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Panoramica

L'analisi del contenuto è uno strumento di ricerca utilizzato per determinare la presenza di determinate parole, temi o concetti all'interno di determinati dati qualitativi (es. testo). Utilizzando l'analisi del contenuto, i ricercatori possono quantificare e analizzare la presenza, i significati e le relazioni di tali determinate parole, temi o concetti. Ad esempio, i ricercatori possono valutare il linguaggio utilizzato all'interno di un articolo di notizie per cercare pregiudizi o parzialità. I ricercatori possono quindi trarre deduzioni sui messaggi all'interno dei testi, sugli scrittori, sul pubblico e persino sulla cultura e il tempo in cui circondano il testo.

Descrizione

Le fonti di dati potrebbero provenire da interviste, domande aperte, note di ricerca sul campo, conversazioni o letteralmente qualsiasi occorrenza di linguaggio comunicativo (come libri, saggi, discussioni, titoli di giornali, discorsi, media, documenti storici). Un singolo studio può analizzare varie forme di testo nella sua analisi. Per analizzare il testo utilizzando l'analisi del contenuto, il testo deve essere codificato o suddiviso in categorie di codice gestibili per l'analisi (cioè codici). Una volta che il testo è stato codificato in categorie di codice, i codici possono essere ulteriormente classificati in categorie di codice per riepilogare ulteriormente i dati.

Di seguito vengono fornite tre diverse definizioni di analisi del contenuto.

  • Definizione 1: Qualsiasi tecnica per fare inferenze identificando sistematicamente e oggettivamente caratteristiche speciali dei messaggi. (da Holsti, 1968)

  • Definizione 2: Un approccio interpretativo e naturalistico. È sia di natura osservativa che narrativa e si basa meno sugli elementi sperimentali normalmente associati alla ricerca scientifica (affidabilità, validità e generalizzabilità) (da Ethnography, Observational Research e Narrative Inquiry, 1994-2012).

  • Definizione 3: Una tecnica di ricerca per la descrizione oggettiva, sistematica e quantitativa del contenuto manifesto della comunicazione. (da Berelson, 1952)

Usi dell'analisi dei contenuti

  • Identificare le intenzioni, il focus o le tendenze comunicative di un individuo, gruppo o istituzione

  • Descrivere le risposte attitudinali e comportamentali alle comunicazioni

  • Determinare lo stato psicologico o emotivo di persone o gruppi

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  • Rivela le differenze internazionali nel contenuto della comunicazione

  • Rivela i modelli nei contenuti della comunicazione

  • Pre-testare e migliorare un intervento o un sondaggio prima del lancio

  • Analizza le interviste dei focus group e le domande aperte per integrare i dati quantitativi

Tipi di analisi del contenuto

Esistono due tipi generali di analisi del contenuto: analisi concettuale e analisi relazionale. L'analisi concettuale determina l'esistenza e la frequenza dei concetti in un testo. L'analisi relazionale sviluppa ulteriormente l'analisi concettuale esaminando le relazioni tra i concetti in un testo. Ogni tipo di analisi può portare a risultati, conclusioni, interpretazioni e significati diversi.

Analisi concettuale

In genere le persone pensano all'analisi concettuale quando pensano all'analisi del contenuto. Nell'analisi concettuale, un concetto viene scelto per l'esame e l'analisi comporta la quantificazione e il conteggio della sua presenza. L'obiettivo principale è esaminare l'occorrenza dei termini selezionati nei dati. I termini possono essere espliciti o impliciti. I termini espliciti sono facili da identificare. La codifica dei termini impliciti è più complicata: è necessario decidere il livello di implicazione e basare i giudizi sulla soggettività (questione di affidabilità e validità). Pertanto, la codifica di termini impliciti implica l'utilizzo di un dizionario o di regole di traduzione contestuali o entrambi.

Per iniziare un'analisi del contenuto concettuale, identificare prima la domanda di ricerca e scegliere uno o più campioni per l'analisi. Successivamente, il testo deve essere codificato in categorie di contenuti gestibili. Questo è fondamentalmente un processo di riduzione selettiva. Riducendo il testo in categorie, il ricercatore può concentrarsi e codificare parole o modelli specifici che informano la domanda di ricerca.

Passaggi generali per condurre un'analisi del contenuto concettuale:

1. Decidi il livello di analisi: parola, senso della parola, frase, frase, temi

2. Decidere per quanti concetti codificare: sviluppare un insieme predefinito o interattivo di categorie o concetti. Decidi: A. di consentire la flessibilità per aggiungere categorie attraverso il processo di codifica, o B. di attenersi al set predefinito di categorie.

