Galvenais Cits Satura analīze

Satura analīze

Pārskats

Programmatūra

Apraksts

Vietnes

Lasījumi

Kursi

Pārskats

Satura analīze ir izpētes rīks, ko izmanto, lai noteiktu noteiktu vārdu, tēmu vai jēdzienu klātbūtni noteiktos kvalitatīvos datos (t.i., tekstā). Izmantojot satura analīzi, pētnieki var kvantitatīvi noteikt un analizēt šādu noteiktu vārdu, tēmu vai jēdzienu klātbūtni, nozīmes un attiecības. Piemēram, pētnieki var novērtēt valodu, kas tiek izmantota ziņu rakstā, lai meklētu aizspriedumus vai neobjektivitāti. Pēc tam pētnieki var izdarīt secinājumus par tekstos esošajiem vēstījumiem, rakstnieku (-iem), auditoriju un pat teksta apņemšanas kultūru un laiku.

Apraksts

Datu avoti varētu būt no intervijām, atklātiem jautājumiem, piezīmēm uz vietas, sarunām vai burtiski jebkura saziņas valodas gadījuma (piemēram, grāmatas, esejas, diskusijas, avīžu virsraksti, runas, plašsaziņas līdzekļi, vēsturiski dokumenti). Atsevišķs pētījums savā analīzē var analizēt dažādas teksta formas. Lai analizētu tekstu, izmantojot satura analīzi, tekstam jābūt kodētam vai sadalītam pārvaldāmās koda kategorijās (t.i., kodos). Kad teksts ir kodēts kodu kategorijās, kodus var tālāk kategorizēt kategoriju kategorijās, lai vēl vairāk apkopotu datus.

Turpmāk sniegtas trīs dažādas satura analīzes definīcijas.

  • 1. definīcija: jebkura metode secinājumu izdarīšanai, sistemātiski un objektīvi identificējot ziņojumu īpašās īpašības. (no Holsti, 1968)

  • 2. definīcija: interpretējoša un naturālistiska pieeja. Tam ir gan novērošanas, gan stāstījuma raksturs, un tas mazāk paļaujas uz eksperimentālajiem elementiem, kas parasti saistīti ar zinātnisko izpēti (ticamība, derīgums un vispārināmība) (no etnogrāfijas, novērojumu pētījumiem un stāstījuma izmeklēšanas, 1994. – 2012.).

  • 3. definīcija. Pētījuma paņēmiens, lai objektīvi, sistemātiski un kvantitatīvi aprakstītu acīmredzamo komunikācijas saturu. (no Berelsona, 1952)

Satura analīzes izmantošana

  • Nosakiet indivīda, grupas vai iestādes nodomus, fokusu vai komunikācijas tendences

  • Aprakstiet attieksmes un uzvedības reakcijas uz saziņu

  • Nosakiet personu vai grupu psiholoģisko vai emocionālo stāvokli

  • Atklāj starptautiskas atšķirības komunikācijas saturā

  • Atklāj saziņas satura modeļus

  • Pirms uzsākšanas iejaukšanās vai apsekošana jāpārbauda un jāuzlabo

  • Analizējiet fokusa grupu intervijas un atvērtos jautājumus, lai papildinātu kvantitatīvos datus

    citrona v kurtzmana tests

Satura analīzes veidi

Satura analīzei ir divi vispārīgi veidi: konceptuālā analīze un relāciju analīze. Konceptuālā analīze nosaka jēdzienu esamību un biežumu tekstā. Relāciju analīze turpina attīstīt konceptuālo analīzi, pārbaudot sakarības starp jēdzieniem tekstā. Katrs analīzes veids var radīt atšķirīgus rezultātus, secinājumus, interpretācijas un nozīmes.

