내용 분석은 수학 언어로 작성된 텍스트 (문서)를 읽는 것을 포함하는 사회 학적 방법입니다. 일반적으로 일반 편지에 포함 된 정보를 통계 차원으로 변환하는 것에 대해 이야기합니다. 예를 들어 당사자의 정치 프로그램이나 대리인 후보를 조사 할 때 대량의 정보에 사용됩니다. 이러한 프로그램 규정은 일반적으로 다소 많은 양의 문서이므로 필요한 정보를 얻기 위해 대개 연구 주제를 분리 한 다음 사용 가능한 전체 다큐멘터리 배열을 통해 "실행"합니다. 설명하기 위해 특정 예를 고려하십시오.
우리는 어떻게 생각합니까?
파티 프로그램도 있습니다. 우리는 통합 문제와 관련하여 선거 과정 참가자들이 어떤 이념적 입장을 취하는 지, 그리고 이러한 입장이 어떻게 다른지에 관심이 있습니다. 내용 분석은 방법 론적 용어로 모든 실제 사회학과 마찬가지로 통계 섹션이라는 것을 기억하십시오. 연구의 주제가 결정되었습니다. 다음으로, 우리가 고려할 사항을 이해해야합니다. 두 가지 옵션이 있습니다: 통합에 관한 진술이있는 단락 또는 유사한 내용의 진술. 저에게는 마지막 옵션이 더 좋습니다. 문의 음영이 많기 때문에 숨겨진 의미 론적 부하를 놓치는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 비 유적으로 말해서, 컨텐츠 분석은 이것을 좋아하지 않습니다. 전체 작업량을 다시 작성해야합니다.
발화의 분류
이제 계산 방법과 그룹을 결정해야합니다. 당사는 당사자 제안을 그룹으로 분류합니다: 통합 벡터 (유럽-유라시아); 진술 평가 (긍정적-중립적-부정적). 여기서 사회 학자 자신의 주관적인 의견에도 불구하고 내용 분석 (연구의 예가 이것을 보여줌)은 최대한의 정확성을 가정한다는 것을 기억해야합니다. 따라서 자신의 평가가 아니라 규정 된 상황에 의존해야합니다. 즉시 볼 수 있습니다. 다음 지표는 다음과 같습니다. 각 그룹에 대한 명령문 수 및 총 명령문 수 그리고, 얻어진 데이터로부터 예비 결론을 도출 할 수있다.
계산 절차
명령문은 서로에 대해 그룹화되며 의미 및 텍스트 관계가 표시되는 방식으로 계산됩니다. 예를 들어, 100 개의 진술이 있으며 그 중 90 개는 유라시아 통합에 관한 것이지만 40 개만이 긍정적 인 평가를받습니다. 이것은 상대적으로 소수의 당사자들이이 벡터에 대해 말하고, (지표의 중앙값을 부여 받음)이 문제에 대해 이념적으로 확실하지 않다는 것을 의미합니다. 그렇다고해서 연구가 "실수"되었다는 것은 아니며 내용 분석은 상당히 정확한 방법입니다. 유일한 질문은“통합”의 개념은 선거 분위기뿐만 아니라 추가 조사가 필요한 다른 요인들과도 관련이 있다는 것입니다.
후
이러한 실수를 방지하려면 파일럿, 시험 분석을 수행하는 것이 가장 좋습니다. 그런 다음 계산이 수행되는 기준을 이해하고 명확히 할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 개별적인 명암을 잃지 않도록 분석에 사용 된 개념을 명확하게 운영하는 것입니다. 콘텐츠 분석은 연구의 목표와 목표에 특별한주의를 기울여야하는 힘든 작업입니다. 그러나 동일한 매스 폴링과 달리보다 객관적인 결과를 제공합니다.
