.

Контент-аналитические исследования текстов и текстовых массивов

Язык: русский
Формат: курсова
Тип документа: Word Doc
0 873
Скачать документ

22

Контент-аналитические исследования текстов и текстовых массивов

Содержание

Введение

1. Типы информационных массивов и единицы контент-анализа

1.1 «Физические» единицы

1.2 Структурно-семиотические единицы

1.3 Понятийно-тематические единицы

1.4 Референциальные и квазиреференциальные единицы

1.5 Пропозициональные единицы и оценки

1.6 Макроструктурные единицы

1.7 Единицы, представляющие результаты концептуальных операций

1.8 «Поэтические» единицы

2. Частотные и системные характеристики в контент-анализе

2.1 Единицы, категории и признаки

2.2 «Фронтальный» и «рейдовый» контент-анализ

2.3 Обработка, презентация и интерпретация результатов

Литература

Ведение

Контент-анализ, количественный анализа текстов и текстовых массивов с
целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых
закономерностей. Основная идея контент-анализа проста и интуитивно
наглядна.

При восприятии текста и особенно больших текстовых потоков мы достаточно
хорошо ощущаем, что разные формальные и содержательные компоненты
представлены в них в разной степени, причем эта степень по крайней мере
отчасти поддается измерению: ее мерой служит то место, которое они
занимают в общем объеме, и/или частота их встречаемости.

Через все выступления X-а красной нитью проходит тема Y; X постоянно
обращался в своей речи к проблеме Y; Он не упускал ни одного случая,
чтобы не лягнуть Z-а; Ну, задудел в свою дуду, – все эти выражения,
число которых можно легко увеличить, свидетельствуют об осознании нами
такого феномена, как наличие в изливающемся на нас информационном потоке
некоторых настойчиво повторяющихся тем, образов, ссылок на проблемы,
оценок, утверждений (Карфаген должен быть разрушен или Российская
экономика задыхается без инвестиций), аргументов, формальных
конструкций, конкретных имен и т.д. Более того, подобно тому как в мире
механики мы ощущаем не скорость, а ускорение, так и при восприятии
текста мы особенно хорошо осознаем именно динамику содержания – те
случаи, когда, например, кого-то вдруг перестают или начинают бранить
или когда в текстах вдруг появляется какая-то новая тема.

Замысел контент-анализа заключается в том, чтобы систематизировать эти
интуитивные ощущения, сделать их наглядными и проверяемыми и разработать
методику целенаправленного сбора тех текстовых свидетельств, на которых
эти ощущения основываются. При этом предполагается, что вооруженный
такой методикой исследователь сможет не просто упорядочить свои ощущения
и сделать свои выводы более обоснованными, но даже узнать из текста
больше, чем хотел сказать его автор, ибо, скажем, настойчивое повторение
в тексте каких-то тем или употребление каких-то характерных формальных
элементов или конструкций может не осознаваться автором, но обнаруживает
и определенным образом интерпретируется исследователем – отсюда
принадлежащее социологу А.Г.Здравомыслову полушутливое определение
контент-анализа как «научно обоснованного метода чтения между строк».

Реально главной отличительной чертой контент-анализа является не его
декларируемая во многих определениях «систематичность» и «объективность»
(эти черты присущи и другим методам анализа текстов), а его
квантитативный характер. Контент-анализ – это прежде всего
количественный метод, предполагающий числовую оценку каких-то
компонентов текста, могущую дополняться также различными качественными
классификациями и выявлением тех или иных структурных закономерностей.

Поэтому наиболее удачным определением контент-анализа можно считать то,
которое зафиксировано в относительно недавней книге книге Мангейма и
Рича: контент-анализ – это систематическая числовая обработка, оценка и
интерпретация формы и содержания информационного источника.

