В данной лабораторной работе мы имеем дело с первым этапом исследования с использованием метода автоматизированного контент-анализа. Первый этап состоит в формировании совокупности исследуемых текстов, так как перечень ключевых слов в нашем случае и формирует совокупность текстов для последующего автоматизированного анализа как параметров сообщений, так и связей авторов сообщений.

Контент-анализ – это метод многомерного, многостороннего исследования содержания коммуникаций. Характеризуя различные типы контент-анализа, необходимо отметить, что качественный (не количественный) контент-анализ основан на нечастотной модели содержания текста (при этом фиксируется или учитывается наличие или отсутствие той или иной характеристики текста – элемента содержания или индикатора соответствующей категории содержания). Количественный контент-анализ рассматривает частоту появления в анализируемых текстах отдельных тем, слов, символов. Его задача – получить количественную структуру содержания текста»¹.

Этапы контент-анализа:

1. Определение совокупности изучаемых источников или сообщений с помощью набора заданных критериев, которым должно отвечать каждое сообщение.

2. Формирование выборочной совокупности сообщений. В некоторых случаях можно изучать всю определенную на первом этапе совокупность источников, поскольку подлежащие анализу случаи (сообщения) часто ограничены по числу и хорошо доступны. Однако иногда контент-анализ должен опираться на ограниченную выборку, взятую из большего массива информации.

3. Выявление единиц анализа. Ими могут быть слова или темы. Простейшим элементом сообщения является слово. Тема — это другая единица, представляющая собой отдельное высказывание о каком-либо предмете.

4. Выделение единиц счета, которые могут совпадать со смысловыми единицами или носить специфический характер.

5. Непосредственно процедура подсчета. Она в общем виде сходна со стандартными приемами классификации по выделенным группировкам. Применяется составление специальных таблиц, применение компьютерных программ, специальных формул, статистических расчетов.

6. Интерпретация полученных результатов в соответствии с целями и задачами конкретного исследования. Возможно выявление процента распространенности в обществе субъективных смыслов объекта или явления.

Рекомендации к формированию перечня ключевых слов

Прежде чем начинать подбирать ключевые слова необходимо разобраться в интересующей тематике. Так, для исследования экологической тематики необходимо почитать сайты экологических организаций, – например, Гринпис, или Фонда дикой природы, изучить новости и обратить внимание на их представительства в социальных сетях, найти через обычные поисковые системы различные тематические интернет-ресурсы. Причем в качестве ключевых слов могут выступать и гиперссылки на профильные ресурсы, представительства в социальных сетях, новости и т.п. Не рекомендуется брать в качестве ключевых слов часто используемые в обыденной жизни слова и выражения, так как в поисковой выдаче будет много сообщений, не связанных с целью Вашего исследования. Вы легко можете (и должны) проверить релевантность ключевых слов, вводя проверяемые ключевые слова и выражения в поисковую форму социальной сети (например, ЖЖ) и выборочно просматривая найденные ссылки на сообщения, где встречается проверяемое ключевое слово. Так, например, не удастся попытка выделить совокупность записей по суицидальной тематике, вводя в качестве ключевого слова «смерть» – Вы обнаружите в поисковой выдаче множество использований этого слова в нерелевантном контексте. Все мы знаем выражения «до смерти хочу …», «мне до смерти надоел…», и т.п. Даже слово «самоубийство» встречается в основном не в текстах лиц, склонных к суициду, а в текстах криминальных новостей и в текстах пересказов и комментариев произошедших громких самоубийств в записях совершенно не склонных к суициду людей.

Если Вы хотите выделить сообщество людей, объединенных интересом к некоторой тематике, лучше всего использовать информацию, которая, скорее всего, будет распространяться (и обсуждаться) только интересующими Вас людьми, входящими в сообщество. Идеальный вариант – некоторое будничное мероприятие по теме, интересное только людям, интересующимся исследуемой тематикой. Так, нескандальные, обычные экологические акции, как правило, интересны только самим людям, озабоченным темой экологии. Другие пользователи посчитают эту информацию скучной и не будут размещать ее у себя в записях. Название такого мероприятия (если оно является более-менее уникальным) и ссылки на страницы ресурсов, где размещены анонсы мероприятия, скорее всего, станут удачными ключевыми словами.

Кроме того, важно помнить, что люди могут упоминать некоторую информацию как в позитивном, так и в негативном контексте. При этом ключевые слова будут встречаться одни и те же, а записи будут противоположно окрашенными. И чем жарче споры, тем больше вероятности найти одни и те же ключевые слова в абсолютно противоположно окрашенных сообщениях. Сегодня продолжают активно развиваться методики семантического поиска и автоматизированного анализа эмоционального контекста текстов (позитивный или негативный эмоциональный окрас), однако они еще не до конца отработаны, поэтому нами не используются.

Этой особенностью разнородно окрашенной информации можно пренебречь в случае, когда мы не пытаемся выделить сообщество сторонников или противников, и нам просто интересны каналы распространения и скорость распространения информации, независимо от того, в позитивном или негативном ключе она распространяется и обсуждается. Но и в этом случае желательно брать для исследования какие-либо четко очерченные мероприятия с характерными (а лучше – уникальными) названиями, не встречающимися в обыденной речи. В этом смысле тематики «Зеленый weekend»/«введение платности среднего образования»/«законы о пропаганде гомосексуализма» достаточно простые, так позволяют найти набор ключевых слов и гиперссылок на ресурсы (также использующихся в качестве ключевых слов), практически не встречающихся в ином контексте, кроме интересующего исследователя.

--------------------
¹ Тюрина И.О. Контент-анализ // Политическая энциклопедия: В 2 т. / Нац. обществ.-науч. фонд; рук. проекта Г.Ю. Семигин; науч.-ред. совет: пред. совета Г.Ю. Семигин. - М.: Мысль, 1999. - Т. 1. - С. 560