Madame Lelica

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개요

콘텐츠 분석 연구는 데 사용되는 도구의 존재 여부를 확인하고 특정 단어,테마,또는 개념에서 주어진 일부 정성적 데이터(즉,텍스트)., 를 사용하여 내용 분석 연구원은을 정량화 할 수 있고 분석하는 존재,의미와의 관계 같은 특정 단어,테마,또는 개념이 있습니다. 예를 들어,연구원은 뉴스 기사 내에서 사용 된 언어를 평가하여 편견 또는 부분 성을 검색 할 수 있습니다. 연구팀은 다음을 할 수 있습니다 추론에 대한 메시지에 텍스트,작가(s),관객들,심지어 문화의 시간을 둘러싼 텍스트입니다.,

Description

데이터 원본에서 될 수있다 인터뷰,질문,현장 조사,노트,대화,또는 문자 그대로 발생하의 소통 언어(책과 같은 수필,토론,신문의 헤드 라인,연설,언론,역사적인 문서). 단일 연구는 분석에서 다양한 형태의 텍스트를 분석 할 수 있습니다. 분석을 사용하여 텍스트의 콘텐츠 분석,텍스트해야 합 코드,또는 세분화,관리에는 코드 종류에 대한 분석(예:”코드를”)., 텍스트가 코드 카테고리로 코딩되면 코드를”코드 카테고리”로 더 분류하여 데이터를 더욱 요약 할 수 있습니다.

콘텐츠 분석의 세 가지 다른 정의가 아래에 제공됩니다.

• 정의 1:”메시지의 특수한 특성을 체계적이고 객관적으로 식별하여 추론을 만드는 모든 기술.”(holsti,1968 에서)

• 정의 2:”해석적이고 자연 주의적 접근법., 그것은 모두 관찰하고 이야기에 자연에 덜 의존하는 실험 요소를 정상적으로 관련된 과학적인 연구(신뢰성,유효성 및 generalizability)(서는 민족,관찰,연구와 이야기,문의 1994-2012).

• 정의 3:”연구 기법에 대한 목적,체계적이고 정량적 설명의 매니페스트의 콘텐츠에 통신입니다.,escribe 태도와 행동 응답 communications

• 결정하는 심리적 또는 감정의 상태는 사용자나 그룹

• 을 공개한 국제 차이에 통신의 콘텐츠

• 공개 패턴에서의 통신 내용.

• 전 테스트하고 개선이 개입이나 조사하기 전에 시작

• 분석하는 포커스 그룹 인터뷰와 개방형 질문을 보완하기 위한 정량적 데이터

콘텐츠 유형 분석.

일반적으로 두 가지 종류가 있습니다 내용의 분석적 개념을 분석하고 관계형 분석합니다., 개념 분석은 텍스트에서 개념의 존재와 빈도를 결정합니다. 관계형 분석은 텍스트의 개념 간의 관계를 조사하여 개념 분석을 더욱 발전시킵니다. 각 유형의 분석은 다른 결과,결론,해석 및 의미로 이어질 수 있습니다.

개념 분석

일반적으로 사람들은 내용 분석을 생각할 때 개념 분석을 생각합니다. 개념 분석에서,개념은 시험을 위해 선택되고 분석은 그 존재를 정량화하고 세는 것을 포함한다., 주요 목표는 데이터에서 선택된 용어의 발생을 검사하는 것입니다. 용어는 명시 적이거나 암시 적일 수 있습니다. 명시 적 용어는 식별하기 쉽습니다. 코딩을 암시적 측면은 더 복잡하다:당신은 필요의 수준을 결정하는 의미와 기지 판단에서 주관(문제에 대한 신뢰성과 유효성). 따라서 암시 적 용어의 코딩은 사전 또는 문맥 번역 규칙 또는 둘 다를 사용하는 것을 포함합니다.

개념적 내용 분석을 시작하려면 먼저 연구 질문을 식별하고 분석을 위해 샘플 또는 샘플을 선택하십시오., 다음으로 텍스트를 관리 가능한 콘텐츠 범주로 코딩해야합니다. 이것은 기본적으로 선택적 감소의 과정입니다. 텍스트를 범주로 줄임으로써 연구원은 연구 질문을 알리는 특정 단어 나 패턴에 집중하고 코딩 할 수 있습니다.

