ЛЕКТА — качественно-количественный контент-анализ. Уникальный маркетинговый инструмент для российского рынка.Обзор

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе!

С удовольствием начинаю свой цикл публикаций о программе ЛЕКТА — мощном инструменте маркетингового и социологического анализа. Мне посчастливилось в течении 3-х лет активно использовать этот продукт для реализации маркетинговых и социологических исследований методом многомерного контент-анализа, а также в течении 2-х лет преподавать этот курс студентам социологам и социальным работникам в Нижегородском Университете имени Лобачевского. Буду очень рад поделиться опытом использования этой замечательной программы, разработанной на кафедре прикладной социологии в ННГУ!

Не хочу отпугнуть Вас, уважаемый читатель, однако несколько предостерегу от преждевременных надежд на получения универсального и идеального инструмента контент-анализа, лёгкого в освоении, самостоятельно решающего абсолютно все исследовательские задачи и т.д. и т.п. Этот инструмент действительно очень хорош, эффективен, удобен, вместе с тем его использование потребует от Вас усилий в освоении его функционала, времени и просто желания обучаться и развиваться в малопопулярной в России сфере контент-анализа. Понять, для чего конкретно необходима работа над каждым из этапов замера Вы, как показывает практика, сможете только по завершении всего исследования вплоть до написания последнего слова в аналитической записке по результатам всей работы. Если Вы готовы пройти этот путь — вперёд. Я же постараюсь объяснить работу в ЛЕКТА простым языком, останавливаясь на каждой из значимых деталей. Имея неплохой опыт обучения работе в программе, мне хорошо известно, какие моменты могут вызвать основные трудности в работе с инструментом — на них буду останавливаться подробно.

Итак, поехали.

Что же такое ЛЕКТА? 

Лекта — лексико-семантический текстовый анализатор. Предназначен для проведения количественного и качественного контент-анализа текста. Для работы может быть использован, главным образом, маркетологами, социологами практиками, PR-специалистами, специалистами по рекламе, политтехнологами и представителями многих других профессий, нуждающихся в получении информации и продукте, услуге, публичной персоне, социальном явлении, процессе с помощью анализа имеющейся в распоряжении или потенциально доступной вербальной информации, выраженной в текстовом формате.

Ключевой принцип работы программы заключается в определении доминирующих в информационном пространстве изучаемого предмета микротем, после чего следует качественная интерпретация составляющих идентифицированных тематических блоков. Такая идентификация блоков может быть легко и быстро произведена независимо от объёма текстового массива.

Программа ЛЕКТА выполняет следующий ряд функций:

1. Разбиение текстов на фрагменты с опорой на число слов либо на вспомогательные символы, вставленные в текст, сигнализирующие о необходимости разбивки текста в определённых местах.
2. Составление словаря контент-анализа, опирающегося на принцип частотности либо на построенный категориальный аппарат. Включение всех словоформ выбранных лексем в словарь.
3. Составление матрицы контент-анализа, отражающей встречаемость каждой из лексем в каждом из фрагментов текста
4. Проведение факторного анализа, позволяющего сгруппировать единицы счёта и фрагменты текста в тематические группы.
5. Экспорт матрица контент-анализа в dat файл, с которым можно работать как в Excel, так и выгрузить, например, в Statistica.

Вот такие основные функции выполняет эта программа. также для её освоения рекомендую Вам ознакомиться со статьями о качественном контент-анализе, располагающимися здесь на этом блоге:

Пример классического контент-анализа. Часть первая

Пример классического контент-анализа. Часть вторая

Официальным сайтом программы является сайт научно-исследовательского социологического центра НИСОЦ. По поводу приобретения программы можете обращаться именно по контактам, указанным на сайте НИСОЦ.

В следующей статье серии мы начнём непосредственное знакомство с программой — научимся разбивать тексты на отдельные части, используя функционал ЛЕКТА.

Спасибо за внимание!