С точки зрения лингвистов и специалистов по информатике, контент-анализ
является типичным примером прикладного информационного анализа текста,
сводящегося к извлечению из всего разнообразия имеющейся в нем
информации каких-то специально интересующих исследователя компонентов и
представлению их в удобной для восприятия и последующего анализа форме.
Многочисленные конкретные варианты контент-анализа различаются в
зависимости от того, каковы эти компоненты и что именно понимается под
текстом. Конкретные прикладные цели контент-анализа также варьируют в
широких пределах.

Еще в 1952 американский исследователь Б.Берелсон сформулировал 17 целей,
воспроизводимых с тех пор в пособиях по контент-анализу; в их числе –
описание тенденций в изменении содержания коммуникативных процессов;
описание различий в содержании коммуникативных процессов в различных
странах; сравнение различных СМИ; выявление используемых
пропагандистских приемов; определение намерений и иных характеристик
участников коммуникации; определение психологического состояния
индивидов и/или групп; выявление установок, интересов и ценностей (и,
шире, систем убеждений и «моделей мира») различных групп населения и
общественных институтов; выявление фокусов внимания индивидов, групп и
социальных институтов и др.

Исторически контент-анализ – наиболее ранний систематический подход к
изучению текста. Самый первый упоминаемый в литературе
контент-аналитический опыт (прикладная цель которого выглядит очень
узнаваемой) – это проведенный в Швеции в 18 в. анализ сборника из 90
церковных гимнов, прошедших государственную цензуру и приобретших
большую популярность, но обвиненных в несоответствии религиозным
догматам. Наличие или отсутствие такового соответствия и определялось
путем подсчета в текстах этих гимнов религиозных символов и сравнения их
с другими религиозными текстами, в частности запрещенных церковью
текстами «моравских братьев».

В конце 19 – начале 20 вв. в США появились первые контент-аналитические
исследования текстов массовой информации. Их мотивация выглядит
удивительно знакомой: авторы задавались целью продемонстрировать
прискорбное «пожелтение» тогдашней нью-йоркской прессы.

В 1930–1940-х годах были выполнены исследования, признаваемые ныне
классикой контент-анализа, прежде всего работы Г.Лассуэлла, деятельность
которого продолжалась и в послевоенные годы. Во время Второй мировой
войны имел место самый, пожалуй, знаменитый эпизод в истории
контент-анализа – это предсказание британскими аналитиками времени
начала использования Германией крылатых ракет «Фау-1» и баллистических
ракет «Фау-2» против Великобритании, сделанное на основе анализа
(совместно с американцами) внутренних пропагандистских кампаний в
Германии.

Начиная с 1950-х годов контент-анализ как исследовательский метод
активно используется практически во всех науках, так или иначе
практикующих анализ текстовых источников – в теории массовой
коммуникации, в социологии, политологии, истории и источниковедении, в
культурологии, литературоведении, прикладной лингвистике, психологии и
психиатрии. Разнообразие конкретных проектов, реализованных за примерно
70-летнюю историю интенсивного использования контент-анализа, очень
велико. Среди интересных проектов, выполненных за последние годы в
России, можно назвать исследование образов и метафор, использовавшихся в
1996–1997 в ходе развернутой тогда в российской прессе дискуссии о
национальной идее, а также выполненный в тот же период анализ текстов
левонационалистической оппозиции. Локальные контент-аналитические
проекты периодически реализуются в ходе различного рода социологических
мониторингов – общенациональных и региональных.

Наиболее широкое распространение контент-анализ получил в теории
массовой коммуникации, политологии и социологии. Этим отчасти
объясняется тот факт, что иногда этот термин используется как обобщающий
для всех методов систематического и претендующего на объективность
анализа политических текстов и текстов, циркулирующих в каналах массовой
коммуникации.

Однако такое расширительное понимание контент-анализа неправомерно,
поскольку существует ряд исследовательских методов – либо специально
разработанных для анализа политических текстов (например, метод
когнитивного картирования), либо применимых и применяемых для этой цели
(например, метод семантического дифференциала или различные подходы,
предполагающие изучение структуры текста и механизмов его воздействия),
– которые не могут быть сведены к стандартному контент-анализу даже при
максимально широком его понимании.