개념적 내용 분석을 수행하기 위한 일반적인 단계:

1. 분석의 수준을 결정:단어,단어 감각,구문,문장,테마

2. 코딩 할 개념 수를 결정하십시오:사전 정의 된 또는 대화 형 범주 또는 개념 세트를 개발하십시오. 다음 중 하나를 결정하십시오., 코딩 프로세스를 통해 카테고리를 추가 할 수있는 유연성을 허용하거나 B. 는 사전 정의 된 카테고리 세트를 고수합니다.

• 옵션 A 는 연구 질문에 중대한 영향을 미칠 수있는 새롭고 중요한 자료의 도입 및 분석을 허용합니다.

• 옵션 B 는 연구원이 초점을 유지하고 특정 개념에 대한 데이터를 검사 할 수 있습니다.

3. 개념의 존재 또는 빈도를 코딩할지 여부를 결정하십시오. 결정은 코딩 프로세스를 변경합니다.,

• 코딩할 때의 존재에 대한 개념,연구원 수 없는 개념만 번다면 그것은 등장을 한 번 이상 데이터와 방법에 상관없이 여러 번 나타났다.

• 개념의 빈도를 코딩 할 때 연구원은 개념이 텍스트에 나타나는 횟수를 계산합니다.

4. 을 결정할 것입니다 어떻게 구분 사이에서 개념

• 야기해야 정확하게 코딩으로 나타나는 코드로서 같은 나타날 때에는 다른 형태? 예를 들어,”위험한”대”위험”., 여기서 요점은 이러한 단어 세그먼트가 논리적 인 방식으로 투명하게 분류되도록 코딩 규칙을 만드는 것입니다. 규칙을 만들 수 있는 이러한 모든 단어를 세그먼트로 동일한 카테고리,혹은 규칙의 공식화 할 수 있습니다 그래서 연구원이 단어를 구분하 세그먼트 별도의 코드입니다.

• 어떤 수준의 함의를 허용해야합니까? 개념을 암시하는 단어 또는 개념을 명시 적으로 명시하는 단어? 예를 들어,”위험한”대”그 사람은 무섭다”대”그 사람은 나에게 해를 끼칠 수있다”., 이러한 단어 세그먼트는”위험한”이라는 암시 적 의미로 인해 별도의 범주에 속하지 않을 수 있습니다.

5. 텍스트를 코딩하기위한 규칙을 개발하십시오. 1-4 단계의 결정이 완료되면 연구원은 텍스트를 코드로 번역하기위한 규칙 개발을 시작할 수 있습니다. 이렇게하면 코딩 프로세스가 조직되고 일관성이 유지됩니다. 연구원은 그/그녀가 코딩하고 싶은 것을 정확하게 코딩 할 수 있습니다. 의 유효성 코딩 프로세스를 보장면의 연구가 일관적이고 일관성에서 자신의 코드를 의미에 따라 그들은 그들의 번역 규칙이 있습니다., 내용 분석에서 번역 규칙에 순종하는 것은 유효성과 동일합니다.피>6. 무엇인지 결정과는 관련 없는 정보:이 영역은 무시됩니다(예를들면 일반적인 영어 단어는”the”와”그리고”),또는 사용을 재검토 코딩 방식을 경우에는 이를 추가하는 것의 결과 코딩?피>7. 텍스트 코드:이 작업은 손으로 또는 소프트웨어를 사용하여 수행 할 수 있습니다. 소프트웨어를 사용 하 여 연구원 입력 범주 수 있습니다 및 코딩 소프트웨어 프로그램에 의해,신속 하 고 효율적으로 자동으로 수행. 코딩이 손으로 이루어지면 연구원은 오류를 훨씬 더 쉽게 인식 할 수 있습니다(예, 오타,맞춤법 오류). 컴퓨터 코딩을 사용하는 경우 사용 가능한 모든 데이터를 포함하도록 텍스트를 오류를 정리할 수 있습니다. 손 대 컴퓨터 코딩의 결정은 카테고리 준비가 정확한 코딩을 위해 필수적인 암시 적 정보와 가장 관련이 있습니다.피>8. 결과를 분석하십시오:가능한 경우 결론과 일반화를 도출하십시오. 관련성이 없거나 원치 않거나 사용하지 않는 텍스트로 수행 할 작업을 결정하십시오:코딩 체계를 재검토하거나 무시하거나 재평가하십시오. 개념적 내용 분석만으로 정보를 정량화 할 수 있으므로 결과를주의 깊게 해석하십시오., 일반적으로 일반적인 경향과 패턴을 확인할 수 있습니다.

