콘텐츠 분석

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컨텐츠 분석은 문서와 통신 아티팩트를 연구하는 것으로, 다양한 형식, 사진, 오디오 또는 비디오의 텍스트일 수 있습니다.사회과학자는 콘텐츠 분석을 사용하여 복제 가능하고 체계적인 [1]방식으로 커뮤니케이션 패턴을 조사합니다.컨텐츠 분석을 사용하여 사회적 현상을 분석하는 주요 장점 중 하나는 사회적 경험을 시뮬레이션하거나 설문 답변을 수집하는 것과는 대조적으로 비침습적인 특성입니다.

콘텐츠 분석의 실천과 철학은 학문 분야마다 다릅니다.이 모든 작업에는 흥미롭고 의미 있는 [2][3]내용의 존재를 나타내기 위해 라벨(코드라고도 함)이 할당된 텍스트나 아티팩트의 체계적인 판독 또는 관찰이 포함됩니다.일련의 텍스트의 내용에 체계적으로 라벨을 붙임으로써, 연구자들은 통계적 방법을 사용하여 콘텐츠의 패턴을 정량적으로 분석하거나 정성적 방법을 사용하여 텍스트 내의 콘텐츠의 의미를 분석할 수 있다.

컴퓨터는 문서의 라벨링(또는 코드화)을 자동화하기 위해 컨텐츠 분석에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.간단한 계산 기술은 단어 빈도 및 문서 길이와 같은 기술 데이터를 제공할 수 있습니다.기계학습 분류기는 라벨을 붙일 수 있는 텍스트의 수를 크게 늘릴 수 있지만, 그렇게 하는 것의 과학적 유용성은 논쟁의 대상이다.또한 사전 결정된 언어,[4] 의미 및 심리적 특성을 위해 텍스트를 분석하는 수많은 컴퓨터 지원 텍스트 분석(CATA) 컴퓨터 프로그램을 사용할 수 있습니다.

목표들

콘텐츠 분석은 광범위한 기술 패밀리로 가장 잘 이해됩니다.효과적인 연구자들은 실질적인 질문에 대답하는 데 가장 도움이 되는 기술을 선택합니다.그러나 Klaus Krippendorff에 따르면 모든 콘텐츠 [5]분석에서 다음 6가지 질문에 대처해야 합니다.

  1. 어떤 데이터가 분석됩니까?
  2. 데이터는 어떻게 정의됩니까?
  3. 데이터는 어느 모집단에서 추출됩니까?
  4. 관련 문맥은 무엇입니까?
  5. 분석의 경계는 무엇입니까?
  6. 무엇을 측정할 것인가?

가장 단순하고 객관적인 형태의 콘텐츠 분석에서는 단어 빈도, 신문 칼럼에 의해 취해진 페이지 영역, 라디오나 텔레비전 프로그램의 지속시간과 같은 텍스트의 명확한 특성을 고려합니다.단어의 의미는 주변 텍스트에 따라 달라지기 때문에 간단한 단어 빈도 분석은 제한됩니다.Key Word In Context(KWIC) 루틴은 단어를 텍스트 컨텍스트에 배치하여 이 문제를 해결합니다.이것은 동의어나 동음이의어에 의해 도입된 것과 같은 모호함을 해결하는데 도움이 된다.

분석의 또 다른 단계는 사전 기반(정량적) 접근법과 정성적 접근법의 구별이다.사전 기반 접근법은 단어의 빈도 목록에서 파생된 범주 목록을 설정하고 텍스트에 대한 단어 및 각 범주의 분포를 제어합니다.이러한 방식으로 정량적 내용 분석의 방법들이 발견된 범주의 관측치를 정량적 통계 데이터로 변환하는 반면, 정성적 내용 분석은 의도성과 그 함의에 더 초점을 맞춘다.질적 내용 분석과 주제 [6]분석 사이에는 강한 유사성이 있다.

