Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе! Я решил перевести с английского ещё одну статью с примером использования контент-анализа. В англоязычном нете такого материала много, найти не трудно. В русскоязычном Интернет — с ним беда… Надо их догонять как можно быстрее, дабы не отстать полностью и безнадёжно 🙂
Статью я взял отсюда. Она называется «Проведение контент-анализа» — незатейливо так названа… Думаю, примеров работы должно быть как можно больше — это всё же самое важное и полезное. А самого вредного и бесполезного (теории) должно быть как можно меньше. Итак, статья. Автор не указан. (Строго говоря, это не совсем пример контент-анализа, а просто ориентиры для анализа, пример категориального аппарата и т.д., но материал полезный).
Проведение контент-анализа
Как и в рамках любого исследовательского проекта работа начинается с построения гипотез. Если замер может быть реализован методом контент-анализа, надо определиться с источниками контента, например, это могут быть музыкальные видео материалы, блоги с «взрослым контентом», политические мультфильмы, детское ТВ и т.д.
Создание категорий контент-анализа
Формальные материалы легче подвергать кодированию, нежели материалы содержательные. Категории для структурных элементов контента (площадь, время, цвет, расположение) легко создаются и ещё легче воспринимаются. Легко воспринимать и другой контент, например, число людей, общую тему, целевую аудиторию сообщения и многие другие. Нередко приходится заниматься созданием категориального аппарата и кодированием и более сложных предметных материалов, например, идентификацией эмоционального тона сообщения, враждебности, удовольствия, радости, сюжетов достижения и др. Если кодировщики едины во мнении относительно создания определённой категории при интеграции актуальных микросюжетов при условии отсутствия их влияния друг на друга, то создание категории рассматривается верным выбором, даже если решение достаточно спорно.
Теперь надо выбрать единицу анализа. Для рассказа, например, это будет либо слово, либо предложение, абзац или даже глава (кстати, единицей анализа может являться и звук — звучание букв — тогда этот вид контент-анализа будет называться фоносемантическим. Подробнее о нём и о программе ВААЛ-мини читайте ЗДЕСЬ). Для фотографии это может быть всё фото или какая-то его часть. Для детских рисунков — весь рисунок или его части. Двустраничная реклама и одностраничная не обязательно могут умещаться в рамки одной и той же единицы счёта. Системы идентификации категорий тоже могут быть разными — в основе может лежать частота появления рекламы или её площадь (объём).
Классифицирование материалов в контент-анализе
Выберите, какие аспекты вы хотели бы отразить в классифицировании материалов. Создайте кодировальную карточку вроде той, что представлена ниже:
| Инструкция: Для каждого из рекламных сообщений определите наиболее подходящую категорию из представленных. | |||
| Размер | Текст/графика | ||
|
|
||
| Графика | Цвет | ||
|
|
||
Классификация и категоризация
- Самый лучший способ определить список категорий — просто пробежать глазами анализируемый материал и составить перечень основных тем. Когда список будет полон, и добавить будет нечего, можно переходить к следующему шагу.
- Назовите категории так, что бы другие аналитики могли легко и чётко определить смысл каждой из категорий.
- Проверьте, не дублируются ли категории в вашем списке, не совпадают ли они частично по смыслу. Возможно, какие-то из них могут быть объединены? Если категория слишком широка — разбейте её на более узкие категории. Список категорий должен быть всесторонним. Он должен охватывать все возможные темы. Также вы можете ввести категорию «другое» или «разное». Если категория «другое» или «разное» вбирает в себя слишком много контента, если она слишком широка — выведете из неё дополнительные категории и включите в список.
- Категории должны быть взаимоисключающими. Таким образом при кодировании информации вы должны идентифицировать контент как принадлежащий только одной категории, а не нескольким [на самом деле это утверждение характерно для значений параметров, и то, не всегда]. Например, если вы кодируете рекламное сообщение и у вас есть категории — холодный и горячий, но единицу анализу можно отнести к обеим категориям, то необходимо создать третью категорию.
- Иногда работа заключается и в кодировании непредставленных тем. То есть если вы например занимаетесь анализом транслируемых стереотипов в СМИ, то вам необходимо будет кодировать и те стереотипы, которые не представлены, так как их отсутствие уже говорит о многом.
- Теперь можно составить список категорий. Представленные ниже категории могут быть добавлены в первый список.
| Инструкции: | |||
| Выбрать тематику |
Пол | ||
|
|
||
| Целевая аудитория | |||
|
|||
Выборка в контент-анализе
Далее вам необходимо определиться с выборкой материалов. Если вы анализируете, например, периодику, то вам надо решить, какая часть публикаций войдёт в массив. Например, каждое третье издание за год. Если вы анализируете электронные материалы (телевидение или интернет), то вам необходимо определить актуальную аудиторию и интересные ей СМИ и рубрики (например, политические блоги или детские передачи на ТВ). Далее нужно принять решение о величине выборки — она должна быть максимально репрезентативна.
Кодирование материалов в контент-анализе
Всегда помните о валидности при кодирование материалов. Другой независимый кодировщик при кодировании должен получить те же результаты, что и вы. Этот навык требует опыта, должной квалификации.
Заранее созданный категориальный аппарат в контент-анализе
[этот текст смысла переводить не вижу — он в контексте сайта автора]
Специальное программное обеспечение для проведения контент-анализа
[ Аналогично 🙂 Про софт можете посмотреть вот здесь ]
На этом статья заканчивается! Спасибо за внимание! Удачи!
Обсуждение закрыто.