лозунги, этикетки, рисунки, другие произведения искусства, а также, разумеется, и официальные документы.

Метод контент-анализа используется социологами уже более ста лет. С его помощью изучалась религиозная символика и популярные песни, устанавливались отличия эротических кинокартин от порнографических, устанавливалась мера эффективности политических слоганов (лозунгов, используемых в выборных кампаниях), реклам и вражеской пропаганды, определялись особенности суицидального поведения, проявившиеся в предсмертных записках самоубийц, стереотипы сознания различных социальных групп, выявлялась направленность демонстрации людей определенной национальности на телеэкранах, идеологическая подоплека передовиц газет, отличия в трактовках одного и того же события в разных СМИ, исследовались многие другие темы. В последние десятилетия данный социологический метод заимствовали и активно используют те представители социогуманитарных наук (юристы, историки, журналисты, языковеды, литературоведы, политологи, психологи, экономисты, педагоги, социальные работники, культурологи, библиотековеды, искусствоведы и др.), которые заинтересованы в установлении объективных признаков разнообразных человеческих коммуникаций.

Какие документы подлежат контент-анализу? Ответ на этот вопрос зависит от исследовательской программы, объекта, предмета, цели, задач и гипотез исследования. Если, скажем, нам предстоит выяснить перспективы забастовки рабочих предприятия (продолжим этот пример), то станет очевидной потребность контент-анализа, как минимум, протоколов собраний рабочих, решений соответствующих профсоюзных комитетов, распоряжений руководителей, законов, регулирующих забастовочную борьбу и т.п.

Контент-анализ не отменяет необходимости обычного (т.е. содержательного) анализа документов. Первый дополняет второй, их сочетание углубляет понимание смысла любого текста. Контент-анализ позволяет обнаружить в документе то, что ускользает от поверхностного взгляда при его традиционном изучении, но что имеет важный социальный смысл. Принципиальное отличие этих методов анализа заключено в явно выраженной строгости, формализованности, систематизированности контент-анализа. Он нацелен на выработку количественного описания смыслового и символического содержания документа, на фиксацию его объективных признаков и подсчет последних. По мнению ряда социологов (Маркоффа, Шапиро, Вейтмана и др.), контент-анализ можно было бы назвать «текстуальным кодированием», так как он предполагает получение количественной информации о содержимом документа на основе ее кодирования.

Кроме того, контент-анализ отличается от всех прочих способов изучения документов, тем, что он позволяет «вписать» содержание документа в социальный контекст, осмыслить его одновременно и как проявление, и как оценку социальной жизни. «Вписывание» документа в изучаемую проблему предполагает выявление того, что: а) существовало до него и получило в нем отражение, б) наличествует только в нем, в) будет после него, т.е. явится итогом его восприятия адресатом.

Формализованность, систематизированность и строгость контент-анализа проявляется в следующем. Прежде, чем непосредственно анализировать текст документа, исследователь определяет категории анализа, т.е. ключевые понятия (смысловые единицы), имеющиеся в тексте и соответствующие тем дефинициям и их эмпирическим индикаторам, которые зафиксированы в программе исследования. При этом желательно избежать крайностей. Если за категории анализа будут приняты слишком общие (абстрактные) понятия, то это предопределит поверхностность анализа текста, не позволит углубиться в его содержание. Если же категории анализа будут предельно конкретными, то их окажется слишком много, что приведет не к анализу текста, а к его сокращенному повторению (конспекту). Нужно найти золотую середину и постараться достичь того, чтобы категории анализа были:

а) уместными, т.е. соответствовали решению исследовательских задач;

б) исчерпывающими, т.е. достаточно полно отражали смысл основных понятий исследования;

в) взаимоисключающими (одно и то же содержание не должно входить в различные категории в одинаковом объеме);

г) надежными, т.е. такими, которые не вызывали бы разногласий между исследователями по поводу того, что следует относить к той или иной категории в процессе анализа документа.

