Правила составления анкеты
· Вопросы должны быть беспристрастными. Нельзя наводить респондента на правильный ответ.
· Вопросы должны быть максимально простыми, без использования сложноподчиненных предложений.
· Нельзя использовать жаргонизмы и сокращения.
· Нельзя использовать сложные и редкие слова, только слова, используемые в повседневной речи.
· Двусмысленные и общие слова могут внести искажения в опрос. Следует стараться обходиться без них. Слова «обычно», «часто» и т.п. не имеют конкретного смысла.
· Необходимо избегать вопросов с отрицанием. Лучше спросить: «Вы когда-нибудь… ?», чем «Вы никогда не… ?».
· Необходимо избегать гипотетических вопросов. Сложно ответить на вопросы о вымышленной ситуации.
· Следует следить, чтобы в одном вопросе варианты ответов не перекрывались.
· В вопросах с фиксированными вариантами ответов целесообразно использовать вариант «другое».
· По возможности следует использовать умеренный юмор, а также «предельные» варианты ответов.
Размер анкеты
Для массовых опросов используются анкеты самой различной длины. Так, встречаются анкеты из 3—5 вопросов или из 100 и более. Определившись в необходимости опроса, маркетолог решает для себя вопрос о размере анкеты, учитывая, что, с одной стороны, чем больше вопросов, тем богаче и разнообразнее могут быть ответы, а чем вопросов меньше, тем оперативнее процедура опроса и обработки ответов. В то же время громоздкие анкеты вызывают большее число отказов от ответа, люди в них чаще проявляют небрежность, лаконичнее отвечают на открытые вопросы. Короткие анкеты, в свою очередь, создают впечатление о незначительности обсуждаемого предмета или самого факта обращения к мнению людей.
Какой бы опрос ни планировался — почтовый, или групповой, или индивидуальный (интервью) — маркетолог не имеет права злоупотреблять терпением, временем и рассудительностью респондентов. Если же маркетологу крайне необходимо выяснить одновременно значительное число вопросов, и анкета оказывается чрезвычайно громоздкой, то для этого американские исследователи предлагают (если нет никакой другой возможности сделать ее короче) собрать искомую информацию из других источников, разделить перечень содержательных вопросов на две равные части и тиражировать две анкеты, раздавая их в случайном порядке отобранным для опроса людям. Размер выборки при этом, естественно, удваивается.
Отчет по анкетированию составляется в общем виде. Используются термины «большинство», «меньшинство» или «мнения разделились». Можно использовать диаграммы с указанием точного процентного распределения мнений респондентов по каждому вопросу. Самое важное — в отчете по анкетированию нельзя давать личную оценку результатам опроса. Отчет должен быть беспристрастным. На основании опроса уже делаются выводы, разрабатываются рекомендации и принимаются решения.
38.Контент-анализ - социологический метод изучения содержания документов.
Характеристика метода, границы и область применения. Методика подготовки и проведения изучения СМИ. Примеры конкретных исследований в западной и отечественной социологии массовой коммуникации.
КОНТЕНТ-АНАЛИЗ,количественный анализа текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей.
Контент-анализ (от англ. contens содержание) — метод качественно-количественного анализа содержания документов с целью выявления или измерения различных фактов и тенденций, отраженных в этих документах. Особенность контент-анализа состоит в том, что он изучает документы в их социальном контексте. Может использоваться как основной метод исследования (например, контент-анализ текста при исследовании политической направленности газеты), параллельный, т.е. в сочетании с другими методами (напр., в исследовании эффективности функционирования средств массовой информации), вспомогательный или контрольный (напр., при классификации ответов на открытые вопросы анкет).
Основная идея контент-анализа проста и интуитивно наглядна. При восприятии текста и особенно больших текстовых потоков мы достаточно хорошо ощущаем, что разные формальные и содержательные компоненты представлены в них в разной степени, причем эта степень по крайней мере отчасти поддается измерению: ее мерой служит то место, которое они занимают в общем объеме, и/или частота их встречаемости. Через все выступления X-а красной нитью проходит тема Y; X постоянно обращался в своей речи к проблеме Y; Он не упускал ни одного случая, чтобы не лягнуть Z-а; Ну, задудел в свою дуду, – все эти выражения, число которых можно легко увеличить, свидетельствуют об осознании нами такого феномена, как наличие в изливающемся на нас информационном потоке некоторых настойчиво повторяющихся тем, образов, ссылок на проблемы, оценок, утверждений (Карфаген должен быть разрушен или Российская экономика задыхается без инвестиций), аргументов, формальных конструкций, конкретных имен и т.д. Более того, подобно тому как в мире механики мы ощущаем не скорость, а ускорение, так и при восприятии текста мы особенно хорошо осознаем именно динамику содержания – те случаи, когда, например, кого-то вдруг перестают или начинают бранить или когда в текстах вдруг появляется какая-то новая тема.