질적 및 정량적 콘텐츠 분석

정량적 내용 분석은 이러한 코드화된 [7]주파수의 주파수 카운트와 객관적 분석을 강조합니다.또한 정량적 내용 분석은 분석을 시작하기 전에 코딩이 결정된 프레임화된 가설에서 시작합니다.이러한 코드 범주는 연구자의 가설과 엄격히 관련이 있다.양적 분석은 연역적 [8]접근도 취한다.콘텐츠 분석 변수 및 구성의 예는 예를 들어 오픈 액세스 데이터베이스 DOCA에서 찾을 수 있습니다.이 데이터베이스는 커뮤니케이션 및 정치학 연구 분야와 주제와 관련된 콘텐츠 분석 변수를 편집, 체계화 및 평가합니다.

Siegfried Kracauer는 정량적 분석에 대한 비판을 제공하며, 보다 신뢰할 수 있도록 복잡한 커뮤니케이션을 지나치게 단순화한다고 주장합니다.반면, 정성 분석은 잠재해석의 복잡함을 다루는 반면, 양적 분석은 명백한 의미에 초점을 맞춘다.또, 질적, 정량적 [7]컨텐츠 분석의 「중복」도 인정하고 있습니다.질적 분석에서는 패턴을 보다 면밀하게 관찰하고, 연구자가 발견할 수 있는 잠재의식에 따라 연구의 진로를 바꿀 수 있다.그것은 귀납적이며 [8]가설과 반대로 열린 연구 질문으로 시작한다.

코드북

콘텐츠 분석에 사용되는 데이터 수집 도구는 코드북 또는 코딩 방식입니다.정성적 콘텐츠 분석에서는 코딩 중에 코드북을 구성하고 개선하며, 정량적 콘텐츠 분석에서는 코드북을 개발하여 코딩 [4]전에 신뢰성과 타당성을 사전 테스트해야 합니다.코드북에는 인간 코더에 대한 자세한 설명과 코드화할 각 개념 또는 변수에 대한 명확한 정의 및 할당된 값이 포함되어 있습니다.

현행 모범 과학 관행 표준에 따르면, 각 내용 분석 연구는 연구의 재현성이 보장되도록 부록 또는 보충 자료로 코드북을 제공해야 한다.Open Science Center for Open Science Framework(OSF) 서버에서는 "코드북"을 검색하여 콘텐츠 분석 연구의 많은 코드북을 무료로 이용할 수 있습니다.

또한 콘텐츠 분석을 위한 변수 데이터베이스(DOCA)는 사전 테스트된 변수와 콘텐츠 [9]분석을 위한 확립된 코드북에 대한 개방형 액세스 아카이브를 제공합니다.아카이브의 조치는 향후 연구에서 채택되어 고품질 및 동등한 기기의 사용을 보장할 수 있습니다.도카 다른 것들 중에서,., 아이 성적 abuse,[12]에 언론 보도에 사진 사용을 위해 대책과 m가상의 미디어와 오락(예:sexualization을 비디오 games[10]의 대책)의 이용자 생산 미디어 콘텐츠(예를 들어, 온라인 증오 speech[11]대책), 뉴스 매체와 언론(모두의 내용 분석, 대책을 다룬다의 easures선거캠페인[13] 보도의 개인화).

계산 도구

PC와 같은 일반적인 컴퓨팅 설비가 등장함에 따라 컴퓨터 기반의 분석 방법이 [14][15][16]인기를 끌고 있습니다.개방형 질문, 신문 기사, 정당 성명, 의료 기록 또는 실험에서의 체계적인 관찰에 대한 답변은 모두 텍스트 데이터의 체계적인 분석 대상이 될 수 있습니다.

기계 판독 가능한 텍스트 형태로 이용할 수 있는 통신 내용을 가지는 것으로, 입력은 빈도를 해석해, 추론을 구축하기 위한 카테고리로 부호화된다.

