Литература

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





смотреть на рефераты похожие на "Контент-анализ "