Замысел контент-анализа заключается в том, чтобы систематизировать эти интуитивные ощущения, сделать их наглядными и проверяемыми и разработать методику целенаправленного сбора тех текстовых свидетельств, на которых эти ощущения основываются. При этом предполагается, что вооруженный такой методикой исследователь сможет не просто упорядочить свои ощущения и сделать свои выводы более обоснованными, но даже узнать из текста больше, чем хотел сказать его автор, ибо, скажем, настойчивое повторение в тексте каких-то тем или употребление каких-то характерных формальных элементов или конструкций может не осознаваться автором, но обнаруживает и определенным образом интерпретируется исследователем – отсюда принадлежащее социологу А.Г.Здравомыслову полушутливое определение контент-анализа как «научно обоснованного метода чтения между строк».
Реально главной отличительной чертой контент-анализа является не его декларируемая во многих определениях «систематичность» и «объективность» (эти черты присущи и другим методам анализа текстов), а его квантитативный характер. Контент-анализ – это прежде всего количественный метод, предполагающий числовую оценку каких-то компонентов текста, могущую дополняться также различными качественными классификациями и выявлением тех или иных структурных закономерностей. Поэтому наиболее удачным определением контент-анализа можно считать то, которое зафиксировано в относительно недавней книге книге Мангейма и Рича: контент-анализ – это систематическая числовая обработка, оценка и интерпретация формы и содержания информационного источника.
С точки зрения лингвистов и специалистов по информатике, контент-анализ является типичным примером прикладного информационного анализа текста, сводящегося к извлечению из всего разнообразия имеющейся в нем информации каких-то специально интересующих исследователя компонентов и представлению их в удобной для восприятия и последующего анализа форме. Многочисленные конкретные варианты контент-анализа различаются в зависимости от того, каковы эти компоненты и что именно понимается под текстом.
Конкретные прикладные цели контент-анализа также варьируют в широких пределах. Еще в 1952 американский исследователь Б.Берелсон сформулировал 17 целей, воспроизводимых с тех пор в пособиях по контент-анализу; в их числе – описание тенденций в изменении содержания коммуникативных процессов; описание различий в содержании коммуникативных процессов в различных странах; сравнение различных СМИ; выявление используемых пропагандистских приемов; определение намерений и иных характеристик участников коммуникации; определение психологического состояния индивидов и/или групп; выявление установок, интересов и ценностей (и, шире, систем убеждений и «моделей мира») различных групп населения и общественных институтов; выявление фокусов внимания индивидов, групп и социальных институтов и др.
В современной науке наблюдается два полюса восприятия метода контент-анализа:
· количественныйконтент-анализ, интересующийся, в первую очередь, частотой появления в тексте определенных характеристик (переменных) содержания;
· качественныйконтент-анализ, позволяющий делать выводы даже на основе единственного присутствия или отсутствия определенной характеристики содержания;
Можно выделить основные области применения контент-анализа в социально-психологических исследованиях:
- изучение через содержание сообщений социально-психологических особенностей их авторов (коммуникаторов);
- изучение реальных социально-психологических явлений (объекта, субстанции сообщений), которые отображены в содержании сообщений, в том числе тех явлений, которые имели место в прошлом и недоступны для исследования другими методами;
- изучение через содержание сообщений социально-психологической специфики различных средств коммуникации, а также особенностей форм и приемов организации содержания, в частности пропагандистского;
- изучение через содержание сообщений социально-психологических особенностей их реципиентов;
- изучение через содержание сообщений социально-психологических аспектов влияния коммуникации на реципиентов как представителей разных микро- и макрогрупп, а также изучение успешности общения.
Кроме того, можно выделить виды применения контент-анализа во вспомогательных целях:
- для обработки и уточнение данных, полученных другими методами в социально-психологических исследованиях;ъ
- специальное — применение для изучения научной литературы.
Не все документы могут стать объектом контент-анализа. Необходимо, чтобы исследуемое содержание позволило задать однозначное правило для надежного фиксирования нужных характеристик (принцип формализации), а также, чтобы интересующие исследователя элементы содержания встречались с достаточной частотой (принцип статистической значимости). Чаще всего в качестве объектов исследования контент-анализа выступают сообщения печати, радио, телевидения, протоколы собраний, письма, приказы, распоряжения и т.д., а также данные свободных интервью и открытые вопросы анкет. Основные направления применения контент-анализа: выявление того, что существовало до текста и что тем или иным образом получило в нем отражение (текст как индикатор определенных сторон изучаемого объекта — окружающей действительности, автора или адресата); определение того, что существует только в тексте как таковом (различные характеристики формы — язык, структура, жанр сообщения, ритм и тон речи); выявление того, что будет существовать после текста, т.е. после его восприятия адресатом (оценка различных эффектов воздействия).
