コンテンツ分析 - それは最も客観的統計的評価であります

コンテンツ分析 - 社会学的方法、書かれたテキスト（文書）数学の言語の読み取りを含みます。 一般的に言えば、我々は統計的測定では、手書きに含まれる情報の転送について話しています。 このような政党や候補者の政治的プログラムの研究として、大量の情報のために使用されています。 このようなソフトウェアの位置 - 文書そう権利情報、利用可能ドキュメンタリー配列の周りに「追われる」研究の通常分離されたオブジェクトを取得するために、通常は十分な大きさのボリュームです。 具体的な例を説明します。

私たちは信じますか？

そこで、我々はプログラムのパーティーを持っています。 私たちは、イデオロギー的位置はメンバーによって占有されているものに興味を持っている 選挙プロセスの 統合の問題に関して、どのようにこれらの位置が異なっています。 その内容分析を覚えておいてください - 方法論的統計セクションだけでなく、すべての実用的な社会学です。 上の 研究の対象と 定義されていました。 次は我々が想定するかを理解する必要があります。 いずれかの段落、統合、同様の内容のいずれかの文の文があります：2つのオプションがあります。 隠された意味を欠場することは、驚くべきことではないので、多くの色合い文と、私にとって、それは、最後のオプション良いです。 比喩的にいえば、コンテンツ分析は好きではない：わずかな方法論的エラーがバイアスされた結果につながります。 仕事の全体の量は、再実行する必要があります。

文の分類

私たちは今、カウントされ、いくつかのグループのためにする方法を決定する必要があります。 割り当事者はグループのために提供しています：ベクトル統合（欧州・ユーラシア）; 評価文（正 - 中立 - マイナス）。 ここでは、コンテンツ分析は、（例の研究がそれを示しているため）社会学者の主観的な意見にもかかわらず、極端な精度を必要とすることを覚えておく必要があります。 したがって、我々は自分自身の評価、および処方コンテキストに依存しなければならないではありません。 それはすぐに表示されます。 そのような要因に続く：（各群について）発話の数と発話の総数。 そして、すでに受信したデータから予備的な結論を出すことができます。

カウント手順

ステートメントは互いにグループ化され、その意味論的およびテキストの関係に見えるようにするように計算されます。 例えば、そこに100文、の90です - ユーラシア統合のためには、唯一の40は、肯定的な評価を持っています。 これは、ベクターのための相対的な少数政党を表しており、この問題にはイデオロギー的確実性がない（インデックスの中央値を考慮して）ことを意味します。 かなり正確な方法 - これが「間違って」研究、内容分析という意味ではありません。 唯一の問題は、「統合」の概念は選挙ムードではなく、さらに探求する必要がある他の要因だけではなく接続されていることです。

後書き

このようなエラーを防ぐためには、パイロット、テスト分析を行うことが最善です。 そして、理解し、カウントされますどのような基準に明らかにすることができます。 主なものは、式の個々の色合いを失わないように、分析に使用される概念を運用可能、明らかです。 コンテンツ分析 - それは研究の目的に特に注意を要する作業を骨の折れるされます。 しかし、同じ質量の調査とは対照的に、それはより客観的な結果を提供します。