Object 1

3

2

4

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

БЛОГОВ.

ЛЕКТА:

профессиональный

контент-анализ за один

день

Алексей Рюмин

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

БЛОГОВ.

Оглавление ЛЕКТА:

профессиональный контент-анализ за один день

ЛЕКТА — качественно-количественный контент-анализ. Уникальный маркетинговый инструмент для российского рынка.

Что же такое ЛЕКТА?

Программа ЛЕКТА выполняет следующий ряд функций:

Глава первая. Сбор массива текстов и разбивка на фрагменты

Глава вторая. Словарь

Глава третья. Исходная матрица контент-анализа

Глава четвёртая. Факторный анализ в Statistica.

Глава пятая. Обработка матриц факторного анализа в Excel.

Часть шестая. Интерпретация матриц факторного анализа и написание отчёта................... Структура будущей аналитической записки

Аналитическая записка по результатам контент-анализа

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

БЛОГОВ.

ЛЕКТА — качественно-количественный контент-анализ.

Уникальный маркетинговый инструмент для российского рынка.

Здравствуйте!

С удовольствием представляю вам свою первую книгу о практике контент-анализа, о программе ЛЕКТА — мощном инструменте маркетингового и социологического анализа. Мне посчастливилось в течении 3-х лет активно использовать этот продукт для реализации маркетинговых и социологических исследований методом многомерного контент-анализа, а также в течении 2-х лет преподавать этот курс студентам социологам и социальным работникам в Нижегородском Университете имени Лобачевского. Буду очень рад поделиться опытом использования этой замечательной программы, разработанной на кафедре прикладной социологии в ННГУ!

Не хочу отпугнуть вас, уважаемый читатель, однако несколько предостерегу от преждевременных надежд на получения универсального и идеального инструмента контент-анализа, лёгкого в освоении, самостоятельно решающего абсолютно все исследовательские задачи и т.д. и т.п. Этот инструмент действительно очень хорош, эффективен, удобен, вместе с тем, его использование потребует от Вас усилий в освоении его функционала, времени и просто желания обучаться и развиваться в малопопулярной сегодня в России сфере контент-анализа. Понять, для чего конкретно необходима работа над каждым из этапов замера Вы, как показывает практика, сможете только по завершении всего исследования, вплоть до написания последнего слова в аналитической записке по результатам всей работы. Если Вы готовы пройти этот путь — вперёд. Я же постараюсь объяснить работу в ЛЕКТА простым языком, останавливаясь на каждой из значимых деталей. Имея неплохой опыт обучения работе в программе, мне

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

БЛОГОВ.

хорошо известно, какие моменты могут вызвать основные трудности в работе с инструментом — на них буду останавливаться подробно. Эта книга собрана из публикаций на моём блоге, то есть с данными материалами вы легко можете ознакомиться на блоге о контент-анализе. Ссылка внизу каждой страницы книги. На блоге вы сможете ознакомиться с комментариями читателей, задать вопрос в том же формате, написать мне через форму обратной связи, если у вас есть какие-либо предложения по поводу сотрудничества или предложения по блогу и т.д., ознакомиться с другими материалами на блоге. Пишу я с ошибками и стиль мой не из лучших :-) В этой связи прошу вас обращать внимание на содержание, а не на форму изложения. Я практик, а не писатель всё же...

Лекта — лексико-семантический текстовый анализатор. Предназначен для проведения количественного и качественного контент-анализа текста. Для работы может быть использован, главным образом, маркетологами, социологами практиками, PR-специалистами, специалистами по рекламе, политтехнологами и представителями многих других профессий, нуждающихся в получении информации и продукте, услуге, публичной персоне, социальном явлении, процессе с помощью анализа имеющейся в распоряжении или потенциально доступной вербальной информации, выраженной в текстовом формате.

Ключевой принцип работы программы заключается в определении доминирующих в информационном пространстве изучаемого предмета микротем, после чего следует качественная интерпретация составляющих идентифицированных тематических блоков. Такая идентификация блоков может быть легко и быстро произведена независимо от объёма текстового массива. Хотя, стоит оговориться, что при работе с массивами на 50 000 — 200 000 страниц текста вам придётся запастись терпением. Можно сходить погулять на пол дня или поспать. Компьютер в этот момент лучше не трогать. Ощущение такое, что он вот вот задымится. Происходит это при построении исходных матриц контент-анализа.

Но о них позже.

Программа ЛЕКТА выполняет следующий ряд функций:

1. Разбиение текстов на фрагменты с опорой на число слов либо на вспомогательные символы, вставленные в текст, сигнализирующие о необходимости разбивки текста в определённых местах. По умолчанию это символы ##SL 2. Составление словаря контент-анализа, опирающегося на принцип частотности либо на построенный категориальный аппарат. Включение всех словоформ выбранных лексем в словарь.

3. Составление матрицы контент-анализа, отражающей встречаемость каждой из лексем в каждом из фрагментов текста 4. Проведение факторного анализа, позволяющего сгруппировать единицы счёта и

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

фрагменты текста в тематические группы.