Тем не менее контент-анализ действительно занимает среди аналитических
методов особое место в силу того, что является среди них самым
технологичным и в силу этого в наибольшей степени подходящим для
систематического мониторинга больших информационных потоков. Помимо
этого, контент-анализ достаточно гибок для того, чтобы в его рамки мог
быть успешно «вписан» весьма разнообразный круг конкретных типов
исследований. Наконец, будучи в основе своей количественным методом
(хотя и содержащим немалую качественную составляющую), контент-анализ в
определенной степени поддается формализации и компьютеризации.

1. Типы информационных массивов и единицы контент-анализа

Основа контент-анализа – это подсчет встречаемости некоторых компонентов
в анализируемом информационном массиве, дополняемый выявлением
статистических взаимосвязей и анализом структурных связей между ними, а
также снабжением их теми или иными иными количественными или
качественными характеристиками. Отсюда понятно, что главная предпосылка
контент-анализа – это выяснение того, что считать; иными словами,
определение единиц анализа.

Единицы эти в зависимости от целей анализа, типа информационного
массива, а также ряда дополнительных причин могут быть (и реально
бывают) весьма разнообразными. К ним предъявляются два естественных, но,
к сожалению, обычно плохо совместимых требования. С одной стороны, они
должны легко и по возможности однозначно идентифицироваться в тексте; в
идеале хотелось бы, чтобы их выявление вообще могло быть
алгоритмизовано.

Понятно, что такому требованию лучше всего удовлетворяют формальные
элементы текста или же элементы, имеющие четко выраженные и однозначные
формальные соответствия, например слова. С другой стороны, от единиц
контент-анализа чаще всего требуется некая субъективная, да к тому же
еще и зависящая от контекста значимость, делающая их распределение и
динамику такого распределения диагностичными для выявления изменений в
индивидуальном и общественном сознании, системах убеждений и т.д. –
иными словами, единицы должны быть интересными для последующей
(политологической, культурологической, социологической и т.д.)
интерпретации.

Между тем такие единицы (например, темы) носят собственно содержательный
характер, и упоминание их в тексте может осуществляться многими
разнообразными способами. Их идентификация в общем случае предполагает
семантический анализ текста, проблема автоматизации которого, несмотря
на многолетние усилия лингвистов и программистов, далека от решения.
Характеристику единиц контент-анализа необходимо предварить кратким
соображением о природе анализируемого информационного массива.

В самом определении метода контент-анализа нет ничего, что
препятствовало бы применению его к отдельно взятому тексту; более того,
примеры такого анализа известны. Тем не менее существует ряд причин, по
которым объектом контент-аналитических проектов обычно является не
отдельный текст, пусть даже значительный по объему, а именно
информационный массив, или информационный поток, состоящий из большого
количества текстов.

Во-первых, статистические закономерности проявляются тем более
отчетливо, чем больше объем выборки.

Во-вторых, большинство целей контент-анализа предопределяют его
тяготение к компаративности; аналитиков чаще всего интересуют не
одномоментные срезы, а динамика изменений, а если и срезы, то, как
правило, «пестрые», отражающие, например, различные СМИ или сознание
различных социальных групп.

Наконец, при всем разбираемом ниже разнообразии единиц контент-анализа
наиболее популярными являются различные макроединицы: темы и/или
проблемы, пропозиции, образы и идеологемы. Таковых в отдельно взятых
текстах и особенно в небольших по объему текстах СМИ обычно немного, да
и новые макроединицы появляются не столь часто, поэтому оценить их
динамику можно лишь на большом временном промежутке или при широком
«горизонтальном сопоставлении».