  • L'opzione A consente l'introduzione e l'analisi di materiale nuovo e importante che potrebbe avere implicazioni significative per la propria domanda di ricerca.

  • L'opzione B consente al ricercatore di rimanere concentrato ed esaminare i dati per concetti specifici.

3. Decidere se codificare per l'esistenza o la frequenza di un concetto. La decisione cambia il processo di codifica.

  • Quando codifica per l'esistenza di un concetto, il ricercatore conterebbe un concetto solo una volta se è apparso almeno una volta nei dati e non importa quante volte è apparso.

  • Quando codifica per la frequenza di un concetto, il ricercatore conterebbe il numero di volte in cui un concetto appare in un testo.

4. Decidi come distinguere i concetti:

  • Il testo dovrebbe essere codificato esattamente come appare o codificato come lo stesso quando appare in forme diverse? Ad esempio, pericoloso contro pericolosità. Il punto qui è creare regole di codifica in modo che questi segmenti di parole siano categorizzati in modo trasparente in modo logico. Le regole potrebbero far rientrare tutti questi segmenti di parole nella stessa categoria, o forse le regole possono essere formulate in modo che il ricercatore possa distinguere questi segmenti di parole in codici separati.

  • Quale livello di implicazione deve essere consentito? Parole che implicano il concetto o parole che enunciano esplicitamente il concetto? Ad esempio, pericoloso contro la persona è spaventoso contro quella persona potrebbe farmi del male. Questi segmenti di parole potrebbero non meritare categorie separate, a causa del significato implicito di pericoloso.

5. Sviluppa regole per codificare i tuoi testi. Dopo che le decisioni dei passaggi 1-4 sono state completate, un ricercatore può iniziare a sviluppare regole per la traduzione del testo in codici. Ciò manterrà il processo di codifica organizzato e coerente. Il ricercatore può codificare esattamente ciò che vuole codificare. La validità del processo di codifica è assicurata quando il ricercatore è coerente e coerente nei propri codici, nel senso che segue le proprie regole di traduzione. Nell'analisi del contenuto, obbedire alle regole di traduzione equivale alla validità.

6. Decidere cosa fare con le informazioni irrilevanti: dovrebbero essere ignorate (ad es. parole inglesi comuni come and e) o utilizzate per riesaminare lo schema di codifica nel caso in cui si aggiungesse al risultato della codifica?

7. Codifica il testo: questo può essere fatto a mano o utilizzando un software. Utilizzando il software, i ricercatori possono inserire categorie e far sì che la codifica venga eseguita automaticamente, in modo rapido ed efficiente dal programma software. Quando la codifica viene eseguita a mano, un ricercatore può riconoscere gli errori molto più facilmente (ad esempio errori di battitura, errori di ortografia). Se si utilizza la codifica del computer, il testo potrebbe essere ripulito dagli errori per includere tutti i dati disponibili. Questa decisione di codifica manuale rispetto a computer è più rilevante per le informazioni implicite in cui la preparazione della categoria è essenziale per una codifica accurata.

8. Analizza i tuoi risultati: trai conclusioni e generalizzazioni ove possibile. Determina cosa fare con testo irrilevante, indesiderato o non utilizzato: riesaminare, ignorare o rivalutare lo schema di codifica. Interpretare i risultati con attenzione poiché l'analisi del contenuto concettuale può solo quantificare le informazioni. In genere, è possibile identificare tendenze e modelli generali.

Analisi Relazionale

L'analisi relazionale inizia come l'analisi concettuale, in cui un concetto viene scelto per l'esame. Tuttavia, l'analisi implica l'esplorazione delle relazioni tra i concetti. I concetti individuali sono visti come privi di significato intrinseco e piuttosto il significato è un prodotto delle relazioni tra i concetti.

Per iniziare un'analisi del contenuto relazionale, identificare prima una domanda di ricerca e scegliere uno o più campioni per l'analisi. La domanda di ricerca deve essere focalizzata in modo che i tipi di concetto non siano aperti all'interpretazione e possano essere riassunti. Quindi, seleziona il testo per l'analisi. Seleziona attentamente il testo per l'analisi bilanciando la disponibilità di informazioni sufficienti per un'analisi approfondita in modo che i risultati non si limitino ad avere informazioni troppo estese in modo che il processo di codifica diventi troppo arduo e pesante per fornire risultati significativi e utili.

Ci sono tre sottocategorie di analisi relazionale tra cui scegliere prima di passare ai passaggi generali.

  1. Estrazione affettiva: valutazione emotiva di concetti espliciti in un testo. Una sfida a questo metodo è che le emozioni possono variare nel tempo, nelle popolazioni e nello spazio. Tuttavia, potrebbe essere efficace nel catturare lo stato emotivo e psicologico di chi parla o scrive il testo.

