- определение предмета, описание объекта, целей, задач, гипотез, основных понятий;
- методика сбора эмпирических данных (включающая и методы измерения);
- методика обработки данных, то есть формы представления информации: методы первичного анализа данных, классификации, типологизации данных, логика применения математических методов (в т.ч. разные виды кодирования текстовой информации, метод поиска взаимосвязи между переменными, построение обобщений, статистическая обработка); методика тестирования конкретного номера издания (стиль, наполнение, дизайнерские особенности, совместимость размещаемых текстов, рекламы, с редакторскими материалами); метод сравнения; психосемантический методы; графический метод и т.д.;
- методика интерпретации данных.
Основная проблема анализа связана с классификацией высказываний – сжатием и систематизацией текстового материала, т.е. кодированием. Кодирование можно понимать как приписывание кодов первичному материалу для «физического» сжатия и последующего извлечения информации, а также как «содержательное» сжатие информации и получение обобщенных переменных. Сложность классификации состоит не только в том, чтобы «закрыть» информацию кодами. При кодировании каждому суждению можно было бы просто присвоить номер и тогда задача однозначного соответствия кодов и текстовых единиц была бы решена. Но если выявлять содержательные параметры массива, строить иерархию текстовых суждений, требуется решить множество частных проблем, основная из которых – сортировка материала. Трудоемкие процедуры обработки данных существенно облегчаются компьютерными программами: они входят в комплект SPSS, а также имеются в виде специальных разработок (например, психолингвистическая экспертная система WAAL-2000, автоматическая система мониторинга Интернет WebScan и др.).
Виды анализа
Существует множество видов анализа материалов СМИ. В зависимости от критерия выделяют: содержательный (контент-анализ), структурный, тематический анализ, анализ профилей материалов, анализ цитируемости, анализ аргументации, дискурс-анализ; частотный, типологический, кластерный; стилистический, этнометодологический, социолингвистический, пропагандистский, мотивационный, интент-анализ и другие.
Рассмотрим теперь отдельные виды анализа текстов СМИ, наиболее интересные и перспективные для исследований информационных массивов. На наш взгляд, основополагающим является контент-анализ. На базе его классической теории построены многие поздние разработки.
Понятие контент-анализа, имеющее корни в психологии и социологии, сегодня пока не имеет однозначного определения. Приведем лишь некоторые из них:
Контент-анализ – это методика объективного качественного и систематического изучения содержания средств коммуникации (Д. Джери, Дж. Джери).
Контент-анализ – это систематическая числовая обработка, оценка и интерпретация формы и содержания информационного источника (Д. Мангейм, Р. Рич).
Контент-анализ состоит в нахождении в тексте определенных содержательных понятий (единиц анализа), выявлении частоты их встречаемости и соотношения с содержанием всего документа (Б. Краснов).
Классическое определение было формулировано Б. Берельсоном, который назвал контент-анализ методом исследования для «объективного, систематического и количественного описания ясного содержания общения»[29].
В целом можно сказать, что контент-анализ СМИ (в разных странах медиа-измерение/ отслеживание паблисити/ медиа резонанс) – это процесс изучения и отслеживания информации, поступающей в СМИ; преобразование полученного количественного материала в качественную форму посредством классификации сообщений. Данный инструмент определяет, насколько ключевые сообщения, темы, в распространении которых заинтересована организация, реально получили распространение в СМИ в результате коммуникационного менеджмента. Основная цель данного метода: изучение документальной информации с целью выявления социального контекста сообщения.
