Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
контент-анализ.задачи,цели.docx
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
66.11 Кб
Скачать

2. Исполнительный этап

Предусматривает совокупность {процедур по выделению индикаторов категорий и регистрации характеристик их присутствия в тексте.

Кодировщики могут допускать здесь такие ошибки как:

  • неверное соотнесение единиц анализа с категориями;

  • пропуск тех или иных единиц анализа;

  • фиксация того, чего нет на самом деле.

Все это нарушает устойчивость результатов контент-анализа. Причины низких показателей устойчивости следует искать в качестве инструкций, недостаточной умелости кодировщиков, в неподходящей обстановке их работы, наконец, в отсутствии внимательности, терпения или добросовестности.

3. Этап обработки данных

Содержание его определяется целью исследования. В зависимости от этого при обработке результатов (одной или нескольких кодировочных матриц) могут быть использованы частотные или процентные распределения, коэффициенты корреляции, сопоставительные таблицы и т.д.

В тех случаях, когда анализируется большой массив данных, иногда используются специальные математико-статистические способы, разработанные для нужд контент-анализа.

Факторный анализ применяется, когда возникает необходимость определить совокупность вероятных причинно-следственных связей между переменными, установить наличие феноменов, объясняющих существование взаимосвязи.

В последние десятилетия все чаще при обработке данных контент-анализа или корреляционного анализа используется особый метод математической статистики, позволяющий выявить скрытые от непосредственного восприятия дензнаки (факторы), а также уточнить степень их влияния на те или иные рассматриваемые характеристики.

Приведем пример - расчёт коэффициента Яниса, при помощи которого может быть установлено соотношение положительных и отрицательных оценок относительно определенных категорий. Данный коэффициент исчисляется по формуле:

, для случая, когда f>n ,

, для случая, когда f<n

где f - число положительных оценок, n - число отрицательных оценко, r - объем единиц информации, отражающих изучаемую категорию, t - общий объем единиц анализируемого текста.

Источник: Учебное пособие из серии: Практикум по психологии, Издательство: Питер.