Соотношение различных обозначений
Министерство образования и науки
Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Пермский государственный университет
Философско-социологический факультет
Метод контент-анализа
В психологических
Исследованиях
Учебно-методическое пособие
Пермь
2007
Метод контент-анализа в психологических исследованиях : уч.-метод. пособие для студентов высш. учеб. заведений, обучающихся по специальности «Психология» / А.Ю. Бергфельд, О.И. Кильченко, Е.В. Шевкова, Н.А. Шиленкова, Л.В. Ширинкина; под ред. О.И. Кильченко. – Пермь: Перм. гос. ун-т, 2007. – 104 с.
Пособие может быть использовано студентами психологических факультетов в качестве руководства при работе с методом контент-анализа.
В нем представлены краткая история развития метода контент-анализа, требования, предъявляемые к его применению, описана процедурная сторона этого метода, приведены примеры использования контент-анализа в эмпирических исследованиях, выполненных в области психологии. Предложены задания для самостоятельной работы студентов с методом контент-анализа.
Рецензенты:
Таллибулина М. Т. – кандидат психол. наук, доцент кафедры теоретической и прикладной психологии Института психологии Пермского государственного педагогического университета.
|
|
|
Щебетенко С. А. – кандидат психол. наук, старший преподаватель кафедры психологии и педагогики Пермского государственного института искусства и культуры.
© Пермский государственный университет, 2007
© Бергфельд А.Ю., Кильченко О.И., Шевкова Е.В.,
Шиленкова Н.А., Ширинкина Л.В. 2007
Содержание
Общая характеристика метода
контент-анализа …………………………………………………………. ……..4
Экспертная оценка в процедуре
контент-анализа………………………………………………………………… 27
Использование метода контент-анализа
в эмпирических исследованиях…………………………………………......41
3.1. Использование метода контент-анализа
в изучении восприятия эмоциональных явлений……………………. 41
Использование метода контент-анализа
В изучении восприятия саморегуляции
психических состояний………………………………………………… 60
3.3. Применение метода контент-анализа
в изучении восприятия текста………………….……………………….72
3.4. Использование метода контент-анализа
в изучении ментальной репрезентации
психологических терминов ……………………………………………..83
|
|
|
Задания для самостоятельной работы……………………………………..93
Общая характеристика метода контент-анализа[1]
Контент-анализ (от англ. Contents – содержание) – метод качественно-количественного анализа содержания текста, заключающийся в систематической фиксации и квантификации (подсчете) определенных единиц содержания исследуемого текста.
Текст как объект контент-аналитического исследования понимается достаточно широко – как “продукт человеческой деятельности” (Богомолова Н.Н., Стефаненко Н.Г., 1992), любая форма коммуникации (Григорьев С. И.), «пространство коммуникации» - Л. Ньюман, цит. по Войскунский А.Е., Скрипкин С.В., 2001). Таким образом, в поле внимания оказываются разные виды текстов: вербальные /естественно-языковые/ тексты (книги, газетные или журнальные статьи, интервью, исторические документы и т.д.), невербальные тексты /изображения/ (фотографии, рисунки, произведения искусства и др.), сложно построенные тексты, сочетающие вербальный и невербальный планы (теле-, киноматериалы). Кроме того, в качестве объекта контент-анализа могут выступать такие формы коммуникации, как обряд, танец, ритуал.
