Контент-анализ

Содержание

Стр.

|Введение |6 |

|1.Типы информационных массивов и единицы |8 |

|контент-анализа | |

| 1.1 «Физические» единицы |8 |

| 1.2 Структурно-семиотические единицы |10 |

| 1.3 Понятийно-тематические единицы |10 |

| 1.4 Референциальные и квазиреференциальные |11 |

|единицы | |

| 1.5 Пропозициональные единицы и оценки |11 |

| 1.6 Макроструктурные единицы |12 |

| 1.7 Единицы, представляющие результаты |13 |

|концептуальных операций | |

| 1.8 . «Поэтические» единицы |13 |

|2 Частотные и системные характеристики в |14 |

|контент-анализе | |

| 2.1 Единицы, категории и признаки |14 |

| 2.2 «Фронтальный» и «рейдовый» контент-анализ |14 |

| 2.3 Обработка, презентация и интерпретация |15 |

|результатов | |

|Литература |18 |

Ведение

Контент-анализ, количественный анализа текстов и текстовых массивов с целью

последующей содержательной интерпретации выявленных числовых

закономерностей. Основная идея контент-анализа проста и интуитивно

наглядна. При восприятии текста и особенно больших текстовых потоков мы

достаточно хорошо ощущаем, что разные формальные и содержательные

компоненты представлены в них в разной степени, причем эта степень по

крайней мере отчасти поддается измерению: ее мерой служит то место, которое

они занимают в общем объеме, и/или частота их встречаемости. Через все

выступления X-а красной нитью проходит тема Y; X постоянно обращался в

своей речи к проблеме Y; Он не упускал ни одного случая, чтобы не лягнуть Z-

а; Ну, задудел в свою дуду, – все эти выражения, число которых можно легко

увеличить, свидетельствуют об осознании нами такого феномена, как наличие в

изливающемся на нас информационном потоке некоторых настойчиво

повторяющихся тем, образов, ссылок на проблемы, оценок, утверждений

(Карфаген должен быть разрушен или Российская экономика задыхается без

инвестиций), аргументов, формальных конструкций, конкретных имен и т.д.

Более того, подобно тому как в мире механики мы ощущаем не скорость, а

ускорение, так и при восприятии текста мы особенно хорошо осознаем именно

динамику содержания – те случаи, когда, например, кого-то вдруг перестают

или начинают бранить или когда в текстах вдруг появляется какая-то новая

тема.

Замысел контент-анализа заключается в том, чтобы систематизировать эти

интуитивные ощущения, сделать их наглядными и проверяемыми и разработать

методику целенаправленного сбора тех текстовых свидетельств, на которых эти

ощущения основываются. При этом предполагается, что вооруженный такой

методикой исследователь сможет не просто упорядочить свои ощущения и

сделать свои выводы более обоснованными, но даже узнать из текста больше,

чем хотел сказать его автор, ибо, скажем, настойчивое повторение в тексте

каких-то тем или употребление каких-то характерных формальных элементов или

конструкций может не осознаваться автором, но обнаруживает и определенным

образом интерпретируется исследователем – отсюда принадлежащее социологу

А.Г.Здравомыслову полушутливое определение контент-анализа как «научно

обоснованного метода чтения между строк». Реально главной отличительной

чертой контент-анализа является не его декларируемая во многих определениях

«систематичность» и «объективность» (эти черты присущи и другим методам

анализа текстов), а его квантитативный характер. Контент-анализ – это

прежде всего количественный метод, предполагающий числовую оценку каких-то

компонентов текста, могущую дополняться также различными качественными

классификациями и выявлением тех или иных структурных закономерностей.