Таким образом, идея контент-анализа предполагает анализ больших
информационных массивов; с другой стороны, его относительная дешевизна и
технологичность делают такой анализ принципиально возможным. Поэтому не
приходится удивляться тому, что в истории контент-анализа имеются такие
проекты, как анализ 427 школьных учебников, 481 частной беседы, 4022
рекламных слоганов, 8039 (в 1938) и 19 533 (в 1952) редакционных статей
или 15 000 персонажей в 1000 часов телевизионного эфирного времени.
Конкретное разнообразие единиц контент-анализа практически безгранично,
однако среди них можно выделить несколько основных типов.
(Классификация, приводимая ниже, построена с учетом типологии
К.Криппендорфа, однако отличается от нее весьма существенно.)

1.1 «Физические» единицы

Под таковыми понимаются сущности с четко очерченными физическими,
геометрическими или временными границами, как, скажем, экземпляры книги,
номера газет, экземпляры плакатов или листовок, фотографии и т.п.
Идентификация и подсчет их не составляют особого труда, однако
необходимость в таком подсчете возникает достаточно редко; подсчет,
скажем, листовок или книг чаще всего осуществляется с целью оценки
представленности какой-то тематики или оценки, т.е. реально используются
единицы других, характеризуемых ниже типов единиц – обычно
концептуальных, пропозициональных или тематических.

1.2 Структурно-семиотические единицы

Под таковыми имеются в виду основные элементы семиотических систем (см.
СЕМИОТИКА). В случае естественного языка это:

– лексика языка (слова и их эквиваленты, например выражение железная
дорога или термин контент-анализ, т.е. то, что фиксируется в словарях) и

– грамматические показатели (например, отрицательные частицы или
показатели таких категорий, как, скажем, отглагольные имена).

Количественный подсчет встречаемости слов в тексте – это, пожалуй, самый
простой вариант контент-анализа, который, однако, зачастую способен
давать небезынтересные результаты. Чаще всего, конечно, подсчитываются
«интересные», или «ключевые» слова и/или словосочетания, например
названия ценностных категорий типа свобода, стабильность, доверие,
территориальная целостность; сценариев типа предательство или
разочарование; достаточно однозначные обозначения тех или иных
общественно значимых явлений, например коррупция, преступность или
терроризм; значимые атрибуты наподобие жесткий, решительный;
эмоционально окрашенная оценочная лексика типа разрушительный,
неудержимый, подлый, кошмарный, человеконенавистнический; слова-пароли
(тоже зачастую эмоционально окрашенные) типа патриоты, коммунофашисты,
мондиалисты или белопридурки; слова, сильно активизированные в
конкретный момент времени, вроде «Семья» или «Мабетекс» в начале осени
1999 или все та же «Семья» и «Медиа-Мост» в конце весны 2000 в России,
терроризм во множестве стран мира осенью 2001 и т.д.

Контент-анализ грамматических категорий представляет собой достаточно
редкое исследовательское начинание, стимулом к которому является
гипотеза (весьма правдоподобная) о том, что употребление грамматических
форм в меньшей степени, чем употребление лексики, контролируется автором
текста и поэтому может послужить источником таких сведений о нем,
которые он сам вовсе не собирался делать доступными своим читателям. В
политической психологии существует специальная исследовательская
методика, так называемый анализ когнитивной сложности, которая на основе
фактически контент-аналитической процедуры позволяет делать выводы о
том, насколько простым (или, напротив, сложным) является видение
политической ситуации автором текста и как оно меняется со временем.