Контент-анализ, возникший в США в конце ХIХ века, первоначально применялся для анализа содержания газет, при этом ставилась задача получения количественной структуры содержания текста, т.е. подсчитывалась частота встречаемости интересующих исследователя смысловых и формальных элементов текста газеты.
|
|
|
Как специальный метод изучения документов (наряду с традиционными, интуитивно-качественными, неформализованными методами), контент-анализ стал оформляться в 30-40 г.г. ХХ века. Методические основы контент-анализа, его процедурная схема и правила были разработаны и подробно описаны в 1949 г. английскими социологами Г. Лассуэлом и Б. Барельсоном. В этот период контент-анализ рассматривается с позиций позитивистского подхода – как “исследовательская техника для объективного, систематического и квантитативного описания манифестированного явного содержания коммуникации” (B. Berelson, цит. по Алексеев А.Н., Дудченко В.С, 1976, с.143). Иллюстративным с этой точки зрения является психолого-политическое исследование, выполненное К. Левином на материале американской и немецко-фашистской литературы для юношества. В этом исследовании, имеющем своей целью «изучение различий в социальных ценностях у представителей США и Германии», «были обнаружены явные различия в ценностных ориентациях, которые пропагандировались американскими и немецкими изданиями тех лет» (Бодалев А.А., Столин В.В., 2000, с. 75).
|
|
|
В отечественной психологии периода 1920-30-х г.г. количественный анализ документов использовался такими исследователями, как Н.А. Рыбников (изучение мотивов различных событий, мотивов общего жизненного процесса на материале автобиографических сочинений детей), П.П. Блонский (анализ ранних детских воспоминаний, представленных в письменных текстах учителей, студентов и школьников), В.А. Кузьмичев (тематический анализ еженедельных советских газет) (цит. по Бодалев А.А., Столин В.В., 2000).
В 1960-70 г.г. в исследованиях, выполненных с применением метода контент-анализа, намечается тенденция отхода от позиций позитивизма: акцент переносится с количественных аспектов собственно текстовой реальности на анализ латентного (неявного) содержания текста, подчеркивается связь текста с некоторой порождающей его внетекстовой реальностью, под которой подразумеваются события, факты, человеческие отношения, отраженные в тексте, а также позиции, интересы, установки, которые определили принципы отбора материала для данного текста. Например, при проведении тематического анализа содержания записанных сновидений здоровых и больных людей, осуществленного В.Н. Касаткиным в 1967 г., учитывались особенности качеств и условий жизни участников исследования (содержание дня, предшествующее сновидению, состояние испытуемого при пробуждении и др.). Кроме того, контент-анализу подвергается вербальная коммуникация в малых группах (Р. Бейлз); посредством анализа диалогов, деловых бесед, дискуссий в малых группах и коллективах изучаются социально-психологический климат, стиль руководства (Обозов Н.Н., 1979). Таким образом, направленность контент-анализа на выявление качественного содержания текста, с одной стороны, и достаточно строгая и постепенно усложняющаяся процедура квантификации, предполагающая как простой, так и совместный подсчет частоты встречаемости единиц содержания с использованием статистических методов, – с другой, позволили обозначить метод контент-анализа как качественно-количественный анализ документов (Методы социальной психологии, 1977).
В настоящее время контент-анализ является междисциплинарным методом, успешно использующимся в социологии, психологии, психиатрии, исторических исследованиях, этнографии, лингвистике, литературоведении, криминологии. Посредством контент-анализа изучаются проблемы управления, рекламной деятельности, политической пропаганды. В социальной психологии контент-анализ применяется как самостоятельный исследовательский прием изучения содержания сообщения; в комплексе с другими методами, когда изучаются не только сообщения, но и другие компоненты коммуникативного акта (процесса); как вспомогательный метод обработки массива данных полученных с помощью других методов (Дмитриев И.).
Междисциплинарная природа метода контент-анализа обусловлена единством объекта исследования – текста, существование которого характеризуется такими этапами, как производство, передача и потребление. Именно поэтому можно говорить о наличии общей процедурной схемы контент-анализа независимо от специфики сферы применения этого метода. Но прежде чем перейти к описанию методических аспектов контент-анализа, обозначим методологические трудности, связанные с реализацией этого метода.