Konceptuālā analīze

Parasti cilvēki domā par konceptuālu analīzi, domājot par satura analīzi. Konceptuālajā analīzē pārbaudei tiek izvēlēts jēdziens, un analīze ietver tā klātbūtnes kvantificēšanu un skaitīšanu. Galvenais mērķis ir pārbaudīt izvēlēto terminu parādīšanos datos. Noteikumi var būt skaidri vai netieši. Skaidrus terminus ir viegli identificēt. Netiešo terminu kodēšana ir sarežģītāka: jums jāizlemj implikācijas līmenis un jāpamato spriedumi par subjektivitāti (jautājums par uzticamību un derīgumu). Tāpēc netiešo terminu kodēšana ietver vārdnīcas vai konteksta tulkošanas noteikumu vai abu izmantošanu.

Lai sāktu konceptuālu satura analīzi, vispirms identificējiet izpētes jautājumu un izvēlieties analīzei paredzētu paraugu vai paraugus. Tālāk teksts ir jākodē pārvaldāmās satura kategorijās. Tas būtībā ir selektīvas samazināšanas process. Samazinot tekstu līdz kategorijām, pētnieks var koncentrēties un kodēt konkrētus vārdus vai modeļus, kas informē pētījuma jautājumu.

Vispārīgas darbības konceptuāla satura analīzes veikšanai:

1. Izlemiet analīzes līmeni: vārds, vārda jēga, frāze, teikums, tēmas

2. Izlemiet, cik jēdzienus kodēt: izstrādājiet iepriekš definētu vai interaktīvu kategoriju vai jēdzienu kopumu. Izlemiet vai nu: A. lai ļautu elastīgi pievienot kategorijas, izmantojot kodēšanas procesu, vai B. pieturēties pie iepriekš noteiktā kategoriju kopuma.

  • A variants ļauj ieviest un analizēt jaunus un svarīgus materiālus, kuriem varētu būt nozīmīga ietekme uz pētījuma jautājumu.

  • B variants ļauj pētniekam palikt koncentrētam un pārbaudīt datus par konkrētiem jēdzieniem.

3. Izlemiet, vai kodēt jēdziena esamību vai biežumu. Lēmums maina kodēšanas procesu.

4. Izlemiet, kā jūs atšķirsiet jēdzienus:

  • Vai teksts jākodē tieši tādā formā, kādā tas parādās, vai arī jākodē kā tāds pats, kad tas parādās dažādās formās? Piemēram, bīstami pret bīstamību. Šeit ir jāizveido kodēšanas kārtulas, lai šie vārdu segmenti būtu pārredzami iedalīti loģiskā veidā. Noteikumi varētu likt visiem šiem vārdu segmentiem iekļauties vienā kategorijā vai varbūt noteikumus var formulēt tā, lai pētnieks varētu atšķirt šos vārdu segmentus atsevišķos kodos.

  • Kāds pieļaujamais līmenis ir pieļaujams? Vārdi, kas nozīmē jēdzienu, vai vārdi, kas skaidri nosaka jēdzienu? Piemēram, bīstami pret personu ir biedējoši, salīdzinot ar to, ka šī persona varētu man nodarīt kaitējumu. Šie vārdu segmenti, iespējams, nenozīmē atsevišķas kategorijas bīstamās netiešās nozīmes dēļ.

5. Izstrādājiet noteikumus savu tekstu kodēšanai. Kad 1. – 4. Darbības lēmumi ir pabeigti, pētnieks var sākt izstrādāt noteikumus teksta tulkošanai kodos. Tas saglabās kodēšanas procesu organizētu un konsekventu. Pētnieks var kodēt tieši to, ko viņš / viņa vēlas kodēt. Kodēšanas procesa derīgums tiek nodrošināts, ja pētnieks ir konsekvents un saskaņots savos kodos, kas nozīmē, ka viņš ievēro viņu tulkošanas noteikumus. Satura analīzē pakļaušanās tulkošanas noteikumiem ir līdzvērtīga derīgumam.

6. Izlemiet, ko darīt ar neatbilstošu informāciju: vai to vajadzētu ignorēt (piemēram, izplatītus angļu vārdus, piemēram, un un), vai izmantot kodēšanas shēmas atkārtotai pārbaudei, ja tā papildinātu kodēšanas iznākumu?