  2. Analisi di prossimità: una valutazione della co-occorrenza di concetti espliciti nel testo. Il testo è definito come una stringa di parole chiamata finestra che viene scansionata per la co-occorrenza dei concetti. Il risultato è la creazione di una matrice di concetti, o di un gruppo di concetti co-correlati e interrelati che suggerirebbero un significato complessivo.

  3. Mappatura cognitiva: una tecnica di visualizzazione per l'estrazione degli affetti o l'analisi di prossimità. La mappatura cognitiva tenta di creare un modello del significato complessivo del testo come una mappa grafica che rappresenti le relazioni tra i concetti.

Passaggi generali per condurre un'analisi del contenuto relazionale:

1. Determinare il tipo di analisi: una volta selezionato il campione, il ricercatore deve determinare quali tipi di relazioni esaminare e il livello di analisi: parola, senso della parola, frase, frase, temi.
2. Riduci il testo a categorie e codice per parole o motivi. Un ricercatore può codificare l'esistenza di significati o parole.
3. Esplora la relazione tra i concetti: una volta codificate le parole, il testo può essere analizzato per quanto segue:

  • Forza della relazione: grado di relazione tra due o più concetti.

  • Segno di relazione: i concetti sono correlati positivamente o negativamente tra loro?

  • Direzione della relazione: i tipi di relazione che le categorie esibiscono. Ad esempio, X implica Y o X si verifica prima di Y o se X allora Y o se X è il motivatore principale di Y.

4. Codificare le relazioni: una differenza tra l'analisi concettuale e quella relazionale è che le affermazioni o le relazioni tra i concetti sono codificate.
5. Eseguire analisi statistiche: esplorare le differenze o cercare relazioni tra le variabili identificate durante la codifica.
6. Mappare le rappresentazioni: come la mappatura delle decisioni ei modelli mentali.

Affidabilità e validità

Affidabilità : A causa della natura umana dei ricercatori, gli errori di codifica non possono mai essere eliminati, ma solo ridotti al minimo. In genere, l'80% è un margine accettabile per l'affidabilità. Tre criteri comprendono l'affidabilità di un'analisi del contenuto:

  1. Stabilità: la tendenza dei programmatori a ricodificare in modo coerente gli stessi dati nello stesso modo per un periodo di tempo.

  2. Riproducibilità: tendenza di un gruppo di codificatori a classificare allo stesso modo l'appartenenza a categorie.

  3. Accuratezza: misura in cui la classificazione del testo corrisponde statisticamente a uno standard oa una norma.

Validità : Tre criteri comprendono la validità di un'analisi del contenuto:

  1. Vicinanza delle categorie: ciò può essere ottenuto utilizzando più classificatori per arrivare a una definizione concordata di ciascuna categoria specifica. Utilizzando più classificatori, una categoria di concetti che può essere una variabile esplicita può essere ampliata per includere sinonimi o variabili implicite.

  2. Conclusioni: quale livello di implicazione è ammissibile? Le conclusioni seguono correttamente i dati? I risultati sono spiegabili da altri fenomeni? Ciò diventa particolarmente problematico quando si utilizza software per computer per l'analisi e la distinzione tra sinonimi. Ad esempio, la parola miniera denota variamente un pronome personale, un ordigno esplosivo e un profondo buco nel terreno da cui viene estratto il minerale. Il software può ottenere un conteggio accurato dell'occorrenza e della frequenza di quella parola, ma non è in grado di produrre un resoconto accurato del significato inerente a ciascun particolare utilizzo. Questo problema potrebbe vanificare i propri risultati e rendere non valida qualsiasi conclusione.

  3. Generalizzabilità dei risultati a una teoria: dipende dalle chiare definizioni delle categorie di concetti, da come sono determinate e da quanto sono affidabili nel misurare l'idea che si sta cercando di misurare. La generalizzabilità è parallela all'affidabilità in quanto dipende in gran parte dai tre criteri di affidabilità.

Vantaggi dell'analisi dei contenuti

  • Esamina direttamente la comunicazione utilizzando il testo

  • Consente l'analisi sia qualitativa che quantitativa

  • Fornisce preziose informazioni storiche e culturali nel tempo

  • Consente una vicinanza ai dati

  • La forma codificata del testo può essere analizzata statisticamente

  • Mezzi discreti per analizzare le interazioni

  • Fornisce informazioni su modelli complessi del pensiero umano e dell'uso del linguaggio

  • Se fatto bene, è considerato un metodo di ricerca relativamente esatto

  • L'analisi dei contenuti è un metodo di ricerca facilmente comprensibile e poco costoso

  • Uno strumento più potente se combinato con altri metodi di ricerca come interviste, osservazione e utilizzo di documenti d'archivio. È molto utile per analizzare il materiale storico, soprattutto per documentare le tendenze nel tempo.