Применение контент-анализа уместно тогда, когда решаются исследовательские задачи, предполагающие углубленное понимание содержания текста. Поскольку текст в контент-анализе рассматривается как текстовый аналог действительности / деятельности (Кононенко М. А.; Сазонов В. В., 1973), то исследовательский интерес заключается не столько в самих характеристиках содержания текста, сколько во внеязыковой реальности, которая за ними стоит. Однако, как отмечается в литературе (Социология, 2000), остается не до конца проясненным вопрос, что же понимается под содержанием текста, а именно, какова специфика содержания текстов, относящихся к различным областям знания, каковы специфические способы репрезентации (отражения) в этих текстах различных внетекстовых реальностей (личных характеристик автора, его интенций, характеристик адресата текста, различных событий, ситуаций и др.). Отсутствие однозначных ответов на этот вопрос обусловливает возникновение существенной методологической проблемы контент-анализа – разработки принципов категоризации текстового материала, выделения в нем смысловых узлов, ключевых элементов. Отмечается, что эта трудность может быть преодолена не только посредством установления зависимости категорий (ключевых элементов текста) от целей конкретного исследования, а, значит, от гипотез исследователя (дедуктивный анализ), но и посредством применения стратегии следования (восхождения) от самого текста в случае отсутствия отчетливых гипотез (индуктивный анализ) (Основы прикладной социологии, 1996).
Другая методологическая проблема контент-анализа, заявившая о себе еще в период “концептуализации” этого метода, связана с определением взаимоотношения количественных и качественных аспектов. Чрезмерное усиление количественной (процедурной) стороны контент-анализа в ущерб качественной приводит к нивелированию конечной цели контент-анализа – описания реальности, отраженной в тексте, к превращению подсчета количества формальных признаков в самоцель. С другой стороны, абсолютизация качественной стороны, погружение во внетекстовую реальность в отрыве от формальных процедур имеют своим результатом допущение субъективного произвола в оперировании материалом анализа и в интерпретации данных (Соковнин В.М., 1973; Алексеев А.Н., Дудченко В.С., 1976).
Вместе с тем, как отмечают некоторые авторы (Войскунский А.Е., Скрипкин С.В., 2001), развитие метода контент-анализа привело к образованию двух различных подходов: количественного, предполагающего регистрацию частоты появления в тексте определенных характеристик содержания и дальнейшее применение математических (в т.ч. статистических) процедур, и качественного, основанного на фиксации самого факта присутствия/отсутствия в тексте каких-либо характеристик содержания, и предусматривающего реконструкцию субъективных составляющих текстового потока, например, системы значений (в частности, метод КАД – качественный анализ данных – предусматривает анализ отношений между категориальными структурами текста).
В литературе, посвященной описанию контент-анализа, указывается на целесообразность рассмотрения этого метода как одного из видов моделирования, фиксирующего посредством категорий анализа (ключевых понятий) признаки объекта изучения, релевантные целям исследования (Сазонов В.В., 1973; Коробейников В.С., 1973; Энциклопедический социологический словарь, 1995). Посредством категорий в контент-анализе представлены определенные концептуальные образования.
Таким образом, логическая (концептуальная) модель предмета анализа выступает центральным звеном контент-анализа, и в ней выделяются 3 элемента (Энциклопедический социологический словарь, 1995):
категориальная модель предмета анализа;
единицы анализа;
единицы измерения.
Категориальная модель включает параметры и категории анализа, отражающие признаки объекта исследования. При этом признаку объекта соответствует параметр исследования, а значению признака – категория анализа. Например, если с точки зрения исследователя существенен такой признак объекта, как индивидные характеристики, то параметром исследования выступит отражающее этот признак понятие “индивидные характеристики”, а значения признака будут отражать категории анализа:
“пол”
“возраст”
“особенности телосложения” и т.д.