5. Экспорт матрицы контент-анализа в dat файл, с которым можно работать как в Excel, так и выгрузить, например, в Statistica.

Вот такие основные функции выполняет эта программа. Также для её освоения рекомендую Вам ознакомиться со статьями о качественном контент-анализе, располагающимися на блоге.

Официальным сайтом программы является сайт научно-исследовательского социологического центра НИСОЦ. По поводу приобретения программы можете обращаться по контактам, указанным на сайте НИСОЦ.

Теперь давайте начнём непосредственное знакомство с программой — научимся разбивать тексты на отдельные части, используя функционал ЛЕКТА.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Глава первая. Сбор массива текстов и разбивка на Сейчас мы с вами поговорим о двух аспектах исследования, проводимых методом контент-анализа:

1. О наборе текстового массива 2. О загрузке и первоначальной механической обработке массива в программе ЛЕКТА Хочу сразу сказать — здесь я хотел бы резюмировать свой опыт работы с программой ЛЕКТА. Я обладаю неплохим опытом работы в ней (простите, если повторяюсь). Это более 30 замеров, проведённых лично мной и руководство более чем 100 студенческими исследованиями. За это время мне удалось достаточно хорошо узнать, КАК ИМЕННО СТОИТ РАБОТАТЬ с программой ЛЕКТА. Продукт это уникальный, и он позволяет провести анализ текстового массива ОТ НАЧАЛА И ДО КОНЦА, при условии наличия самого текстового контента и адекватно работающего МОЗГА Ещё замечу — для России этот продукт уникален, и без всяких сомнений, достоин вашего времени для его освоения.

Для сбора текстового массива для проведения контент-анализа в программе ЛЕКТА (или в ином пакете) используются разные подходы и они сильно варьируются в зависимости от Вашего • бюджета • исследовательских предпочтений Причины для вариаций могут быть и иными. В нашем конкретном примере мы с вами будем анализировать глубинные интервью. Приводить здесь гайд (план интервью, включающий набор тем и подтем для разговора с респондентом), я не стану. О составлении гайда и о том, чем он собственно является, я напишу на блоге. В данном случае, порывшись в недрах своего компьютера, я нашёл именно этот массив. Почему бы не поработать именно с ним? Однако, сразу оговорюсь — глубинные интервью — бесконечно удобная и информативная работа. Сами интервью берутся на основе гайда — чёткой структуры, что в свою очередь помогает нам при работе в ЛЕКТА получить отдельные сегменты информационного пространства отношения к услуге, продукту, социальному явлению, процессу, политической персоне и т.д. и т.п. Вместе с тем, Вы можете работать и с другими массивами — главное понимать алгоритм работы с программой. Снова подчеркну — понять Вы его сможете полностью лишь после проведения исследования от начал и до конца. Так всегда было в рамках моей педагогической работы. Надеюсь, серия этих статей, поможет Вам разобраться с алгоритмом сразу же после прочтения. Причин так не думать не вижу — читайте всю серию и разберётесь, после чего приступайте к работе над своим собственным замером. Будут вопросы — пишите — с удовольствием отвечу. Чтобы было понятнее в перспективе хочу записать видеоуроки и выложить их на блоге, но пока эта работа ещё только задумывается.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Учитывая то, что не у всех есть в распоряжении набор глубинных интервью (10-20 суммарным объёмом 50-100 страниц будет уже достаточно для проведения контент-анализа в ЛЕКТА), я хотел бы вкратце остановиться на подборе иных массивов текста и подготовке их к работе. К слову, тексты могут быть на русском, английском, немецком языках ( с другими массивами, увы, не работал).

1. Публикации в СМИ. Наиболее важными аспектами при работе с этим видом контента являются единство жанра и единство объёма. Если Вы набираете публикации из СМИ в электронном формате, не смешивайте информационные заметки на 5-7 строк и развёрнутые публикации на 10-15 страниц текста. Также не совмещайте в массиве текстов статьи из СМИ и книги. Объём публикаций должен быть приблизительно равен.

Также не надо соединять в едином массиве статьи юмористического, художественного, научного, юридического или иного жанра. Выберете уже что-то одно По опыту скажу — в ЛЕКТА лучше всего работать с публицистикой — СМИ, по тематике конгруэнтными массовой культуре, содержащими и эмоциональную и рациональную составляющую.

Для загрузки, например, статей, подойдёт поисковик типа google, или же поиск по интернет изданию. Однако, есть и более удобные, хотя и платные сервисы, типа EASTVIEW, с помощью которого Вы можете скачивать одновременно по статей на нужную тему. Так за 2-3 часа работы можно набрать контента на 1000-1500 статей на интересующую Вас тему + собрать удобный реестр материала в виде таблицы, что позволит отдельно поработать и с ним. Есть и аналоги — гугл Вам в помощь 2. Фокус группы.Тут всё так же как и интервью. Идеальный вариант для контент-анализа в ЛЕКТА 3. Интернет-переписка. Опять же, лучше её строить по заранее продуманному гайду и, опять же, это прекрасный массив для работы.