Поэтому наиболее удачным определением контент-анализа можно считать то,

которое зафиксировано в относительно недавней книге книге Мангейма и Рича:

контент-анализ – это систематическая числовая обработка, оценка и

интерпретация формы и содержания информационного источника. С точки зрения

лингвистов и специалистов по информатике, контент-анализ является типичным

примером прикладного информационного анализа текста, сводящегося к

извлечению из всего разнообразия имеющейся в нем информации каких-то

специально интересующих исследователя компонентов и представлению их в

удобной для восприятия и последующего анализа форме. Многочисленные

конкретные варианты контент-анализа различаются в зависимости от того,

каковы эти компоненты и что именно понимается под текстом. Конкретные

прикладные цели контент-анализа также варьируют в широких пределах. Еще в

1952 американский исследователь Б.Берелсон сформулировал 17 целей,

воспроизводимых с тех пор в пособиях по контент-анализу; в их числе –

описание тенденций в изменении содержания коммуникативных процессов;

описание различий в содержании коммуникативных процессов в различных

странах; сравнение различных СМИ; выявление используемых пропагандистских

приемов; определение намерений и иных характеристик участников

коммуникации; определение психологического состояния индивидов и/или групп;

выявление установок, интересов и ценностей (и, шире, систем убеждений и

«моделей мира») различных групп населения и общественных институтов;

выявление фокусов внимания индивидов, групп и социальных институтов и др.

Исторически контент-анализ – наиболее ранний систематический подход

к изучению текста. Самый первый упоминаемый в литературе контент-

аналитический опыт (прикладная цель которого выглядит очень узнаваемой) –

это проведенный в Швеции в 18 в. анализ сборника из 90 церковных гимнов,

прошедших государственную цензуру и приобретших большую популярность, но

обвиненных в несоответствии религиозным догматам. Наличие или отсутствие

такового соответствия и определялось путем подсчета в текстах этих гимнов

религиозных символов и сравнения их с другими религиозными текстами, в

частности запрещенных церковью текстами «моравских братьев». В конце 19 –

начале 20 вв. в США появились первые контент-аналитические исследования

текстов массовой информации. Их мотивация выглядит удивительно знакомой:

авторы задавались целью продемонстрировать прискорбное «пожелтение»

тогдашней нью-йоркской прессы. В 1930–1940-х годах были выполнены

исследования, признаваемые ныне классикой контент-анализа, прежде всего

работы Г.Лассуэлла, деятельность которого продолжалась и в послевоенные

годы. Во время Второй мировой войны имел место самый, пожалуй, знаменитый

эпизод в истории контент-анализа – это предсказание британскими аналитиками

времени начала использования Германией крылатых ракет «Фау-1» и

баллистических ракет «Фау-2» против Великобритании, сделанное на основе

анализа (совместно с американцами) внутренних пропагандистских кампаний в

Германии. Начиная с 1950-х годов контент-анализ как исследовательский метод

активно используется практически во всех науках, так или иначе практикующих

анализ текстовых источников – в теории массовой коммуникации, в социологии,

политологии, истории и источниковедении, в культурологии,

литературоведении, прикладной лингвистике, психологии и психиатрии.

Разнообразие конкретных проектов, реализованных за примерно 70-летнюю

историю интенсивного использования контент-анализа, очень велико. Среди

интересных проектов, выполненных за последние годы в России, можно назвать

исследование образов и метафор, использовавшихся в 1996–1997 в ходе

развернутой тогда в российской прессе дискуссии о национальной идее, а

также выполненный в тот же период анализ текстов левонационалистической

оппозиции. Локальные контент-аналитические проекты периодически реализуются

в ходе различного рода социологических мониторингов – общенациональных и

региональных. Наиболее широкое распространение контент-анализ получил в

теории массовой коммуникации, политологии и социологии. Этим отчасти

объясняется тот факт, что иногда этот термин используется как обобщающий

для всех методов систематического и претендующего на объективность анализа

политических текстов и текстов, циркулирующих в каналах массовой

коммуникации. Однако такое расширительное понимание контент-анализа

неправомерно, поскольку существует ряд исследовательских методов – либо

специально разработанных для анализа политических текстов (например, метод

когнитивного картирования), либо применимых и применяемых для этой цели

(например, метод семантического дифференциала или различные подходы,

предполагающие изучение структуры текста и механизмов его воздействия), –

которые не могут быть сведены к стандартному контент-анализу даже при

максимально широком его понимании.