Таким образом, каждый параметр анализа может быть представлен в виде набора категорий анализа (как это имеет место в приведенном примере). Категориальная модель исследования задается в виде кода. Процесс измерения в контент-анализе обеспечивается в рамках кодировочной процедуры, смысл которой состоит в идентификации категорий анализа с элементами содержания текста. Единицей анализа называется единица, которая служит референтом, индикатором соответствующих параметров и категорий анализа. Эта единица измеряет либо частоту появления параметров и категорий анализа (фиксация присутствия-отсутствия смысловых единиц), либо интенсивность проявления признака и его значения (регистрация значений единиц по какой-либо шкале, чаще порядковой). В зависимости от специфики исследования в качестве единиц анализа могут использоваться: понятие, выраженное определенным словом, термином или сочетанием слов; тема, выраженная в единичных суждениях, смысловых абзацах, целостных текстах; имена людей, географические названия; характер (герой), ситуация, событие, действие и др. Содержание категорий и единиц анализа определяется конкретной предметной областью исследования.
Что касается единиц измерения, то в соответствии с универсальными признаками любого текста – протяженностью и дискретностью – выделяются два типа единиц измерения: единицы протяженности (например, объем текста в строках, абзацах, квадратных сантиметрах площади и др.) и единицы частоты – единичное присутствие элемента содержания текста (Энциклопедический социологический словарь, 1995).
В зависимости от использования количественных мер (единиц измерения) выделяется два вида контент-анализа (Энциклопедический социологический словарь, 1995):
неколичественный контент-анализ, при котором фиксируется лишь наличие элемента содержания – индикатора соответствующей категории анализа, а количественные меры не используются. Такой вид контент-анализа позволяет выявить типы качественных моделей содержания;
количественный контент-анализ, который основан на использовании количественных мер и задачей которого является получение количественной структуры содержания текста.
Следует отметить, что в различных психологических источниках одни и те же единицы контент-анализа обозначаются по-разному.
Н.Н. Богомолова, Н.Г. Стефаненко (1992) используют:
-вместо терминов “параметры и категории анализа” термины “категории и подкатегории анализа” (наиболее общие или более частные понятия, составляющие концептуальную схему исследования);
-вместо термина “единицы анализа” термин “индикаторы категорий” (признаки соответствующей категории, или конкретные содержательные элементы текста, репрезентирующие категорию – отдельные слова, словосочетания, суждения и др.);
-вместо терминов «единицы протяженности» и «единицы частоты» соответственно термины «единицы контекста» (сегмент текста, в рамках которого подсчитывается частота встречаемости категорий и подкатегорий – предложение, фраза, абзац, статья и т.д.) и «единицы счета» (единицы регистрации).
При этом отмечается, что категории, подкатегории и индикаторы категорий образуют группу качественных (смысловых) единиц контент-анализа, а единицы контекста и единицы счета – группу количественных единиц. В качестве единицы счета может выступать либо частота упоминаний категорий и подкатегорий, либо объем упоминаний категорий (физическая протяженность или площадь текста, заполненная смысловыми единицами – строка, страница и др., репрезентирующие определенную категорию). В случае подсчета частоты упоминаний возможны два варианта: 1) сплошной, терминологический подсчет, при котором фиксируются все появления индикаторов определенной категории или подкатегории (принцип «сколько раз, как часто упоминается данная категория в какой-либо единице контекста»); 2) сегментарный, тематический подсчет, предполагающий регистрацию только первого появления определенной категории независимо от того, упоминается ли она повторно (принцип «присутствует или отсутствует данная категория в какой-либо единице контекста»).
А.Н. Алексеев, В.С. Дудченко (1976) рассматривают систему категорий анализа как понятийную схему контент-анализа, а совокупность единиц анализа (единиц наблюдения) и единиц измерения как операциональную схему.
Соотношение обозначений структурных компонентов логической модели контент-анализа, предлагаемых разными авторами, приведены в таблице 1.
Таблица 1.