4. Интернет-форумы. Здесь придётся основательно поработать. Прежде всего вам надо скачать массив текста с форума. Если объём значителен, то вручную копировать текст общения на форуме нецелесообразно. Лучше воспользоваться специализированным софтом. Это, например, программа Teleport. Далее вам потребуется конвертировать HTML файлы в TXT, например, в программе HTMLasTEXT и потом, объединить файлы для дальнейшей обработки (удаления сохранившихся html тегов, рекламы и т.д.), например, в программе Advanced File Joiner. Работу с ними в будущем опишу на блоге. Аспектов тут масса, в частности разбиение текстов на элементы, соответствующие самим сообщениям на форуме (для этого можно использовать функцию разбиения на фрагменты ##SL в ЛЕКТА). Если не хотите с ними разбираться — в форме обратной связи на блоге предлагайте варианты сотрудничества 5. Блоги. При внушительном объёме блога (блогов) аналогично предыдущему пункту.

6. Нормативно правовые акты — очень удобный вариант работы, учитывая прозрачность семантик лексем, однако, даёт сравнительно мало материала для работы.

7. Художественная литература. Не пробовал: экспериментируйте да обрящите

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

На руках мы имеем несколько десятков (сотен, тысяч, десятков тысяч, сотен тысяч и т.д.) статей. Для того, чтобы нам было удобнее работать в дальнейшем нам было бы неплохо составить реестр всех текстовых документов (просто перечень материалов в формате таблицы с указанием некоторых данных о них — дата публикации, наименование СМИ.

Либо пола респондента, его возраста. Либо адреса сайта, с которого взята статья, её автора (блоггера, например) и т.д.). Вот так такой реестр может выглядеть:

Соответственно, при работе с другими массивами текста, параметры для реестра могут отличаться. Подчеркну самое важное — чем больше их будет — тем лучше.

Как Вы видите, среди прочих параметров здесь присутствует параметр КОД — здесь закодированы значения всех параметров, присутствующих в таблице. Этим кодом и будут называться наши документы: каждый текстовый документ (а мы их будем сохранять именно в формате txt, нам надо будет назвать этим кодом. То есть Вы открываете блокнот — вставляете в него текст документа и сохраняете его под этим названием (код=название документа). Если документов больше 1000, например, то работа становится весьма кропотливой. Это возможно, если вы, например, анализируете статьи из СМИ и скачали их ОЧЕНЬ МНОГО. Тут для создания кодов Вам на помощь придут формулы EXCEL (например, =СЦЕПИТЬ и =ЗАМЕНИТЬ — для объединения значения параметров в ячейках и удаления лишнего).

Итак, мы с Вами получили набор текстов в txt формате. Что-то типа этого:

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Загрузим их в программу ЛЕКТА. Для этого нажмём на кнопку «добавить текстов».

Выберем тип файлов TXT

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Теперь выберем все интересующие нас файлы в нужной директории диска, например, через функцию Ctrl A. Нажимает ОТКРЫТЬ. Файлы загрузились.

Сразу удалим «пустой файл», формирующийся системой по умолчанию.

Нажмём на кнопочку с изображением крестика.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Мы видим, что ЛЕКТА показывает все наши статьи, отображая коды, созданные нами, а также число слов в тексте. Нажав на код, мы увидим справа текст файла:

Сейчас наша задача заключается в том, чтобы разбить тексты на приблизительно равные фрагменты. ЭТО ОЧЕНЬ ВАЖНО ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ДАЛЬНЕЙШЕГО АНАЛИЗА. Если фрагменты будут сильно варьироваться по величине, то сегментировать информационное пространство будет просто невозможно.

Итак, нажимаем на кнопку ОБРАБОТКА и выбираем РАЗБИТЬ НА ФРАГМЕНТЫ.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Ставим галочку на РАЗБИТЬ ПО РАЗМЕРУ и выбираем размер: 50 +- 20.

Нажимаем OK. Всё. Наши тексты разбились по размеру в рамках указанного диапазона.

Однако разбились, возможно, и не все, и нам надо закончить разбиение вручную (программа не всегда может справиться с этим самостоятельно). Для ручной разбивки находим фрагменты, не разбившиеся на части: они отмечены знаком «-». Кликаем по ним в правой части программы приблизительно по середине фрагмента и желательно в конце абзаца или предложения (так, чтобы разделить мысли высказывания) и нажимаем пробел либо кнопку выше:

Так поступаем с фрагментами, которые явно сильно выходят за рамки указанного диапазона числа слов.

Далее поговорим о КЛЮЧЕВОМ этапе работы — составлении словаря контент-анализа.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Этап создания словаря очень ответственный и достаточно специфический — грамотное составление словаря требует опыта такой работы. Составляя словарь впервые, исследователь может допустить ошибки, которые помешают дальнейшей работе над замером.

Итак, что же такое словарь контент-анализа?

Под словарём в данном случае мы будем понимать набор слов и их словоформ, отражающих те или иные микротемы, микросюжеты, формирующие ключевое тематическое наполнение информационного пространства, представленное массивом текста. В нашем случае, в случае с работой в ЛЕКТА нас будут интересовать те слова, которые наиболее часто встречаются в тексте, а также обладают чёткой семантикой.

