Смекни!
smekni.com

Количественные "жесткие" методы (стр. 1 из 5)

Курсовая работа по дисциплине

«Методология и методика социологического исследования»

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ «ЖЕСТКИЕ» МЕТОДЫ


ПЛАН

Введение

1. Контент-анализ

2. Опросные методы

3. Наблюдение

4. Метод экспертных оценок

5. Социометрические методики

Заключение

Библиографический список


ВВЕДЕНИЕ

В наиболее общем виде социологическое исследование можно определить как систему логически последовательных методологических, методических и организационно-технических процедур, связанных между собой единой целью: получить достоверные данные об изучаемом явлении или процессе, о тенденциях и противоречиях их развития, чтобы эти данные могли быть использованы в практике управления общественной жизнью.

В современных условиях социологическое знание находит применение в самых широких сферах жизнедеятельности общества. Компетентные прикладные социологические исследования, достоверно раскрывающие многообразие и сущность различных социальных явлений, а также закономерности их изменений в объективной реальности, приобретают важное значение. Их результаты дают возможность получить разнообразную информацию, которая свидетельствует о процессах, явлениях, происходящих во внутриколлективной жизни, обществе в целом, позволяют углублять количественный и качественный состав получаемых данных.

Успех проведения социологического исследования в немалой степени зависит от выбора исследователем методов сбора информации. В современный период все более широкое распространение получают конкретные социологические исследования, которые являются источником разносторонней социальной информации, необходимой для успешного решения важных социально-экономических задач, для научного управления общественными процессами, поэтому сейчас в этих исследованиях интенсивно используются количественные методы.

Все вышесказанное обосновывает актуальность данной темы.

Объектом данной контрольно-курсовой работы являются методы, применяемые в социологических исследованиях, а предметом – количественные «жесткие» методы социологии.

Цель настоящей работы – рассмотреть и охарактеризовать основные количественные методы социологического исследования. В соответствии с поставленной целью в работе также решаются следующие конкретные задачи:

- дать общую характеристику количественных методов;

- рассмотреть опросные методы, метод наблюдения и анализ документов, выявить их основные черты;

- показать взаимодействие количественной и качественной традиции социологии.


1. КОНТЕНТ-АНАЛИЗ

К количественным методам эмпирических социологических исследований относят способы получения информации об изучаемом объекте, которые позволяют выявить его количественные характеристики. Одним из таких методов является контент-анализ.

Контент-анализ (формализованный анализ) – это техника выведения заключения, производимого благодаря объективному и систематическому выявлению характеристик текста, соответствующих задачам исследования.

Смысл проведения контент-анализа в том, чтобы найти такие легко подсчитываемые признаки, черты, свойства документа, которые отражали бы существенные стороны содержания. Тогда содержание становится измеримым.

Преимущества контент-анализа:

· объективность анализа;

· возможность анализа большого числа несистематизированных документов.

Недостаток контент-анализа – поверхностность анализа[1].

Принято считать, что контент-анализ состоит из трех основных этапов:

1) выделяются единицы анализа, которые затем сводятся в категории анализа и переводятся в машиночитаемый вид;

2) проводится подсчет частотных распределений, применяется математический аппарат для выявления взаимосвязей единиц анализа;

3) осуществляется интерпретация полученных результатов.

Выбор объекта и единиц анализа — чуть ли не самые сложные шаги на этом пути. Нужно найти ответы на вопросы: где мне это искать и как проявляется изучаемое мною явление, событие, процесс.

Объектом контент-анализа могут быть экземпляры книг, плакатов или листовок, номера газет, фильмы, публичные выступления, теле- и радиопередачи, общественные и личные документы, журналистские интервью, ответы на открытые вопросы анкет и др. Они составляют то, что называется выборкой, — ту часть текстов, которые достаточны для анализа всего массива публикаций, и обеспечивают репрезентативность данных.

Это довольно просто, зато с выбором единиц анализа придется помучиться, поскольку эту роль может выполнять что угодно: темы и проблемы, пропозиции, образы, идеологемы, метафоры, примеры и аналогии, каламбуры, аллитерации, мифологемы, кочующие образы и многое другое, иногда очень экзотическое, скажем, надписи на стенах публичных туалетов.

Таким образом, идея контент-анализа предполагает анализ больших информационных массивов; с другой стороны, его относительная дешевизна и технологичность делают такой анализ принципиально возможным.

Выбор единиц анализа зависит от исследовательской программы, объекта, предмета, цели, задач и гипотез исследования. Если, скажем, нам предстоит выяснить перспективы забастовки рабочих предприятия, то станет очевидной потребность контент-анализа, как минимум, протоколов собраний рабочих, решений соответствующих профсоюзных комитетов, распоряжений руководителей, законов, регулирующих забастовочную борьбу, и т.п.