Соотношение различных обозначений
компонентов логической модели контент-анализа
| Категориальная модель предмета анализа: параметры анализа = признаки объекта исследования - категории анализа = значения признаков объекта исследования | Концептуальная схема (сетка) исследования (набор категорий, в терминах которых анализируется текст) Качественные (смысловые) единицы контент-анализа:
категории анализа = наиболее общие понятия
подкатегории анализа = более частные понятия - Индикаторы категорий | Понятийная схема контент-анализа |
| Единицы анализа – референты параметров и категорий анализа | Операциональная схема контент-анализа: Единицы анализа (наблюдения) - Единицы измерения | |
| Единицы измерения: единицы протяженности - единицы частоты | Количественные единицы контент-анализа: единицы контекста единицы счета а) частота упоминаний категорий сплошной (терминологический) подсчет сегментарный (тематический) подсчет б) объем упоминаний категорий |
Несмотря на существующие различия в обозначении компонентов логической модели контент-анализа, большинство исследователей, использующих данный метод (Алексеев А.Н., 1973; Соковнин В.М., 1973; Алексеев А.Н., Дудченко В.С., 1976; Рабочая книга социолога, 1983; Богомолова Н.Н., Стефаненко Н.Г., 1992; Тарасов С.В., 1998 и др.), проявляют единодушие, во-первых, в признании основной единицей контент-анализа категории анализа (ключевого понятия, соответствующего целям исследования и теоретическим позициям автора и являющегося аналогом проблемы исследования), и, во-вторых, в формулировании общих правил, которым должен отвечать контент-анализ и соблюдение которых удовлетворяет требованиям строгости метода и его надежности:
-принцип повторяемости элементов содержания, требования статистической значимости и формализации (достаточность изучаемого материала с точки зрения его объема, однородность материала; достаточная частота встречаемости элементов содержания);
соответствие процедуры контент-анализа определенной цели, задаче;
четкое определение (формулирование) категорий для обеспечения высокой степени согласия исследователей (экспертов) по поводу отнесения частей содержания к определенным категориям; устойчивость системы категорий и единиц измерения;
охват категориями всего текста (репрезентативность категорий по отношению ко всему тексту), взаимоисключаемость категорий (одни и те же части текста не должны принадлежать к различным категориям);
обоснованность по независимому критерию: данные контент-аналитического исследования должны быть сопоставимы с данными, полученными с помощью других методов.
Использование метода контент-анализа предполагает разработку и реализацию программы исследования, включающей 6 этапов (Богомолова Н.Н., Стефаненко Н.Г., 1992):
Формулировка целей и задач исследования, определение его теоретической основы, выбор объекта изучения (вербальный, визуальный тексты, коммуникативный акт и т.д.), разработка категориальной схемы исследования (выбор качественных и количественных единиц).
2) Составление кодировочной инструкции, предполагающей четкое изложение алгоритма действий кодировщика. Кодировочная инструкция включает описание единиц анализа, правила их регистрации. В случае дедуктивного контент-анализа производится соотнесение категорий и подкатегорий контент-анализа с конкретными элементами содержания текста (т.е. осуществляется поиск индикаторов, релевантных выбранным категориям); составляется словарь индикаторов категорий либо предлагается полное описание категорий с учетом специфики изучаемого текста. При этом всем категориям и подкатегориям присваивается цифровой или буквенный код. В случае индуктивного контент-анализа эмпирически выделенные содержательные элементы текста заносятся в единый список, а затем обобщаются в категории. Определяющей в данном случае является теоретическая база исследования, необходимо также использовать процедуру экспертной оценки. Составление кодировочной инструкции выступает необходимым методическим этапом независимо от того, кто является кодировщиком – сам автор исследования или группа приглашенных специалистов.
