Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Metodika_issledovany_v_sotsialnoy_rabote_Yakur.doc
Скачиваний:
1
Добавлен:
01.03.2025
Размер:
1.98 Mб
Скачать

4. Разработка методического пакета и обработка информации

Приступая к контент-анализу, исследователь должен иметь следующие документы: классификатор контен-анализа; бланк контент-анализа; кодировальная матрица (регистрационная карточка); инструкция кодировщику; список проанализированных документов.

Кодификатор (таблица контент-анализа) иначе говоря, кодификатор - содержит список категорий, подкатегорий и индикаторов и присвоенные им коды. Классификатор уподобляется анкете, где категории анализа играют роль вопросов, а единицы анализа - ответов

Протокол (Бланк) К. А. Это специальные таблицы, кодировочные матрицы или карточки (бланки) для регистрации (фиксации) частоты упоминания и внимания в соответствующих графах методом ручной, графической записи. Бланки разрабатываются на основе кодификатора (табл. 28).

Инструкция кодировщика - описание единицы анализа и счета (в ней изложены правила кодирования, алгоритм отбора текстов, оговариваются возможные затруднения и спорные моменты). Осваивая инструкцию, кодировщик (тот, кто выполняет работу по сбору эмпирической информации) фиксирует, классифицирует и подсчитывает единицы анализа. Инструкцию для кодировщика составляет исследователь.

Таблица 28

Примерный образец бланка контент-анализа

Категории

Подкате-

гории

Индикаторы

Единицы счета

Частота упоминания

Объем внимания

Абс.част.

Отн.част.

Абс.част.

Отн.част.

5. Далее в процедуре контент-анализа идет пилотажное (пробное) исследование, т.е. апробация разработанного инструментария. По его результатам дорабатываются программа и инструментарий контент-анализа.

6. На следующем этапе осуществляется массовый сбор информации с использованием таблиц контент-анализа.

7. Обработка, анализ и интерпретация данных контент-анализа

Для количественной обработки результатов контент-анализа используются те же средства и приемы, что и в любых других социологических исследованиях: проценты, линейное распределение, индексы, различные виды статистического обработки.

В ходе обработки мы получаем цифры, но это не самоцель. Они оживают в комментариях исследователя. И нередко количественных характеристик (объема, частоты внимания), полученных в результате статистической обработки информации бывает недостаточно для выводов. В таких случаях наиболее простой путь для комментатора – это найти (или предусмотреть это заранее) возможность сравнить полученные им результаты. С чем? Наиболее очевидны рассмотренные ниже возможности.

1. Вначале рассмотрим оценочный метод. Например, мы хотим получить ответ на вопрос о том, как повлияла и повлияла ли пропагандистская кампания в СМИ на рейтинг кандидатов в депутаты или рекламная кампания на продажи товара. Далее мы можем предполагать, что это может привести как к росту, так и к падению рейтинга объекта исследования.

Все дело в том, в каком ключе – позитивном или негативном – описывается в СМИ данный объект.

Поэтому важной задачей является выявление отношения коммуникатора (редакции, отдельного журналиста, ученого, политика, просто автора статьи) к «персонажу» сообщения и его деятельности.

Как идентифицируются в тексте оценка, отношение?

Оценки формулируются в оценочных суждениях. Если оценка выражается открыто, ее сравнительно легко найти и зафиксировать, но оценка может и не присутствовать в документе явно, а выражаться словами, стилем, общим тоном сообщения. Тогда фиксация оценки потребует специальной обработки интерпретации текста.

В контент-анализе обычно фиксируются благоприятное (положительное), неблагоприятное (отрицательное) и нейтральное (нулевое) отношения.

С учетом вышесказанного, контент-аналитик должен будет фиксировать не только наличие или отсутствие упоминания политического деятеля в каждом сегменте текста (предложение, абзац, сообщение в целом), но и оценку – положительную, отрицательную, нейтральную, которой это упоминание сопровождается.

Далее на основе данных, полученных в результате обработки и анализа оценочных суждений, относящихся к описываемому объекту, можно рассчитать индекс отношения (оценки) коммуникатора к данному объекту (политическому деятелю, товару, услуге, организации, коллективу, личности и т. д. (табл.29).

Таблица 29

Оценка объекта в СМИ

Описываемый

объект

Оценка в сообщениях СМИ

Положительная(+)

Нейтральная (0)

Отрицательная (-)

А

1

2

3

В

1

2

3

С

1

2

3

Д

1

2

3

Индекс отношения (или оценки) объекта изменяется от +1 (положительное отношение) до –1 (отрицательное отношение). Середина шкалы соответствует нейтральной, нулевой оценке. Индекс рассчитывается по каждой строке, т. е. для каждого объекта отдельно, по формуле:

,

где - индекс отношения;

а, б, с – количество сегментов текста, содержащих соответствующую оценку (а – положительная, б – нейтральную; с – отрицательную);

+1, 0, -1 – условные коэффициенты соответствующие положительному, нейтральному, отрицательному отношениям;

N – общее количество сегментов содержания (газет, абзацев, предложений, строк) в анализируемом тексте. Покажем это на примере данных табл. 30.