7. Kodējiet tekstu: To var izdarīt ar rokām vai izmantojot programmatūru. Izmantojot programmatūru, pētnieki var ievadīt kategorijas un automātiski, ātri un efektīvi veikt programmatūras kodēšanu. Ja kodēšana tiek veikta ar roku, pētnieks var daudz vieglāk atpazīt kļūdas (piemēram, kļūdas, pareizrakstības kļūdas). Ja tiek izmantota datorkodēšana, tekstu var iztīrīt no kļūdām, iekļaujot visus pieejamos datus. Šis rokas un datora kodēšanas lēmums ir visbūtiskākais netiešajai informācijai, kur precīzai kodēšanai ir būtiska kategoriju sagatavošana.

8. Analizējiet savus rezultātus: pēc iespējas izdariet secinājumus un vispārinājumus. Nosakiet, ko darīt ar neatbilstošu, nevēlamu vai neizmantotu tekstu: atkārtoti pārbaudiet, ignorējiet vai atkārtoti novērtējiet kodēšanas shēmu. Rūpīgi interpretējiet rezultātus, jo konceptuālā satura analīze var tikai kvantificēt informāciju. Parasti var identificēt vispārējās tendences un modeļus.

Relāciju analīze

Relāciju analīze sākas tāpat kā konceptuālā analīze, kur pārbaudei tiek izvēlēts jēdziens. Tomēr analīze ietver saistību izpēti starp jēdzieniem. Tiek uzskatīts, ka atsevišķiem jēdzieniem nav raksturīgas nozīmes, un nozīme drīzāk ir jēdzienu attiecību rezultāts.

Lai sāktu relāciju satura analīzi, vispirms identificējiet pētījuma jautājumu un izvēlieties analīzei paredzētu paraugu vai paraugus. Pētījuma jautājumam jābūt koncentrētam, tāpēc jēdzienu tipus nevar interpretēt un tos var apkopot. Pēc tam atlasiet tekstu analizēšanai. Rūpīgi atlasiet tekstu analizēšanai, līdzsvarojot to ar pietiekamu informāciju rūpīgai analīzei, lai rezultāti netiktu ierobežoti ar pārāk plašu informāciju, lai kodēšanas process kļūtu pārāk grūts un smags, lai sniegtu jēgpilnus un vērtīgus rezultātus.

Pirms vispārīgo darbību veikšanas ir jāizvēlas trīs relāciju analīzes apakškategorijas.

  1. Ietekmes iegūšana: emocionāls jēdzienu novērtējums tekstā. Šīs metodes izaicinājums ir tāds, ka emocijas var atšķirties laikā, populācijās un telpā. Tomēr tas varētu būt efektīvs, lai notvertu teksta runātāja vai rakstītāja emocionālo un psiholoģisko stāvokli.

  2. Tuvuma analīze: tekstā izteiktu jēdzienu līdzāspastāvēšanas novērtējums. Teksts tiek definēts kā vārdu virkne, ko sauc par logu, un tajā tiek skenēti jēdzieni. Rezultāts ir jēdziena matricas vai savstarpēji saistītu jēdzienu grupas izveidošana, kas ieteiks vispārēju nozīmi.

  3. Kognitīvā kartēšana: vizualizācijas tehnika vai nu ietekmes iegūšanai, vai tuvuma analīzei. Kognitīvā kartēšana mēģina izveidot teksta vispārējās nozīmes modeli, piemēram, grafisko karti, kas atspoguļo attiecības starp jēdzieniem.

Relāciju satura analīzes veikšanas vispārīgie soļi:

1. Nosakiet analīzes veidu: Kad paraugs ir atlasīts, pētniekam jānosaka, kādi attiecību veidi jāpārbauda, ​​un analīzes līmenis: vārds, vārda izjūta, frāze, teikums, tēmas.
2. Samaziniet tekstu līdz kategorijām un kodu vārdiem vai rakstiem. Pētnieks var kodēt nozīmju vai vārdu esamību.
3. Izpētiet sakarību starp jēdzieniem: kad vārdi ir kodēti, tekstu var analizēt šādi:

kas ir epidemioloģijas pētījums
  • Attiecību stiprums: pakāpe, ar kuru saistīti divi vai vairāki jēdzieni.

