Phân tích nội dung - đó là việc đánh giá thống kê khách quan nhất

Nội dung phân tích - một phương pháp xã hội học, liên quan đến việc đọc văn bản bằng văn bản (document) ngôn ngữ của toán học. Nói chung, chúng ta đang nói về việc chuyển giao thông tin chứa trong longhand, trong đo lường thống kê. Nó được sử dụng cho khối lượng lớn thông tin, chẳng hạn như việc nghiên cứu các chương trình chính trị của các bên hoặc các ứng cử viên. vị trí phần mềm như vậy - Tài liệu là khối lượng đủ thường lớn, vì vậy để có được thông tin chính xác, thường bị cô lập đối tượng của nghiên cứu, sau đó được "đuổi" xung quanh mảng phim tài liệu có sẵn. Để giải thích một ví dụ cụ thể.

Chúng tôi tin tưởng?

Vì vậy, chúng tôi có các bên chương trình. Chúng tôi quan tâm đến những gì các vị trí tư tưởng đang bị chiếm đóng bởi các thành viên của quá trình bầu cử đối với các vấn đề của hội nhập với, và làm thế nào các vị trí khác nhau từ mỗi khác. Hãy nhớ rằng phân tích nội dung - là thống kê về mặt phương pháp phần, cũng như tất cả các xã hội học thực tế. Trên đối tượng của nghiên cứu này đã được xác định. Tiếp theo, bạn cần phải hiểu những gì chúng tôi giả định. Có hai lựa chọn: hoặc đoạn văn, nơi có tuyên bố về việc tích hợp, bất kỳ tuyên bố với nội dung tương tự. Đối với tôi, nó là tốt hơn lựa chọn cuối cùng, vì nhiều sắc thái báo cáo và do đó, không ngạc nhiên khi bỏ lỡ ý nghĩa ẩn. Nói theo nghĩa bóng, phân tích nội dung không thích: các lỗi về phương pháp nhỏ dẫn đến kết quả sai lệch. Toàn bộ khối lượng công việc sẽ phải làm lại.

phân loại các báo cáo

Bây giờ chúng ta phải quyết định như thế nào sẽ được tính và đối với một số nhóm. Chia bên cung cấp cho các nhóm: vector tích hợp (Châu Âu-Á-Âu); báo cáo đánh giá (dương - trung - âm). Ở đây chúng ta phải nhớ rằng việc phân tích nội dung (ví dụ nghiên cứu cho thấy nó) liên quan đến độ chính xác cực đoan, bất chấp những ý kiến chủ quan của một nhà xã hội học. Do đó, chúng ta phải dựa không đánh giá riêng của họ, và bối cảnh toa bác sĩ. Nó sẽ hiển thị ngay lập tức. Tiếp theo là các yếu tố như: số lượng những phát biểu (cho mỗi nhóm) và tổng số lời phát biểu. Sau đó, đã từ dữ liệu nhận được có thể làm cho kết luận sơ bộ.

Thủ tục đếm

Lời phát biểu được nhóm đối với nhau bằng và được tính theo cách như vậy mà mối quan hệ ngữ nghĩa có thể nhìn thấy và văn bản của họ. Ví dụ, có 100 báo cáo, 90 trong số đó - để hội nhập Á-Âu, nhưng chỉ có 40 có một đánh giá tích cực. Điều này có nghĩa rằng đối với vector thể hiện các bên liên quan thiểu số, và (xem xét các giá trị trung bình của chỉ số) không có sự chắc chắn về ý thức hệ về vấn đề này. Điều này không có nghĩa là "sai lầm" Nghiên cứu, phân tích nội dung - một phương pháp khá chính xác. Câu hỏi duy nhất là khái niệm "hội nhập" được kết nối không chỉ với tâm trạng bầu cử, mà còn với các yếu tố khác cần được khám phá thêm.

bạt

Để ngăn chặn lỗi như vậy, cách tốt nhất là để thực hiện một thử nghiệm, phân tích thử nghiệm. Sau đó, người ta có thể hiểu và làm rõ về những gì tiêu chí sẽ được tính. Điều quan trọng là operationalize rõ các khái niệm được sử dụng trong phân tích, để không làm mất màu cá nhân của biểu thức. phân tích nội dung - đó là siêng năng làm việc mà đòi hỏi sự chú ý đặc biệt đến các mục tiêu của nghiên cứu này. Nhưng, trái ngược với các cuộc điều tra hàng loạt cùng, nó cung cấp kết quả khách quan hơn.