Психология общения. Энциклопедический словарь

Метод контент-анализа речи. А. Н. Гусев. Метод контент-анализа (К.-а.) используется для анализа содержательной стороны речевых высказываний (Витт, 1981; Богомолова, Стефаненко, 1992). В самом общем виде К.-а. может быть определен как систематический, воспроизводимый метод сведения массива текста в ограниченное количество категорий с помощью внешних, заранее заданных правил кодирования (Berelson, 1971; Krippendorff, 2004). С помощью этого метода возможно выявлять особенности речевого высказывания, устойчивые психол. черты и актуальные эмоциональные состояния говорящего человека. Его процедура предусматривает подсчет частоты и объема упоминаний тех или иных смысловых единиц исследуемого текста. Полученные данные позволяют судить о неявном, латентном содержании речи (как текста), анализировать внетекстовую реальность. Расчленения текста как стандартизованная процедура – это более строгий метод по сравнению с литературоведческими методами, методом наблюдения, дискурсивным, нарративным, риторическим, интерпретативным, диалогическим, критическим, нормативным, семиотическим разновидностями анализа речевого сообщения (Neuendorf, 2002). К.-а. представлен 2 осн. школами, к-рые условно можно назвать американской и европейской. Американская школа (Neuendorf, 2002) тяготеет к максимальной объективности процедуры и концентрируется на количественных методах и матем. обработке получаемых данных (Krippendorff, 2004). Европейская (см. Advances in Content Analysis, 1981) склоняется к совмещению количественного и качественного подходов К.-а., при необходимости привлекая др. методы обработки текста, такие как дискурсивный и нарративный анализ. Для проведения количественных и качественных измерений К.-а. требует значительного массива текстового (письменного или вербального) материала. В наст. вр. разработаны экспертные психолингвистические системы (напр., Alexa, Zuell, 1999; Шалак, 2004), способные решать задачу подсчета интересующих исследователя характеристик в печатном тексте. К.-а. речи применяется в фоносемантике, политологии, психологии, культурологи, экономике, социологии. Однако компьютерное кодирование текста имеет определенные сложности, связанные с ограниченными возможностями компьютера в соотнесении лексики текста с категориями К.-а. Компьютер может работать со словом, но не в состоянии идентифицировать совокупные характеристики более крупных фрагментов текста (Матвеева, Аникеева, Мочалова, 2002). В практике К.-а. речи, как текста, выделяются след. стандартные единицы анализа: а) слово (термин, символ); б) суждение, законченная мысль; в) тема; г) персонаж (герой, коллектив); д) целое речевое сообщение (Семенов, 1982). Оценивая К.-а. как исследовательскую технику для объективного, систематического и количественного описания явного содержания коммуникации, Б. Берельсон выдвинул ряд требований к применению данного метода: 1) Объективность – точное определение категорий анализа для получения одинаковых результатов разными аналитиками; 2) Систематичность анализа – содержание должно быть проанализировано в терминах всех соответствующих категорий, исключая частный пристрастный анализ; 3) Количественное описание – использование процедур измерения и счета; 4) Анализа явного содержания – смысл содержания берется в его прямом значении, а не в терминах скрытых намерений (Berelson, 1971). Развитие К.-а. речи шло в направлении от выделения отдельных категорий, описывающих содержание текста на уровне учета словарных значений слов или их обычных коннотативных и конституциональных значений (т. наз. понятийный анализ или conceptual content-analysis) к анализу их соотношения (т. наз. анализ интерпретаций или relational content-analysis). Такое движение позволяет получать сведения об эмоциональных диспозициях автора на основе анализа контекста, подтекста и экстралингвистических показателей (De Sola Pool, 1959; Витт, 1981). Как любой метод, К.-а. обладает рядом достоинств и недостатков, при этом недостатки зачастую являются оборотной стороной преимуществ. Многие исследователи отмечают, что гибкость К.-а. позволяет работать с любым типом речевых сообщений. Осн. ограничением, к-рое накладывается на анализируемый материал, является наличие его достаточного объема – это в первую очередь определяет надежность и объективность получаемых результатов (Advances in Content Analysis, 1981).