  • Attiecību pazīme: vai jēdzieni ir savstarpēji pozitīvi vai negatīvi saistīti?

  • Attiecību virziens: attiecību veidi, kurus parāda kategorijas. Piemēram, X nozīmē, ka Y vai X notiek pirms Y vai ja X tad Y vai ja X ir Y galvenais motivators.

4. Kodē attiecības: atšķirība starp konceptuālo un relāciju analīzi ir tāda, ka apgalvojumi vai attiecības starp jēdzieniem tiek kodēti.
5. Veiciet statistisko analīzi: kodēšanas laikā izpētiet atšķirības vai meklējiet sakarības starp identificētajiem mainīgajiem.
6. Kartēt attēlojumus: piemēram, lēmumu kartēšanu un garīgos modeļus.

Uzticamība un derīgums

Uzticamība : Pētnieku cilvēciskā rakstura dēļ kodēšanas kļūdas nekad nevar novērst, bet tikai samazināt. Parasti uzticamībai ir pieņemama robeža 80%. Trīs kritēriji ietver satura analīzes ticamību:

  1. Stabilitāte: tendence kodētājiem konsekventi pārkodēt vienus un tos pašus datus noteiktā laika periodā.

  2. Reproducējamība: tendence kodētāju grupai vienādi klasificēt dalības kategorijas.

  3. Precizitāte: cik lielā mērā teksta klasifikācija statistiski atbilst standartam vai normai.

Derīgums : Trīs kritēriji ietver satura analīzes derīgumu:

  1. Kategoriju tuvums: to var panākt, izmantojot vairākus klasifikatorus, lai panāktu saskaņotu katras konkrētās kategorijas definīciju. Izmantojot vairākus klasifikatorus, jēdziena kategoriju, kas var būt nepārprotams mainīgais, var paplašināt, iekļaujot tajā sinonīmus vai netiešus mainīgos.

  2. Secinājumi: Kāds implikācijas līmenis ir pieļaujams? Vai secinājumi pareizi seko datiem? Vai rezultāti ir izskaidrojami ar citām parādībām? Tas kļūst īpaši problemātiski, ja analīzei izmanto datoru programmatūru un nošķir sinonīmus. Piemēram, vārds mans dažādi apzīmē personvārdu, sprādzienbīstamu ierīci un dziļu bedrīti zemē, no kuras iegūst rūdu. Programmatūra var iegūt precīzu šī vārda sastopamības un biežuma uzskaiti, bet nespēj precīzi uzskaitīt nozīmi, kas raksturīga katram konkrētajam lietojumam. Šī problēma var novest pie rezultātiem un padarīt secinājumu nederīgu.

  3. Rezultātu vispārināmība teorijai: atkarīgs no skaidrām jēdzienu kategoriju definīcijām, kā tās tiek noteiktas un cik uzticamas tās mēra ideju, kuru cenšas izmērīt. Vispārināmība ir līdzīga uzticamībai, jo liela daļa no tām ir atkarīga no trim uzticamības kritērijiem.

Satura analīzes priekšrocības

  • Tieši pārbauda saziņu, izmantojot tekstu

  • Ļauj veikt gan kvalitatīvu, gan kvantitatīvu analīzi

  • Laika gaitā sniedz vērtīgu vēstures un kultūras ieskatu

  • Ļauj tuvināt datus

  • Kodētu teksta formu var statistiski analizēt

  • Neuzkrītoši mijiedarbības analīzes līdzekļi

  • Sniedz ieskatu sarežģītos cilvēka domāšanas un valodas lietošanas modeļos

  • Ja tas ir izdarīts labi, tiek uzskatīts par salīdzinoši precīzu pētījumu metodi

    kā ziņot par stipendiju nodokļu deklarācijā
  • Satura analīze ir viegli saprotama un lēta pētījumu metode

  • Spēcīgāks rīks, ja to apvieno ar citām izpētes metodēm, piemēram, intervijām, novērošanu un arhīvu ierakstu izmantošanu. Tas ir ļoti noderīgi, lai analizētu vēsturisko materiālu, it īpaši, lai dokumentētu tendences laika gaitā.