Слова, входящие в словарь, должны быть конкретны и высокочастотны — это наиболее важных требования к единицам счёта в рамках контент-анализа в ЛЕКТА.

Перейдём в интерфейс ЛЕКТА на закладку СЛОВАРЬ. В появившемся диалоговом окне-предупреждении о возможности потери текущих данных кликаем YES.

По умолчанию все слова массива, отображаемые справа, отсортированы по алфавиту. Вначале идёт латиница, потом кириллица.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Наша задача на этом этапе заключается в том, чтобы выбрать наиболее часто встречающиеся слова массива. Для этого нам надо кликнуть по заголовку столбца ЧАСТОТА. Теперь наверху оказались слова, чаще всего встречающиеся в наших текстах. Разумеется, в первую очередь это предлоги, союзы и другие неинформативные части речи.

Приступим к выбору слов — единиц счёта контент-анализа. Напомню, что слова должны соответствовать 2-м критериям — они должны часто встречаться в тексте, и они должны иметь относительно чёткое значение. Станет понятно на примере: пропуская все слова, не имеющие точного значения (союзы, предлоги и т.д.) и опускаясь ниже, доходим до слов, обладающих более чёткой семантикой. Нас интересуют слова, которые могут быть употреблены с одинаковым или близкими значениями в разных контекстах. Так на рисунке ниже мы видим часто встречающееся слово ВРЕМЯ и также часто встречающееся слово РАЙОНЕ. Слово ВРЕМЯ явно не имеет чёткого значения — может быть использовано в

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

разных контекстах с разными значениями (трудное время, время от времени, во время и т.д.).

Зная, что наши тексты о социально-экономической действительности города Нижнего Новгорода, мы можем сделать вывод о том, что слово РАЙОН имеет достаточно определённую семантику и используется в массиве текстов чаще всего в единственном значении — синонимично ТЕРРИТОРИИ. Для того, чтобы сделать своеобразную закладку этого слова надо кликнуть по нему и нажать пробел. Закладка отобразиться выше. Таким же образом, постепенно опускаясь вниз, (двигаясь к менее частотным лексемам) мы добавляем закладки и к другим единицам счёта. Число таких закладок может быть любым. Оптимально от 70 до 150. Однако я работал со словарём и в 299 единиц счёта, но это был контент-анализ 57 000 страниц текста. Ещё отмечу — двигаться вниз лучше используя стрелочку ВНИЗ справа — так переходы будут плавными и частотность будет снижаться постепенно. И ещё — не бойтесь сделать одинаковые закладки — работа со словоформами пойдёт далее.

Итак, допустим мы насобирали около 100 закладок. Я, для примера пока набрал только 15-20. Частота не должна быть ниже 8-12 употреблений слова (суммарно со словоформами, но об этом ниже). Выглядит это примерно так:

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Перейдём к работе с словоформами — кликнем по заголовку столбца ЛЕКСЕМА. Наши слова отсортировались по алфавиту. Кликнем по самой первой закладке слева, с которой и начнём работу. И вот мы видим все словоформы слова РАЙОНЕ — в моём примере это первая закладка. Принцип работы на этом этапе заключается в том, чтобы создать папки, в которые мы поместим все словоформы слов, вошедших в закладки. Для этого кликнем по слову РАЙОНЕ в закладке и нажмём на кнопку выше — СОЗДАТЬ ИМЕНОВАННЫЕ ПАПКИ ИЗ ВЫДЕЛЕННОГО.

Слева появляется папка с названием РАЙОНЕ и числом слов (пока только слов «районе») в ней. Кликаем по ней, тем самым как бы заходя в неё. Кликаем в нижнем дубле перечня папок (всего их 2 — так работать удобнее — в верхней части Вы

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

работаете с общим словарём и закладками, а в нижней с отдельными папками). Теперь нажимаем на кнопочку ВНИЗ, перемещая лексемы из общего словаря в папку:

Так нам надо перенести все лексемы из верхней части экрана в нижнюю — из общего словаря в конкретную папку. Подчеркну, что слова должны иметь единую семантику, ведь эту папку мы будем использовать в дальнейшем как единую единицу счёта. То есть слова могут иметь и разную семантику, и нам нужно включать в словарь максимально близкие по значению слова. Обычно это бывают все словоформы, но встречаются и исключения, особенно при работе с большими массивами текста.

Если Вы ошиблись и включили в папку лишнее, неконгруэнтное семантике слово, просто нажмете на него в микрословаре папки и далее используйте кнопку ВВЕРХ — слово вернётся в базовый общий словарь.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Ещё хотел бы обратить Ваше внимание на то, что работу можно ускорить, хотя при этом, возможно, она будет сделана не столько качественно. Обведя несколько слов в базовом словаре, зажав левую клавишу мышки, система сама определит их общую часть, которую мы можем включить в словарь. Например, это будет слово «РАЙОН*» и все слова, начинающиеся с РАЙОН попадут в папку. При этом уже не обязательно отдельно включать в словарь все словоформы.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Переходи к следующей закладке и действуем по аналогии: создаём новую папку и переносим в неё словоформы лексемы из базового словаря. Так получаем 70- папок. Сейчас нам необходимо избавиться от дублей — похожих папок, объединив их.

