С помощью контент-анализа сотрудники исследовательского агентства изучают содержание текстов и визуальных материалов с целью выявления в них различных фактов и тенденций. Этот метод помогает исследовать объекты, явления, процессы и свойства социальной реальности, которые представлены в различных материалах.
Анализировать можно любые источники информации. Например, новости и фотографии в СМИ, материалы газет и журналов, архивные документы, содержание радио- и телепередач, интервью и речи выступлений, программы политических партий.
С развитием интернета контент-анализ стал смещаться в онлайн. Исследователи в большей степени анализируют блоги, комментарии, сайты, e-mail-рассылки, публикаций в онлайн-журналах, отчеты веб-аналитиков. Специалисты изучают темы блогов, информационные поводы, тональность высказываний, обсуждаемость постов, количество и характер комментариев, количество просмотров и подписчиков.
Задача исследователя — найти во всем этом многообразии интересные и релевантные теме исследования детали.
Метод применяется в самых разных областях:
Контент-анализ помогает учитывать:
-
упоминание определённых элементов текста и частоту их упоминания;
-
обобщённые эмоциональные оценки (позитивный/негативный);
-
динамику развития ситуаций (например, как изменяется освещение разными СМИ одного и того же события с течением времени).
-
поведенческие реакции в рамках коммуникаций
-
интернациональные различия в коммуникациях
-
психологический и эмоциональный фон отдельных индивидов и групп
-
намерения и тенденции в индивидуальной или групповой коммуникации
Работать с одними и теми же документами или онлайн-ресурсами можно по-разному. Отсюда возникает принципиальное разделение контент-анализа на два его вида – качественный и количественный.
Количественный контент-анализ
Количественный контент-анализ направлен на числовую фиксацию определенных показателей, значимых для исследования – это могут быть посты на определенную тему или с определенным тэгом, упоминания того или иного события или социальной группы.
Затем может происходить категоризация, группировка полученных данных – исследователь может выделить целые типы новостных ресурсов или пользователей в социальных сетях, для которых выделенные количественные показатели будут схожими. Такая группировка позволяет проводить сравнения между выделенными типами, что тоже может быть очень важным для результатов исследования.
Далее исследователь должен дать свою интерпретацию полученным данным – почему у этой группы показатели значительно больше, чем у другой, с чем это может быть связано. Это позволяет объяснить определенные феномены теоретически и вписать их в более широкий научный контекст
Качественный контент-анализ
В качественном контент-анализе ключевая цель исследователя – выявить определенные смыслы, вкладываемые социальными субъектами в публикуемые ими документы, посты, новости.
Количество проработанных источников не играет здесь существенную роль. Гораздо важнее – их глубокая, «качественная» проработка. Поэтому и сама процедура качественного контент-анализа напоминает работу с транскриптами (текстами) интервью или с дневником наблюдения – т.е. представляет собой кодировку или категоризацию (фиксацию, выявление) значимых смысловых элементов изучаемого текста и их последующее объединение.
Стоит отметить, что несмотря на принципиальное различие между качественным и количественным подходами к контент-анализу, это не значит, что в своем исследовании надо обязательно выбрать лишь один из них.
Например, в исследовании мы хотим, с одной стороны, изучить популярность какого-то феномена в новостном пространстве, а с другой, определить характер новостных сообщений о нем и выделить связанные с ним смысловые элементы. В таком случае лучше провести и количественный, и качественный контент-анализ, которые в совокупности позволят наиболее полно изучить и представить выбранный для исследования феномен.
Алгоритм выполнения контент-анализа
-
Постановка задач контент-анализа;
-
Определение системы категорий анализа;
-
Определение единицы анализа;
-
Выбор количественных и качественных характеристик текста, которые интересуют исследователя для характеристики взаимосвязи содержания с внешними параметрами;
-
Выбор источников для обследования;
-
Разработка таблиц сбора данных на каждую категорию анализа;
-
Разработка инструкций кодировщику, где описывается система правил сбора эмпирических данных, пояснения для правильного понимания персоналом процедур регистрации заданных единиц анализа, алгоритм действий;
-
Сбор информации;
-
Обработка результатов и их интерпретация;
-
Подготовка отчета.