Единицами контент-анализа, лежащего в основе оценки когнитивной
сложности, являются, например, относимые обычно к служебной лексике
категорические квантификаторы типа всегда, никогда, всякий, которым
противостоят квантификаторы типа иногда, некоторый и т.п.;
категорические (вроде знаменитого однозначно) оценки истинности в
противоположность осторожным возможно или не исключено, что; языковые
средства дифференцированного рассмотрения ситуации наподобие с одной
стороны… с другой стороны; упоминания взаимодействия, баланса,
взаимозависимости, компромисса и т.д. Известны и примеры контент-анализа
чисто грамматических средств, например исследования соотношения
глагольных форм, обозначающих, соответственно, процессы и результаты,
исследование номинализованных (с отглагольными именами типа построение,
усиление и т.п.) конструкций в языке партийных документов брежневского
времени, отрицания в политическом тексте и др. Поскольку объектами
контент-анализа могут быть не только вербальные (естественноязыковые),
но и другие виды текстов (например, карикатуры, фотоснимки, рекламные
клипы), постольку в числе структурно-семиотических единиц
контент-анализа могут присутствовать визуальные и звуковые (чаще всего
музыкальные) образы и символы, которые могут анализироваться на тех же
основаниях, что и единицы естественного языка.

1.3 Понятийно-тематические единицы

В большинстве случаев контент-аналитик интересуется не словами как
таковыми и тем более не грамматическими категориями, а стоящими за
словами значимыми для него понятиями, темами, проблемами – иными
словами, тем, что можно назвать понятийно-тематическими единицами.
Исследователь, интересующийся тем, какое место в общественном сознании
занимает, скажем, проблема преступности, обязан принимать во внимание не
только присутствие в анализируемом информационном массиве слова
преступность, но и упоминания заказных и всяких прочих убийств,
бандитского беспредела, «крыши», «братков», авторитетов, власти
криминала и проч. Тот, кого занимает проблема свободы, должен в своем
анализе реагировать на упоминания давления на прессу, чиновничьего
произвола, контролируемости СМИ, доступа к Internet и т.д.
Интересующийся отношением общественного сознания к каким-то реалиям
должен принимать во внимание самый широкий спектр позитивных, негативных
и некоторых более конкретных оценок, которые могут быть даны этим
реалиям, причем эти оценки вовсе не обязательно должны присутствовать в
виде оценочных суждений.

1.4 Референциальные и квазиреференциальные единицы

К референциальным, точнее, конкретно-референциальным единицам относятся
обозначения реальных личностей (как современных, так и исторических
деятелей), событий, городов, стран, организаций и т.д.; это, так
сказать, «энциклопедический» блок единиц анализа. Этот блок, особенно в
части персоналий, весьма важен и диагностичен, поскольку позволяет
определять личностные рейтинги и, что не менее существенно, оценивать
идеологические системы с точки зрения присутствующих в них референтных
«знаковых» фигур, своего рода «идеологических героев».

Примером интересного исследования роли референтных фигур в российском
оппозиционном дискурсе 1996–1997 может послужить работа А.В.Дуки.
Способы обозначения в тексте конкретных фигур могут различаться
(В.В.Жириновский, Владимир Вольфович, Вольфыч, Жирик, сын юриста, лидер
ЛДПР, самый провосточный российский политик, главный либеральный
демократ, либералиссимус), однако конкретно-референтная единица здесь во
всех случаях одна.

Квазиреференциальные единицы в политических текстах чаще всего бывают
представлены обозначениями всякого рода «сил» – коллективных актеров
политической сцены, референция которых может колебаться от реальной
(типа КПРФ) через обобщенную (коммунисты, либералы, Запад, исламисты) к
откровенно мифологизированной (мировая закулиса). Независимо от своей
референции все эти персонажи присутствуют в идеологическом пространстве,
им могут приписываться действия и оценки, и отношение к ним является
немаловажным политико-идеологическим фактором. Грань между
квазиреференциальными и некоторыми типами понятийно-тематических единиц
размыта в силу того, что некоторые политические понятия способны и даже
склонны (например, та же преступность) к метафорической персонификации.

1.5 Пропозициональные единицы и оценки

Их примеры приводились выше – Карфаген должен быть разрушен или Россия
задыхается без инвестиций. Собственно говоря, это примеры высказываний,
в основе которых лежат пропозиции – описания конкретных положений дел
(ситуаций) безотносительно к их модальности (в первом примере –
требование, во втором – констатация).

