Glavni Drugo Analiza vsebine

Analiza vsebine

Pregled

Programska oprema

Opis

Spletne strani

Branja

Tečaji

Pregled

Analiza vsebine je raziskovalno orodje, ki se uporablja za ugotavljanje prisotnosti določenih besed, tem ali konceptov znotraj nekaterih danih kvalitativnih podatkov (tj. Besedila). Z analizo vsebine lahko raziskovalci kvantificirajo in analizirajo prisotnost, pomene in razmerja takih besed, tem ali konceptov. Kot primer lahko raziskovalci ocenijo jezik, ki se uporablja v članku novice za iskanje pristranskosti ali pristranskosti. Nato lahko raziskovalci sklepajo o sporočilih v besedilih, piscih, občinstvu ter celo o kulturi in času obdajanja besedila.

Opis

Viri podatkov so lahko iz intervjujev, odprtih vprašanj, opomb s terenskih raziskav, pogovorov ali dobesedno kakršnega koli pojavljanja komunikativnega jezika (kot so knjige, eseji, razprave, naslovi v časopisih, govori, mediji, zgodovinski dokumenti). Posamezna študija lahko v svoji analizi analizira različne oblike besedila. Za analizo besedila z analizo vsebine je treba besedilo kodirati ali razstaviti v obvladljive kategorije kod za analizo (tj. Kode). Ko je besedilo kodirano v kategorije kod, jih lahko nato razvrstimo v kategorije kod, da še bolj povzamemo podatke.

Spodaj so podane tri različne definicije analize vsebine.

  • Opredelitev 1: Vsaka tehnika za sklepanje s sistematičnim in objektivnim ugotavljanjem posebnih značilnosti sporočil. (iz Holsti, 1968)

  • Opredelitev 2: Interpretativni in naravoslovni pristop. Je tako opazovalne kot pripovedne narave in se manj opira na eksperimentalne elemente, ki so običajno povezani z znanstvenimi raziskavami (zanesljivost, veljavnost in splošnost) (iz Etnografije, opazovalnih raziskav in narativne poizvedbe, 1994–2012).

  • Opredelitev 3: Raziskovalna tehnika za objektivni, sistematični in kvantitativni opis očitne vsebine komunikacije. (iz Berelsona, 1952)

Uporabe analize vsebine

  • Ugotovite namene, usmerjenost ali komunikacijske trende posameznika, skupine ali ustanove

  • Opišite odnos odnosov in vedenja do komunikacij

  • Ugotovite psihološko ali čustveno stanje oseb ali skupin

  • Odkrijte mednarodne razlike v komunikacijskih vsebinah

  • Razkrivanje vzorcev v komunikacijski vsebini

  • Pred začetkom preizkusite in izboljšajte poseg ali raziskavo

  • Analizirajte intervjuje s fokusnimi skupinami in odprta vprašanja, da dopolnite kvantitativne podatke

Vrste vsebinske analize

Obstajata dve splošni vrsti analize vsebine: konceptualna analiza in relacijska analiza. Konceptualna analiza določa obstoj in pogostost pojmov v besedilu. Relacijska analiza nadalje razvija konceptualno analizo s preučevanjem odnosov med pojmi v besedilu. Vsaka vrsta analize lahko vodi do različnih rezultatov, zaključkov, razlag in pomenov.

nove nogometne čelade za preprečevanje pretresov možganov

Konceptualna analiza

Običajno ljudje pomislijo na konceptualno analizo, ko pomislijo na analizo vsebine. Pri konceptualni analizi se za preučitev izbere koncept, ki vključuje kvantificiranje in štetje njegove prisotnosti. Glavni cilj je preučiti pojavnost izbranih izrazov v podatkih. Izrazi so lahko eksplicitni ali implicitni. Izrecne izraze je enostavno prepoznati. Kodiranje implicitnih izrazov je bolj zapleteno: odločiti se morate o stopnji implikacije in temeljiti na presoji subjektivnosti (vprašanje zanesljivosti in veljavnosti). Zato kodiranje implicitnih izrazov vključuje uporabo slovarja ali pravil kontekstnega prevajanja ali obojega.

Za začetek analize konceptualne vsebine najprej določite raziskovalno vprašanje in izberite vzorec ali vzorce za analizo. Nato je treba besedilo kodirati v obvladljive kategorije vsebine. To je v bistvu postopek selektivnega zmanjšanja. Z zmanjšanjem besedila na kategorije se lahko raziskovalec osredotoči in kodira določene besede ali vzorce, ki predstavljajo raziskovalno vprašanje.