컴퓨터 지원 분석을 통해 시간을 단축하고 여러 인간 코더가 상호 코더의 신뢰성을 확립할 필요가 없어짐으로써 대규모 전자 데이터 세트에 도움이 됩니다.그러나 인간 코더는 종종 텍스트에서 미묘한 의미와 잠재된 의미를 더 잘 파악할 수 있기 때문에 콘텐츠 분석에 여전히 사용될 수 있습니다.한 연구는 인간 부호들이 더 넓은 범위를 평가하고 잠재된 [17]의미에 기초하여 추론을 할 수 있다는 것을 발견했다.

신뢰성과 타당성

Robert Weber씨는 다음과 같이 말하고 있습니다."텍스트에서 유효한 추론을 하기 위해서는 분류 절차를 일관되게 하는 것이 중요합니다.다양한 사람들은 같은 텍스트를 같은 방법으로 코드화해야 합니다.[18]타당성, 코드 간 신뢰성 및 코드 내 신뢰성은 [5]오랜 기간 동안 방법론적인 연구에 집중해야 합니다.Neuendorf는 콘텐츠 분석에 인간 코더를 사용할 경우 적어도 두 개의 독립된 코더를 사용해야 한다고 제안합니다.인간 코딩의 신뢰성은 종종 "두 개 이상의 코더 간의 일치 또는 대응의 양"[4] 또는 코더 간 신뢰성의 통계적 측정을 사용하여 측정된다.Lacy와 Riffe는 코더의 신뢰성 측정을 정량적 콘텐츠 분석의 강점으로 간주하고 콘텐츠 분석가가 코더의 신뢰성을 측정하지 않으면 데이터는 단일 [19]리더의 주관적 인상보다 신뢰성이 낮다고 주장합니다.

오늘의 보고 표준에 따르면 정량적 내용 분석은 완전한 코드북과 함께 발행되어야 하며, 코드북의 모든 변수 또는 조치에 대해 경험적 사전 [4][20][21]테스트에 기초하여 적절한 코드간 또는 라우터간 신뢰성 계수를 보고해야 한다.또한 코드북에 있는 모든 변수 또는 조치의 타당성이 보장되어야 한다.이는 초기 연구에서 타당성을 입증한 확립된 측정치를 사용하여 달성할 수 있다.또한 조치의 내용 타당성은 코드북의 코딩 지침, 정의 및 예를 면밀히 조사하고 승인 또는 수정하는 분야의 전문가에 의해 확인될 수 있다.

텍스트의 종류

콘텐츠 분석에는 5가지 유형의 텍스트가 있습니다.

  1. 책이나 신문과 같은 쓰여진 텍스트
  2. 연설이나 연극 등의 구두 교재
  3. 그림, 그림, 아이콘 등의 아이콘 텍스트
  4. TV 프로그램, 영화, 비디오와 같은 시청각 텍스트
  5. 인터넷에서 볼 수 있는 텍스트인 하이퍼텍스트

역사

내용 분석은 언어, 서면 텍스트, 인터뷰, 이미지 또는 다른 형태의 의사소통을 분류하고 분류하는 연구입니다.처음에는 19세기 말 최초의 신문을 사용하여 주어진 칼럼의 수를 측정하여 수동으로 분석하였다.이 접근법은 1893년 [22]한 대학생이 셰익스피어 문학의 패턴을 연구한 것으로도 거슬러 올라갈 수 있다.

수년간 콘텐츠 분석은 다양한 범위에 적용되어 왔습니다.해석학과 언어학은 오랫동안 내용 분석을 사용하여 신성하고 불경스러운 원문을 해석하고, 많은 경우 원문의 저자와 [3][5]진위성을 귀속시켜 왔다.

