Термин content. Contentanalysis впервые начал применяться в конце XIX начале XX вв в американской журналистике (см раб. Б. Мэттью, А. Тенни, Д. Спиид, Д. Уипкинс)
 Скачать 277 Kb.
|
|
Термин content-analysis впервые начал применяться в конце XIX – начале XX вв. в американской журналистике (см. раб.: Б.Мэттью, А.Тенни, Д.Спиид, Д.Уипкинс). У истоков методологии контент-анализа находились американский социолог Г. Лассуэл и французский журналист Ж.Кайзер. Так, в начале 60-х гг. Г. Лассуэл осуществил попытку политологического анализа СМИ, исходя из учета формальных критериев. Он ввел в научный оборот некую абстрактную единицу: «слово». Целью работы Лассуэла было получение собственно социологического результата на нетипичном для социологии материале: текстах печатных изданий. Исследователь проделал огромную работу, но, поскольку в методике Лассуэла качественные оценки не были адекватно соотнесены с количественными методами, результаты его трудов с трудом поддавались верификации. В начале 60-х гг. Ж. Кайзер разработал оригинальную методику статистического анализа периодики. В ее основе лежал подход к тестовому массиву, как информационной системе. Тем самым Кайзер сформулировал теоретическую базу последующего распространения социологических методов в сферы изучения всех нарративных источников, включая эпиграфический и эпистолярный материал. В работе Ж. Кайзера акцентировалось внимание на внешней форме организации материала: его расположении, оглавлении, оформлении и т.д. Кайзер разработал целый комплекс исследовательских процедур, обеспечивающих полную формализацию, как единичного газетного номера, так и совокупности однотипных периодических изданий. Тем самым Ж.Кайзер сформулировал систему, позволяющую фиксировать развитие тенденций в публикациях СМИ. Свое дальнейшее развитие «кайзеровское направление» методологии контент-анализа получило в работах Э. Морэн. Э. Морен ввела в научный оборот термин «единица информации» - семантический блок, содержание которого отвечает на вопрос: «О чем говориться?» Последнее обстоятельство сделало возможным изучение любых форм организации текстового материала, причем, как на терминологическом уровне, так и на уровне фразы, абзаца, статьи и даже целых книг. Тем самым, Э.Морэн разрушила критерий однородности, применявшийся ранее при статистической обработке нарративов. Взамен, она предложила идеологию «семантических групп», которые, по ее мнению, должны учитываться по тематическому признаку. Кроме того, Э.Морэн разработала концепцию «тона» материала, который определялся социометрически: «положительная информация», «отрицательная», «нейтральная». [5] Важный вклад в развитие контент-анализа внесли российские и эстонские социологи, особенно А.Н.Алексеев, Ю. Вооглайд, П. Вихалемм, Б.А. Грушин, М. Лауристинь и др. [9] Для изучения содержания текста традиционно применяется метод контент-анализа. Слово «контент» означает содержимое (или содержание) документа. Под документом при этом понимается не только официальный текст (типа инструкции или правового закона), но все написанное или произнесенное, все, что стало коммуникацией. Так, по словам Ядова В.А., документальной называют любую информацию, фиксированную в печатном или рукописном тексте, на магнитной ленте, на фото- или киноплёнке. [9] Контент-анализу подвергаются книги, газетные или журнальные статьи, объявления, телевизионные выступления, кино- и видеозаписи, фотографии, лозунги, этикетки, рисунки, другие произведения искусства, а также, разумеется, и официальные документы. В настоящее время в связи с активным использованием электронных средств общения, анализу подвергаются и электронные документы. Существуют различные определения контент-анализа, некоторые из них не совпадают во взглядах на количественный и качественный аспект метода. Так, существуют две точки зрения на контент-анализ:  Контент-анализ - самостоятельный метод, отличный от обычного содержательного анализа документов.Принципиальное отличие этих методов анализа заключено в явно выраженной строгости, формализованности, систематизированности контент-анализа. Он нацелен на выработку количественного описания смыслового и символического содержания документа, на фиксацию его объективных признаков и подсчет последних. [3] Федотова Л.Н. выделяет такие присущие методу характеристики: сложность, тщательность, пунктуальность трудоёмкость. [10] Являясь сторонником данной точки зрения на контент-анализ, В.А.Ядов определяет контент-анализ следующим образом - это перевод в количественные показатели массовой текстовой (или записанной на плёнку) информации с последующей статистической её обработкой. [9] Вторая точка зрения принимает в расчет оба вида анализа. Контент-анализ включает в себя как количественный, так и качественный анализ текста.