Splošni koraki za izvedbo analize konceptualne vsebine:

1. Odločite se za raven analize: beseda, besedni pomen, besedna zveza, stavek, teme

2. Odločite se, za koliko konceptov želite kodirati: razvijte vnaprej določen ali interaktiven nabor kategorij ali konceptov. Odločite se bodisi: A., če želite omogočiti prožnost dodajanja kategorij skozi postopek kodiranja, ali B., da se držite vnaprej določenega nabora kategorij.

  • Možnost A omogoča uvajanje in analizo novega in pomembnega gradiva, ki bi lahko pomembno vplivalo na raziskovalno vprašanje.

  • Možnost B omogoča raziskovalcu, da ostane osredotočen in preuči podatke za določene koncepte.

3. Odločite se, ali boste kodirali obstoj ali pogostost koncepta. Odločitev spremeni postopek kodiranja.

  • Ko kodira obstoj pojma, bi raziskovalec pojem preštel le enkrat, če se je vsaj enkrat pojavil v podatkih in ne glede na to, kolikokrat se je pojavil.

  • Ko kodira pogostost pojma, raziskovalec prešteje, kolikokrat se pojem pojavi v besedilu.

4. Odločite se, kako boste razlikovali med pojmi:

  • Ali bi moralo biti besedilo kodirano natanko tako, kot je prikazano, ali enako, če se pojavlja v različnih oblikah? Na primer, nevarno v primerjavi z nevarnostjo. Bistvo je ustvariti pravila kodiranja, tako da bodo ti besedni segmenti pregledno kategorizirani na logičen način. Pravila bi lahko povzročila, da bi vsi ti segmenti besed spadali v isto kategorijo, ali pa bi lahko pravila oblikovali tako, da lahko raziskovalec te besedne segmente loči v ločene kode.

  • Katera stopnja implikacij je dovoljena? Besede, ki pomenijo koncept, ali besede, ki izrecno navajajo koncept? Na primer, nevarno v primerjavi z osebo je strašljivo v primerjavi s tem, da bi mi lahko povzročil škodo. Ti besedni odseki morda ne vsebujejo ločenih kategorij zaradi implicitnega pomena nevarnega.

5. Razvijte pravila za kodiranje besedil. Ko so odločitve iz korakov 1-4 končane, lahko raziskovalec začne razvijati pravila za prevajanje besedila v kode. Tako bo postopek kodiranja organiziran in dosleden. Raziskovalec lahko kodira točno tisto, kar želi kodirati. Veljavnost kodiranja je zagotovljena, kadar je raziskovalec dosleden in skladen s svojimi kodeksi, kar pomeni, da upošteva svoja pravila prevajanja. Pri analizi vsebine je upoštevanje prevajalskih pravil enakovredno veljavnosti.

6. Odločite se, kaj storiti z nepomembnimi informacijami: ali jih je treba prezreti (npr. Običajne angleške besede, kot sta in in) ali uporabiti za preučitev sheme kodiranja v primeru, da bi to prispevalo k rezultatu kodiranja?

7. Kodirajte besedilo: To lahko storite ročno ali s pomočjo programske opreme. Z uporabo programske opreme lahko raziskovalci vnašajo kategorije in programirajo programsko opremo samodejno, hitro in učinkovito. Ko kodiranje poteka ročno, lahko raziskovalec veliko lažje prepozna napake (npr. Tipkarske napake, napačno črkovanje). Če uporabljate računalniško kodiranje, bi lahko besedilo očistili napak in vključili vse razpoložljive podatke. Ta odločitev med ročnim in računalniškim kodiranjem je najpomembnejša za implicitne informacije, kjer je priprava kategorij bistvena za natančno kodiranje.

8. Analizirajte svoje rezultate: pripravite zaključke in posploševanja, kjer je to mogoče. Določite, kaj storiti z nepomembnim, neželenim ali neuporabljenim besedilom: preučite, prezrite ali ponovno ocenite shemo kodiranja. Rezultate natančno razlagajte, saj lahko konceptualna analiza vsebine le količinsko opredeli informacije. Običajno je mogoče prepoznati splošne trende in vzorce.