Выяснение того, что считать, т.е. установление единиц анализа, — главная, решающая, ключевая предпосылка контент-анализа. Обязательное условие: такие единицы должны быть единообразными, тогда социолог получит четкие статистические показатели. Добиваются подобного единообразия благодаря стандартизации процедуры анализа текста, которая, устраняя субъективные смещения, раскрывает свои возможности только при достаточно больших массивах текстов. Единицы анализа должны легко и по возможности однозначно идентифицироваться в тексте. В идеале их лучше всего свести к самым употребляемым формальным значкам, например запятым или точкам.

По отношению к единицам анализа, сгруппированным по единому основанию, иначе говоря, составляющим концептуальное целое, специалисты употребляют другой термин — «категории анализа».

Категории анализа — его смысловые единицы, обозначающие эмпирические признаки текстовой информации, которые являются результатом операционализации опорных теоретических понятий в концепции исследования. К категориям анализа предъявляются определенные требования: они должны выражать теоретические понятия исследования, иметь в соответствии признаки (смысловые единицы) в тексте, обладать возможностями однозначной регистрации признаков, составляющих эти категории.

С помощью категорий выделяют концептуальные связи, модели, микропроблемы, тематические поля.

Категории анализа, по мнению СИ. Григорьева и Ю.Е. Растова, должны быть:

а) уместными, т.е. соответствовать решению исследовательских задач;

б) исчерпывающими, т.е. достаточно полно отражать смысл основных понятий исследования;

в) взаимоисключающими (одно и то же содержание не должно входить в различные категории в одинаковом объеме);

г) надежными, т.е. такими, которые не вызывали бы разногласий между исследователями по поводу того, что следует относить к той или иной категории в процессе анализа документа.

Единица счета— количественная характеристика единицы анализа, она фиксирует регулярность, с которой встречается в тексте та или иная смысловая единица.

За единицу счета могут быть приняты: 1) частота появления признака категории анализа; 2) объем внимания, уделяемого категории анализа в содержании текста. Для установления объема внимания могут быть учтены количество печатных знаков, абзацы, площадь текста, выраженная в физических пространственных единицах. Для газетных и других стандартных текстов — ширина колонки и высота высказывания. Для текстов, передаваемых устно, в качестве единицы счета могут использоваться единицы времени.

Процедураконтент-анализа включает в себя применение стандартных правил выделения в изучаемом тексте однотипных единиц анализа (счета, наблюдения) и подсчет частоты встречаемости этих единиц в выборке (количество документов, подвергаемых непосредственному счету) как в абсолютных (число раз), так и в относительных (проценты) величинах. Обязательный момент в такой процедуре — использование математико-статистических методов счета. Ведь основу контент-анализа составляет 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 количественными или качественными характеристиками.

Проведение контент-анализа требует предварительной разработки ряда исследовательских инструментов. Разные специалисты и источники называют неодинаковое число таких документов. По мнению СИ. Григорьева и Ю.Е. Растова, их должно быть пять: 1) классификатор контент-анализа; 2) протокол итогов анализа (он еще называется — бланк контент-анализа); 3) регистрационная карточка (кодировальная матрица); 4) инструкция исследователю, не посредственно занимающемуся регистрацией и кодировкой единиц счета; 5) каталог (список) проанализированных документов.

Классификатором контент-анализа авторы называют общую таблицу, в которую сведены все категории (и подкатегории) анализа и единицу анализа. Ее основное предназначение — предельно четко зафиксировать то, в каких единицах выражается каждая категория, используемая в исследовании. Протокол (бланк) контент-анализа содержит: во-первых, сведения о документе (его авторе, времени издания, объеме и т.п.); во-вторых, итоги его анализа (количество случаев употребления в нем определенных единиц анализа и следующие отсюда выводы относительно категорий анализа). Регистрационная карточка представляет собой кодировальную матрицу, В которой отмечается количество единиц счета, характеризующих единицы анализа. Протокол контент-анализа каждого конкретного документа заполняется на основе подсчета данных всех регистрационных карточек, относящихся к этому документу. Инструкция кодировщику. Ее содержанием выступает описание правил соотнесения единиц текста с перечнем категорий анализа, а также правил регистрации в Кодировочной карточке. Примером может служить список категорий и элементов регламентации, который называют кодификатором (кодом). Карточка содержит не только список наблюдаемых индикаторов, но и данные в документе, который подвергся кодированию (например, номер или название подразделения, в котором используется данная инструкция, ее объем в страницах, число разделов и т.п.).