Для этого выберем, например, папки «Горький» и «горького». Учитывая то, что это старое название Нижнего Новгорода, можно предположить что слова имеют единую семантику. Используя как и ранее кнопки со стрелкой для перемещения лексем, соберём все лексемы в единую папку.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Пустую же папку просто удалим — нам она не нужна.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Ещё раз проверим все папки на наличие дублей. Сохраним проект (меню Проект/Сохранить проект). Да, забыл сказать — словари можно отдельно загружать и отдельно сохранять без сохранения всего проекта. Это может быть актуально, если Вы решили применить словарь к другому массиву текстов.

Далее поговорим о применении словаря к фрагментам текста.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Глава третья. Исходная матрица контент-анализа Сейчас я расскажу вам о следующем этапе проведения контент-анализа в ЛЕКТА — применении словаря к фрагментам текстового массива и получении базовой матрицы контент-анализа. С матрицей контент-анализа можно продолжать работать не только в ЛЕКТА, но и в таких статистических пакетах, как SPSS, Statistica и иных.

Итак, приступим к работе с фильтрами — нашими папками, содержащими наборы лексем. Они станут переменными при дальнейшей работе по проведению факторизации матрицы контент-анализа. Для того чтобы создать единый набор таких фильтров нажмём на кнопку «добавить все папки как новые фильтры»

Переходим на закладку ФИЛЬТРЫ и видим развёрнутые папки с лексемами.

Сразу же нажимаем на «крестик», чтобы удалить первый пустой фильтр, формируемый системой до добавления фильтров пользователями.

Здесь мы можем редактировать наш набор фильтров, однако это бывает необходимо ОЧЕНЬ редко, поэтому сейчас мы не будем останавливаться на этом

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

функционале ЛЕКТА. Переходим вновь в закладку ФРАГМЕНТЫ. Здесь нам необходимо отметить каждый из фрагментов текстов галочкой. Для этого кликнем по соответствующей кнопке в меню. Этот шаг очень важен! Не забудьте про него!

Теперь, когда все фрагменты выделены, применим наши фильтры — наборы лексем — к ним. Для этого выберем пункт меню «применить фильтры». Далее выбираете название и директорию для будущей матрицы, содержащей результат применения фильтров к текстам. С нетерпением ждём обработки материала… Обычно с массивом текста в 100-200 страниц операция длится около 30 секунд — минуты. С массивом англоязычного текста на 57 000 страниц (один из моих замеров, проведённых в рамках диссертационной работы) ЛЕКТА «возилась» около 12 часов. Для таких массивов нужен как опыт проведения контент-анализа в ЛЕКТА так и неплохой компьютер. Для моего несколько устаревшего ноутбука это было настоящее испытание.

Итак, мы дождались завершения обработки массива. Находим наш файл. Сейчас он не имеет расширения. Кликаем по нему 2 раза и открываем с помощью EXCEL. Вот что мы видим: (я убрал почти все переменные, чтобы показать матрицу полностью в ширину)

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

В первом столбце отображается порядковый номер фрагмента текста. Во втором — код исходного текста фрагмента. В третьем — число слов во фрагменте. Далее идут названия папок, включивших себе актуальные лексемы, выбранные нами в ходе работы над словарём. Соответственно на пересечении строк и столбцов указано, какое количество раз встречается любая из лексем в папке словаря во фрагменте текста.

Столбец % для нас не будет актуален. И последний столбец содержит сами фрагменты текстов.

Как вы понимаете, уже в EXCEL методом простой сортировки и базовых функций с этой матрицей можно плодотворно работать. Однако, наша работа будет глубже и продуктивнее. В следующей статье я расскажу Вам о том, как идентифицировать отдельные тематические блоки в массиве текстов — найти группы сильно коррелирующих лексем и фрагментов текстов с помощью факторного анализа.

Эта работа будет проведена в программе STATISTICA, хотя в новой версии ЛЕКТА модуль факторного анализа позволяет не прибегать к стороннему софту.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Глава четвёртая. Факторный анализ в Statistica Теперь я расскажу вам как обрабатывать базовую матрицу контент-анализа в программе STATISTICA. Обработка будет производиться с помощью факторного анализа. Подчеркну, что в новой версии ЛЕКТА можно проводить факторный анализ без использования сторонних программ типа Statistica или SPSS. Однако, у меня не руках нет новой версии ЛЕКТА, поэтому объяснять принцип идентификации ключевых тематических блоков текстового массива буду на примере программы Statistica. Не пугайтесь — ничего сложного здесь нет, особенно если не лезть в дебри. Итак, поехали:

факторный анализ в Statistica!

Объяснять факторизацию буду с использованием Statistica 8 в англоязычной версии. В подробности вдаваться не буду — просто повторяйте те же действия, что и в инструкции, и всё получится! Напомню — суть этой работы на данном этапе сводится к определению главных тем текстового массива. Выражены они будут набором переменных (наших единиц счёта — групп лексем) и набором фрагментов текстов по каждой из тем.