− определение способа подачи материала и анализ преобладающих в СМИ направлений
− определение эмоциональной окраски, тона публикаций
− определение рейтинга лидеров, организаций, торговых марок по частоте упоминания
− определение отношения СМИ к лидерам, организациям, событиям
− концентрация внимания исследователя на тех признаках текста, которые прямо или косвенно свидетельствуют о позиции, состоянии или намерениях автора
Стадии исследования:
1. подготовка программы анализа документов
2. формирование выборки разработка методики данного конкретного анализа
3. проба (пилотаж) методики, проверка ее надежности
4. сбор первичной информации
5. количественная обработка собранных данных
6. интерпретация полученных результатов, выводы
Достоинства метода – в возможности избежать влияния исследователя на изучаемый объект, в высокой степени полноты и надежности получаемых данных (материалы удобны для перепроверки), а также в возможности исследования социально-психологических явлений во временном континууме.
При контент-анализе СМИ принимаются во внимание следующие факторы: способы распространения сообщений, время выхода, частота, средство передачи информации, охват территории; источник получения информации, объем материала, характеристика автора, охват аудитории и эффект от сообщения; кто, какая организация или проект и в каком контексте были упомянуты; характер оценок. Следует отметить, что когда говорят о контент-анализе, то главный интерес всегда заключается не в самих характеристиках содержания, а в реальности, которая за ними стоит – личных характеристиках автора текста, преследуемых им целях, характеристиках адресата текста, различных событиях общественной жизни и т.д.
Таким образом, можно обобщить перечисленные характеристики:
Плюсы контент-анализа: показывает, что происходило, где и в каком контексте; позволяет сравнивать с другими данными, в т.ч. по целевым группам; полезен при мониторинге проблем и отслеживании тенденций, а также для прогнозирования.
Минусы: требует финансовых и временных затрат; не дает информации о степени воздействия сообщений; наконец, не все данные содержатся в СМИ.
Контент-анализ начинался как количественно-ориентированный метод анализа текстов для изучения массовых коммуникаций. Он был впервые применен в 1910 г. социологом Максом Вебером, чтобы проэкзаменовать охват прессой политических акций в Германии. Американский исследователь средств коммуникации Гарольд Лассвелл в 30-40-е гг. использовал подобную методику для изучения содержимого пропагандистских сообщений военного времени. В 1943 г. Абрахам Каплан увеличил фокус контент-анализа от статистической семантики (значения текстов) политических дискуссий до анализа значений символов (семиотики). Во время Второй мировой войны популярность семиотики привела к использованию качественно-ориентированного контент-анализа для изучения «идеологических» аспектов в таких жанрах, как телевизионные шоу и коммерческая реклама. Ряд современных исследований с применением методологии контент-анализа включают наряду с анализом текста и анализ изображений.
С появлением средств автоматизации, текстов в электронном виде, начиная c 60-х годов, начальное развитие получил контент-анализ информации больших объемов – баз данных и интерактивных медиа-средств. Выделилось направление, получившее самостоятельное развитие – Data Mining, означающее обнаружение, с помощью количественных оценок, в потоке данных новых знаний, таких как модели, конструкции, ассоциации, изменения, аномалии и структурные новообразования, и последующую количественную квалификацию их как категорий.
Большой вклад в развитие контент-анализа внесли психологические исследования в области феноменологии, ведущая идея которой заключается в обращении к каждодневному миру через различные явления в фактических ситуациях. С феноменологией связаны имена ее основателя Эдмунда Хассерла и Амадео Джиорджи.
В настоящее время контент-анализ используется не только в социологии, журналистике, но и в психологии, исторических исследованиях, лингвистике, литературоведении и т.д. Контент-анализ применяют также в практике изучения писем, поступающих в различные организации, в политологии, социальной психологии и педагогике, в криминологии, искусствоведении, этнографии и т.д.[30]
Существует два вида контент-анализа (в зависимости от характера представления содержания текста): неколичественный и количественный. Неколичественный анализ основан на нечастотной модели содержания текста (при этом фиксируется лишь наличие элемента содержания индикатора соответствующей категории содержания; количественные меры не используются). Такой подход позволяет выявить типы качественных моделей содержания (вне зависимости от частоты встречаемости каждого типа). Количественный анализ основан на использовании количественных мер, его задача получить количественную структуру содержания текста.