Тем не менее контент-анализ действительно занимает среди аналитических

методов особое место в силу того, что является среди них самым

технологичным и в силу этого в наибольшей степени подходящим для

систематического мониторинга больших информационных потоков. Помимо этого,

контент-анализ достаточно гибок для того, чтобы в его рамки мог быть

успешно «вписан» весьма разнообразный круг конкретных типов исследований.

Наконец, будучи в основе своей количественным методом (хотя и содержащим

немалую качественную составляющую), контент-анализ в определенной степени

поддается формализации и компьютеризации.

1. ТИПЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ МАССИВОВ И ЕДИНИЦЫ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА

Основа контент-анализа – это подсчет встречаемости некоторых компонентов в

анализируемом информационном массиве, дополняемый выявлением статистических

взаимосвязей и анализом структурных связей между ними, а также снабжением

их теми или иными иными количественными или качественными характеристиками.

Отсюда понятно, что главная предпосылка контент-анализа – это выяснение

того, что считать; иными словами, определение единиц анализа. Единицы эти в

зависимости от целей анализа, типа информационного массива, а также ряда

дополнительных причин могут быть (и реально бывают) весьма разнообразными.

К ним предъявляются два естественных, но, к сожалению, обычно плохо

совместимых требования. С одной стороны, они должны легко и по возможности

однозначно идентифицироваться в тексте; в идеале хотелось бы, чтобы их

выявление вообще могло быть алгоритмизовано. Понятно, что такому требованию

лучше всего удовлетворяют формальные элементы текста или же элементы,

имеющие четко выраженные и однозначные формальные соответствия, например

слова. С другой стороны, от единиц контент-анализа чаще всего требуется

некая субъективная, да к тому же еще и зависящая от контекста значимость,

делающая их распределение и динамику такого распределения диагностичными

для выявления изменений в индивидуальном и общественном сознании, системах

убеждений и т.д. – иными словами, единицы должны быть интересными для

последующей (политологической, культурологической, социологической и т.д.)

интерпретации. Между тем такие единицы (например, темы) носят собственно

содержательный характер, и упоминание их в тексте может осуществляться

многими разнообразными способами. Их идентификация в общем случае

предполагает семантический анализ текста, проблема автоматизации которого,

несмотря на многолетние усилия лингвистов и программистов, далека от

решения. Характеристику единиц контент-анализа необходимо предварить

кратким соображением о природе анализируемого информационного массива.

В самом определении метода контент-анализа нет ничего, что препятствовало

бы применению его к отдельно взятому тексту; более того, примеры такого

анализа известны. Тем не менее существует ряд причин, по которым объектом

контент-аналитических проектов обычно является не отдельный текст, пусть

даже значительный по объему, а именно информационный массив, или

информационный поток, состоящий из большого количества текстов. Во-первых,

статистические закономерности проявляются тем более отчетливо, чем больше

объем выборки. Во-вторых, большинство целей контент-анализа предопределяют

его тяготение к компаративности; аналитиков чаще всего интересуют не

одномоментные срезы, а динамика изменений, а если и срезы, то, как правило,

«пестрые», отражающие, например, различные СМИ или сознание различных

социальных групп. Наконец, при всем разбираемом ниже разнообразии единиц

контент-анализа наиболее популярными являются различные макроединицы: темы

и/или проблемы, пропозиции, образы и идеологемы. Таковых в отдельно взятых

текстах и особенно в небольших по объему текстах СМИ обычно немного, да и

новые макроединицы появляются не столь часто, поэтому оценить их динамику

можно лишь на большом временном промежутке или при широком «горизонтальном

сопоставлении». Таким образом, идея контент-анализа предполагает анализ

больших информационных массивов; с другой стороны, его относительная

дешевизна и технологичность делают такой анализ принципиально возможным.