Satura analīzes trūkumi

  • Tas var būt ļoti laikietilpīgs

  • Ir pakļauta lielākām kļūdām, it īpaši, ja relāciju analīzi izmanto, lai sasniegtu augstāku interpretācijas līmeni

  • Bieži vien nav teorētiskās bāzes vai pārāk liberāli mēģina izdarīt jēgpilnus secinājumus par pētījumā norādītajām attiecībām un ietekmi

  • Pēc būtības ir reducējošs, it īpaši, strādājot ar sarežģītiem tekstiem

  • Pārāk bieži mēdz sastāvēt tikai no vārdu skaita

  • Bieži neņem vērā kontekstu, kas radīja tekstu, kā arī lietu stāvokli pēc teksta izveidošanas

  • Var būt grūti automatizēt vai datorizēt

Lasījumi

Mācību grāmatas un nodaļas

  • Berelsons, Bernards. Satura analīze komunikācijas pētījumos. Ņujorka: Free Press, 1952.

  • Buša, Čārlzs H. un Stīvens P. Harters. Pētniecības metodes bibliotēkā: metodes un interpretācija. Ņujorka: Academic Press, 1980.

  • de Sola Pool, Itiels. Satura analīzes tendences. Urbana: Ilinoisas Universitātes izdevniecība, 1959.

  • Krippendorff, Klaus. Satura analīze: ievads tās metodikā. Beverlihilsa: Sage Publications, 1980.

  • Fīldings, NG un Lī, RM. Datoru izmantošana kvalitatīvos pētījumos. SAGE Publications, 1991. (Skat. Seidela J. nodaļu “Metode un neprāts datortehnoloģijas piemērošanā kvalitatīvai datu analīzei”.)

Metodiskie raksti

  • Hsieh HF & Shannon SE. (2005). Trīs pieejas kvalitatīvai satura analīzei. Kvalitatīvi veselības pētījumi. 15 (9): 1277-1288.

    čaplinskis pret jauno hampšīru (1942)
  • Elo S, Kaarianinen M, Kanste O, Polkki R, Utriainen K un Kyngas H. (2014). Kvalitatīva satura analīze: koncentrēšanās uz uzticamību. Sage atvērts. 4: 1-10.

Rakstu raksti

  • Abroms LC, Padmanabhan N, Thaweethai L un Phillips T. (2011). iPhone lietotnes smēķēšanas atmešanai: satura analīze. American Journal of Preventive Medicine. 40 (3): 279-285.

  • Ullstrom S. Sachs MA, Hansson J, Ovretveit J un Brommels M. (2014). Ciešanas klusumā: kvalitatīvs pētījums par otrajiem negatīvo notikumu upuriem. Britu medicīnas žurnāls, kvalitātes un drošības jautājums. 23: 325-331.

  • Owen P. (2012). Izklaides mediju šizofrēnijas attēlojumi: mūsdienu filmu satura analīze. Psihiatriskie pakalpojumi. 63: 655-659.

Programmatūra

Var būt grūti izvēlēties, vai satura analīzi veikt ar rokām vai izmantojot datoru programmatūru. Skatiet sadaļu “Metode un neprāts datortehnoloģijas piemērošanā kvalitatīvai datu analīzei”, kas iepriekš uzskaitīta mācību grāmatās un nodaļās, lai apspriestu šo jautājumu.

Vietnes

  • Rolly Constable, Marla Cowell, Sarita Zornek Crawford, David Golden, Jake Hartvigsen, Kathryn Morgan, Anne Mudgett, Kris Parrish, Laura Thomas, Erika Yolanda Thompson, Rosie Turner un Mike Palmquist. (1994.-2012.). Etnogrāfija, novērojumu izpēte un stāstījuma izpēte. Rakstot @ CSU. Kolorādo štata universitāte. Pieejams: http://writing.colostate.edu/guides/guide.cfm?guideid=63 . Šis ir Maikla Palmkvista ievads satura analīzē, un tas ir galvenais tīmekļa satura analīzes resurss. Tas ir visaptverošs, tomēr īss. Tajā iekļauti piemēri un anotēta bibliogrāfija. Iepriekš aprakstītajā informācijā lielā mērā iegūti un apkopoti Maikla Palmkvista izcilie resursi par satura analīzi, taču tā tika pilnveidota doktorantu un jaunāko epidemioloģijas pētnieku vajadzībām.