Первый дополняет второй, а их сочетание углубляет понимание смысла любого текста. Контент-анализ позволяет обнаружить в документе то, что ускользает от поверхностного взгляда при его традиционном изучении, но что имеет важный социальный смысл. Итак, с точки зрения видов проводимого анализа, выделяется два вида: количественный и качественный контент-анализ. При проведении количественного контент-анализа анализируется частота появления в тексте каких-либо единиц, будь упоминания тем или названий компаний. Определения качественного контент-анализа достаточно размыты, в них чаще всего говорится, что при проведении качественного анализа выводы делаются на основе наличия в тексте какого-либо факта. На самом деле, речь идет об интерпретации содержания текста, которое часто встречается в исторической науке и филологии. По этой причине качественный контент-анализ вернее называть интерпретативным. В западной исследовательской традиции контент-анализ однозначно рассматривается как количественный метод. Несомненно, что количественный контент-анализ обладает более широкой областью применения и надежностью, чем качественный. Одна из наиболее значимых причин – это объективный характер количественных показателей, в то время как интерпретация почти всегда носит субъективный характер. Впрочем, интерпретация результатов количественного анализа тоже имеет субъективные элементы. [6] По мнению ряда социологов (Маркоффа, Шапиро, Вейтмана и др.), контент-анализ можно было бы назвать «текстуальным кодированием», так как он предполагает получение количественной информации о содержимом документа на основе ее кодирования. [3] Итак, количественный контент-анализ в первую очередь интересуется частотой появления в тексте определенных характеристик (переменных) содержания.Качественный контент-анализ позволяет делать выводы даже на основе единственного присутствия или отсутствия определенной характеристики содержания.На вопрос: "в каких случаях не следует прибегать к количественному анализу?", В.А. Ядов отвечает: если мы имеем дело с уникальными документами, где главная цель изучения - всесторонняя содержательная интерпретация материала. [9] От количественных данных качественные отличаются тем, что содержание последних несет в себе смысл, непосредственно характеризующий самого их носителя, в то время как количественные указывают на масштаб, объем, интенсивность характеристик изучаемого явления. Качественные данные позволяют раскрыть значения социального явления, количественные показывают, насколько часто оно случается или насколько интенсивно представлено в социальной реальности. Качественные данные обозначают предмет исследования, количественные - показывают, насколько сильно он проявлен в объекте. Продолжая такого рода рассуждения, можно сделать вывод, что одни данные в большей степени ориентированы на создание суждения о социальном явлении, другие - на оценку значимости или тестирование этого суждения. Эти различия в природе двух типов данных привели к тому, что так называемые качественные исследования (исследования, основанные на сборе и анализе качественных данных) стали связывать в большей степени с этапом генерирования или построения теории, а количественные исследования - с ее верификацией. [2] То, что качественным методам отводится второстепенная роль, значительно сужает их возможности, по мнению Б. Глезера и А. Страусса, выдвинувших "обоснованную теорию" (grounded theory). Авторы помещают свой метод качественного исследования - "обоснованную теорию" - между подходом контент-анализа и подходом, предлагающим выработку некоторых предварительных идей и гипотез. Классический контент-анализ предлагает следующую модель: сначала задается модель кодировки, а потом данные систематически собираются, оцениваются и анализируются по заранее определенным, неизменным и единым для всех них шкалам, которые позволяют придать качественным (словесным) данным квантифицируемую форму. Метод Глезера и Страусса предполагает постоянное сравнение и перегруппировку данных. Цель метода постоянного сравнения, в котором объединены кодирование и анализ, - генерирование теории более систематически, чем предполагается во втором подходе, при помощи использования развернутого кодирования и аналитических процедур. Сравнительный метод используется на каждом этапе аналитического процесса построения обоснованной теории. Он включает в себя следующие процедуры: кодирование, выделение ключевых категорий, теоретический отбор и формирование теоретической выборки, теоретическое насыщение и интеграцию теории. [2] Этапы контент-анализа
