Glavni Ostalo Analiza sadržaja

Analiza sadržaja

Pregled

Softver

Opis

Web stranice

Čitanja

Tečajevi

Pregled

Analiza sadržaja istraživački je alat koji se koristi za utvrđivanje prisutnosti određenih riječi, tema ili pojmova unutar nekih danih kvalitativnih podataka (tj. Teksta). Koristeći analizu sadržaja, istraživači mogu kvantificirati i analizirati prisutnost, značenja i odnose takvih određenih riječi, tema ili pojmova. Kao primjer, istraživači mogu procijeniti jezik koji se koristi u novinskom članku za traženje pristranosti ili pristranosti. Tada istraživači mogu zaključiti o porukama u tekstovima, piscima, publici, pa čak i kulturi i vremenu okruženja teksta.

Opis

Izvori podataka mogu biti iz intervjua, otvorenih pitanja, bilješki na terenu, razgovora ili doslovno bilo koje pojave komunikativnog jezika (poput knjiga, eseja, rasprava, novinskih naslova, govora, medija, povijesnih dokumenata). Jedna studija može analizirati različite oblike teksta u svojoj analizi. Da biste analizirali tekst pomoću analize sadržaja, tekst mora biti kodiran ili raščlanjen u upravljačke kategorije koda za analizu (tj. Kodove). Jednom kada je tekst kodiran u kategorije šifre, kodovi se mogu dalje kategorizirati u kategorije koda kako bi se podaci dodatno saželi.

U nastavku su navedene tri različite definicije analize sadržaja.

  • Definicija 1: Bilo koja tehnika za zaključivanje sustavnim i objektivnim utvrđivanjem posebnih karakteristika poruka. (iz Holstija, 1968.)

  • Definicija 2: Interpretativni i naturalistički pristup. U svojoj je prirodi i promatračke i narativne naravi, a manje se oslanja na eksperimentalne elemente koji su obično povezani sa znanstvenim istraživanjima (pouzdanost, valjanost i uopćavanje) (iz Etnografije, Observacijskog istraživanja i Narativnog istraživanja, 1994.-2012.)

  • Definicija 3: Istraživačka tehnika za objektivni, sustavni i kvantitativni opis manifestnog sadržaja komunikacije. (iz Berelsona, 1952)

    preuzimanje Windows 7 Enterprise -

Upotreba analize sadržaja

  • Utvrdite namjere, fokus ili komunikacijske trendove pojedinca, grupe ili institucije

  • Opišite reakcije odnosa i ponašanja prema komunikaciji

  • Utvrdite psihološko ili emocionalno stanje osoba ili grupa

  • Otkriti međunarodne razlike u komunikacijskom sadržaju

  • Otkrivanje obrazaca u komunikacijskim sadržajima

  • Prethodno testirajte i poboljšajte intervenciju ili anketu prije pokretanja

  • Analizirajte intervjue s fokusnim grupama i otvorena pitanja kako bi upotpunili kvantitativne podatke

Vrste analize sadržaja

Dvije su opće vrste analize sadržaja: konceptualna analiza i relacijska analiza. Konceptualna analiza određuje postojanje i učestalost pojmova u tekstu. Relacijska analiza dalje razvija konceptualnu analizu ispitivanjem odnosa među pojmovima u tekstu. Svaka vrsta analize može dovesti do različitih rezultata, zaključaka, tumačenja i značenja.

Konceptualna analiza

Ljudi obično razmišljaju o konceptualnoj analizi kad razmišljaju o analizi sadržaja. U konceptualnoj analizi odabire se koncept za ispitivanje, a analiza uključuje kvantificiranje i brojanje njegove prisutnosti. Glavni je cilj ispitati pojavu odabranih pojmova u podacima. Izrazi mogu biti eksplicitni ili implicitni. Eksplicitne pojmove lako je prepoznati. Kodiranje implicitnih izraza je složenije: trebate odlučiti o razini implikacije i temeljiti prosudbe na subjektivnosti (pitanje pouzdanosti i valjanosti). Stoga kodiranje implicitnih izraza uključuje upotrebu rječnika ili pravila kontekstualnog prijevoda ili oboje.

