Метка: количественный контент-анализ

Инструменты мониторинга СМИ на PUBLIC.RU.

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе!

Сегодня мы поговорим на тему, которую ранее затрагивали, но не останавливались на ней подробно. Это тема мониторинга СМИ и средств реализации мониторинга. Учитывая то, что сервисов, предоставляющих возможность автоматизированного проведения мониторинга СМИ немало, на блоге я остановлюсь только на 2-х из них. Пожалуй, этого будет достаточно, и в силу того, что сервисы имеют схожий функционал. При этом для реализации контент-анализа одна из ключевых задач — сбор массива текста. Данные сервисы помогают нам собрать массив, достаточно гибко варьируя выборку в случае необходимости. В этой связи подробного обзора сервисов здесь не будет представлено — с детальным описанием их работы можно ознакомиться в справке, находящейся на сайтах сервисов мониторинга. В этой статье мы поговорим о сервисе PUBLIC.RU

Читать далее Инструменты мониторинга СМИ на PUBLIC.RU.

PEST-анализ в контент-анализе

Доброго времени суток, уважаемые читатели блога о контент-анализе!

Сегодня снова очень короткая публикаций. На этот раз поговорим об использовании категориального аппарата PEST-анализа в реализации контент-анализа массива текстов. В данном случае это просто составление списков параметров, соответствующих каждой из категорий PEST-анализа. Метод поисковый, а не дескриптивный. Результаты стоит количественно верифицировать.

Итак, что же такое PEST-анализ?

Читать далее PEST-анализ в контент-анализе

XYZ анализ в контент-анализе

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе! Сейчас будет очень небольшая по объёму статья — небольшая, потому что материал будет очень скромный и созданный специально для этого урока. Мы поговорим об XYZ-анализе и его использовании в контент-анализе. Суть XYZ-анализа очень похожа на ABC-анализ. Метод сводится к идентификации 3-х групп массива — группа X постоянно единым образом проявляет себя в течении выборочного промежутка времени, Y — более вариативна, Z -непредсказуема и практически непрогнозируема. То есть метод используется в прогнозировании событий, например, продаж групп товаров. Группа X наиболее надёжна, Z — максимально ненадёжна и непредсказуема, делать ставку на неё опасно.

Читать далее XYZ анализ в контент-анализе

Применение ABC-анализа в контент-анализе

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе! Сегодня мы с вами поговорим об очень популярной методике оценки актуальности, представленности, активности сегментов той или иной совокупности предметов, выявления таких групп. Методика носит название ABC-анализа и берёт своё начало из принципа Парето, который гласит — 80% нашей работы приносит 20% результата, а 20% работы приносит 80% результата. Либо 80% номенклатурных единиц приносит 20% прибыли, а 20% номенклатурных единиц — 80% прибыли. В нашем случае 20% лексем описывают 80% информационного пространства, а 80% лексем описывают 20% информационного пространства.

Читать далее Применение ABC-анализа в контент-анализе

Контент-анализ в ЛЕКТА. Интерпретация матриц факторного анализа и написание отчёта. Часть шестая

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе! Это завершающая статья цикла о контент-анализе в программе ЛЕКТА. Сейчас я расскажу вам, как работать с матрицами факторного анализа, получаемыми в ходе контент-анализа. Напомню ещё раз, что я описываю предыдущую версию программы, функционал которой несколько менее полон — в ней нет модуля факторного анализа, что немного осложняет работу. В новой версии факторизация происходит намного быстрее и удобнее.

Читать далее Контент-анализ в ЛЕКТА. Интерпретация матриц факторного анализа и написание отчёта. Часть шестая

Контент-анализ в ЛЕКТА. Обработка матриц факторного анализа в Ecxel. Часть пятая.

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе! Сегодня пост будет небольшим. Мы поговорим об итоговой обработке полученных матриц факторного анализа. На этом этапе мы определим содержание факторов — тематических групп, выраженных набором переменных (лексем) и наборами фрагментов текстов.

Читать далее Контент-анализ в ЛЕКТА. Обработка матриц факторного анализа в Ecxel. Часть пятая.