Наряду с пропозициями для контент-анализа могут представлять (и очень
часто представляют) большой интерес оценки (Это очень опасное решение).

С логической точки зрения они обладают важными отличиями от пропозиций,
однако для целей контент-анализа как собственно пропозиция, так и оценка
могут рассматриваться как результат связывания некоторого объекта с
некоторым атрибутом. Изучение динамики оценочных суждений, высказываемых
в адрес тех или иных лиц, событий, институтов, – весьма распространенный
тип контент-аналитического исследования.

1.6 Макроструктурные единицы

Под макроструктурными единицами понимаются достаточно сложные понятийные
конструкции, образующие «верхние этажи» человеческих представлений о
мире и, в частности, идеологических систем. Эти конструкции, как
правило, носят характер сценариев и описывают стереотипные модели
развития, с которыми сопряжены ожидания будущего, соображения о прошлом,
эмоциональные ассоциации и т.д. Часто эти конструкции имеют литературные
или фольклорные прототипы, что отражается в их названиях. Все они в
очень сильной степени претендуют на объяснение действительности. Для
обозначения таких конструкций чаще всего используется термин
«идеологема»; в различных дисциплинах говорят также о мифологемах,
кочующих образах и т.д.

Среди подобного рода конструкций, присутствующих в общественном сознании
современной России (и распределенных, порою причудливо, по разным
идеологическим системам), имеются, например, следующие: Заговор, Оргия
коррупции / Криминальная революция / Беспередел, Ограбление / Конверсия
власти в собственность, Страна дураков / Город Глупов, «Нет, ребята, все
не так», «Возвращение в цивилизацию» и др. Некоторые еще недавно
значимые идеологемы (скажем, Борьба за власть, Естественный распад или
Тотальная некомпетентность) в последние полтора-два года по различным
причинам вышли из фокуса внимания средств массовой информации, а отчасти
и населения.

1.7 Единицы, представляющие результаты концептуальных операций

Их довольно много, однако наибольший интерес для контент-анализа
представляют метафоры, примеры и аналогии, которые в общем плане уже
были охарактеризованы выше. Некоторые из метафор активно используются в
политических текстах, и их использование считается диагностичным для
характеристики как индивидуального сознания автора текста, так и
состояния общественного сознания. Например, в политических текстах часто
встречается упоминавшаяся «военная метафора» в варианте ПОЛИТИЧЕСКОЕ
ПРОТИВОСТОЯНИЕ – ЭТО ВОЙНА, проявляющаяся в таких выражениях, как война
с бедностью, удар по губернатору, атака со стороны оппозиции, разгромная
публикация и т.д. При использовании такой метафоры политическое
противостояние, независимо от того, в какой форме оно реально ведется,
переживается как война, что может, кстати, иметь последствия и для
реальных форм политического взаимодействия. Между тем «военная метафора»
– это не единственный способ описания политического процесса (и, шире,
жизни вообще); они могут описываться с помощью, например, «транспортной
метафоры» и/или связанной с ней «метафоры пути» (Мы все вместе вступили
на трудную дорогу), «архитектурной метафоры» (государственное
строительство, выстраивание властной вертикали) и ряда других.
Метафорика политических текстов достаточно подробно изучалась
Дж.Лакоффом и его последователями, в том числе и в рамках
контент-аналитической методологии (работы А.Н.Баранова); было показано,
что, например, возрастание частотности военной метафоры является одним
из коррелятов усиления напряженности в обществе.

Не менее диагностичным может быть исследование динамики примеров и
аналогий – так, в российских политических текстах до недавнего времени
настойчиво повторялась аналогия (принадлежащая В.Янову), в рамках
которой Россия сравнивалась с Веймарской республикой.

1.8 «Поэтические» единицы

Под таковыми имеются в виду допускающие количественное измерение
средства художественной выразительности – например, каламбуров,
аллитераций и т.п.