Контент-анализ состоит из ряда этапов: отбора материалов, выбора единицы анализа, подсчета единиц и, наконец, интерпретации результатов. С точки зрения чистой методологии отбор материалов носит предварительный характер. После определения темы происходит определение потенциального круга источников, в которых может находиться интересующая информация. Затем из этой информации отбирается та, которая содержит значимую с точки зрения исследования информацию. Отобранные материалы далее анализируются. В классических описаниях метода оговаривается, что при большом объеме более или менее однородных источников допустим анализ не всего массива информации, а только части её.[6] Описывая процедуру контент-анализа, можно выделить несколько этапов, а именно: 1-й этап исследования: Определение задач, теоретической основы и объекта исследования, разработка категориального аппарата, набор соответствующих качественных и количественных единиц.Данный этап непосредственно связан с составлением программы исследования. Он носит характер качественного анализа, который подготавливает перевод смыслового содержания текста в цифровое выражение для его последующего количественного анализа. В этих целях на основе задач и теоретического контекста осуществляется выбор объекта исследования и определяются конкретные единицы анализа. 2-й этап: Составление кодировочной инструкции.На этом этапе осуществляется соотнесение категорий и подкатегорий контент-анализа с конкретными содержательными элементами текста, т.е. происходит отыскание в тексте индикаторов выбранных категорий исследования. Здесь либо составляется соответствующий словарь индикаторов категорий, либо даётся развёрнутое описание категорий в терминах исследуемых текстов. Все категории и подкатегории контент-аналитического исследования кодируются, т.е. им даются определённые цифровые или буквенные обозначения, что составляет код данного исследования. Всё это входит в кодировочную инструкцию. В неё также включается обозначение знака информации. Он обычно определяется как "положительное", "отрицательное" и "нейтральное" отношение, что соответственно кодируется как +, -, 0. Составление кодировочной инструкции имеет очень большое значение, так как по существу в ней находят своё конкретное выражение основные положения методики исследования. Кроме соответствующего определения категорий и подкатегорий и других единиц анализа в кодировочную инструкцию включаются правила кодирования, оговариваются спорные случаи и т.д. При составлении конкретного кода в категориях предусматривается подкатегория "другое", в которую включаются те индикаторы данной категории, которые не вошли в выделенные подкатегории, но тем не менее являются её референтами и поэтому должны быть зафиксированы в частоте (и объёме) её упоминаний. Необходимость включения подкатегории "другое" вызывается тем, что заранее невозможно, а часто и не нужно предусматривать все подкатегории. 3 -й этап: Пилотажная кодировка текстаНа данном этапе осуществляется кодировка части исследуемого массива текстов с целью апробации методики, изложенной в кодировочной инструкции. Кодировка текста представляет собой процедуру непосредственного перевода качественных, смысловых единиц (категорий, подкатегорий) через нахождение их индикаторов в тексте в количественные единицы, т.е. перевод текстов в условные обозначения - коды (цифры или буквы, которыми обозначены в кодировочной инструкции те или иные подкатегории). Подобная пилотажная кодировка даёт возможность проверить надёжность методики, т.е. испытать её на обоснованность (соответствие задачам и теоретическим понятиям исследования) и устойчивость (воспроизводим ость результатов) Обоснование полноты объёма выделяемых смысловых единиц доказывается следующим образом: выделяются все смысловые единицы из первого анализируемого текста, затем из второго текста - те же единицы плюс ранее не встречавшиеся, из третьего документа - те же, что встречались в двух предыдущих, плюс дополнительные и т.д. После изучения 3-5 очередных текстов, в которых не попадается ни одной новой единицы, ранее не фиксированной в предыдущих документах, можно полагать, что "поле" смысловых единиц из изучаемого материала исчерпано. Устойчивость данных определяется при помощи повторного кодирования тех же документов тем же кодировщиком ("устойчивость во времени") или разными кодировщиками по единой инструкции ("устойчивость среди аналитиков"). 4-й этап: Кодировка всего массива исследуемых текстов.Осуществляется процесс квантификации, т.е. перевод в цифровое выражение всей совокупности исследуемых текстов. Регистрация частоты (и объёма) упоминания категорий и подкатегорий контент-анализа может производиться либо в заранее подготовленных таблицах, либо на отдельных карточках и перфокартах. 5-й этап: Статистическая обработка полученных количественных данных.Эта обработка осуществляется вручную или на ЭВМ. Нередко оба эти способа используются одновременно в сочетании. Существуют специальные компьютерные программы, помогающие осуществить анализ более оперативно, такие как Контент-анализ 1.6, WINMAX, ATLAS/ ti, NUDIST, а также AQUAD, CAQDAS, ETHNOGRAPH.  [11], [2] Статистическая обработка цифрового материала, полученного в процессе кодировки, не отличается фактически по своим методам от статистической обработки данных, полученных в других видах социально-психологических исследований. Обычно используются процентные и частотные распределения, разнообразные коэффициенты корреляций и т.д. Вместе с тем используются и особые способы количественной обработки данных (см. формулу "удельного веса" смысловых категорий в общем объёме текста, предложенную А.Н. Алексеевым). 6 -й этап: Интерпретация полученных данных на основе задач и теоретического контекста исследования.На данном, последнем этапе исследования, как и на первом, связанным с составлением программы, особенно ярко выступает качественная сторона контент-анализа в отличие от количественного аспекта, преобладающего на промежуточных этапах. Для адекватной интерпретации результатов и их соотнесения с данными, полученными с помощью других методов, особенно большое значение имеет учёт более широкого теоретического и социального контекста. [1] Формализованность, систематизированность и строгость контент-анализа проявляется в следующем. Прежде, чем непосредственно анализировать текст документа, исследователь определяет категории анализа, т.е. ключевые понятия (смысловые единицы), имеющиеся в тексте и соответствующие тем дефинициям и их эмпирическим индикаторам, которые зафиксированы в программе исследования. При этом желательно избежать крайностей. Если за категории анализа будут приняты слишком общие (абстрактные) понятия, то это предопределит поверхностность анализа текста, не позволит углубиться в его содержание. Если же категории анализа будут предельно конкретными, то их окажется слишком много, что приведет не к анализу текста, а к его сокращенному повторению (конспекту). Нужно найти золотую середину и постараться достичь того, чтобы категории анализа были: а) уместными, т.е. соответствовали решению исследовательских задач; б) исчерпывающими, т.е. достаточно полно отражали смысл основных понятий исследования; в) взаимоисключающими (одно и то же содержание не должно входить в различные категории в одинаковом объеме); г) надежными, т.е. такими, которые не вызывали бы разногласий между исследователями по поводу того, что следует относить к той или иной категории в процессе анализа документа. Единицы контент-анализаПосле определения системы категорий анализа выбирается соответствующая им единица анализа текста. Богомолова Н.Н. И Стефаненко Т.Г. предлагают разделять единицы контент-анализа на две большие группы: качественные количественные.Качественные единицы контент-анализа отвечают на вопрос, ЧТО надо считать в тексте, а количественные единицы отвечают на вопрос, КАК надо считать. К качественным предлагают отнести категории и их референты в тексте (индикаторы). Следует обратить внимание на то, что для обозначения различных единиц контент-анализа используются разнообразные термины, лишь основная единица контент-анализа - категория - признаётся всеми авторами. Большой разнобой в терминологии при обозначении различных единиц контент-анализа в определённой степени затрудняет понимание процедуры данного метода. [1] Категории могут подразделяться на более мелкие качественные единицы - подкатегории. Индикаторами категорий называются те элементы текста, те единицы содержания, которые служат референтами, качественными признаками соответствующих категорий и подкатегорий. В зависимости от специфики исследования индикаторы категорий могут выражаться в виде отдельных слов, словосочетаний, суждений, тем и т.д. За единицу анализа может быть принято: а) слово б) предложение в) тема г) идея д) автор е) персонаж ж) социальная ситуация з) часть текста, объединенная чем-то, что соответствует смыслу категории анализа [6] Когда контент-анализ выступает единственным методом информации, оперируют не одной, а сразу несколькими единицами анализа. При использовании самой простой единицы анализа, слова, очень легко потерять контекст упоминания. Прямой подсчет количества упоминаний дает так называемые «простые частоты». Однако для сравнения, например, количества упоминаний такой показатель не подходит в силу того, что является нестандартизированным. Возникает необходимость использования «относительных частот», т.е. количество упоминаний на какую-либо единицу текста (общее число слов в публикациях, тысячу слов, количество предложений, абзацев, публикаций и т.д.). [6] Количественными единицами контент-анализа являются единицы счёта и единицы контекста. [1] Единицы контекста используются для обозначения того сегмента текста, в пределах которого определяется частота упоминания соответствующих категорий и подкатегорий. Единицей контекста может служить предложение, статья, ответ на вопрос анкеты, интервью и т.д.Затем устанавливается единица счета, т.