Открываем нашу матрицу контент-анализа в ECXEL. Далее нам потребуется скопировать только ту часть таблицы, в которой содержатся показатели частотности. То есть мы не будем копировать первые три столбца, последний, содержащий фрагменты текстов, предпоследний столбец и первую строку — копируем только столбцы, в которых отражена частотность встречаемости переменных.

Тем временем открываем статистику и создаём новый лист, кликнув по иконке

CREATE

Появляется рабочий лист — пустая таблица. Ставим курсор в первую ячейку первой строки, нажимаем правую кнопку мыши, выбираем опцию PASTE SPECIAL (специальная вставка). Выбираем тип вставки TEXT. Нажимаем ОК. Довольно странно, что делать нужно так, но это помогает избежать некоторых ошибок при вставке.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Видим основную часть нашей матрицы, вставленной в рабочий лист STATISTICA. Теперь открываем пункт меню STATISTICS, подменю MULTIVARIATE EXPLORATORY TECHNIQUES и далее пункт FACTOR ANALYSIS.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Кликаем по кнопке VARIABLES и выбираем опцию SELECT ALL — то есть выбираем все переменные из нашего набора — в данном примере все 219 штук. Обычно их бывает меньше — 100-150. Другими словами, мы задействуем для анализа все созданные нами наборы лексем — все папки. Нажимаем ОК и потом снова ОК.

Далее нам предстоит выбрать оптимальное количество факторов (микротем) в нашей факторной модели, своеобразной структуре информационного пространства изучаемого предмета. По умолчанию нам предлагается выбрать 2 фактора — нас это явно не устраивает, так так такую модель будет очень трудно анализировать и она будет слишком генерализована, каждый из факторов будет содержать слишком много переменных — например 100 и 119. Для удобства анализа нам надо добиться иного распределения переменных — приблизительно 4-8 на каждый из факторов. Учитывая то, что у нас всего 219 переменных, факторов должно быть 27-54 или чуть больше или чуть меньше. Теперь определим оптимальное количество факторов. Для этого впишем в поле MAXIMUM NO OF FACTORS например число 60 (с запасом). Нажмём ОК.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Перейдём в закладку EXPLAINED VARIANCE и кликнем по кнопке

EIGENVALUES.

Открывается таблица. Из неё копируем первый столбец (EIGENVALUES) и вставляем его в новый лист EXCEL, желательно, в новую книгу — наш основной рабочий документ. Вставляем в первый столбец — курсор на A

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Теперь в ячейке B2 напишем формулу =A1-A2 и «протащим» формулу на всю длину столбца со значениями. Скопируем полученные значения (дельты) и вставим их в строку (транспонируем). Такая операция производится через специальную вставку.

Выберем вставить «значения» и поставим галочку на «транспонировать».

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Теперь из этой линейки значений построим график. Обводим все значения и выбираем диалоговое окно построения диаграмм — тип диаграммы — график.

Нам надо выбрать значение на графике, после которого происходит резкий спад — снижение объясняющей способности модели. Сейчас мы видим, что таким значением может быть 7 (7 факторов), однако, как ране уже было сказано, нам недостаточно такого числа факторов, поэтому нам надо растянуть график вниз и искать другие спады.

Растягиваем… Получаем что-то вроде этого:

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Запредельной точности нам не требуется. Можем выбрать, например, факторов. Итак — 26 факторов будут адекватно объяснять тематический разброс информационного пространства изучаемого предмета. Возвращаемся в Statistica, нажимаем CANSEL и вписываем уже не ориентировочное количество факторов (не 60), а определённое, оптимальное — 26. (сразу подчеркну — на этом этапе я предпочитаю проводить работу несколько раз, дабы получить несколько вариантов матриц факторного анализа с разным количеством факторов — просто подстраховаться на случай получения малопригодной для работы матрицы). Вписав 26, нажимаем ОК.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

В закладке LOADINGS выбираем тип факторного анализа — VARIMAX NORMALIZED (меню FACTOR ROTATION).

Кликаем на кнопку Summary Factor loadins и получаем первую матрицу факторного анализа — матрицу факторных нагрузок. Копируем её и вставляем на новый лист в ECXEl (курсор на B2) Переходим в закладку SCORES и кликаем по кнопке FACTOR SCORES.

Получаем вторую матрицу и вставляем её на новый лист в EXCEL — курсор на D2.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Теперь из нашей исходной матрицы нам необходимо взять список названий переменных. Вначале скопируем их, а далее с помощью транспорирования поместим их вертикально в лист матрицы факторных нагрузок в первый столбец — курсор при вставке на A2. Во второй матрице нам необходимо заполнить первые 3 пустых столбца и вставить 2 после матрицы. В первые 3 вставляем значения из первых трёх столбцов исходной матрицы контент-анализа. В последние 2 также вставим значения и текст последний двух столбцов. Из матрицы факторных нагрузок удалим последние 2 строки (суммы) — они нам не потребуются в работе. К обоим матрицам добавим шапки F1, F2… F26. Ниже приложу файл с матрицами, так как столько скриншотов делать просто лень, и смотреть их Вам будет неудобно матрицы факторного анализа Не беспокойтесь о том, что выглядит это непросто. Просто следуйте алгоритму и результат приятно обрадует! Далее я расскажу о небольшой обработке этих матриц в Excel. Это уже финишная прямая, к слову! Дальше — проще!