Таблица 30

Оценка работы мэра в СМИ

Параметры

оценки

(виды деятельности)

Оценка в СМИ

Итого

Положит. (а)

Нейтр.(б)

Отриц.(с)

ЖКХ

3

50%

11,5%

2

33,3

20,0

1

16,7

10,0

6

100,%

13,0%

Транспорт

8

80,0%

30,8%

1

10,0%

10,%

1

10,0%

10,%

10

100,0%

21,7%

Работа с молодежью

2

25,0%

7,7%

2

25,0%

20,0

4

50,0%

40,0%

8

100,0%

17,4%

Здравоохне

ние

7

53,9%

26,9%

2

15,9

20,0%

4

30,2%

40,0%

13

100,0%

28,3%

Образование

6

66,7%

23,1

3

33,1%

30,0%

0

0,0%

0,0%

9

100,0%

19,6

Итого

26

56,6%

100%

10

21,7

100,0%

10

21,7%

100,%

46

100,0%

100,0%

Итак, по каждой строке. Если результат выше ноля, то это положительная оценка, если - меньше, то отрицательная, если - 0, то нейтральная.

По строкам идет оценка отдельных видов деятельности мэра;

По столбцам идут общие оценки: положительные, отрицательные, нейтральные.

Далее, по каждому объекту может рассчитываться коэффициент проблемности по формуле:

, где - коэффициент проблемности;

- число повторений понятия в позитивном значении (число положительных оценок и суждений;

- число повторений понятия в отрицательном значении (число число отрицательных оценок и суждений;

- общее число повторений понятия в тексте (общее число всех оценок и суждений).

Значение коэффициента проблемности рассчитывается в интервале +1 до -1. В ситуации положительной характеристики понятие коэффициента проблемности равняется +1. В этом случае проблемной ситуации нет, противоречие отсутствует. Но если коэффициент проблемности = - 1, то есть налицо негативная характеристика, присутствует явно выраженная проблемная ситуация. Есть еще один вариант, когда коэффициент проблемности = 0. В данном случае одна половина оценок – положительная, другая – отрицательная, значит есть и проблемная ситуация и противоречие.

Коэффициенты проблемности рассчитываются и анализируются по каждому объекту.

Существуют и другие специальные процедуры подсчета, приспособленные для контент-анализа. Например, формула каэффициента Яниса (С), предназначенная для исчисления соотношения между благоприятными и неблагоприятными (относительно принятой позиции) оценками, суждениями, аргументами. Скажем, имеются данные интервью студентов в прессе, в которых они рассказывают о своей учебе. Если выделить положительные и негативные и негативные суждения об учебе, целесообразно выделить общую оценку склонения данных в благоприятную или неблагоприятную сторону.

В случаях, когда общее количество благоприятных единиц анализа больше числа неблагоприятных, коэффициент подсчитывается по формуле

,

где - число благоприятных единиц анализа (или единиц счета);

n – число неблагоприятных единиц;

r – объем содержания текста, который имеет прямое отношение к изучаемой проблеме;

t общий объем текста.

В качестве единиц может быть принята любая тематика, характеризующая положительные стороны работы и подсчитанная по числу слов (строк, знаков, и т.д.), высказанных на эту тему.

Если общее число благоприятных единиц анализа меньше, чем небалагоприятных, коэффициент С исчисляется по формуле

.

Поведение коэффициента таково: индекс растет в положительном направлении, когда увеличивается число единиц позитивного содержания. растет в абсолютном значении, если увеличивается число нейтральных единиц ( (tr), и уменьшается с уменьшением общего материала. Коэффициент = 0, если все единицы, относящиеся к содержанию темы, нейтральны (не могут относиться ни к f ни к n) либо если число единиц t равно числу n.

2. Для анализа результатов контент-аналитического метода нередко используется метод сравнения.

Как мы уже отмечали, контент-анализ может выступать как самостоятельным так и вспомогательным методом.

Предположим, что контент-анализ выступает в качестве вспомогательного метода опроса, и что, а результате опроса были получены следующие электоральные рейтинги политических партий (табл.31), кстати, это могут быть рейтинги товаров, услуг, организаций и т.д.:

Таблица 31

Рейтинги политических партий

Объект анализа

политические партии

Рейтинг (в %)

А

45

В

27

С

11

D

17

С помощью контент-анализа мы можем осуществить сравнительный анализ результатов опроса с результатами контент-анализа документов СМИ с целью определения наиболее вероятностной причины рейтингов политических партий.

В связи с этим наша основная гипотеза, предположим, состоит в том, что высокий или низкий рейтинг являются следствием пропагандистской и рекламной кампании в СМИ.

Проверка основной гипотезы потребует анализа содержания СМИ (газет, теле-радиопередач) за период с начала предвыборной (рекламной) кампании вплоть до момента проведения опроса.

Гипотезы – следствия могут быть следующие:

  • тот политический деятель (товар, услуга) который имеет высокий рейтинг, упоминался в СМИ с наибольшей частотой;

  • или тому политическому деятелю, который имеет высокий рейтинг, СМИ информации посвящали больше своей площади (радио-телеэфира);

  • к политическому деятелю (товару, услуге), имеющему более высокий рейтинг, отношения коммуникаторов (журналистов, радио-телеведущих) были более благосклонны или, по меньшей мере, нейтральны.

Если, в итоге контент-анализа, мы получим высокое значение индекса популярности объекта (в данном случае политической партии) в СМИ и высокое положительное значение индекса отношения коммуникатора при условии доверия к СМИ, точнее к информационным источникам (газете, телеканалу), которые подверглись контент-анализу, то это дает основание для заключения о влиянии пропагандистской (рекламной) кампании в СМИ на поддержку электоратом именно данной политической партии и подтвердить нашу основную гипотезу.