CC BY
101
ПРОВЕДЕНИЕ ВЫЧИСЛЕНИЙ В ХОДЕ КОЛИЧЕСТВЕННОГО КОНТЕНТ-АНАЛИЗА
© Бакшаев С.Ю.*
Тольяттинский государственный университет, г. Тольятти
Количественный контент-анализ является распространенным подходом исследования данных, в том числе статей СМИ. Для проведения квантитативного контент-анализа были разработаны разнообразные методики. Автор на основании уже имеющихся методов описывает систему несложных математических формул, которые могут оказать содействие в проведении количественного контент-анализа журналистских текстов.
Ключевые слова: количественный контент-анализа, семантическое ядро, ключевые слова, плотность ключевых слов, коэффициент нейтральности.
Контент-анализ является одной из основных количественных методик анализа текста. Данный метод включает в себя следующие этапы:
1. Постановка задачи, заключающейся в выявлении на основе анализируемого текстового массива того или иного идейного содержания.
2. Формирование семантического ядра, представляющего собой совокупность ключевых слов, свидетельствующих о наличии в тексте определенной идеи.
3. Выполнение математических действий согласно четко выверенным формулам.
4. Подведение итогов. Данный этап заключается в интерпретации числовых данных, которые были получены в ходе выполнения математических операций. Интерпретация представляет собой определенный вывод, который формируется у исследователя о доминирующей идее текста на основе величины частоты количественных данных смысловых единиц.
В этой статье мы остановимся на вычислительной части контент-исследования. Поскольку контент-анализ является преимущественно количественным методом анализа текста, то для его применения мы должны иметь на вооружении конкретные принципы подсчета. Другими словами - располагать определенными математическими формулами. Любой текст представляет собой набор символов / единиц, несущих смысловую нагрузку. Все вместе они представляют собой связный и логичный текст, содержащий определенную мысль. Однако количественный контент-анализ идет дальше и ставит перед исследователем задачу выявить (если такие имеются) неявные смыслы текста.
* Магистрант кафедры Журналистики.
Для решения данной задачи можно прибегать к несложной математической формуле, которую мы сейчас попробуем разобрать на составные элементы.
Первое, что необходимо знать - это общее количество слов, содержащихся в тексте, который составляет объект исследования. Для получения этого знания совсем необязательно осуществлять подсчет вручную, гораздо удобнее воспользоваться обычным текстовым редактором.
Второй важный шаг состоит в подсчете ключевых слов. Второй этап количественного контент-исследования, как писалось выше, заключается в построении семантического ядра, представляющего собой набор ключевых слов. Если исследователь ставит задачу изучить текстовый массив и отыскать в нем определенные намеки на ту или иную идею, ему необходимо выудить конкретные слова, подтверждающие факт наличия подобных намеков. Эти конкретные слова и называются ключевыми. Так, например, для выявления либеральной мысли в тексте мы вполне можем остановиться на таких словах, как «демократия», «свобода», «гражданские права» и впоследствии считать их ключевыми. Итак, второй этап вычисления - это подсчет именно ключевых слов.
Третье действие, которое нам нужно выполнить - это определение плотности ключевых слов. Для этого нужно взять количество ключевых слов и разделить на общее количество слов текста.
Так, если обозначить общее количество слов в анализируемом тексте как V, а число ключевых слов как п, то плотность р будет равна: р = п / V -плотность ключевых слов.
Плотность ключевых слов даст ответ на вопрос, насколько сильно представлен в конкретном тексте определенный лейтмотив. Рассмотрим корреляцию силы идейной составляющей и числового значения переменной р.
а) если р= п / V < 0,05, то величину плотности ключевых слов можно считать низкой, а следовательно, обозначенная идея как предмет исследования выражена в анализируемом тексте незначительно;
б) если 0,05< р = п / V < 0,1, то величину плотности ключевых слов можно считать средней, а следовательно, обозначенная идея как предмет исследования выражена в анализируемом тексте достаточно;
в) если р = п / V > 0,1, то величину плотности ключевых слов можно считать высокой, а следовательно, обозначенная идея как предмет исследования выражена в анализируемом тексте довольно сильно.
Следующее, что можно подвергнуть анализу в тексте, это авторская оценка. Тексты бывают различными с точки зрения оценки идеи: положительные, отрицательные и нейтральные. В данном случае нам снова предстоит производить подсчеты. Поскольку подразумевается, что текст уже был просканирован качественным методом, исследователь можем установить мнение автора по тому или иному вопросу. А учитывая, что перед ним стоит
Журналистика
23
четкая задача выявления в тексте наличия конкретной идеи или мысли, то устанавливать оценку автора статьи предстоит исходя из поставленной цели.
Итак, исследователь должен осуществить подсчет ключевых слов, содержащих в себе авторское оценочное суждение, а затем установить соотношение между полученными данными. Важно помнить, что данная часть контент-исследования применима лишь в случае авторских статей.
Итак, обозначим количество ключевых слов, содержащих положительную авторскую оценку за £ отрицательную - за £ а итоговое соотношение за К, что в дальнейшем будет именоваться коэффициентом или показателем нейтральности.
Исходя из этого, получим следующую формулу: К= ^ - / V, где V -общее количество слов в тексте.
Переменная V была введена в формулу с целью показать величину числа ключевых оценочных слов, что было бы упущено при ее отсутствии.
Таким образом, если коэффициент нейтральности К = 0, то можно судить о том, что текст выражен в нейтральных тонах. Как правило, подобный показатель характерен для информационных статей.
Если коэффициент нейтральности К< 0, то автор текста отрицательно относится к некоему явлению, основная идея которого обозначена как предмет исследования.
Если коэффициент нейтральности К > 0, то автор текста наоборот положительно оценивает обозначенную идею, что и пытается воспроизвести на страницах текста.
Далее исследователь вновь встает перед необходимостью дать собственную оценку полученным данным. Для этого нам вновь нужно ввести четкие критерии. Как и в случае с величиной переменной р, обозначим точные рамки:
а) если |К| (модуль числа К) < 0,005, то автор статьи крайне умеренно дает оценку определенному явлению или идее. В зависимости от знака коэффициента К - положительную или отрицательную.
б) если 0,005< |К| < 0,01, то автор статьи количественно умеренно дает оценку явлению или идее. В зависимости от знака коэффициента К -положительную или отрицательную.
в) если |К| > 0,01, то автор статьи довольно часто прибегает к словам, несущим оценочное суждение. В зависимости от знака коэффициента К - положительную или отрицательную.
Итак, мы рассмотрели математические формулы для расчета ключевых слов количественного контент-анализа. Полученные в ходе вычислений результаты позволят исследователю сделать вывод о частоте применения автором слов-индикаторов, раскрывающим в себе смысл определенной идеи, а также ключевых слов, которые несут в себе авторскую оценку и оценить величину их нейтральности.
Список литературы:
1. Манаев О.Т. Контент-анализ. Описание метода [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://psyfactor.oig/lib/kontent.htm (дата обращения: 10.01.2014).
2. Мансуров В.А., Семенова А.В. Контент-анализ СМИ: проблемы и опыт применения. - М.: Институт социологии РАН, 2010. - 324 с.
3. Дмитриев И. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://psyfactor.oig/lib/k-a.htm (дата обращения: 10.01.2014).