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Глава пятая. Обработка матриц факторного анализа Сейчас мы поговорим об итоговой обработке полученных матриц факторного анализа. На этом этапе мы определим содержание факторов — тематических групп, выраженных набором переменных (лексем) и наборами фрагментов текстов.

Мы продолжим работу с теми же матрицами. Скачать их можно по этой ссылке.

Для начала скопируем шапку (F1,F2…F26) и вставим её справа. Далее один столбец назовём max и вставим шапку ещё раз. Чтобы было понятнее, ниже привожу скриншоты:

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Итого у нас в матрице factor loadings три одинаковых шапки Теперь немножко посчитаем. В столбце фактора F1 под второй шапкой пишем формулу — ABS(самое первое значение в матрице — в примере это B2). Протягиваем формулу по длине всей второй шапки и вниз до упора. В общем получаем абсолютные значения всей матрицы, создавай её дубль под второй шапкой.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Теперь в столбце max напишем формулу =МАКС(диапазон абсолютных значений с первого по 26 факторы). У нас в примере формула будет выглядеть как =МАКС(AB2:BA2).

Дальше протягиваем формулу по всей высоте матрицы.

И последняя формула. Пишем под третьей шапкой. Делим первое абсолютное значение на максимальное в строке. У нас в примере это будет выглядеть как =AB2/$BB2. Далее соответственно протягиваем формулу по всей длине третьей шапки и высоте матрицы.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Далее сортируем значения в столбце F1 под третьей шапкой, так, чтобы вверху оказались единицы.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Теперь после строк, содержащих единицы, вставим пустую строку.

Переходим к столбцу F2. Также применяем сортировку по убыванию, получаем несколько единиц вверху и также как и ранее добавляем пустую строку после них. Так «лесенкой» движемся вниз до столбца 26 включительно.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Теперь, рекомендую закрепить самую первую строку матрицы. Так всегда будет видно с каким фактором ведётся работа. Также покрасим красным значения факторов как в примере, двигаясь лесенкой вниз.

Результат смотрим здесь: готовые матрицы Пока всё. Посмотрите на то, что вышло в итоге, и, думаю, вы догадаетесь к чему всё идёт, и зачем мы проводили все эти манипуляции с данными.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Часть шестая. Интерпретация матриц факторного Это завершающая часть книги о контент-анализе в программе ЛЕКТА. Сейчас я расскажу вам, как работать с матрицами факторного анализа, получаемыми в ходе контент-анализа. Напомню ещё раз, что я описываю предыдущую версию программы, функционал которой несколько менее полон — в ней нет модуля факторного анализа, что немного осложняет работу. В новой версии факторизация происходит намного быстрее и удобнее.

Возможно, вы уже догадались, как работать с полученными матрицами.

Напомню, что матрицы представлены факторами, а факторы — это тематические блоки, каждый из которых и предстоит описать. Учитывая то, что факторы представлены наиболее часто встречающимися лексемами, мы можем предположить, что и сами факторы описывают наиболее популярные (актуальные) в изучаемом информационном пространстве тематические блоки. Давайте просто посмотрим на нашу матрицу factor loadings. (скачать её можно здесь) Посмотрим на первый фактор (колонка F1 или столбец B в примере).

Отсортируем значения, отмеченные красным, так, чтобы вверху оказались наибольшие по модулю значения. В данном случае вверху оказываться значение 0,74. Как мы видим, все значения отрицательны. Условно будем называть фактор отрицательным. Однако,это не значит, что фактор носит какой-либо негативный оттенок. Если бы все значения были в плюсе, фактор бы можно было классифицировать как положительный, что опять же не говорит о его позитивности. Если бы были и отрицательные и положительные значения, фактор можно было бы назвать поляризованным. Поляризованный фактор представляет не один тематический блок, а два. Положительный или отрицательный факторы отражают только один тематический блок. (строго говоря, это не так — какие-то микротемы могут «привязаться» к фактору, расширяя его тематический диапазон).

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Как мы видим, фактор представлен следующим набором переменных:

Лексемы, имеющие наибольший коэффициент играют большую роль в факторе и лучше его описывают. Лексемы, имеющие малый коэффициент, часто можно просто исключить, так как они описывают периферийные темы, а не тематические доминанты.

Просто посмотрев на набор лексем, мы можем сделать вывод, что первый фактор

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

описывает достопримечательности Нижнего Новгорода, главные исторические улицы, памятники. Не всем знакомы достопримечательности Нижнего Новгорода, поэтому давайте посмотрим на любой другой фактор.

Далеко ходить не будем. Давайте взглянем на второй фактор.

Снова сортируем значения. Вверху оказываются наиболее значимые переменные.

