2.1 Единицы, категории и признаки. При том, что контент-анализ является в своей основе количественным методом, в нем, как уже говорилось, почти всегда присутствует и значительная качественная составляющая. В принципе это верно уже постольку, поскольку единицы контент-анализа, как видно из предыдущего раздела, чаще всего все же являются содержательными и их выделение основывается на семантических (смысловых) критериях; многие из единиц представляют собой обобщенные категории (это относится прежде всего к темам и идеологемам). Иными словами, контент-аналитик занимается количественным анализом качественных категорий. Но этим дело не исчерпывается. Во многих контент-аналитических проектах осуществляется не только оценка степени представленности в тексте тех или иных единиц, но и одновременная оценка этих единиц по тем или иным градуированным качественным шкалам. В частности, это могут быть предложенные Ч.Осгудом шкалы абстрактности (фактически – трудности для восприятия) того или иного содержания; расстояния до индивидуума (какие-то содержательные компоненты могут непосредственно касаться читателя или читателей, а какие-то могут представлять лишь досужий интерес). В сочетании с результатами собственно контент-анализа оценка использованных единиц анализа (тематических) по указанным шкалам дает трехмерную схему типа, например, той, что была предложена французским культурологом А.Молем. Очевидно, что при анализе могут быть использованы и другие шкалы, кроме того, единицы контент-анализа могут объединяться в различные более широкие категории.
2.2 «Фронтальный» и «рейдовый» контент-анализ. Контент-аналитические исследования можно разделить на два больших класса, которые, пользуясь вышеупомянутой «военной метафорой», можно назвать фронтальными и рейдовыми. Задачей фронтального контент-аналитического исследования является составление максимально более полного представления об информационном потоке – либо на моментальном срезе, либо на протяжении некоторого периода с целью оценки динамики. Это, так сказать, попытка получить объективизированный ответ на вопрос «Что пишут?» Единицы такого анализа в принципе могут быть любыми, но чаще всего в таковом качестве выступают либо тематические единицы, либо ключевые слова, реже оценки и пропозиции и еще реже макроструктурные единицы. Такой анализ обычно носит сугубо прикладной характер и ведется в режиме мониторинга. Поскольку целью его является составление общего представления о содержании СМИ и через него – об общественном сознании, он должен в идеале стремиться к возможно более широкому охвату информационного потока. На практике, однако, полный охват чаще всего бывает невозможен, да зачастую и не нужен. Тем самым на повестку дня контент-аналитического исследования встает проблема составления репрезентативной выборки – традиционная проблема эмпирического социологического исследования, которая при неудачном решении может полностью дискредитировать его результаты. Решается она в случае контент-анализа традиционными социологическими методами.
|
|
Рейдовый анализ, в противоположность фронтальному, ориентирован на решение частных и порой довольно экзотических задач, вытекающих, как правило, из каких-то скорее исследовательских, нежели прикладных интересов, и применительно к нему проблема выборки решается в связи формулировкой этих исследовательских целей и определением единиц анализа. Обоснование выборки при этом производится с учетом стандартных социологических критериев, но может допускать и их нарушение; важно лишь, чтобы факт этого нарушения осознавался и необходимость нарушения специальным образом обосновывалась.
|
|
2.3 Обработка, презентация и интерпретация результатов. Кодирование данных при контент-анализе обычно осуществляется с помощью достаточно простых анкет или компьютерных программ, в которых фиксируется каждое появление в анализируемом тексте искомой единицы. (Проблема подготовки кодировщиков, очень важная в практическом плане, в настоящей статье не затрагивается.) Эта элементарная схема может быть усложнена многими разными способами. Прежде всего, наборы единиц с сопоставленными им количественными оценками, как правило, сопоставляются с другими количественными оценками тех же единиц. Это могут быть, например, результаты подсчета частотности упоминания одних и тех же тем для различных выпусков одного и того же печатного издания или одной и той же регулярно выходящей в эфир новостной программы (временные ряды); результаты аналогичного подсчета для различных изданий/программ или, скажем, обобщенных категорий изданий. Очевидно, что такие данные могут быть представлены с помощью разнообразных графических средств – диаграмм, графиков и т.д., обеспечивающих наглядность. Наглядность, следует заметить, важна не только для аналитика: наглядная диаграмма или впечатляющий график обладают большим потенциалом воздействия, особенно в обществе, привыкшем с почтением относиться к естественнонаучному инструментарию. Классификации зачастую бывают многомерными, и для представления это также могут использоваться различные формальные средства. На практике результаты контент-анализа чаще всего представляются рядами диаграмм, столбчатых или круговых, хотя понятно, что в распоряжении контент-аналитика имеется все разнообразие средств представления количественных данных. А также и качественных: для отображения отношений между единицами контент-анализа и результатов их категоризации используются такие стандартные средства отображения структур, как различные графы. Квантификация данных, естественно, создает необходимые предпосылки для применения к ним средств математического анализа. Помимо анализа частотного распределения, к ним относится анализ различного рода корреляций между переменными, ассоциаций, анализ сопряженности, кластерный анализ. Разумеется, весь этот инструментарий должен применяться корректно. Если при определении единиц контент-анализа и идентификации их в тексте добиться полной объективности возможно лишь в некоторых (как правило, не самых интересных) случаях, то при экспликации и обработке данных обеспечить следование строгим стандартам вполне возможно. Содержательная интерпретация результатов зависит от целей анализа; она является прежде всего творческим актом, результаты которого во многом предопределены политологической квалификацией и интуицией аналитиков. В ходе контент-аналитического исследования как для анализа текста, так и для последующей обработки его результатов может использоваться вычислительная техника. Второй тип использования не вызывает особых проблем: после квантификации, т.е. перевода данных в числовую форму, их математическая и, в частности, статистическая обработка может осуществляться многими разными программными средствами, в том числе стандартными статистическими пакетами типа SPSS. При анализе текста и последующем сохранении результатов этого анализа в базах данных могут использоваться специальные программы, предназначенные для целей лингвистических исследований. В частности, анализ метафорики в русских политических текстах велся с помощью разработанной в Институте русского языка РАН программы Dialex, способной осуществлять составление частотных словарей и конкордансов, а также поиск лексических единиц с их контекстами и сохранять его результаты в базе данных; в настоящее время завершается работа над более совершенной системой, предназначенной для решения тех же задач. Некоторая подсистема контент-анализа входит составной частью в отечественную систему прикладного анализа текстов ВААЛ. Имеется также ряд зарубежных контент-аналитических компьютерных систем, а также систем, потенциально применимых для целей контент-анализа – такова, в частности, система KEDS, разработанная Ф.Шродтом в Канзасском университете и используемая для анализа потока политических событий, отображаемых на ленте информационного агентства «Рейтер».
|
|
ЛИТЕРАТУРА
Моль А. Социодинамика культуры. М., 1973
Мангейм Дж., Б. Рич Р.К. [и др.]. Политология: методы исследования. М., 1997
Дука А.В. Политический дискурс оппозиции в современной России. – Журнал социологии и социальной антропологии. 1998, т. 1
Серио П. Русский язык и анализ советского политического дискурса: анализ номинаций. – Квадратура смысла: французская школа анализа дискурса. М., 1999
Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику. М., 2000