Relacijska analiza

Relacijska analiza se začne kot konceptualna analiza, kjer je koncept izbran za pregled. Vendar analiza vključuje raziskovanje odnosov med koncepti. Posamezni koncepti se obravnavajo kot nimajo lastnega pomena in je pomen produkta odnosov med koncepti.

Za začetek relacijske analize vsebine najprej določite raziskovalno vprašanje in izberite vzorec ali vzorce za analizo. Raziskovalno vprašanje mora biti osredotočeno, da tipi konceptov niso odprti za razlago in jih je mogoče povzeti. Nato izberite besedilo za analizo. Pazljivo izberite besedilo za analizo, tako da uravnotežite dovolj informacij za temeljito analizo, tako da rezultati ne bodo omejeni na informacije, ki so preobsežne, tako da postane postopek kodiranja preveč naporen in težaven, da bi dobili smiselne in vredne rezultate.

Pred nadaljevanjem splošnih korakov lahko izbirate med tremi podkategorijami relacijske analize.

  1. Afektna ekstrakcija: čustveno vrednotenje pojmov, eksplicitnih v besedilu. Izziv te metode je, da se čustva lahko razlikujejo glede na čas, prebivalstvo in prostor. Vendar bi lahko bil učinkovit pri zajemanju čustvenega in psihološkega stanja govorca ali pisca besedila.

  2. Analiza bližine: ocena sočasnega pojavljanja eksplicitnih konceptov v besedilu. Besedilo je opredeljeno kot niz besed, imenovan okno, ki se skenira zaradi sočasnega pojavljanja konceptov. Rezultat je ustvarjanje matrike konceptov ali skupine medsebojno povezanih konceptov, ki bi predlagali splošen pomen.

  3. Kognitivno preslikavanje: tehnika vizualizacije bodisi vpliva na ekstrakcijo bodisi na analizo bližine. Kognitivno preslikavanje poskuša ustvariti model celotnega pomena besedila, na primer grafični zemljevid, ki predstavlja razmerja med koncepti.

Splošni koraki za izvajanje relacijske analize vsebine:

1. Določite vrsto analize: Ko je vzorec izbran, mora raziskovalec določiti, katere vrste odnosov bo pregledal in raven analize: beseda, besedni pomen, besedna zveza, stavek, teme.
2. Besedilo zmanjšajte na kategorije in kodo besed ali vzorcev. Raziskovalec lahko kodira obstoj pomenov ali besed.
3. Raziščite razmerje med pojmi: ko so besede kodirane, lahko besedilo analiziramo tako:

  • Trdnost odnosa: stopnja povezanosti dveh ali več konceptov.

  • Znak razmerja: so pojmi pozitivno ali negativno povezani?

  • Smer razmerja: vrste odnosov, ki jih kažejo kategorije. Na primer, X pomeni, da se Y ali X pojavi pred Y, ali če je X potem Y ali če je X glavni motivator Y.

4. Kodirajte razmerja: razlika med konceptualno in relacijsko analizo je v tem, da so izjave ali odnosi med koncepti kodirani.
5. Opravite statistične analize: med kodiranjem raziščite razlike ali poiščite povezave med identificiranimi spremenljivkami.
6. Preslikajte predstavitve: na primer preslikavo odločitev in mentalne modele.

Zanesljivost in veljavnost

Zanesljivost : Zaradi človeške narave raziskovalcev napak pri kodiranju nikoli ni mogoče odpraviti, temveč jih le zmanjšati. Na splošno je 80% sprejemljiva meja za zanesljivost. Za zanesljivost analize vsebine spadajo trije kriteriji:

  1. Stabilnost: težnja koderov, da iste podatke v določenem časovnem obdobju dosledno prekodirajo na enak način.

  2. Obnovljivost: težnja skupine kodirnikov k enakemu razvrščanju članstva v kategorije.

  3. Natančnost: obseg, v katerem klasifikacija besedila statistično ustreza standardu ali normi.

Veljavnost : Tri merila zajemajo veljavnost analize vsebine:

  1. Bližina kategorij: to lahko dosežemo z uporabo več klasifikatorjev, da dosežemo dogovorjeno opredelitev posamezne kategorije. Z uporabo več klasifikatorjev lahko kategorijo pojmov, ki je lahko eksplicitna spremenljivka, razširi na sinonime ali implicitne spremenljivke.

