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 иили 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.