е. количественная мера единицы анализа, позволяющая регистрировать частоту (регулярность) появления признака категории анализа в тексте. Единицами счета могут быть число определенных слов или их сочетаний, количество строк, печатных знаков, страниц, абзацев, авторских листов, площадь текста, выраженная в физических пространственных величинах и многое другое.[4]Богомолова Н.Н. И Стефаненко Т.Г. выделяют два вида подсчётов частоты упоминаний категорий и подкатегорий при квантификации: а) сплошной, терминологический, б) сегментарный, типологический. При сплошном подсчёте регистрируются, а потом подсчитываются все появления индикаторов данной категории или подкатегории. При сегментарном, тематическом подсчёте упоминаний категорий регистрируется лишь первое появление данной категории в единице контекста, а повторные упоминания этой категории в данной единице контекста не учитываются. Единицей счёта может быть объём - физическая протяженность или площадь текстов, заполненная смысловыми единицами. Объём упоминаний категорий может измеряться различными способами: подсчётом числа строк, печатных знаков, квадратных сантиметров площади, посвященных данной категории и т.д. [1] В основу системы кодирования должна быть заложена по крайней мере одна (или несколько) из следующих четырех характеристик содержания текста: частоты, направленности, интенсивности и пространства. Как уже отмечалось выше, чаще всего измеряют частоту и объём занимаемого пространства. В исследовательском проекте, основанном на контент-анализе, исследователь может замерить как одну, так и все четыре характеристики. Поясним, что собой представляет каждая из них. Частота. Это всего лишь фиксация и подсчет, имеет ли нечто место или нет, а если да, то как часто. Например, сколько пожилых людей появляется в телевизионных программах на протяжении одной недели? Какова их доля среди всех персонажей? Или же какова доля этих программ среди остальных? Направленность. Речь идет об указании направления сообщений внутри содержания некоего континуума (их позитивный или негативный, поддерживающий или опровергающий характер). Например, исследователь может разработать перечень способов показа ситуаций, в которых действуют пожилые люди. Способы эти могут быть позитивными (например, дружелюбный, мудрый, уравновешенный человек), либо негативными (например, непристойный, тупой, самовлюбленный). Интенсивность. Это сила или мощь сообщения в заданной направленности. Например, негативная характеристика забывчивости может быть смягчена (забыл взять ключи, уходя из дома; не сразу вспомнил имя человека, которого не видел несколько лет) или преувеличена (не помнит, как его зовут, не узнает своих детей). Пространство. Исследователь может зафиксировать размер сообщения или количественно охарактеризовать пространство, им занимаемое. Пространство письменного текста измеряется путем подсчета слов, предложений, абзацев или места, отведенного сообщению на странице (например, в квадратных дюймах или сантиметрах). Для измерения видео- и аудиотекстов можно использовать количественные характеристики времени. Например, персонаж может присутствовать в течение нескольких секунд или появляться периодически в каждой сцене двухчасовой программы. В общем виде процедуры подсчёта при контент-анализе аналогичны стандартным приёмам классификации по выделенным группировка, ранжирования и шкального измерения. Для исчисления результатов контент -анализа используются и специально разработанные формулы. А.Н. Алексеев предложил для оценки "удельного веса" смысловых категорий в общем объёме текста следующую формулу, указывающую на уровень интенсивности представленной в тексте определённой темы:  Укс - "удельный вес" данной смысловой единицы Кгл - число случаев, когда смысловая единица оказалось главной Квт - число случаев, когда та же единица оказывается второстепенной E - сумма анализируемых текстов (документов) [9] Специальным способом, разработанным для нужд контент-анализа, является методика Ч. Осгуда анализа зависимости элементов для расчёта совместной встречаемости различных элементов в тексте. Процедура данной методики состоит в том, что после подсчёта совместной встречаемости единиц анализа, рассчитывается квадратная матрица возможных и фактических совместных появлений этих единиц в тексте. [1] Имеет значение и учёт оценочного отношения коммуникатора к предмету сообщения. Как правило, выделяют положительное (кодируется как +, неблагоприятное(-) и нейтральное (0) отношение. Однако, характеристики содержания по знаку не имеют чётко разработанных критериев. Тщательное измерение является решающим в контент-анализе, поскольку исследователь рассматривает расплывчатые и неясные символические формы коммуникации и превращает их в точные, объективные количественные данные. Чтобы сделать возможным воспроизведение, он тщательно описывает и документирует процедуры кодирования. Исследовательский инструментарий