  2. Zaključki: Katera stopnja implikacij je dovoljena? Ali sklepi pravilno sledijo podatkom? Ali so rezultati razložljivi z drugimi pojavi? To postane še posebej problematično pri uporabi računalniške programske opreme za analizo in razlikovanje med sopomenkami. Na primer, beseda rudnik različno označuje osebni zaimek, eksplozivno napravo in globoko luknjo v zemlji, iz katere se pridobiva ruda. Programska oprema lahko natančno prešteje pojav in pogostnost te besede, ne more pa natančno izračunati pomena, ki je neločljiv za vsako posamezno uporabo. Ta težava bi lahko odvrgla rezultate in naredila kakršen koli sklep neveljaven.

  3. Splošnost rezultatov v teorijo: odvisno od jasnih definicij pojmovnih kategorij, kako so določene in kako zanesljivi so pri merjenju ideje, ki jo želimo izmeriti. Uspešnost je enaka zanesljivosti, saj je v veliki meri odvisna od treh meril za zanesljivost.

Prednosti analize vsebine

  • Neposredno preučuje komunikacijo z besedilom

  • Omogoča tako kvalitativno kot kvantitativno analizo

  • Sčasoma nudi dragocene zgodovinske in kulturne vpoglede

  • Omogoča bližino podatkov

  • Kodirano obliko besedila je mogoče statistično analizirati

  • Nevsiljiva sredstva za analizo interakcij

  • Omogoča vpogled v zapletene modele človeške misli in uporabe jezika

  • Ko je dobro opravljeno, se šteje za razmeroma natančno raziskovalno metodo

  • Analiza vsebine je zlahka razumljiva in poceni raziskovalna metoda

  • Močnejše orodje v kombinaciji z drugimi raziskovalnimi metodami, kot so intervjuji, opazovanje in uporaba arhivskih zapisov. Zelo je koristen za analizo zgodovinskega gradiva, zlasti za dokumentiranje trendov skozi čas.

    Windows 8.1 Enterprise prenos

Slabosti analize vsebine

  • Lahko je zelo zamudno

  • Je predmet večje napake, zlasti kadar se za doseganje višje stopnje interpretacije uporablja relacijska analiza

  • Pogosto je brez teoretične podlage ali preveč liberalno poskuša smiselno sklepati o odnosih in vplivih, ki jih implicira študija

  • Po naravi je reduktiven, zlasti pri obravnavi zapletenih besedil

  • Prepogosto se preprosto sestoji iz števila besed

  • Pogosto zanemari kontekst, ki je povzročil besedilo, pa tudi stanje po nastanku besedila

  • Avtomatiziranje ali računalništvo je lahko težko

Branja

Učbeniki in poglavja

  • Berelson, Bernard. Analiza vsebine v komunikacijskih raziskavah, New York: Free Press, 1952.

  • Busha, Charles H. in Stephen P. Harter. Raziskovalne metode v knjižničarstvu: tehnike in interpretacija, New York: Academic Press, 1980.

  • Bazen de Sola, Ithiel. Trendi pri analizi vsebine. Urbana: Press of University of Illinois, 1959.

  • Krippendorff, Klaus. Analiza vsebine: Uvod v njeno metodologijo. Beverly Hills: Sage Publications, 1980.

  • Fielding, NG & Lee, RM. Uporaba računalnikov v kvalitativnih raziskavah. SAGE Publications, 1991. (Glej poglavje Seidel, J. 'Metoda in norost pri uporabi računalniške tehnologije pri kvalitativni analizi podatkov'.)

Metodološki članki

  • Hsieh HF in Shannon SE. (2005). Trije pristopi k kvalitativni analizi vsebine. Kvalitativne zdravstvene raziskave. 15 (9): 1277-1288.

  • Elo S, Kaarianinen M, Kanste O, Polkki R, Utriainen K in Kyngas H. (2014). Kvalitativna analiza vsebine: poudarek na zanesljivosti. Žajbelj odprt. 4: 1–10.

Članki o prijavi

  • Abroms LC, Padmanabhan N, Thaweethai L in Phillips T. (2011). Aplikacije za iPhone za opustitev kajenja: analiza vsebine. Ameriški časopis za preventivno medicino. 40 (3): 279–285.

  • Ullstrom S. Sachs MA, Hansson J, Ovretveit J in Brommels M. (2014). Trpljenje v tišini: kvalitativna študija drugih žrtev neželenih dogodkov. British Medical Journal, številka o kakovosti in varnosti. 23: 325-331.