Da biste započeli konceptualnu analizu sadržaja, prvo identificirajte istraživačko pitanje i odaberite uzorak ili uzorke za analizu. Dalje, tekst mora biti kodiran u kategorije sadržaja kojima se može upravljati. Ovo je u osnovi proces selektivnog smanjenja. Smanjujući tekst na kategorije, istraživač se može usredotočiti i kodirati za određene riječi ili obrasce koji informiraju o istraživačkom pitanju.

Opći koraci za provođenje analize konceptualnog sadržaja:

1. Odlučite razinu analize: riječ, smisao riječi, fraza, rečenica, teme

2. Odlučite za koliko pojmova kodirati: razviti unaprijed definirani ili interaktivni skup kategorija ili pojmova. Odlučite: A. da omogućite fleksibilnost dodavanja kategorija kroz postupak kodiranja ili B. da se pridržavate unaprijed definiranog skupa kategorija.

  • Opcija A omogućuje uvođenje i analizu novog i važnog materijala koji bi mogao imati značajne implikacije na nečije istraživačko pitanje.

  • Opcija B omogućuje istraživaču da ostane usredotočen i istražuje podatke za određene koncepte.

3. Odlučite hoćete li kodirati postojanje ili učestalost koncepta. Odluka mijenja postupak kodiranja.

  • Kada kodira postojanje koncepta, istraživač bi koncept brojao samo jednom ako se barem jednom pojavio u podacima i bez obzira koliko se puta pojavio.

  • Kada kodira učestalost pojma, istraživač bi brojao koliko se puta pojam pojavljuje u tekstu.

4. Odlučite kako ćete razlikovati pojmove:

  • Treba li tekst kodirati točno onako kako se pojavljuju ili kodirati kao isti kada se pojavljuje u različitim oblicima? Na primjer, opasno nasuprot opasnosti. Poanta je ovdje stvoriti pravila kodiranja tako da se ti segmenti riječi transparentno kategoriziraju na logičan način. Pravila bi mogla učiniti da svi ti segmenti riječi spadaju u istu kategoriju ili se pravila mogu formulirati tako da istraživač može te segmente riječi razlikovati u zasebne kodove.

  • Koju razinu implikacija treba dopustiti? Riječi koje podrazumijevaju pojam ili riječi koje izričito navode pojam? Na primjer, opasno u odnosu na osobu je zastrašujuće u odnosu na to da bi mi ta osoba mogla naštetiti. Ovi segmenti riječi možda neće zaslužiti zasebne kategorije zbog implicitnog značenja opasnog.

5. Razvijte pravila za kodiranje svojih tekstova. Nakon dovršenja odluka iz koraka 1-4, istraživač može započeti s razvojem pravila za prijevod teksta u kodove. Tako će postupak kodiranja biti organiziran i dosljedan. Istraživač može kodirati točno ono što želi kodirati. Valjanost postupka kodiranja osigurava se kada je istraživač dosljedan i koherentan u svojim kodovima, što znači da slijedi njihova pravila prevođenja. U analizi sadržaja poštivanje pravila prevođenja jednako je valjanosti.

6. Odlučite što učiniti s nevažnim informacijama: treba li to zanemariti (npr. Uobičajene engleske riječi poput i i) ili upotrijebiti za preispitivanje sheme kodiranja u slučaju da bi to moglo pridonijeti ishodu kodiranja?

7. Kodirajte tekst: To se može učiniti ručno ili pomoću softvera. Korištenjem softvera istraživači mogu unositi kategorije i programirati ih automatski, brzo i učinkovito. Kada se kodiranje vrši ručno, istraživač može puno lakše prepoznati pogrešku (npr. Pogreške u pisanju, pravopisno pogrešno pisanje). Ako se koristi računalno kodiranje, tekst se može očistiti od pogrešaka i obuhvatiti sve dostupne podatke. Ova odluka nasuprot računalnom kodiranju najvažnija je za implicitne informacije gdje je priprema kategorije ključna za točno kodiranje.

8. Analizirajte svoje rezultate: Izvucite zaključke i generalizacije gdje je to moguće. Utvrdite što učiniti s nebitnim, neželjenim ili neiskorištenim tekstom: preispitajte, zanemarite ili ponovno procijenite shemu kodiranja. Pažljivo interpretirajte rezultate jer konceptualna analiza sadržaja može samo kvantificirati informacije. Tipično se mogu identificirati opći trendovi i obrasci.