2. Частотные и системные характеристики в контент-анализе

2.1 Единицы, категории и признаки

При том, что контент-анализ является в своей основе количественным
методом, в нем, как уже говорилось, почти всегда присутствует и
значительная качественная составляющая. В принципе это верно уже
постольку, поскольку единицы контент-анализа, как видно из предыдущего
раздела, чаще всего все же являются содержательными и их выделение
основывается на семантических (смысловых) критериях; многие из единиц
представляют собой обобщенные категории (это относится прежде всего к
темам и идеологемам).

Иными словами, контент-аналитик занимается количественным анализом
качественных категорий. Но этим дело не исчерпывается. Во многих
контент-аналитических проектах осуществляется не только оценка степени
представленности в тексте тех или иных единиц, но и одновременная оценка
этих единиц по тем или иным градуированным качественным шкалам.

В частности, это могут быть предложенные Ч.Осгудом шкалы абстрактности
(фактически – трудности для восприятия) того или иного содержания;
расстояния до индивидуума (какие-то содержательные компоненты могут
непосредственно касаться читателя или читателей, а какие-то могут
представлять лишь досужий интерес).

В сочетании с результатами собственно контент-анализа оценка
использованных единиц анализа (тематических) по указанным шкалам дает
трехмерную схему типа, например, той, что была предложена французским
культурологом А.Молем.

Очевидно, что при анализе могут быть использованы и другие шкалы, кроме
того, единицы контент-анализа могут объединяться в различные более
широкие категории.

2.2 «Фронтальный» и «рейдовый» контент-анализ

Контент-аналитические исследования можно разделить на два больших
класса, которые, пользуясь вышеупомянутой «военной метафорой», можно
назвать фронтальными и рейдовыми. Задачей фронтального
контент-аналитического исследования является составление максимально
более полного представления об информационном потоке – либо на
моментальном срезе, либо на протяжении некоторого периода с целью оценки
динамики. Это, так сказать, попытка получить объективизированный ответ
на вопрос «Что пишут?» Единицы такого анализа в принципе могут быть
любыми, но чаще всего в таковом качестве выступают либо тематические
единицы, либо ключевые слова, реже оценки и пропозиции и еще реже
макроструктурные единицы.

Такой анализ обычно носит сугубо прикладной характер и ведется в режиме
мониторинга. Поскольку целью его является составление общего
представления о содержании СМИ и через него – об общественном сознании,
он должен в идеале стремиться к возможно более широкому охвату
информационного потока. На практике, однако, полный охват чаще всего
бывает невозможен, да зачастую и не нужен. Тем самым на повестку дня
контент-аналитического исследования встает проблема составления
репрезентативной выборки – традиционная проблема эмпирического
социологического исследования, которая при неудачном решении может
полностью дискредитировать его результаты. Решается она в случае
контент-анализа традиционными социологическими методами.

Рейдовый анализ, в противоположность фронтальному, ориентирован на
решение частных и порой довольно экзотических задач, вытекающих, как
правило, из каких-то скорее исследовательских, нежели прикладных
интересов, и применительно к нему проблема выборки решается в связи
формулировкой этих исследовательских целей и определением единиц
анализа. Обоснование выборки при этом производится с учетом стандартных
социологических критериев, но может допускать и их нарушение; важно
лишь, чтобы факт этого нарушения осознавался и необходимость нарушения
специальным образом обосновывалась.

2.3 Обработка, презентация и интерпретация результатов

Кодирование данных при контент-анализе обычно осуществляется с помощью
достаточно простых анкет или компьютерных программ, в которых
фиксируется каждое появление в анализируемом тексте искомой единицы.
(Проблема подготовки кодировщиков, очень важная в практическом плане, в
настоящей статье не затрагивается.) Эта элементарная схема может быть
усложнена многими разными способами. Прежде всего, наборы единиц с
сопоставленными им количественными оценками, как правило, сопоставляются
с другими количественными оценками тех же единиц. Это могут быть,
например, результаты подсчета частотности упоминания одних и тех же тем
для различных выпусков одного и того же печатного издания или одной и
той же регулярно выходящей в эфир новостной программы (временные ряды);
результаты аналогичного подсчета для различных изданий/программ или,
скажем, обобщенных категорий изданий.