  • http://psychology.ucdavis.edu/faculty_sites/sommerb/sommerdemo/

  • http://depts.washington.edu/uwmcnair/chapter11.content.analysis.pdf

Kursi

Kolumbijas universitātes Mailman sabiedrības veselības skolā

Interesanti Raksti

Redaktora Izvēle

Rehabilitācijas un reģeneratīvās medicīnas katedra
Rehabilitācijas un reģeneratīvās medicīnas katedra
Kas ir osteoartrīts? Osteoartrīts, visizplatītākā artrīta forma, ir hroniska deģeneratīva locītavu slimība, kas skar galvenokārt pusmūža un vecākus pieaugušos. Osteoartrītu raksturo locītavu skrimšļa sadalīšanās. Lai gan tas var notikt jebkurā locītavā, parasti tas ietekmē rokas, ceļus, gurnus vai mugurkaulu. Slimību sauc arī par deģeneratīvu artrītu vai deģeneratīvu locītavu slimību.
Ziņas no Kolumbijas Reto grāmatu un rokrakstu bibliotēkas
Ziņas no Kolumbijas Reto grāmatu un rokrakstu bibliotēkas
Absolventu izlaidums 'Semper Fi', galvenajā lomā Džai Kortnija
Absolventu izlaidums 'Semper Fi', galvenajā lomā Džai Kortnija
Trīs Kolumbijas absolventi šā mēneša sākumā izlaida mākslas filmu Semper Fi, kurā spēlēja Džai Kortniju un kuru izplatīja Lionsgate. Filmas producente ir absolvente Karīna Millere ’04, tās līdzautors ir absolvents Šons Mulins ’06, bet līdzautors un režisors ir absolvents Henrijs-Alekss Rubins ’95.
Kā bērnu psihologs konsultēja Rodžersu
Kā bērnu psihologs konsultēja Rodžersu
The New York Times vada retrospektīvu bērnu psihologu un TC absolventu Margaretu MakFarlandi
Backpage.com, LLC pret Tomu Dž. Dārtu, Kuka apgabala šerifu
Backpage.com, LLC pret Tomu Dž. Dārtu, Kuka apgabala šerifu
Kolumbijas globālās vārda brīvības mērķis ir veicināt izpratni par starptautiskajām un nacionālajām normām un institūcijām, kas vislabāk aizsargā informācijas un vārda brīvu plūsmu savstarpēji saistītā globālā kopienā, kurā jārisina galvenie kopējie izaicinājumi. Lai sasniegtu savu misiju, globālā vārda brīvība uzņemas un pasūta pētniecības un politikas projektus, organizē pasākumus un konferences, kā arī piedalās un piedalās globālajās debatēs par vārda un informācijas brīvības aizsardzību 21. gadsimtā.
Pētījumi atbalsta stingrākus ieroču likumus, lai mazinātu masveida šaušanu
Pētījumi atbalsta stingrākus ieroču likumus, lai mazinātu masveida šaušanu
Reaģējot uz nāvējošajām apšaudēm Atlantā 16. martā un Boulderā 22. martā, prezidents Džozefs R. Baidens aicināja pieņemt stingrākus likumus par ieročiem, lai mazinātu masveida vardarbību šaušanā. Man nav jāgaida vēl minūte, nemaz nerunājot par stundu, lai veiktu saprātīgus pasākumus, kas nākotnē izglābtu dzīvības, un mudinātu savus kolēģus Parlamentā un Senātā rīkoties, sacīja prezidents Baidens. In
Dr Laura Duvala ir nosaukta par 2021. gada Pew zinātnieku biomedicīnas zinātnēs
Dr Laura Duvala ir nosaukta par 2021. gada Pew zinātnieku biomedicīnas zinātnēs
Duvall pētījums ir vērsts uz nervu un molekulārajiem ceļiem, kas regulē odu nokošanu un pārošanos.