Добрый день! Я решил очень очень кратко обрисовать функционал некоторых программ для проведения контент-анализа. Подробное описание будет выложено на блоге позже.
ЛЕКТА — производит многомерный контент-анализ текстовых массивов. На начальном этапе помогает составить словарь контент-анализа как на основе частотности, так и на основе заранее созданной системе категорий. Позволяет разбить тексты на равные по объёму фрагменты. Далее позволяет объединить единицы счёта и фрагменты текстов в группы с использованием факторного анализа. Таким образом, исследователь получает в своё распоряжение чёткую структуру характеристик изучаемого информационного пространства, обоснованную принципом частотности включённых в словарь лексем. После этого следует качественная интерпретация полученных тематических блоков.
TABARI (KEDS) – программа для автоматизированного кодирования данных политических событий. Она использует встроенный анализатор для идентификации слов используемых для проведения контент-анализа. При работе программа обращается к встроенным и загружаемым словарям. Данные могут быть использованы для работы в других специализированных программах, таких как SPSS и SAS.
JFreq создает матрицы частот употребления слов в массиве, используется для проведения контент-анализа и работает с большинством языков мира. Не работает с японским, китайским и тайским языками из за принципиально отличной от большинства языков лингвистической системы этих языков. Программа позволяет исключить из массива нечитаемые символы и знаки не входящие в алфавитную базу данных. Работает на любой операционной системе.
Concordance – программа, используемая для проведения контент-анализа электронных документов, В ней можно создавать списки связанных единиц счёта, индексов, слов, при работе над электронным текстом. Позволяет обрабатывать большие массивы. Даёт возможность просматривать корреляции между словами, входящими в словарь контент-анализа. Результаты работы легко разместить в Интернет с помощью встроенных инструментов программы.
LEXIMANCER – мультиязычное программное обеспечение, производящее контент-анализ больших объёмов текста, позволяющее совмещать в массиве тексты разных жанров и стилей, включая диалектические и другие нетрадиционные формы языка.
PROTAN – комплекс 30-ти программ, интегрированных в один блок, позволяющих проводить контент-анализ массивов текста с помощью встроенных словарей и идентифицировать сюжетные линии, определяя корреляции между словами словаря посредством проведения факторного анализа. Обладает большим количеством других функций.
TEXTPACK – кодирует тексты на основе созданных пользователем словарей. Производит сравнение 2-х документов, сравнивая их словарное наполнение, обнаруживает схожие отрывки внутри документов. Данные легко импортируются в такие пакеты, как SPSS или SAS.
QDA Miner является средством качественного анализа текстовых данных, аннотирования, получения и просмотра кодированных данных. Программа позволяет работать большим числом документов, содержащих как текст, так и числовые данные. QDA Miner также предоставляет широкий спектр поисковых средств для выявления корреляций кодированных данных.
WordStat – модуль анализа текста, предназначенный специально для обработки материалов, таких как журнальные статьи, литературные произведения, интервью. Как и другие аналогичные программы позволяет создавать категориальный аппарат и словарь контент-анализа. Дальнейший анализ может быть произведён с помощью создания и расчета перекрестных таблиц, а также KWIS-метода. Пакет позволяет работать и с более сложными методами статистического анализа, такими как кластеризация и многомерное шкалирование. Созданные категориальные аппараты и словари схемы могут быть применены к другим текстовым массивам в дальнейшем.
SALT – программное обеспечение, анализирующее содержимое текстового массива. Поддерживает работу со всеми языками. Определяет среднюю длину предложения, количество искомых слов, общее количество слов. Может создавать алфавитный список слов, кодировать текстовый массив в соответствии с определёнными исследователем кодами. Работает только с операционной системой Windows.
MonoConc – производит поиск единиц текстового анализа, определяет корреляции между ними в массиве.
TROPES – производит хронологически-ролевой качественный анализ текста. Также позволяет получать общую информацию по частотности использования тех или иных единиц счёта.
Qualrus является инструментом проведения качественного анализа данных, кодирующий элементы массива для дальнейшей обработки. Qualrus может быть использован для проведения полного спектра качественных исследований, в том числе в культурологическом анализе, интерпретации методов, семиотике, истории, брекетинге, эмпирическом анализе, анализе рассказов и произведений других жанров.
CAMEO – система, созданная для кодирования и аналитики политических коммуникаций. Включает в себя 20 главных событийных категорий и 200 субкатегорий, обширную базу для кодирования имён политиков в тексте.
AnnoTape – это программное обеспечение для записи и анализа аудио, видео, графических и текстовых данных, предназначенное для качественных исследований, маркетинга, журналистики средств массовой информации, архивных служб. Производит запись звуковых файлов – интервью, бесед, радиопередач напрямую на жесткий диск компьютера. Позволяет сохранять до ста часов звука вместе с текстовыми данными в одной интегрированной базе данных. Производит анализ данных, аннотирование и индексирование оригинальных звуковых и текстовых файлов. Эффективно разбивает на фрагменты массивы аудио-данных
У меня вопрос по поводу контент-анализа графических материало: картинки, фотографии. Есть ли какие-то инструменты для данного анализа?
P.S. У вас заявлено, что AnnoTape это может делать, но другие источники сообщают, что эта программка может оперировать только с аудио записями.
Добрый вечер, Олег
Спасибо за информацию по поводу annotape — проверю обязательно. Сам её не использовал, просто перевёл на русский краткое описание. Может быть оно было неверным.