관계형 분석.

관계 분석을 시작과 같은 개념적 분석,는 개념은 선택을 위한 검사입니다. 그러나 분석에는 개념 간의 관계를 탐색하는 것이 포함됩니다. 개별 개념은 고유 한 의미가 없으며 오히려 의미가 개념 간의 관계의 산물이라고 볼 수 있습니다.

관계형 콘텐츠 분석을 시작하려면 먼저 연구 질문을 식별하고 분석을 위해 샘플 또는 샘플을 선택합니다., 개념 유형이 해석에 개방적이지 않고 요약 될 수 있도록 연구 질문에 초점을 맞추어야합니다. 그런 다음 분석을 위해 텍스트를 선택하십시오. 선택한 텍스트 분석을 위한 신중하게의 균형에 의해 충분한 정보를 위해 철저한 분석 결과에 국한되지 않는 정보는 것이 너무 광범위하도록 코드 과정이 너무 힘들고 무거운 공급하는 의미와 가치 있는 결과입니다.

일반적인 단계로 진행하기 전에 선택할 수있는 관계형 분석의 세 가지 하위 범주가 있습니다.,

1. 추출 영향:텍스트에서 명시적인 개념의 감정적 평가. 이 방법에 대한 도전은 감정이 시간,인구 및 공간에 따라 달라질 수 있다는 것입니다. 그러나 텍스트의 연사 또는 작가의 정서적 및 심리적 상태를 포착하는 데 효과적 일 수 있습니다.

2. 근접 분석:텍스트의 명시 적 개념의 공동 발생에 대한 평가. 텍스트는 개념의 공동 발생에 대해 스캔되는”창”이라는 단어 문자열로 정의됩니다., 결과는”개념 매트릭스”또는 전반적인 의미를 암시하는 상호 연관된 공동 발생 개념 그룹의 생성입니다.

3. 인지 매핑:시각화 기술 중 하나에 대한 영향을 추출 또는 근접 분석합니다. 인지 매핑은 개념 간의 관계를 나타내는 그래픽지도와 같은 텍스트의 전반적인 의미의 모델을 만들려고 시도합니다.

관계형 콘텐츠 분석을 수행하는 일반적인 단계:

1., 결정의 유형 분석:면 예제를 선정,연구자 요구를 결정하는 어떤 유형의 관계를 검토하고의 수준 분석:말씀,단어의 의미,구문,문장,주제.
2 입니다. 텍스트를 카테고리로 줄이고 단어 나 패턴을 코딩하십시오. 연구원은 의미 나 단어의 존재를 코딩 할 수 있습니다.
3. 탐구 사이의 관계를 개념을 한 단어가 코드,텍스트할 수 있는 분석을 위해 다음과 같다:

• 힘의 관계:정도는 두 개 이상의 개념은 관련이 있습니다.,

• 관계의 표시:개념이 서로 긍정적 또는 부정적으로 관련되어 있습니까?

• 관계의 방향:범주가 나타내는 관계의 유형. 예를 들어,”X 는 y 를 의미”또는”X 가 y 앞에 발생합니다”또는”if X then Y”또는 X 가 Y 의 주요 동기 인 경우

4. 관계 코드:개념 분석과 관계 분석의 차이점은 개념 간의 명령문 또는 관계가 코딩된다는 것입니다.
5. 통계 분석 수행:차이점을 탐색하거나 코딩 중에 식별 된 변수 간의 관계를 찾습니다.,
6. 의사 결정 매핑 및 정신 모델과 같은 표현을 매핑하십시오.

신뢰성 및 유효성

신뢰성:연구자의 인간성 때문에 코딩 오류는 결코 제거 할 수 없지만 최소화 할 수 있습니다. 일반적으로 80%는 신뢰성에 대한 허용 마진입니다. 세 가지 기준을 구성하는 신뢰성 내용의 분석.