Очевидно, что такие данные могут быть представлены с помощью
разнообразных графических средств – диаграмм, графиков и т.д.,
обеспечивающих наглядность. Наглядность, следует заметить, важна не
только для аналитика: наглядная диаграмма или впечатляющий график
обладают большим потенциалом воздействия, особенно в обществе, привыкшем
с почтением относиться к естественнонаучному инструментарию.
Классификации зачастую бывают многомерными, и для представления это
также могут использоваться различные формальные средства.

На практике результаты контент-анализа чаще всего представляются рядами
диаграмм, столбчатых или круговых, хотя понятно, что в распоряжении
контент-аналитика имеется все разнообразие средств представления
количественных данных. А также и качественных: для отображения отношений
между единицами контент-анализа и результатов их категоризации
используются такие стандартные средства отображения структур, как
различные графы. Квантификация данных, естественно, создает необходимые
предпосылки для применения к ним средств математического анализа.

Помимо анализа частотного распределения, к ним относится анализ
различного рода корреляций между переменными, ассоциаций, анализ
сопряженности, кластерный анализ. Разумеется, весь этот инструментарий
должен применяться корректно. Если при определении единиц
контент-анализа и идентификации их в тексте добиться полной
объективности возможно лишь в некоторых (как правило, не самых
интересных) случаях, то при экспликации и обработке данных обеспечить
следование строгим стандартам вполне возможно.

Содержательная интерпретация результатов зависит от целей анализа; она
является прежде всего творческим актом, результаты которого во многом
предопределены политологической квалификацией и интуицией аналитиков. В
ходе контент-аналитического исследования как для анализа текста, так и
для последующей обработки его результатов может использоваться
вычислительная техника.

Второй тип использования не вызывает особых проблем: после
квантификации, т.е. перевода данных в числовую форму, их математическая
и, в частности, статистическая обработка может осуществляться многими
разными программными средствами, в том числе стандартными
статистическими пакетами типа SPSS.

При анализе текста и последующем сохранении результатов этого анализа в
базах данных могут использоваться специальные программы, предназначенные
для целей лингвистических исследований.

В частности, анализ метафорики в русских политических текстах велся с
помощью разработанной в Институте русского языка РАН программы Dialex,
способной осуществлять составление частотных словарей и конкордансов, а
также поиск лексических единиц с их контекстами и сохранять его
результаты в базе данных; в настоящее время завершается работа над более
совершенной системой, предназначенной для решения тех же задач.
Некоторая подсистема контент-анализа входит составной частью в
отечественную систему прикладного анализа текстов ВААЛ.

Имеется также ряд зарубежных контент-аналитических компьютерных систем,
а также систем, потенциально применимых для целей контент-анализа –
такова, в частности, система KEDS, разработанная Ф.Шродтом в Канзасском
университете и используемая для анализа потока политических событий,
отображаемых на ленте информационного агентства «Рейтер».

Литература

1. Моль А. Социодинамика культуры. М., 1973

2. Мангейм Дж., Б. Рич Р.К. [и др.]. Политология: методы исследования.
М., 1997

3. Дука А.В. Политический дискурс оппозиции в современной России. –
Журнал социологии и социальной антропологии. 1998, т. 1

4. Серио П. Русский язык и анализ советского политического дискурса:
анализ номинаций. – Квадратура смысла: французская школа анализа
дискурса. М., 1999

5. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику. М., 2000

Нашли опечатку? Выделите и нажмите CTRL+Enter

Похожие документы
Обсуждение

Оставить комментарий

avatar
  Подписаться  
Уведомление о
Заказать реферат!
UkrReferat.com. Всі права захищені. 2000-2020