Relacijska analiza

Relacijska analiza započinje poput konceptualne analize, gdje se koncept bira za ispitivanje. Međutim, analiza uključuje istraživanje odnosa između pojmova. Pojedinačni pojmovi promatraju se kao da nemaju svojstveno značenje, već je značenje proizvod odnosa među pojmovima.

Da biste započeli relacijsku analizu sadržaja, prvo identificirajte istraživačko pitanje i odaberite uzorak ili uzorke za analizu. Istraživačko pitanje mora biti usredotočeno tako da tipovi pojmova nisu otvoreni za interpretaciju i mogu se sažeti. Zatim odaberite tekst za analizu. Pažljivo odaberite tekst za analizu uravnotežujući dovoljno podataka za temeljitu analizu kako se rezultati ne bi ograničili na podatke koji su preopširni, tako da postupak kodiranja postaje previše naporan i težak za davanje smislenih i vrijednih rezultata.

Postoje tri potkategorije relacijske analize koje možete odabrati prije nego što prijeđete na opće korake.

  1. Izdvajanje utjecaja: emocionalna procjena pojmova eksplicitnih u tekstu. Izazov ove metode je da se osjećaji mogu razlikovati u vremenu, populaciji i prostoru. Međutim, mogao bi biti učinkovit u bilježenju emocionalnog i psihološkog stanja govornika ili pisca teksta.

  2. Analiza blizine: procjena istovremene pojave eksplicitnih pojmova u tekstu. Tekst se definira kao niz riječi koji se naziva prozor koji se skenira radi pojave koncepata. Rezultat je stvaranje matrice koncepta ili skupine međusobno povezanih koncepata koji bi se pojavili, a koji bi sugerirali cjelokupno značenje.

  3. Kognitivno mapiranje: tehnika vizualizacije bilo utjecaja na ekstrakciju ili analizu blizine. Kognitivno mapiranje pokušava stvoriti model cjelokupnog značenja teksta kao što je grafička karta koja predstavlja odnose između pojmova.

Opći koraci za provođenje relacijske analize sadržaja:

1. Utvrdite vrstu analize: Nakon odabira uzorka, istraživač mora odrediti koje će vrste odnosa ispitati i razinu analize: riječ, smisao riječi, fraza, rečenica, teme.
2. Smanjite tekst na kategorije i kôd za riječi ili obrasce. Istraživač može kodirati postojanje značenja ili riječi.
3. Istražite odnos između pojmova: nakon što su riječi kodirane, tekst se može analizirati na sljedeće:

  • Snaga odnosa: stupanj povezanosti dva ili više pojmova.

  • Znak veze: jesu li pojmovi pozitivno ili negativno povezani?

  • Smjer odnosa: vrste odnosa koje kategorije pokazuju. Na primjer, X podrazumijeva da se Y ili X javlja prije Y ili ako je X tada Y ili ako je X primarni motivator Y.

4. Kodiranje odnosa: razlika između konceptualne i relacijske analize je u tome što su iskazi ili odnosi između koncepata kodirani.
5. Izvršite statističke analize: istražite razlike ili potražite veze između identificiranih varijabli tijekom kodiranja.
6. Mapirajte prikaze: kao što su mapiranje odluka i mentalni modeli.

Pouzdanost i valjanost

Pouzdanost : Zbog ljudske prirode istraživača, pogreške u kodiranju nikada se ne mogu ukloniti, već samo minimizirati. Općenito, 80% je prihvatljiva marža za pouzdanost. Tri kriterija obuhvaćaju pouzdanost analize sadržaja:

  1. Stabilnost: tendencija kodera da dosljedno prekodiraju iste podatke na isti način tijekom određenog vremenskog razdoblja.

  2. Ponovljivost: tendencija grupe kodera da na isti način klasificira članstvo u kategorijama.

  3. Točnost: mjera u kojoj klasifikacija teksta statistički odgovara standardu ili normi.

Valjanost : Tri kriterija obuhvaćaju valjanost analize sadržaja:

  1. Zatvorenost kategorija: to se može postići korištenjem više klasifikatora kako bi se došlo do dogovorene definicije svake određene kategorije. Korištenjem više klasifikatora, kategorija koncepta koja može biti eksplicitna varijabla može se proširiti tako da uključuje sinonime ili implicitne varijable.