최근, 특히 매스커뮤니케이션의 등장으로, 컨텐츠 분석은 미디어 컨텐츠와 미디어 로직을 깊이 분석하고 이해하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.정치학자 Harold Lasswell은 20세기 초중반의 주류 버전에서 콘텐츠 분석의 핵심 질문을 공식화했다: "누가 무엇을, 누구에게, 왜, 어느 정도까지,[23] 어떤 효과를 가지고 말하는가?"Lasswell이 시작한 정량적 접근법에 대한 강한 강조는 콘텐츠 분석의 또 다른 "아버지"인 Bernard Berelson에 의해 마침내 이루어졌습니다. Bernard Berelson은 콘텐츠 분석의 정의를 제안했습니다.이 정의는 이 관점에서 상징적입니다. "매니페스토의 객관적, 체계적, 정량적 설명을 위한 연구 기법입니다.nt of communication."[24] (통신의 nt).

양적 콘텐츠 분석은 최근 몇 년 동안 대중 통신 및 개인 통신 연구에 대한 기술적 진보와 유익한 응용으로 인해 새로운 인기를 누리고 있습니다.새로운 미디어, 특히 소셜 미디어와 모바일 기기에서 생성되는 텍스트 빅데이터의 콘텐츠 분석이 인기를 끌고 있다.이러한 접근법은 언어에서 의미가 형성되는 과정인 반분열(semiosis)의 복잡성을 무시하는 언어에 대한 단순한 관점을 취합니다.양적 콘텐츠 분석가는 콘텐츠 분석의 범위를 단순 계산으로 한정하고 자연과학의 측정 [25]방법론을 사회과학에 비판적으로 반영하지 않고 적용한다는 비판을 받아왔다.반대로 질적 콘텐츠 분석가는 체계적이지 못하고 지나치게 [25]인상적이라는 비판을 받아왔다.Krippendorff는 콘텐츠 분석에 대한 양적 접근법과 질적 접근법이 중복되는 경향이 있으며, 어떤 접근법이 [25]더 나은지에 대한 일반적인 결론은 있을 수 없다고 주장한다.

콘텐츠 분석은 과거의 문서인 트레이스와 비언어 문서인 아티팩트를 연구하는 것으로도 설명할 수 있습니다.텍스트는 그 문구의 넓은 의미에서 커뮤니케이션 프로세스에 의해 생성되는 것으로 이해되며,[3][26] 종종 유괴를 통해 평균이 얻어진다.

잠재적이고 명백한 내용

매니페스트 내용은 액면 그대로 쉽게 이해할 수 있습니다.그 의미는 직설적이다.잠재된 내용은 명확하지 않으며 의미나 함의를 [27]밝혀내기 위해 해석이 필요합니다.

사용하다

Holsti는 콘텐츠 분석의 15가지 사용을 세 가지 기본 [28]범주로 분류합니다.

  • 통신의 선행 사항에 대해 추론하다
  • 커뮤니케이션의 특성을 설명하고 추론하는
  • 커뮤니케이션의 효과에 대해 추론하다

그는 또한 이러한 용도를 기본적인 커뮤니케이션 패러다임의 맥락에 두고 있다.

다음 표는 콘텐츠 분석의 일반적인 목적, 이를 적용하는 커뮤니케이션 패러다임의 요소 및 일반적인 질문에 대한 15가지 사용 방법을 보여줍니다.

목적, 커뮤니케이션 요소 및 질문별 콘텐츠 분석 사용
목적 요소 질문. 사용하다
커뮤니케이션의 선행 요소에 대해 추론하다 원천 누구?
  • 저작자 문제(저작권 분석)에 대한 답변
부호화 프로세스 왜요?
  • 정치 및 군사 정보 보호
  • 개인의 특성을 분석하다
  • 문화적 측면과 변화를 추론하다
  • 법적 및 평가적 증거 제공
커뮤니케이션의 특성을 설명하고 추론한다. 채널. 어떻게?
  • 설득 기법 분석
  • 스타일 분석
메세지 뭐라고?
  • 커뮤니케이션 콘텐츠 동향 설명
  • 소스의 기존 특성을 소스가 생성하는 메시지와 관련짓는다.
  • 커뮤니케이션 콘텐츠를 표준과 비교하다
받는사람 누구에게?
커뮤니케이션의 결과에 대해 추론하다 디코딩 프로세스 무슨 효과로?
참고. 목적, 커뮤니케이션 요소 [28]및 Holsti로부터의 질문.주로 Holsti에서 [28]개조한 베렐슨에서[29] 사용.

