Первичные и вторичные исследования.



Исследования подразделяют на первичные и вторичные. Первичные социологические исследования в СО направлены на сбор начальной информации и применяются, как правило, на этапе планирования кампании в СО и прогнозирования её результатов. Вторичные исследования используются на этапе проведения кампании и ориентированы либо на подтверждение правильности выбранной стратегии, либо на применение в ряде случаев альтернативных планов действия.

Наиболее используемым методом сбора первичной информации является опрос; около 90% информации, используемой в процессе планирования кампании в СО, собирается именно с помощью опроса. Существует 2 разновидности опроса: анкетирование и интервьюирование.

 

Контент-анализ материалов СМИ.

Контент-ана́лиз (от англ.: contents - содержание, содержимое) или анализ содержания — стандартная методика исследования в области общественных наук, предметом анализа которой является содержание текстовых массивов и продуктов коммуникативной корреспонденции. В отечественной исследовательской традиции контент-анализ определяется как количественный анализ текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей. Контент-анализ применяется при изучении источников, инвариантных по структуре или существу содержания, но внешне бытующих, как не систематизированный, беспорядочно организованный текстовой материал. Философский смысл контент-анализа, как исследовательского метода, состоит в восхождении от многообразия текстового материала к абстрактной модели содержания текста. В указанном смысле, контент-анализ является одной из номотетических исследовательских процедур, используемых в сфере применения идиографических методов. Выделяют два основных типа контент-анализа: количественный и качественный.

 

Количественный контент-анализ

Количественный контент-анализ (также именуется содержательным) основывается на исследовании слов, тем и сообщений, сосредоточивая внимание исследователя на содержании сообщения. Таким образом, собираясь подвергнуть анализу выбранные элементы, нужно уметь предвидеть их смысл и определять каждый возможный результат наблюдения в соответствии с ожиданиями исследователя.[8]

На деле это означает, что в качестве первого шага при проведении контент-анализа этого типа исследователь должен создать своего рода словарь, в котором каждое наблюдение получит определение и будет отнесено к соответствующему классу.[8]

Проблема состоит в том, что исследователь должен предвидеть не только упоминания, которые могут встретиться, но и элементы их контекстуального употребления, а для этого должна быть разработана детальная система правил оценки каждого случая употребления. Эта задача обычно решается посредством пилотажа подлежащей анализу совокупности сообщений (то есть с помощью выявления на материале небольшой выборки сообщений тех типов ключевых упоминаний, которые с наибольшей вероятностью могут встретиться в последующем, более полном анализе) в сочетании с арбитражными оценками контекстов и способов употребления терминов. Предпочтительнее иметь дело с наблюдениями не одного, а нескольких исследователей.[8]

Более трудной является задача, заключающаяся в необходимости приписывания ключевым упоминаниям конкретных оценок, — когда мы должны решить, приводится ли данное упоминание в позитивном или негативном смысле, «за» или «против» интересующего нас объекта и т. д., а также когда нам надо ранжировать ряд упоминаний соответственно силе их оценок (т.е. в соответствии с тем, какое из них самое положительное, какое следующее за ним по положительности и т. д.). При этом исследователь нуждается в показателях достаточно тонких, которыми можно было бы измерять не только настроения политических субъектов, но и силу этих настроений. Особенно трудным выполнение этой задачи является в исторических, историко-философских и психологических исследованиях, поскольку предполагает высокий уровень гуманитарной подготовки специалистов, использующих методику контент-анализа. Существует множество методов, облегчающих принятие такого решения. В некоторых случаях они опираются на суждения группы арбитров (экспертов) о значении или силе (интенсивности) некоторого термина. В качестве примера таких приемов можно привести метод Q-сортировки и шкалирование методом парного сравнения.[8] На рубеже XX-XXI вв. специалисты по применению математических методов в исторических исследованиях много внимания уделяли разработке специальных компьютерных экспертных систем (в рамках идеологии Искусственного Интеллекта).

Качественный контент-анализ

Помимо слов, тем и других элементов, обозначающих содержательную сторону сообщений, существуют и иные единицы, позволяющие проводить качественный или, как он ещё называется, структурный контент-анализ. В этом случае исследователя интересует не столько что говорится, сколько как говорится.[8]

Например, может ставиться задача выяснить, сколько времени или печатного пространства уделено интересующему предмету в том или ином источнике или сколько слов или газетных столбцов было уделено каждому из кандидатов во время определенной избирательной кампании.[8]

С другой стороны, могут браться в расчет и другие, возможно, более тонкие вопросы, относящиеся к форме сообщения: сопровождается ли конкретное газетное сообщение фотографией или какой-либо иллюстрацией, каковы размеры заголовка данного газетного сообщения, напечатано ли оно на первой полосе или же помещено среди многочисленных рекламных сообщений. При ответе на подобные вопросы внимание исследователя фокусируется не на тонкостях содержания, а на способе презентации сообщения. Основным вопросом здесь является факт наличия или отсутствия материала по теме, степень его выделенности, его размеры, а не нюансы его содержания. В результате такого анализа часто получаются куда более надежные измерения, чем в случае исследования, ориентированного на содержание (поскольку формальным показателям в меньшей степени присуща неоднозначность), но зато, как следствие, и куда менее значимые.[8]

Измерения в параметрах, исследуемых в ходе качественного контент-анализа, поверхностно затрагивают само содержание каждого сообщения в отличие от детального и внимательного обследования, необходимого при количественном анализе. В результате качественный контент-анализ обычно более прост в разработке и проведении, а потому и более дешев и надежен, чем содержательный контент-анализ. И хотя его результаты, возможно, удовлетворят в меньшей степени, ибо они дают скорее набросок, чем законченную картину сообщения, но при ответе на конкретный исследовательский вопрос они могут зачастую оказаться вполне адекватными.[8]

 


Дата добавления: 2018-02-18; просмотров: 136; ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