  2. Zaključci: Koja je implikacija dopuštena? Prate li zaključci ispravno podatke? Jesu li rezultati objašnjivi drugim pojavama? To postaje posebno problematično kada se računalni softver koristi za analizu i razlikovanje sinonima. Na primjer, riječ rudnik na različit način označava osobnu zamjenicu, eksplozivnu napravu i duboku rupu u zemlji iz koje se vadi ruda. Softver može dobiti precizan broj pojavljivanja i učestalosti te riječi, ali ne može stvoriti precizno računovodstvo značenja svojstvenog svakoj pojedinoj upotrebi. Ovaj bi problem mogao odbaciti nečije rezultate i svaki zaključak učiniti nevaljanim.

  3. Generaliziranost rezultata u teoriji: ovisno o jasnim definicijama kategorija pojmova, kako su određene i koliko su pouzdane u mjerenju ideje koju se želi izmjeriti. Generalizacija je paralelna s pouzdanošću, jer velik dio ovisi o tri kriterija pouzdanosti.

Prednosti analize sadržaja

  • Neposredno ispituje komunikaciju pomoću teksta

  • Omogućuje i kvalitativnu i kvantitativnu analizu

  • Pruža vrijedne povijesne i kulturne uvide s vremenom

  • Omogućuje blizinu podataka

  • Kodirani oblik teksta može se statistički analizirati

  • Neupadljiva sredstva za analizu interakcija

  • Pruža uvid u složene modele ljudske misli i upotrebe jezika

  • Kada se dobro izvede, smatra se relativno egzaktnom metodom istraživanja

  • Analiza sadržaja je lako razumljiva i jeftina metoda istraživanja

  • Moćniji alat u kombinaciji s drugim istraživačkim metodama poput intervjua, promatranja i upotrebe arhivskih zapisa. Vrlo je koristan za analizu povijesne građe, posebno za dokumentiranje trendova tijekom vremena.

    vraćanje pravila o abortusu u meksiku

Mane analize sadržaja

  • Može biti izuzetno dugotrajno

  • Podložno je povećanim pogreškama, posebno kada se relacijska analiza koristi za postizanje više razine interpretacije

  • Često je lišen teorijske osnove ili pokušava previše liberalno izvući smislene zaključke o vezama i utjecajima koji se impliciraju u studiji

  • U osnovi je reduktivan, posebno kada se radi o složenim tekstovima

  • Prečesto se jednostavno sastoji od broja riječi

  • Često se zanemaruje kontekst koji je stvorio tekst, kao i stanje stvari nakon stvaranja teksta

  • Može biti teško automatizirati ili informatizirati

Čitanja

Udžbenici i poglavlja

  • Berelson, Bernard. Analiza sadržaja u istraživanju komunikacija, New York: Free Press, 1952.

  • Busha, Charles H. i Stephen P. Harter. Metode istraživanja u bibliotekarstvu: tehnike i interpretacija. New York: Academic Press, 1980.

  • bazen De Sola, Ithiel. Trendovi u analizi sadržaja. Urbana: Press of University of Illinois, 1959.

  • Krippendorff, Klaus. Analiza sadržaja: Uvod u njegovu metodologiju. Beverly Hills: Sage Publications, 1980 (monografija).

  • Fielding, NG i Lee, RM. Korištenje računala u kvalitativnim istraživanjima. SAGE Publications, 1991. (pogledati poglavlje Seidela, J. 'Metoda i ludilo u primjeni računalne tehnologije na kvalitativnu analizu podataka'.)

Metodološki članci

  • Hsieh HF i Shannon SE. (2005.). Tri pristupa kvalitativnoj analizi sadržaja. Kvalitativna zdravstvena istraživanja. 15 (9): 1277-1288.

  • Elo S, Kaarianinen M, Kanste O, Polkki R, Utriainen K i Kyngas H. (2014). Kvalitativna analiza sadržaja: fokus na pouzdanosti. Kadulja otvorena. 4: 1-10.

Članci prijave

  • Abroms LC, Padmanabhan N, Thaweethai L i Phillips T. (2011). iPhone aplikacije za prestanak pušenja: analiza sadržaja. Američki časopis za preventivnu medicinu. 40 (3): 279-285.

