การวิเคราะห์เนื้อหาเป็นการประเมินทางสถิติที่มีวัตถุประสงค์มากที่สุด

2024 ผู้เขียน: Henry Conors | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-02-12 13:43

การวิเคราะห์เนื้อหาเป็นวิธีการทางสังคมวิทยาที่เกี่ยวข้องกับการอ่านข้อความที่เป็นลายลักษณ์อักษร (เอกสาร) ในภาษาของคณิตศาสตร์ โดยทั่วไป เรากำลังพูดถึงการแปลข้อมูลในจดหมายธรรมดาให้เป็นมิติทางสถิติ ใช้สำหรับข้อมูลจำนวนมาก เช่น ในการศึกษาโครงการทางการเมืองของพรรคการเมืองหรือผู้สมัครรับเลือกตั้งเป็นผู้แทน บทบัญญัติของโปรแกรมดังกล่าวมักจะเป็นเอกสารที่มีปริมาณค่อนข้างมาก ดังนั้น เพื่อให้ได้ข้อมูลที่จำเป็น พวกเขามักจะแยกหัวข้อของการวิจัยออกมา ซึ่งจากนั้น "เรียกใช้" ผ่านอาร์เรย์สารคดีที่มีอยู่ทั้งหมด เพื่ออธิบาย ลองพิจารณาตัวอย่างเฉพาะ

เรานับอะไร

เรามีโปรแกรมปาร์ตี้ เรามีความสนใจในตำแหน่งทางอุดมการณ์ที่ผู้เข้าร่วมในกระบวนการเลือกตั้งใช้เกี่ยวกับปัญหาการบูรณาการ และตำแหน่งเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร เราจำได้ว่าการวิเคราะห์เนื้อหาเป็นส่วนหนึ่งของสถิติเชิงระเบียบวิธี เช่นเดียวกับสังคมวิทยาเชิงปฏิบัติทั้งหมด หัวข้อของการศึกษาถูกกำหนด ต่อไปเราต้องเข้าใจว่าเราจะนับอะไร มีสองตัวเลือก: ย่อหน้าที่มีข้อความเกี่ยวกับการบูรณาการหรือคำสั่งที่มีเนื้อหาคล้ายกัน สำหรับฉัน ตัวเลือกสุดท้ายดีกว่า เนื่องจากมีข้อความหลายเฉด ซึ่งหมายความว่าไม่น่าแปลกใจที่จะพลาดโหลดความหมายที่ซ่อนอยู่ การวิเคราะห์เนื้อหาไม่ชอบสิ่งนี้: ข้อผิดพลาดของระเบียบวิธีเพียงเล็กน้อยนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีอคติ งานทั้งหมดจะต้องทำใหม่

การจัดประเภทข้อความ

ตอนนี้คุณควรตัดสินใจว่าจะทำการคำนวณอย่างไรและสำหรับกลุ่มใด เราแบ่งข้อเสนอของพรรคออกเป็นกลุ่ม: เวกเตอร์ของการรวมกลุ่ม (ยุโรป-เอเชีย); การประเมินข้อความ (บวก - เป็นกลาง - ลบ) ที่นี่ต้องจำไว้ว่าการวิเคราะห์เนื้อหา (ตัวอย่างการศึกษาแสดงให้เห็นสิ่งนี้) ถือว่ามีความแม่นยำสูงสุดแม้จะมีความคิดเห็นส่วนตัวของนักสังคมวิทยาเองก็ตาม ดังนั้น คุณจึงไม่จำเป็นต้องพึ่งพาการประเมินของคุณเอง แต่ต้องอาศัยบริบทที่กำหนด จะมองเห็นได้ทันที ตัวชี้วัดดังต่อไปนี้: จำนวนคำพูด (สำหรับแต่ละกลุ่ม) และจำนวนคำพูดทั้งหมด จากนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะสรุปผลเบื้องต้นจากข้อมูลที่ได้รับ

ขั้นตอนการนับ

ข้อความจะถูกจัดกลุ่มโดยสัมพันธ์กันและนับในลักษณะที่มองเห็นความสัมพันธ์ทางความหมายและข้อความ ตัวอย่างเช่น มี 100 ประโยค โดย 90 ประโยคมีไว้สำหรับการรวมกลุ่มของเอเชีย แต่มีเพียง 40 ประโยคเท่านั้นที่มีการประเมินในเชิงบวก ซึ่งหมายความว่าชนกลุ่มน้อยในความสัมพันธ์สนับสนุนเวกเตอร์นี้และ (คำนึงถึงค่ามัธยฐานตัวบ่งชี้) ในอุดมคติไม่มีความแน่นอนในเรื่องนี้ นี่ไม่ได้หมายความว่าการศึกษา "ผิดพลาด" การวิเคราะห์เนื้อหาเป็นวิธีที่ค่อนข้างแม่นยำ คำถามเดียวคือ แนวคิดของ "การบูรณาการ" ไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับความรู้สึกในการเลือกตั้งเท่านั้น แต่ยังรวมถึงปัจจัยอื่นๆ ที่จำเป็นต้องสำรวจเพิ่มเติมด้วย

คำหลัง

เพื่อหลีกเลี่ยงความผิดพลาด ควรทำแบบทดสอบนำร่อง วิเคราะห์ทดลองก่อนดีที่สุด จากนั้นคุณสามารถเข้าใจและชี้แจงอย่างชัดเจนว่าจะใช้เกณฑ์ใดในการคำนวณ สิ่งสำคัญคือต้องดำเนินการตามแนวคิดที่ใช้ในการวิเคราะห์อย่างชัดเจนเพื่อไม่ให้สูญเสียงบแต่ละเฉด การวิเคราะห์เนื้อหาเป็นงานที่ต้องใช้ความอุตสาหะที่ต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษกับเป้าหมายและวัตถุประสงค์ของการศึกษา แต่ให้ผลลัพธ์ที่เป็นวัตถุประสงค์มากกว่า ไม่เหมือนกับแบบสำรวจมวลชนแบบเดียวกัน