1. 안정성 및 유해 반응의 가능성:는 경향이더를 지속적으로 다시 코드 같은 방법으로 데이터의 기간 동안 시간입니다.

2. 재현성:는 추세에 대한 그룹의더에 카테고리 분류 회원에서 동일한 방법입니다.,

3. 정확도:정도는 분류의 텍스트에 해당하는 표준 또는 규범을 통계적으로.

유효성:세 가지 기준을 구성하는 유효성의 콘텐츠 analysis:

1. 의 친밀감 카테고리:이를 달성할 수 있습을 활용하여 여러 분류에 도착하는 합의의 정의는 각각의 특정 카테고리입니다. 여러 분류자를 사용하면 명시 적 변수가 될 수있는 개념 범주를 동의어 또는 암시 적 변수를 포함하도록 확대 할 수 있습니다.

2. 결론:어떤 수준의 의미는이 허용되는?, 결론은 데이터를 올바르게 따르는가? 결과는 다른 현상에 의해 설명 가능합니까? 이것은 분석을 위해 컴퓨터 소프트웨어를 사용하고 동의어를 구별 할 때 특히 문제가됩니다. 예를 들어 단어”내”다양하게 나타낸 개인의 대명사로,폭발 장치,그리고 깊은 땅에 구멍에서는 광석은 추출됩니다. 소프트웨어를 얻을 수 있는 정확하게 계산하는 단어의 발생 및 주파수지를 생산할 수 있는 정확한 회계를 의미에서 고유한 각각의 특정 사용합니다., 이 문제는 하나의 결과를 던져 어떤 결론을 무효로 만들 수 있습니다.

3. Generalizability 하는 결과의 이론에 의존하고 정확한 개념의 종류,그들은 어떻게 결정되며 그들이 얼마나 신뢰할 수 있에서 측정하는 아이디어 하나를 찾을 측정합니다. 일반화 가능성은 신뢰성에 대한 세 가지 기준에 따라 그 중 많은 부분이 신뢰성과 평행합니다.,ultural 통찰력을 통해 시간

4. 할 수 있는 친밀감을 데이터

5. 코딩된 형태의 텍스트할 수 있는 통계적으로 분석되

6. 지 수단 분석의 상호 작용.

7. 에 대한 통찰력을 제공합 복잡한 모델이 인간의 생각과 언어 사용

8. 잘 때로 간주됩니다 상대적으로”정확한”연구 방법

9. 콘텐츠 분석은 쉽게 이해하고 저렴한 연구 방법

10. 더 강력한 도구를 결합하면 다른 연구와 같은 방법 인터뷰,관찰,사용 및 보관 기록합니다., 특히 시간이 지남에 따라 추세를 문서화하기 위해 역사적인 자료를 분석하는 데 매우 유용합니다.,en 없는 이론적인 기초,또는 시도는 너무 자유롭게 그리는 의미에 대해 추론의 관계와 영향에 암시한 연구.

11. 은 본질적으로 감소,특히 다루는 복잡한 문

12. 경향이 너무 자주 간단하게 구성하는 단어의 횟수

13. 종종 무시하는 컨텍스트를 생성,텍스트 뿐만 아니라 상태의 것 텍스트를 생성.

14. 어려울 수 있습을 자동화하는 컴퓨터

독

교과서&장

• Berelson,Bernard., 커뮤니케이션 연구의 콘텐츠 분석.뉴욕:자유 언론,1952.

• Busha,Charles H. 및 Stephen P.Harter. 사서 연구 방법:기술 및 해석.뉴욕:학술 언론,1980.

• de Sola Pool,Ithiel. 콘텐츠 분석의 동향. 어 바나:일리노이 대학 출판부,1959.

• Krippendorff,클라우스. 내용 분석:방법론에 대한 소개. 비벌리 힐스:세이지 간행물,1980.

• Fielding,NG&Lee,RM. 질적 연구에 컴퓨터 사용. 세이지 간행물,1991., (Seidel,J. 의 장 참조’질적 데이터 분석에 컴퓨터 기술의 응용 방법 및 광기’.)

방법론적 문

응용 프로그램 기

소프트웨어