  • Ullstrom S. Sachs MA, Hansson J, Ovretveit J i Brommels M. (2014). Patnja u tišini: kvalitativna studija drugih žrtava štetnih događaja. Britanski medicinski časopis, izdanje o kvaliteti i sigurnosti. 23: 325-331.

  • Owen P. (2012). Prikazi šizofrenije prema zabavnim medijima: analiza sadržaja suvremenih filmova. Psihijatrijske službe. 63: 655-659.

Softver

Odabir hoće li se analiza sadržaja provoditi ručno ili pomoću računalnog softvera može biti teško. Pogledajte 'Metoda i ludilo u primjeni računalne tehnologije na kvalitativnu analizu podataka' gore navedene u Udžbenicima i poglavljima radi rasprave o tom pitanju.

Web stranice

Tečajevi

Na Mailman School of Public Health Sveučilišta Columbia

Zanimljivi Članci

Izbor Urednika

Zavod za rehabilitaciju i regenerativnu medicinu
Zavod za rehabilitaciju i regenerativnu medicinu
Što su opekline? Opekline su vrsta bolne rane uzrokovane toplinskom, električnom, kemijskom ili elektromagnetskom energijom. Pušenje i otvoreni plamen glavni su uzrok opeklina starijih odraslih osoba. Opasnost je vodeći uzrok opeklina kod djece. I dojenčad i starije odrasle osobe imaju najveći rizik od ozljede opeklina. Koje su različite vrste opeklina? Postoje mnoge vrste opeklina uzrokovanih toplinskim, zračenjem, kemijskim ili električnim kontaktom.
Şahin Alpay v. purica
Şahin Alpay v. purica
Columbia Global Freedom of Expression nastoji unaprijediti razumijevanje međunarodnih i nacionalnih normi i institucija koje najbolje štite slobodan protok informacija i izražavanja u međusobno povezanoj globalnoj zajednici s glavnim zajedničkim izazovima. Da bi ostvario svoju misiju, Globalna sloboda izražavanja poduzima i naručuje istraživačke i političke projekte, organizira događaje i konferencije te sudjeluje i doprinosi globalnim raspravama o zaštiti slobode izražavanja i informacija u 21. stoljeću.
Filmska serija o raznolikosti: BlacKkKlansman (2018)
Filmska serija o raznolikosti: BlacKkKlansman (2018)
Pridružite se GSAS-ovom uredu za akademsku raznolikost i inkluziju na besplatnoj projekciji hvaljene biografske komedije-drame Spikea Leeja iz 2018. godine.
'La Bailarina' Alumnusa Samuela Harwooda '19 Ekrani na Međunarodnom filmskom festivalu u New Yorku 2021. (NYCIFF)
'La Bailarina' Alumnusa Samuela Harwooda '19 Ekrani na Međunarodnom filmskom festivalu u New Yorku 2021. (NYCIFF)
Film se prikazuje u sklopu selekcije Narrative Shorts.
Lohé Issa Konaté protiv Republike Burkina Faso
Lohé Issa Konaté protiv Republike Burkina Faso
Columbia Global Freedom of Expression nastoji unaprijediti razumijevanje međunarodnih i nacionalnih normi i institucija koje najbolje štite slobodan protok informacija i izražavanja u međusobno povezanoj globalnoj zajednici s glavnim zajedničkim izazovima. Da bi ostvario svoju misiju, Globalna sloboda izražavanja poduzima i naručuje istraživačke i političke projekte, organizira događaje i konferencije te sudjeluje i doprinosi globalnim raspravama o zaštiti slobode izražavanja i informacija u 21. stoljeću.
Javni tužitelj protiv. Takagi
Javni tužitelj protiv. Takagi
Columbia Global Freedom of Expression nastoji unaprijediti razumijevanje međunarodnih i nacionalnih normi i institucija koje najbolje štite slobodan protok informacija i izražavanja u međusobno povezanoj globalnoj zajednici s glavnim zajedničkim izazovima. Da bi ostvario svoju misiju, Globalna sloboda izražavanja poduzima i naručuje istraživačke i političke projekte, organizira događaje i konferencije te sudjeluje i doprinosi globalnim raspravama o zaštiti slobode izražavanja i informacija u 21. stoljeću.
Biostatistika
Biostatistika
Columbia Biostatistics priprema studente za odgovarajuće istraživanje koje će poboljšati svijet. Saznajte više o odjelu već danas.