3) Пилотажная (пробная) кодировка текста (или его части) и коррекция кодировочной инструкции. Цель этого этапа – проверка методики, изложенной в кодировочной инструкции, на надежность (т.е. обоснованность и устойчивость). Пилотажный контент-анализ включает нахождение в тексте индикаторов различных категорий (и подкатегорий), перевод последних в условные обозначения – цифровые или буквенные коды, которые оговариваются в кодировочной инструкции. Процедура апробации методики требует следующих действий:
а) фиксацию всего «поля» смысловых единиц изучаемого материала – контент-анализу последовательно подвергаются несколько текстов, по результатам анализа самого первого текста составляется список единиц, в дальнейшем пополняющийся за счет тех единиц, которые еще не были зафиксированы ранее;
б) обеспечение контроля над обоснованностью выделения смысловых единиц и оперирования ими – привлечение к исследованию экспертов – специалистов в данной предметной области;
в) проверку обоснованности по независимому критерию – получение аналогичных данных посредством других методов (наблюдение, опрос, тестирование);
г) определения устойчивости полученных данных – выяснение «устойчивости во времени» (повторное кодирование текстов тем же кодировщиком) и «устойчивости среди аналитиков» (кодирование текстов разными кодировщиками по единой инструкции). Высокая надежность методики фиксируется тогда, когда расхождения между данными разных кодировщиков не превышают 5 % (коэффициент корреляции на уровне значимости 0,05) (Богомолова Н.Н., Стефаненко Н.Г., 1992). Как правило, высокой степенью надежности характеризуются простые формы контент-анализа, не предусматривающие тонкой дифференциации категорий.
По результатам пилотажного исследования в случае необходимости осуществляется коррекция кодировочной инструкции.
Кодировка всего текста (всего массива изучаемых текстов). На этом этапе осуществляется квантификация всей совокупности текстов, т.е. регистрируется частота появления категорий и подкатегорий анализа в определенном объеме информации. Первичная информация оформляется в виде таблицы частот встречаемости элементов, регистрируемых в текстах. Эта таблица носит название «кодировочная матрица контент-анализа» (или «кодировальная матрица для контент-анализа»), столбцы этой таблицы означают отдельные тексты или отдельных испытуемых, а строки – определенные качественные единицы контент-анализа (категории, подкатегории). В клетке на пересечении соответствующих столбца и строки отмечается в цифровом выражении количество упоминаний данной категории или подкатегории в каком-либо тексте или каким-либо испытуемым (в случае сплошного, терминологического подсчета), знаками «+» и «-» - присутствие/отсутствие данной категории в каком-либо тексте или в тексте какого-либо испытуемого (в случае сегментарного, тематического подсчета). Составление кодировочной матрицы является удобной формой организации первичной информации, особенно тогда, когда эта информация избыточна.
Статистическая обработка количественных данных. Она может производиться как вручную, так и с помощью специальных компьютерных пакетов прикладных программ (например, система прикладного анализа текстов ВААЛ ®). Процедура статистической обработки результатов контент-анализа не отличается от процедуры статистической обработки данных, полученных в других видах психологических исследований (применяются анализ процентных и частотных распределений, корреляционный, факторный, кластерный, дисперсионный, регрессионный виды анализа). Целесообразно использовать различные графические средства отображения результатов (диаграммы, графики), которые обеспечивают наглядность полученных эмпирических данных. Вместе с тем существуют и специфические способы количественной обработки данных, отвечающие целям контент-аналитического исследования:
процедура подсчета с помощью коэффициента Яниса (С), позволяющего установить соотношение положительных и отрицательных оценок, характеризующих определенную категорию. Приведем формулу, по которой вычисляется этот коэффициент:
С=f ² - f ª / r t для случая, когда f>a;
С= f ª - f ² / r t для случая, когда f<a,