  • Owen P. (2012). Predstave o shizofreniji s strani zabavnih medijev: analiza vsebine sodobnih filmov. Psihiatrične službe. 63: 655-659.

Programska oprema

Izbira, ali bomo analizo vsebine izvedli ročno ali z uporabo računalniške programske opreme, je lahko težavna. Glejte 'Metoda in norost pri uporabi računalniške tehnologije pri kvalitativni analizi podatkov', ki je navedena zgoraj v učbenikih in poglavjih za razpravo o tej temi.

Spletne strani

Tečaji

Na šoli za javno zdravje Mailman University of Columbia

Zanimivi Članki

Izbira Urednika

Premiera 28 filmov na filmskem festivalu Sundance 2018
Premiera 28 filmov na filmskem festivalu Sundance 2018
Filmski festival Sundance 2018 bo premierno predstavil 27 filmov in en imerziven projekt umetne inteligence, ki predstavlja delo filmskih ustvarjalcev univerze Columbia v celotnem pisanju, režiji in produkciji ter številna druga delovna mesta, vključno z urednikom, nadzornikom scenarija, koproducentom, vodjo produkcije enote, Casting Režiser, nadzornik post produkcije, direktor kastinga in izvršni producent.
Christopher Doll
Christopher Doll
Christopher Doll je izredni profesor za glasbo na Rutgersovi šoli umetnosti Mason Gross. Doll je teoretik-skladatelj, specializiran za najnovejšo popularno in umetniško glasbo, zlasti za tonalnost in medbesedilnost.
Izvršni direktor podjetja Antena 3 proti Extraconfidencial, S.L.
Izvršni direktor podjetja Antena 3 proti Extraconfidencial, S.L.
Global Columbia Global Freedom of Expression želi pospešiti razumevanje mednarodnih in nacionalnih norm in institucij, ki najbolje varujejo prosti pretok informacij in izražanja v medsebojno povezani svetovni skupnosti z glavnimi skupnimi izzivi. Da bi dosegel svoje poslanstvo, Global Freedom of Expression izvaja in naroča raziskovalne in politične projekte, organizira dogodke in konference ter sodeluje in prispeva k globalnim razpravam o zaščiti svobode izražanja in informacij v 21. stoletju.
Toronto Star v. AG Ontario
Toronto Star v. AG Ontario
Global Columbia Global Freedom of Expression želi pospešiti razumevanje mednarodnih in nacionalnih norm in institucij, ki najbolje varujejo prosti pretok informacij in izražanja v medsebojno povezani svetovni skupnosti z glavnimi skupnimi izzivi. Da bi dosegel svoje poslanstvo, Global Freedom of Expression izvaja in naroča raziskovalne in politične projekte, organizira dogodke in konference ter sodeluje in prispeva k globalnim razpravam o zaščiti svobode izražanja in informacij v 21. stoletju.
Dennis proti ZDA
Dennis proti ZDA
Global Columbia Global Freedom of Expression želi pospešiti razumevanje mednarodnih in nacionalnih norm in institucij, ki najbolje varujejo prosti pretok informacij in izražanja v medsebojno povezani svetovni skupnosti z glavnimi skupnimi izzivi. Da bi dosegla svoje poslanstvo, Global Freedom of Expression izvaja in naroča raziskovalne in politične projekte, organizira dogodke in konference ter sodeluje in prispeva k globalnim razpravam o zaščiti svobode izražanja in informacij v 21. stoletju.
PI Crash Tečaj: Spretnosti za prihodnje ali nove vodje laboratorijev
PI Crash Tečaj: Spretnosti za prihodnje ali nove vodje laboratorijev
Najnovejši tečaj PI Crash v živo je potekal od 10. do 11. junija 2021. Prijavite se spodaj, če želite slišati o naslednjem treningu! Crash tečaj glavnega preiskovalca (PI) je dvodnevni intenzivni zagonski tabor seminarjev, razprav in praktičnih sej, ki zagotavljajo izpostavljenost temeljnim vodstvenim in vodstvenim veščinam ter orodjem, potrebnim za uspeh v vašem laboratoriju. Naročite se na posodobitve
Depresija v ZDA narašča, zlasti med mladimi najstniki
Depresija v ZDA narašča, zlasti med mladimi najstniki
Zdi se, da depresija narašča med Američani na splošno, zlasti med mladimi. Spoznajte najnovejše informacije o tem novem trendu pri Columbia Public Health.