Для контент-анализа графики и видео можно использовать atlas.ti. Он описан на блоге здесь — http://content-analysis.ru/index.php/tag/atlas-ti/
Вы не подскажете ссылку на книжку Владимира Шалака «Современный контент-анализ». А то везде требуют деньги и смски(
Олег, я эту книгу покупал, так же не найдя её в свободном доступе)) Вы просто интересуетесь контент-анализом или собираетесь провести исследование?
Хочу провести контент-исследование страницы социальной сети и в будущем это автоматизировать.
Интересно. Если не секрет, какие цели преследуете в исследовании?
Цель исследования состоит в том, чтобы по личной страничке человека в социальной сети дать некую социально направленную характеристику человека: круг общения, круг интересов, где избыток, где недостаток, в какой области (к примеру, друзей много, а личной жизни нет нормальной….вроде девушка красивая и умная, а до сих пор не замужем…. и так далее). То есть исследование не несет сверхзадач по составлению полного психологического портрета, а только его наброска и то в социально направленном варианте.
Предполагается качественное исследование фото, постов на стенке, музыки, видео плюс количественное…число друзей, подписчиков, возраст и так далее. В рамках этого исследования лучше всего подходит контент-анализ, и на данный момент пытаюсь разобрать со средствами анализами-программами.
Буду благодарен за любой совет.
Интересно. Я бы на вашем месте воспользовался excel. Тут всё тривиально по структуре — столбцы это параметры, пол, возраст, семейное положение, число друзей, число фото, видео, аудио, число аудио и видео по жанрам, стилям, другим классификациям, свойства аватара по каким-то параметрам оценить (например, настроение авы), имя настоящее или что-то нереальное, то же самое с записями на стене, группам и так максимум параметров по каждому из элементов страницы (максимум, учитывая что чётких гипотез, как я понял, нет). Каждая строка — новый человек.
Если нужна более конкретная помощь — спрашивайте. Проект интересный. А для чего вы проводите такое исследование?
P.S. Автоматизировать такой анализ вряд ли получится. Если только сбор самого массива страниц.
Цель исследования — создать мобильное приложение-игру.
Так, большинство людей заходят в социальную сеть от одиночества в поисках развлечений, общения и так далее. Но даже, если человек запостит или добавит фотографии, не факт, что ее лайкнут или добавят к себе на стенку его друзья.
Не зря самая известная социальная сеть «facebook» не отображает число посетителей личной страницы человека, потому, как на самом деле, к человеку редко когда заходят и просматривают его страницу. И в результате, человек бы, уходя из реального мира — в виртуальный, еще более осознавал свое одиночество, но слава богу маркетологи там не глупые люди… Но это была лирика.
А если к делу, то как было бы замечательно, если бы человек мог бы получать обратную реакцию от самой социальной сети, то есть на его пост, комментарии, фото была бы всегда реакции, пускай и машины, но реакция, ответ! При этом это был бы более менее диалог.
Который можно представить следующим образом. Вот девушка оставляет несколько откровенных фотографий с форумов про секс и развлечения, а с другой стороны постоянно пишет про поиски идеального, верного и надежного мужчина. И тогда программа проанализировав диссонанс, ответила бы что похожее на: ты интересная девушка, но если ты ищешь надежного верного парня откровенные фотографии могут оттолкнуть…
Таким образом, каждый человек, произведя какие манипуляции на своей странице, может быть уверен что кто-то это заметит. Это одновременно увеличит приток людей в соц. сети и увеличится объем выкладываемой информации, ведь всем интересно про себя что-нибудь узнать или просто послушать
Люди ходят к гадалкам, хотя у тех вероятность 50 на 50 процентов, а тут будь хотя бы 70-80% — это уже успех среди потребителей!
В результате такую программу планируется перевести на мобильную платформу, чтобы она всегда была под рукой. И выступала в качестве собеседника, друга, психолога-советчика. Ведь иной раз совет от холодной машины принять легче, чем от близкого человека.
Реализацию я себе представляю в виде составления таблиц кодов, переводящих посты, фото, комментарии в советы/подсказки программы. Так как в соц. сети все более менее шаблонизировано: однотипные фото (девушка с цветами, девушка — губки пю, девушка в купальнике на аве в провокационной позе и т.д.), то таблица не должна занять более 1000-2000 наименований. То главный вопрос стоит в распознавании самих фото и картинок с надписями в автоматическом виде, то есть то, о чем я вас ранее спрашивал (atlas.ti).
Это очень занятна вещь и похожие темы я встречал в иностранных изданиях год назад. Поэтому интересней и вам, и мне было бы пообщаться через скайп, мой логин: olgerd_s
Здравствуйте! Не могли бы вы посоветовать материал, на базе которого можно достаточно объемно и полно провести экскурс в теорикопрактические составляющие контент анализа для, возможно, малоподготовленной аудитории? То есть, что бы можно было наглядно показать и рассказать в общем, что это такое, рассказать об области применения, нюансах, плюсах и минусах данного метода. Заранее благодарю.
Здравствуйте!
К сожалению, не знаю, где можно найти такие материалы. Наверное, просто статьи погуглить на английском, типа «why content analysis» или «what is content analysis». Должны вылезти основы…
Федотова, Л.Н. Анализ содержания — социологический метод изучения средств массовой коммуникации [Электронный ресурс] / Л.Н. Федотова. — М.: Научный мир, 2001. — 214с. — Режим доступа: http://socioline.ru/pages/l-n-fedotova-analiz-soderzhaniya-sotsiologicheskij-metod-izucheniya-sredstv-massovoj-kommunika
Это учебник по контент-анализу — база. Если по ссылке не выплывет, можно найти в интернете в свободном доступе. Рекомендую как преподаватель начинающим социологам — своим студентам.