В разработке и практическом применении контент-анализа выделяют несколько стадий. После того, как сформулированы тема, задачи и гипотезы исследования, определяются категории анализа — наиболее общие, ключевые понятия, соответствующие исследовательским задачам. Система категорий играет роль вопросов в анкете и указывает, какие ответы должны быть найдены в тексте. В практике отечественного контент-анализа сложилась довольно устойчивая система категорий — знак, цели, ценности, тема, герой, автор, жанр и др. Все более широко распространяется контент-анализ сообщений средств массовой информации, основанный на парадигматическом подходе, в соответствии с которым изучаемые признаки текстов (содержание проблемы, причины ее возникновения, проблемообразующий субъект, степень напряженности проблемы, пути ее решения и др.) рассматриваются как определенным образом организованная структура.
Категории контент-анализа должны быть исчерпывающими (охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования), взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям), надежными (между кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к той или иной категории) и уместными (соответствовать поставленной задаче и исследуемому содержанию). При выборе категорий для контент-анализа следует избегать крайностей: выбора слишком многочисленных и дробных категорий, почти повторяющих текст, и выбора слишком крупных категорий, т.к. это может привести к упрощенному, поверхностному анализу. Иногда необходимо принимать во внимание и отсутствующие элементы текста, которые могут быть значимыми для контент-анализа.
После того, как категории сформулированы, необходимо выбрать соответствующую единицу анализа — лингвистическую единицу речи или элемент содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явления. В практике отечественных контент-аналитических исследований наиболее, употребительными единицами анализа являются слово, простое предложение, суждение, тема, автор, герой, социальная ситуация, сообщение в целом и др. Сложные виды контент-анализа обычно оперируют не одной, а несколькими единицами анализа. Единицы анализа, взятые изолировано, могут быть не всегда правильно истолкованы, поэтому они рассматриваются на фоне более широких лингвистических или содержательных структур, указывающих на характер членения текста, в пределах которого идентифицируется присутствие или отсутствие единиц анализа — контекстуальных единиц. Например, для единицы анализа «слово» контекстуальная единица — «предложение». Наконец, необходимо установить единицу счета — количественную меру взаимосвязи текстовых и внетекстовых явлений. Наиболее употребительны такие единицы счета, как время-пространство (число строк, площадь в квадратных сантиметрах, минуты, время вещания и т.п.), появление признаков в тексте, частота их появления (интенсивность).
Важен выбор необходимых источников, подвергаемых контент-анализу. Проблема выборки содержит в себе выбор источника, количества сообщений, даты сообщения и исследуемого содержания. Все эти параметры выборки определяются задачами и масштабами исследования. Чаше всего контент-анализ проводится на годичной выборке: если это изучение протоколов собраний, то достаточно 12 протоколов (по числу месяцев), если изучение сообщений средств массовой информации — 12—16 номеров газеты или теле-, радиодней. Обычно выборка сообщений средств массовой информации составляет 200—600 текстов.
Необходимым условием является разработка таблицы контент-анализа — основного рабочего документа, с помощью которого проводится исследование. Тип таблицы определяется этапом исследования. Например разрабатывая категориальный аппарат, аналитик составляет таблицу, представляющую собой систему скоординированных и субординированных категорий анализа. Такая таблица внешне напоминает анкету: каждая категория (вопрос) предполагает ряд признаков (ответов), по которым квантифицируется содержание текста. Для регистрации единиц анализа составляется другая таблица — кодировальная матрица. Если объем выборки достаточно велик (свыше 100 единиц), то кодировщик, как правило, работает с тетрадью таких матричных листов. Если выборка невелика (до 100 единиц), то можно проводить двумерный или многомерный анализ. В этом случае для каждого текста должна быть своя кодировальная матрица. Эта работа трудоемка и кропотлива, поэтому при больших объемах выборки сопоставление интересующих исследователя признаков осуществляется на компьютере.
Важным условием контент-анализа является разработка инструкции кодировщику — системы правил и пояснений для того, кто будет собирать эмпирическую информацию, кодируя (регистрируя) заданные единицы анализа. В инструкции точно и однозначно излагается алгоритм действий кодировщика, дается операциональное определение категорий и единиц анализа, правила их кодирования, приводятся конкретные примеры из текстов, являющихся объектом исследования, оговаривается, как следует поступать в спорных случаях, и т.д. Процедура подсчета при количественном контент-анализе в общем виде аналогична стандартным приемам классификации по выделенным группировкам ранжирования и измерения ассоциации. Существуют также специальные процедуры подсчета применительно к контент-анализу, напр., формула коэффициента Яниса, предназначенного для вычисления соотношения положительных и отрицательных (относительно избранной позиции) оценок, суждений, аргументов. В случае, когда число положительных оценок превышает число отрицательных,
где f — число положительных оценок; n — число отрицательных оценок; r — объем содержания текста, имеющего прямое отношение к изучаемой проблеме; t — общий объем анализируемого текста. В случае, когда число положительных оценок меньше, чем отрицательных,
Есть и более простые способы измерения. Удельный вес той или иной категории можно вычислить с помощью формулы К = число единиц анализа, фиксирующих данную категорию/общее число единиц анализа.