반대로 콘텐츠 분석을 특징짓는 절차의 사용 범위에는 제한이 있습니다.특히, 분석 목표에 대한 접근이 재료 간섭 없이 직접적인 방법으로 이루어질 수 있다면, 직접 측정 기법이 더 나은 데이터를 [30]산출할 수 있다.따라서 콘텐츠 분석은 주로 범주적(일반적으로 명목적 또는 서수적 척도로 제한됨)인 특성을 가진 통신을 선별된 개념 단위(단위화)를 통해 정량적으로 기술하려고 하는 반면, 목표 수량이 아닌 경우, 인터코더의 신뢰성을 모니터링하면서 열거하기 위해 값(분류)이 할당된다.(일반적으로 간격 또는 비율 척도로) 이미 직접 측정할 수 있습니다.특히 연속적인 물리량입니다만, 이러한 타겟은 통상, 컨텐츠 분석의 [31][32][33][34][35][36][20][37]「연속적인」선택과 공식이 필요한 대상에는 기재되어 있지 않습니다.예를 들어(혼합 연구 및 임상 적용에서) 의료 이미지가 의사에게 진단 기능을 전달함에 따라 AEX라고 하는 신경 영상의 뇌졸중(무해) 볼륨 척도는 중뇌 동맥 영역에서 10개의 질적으로 묘사된(불균등) 뇌 영역으로 단위화되며, 이는 적어도 부분적으로와 그렇지 않은 것으로 분류된다.후자를 열거하기 위해 완전히 경색되었으며, 종종 코헨의 카파에 의해 인터코더의 신뢰성을 평가하는 출판된 시리즈와 함께.앞서 말한 이탤릭체 연산은 신뢰받지 못한 콘텐츠 분석 형식을 경색 범위의 추정치에 적용하며,[38][39] 대신 이미지에서 직접 볼륨으로 더 쉽고 정확하게 측정할 수 있습니다.("정확도...신뢰성의 가장 높은 형태입니다.)[40] 단, NIHSS(National Institute of Health Stroke Scale) 또는 수정된 Rankin Scale(mRS)에 의한 병용 임상 평가에는 필요한 형태의 내용 분석이 유지됩니다.Klaus Krippendorff는 언어와 이미지의 콘텐츠에 걸친 콘텐츠 분석의 잠재적인 한계를 인식하면서 "이해할 수 있다"고 단언합니다.대부분의 콘텐츠 분석이 [41]진행되는 분류 및/또는 계수 프로세스에 전혀 부합하지 않습니다."라고 말합니다. 이는 콘텐츠 분석이 메시지를 상당히 왜곡할 수 있음을 시사합니다.

초기 코딩 체계 개발

초기 코딩 체계 또는 코딩 접근법의 프로세스는 선택된 특정 콘텐츠 분석 접근법에 따라 달라집니다.직접적인 콘텐츠 분석을 통해 학자들은 기존의 이론이나 가정으로부터 예비 코딩 체계를 기초한다.기존의 콘텐츠 분석 접근방식에서는 초기 코딩 방식이 데이터로부터 개발되었습니다.

코딩의 전통적인 과정

위의 접근법 중 어느 쪽이든 데이터에 몰입하여 전체적인 그림을 얻는 것이 연구자에게 권장된다.또한 일관되고 명확한 코딩 단위를 식별하는 것이 중요하며, 연구자들의 선택은 단일 단어에서 여러 단락, 텍스트에서 상징적 기호까지 다양하다.마지막으로 특정 범주 또는 [42]주제 내에서 코드를 분류하여 코드 간의 관계를 구성합니다.

「 」를 참조해 주세요.

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