Процесс качественного контент-анализа состоит из трех основных стадий:
1. Сведение большого количества текстовой информации к конечному числу интегрированных блоков текста – единиц значения, которым ставится в соответствие код для дальнейшей обработки. Основными единицами значения являются категории, последовательности и темы.
2. Реконструкция субъективных составляющих текстового потока – мнений, воззрений и доказательств каждого источника текста. Для этого производится поиск связей между единицами значения, характеризующими источник, и условиями создания им текста.
3. Формирование выводов и обобщений путем сравнения систем значений.
Количественный контент-анализ также включает три этапа. На первом этапе выделяются единицы анализа и переводятся в электронный вид, приемлемый для обработки. Второй этап состоит в проведении подсчетов частот единиц анализа с применением математического аппарата для выявления взаимосвязей между ними. Третий этап заключается в интерпретации полученных результатов.
Измерение в контент-анализе происходит посредством использования категорий и единиц анализа в рамках кодировочной процедуры, смысл которой состоит в идентификации «поисковых образов» категорий анализа с элементами содержания текста. После идентификации проводится количественная часть измерения (фиксируется протяженность элемента содержания или факт его присутствия/отсутствия).
Как уже отмечалось, количественный контент-анализ в первую очередь интересуется частотой появления в тексте определенных характеристик (переменных) содержания. Качественный же контент-анализ позволяет делать выводы даже на основе единственного присутствия или отсутствия определенной характеристики содержания. Различие двух подходов часто иллюстрируют примером: в 50-е годы западные аналитики на основе количественного анализа статей газеты «Правда» обнаружили резкое снижение числа ссылок на Сталина. Отсюда они сделали закономерный вывод, что последователи Сталина стремятся дистанцироваться от него. С другой стороны, качественный аналитик мог бы сделать аналогичный вывод на основе единственного факта, что в публичной речи одного из партийных функционеров, посвященной победе СССР в Великой Отечественной войне, Сталин вообще не был упомянут. Прежде такое было бы невозможно.
С помощью контент-анализа исследователь может сравнить содержание множества текстов и анализировать его, применяя количественные методики (например, диаграммы, таблицы). Кроме того, он может использовать его, чтобы выявить те аспекты содержания текста, которые трудно обнаружить на поверхности. Например, можно чувствовать, что в телевизионной рекламе темнокожие актеры редко появляются в роликах для рекламы дорогих товаров (например, автомобилей, мехов, ювелирных изделий). Контент-анализ может документально подтвердить предположения.
Как пишет Г.Г. Татарова, «тексты – это то, на чем исследователи решают задачи вторичного анализа. Образно говоря, это использование «старого» эмпирического материала для решения «новых» задач». Текстовая информация дает возможность многократного к ней обращения для поэтапного «вытаскивания» необходимой информации.[31]
Переход от смысла отдельных сообщений к анализу количества всего объема информации, помогает избежать субъективизма в оценке данных. Действительно, смысл отдельных сообщений может противоречить смыслу общего объема, причем в результате эмоционального восприятия значение некоторых сообщений может быть преувеличено.[32] Количественный анализ не допускает подобных ошибок.
К середине 50-х гг. исследователи стали все больше уделять внимания не простому наличию или отсутствию категорий в тексте, а связям между категориями. Для этого обращают внимание на совместную встречаемость слов различных категорий. Например, для каждого предложения текста мы можем выяснить, слова каких категорий в нем встречаются. После этого легко подсчитать обычный коэффициент корреляции, который даст нам силу связи между категориями и знак этой связи. Может оказаться, что для некоторых категорий наблюдается тенденция их совместного употребления, а для других - наоборот. В некоторых случаях это может быть отражением сознательной позиции автора статьи, а в некоторых – связью на уровне подсознания.
Метод нахождения контекстов употребления слов (collocations) допускает дальнейшее развитие. Выбрав предложения, в которых встречается конкретное слово или категория, мы получили некоторую подвыборку текста, к которой в свою очередь применимы все методы контент-анализа. Контексты употребления слов и категорий в свою очередь могут быть подвергнуты контент-анализу - выяснению простых частот категорий, относительных частот, оценок категорий относительно нормы и т.д.
Очевиден огромный потенциал контекстного анализа при мониторинге больших текстовых объемов, т.к. он позволяет полностью автоматизировать весь процесс сбора информации.