Svantaggi dell'analisi dei contenuti

  • Può richiedere molto tempo

  • È soggetto a un maggiore errore, in particolare quando l'analisi relazionale viene utilizzata per raggiungere un livello di interpretazione più elevato

  • È spesso privo di basi teoriche o tenta troppo liberamente di trarre deduzioni significative sulle relazioni e gli impatti implicati in uno studio

  • È intrinsecamente riduttivo, in particolare quando si tratta di testi complessi

  • Tende troppo spesso a consistere semplicemente in conteggi di parole

  • Spesso ignora il contesto che ha prodotto il testo, così come lo stato delle cose dopo che il testo è stato prodotto

  • Può essere difficile da automatizzare o computerizzare

letture

Libri di testo e capitoli

  • Berelson, Bernard. Analisi del contenuto nella ricerca sulla comunicazione. New York: Free Press, 1952.

  • Busha, Charles H. e Stephen P. Harter. Metodi di ricerca in biblioteconomia: tecniche e interpretazione. New York: Academic Press, 1980.

  • de Sola Pool, Ithiel. Tendenze nell'analisi dei contenuti. Urbana: University of Illinois Press, 1959.

  • Krippendorff, Klaus. Analisi del contenuto: un'introduzione alla sua metodologia. Beverly Hills: Sage Publications, 1980.

  • Fielding, NG & Lee, RM. Utilizzo dei computer nella ricerca qualitativa. Pubblicazioni SAGE, 1991. (Fare riferimento al capitolo di Seidel, J. 'Metodo e follia nell'applicazione della tecnologia informatica all'analisi qualitativa dei dati').

Articoli metodologici

  • Hsieh HF e Shannon SE. (2005). Tre approcci all'analisi qualitativa del contenuto.Ricerca sanitaria qualitativa. 15(9): 1277-1288.

  • Elo S, Kaarianinen M, Kanste O, Polkki R, Utriainen K e Kyngas H. (2014). Analisi qualitativa del contenuto: un focus sull'affidabilità. Saggio aperto. 4: 1-10.

Articoli applicativi Application

  • Abroms LC, Padmanabhan N, Thaweethai L e Phillips T. (2011). App per iPhone per smettere di fumare: un'analisi dei contenuti. Giornale americano di medicina preventiva. 40(3):279-285.

  • Ullstrom S. Sachs MA, Hansson J, Ovretveit J e Brommels M. (2014). Sofferenza in silenzio: uno studio qualitativo sulle seconde vittime di eventi avversi. British Medical Journal, problema di qualità e sicurezza. 23:325-331.

  • Owen P. (2012). Rappresentazioni della schizofrenia di Entertainment Media: un'analisi del contenuto dei film contemporanei. Servizi psichiatrici. 63:655-659.

Software

Scegliere se condurre un'analisi del contenuto manualmente o utilizzando un software per computer può essere difficile. Fare riferimento a 'Metodo e follia nell'applicazione della tecnologia informatica all'analisi qualitativa dei dati' sopra elencato nei libri di testo e nei capitoli per una discussione sul problema.

Siti web

  • Rolly Constable, Marla Cowell, Sarita Zornek Crawford, David Golden, Jake Hartvigsen, Kathryn Morgan, Anne Mudgett, Kris Parrish, Laura Thomas, Erika Yolanda Thompson, Rosie Turner e Mike Palmquist. (1994-2012). Etnografia, ricerca osservativa e indagine narrativa. Scrittura@CSU. Università statale del Colorado. Disponibile a: http://writing.colostate.edu/guides/guide.cfm?guideid=63 . Come introduzione all'Analisi dei Contenuti di Michael Palmquist, questa è la principale risorsa sull'Analisi dei Contenuti sul Web. È completo, ma succinto. Include esempi e una bibliografia annotata. Le informazioni contenute nella narrazione di cui sopra attingono pesantemente e riassumono l'eccellente risorsa di Michael Palmquist sull'analisi dei contenuti, ma sono state semplificate allo scopo di studenti di dottorato e ricercatori junior in epidemiologia.

  • http://psychology.ucdavis.edu/faculty_sites/sommerb/sommerdemo/

  • http://depts.washington.edu/uwmcnair/chapter11.content.analysis.pdf

Corsi

Alla Mailman School of Public Health della Columbia University

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