Поэтому не приходится удивляться тому, что в истории контент-анализа

имеются такие проекты, как анализ 427 школьных учебников, 481 частной

беседы, 4022 рекламных слоганов, 8039 (в 1938) и 19 533 (в 1952)

редакционных статей или 15 000 персонажей в 1000 часов телевизионного

эфирного времени. Конкретное разнообразие единиц контент-анализа

практически безгранично, однако среди них можно выделить несколько основных

типов. (Классификация, приводимая ниже, построена с учетом типологии

К.Криппендорфа, однако отличается от нее весьма существенно.)

1.1. «Физические» единицы. Под таковыми понимаются сущности с четко

очерченными физическими, геометрическими или временными границами, как,

скажем, экземпляры книги, номера газет, экземпляры плакатов или листовок,

фотографии и т.п. Идентификация и подсчет их не составляют особого труда,

однако необходимость в таком подсчете возникает достаточно редко; подсчет,

скажем, листовок или книг чаще всего осуществляется с целью оценки

представленности какой-то тематики или оценки, т.е. реально используются

единицы других, характеризуемых ниже типов единиц – обычно концептуальных,

пропозициональных или тематических.

1.2. Структурно-семиотические единицы. Под таковыми имеются в виду основные

элементы семиотических систем (см. СЕМИОТИКА). В случае естественного языка

это:

– лексика языка (слова и их эквиваленты, например выражение железная дорога

или термин контент-анализ, т.е. то, что фиксируется в словарях) и

– грамматические показатели (например, отрицательные частицы или показатели

таких категорий, как, скажем, отглагольные имена).

Количественный подсчет встречаемости слов в тексте – это, пожалуй, самый

простой вариант контент-анализа, который, однако, зачастую способен давать

небезынтересные результаты. Чаще всего, конечно, подсчитываются

«интересные», или «ключевые» слова и/или словосочетания, например названия

ценностных категорий типа свобода, стабильность, доверие, территориальная

целостность; сценариев типа предательство или разочарование; достаточно

однозначные обозначения тех или иных общественно значимых явлений, например

коррупция, преступность или терроризм; значимые атрибуты наподобие жесткий,

решительный; эмоционально окрашенная оценочная лексика типа разрушительный,

неудержимый, подлый, кошмарный, человеконенавистнический; слова-пароли

(тоже зачастую эмоционально окрашенные) типа патриоты, коммунофашисты,

мондиалисты или белопридурки; слова, сильно активизированные в конкретный

момент времени, вроде «Семья» или «Мабетекс» в начале осени 1999 или все та

же «Семья» и «Медиа-Мост» в конце весны 2000 в России, терроризм во

множестве стран мира осенью 2001 и т.д.

Контент-анализ грамматических категорий представляет собой достаточно

редкое исследовательское начинание, стимулом к которому является гипотеза

(весьма правдоподобная) о том, что употребление грамматических форм в

меньшей степени, чем употребление лексики, контролируется автором текста и

поэтому может послужить источником таких сведений о нем, которые он сам

вовсе не собирался делать доступными своим читателям. В политической

психологии существует специальная исследовательская методика, так

называемый анализ когнитивной сложности, которая на основе фактически

контент-аналитической процедуры позволяет делать выводы о том, насколько

простым (или, напротив, сложным) является видение политической ситуации

автором текста и как оно меняется со временем. Единицами контент-анализа,

лежащего в основе оценки когнитивной сложности, являются, например,

относимые обычно к служебной лексике категорические квантификаторы типа

всегда, никогда, всякий, которым противостоят квантификаторы типа иногда,

некоторый и т.п.; категорические (вроде знаменитого однозначно) оценки

истинности в противоположность осторожным возможно или не исключено, что;

языковые средства дифференцированного рассмотрения ситуации наподобие с

одной стороны... с другой стороны; упоминания взаимодействия, баланса,

взаимозависимости, компромисса и т.д. Известны и примеры контент-анализа

чисто грамматических средств, например исследования соотношения глагольных

форм, обозначающих, соответственно, процессы и результаты, исследование

номинализованных (с отглагольными именами типа построение, усиление и т.п.)