Помимо прочего, возникла идея контент-мониторинга, которая материализовалась через десятки лет после появления предпосылок. В простейшем виде контент-мониторинг можно определить как постоянное, воспроизводимое во времени выполнение узко очерченного своими задачами контент-анализа непрерывных информационных потоков. Среди основных принципов построения системы мониторинга выделяют принципы системности, адресности и предметной направленности.[33]
Ежедневный анализ ситуации, даже простейший, позволяет прогнозировать развитие событий, оценивать сделанные или планируемые шаги конкурентов. Анализ публикаций в СМИ может дать информационный повод для заявлений и обращений в эти издания.[34]
К теоретическим и методологическим предпосылкам появления систем контент-мониторинга относятся: развитие теоретических основ контент-анализа; методы математической лингвистики; теория кластерного анализа. К технологическим же предпосылкам относятся: появление и развитие алгоритмов и систем, построенных на основе методов математической лингвистики; развитие сети Интернет, ее информационных ресурсов; развитие и совершенствование технологий информационного поиска в Internet-среде.
Причинами большого опоздания внедрения подобных систем являются социальные, технологические и экономические проблемы. К социальным причинам можно отнести желание определенных кругов монополизировать контент-исследования (прежде всего, политические). Технологические причины более очевидны – только в последние годы объем электронных новостных сообщений достиг критической массы, покрывающей практически все традиционные печатные СМИ. Экономические причины также понятны: развитые системы компьютерного контент-мониторинга дорогостоящи.
Методы контент-мониторинга, как эволюция идеологии контент-анализа, получили большое развитие на территории бывшего СССР. В литературе встречаются ссылки на проекты: М.Г. Крейнеса «Ключи от текста», Д.А. Поспелова «Интерактивное выявление семантических структур текста», «Оружие аналитика» компании «Инвента», «Лингва-Экспресс» В.И. Батова и др. С помощью компьютера на основании заданных характеристик (наборов слов, количественных параметров) исследуется текстовый поток. Он многократно обрабатывается, в результате генерируется и отображается обобщенная информация.
Рассмотрим теперь другие виды анализа текстов СМИ.
Дискурс-анализ. Под дискурсом (от французского «discours» - речь) принято понимать связный текст в совокупности с лингвистическими, прагматическими, социокультурными, психологическими и другими факторами. Дискурс – это всегда текст, взятый в событийном аспекте, рассматриваемый как целенаправленное социальное действие.
Предметом исследования дискурс-анализа является выявление внутренних закономерностей в тексте. В отличие от конверсационного анализа (см. ниже), дискурс-анализ допускает изучение не только устных, но и письменных текстов, даже формальных бюрократических документов, т.к. исходит из аксиомы: структура контролирует смысл. Дискурсивный анализ текстов СМИ позволяет производить их описание с учетом социальных процессов, учитывая межтекстовые и внутритекстовые отношения.
Этнометодологический и конверсационный анализ изучает не столько содержание текста или дискурса, сколько организацию текста, язык как социальную активность создающих его людей и как вообще единственную социальную реальность. Анализируется живой, постоянно возобновляемый язык как единственная социальная реальность, в которой все носители языка являются ее участниками. Любой текст несет в себе информацию о своем авторе, о его жизненном кредо, опытности, профессиональном и общеобразовательном уровне. Чем текст ближе к стереотипу, чем труднее понять сущность его автора При анализе обращают внимание, например, на: манеру изложения, витиеватость, уходы; эмоциональное состояние автора, наличие или отсутствие у автора чувства юмора, адекватность оценки автором описываемых событий.
Социолингвистический анализ вскрывает причинные связи в тексте между языком и фактами общественной жизни. Это направление может быть эффективно использовано для изучения языка прессы, как в историческом, так и в современном аспектах. Политическая и иная позиция издателей проявляется в употреблении разных оценочных слов для обозначения одних явлений действительности. К примеру, «бунт», «смута» – это лексикон реакции; «революция», «восстание» – лексика прокоммунистической прессы (ее эпитеты отличаются номинативной точностью и ясно выраженной партийностью)[35].
Данный вид анализа учитывает также особенности языка разных типов газет, т.к. один и тот же факт действительности должен быть передан в детской, молодежной и взрослой газете разными языковыми средствами. Журналистика черпает образы из народного творчества, художественной литературы, фактов общественной жизни. Приемы их использования многообразны: от полного привлечения контекста произведения до применения всего одной фразы или имени сказочного героя, однако настолько емких и столь прочно укоренившихся в сознании слушателей, что это дает возможность лаконично и четко формулировать отношение к объекту. Созданию образа способствует использование эпитетов. Подбираются они в соответствии с основной задачей – положительной оценкой личности или проекта.