Контент-анализ - метод формализованного изучения содержания документов и различного рода текстов. Метод перевода текстовой информации в количественную. 1) Объектами изучения являются личные документы (письма, автобиография, дневники). 2) Документы групповой и массовой коммуникации. Записи разговоров, уставы, приказы, объявления, реклама, газеты. 3) Результаты деятельности людей (литература и искусство). Цели контент-анализа. Контент-анализ нужен для получения информации индивидуальных различий между людьми и группами. 40-е годы - Курт-Ливин изучал ценностные ориентации молодежи (подвергал контент-анализу песенники). 50-е годы - Бейлз использовал контент-анализ для оценки стиля руководства, конфликтность групп, социально-психологический климат (контент-анализ записей деловых бесед, дискуссий, совещаний). 90-е годы - Калмыкова использовала контент-анализ для преодоления субъективности психотерапии (типичные способы взаимодействия человека с другими людьми). Часто используется для изучения личностных особенностей писателей по их произведениям. Например, произведения Достоевского, Шекспира (для описания их личностей). Иногда контент-анализ используется как вспомогательная техника для обработки данных малоформализованных методов. История контент-анализа. Возник в 40-е годы 20 века в США. У нас контент-анализом занимались Блонский, Рыбников, Касаткина. Квантификация давно используется (приблизительно 100 лет). Первоначально используется для анализа материалов прессы социологами и социальными психологами. В 30-е годы Кузьмичев использовал 12 советских газет, выделялось 10 тем (политика, культура, спорт, сенсации. . .). У нас на первом месте всегда политика. Блонский: у взрослых 70% первых воспоминаний - какое-либо несчастье. Контент-анализ начался с простого подсчета, затем корреляционная техника. Сейчас используются компьютерные программы. Этапы проведения контент-анализа. 1) качественная оценка документов (их общее осмысление и выяснение предмета для подсчета, можно ли их подвергать контент-анализу). Есть два ограничения: - имеется достаточное количество материала для подсчета, достаточное количество однородных документов или немного объемных документов. - не всегда удается формализовать содержание документа (выделить тот элемент, который нужно считать). 2) выделение самих единиц анализа (наиболее ответственный этап), сложно выделить смысловую единицу содержания, которые могут быть в разных речевых формах. 3) отыскание выделенных единиц в тексте, их индикаторов и подсчет этих единиц. 4) использование методов математической статистики.