конструкций в языке партийных документов брежневского времени, отрицания в

политическом тексте и др. Поскольку объектами контент-анализа могут быть не

только вербальные (естественноязыковые), но и другие виды текстов

(например, карикатуры, фотоснимки, рекламные клипы), постольку в числе

структурно-семиотических единиц контент-анализа могут присутствовать

визуальные и звуковые (чаще всего музыкальные) образы и символы, которые

могут анализироваться на тех же основаниях, что и единицы естественного

языка.

1.3. Понятийно-тематические единицы. В большинстве случаев контент-аналитик

интересуется не словами как таковыми и тем более не грамматическими

категориями, а стоящими за словами значимыми для него понятиями, темами,

проблемами – иными словами, тем, что можно назвать понятийно-тематическими

единицами. Исследователь, интересующийся тем, какое место в общественном

сознании занимает, скажем, проблема преступности, обязан принимать во

внимание не только присутствие в анализируемом информационном массиве слова

преступность, но и упоминания заказных и всяких прочих убийств, бандитского

беспредела, «крыши», «братков», авторитетов, власти криминала и проч. Тот,

кого занимает проблема свободы, должен в своем анализе реагировать на

упоминания давления на прессу, чиновничьего произвола, контролируемости

СМИ, доступа к Internet и т.д. Интересующийся отношением общественного

сознания к каким-то реалиям должен принимать во внимание самый широкий

спектр позитивных, негативных и некоторых более конкретных оценок, которые

могут быть даны этим реалиям, причем эти оценки вовсе не обязательно должны

присутствовать в виде оценочных суждений.

1.4. Референциальные и квазиреференциальные единицы. К референциальным,

точнее, конкретно-референциальным единицам относятся обозначения реальных

личностей (как современных, так и исторических деятелей), событий, городов,

стран, организаций и т.д.; это, так сказать, «энциклопедический» блок

единиц анализа. Этот блок, особенно в части персоналий, весьма важен и

диагностичен, поскольку позволяет определять личностные рейтинги и, что не

менее существенно, оценивать идеологические системы с точки зрения

присутствующих в них референтных «знаковых» фигур, своего рода

«идеологических героев». Примером интересного исследования роли референтных

фигур в российском оппозиционном дискурсе 1996–1997 может послужить работа

А.В.Дуки. Способы обозначения в тексте конкретных фигур могут различаться

(В.В.Жириновский, Владимир Вольфович, Вольфыч, Жирик, сын юриста, лидер

ЛДПР, самый провосточный российский политик, главный либеральный демократ,

либералиссимус), однако конкретно-референтная единица здесь во всех случаях

одна. Квазиреференциальные единицы в политических текстах чаще всего бывают

представлены обозначениями всякого рода «сил» – коллективных актеров

политической сцены, референция которых может колебаться от реальной (типа

КПРФ) через обобщенную (коммунисты, либералы, Запад, исламисты) к

откровенно мифологизированной (мировая закулиса). Независимо от своей

референции все эти персонажи присутствуют в идеологическом пространстве, им

могут приписываться действия и оценки, и отношение к ним является

немаловажным политико-идеологическим фактором. Грань между

квазиреференциальными и некоторыми типами понятийно-тематических единиц

размыта в силу того, что некоторые политические понятия способны и даже

склонны (например, та же преступность) к метафорической персонификации.

1.5. Пропозициональные единицы и оценки. Их примеры приводились выше –

Карфаген должен быть разрушен или Россия задыхается без инвестиций.

Собственно говоря, это примеры высказываний, в основе которых лежат

пропозиции – описания конкретных положений дел (ситуаций) безотносительно к

их модальности (в первом примере – требование, во втором – констатация).