Где f – число положительных оценок; а – число отрицательных оценок; r – объем единиц информации, отражающей изучаемую категорию; t – общий объем единиц анализируемого источника информации;
2) предложенная А.Н. Алексеевым формула оценки “удельного веса” различных категорий в общем объеме текста, указывающая на уровень интенсивности представления в тексте какой-либо темы, способов обращения к читателю и т.д.:
Укс=Кгл + Квт /Σ (2Кгл + Квт) х 100%,
Где Укс – «удельный вес» данной смысловой единицы; Кгл – число случаев, когда смысловая единица оказалась главной; Квт – число случаев, когда смысловая единица оказалась второстепенной; Σ – сумма анализируемых документов;
3) методика Ч. Осгуда, направленная на выявление случайных и неслучайных элементов содержания (определение случайности-неслучайности совместной встречаемости в тексте определенных единиц анализа). Использование данной методики предполагает, во-первых, регистрацию единиц анализа (их наличия или отсутствия), во-вторых, подсчет фактической совместной встречаемости этих единиц в исследуемом тексте и вычисление математически ожидаемой вероятности совместного появления единиц, в-третьих, сравнение фактических и вероятностных величин. Если обнаруженное число совместного появления единиц больше, чем ожидаемое, можно предположить, что возникшие сочетания (зависимости) единиц являются неслучайными, при этом, однако, необходимо определить уровень статистической значимости неслучайных сочетаний. Для того, чтобы проиллюстрировать данный вид анализа, обратимся к примеру, приводимому Н.Н. Богомоловой и Н.Г. Стефаненко: «Процедура данной методики состоит в том, что после подсчета совместной встречаемости единиц анализа рассчитывается квадратная матрица возможных и фактических совместных появлений этих единиц в тексте. Например, единица А встречается в 40% анализируемых сообщений (Ра=0,4), а единица В – в 2% сообщений (Рв=0,2), тогда можно ожидать, что по теореме умножения вероятностей совместно эти единицы появятся с вероятностью 0,08 (Рав = Ра х Рв = 0,4 х 0,2 = 0,08). Записываем это значение в соответствующую верхнюю от матричной диагонали клетку. Но на самом деле единицы А и В совместно встречаются только в 6% сообщений (fав = 0,06). Это число записываем в соответствующую нижнюю от диагонали клетку. Сравнивая фактические и вероятностные величины, определяем, какие фактические зависимости оказываются неслучайными. В нашем примере совместное появление единиц А и В – случайно, т.к. фактическая величина ниже вероятностной» (Богомолова Н.Н., Стефаненко Н.Г., 1992, с. 28-29).
Интерпретация полученных данных. Этот этап характеризуется усилением качественного аспекта контент-анализа (в отличие от промежуточных этапов, в рамках которых доминировал количественный аспект). Для того чтобы интерпретация данных была адекватной, необходимо соотнести полученные результаты с целями исследования, сформулированными на первом этапе, по возможности учесть теоретический и эмпирический контекст проведенного исследования, в т.ч. сопоставить обнаруженные факты с теми данными, которые были получены посредством иных методов.
В настоящее время все большее распространение получают компьютерные методы контент-анализа, использующиеся при оценке больших массивов текстов. Речь идет, в частности, о следующих методах анализа:
оценка частот упоминания каких-либо элементов содержания – отдельных слов или категорий (выделяют простые и относительные, или условные, частоты);
оценка частоты встречаемости в тексте той или иной характеристики в сравнении с нормой (т.е. частотой встречаемости этой характеристики в текстах среднего носителя языка, текстах профессионально определенной группы людей и т.д.);
связи категорий (выявление совместной встречаемости – cooccurence – слов различных категорий), обнаруживающиеся посредством использования факторного и кластерного анализа;
контекстный анализ (collocations), при котором анализируется не весь текст, а некоторая выборка из него, являющаяся контекстом употребления тех или иных слов и категорий;
шкалированные категории, объединяющие множество характеристик, каждой из которых приписана одна или несколько оценок по заранее фиксированным шкалам.
Данные методы анализа текстов получили свою реализацию в психолингвистической компьютерной экспертной системе ВААЛ (http: //www.vaal.ru/).