После определения системы категорий анализа выбирается соответствующая им единица анализа текста. За единицу анализа может быть принято: а) слово, б) предложение, в) тема, г) идея, д) автор, е) персонаж, ж) социальная ситуация, з) часть текста, объединенная чем-то, что соответствует смыслу категории анализа. Иногда, точнее, когда контент-анализ выступает единственным методом информации, оперируют не одной, а сразу несколькими единицами анализа.

Затем устанавливается единица счета, т.е. количественная мера единицы анализа, позволяющая регистрировать частоту (регулярность) появления признака категории анализа в тексте. Единицами счета могут быть число определенных слов или их сочетаний, количество строк, печатных знаков, страниц, абзацев, авторских листов, площадь текста, выраженная в физических пространственных величинах и многое другое.

Проведение контент-анализа требует предварительной разработки ряда исследовательских инструментов. Из них обязательными являются:

1. классификатор контент-анализа,

2. протокол итогов анализа, который имеет второе обозначение – бланк контент-анализа,

3. регистрационная карточка или кодировальная матрица,

4. инструкция исследователю, непосредственно занимающемуся регистрацией и кодировкой единиц счета,

5. каталог (список) проанализированных документов.

Классификатором контент-анализа называется общая таблица, в которую сведены все категории (и подкатегории) анализа и единицы анализа. Ее основное предназначение – предельно четко зафиксировать то, в каких единицах выражается каждая категория, используемая в исследовании. Классификатор можно уподобить социологической анкете, где категории анализа играют роль вопросов, а единицы анализа – ответов. Он является основным методическим документом контент-анализа, предопределяющим содержание всех прочих инструментов этого метода.

Протокол (бланк) контент-анализа содержит: во-первых, сведения о документе (его авторе, времени издания, объеме и т.п.); во-вторых, итоги его анализа (количество случаев употребления в нем определенных единиц анализа и следующие отсюда выводы относительно категорий анализа). Протоколы заполняются, как правило, в закодированном виде, но не ради сохранения тайны итогов контент-анализа, а исходя из желательности на одном листе бумаги уместить всю информацию о документе, чтобы удобнее было сопоставлять друг с другом итоги анализа разных документов. Если в исследовании осуществляется контент-анализ малого числа документов, то можно обойтись без кодирования и заполнять эти протоколы в открыто-содержательном виде.

Регистрационная карточка представляет собой кодировальную матрицу, в которой отмечается количество единиц счета, характеризующее единицы анализа. Протокол контент-анализа каждого конкретного документа заполняется на основе подсчета данных всех регистрационных карточек, относящихся к этому документу.

Формализованность контент-анализа и сложность его инструментария зачастую отталкивают начинающих социологов от использования данного метода. Тем самым они обедняют свое исследование, снижают его эвристичность. Если этот метод применяется впервые, то допускаются многочисленные ошибки. Отметим наиболее часто встречающиеся просчеты.

1. Анализ документов опережает разработку исследовательской программы.

2. Анализируются документы, не связанные с гипотезами исследования (имеющие сходство с темой исследования лишь по названию).

3. Не проверена подлинность документа.

4. Не уточнено его авторство.

5. Неполно учтено его предназначение.

6. Категории анализа не определены до такой степени, которая позволяет четко различать смысловые единицы текста документа.

7. Категории анализа не субординарны и не приведены в соответствие с теми дефинициями и операционализирующими их терминами, которые зафиксированы в программе исследования.

8. Категории анализа несопоставимы со смыслом и языком текста анализируемого документа.

9. Единицы анализа характеризуют категории анализа лишь внешне, а не по существу, а поэтому единицы анализа не позволяют идентифицировать содержание документа в полном соответствии с категориями анализа.

10. Анализ документа ведется без предварительной подготовки всего комплекса методических инструментов.

11. Классификатор имеет недочеты, составлен с нарушением правил логики.

12. Регистраторы (кодировщики) не получили должной методической подготовки.

13. Инструкция по регистрации и кодировке недостаточно полная, составлена исследователем, который сам предварительно не апробировал инструментарий.

14. Кодировка не соответствует программе математической обработки данных исследования.

15. Результаты контент-анализа не перепроверены информацией, собранной иными методами

Контент-анализа — Стр 2