ном

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Легко понять, что фактор описывает функционирование транспортной системы Нижнего Новгорода. Фактор отрицательный. Однако, мы видим, что в факторе присутствует одна переменная со знаком +. Это лексема молодёжь. Исключаем её — сама по себе она нас мало интересует. Лексемы представляют интерес при наличии выраженной в факторе корреляции. По одиночке рекомендую их игнорировать.

Как мы поступаем далее? Всё довольно просто. Каждому из факторов мы даём название. Например, второму можно дать название «функционирование транспортной инфраструктуры» или что-то похожее. Дав название каждому из факторов, подумаем, как можно их сгруппировать в более крупные блоки. Можно назвать их темами. В итоге получим 3-7 тем.

Каждой из тем также даём название. Поясню на всякий случай — факторы группируются исходя из тематичности, а не их порядковых номеров. То есть мы просто находим более общие темы и интегрируем факторы в крупные блоки.

Сама эта структура может стать основой аналитической записки. Тема = глава.

Фактор = параграф. Факторы, разумеется, в случае их схожести также можно объединять между собой.

Аналитическая записка по результатам контент-анализа Что же мы делаем дальше… Набор тематических групп, представляющих

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

наибольшую популярность в информационном пространстве, выраженном массивом текстов, нас, безусловно, интересует. Однако он даёт сравнительно мало информации.

Эта информация сугубо количественная. Мы же планируем перейти к качественному этапу интерпретации текстов.

Допустим, мы продолжаем работу со вторым фактором, описывающим транспортную инфраструктуру Нижнего Новгорода. Открываем текстовый редактор, например, MS Word. Вставляем туда группу лексем второго фактора.

ном

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

В голове держим мысль о том, что фактор отрицательный. Открываем вторую матрицу — Factor Scores — находим столбец F2, сортируем значения так, чтобы вверху оказались отрицательные значения, то есть по возрастанию. Опускаемся вниз до значений по модулю в столбце не менее 1.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Напомню — последний столбец этой матрицы — фрагменты текстов.

Соответственно при сортировке и его содержимое также отсортировалось. Чтобы было понятнее, скажу по-проще: нас интересует сильно нагруженные темой транспорта фрагменты текстов. В них будут часто встречаться вместе лексемы, представляющие фактор — то есть те лексемы, которые содержатся в первой матрице. Фрагменты текстов, имеющие коэффициент менее 1 будут содержать мало этих слов, соответственно разговор в них будет идти уже на смежные или иные темы. Нам же при работе с анализом фактора о транспорте, имеет смысл анализировать текстовые фрагменты только о транспорте — ничего лишнего нам не нужно. Итак, двигаемся в конец второй матрицы и копируем тексты, имеющие коэффициент как минимум 1.

Чтобы было понятнее, я скрою почти все столбцы, оставив последний и несколько столбцов факторов.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

В общем, копируем все текстовые фрагменты до самого верха. Вставляем их в текстовый редактор ниже фрагментов текстов.

Теперь нам надо отметить лексемы фактора в тексте и желательно разными цветами. Соответственно через функцию поиск (Ctrl F) раскрашиваем лексемы, а точнее их основные части без окончаний, так как наши лексемы, как Вы помните — фильтры, включающие в себя наборы словоформ.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

Ну, дальше всё просто. Дальше идёт качественная интерпретация — описываем, как конкретно преподносится каждый из тематических блоков, отвечая на вопросы КАК, ПОЧЕМУ, ЗАЧЕМ и т.д. Оцениваем тексты по заданному набору параметров — оцениваем мотивации, эмоции и что угодно. Можем сгруппировать тексты с точки зрения оценки предмета обсуждения фактора — например, закрасив положительные высказывания жёлтым, нейтральные серым, негативные красным. Далее их можно сгруппировать, перетащив в единые блоки и работать с ними по очереди, также определив, какие оценки доминируют в пространстве фактора, подсчитав соотношение оценок. Интерпретация качественного характера уже была описана на блоге. Если не хотите сильно заморачиваться — просто обобщайте материал каждого из факторов, передавайте в записке основные мысли, эмоциональные особенности их преподнесения, оценки обсуждаемого предмета авторами текстов, пишите выводы в конце параграфа.

На этом про ЛЕКТА всё. Кстати, если уж речь идёт о качественной интерпретации, то хочу отметить — следующих цикл статей на блоге посвящён программе ATLAS.TI — мощном инструменте качественного контент-анализа.

Соответственно обе программы можно использовать вместе на разных этапах для получения более качественного результата.

Спасибо и удачи с освоением метода контент-анализа! Всегда буду рад помочь вам в этом отношении — пишите на мой блог. Адрес внизу.

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU

УСЛУГИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА ИНТЕРВЬЮ, ФОКУС ГРУПП, СМИ,

ФОРУМОВ, БЛОГОВ. ОБУЧЕНИЕ МЕТОДИКАМ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА.

P.S. Скоро на блоге появится и видео курс по ЛЕКТА, качественным методам, программе ATLAS.ti + книга по ней и многое другое! Следите за обновлениями на блоге о контент-анализе!

АЛЕКСЕЙ РЮМИН. МОЙ БЛОГ О КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ - CONTENT-ANALYSIS.RU