Как и любой другой метод психологического исследования, контент-анализ обладает рядом достоинств и недостатков, которые необходимо учитывать при его использовании.
К достоинствам контент-анализа можно отнести следующие характеристики:
-возможность точной регистрации внешне неразличимых показателей в объемных массивах эмпирических данных;
-обеспечение высокой степени надежности полученных данных (возможность их перепроверки);
-допустимость осуществления отсроченного во времени анализа событий и ситуаций, в т.ч. исследования социально-психологических феноменов в историческом плане;
-обеспечение интегрального видения моделируемого объекта в многообразии его свойств;
-возможность исключить влияние исследователя на изучаемый объект (невключенность, «ненавязчивость» метода, предполагающая элиминирование «эффекта присутствия»).
В отношении последнего пункта исследователи придерживаются разных точек зрения. Так, В.Ю. Хотинец относит эту характеристику контент-анализа к несомненным его достоинствам (Хотинец В.Ю., 2001). А.Е. Войскунский и С.В. Скрипкин отмечают неоднозначность данного критерия: «…процедура анализа не может влиять на поведение источника данных. Однако нельзя забывать, что предшествующий анализу сбор информации производится на основе несомненно «навязчивых» методик (интервью, включенное наблюдение, проективный тест), что влечет за собой типичные ошибки (влияние присутствия исследователя, срабатывание стереотипов и предпочтений и др.), отрицательно влияющие на надежность данных» (Войскунский А.Е., Скрипкин С.В., 2001, с. 99).
Недостатками контент-анализа выступают:
-опасность абсолютизации его процедурной стороны;
-трудности, связанные с определением набора категорий анализа (в частности, принятие решения об отнесенности элемента содержания к той или иной категории, о введении иерархии категорий и подкатегорий анализа);
-вероятность искажающего влияния исследователя (например, по причине низкой его квалификации) на анализ текста;
-трудоемкость и громоздкость процедуры контент-анализа, требующие от исследователя большого внимания и упорства.
Обозначим способы преодоления указанных недостатков:
а) использование с целью оценки надежности результатов ручного контент-анализа и повышения их достоверности следующих методов:
соблюдение точности, ясности и однозначности при разработке категориальной схемы исследования и кодировочной инструкции;
параллельное кодирование текста разными кодировщиками (используется вариант самостоятельного кодирования текста другими, что позволяет оценить надежность воспроизведения результатов); сравнение полученных результатов с уже имеющимися; вынесение согласованного решения в случае несовпадения мнений кодировщиков; повторное отсроченное кодирование исследователем ранее проанализированного текста с целью оценки стабильности кодирования;
использование методов многомерного статистического анализа данных (например, факторного анализа);
проверка обоснованности выделения категорий анализа по независимому критерию (привлечение результатов, полученных с помощью других методов).
Б) разработка компьютерных методов контент-анализа текстов, использование которых позволяет:
осуществлять автоматическую категоризацию текстов (предупреждать появление неоднозначности критериев анализа);
решать проблему трудоемкости за счет быстродействия;
исключить фактор невнимательности.
Перспективы развития метода контент-анализа усматриваются в реализации следующих направлений деятельности:
-использование при работе с этим методом компьютерных программ (технологий), позволяющих производить анализ не только текстов, но и изображений, видеофрагментов (AQUAD, NUD*IST, EtnoVision, Observer и др.);
-расширение междисциплинарных связей (обогащение контент-анализа средствами лингвистики, психолингвистики, математической статистики, математической логики и др.),
-укрепление внутридисциплинарных связей (связь контент-анализа с другими методами психологического исследования – наблюдением, интервью, биографическим методом, проективными техниками).
Поскольку метод контент-анализа является междисциплинарным, существует необходимость определить специфику использования этого метода в психологии. В таблице 2 представлены результаты анализа специфики реализации контент-анализа в психологических исследованиях.
Таблица 2.
Дата добавления: 2018-10-26; просмотров: 162; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!