Компьютерный контент-анализ: основные понятия и термины, сущность, основные стадии

Специфика применения содержательного анализа в каждом конкретном случае во многом определяется целью и теоретической основой исследования. "Ни один другой метод в социальной психологии, -отмечает Н.Н. Богомолова, - не имеет прямого отношения к цели и теоретической концепции такого исследования, как контент-анализ. Это связано с тем, что основными понятиями, вытекающими из целей и теоретических основ исследования, являются также категории содержательного анализа, в которых исследователь связывает отдельные элементы анализируемого текста, а затем статистически обрабатывает выявленные отношения".Обработка, презентация и интерпретация результатовКодирование данных при контент-анализе обычно осуществляется с помощью достаточно простых анкет или компьютерных программ, в которых фиксируется каждое появление в анализируемом тексте искомой единицы. Такие данные могут быть представлены с помощью разнообразных графических средств – диаграмм, графиков и т.д., обеспечивающих наглядность.Важно отметить, что визуализация важна не только для аналитика: визуальная диаграмма или впечатляющий график имеют потенциал воздействия.Квантование данных, конечно же, создает необходимые предпосылки для применения к ним инструментов математического анализа.Содержательная интерпретация результатов зависит от целей анализа; это, прежде всего, творческая деятельность, результаты которой предопределены квалификацией и интуицией политологов.Преимущества контент-анализаНепосредственно исследует коммуникацию с использованием текстаПозволяет проводить как качественный, так и количественный анализПредоставляет ценную историческую и культурную информацию с течением времениОбеспечивает близость к даннымЗакодированная форма текста может быть статистически проанализированаДает представление о сложных моделях человеческого мышления и использования языкаКогда все сделано верно, считается относительно “точным” методом исследованияКонтент-анализ — это понятный и недорогой метод исследованияБолее мощный инструмент в сочетании с другими методами исследования, такими как интервью, наблюдение и использование архивных записей. Это очень полезно для анализа исторического материала, особенно для документирования тенденций с течением времени.Недостатки контент-анализаМожет быть чрезвычайно трудоемкимПодвержен повышенным ошибкам, особенно когда реляционный анализ используется для достижения более высокого уровня интерпретацииЧасто лишен теоретической базы или слишком вольно пытается сделать значимые выводы о взаимосвязях и воздействиях, подразумеваемых в исследованииСлишком часто имеет тенденцию просто состоять из количества словЧасто игнорируется контекст, в котором был создан текст, а также положение вещей после создания текста.ЗАКЛЮЧЕНИЕКомпьютерный контент-анализ официальных документов, исходящих из пресс-служб компаний, позволяет обнаружить многие скрытые факторы, никак не отражаемые в их основном содержании. В случае кризисных ситуаций эти факторы могут оказаться гораздо более информативными, чем обычные показатели.Компьютеры все чаще используются в контент-анализе для автоматизации маркировки (или кодирования) документов. Простые вычислительные методы могут предоставить описательные данные, такие как частота слов и длина документа. Классификаторы машинного обучения могут значительно увеличить количество текстов, которые могут быть помечены, но научная полезность этого является предметом дискуссий. Кроме того, доступны многочисленные компьютерные программы автоматизированного анализа текста, которые анализируют текст на предмет заранее определенных лингвистических, семантических и психологических характеристик.Таким образом, контент-анализ-это изучение документов и артефактов связи, которые могут быть текстами, изображениями, аудио или видео в различных форматах. Одним из основных преимуществ использования контент-анализа, например, для анализа социальных явлений является его неинвазивный характер, в отличие от моделирования социального опыта или сбора ответов на опросы.В данной работе рассмотрен компьютерный контент-анализ, его основные понятия и термины, сущность и основные стадии. Приведена также история развития, преимущества и недостатки контент-анализа.СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ1 GeneralInquirer. [Электронныйресурс] URL: http://www.wjh.harvard.edu/~inquirer.2 Шалак В. Компьютерный контент-анализ текстов как метод экономической разведки (на примере истории банкротства компании ENRON). URL: http://vaal2000.newmail.ru/enron.htm.3Доронин А. И. Бизнес-разведка. URL:http://www.govoriiny.ru/library/doronin/gl_.html.4 См.: Сафронов А. А. Опыт компьютерной обработки данных о грамотности населенияУрала по материалам первой всеобщей переписи населения России 1897 г. URL: http://main.hist.msu.ru/Association/HAC/aik/econ.htm.5 См.: Hogenraad R. The Words that predict the outbreak of wars // Empirical Studiesof the Arts. 2003. V. 21(1). P. 5—20; Хогенраад P. Прогнозирование развития конфликтовпри помощи компьютерного контент-анализа // Социология. 2004. № 19. С. 158—175.6 См.: Хогенраад Р. Прогнозирование развития конфликтов при помощи компьютерногоконтент-анализа // Социология. 2004. № 19. С. 158—175.7 См.:Flaoums I., TurchiМ., АНО., Fyson N., De BieТ. The Structure of the EU Mediasphere //PLoS ONE. 2010. №5(12).8 См.: Steinberger R., PouliquenВ., Van der Goot E. An Introduction to the Europe MediaMonitor Family of Applications (2009) // Multilingual World-Proceedings of the SIGIR. 2009Workshop (SIGIR-CLIR'2009). 2009. № 1-8.9 Cm.: Lloyd L., Kechagias D„ Skiena S. A system for large-scale news analysis // Proc. StringProcessing and Information Retrieval, Lecture Notes in Computer Science 3772. Lydia, 2005.P. 161-166.10 Cm.: McKeown K. R„ Banilay R., Evans D., Hatzivassiloglou V., Klavans J. L. Tracking andsummarizing news on a daily basis with Columbia’s newsblaster. San Diego, USA // Proceedings of thesecond international conference on Human Language Technology Research (2002). 2002. P. 280—285.11 Cm.: Radev D. R., Blair-Goldensohn S., Zhang Z., Raghavan R. S. Newsinessence: A system fordomain-independent, real-time news clustering and multi-document summarization // Proceedingsof the first international conference on Human language technology research, Association forComputational Linguistics (2001). 2002. P. 1—4.12 Cm.: Hirsh A., Fraser H. Protein dispensability and rate of evolution //Nature. 2001. № 411.P. 1046-1048.13 См.: Рюмин А. Обзор программного обеспечения для контент-анализа. URL: http://content-analysis.ru/?p=249.