Проведение контент-анализа требует предварительной разработки ряда исследовательских инструментов. Из них обязательными являются: классификатор контент-анализа; протокол итогов анализа, который имеет второе обозначение — бланк контент-анализа; регистрационная карточка или кодировальная матрица; инструкция исследователю, непосредственно занимающемуся регистрацией и кодировкой единиц счета ; каталог (список) проанализированных документов;Классификатором контент-анализа называется общая таблица, в которую сведены все категории (и подкатегории) анализа и единицы анализа. Ее основное предназначение — предельно четко зафиксировать то, в каких единицах выражается каждая категория, используемая в исследовании. Классификатор можно уподобить социологической анкете, где категории анализа играют роль вопросов, а единицы анализа — ответов. Он является основным методическим документом контент-анализа, предопределяющим содержание всех прочих инструментов этого метода. Протокол (бланк) контент-анализа содержит: во-первых, сведения о документе (его авторе, времени издания, объеме и т.п.); во-вторых, итоги его анализа (количество случаев употребления в нем определенных единиц анализа и следующие отсюда выводы относительно категорий анализа). Протоколы заполняются, как правило, в закодированном виде, но не ради сохранения тайны итогов контент-анализа, а исходя из желательности на одном листе бумаги уместить всю информацию о документе, чтобы удобнее было сопоставлять друг с другом итоги анализа разных документов. Если в исследовании осуществляется контент-анализ малого числа документов, то можно обойтись без кодирования и заполнять эти протоколы в открыто-содержательном виде. Регистрационная карточка представляет собой кодировальную матрицу, в которой отмечается количество единиц счета, характеризующее единицы анализа. Протокол контент-анализа каждого конкретного документа заполняется на основе подсчета данных всех регистрационных карточек, относящихся к этому документу. Формализованность контент-анализа и сложность его инструментария зачастую отталкивают начинающих исследователей от использования данного метода. Тем самым они обедняют свое исследование, снижают его эвристичность. Если этот метод применяется впервые, то допускаются многочисленные ошибки. Отметим наиболее часто встречающиеся просчеты: Анализ документов опережает разработку исследовательской программы.Анализируются документы, не связанные с гипотезами исследования (имеющие сходство с темой исследования лишь по названию).Не проверена подлинность документа.Не уточнено его авторство.Неполно учтено его предназначение.Категории анализа не определены до такой степени, которая позволяет четко различать смысловые единицы текста документа.Категории анализа не субординарны и не приведены в соответствие с теми дефинициями и операционализирующими их терминами, которые зафиксированы в программе исследования.Категории анализа несопоставимы со смыслом и языком текста анализируемого документа.Единицы анализа характеризуют категории анализа лишь внешне, а не по существу, а поэтому единицы анализа не позволяют идентифицировать содержание документа в полном соответствии с категориями анализа.Анализ документа ведется без предварительной подготовки всего комплекса методических инструментов.Классификатор имеет недочеты, составлен с нарушением правил логики.Регистраторы (кодировщики) не получили должной методической подготовки.Инструкция по регистрации и кодировке недостаточно полная, составлена исследователем, который сам предварительно не апробировал инструментарий.Кодировка не соответствует программе математической обработки данных исследования.Результаты контент-анализа не перепроверены информацией, собранной иными методами. [4] Итак, контент-анализ представляет из себя строгий метод, позволяющий зафиксировать как количественно, так и качественно, те элементы содержания текста, что представляют интерес для исследователя. Процедуры контент-анализа чётко определены и формализованы, что делает его надёжным средством исследования. Впрочем, это не мешает исследователю самому определять, какой вид контент-анализа использовать в данной ситуации, а также какие единицы анализа и единицы счёта следует выбрать в соответствии с задачами исследования. Данный теоретический обзор проведён в рамках кандидатской диссертации и представляет собой преимущественно социологический взгляд на проблему контент-анализа. Дальнейшее развитие темы, а именно, включение в материал понимание вопроса представителями психологии, ещё ожидается. Ломакина Светлана Сергеевна ведущий психолог лаборатории психологического обеспечения образовательного процесса Новгородского Государственного Университета им. Ярослава Мудрого Свои отзывы и пожелания отправляйте по адресу:  [email protected]
http://novgorod.fio.ru/projects/Project1509/literature.htm |