Наряду с пропозициями для контент-анализа могут представлять (и очень часто

представляют) большой интерес оценки (Это очень опасное решение). С

логической точки зрения они обладают важными отличиями от пропозиций,

однако для целей контент-анализа как собственно пропозиция, так и оценка

могут рассматриваться как результат связывания некоторого объекта с

некоторым атрибутом. Изучение динамики оценочных суждений, высказываемых в

адрес тех или иных лиц, событий, институтов, – весьма распространенный тип

контент-аналитического исследования.

1.6. Макроструктурные единицы. Под макроструктурными единицами понимаются

достаточно сложные понятийные конструкции, образующие «верхние этажи»

человеческих представлений о мире и, в частности, идеологических систем.

Эти конструкции, как правило, носят характер сценариев и описывают

стереотипные модели развития, с которыми сопряжены ожидания будущего,

соображения о прошлом, эмоциональные ассоциации и т.д. Часто эти

конструкции имеют литературные или фольклорные прототипы, что отражается в

их названиях. Все они в очень сильной степени претендуют на объяснение

действительности. Для обозначения таких конструкций чаще всего используется

термин «идеологема»; в различных дисциплинах говорят также о мифологемах,

кочующих образах и т.д. Среди подобного рода конструкций, присутствующих в

общественном сознании современной России (и распределенных, порою

причудливо, по разным идеологическим системам), имеются, например,

следующие: Заговор, Оргия коррупции / Криминальная революция / Беспередел,

Ограбление / Конверсия власти в собственность, Страна дураков / Город

Глупов, «Нет, ребята, все не так», «Возвращение в цивилизацию» и др.

Некоторые еще недавно значимые идеологемы (скажем, Борьба за власть,

Естественный распад или Тотальная некомпетентность) в последние полтора-два

года по различным причинам вышли из фокуса внимания средств массовой

информации, а отчасти и населения.

1.7. Единицы, представляющие результаты концептуальных операций. Их

довольно много, однако наибольший интерес для контент-анализа представляют

метафоры, примеры и аналогии, которые в общем плане уже были

охарактеризованы выше. Некоторые из метафор активно используются в

политических текстах, и их использование считается диагностичным для

характеристики как индивидуального сознания автора текста, так и состояния

общественного сознания. Например, в политических текстах часто встречается

упоминавшаяся «военная метафора» в варианте ПОЛИТИЧЕСКОЕ ПРОТИВОСТОЯНИЕ –

ЭТО ВОЙНА, проявляющаяся в таких выражениях, как война с бедностью, удар по

губернатору, атака со стороны оппозиции, разгромная публикация и т.д. При

использовании такой метафоры политическое противостояние, независимо от

того, в какой форме оно реально ведется, переживается как война, что может,

кстати, иметь последствия и для реальных форм политического взаимодействия.

Между тем «военная метафора» – это не единственный способ описания

политического процесса (и, шире, жизни вообще); они могут описываться с

помощью, например, «транспортной метафоры» и/или связанной с ней «метафоры

пути» (Мы все вместе вступили на трудную дорогу), «архитектурной метафоры»

(государственное строительство, выстраивание властной вертикали) и ряда

других. Метафорика политических текстов достаточно подробно изучалась

Дж.Лакоффом и его последователями, в том числе и в рамках контент-

аналитической методологии (работы А.Н.Баранова); было показано, что,

например, возрастание частотности военной метафоры является одним из

коррелятов усиления напряженности в обществе.

Не менее диагностичным может быть исследование динамики примеров и аналогий

– так, в российских политических текстах до недавнего времени настойчиво

повторялась аналогия (принадлежащая В.Янову), в рамках которой Россия

сравнивалась с Веймарской республикой.

1.8. «Поэтические» единицы. Под таковыми имеются в виду допускающие

количественное измерение средства художественной выразительности –

например, каламбуров, аллитераций и т.п.

2. ЧАСТОТНЫЕ И СИСТЕМНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ В КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ

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