ФАНТАСТИКА

ДЕТЕКТИВЫ И БОЕВИКИ

ПРОЗА

ЛЮБОВНЫЕ РОМАНЫ

ПРИКЛЮЧЕНИЯ

ДЕТСКИЕ КНИГИ

ПОЭЗИЯ, ДРАМАТУРГИЯ

НАУКА, ОБРАЗОВАНИЕ

ДОКУМЕНТАЛЬНОЕ

СПРАВОЧНИКИ

ЮМОР

ДОМ, СЕМЬЯ

РЕЛИГИЯ

ДЕЛОВАЯ ЛИТЕРАТУРА

Последние отзывы

Возвращение пираньи

Прочитал почти все книги про пиранью, Мазура, рассказы отличные и хотелось бы ещё, я знаю их там... >>>>>

Жажда золота

Неплохое приключение, сами персонажи и тема. Кровожадность отрицательного героя была страшноватая. Не понравились... >>>>>

Женщина на заказ

Мрачноватая книга..наверное, из-за таких ужасных смертей и ужасных людишек. Сюжет, вроде, и приключенческий,... >>>>>

Жестокий и нежный

Конечно, из области фантастики такие знакомства. Герои неплохие, но невозможно упрямые. Хоть, и читается легко,... >>>>>

Обрученная во сне

очень нудно >>>>>




  93  

Чем больше будет всякой байды, тем больше времени потребуется для того, чтобы загнать всю эту смурную шнягу в нутро компьютера.

Эти параметры выборки определяются задачами и масштабами исследования.

Необходимым его условием является разработка таблицы-вопросника — основного рабочего документа, с помощью которого проводится исследование.

Без нее контентолог — никто и ничто, без папки с этими таблицами его надо гнать из приличного общества пинками по колышущемуся, аки медуза-гигант на борту попавшей в шторм рыболовецкой шхуны, пухлому заду.

Такая таблица внешне напоминает анкету: каждый вопрос предполагает ряд признаков (ответов), по которым садистки-жестоко дербанится содержание текста.

Для регистрации же единиц анализа составляется другая таблица — кодировальная матрица.

Если объем выборки достаточно велик (свыше 100 единиц), то кодировщик, как правило, работает с толстой пачкой матричных листов, заляпанных разводами приднестровского портвейна, измазанных волынским салом и покрытый кусочками мелко нашинкованного кубанского лука.

Процедура подсчета при количественном контент-анализе проста, как бином Ньютона.

Возьмем, к примеру, формулу вычисления коэффициента некоего Яниса (не путать с Янусом и с анусом!), предназначенную для того, чтобы узнать соотношение положительных и отрицательных оценок товара, который мы отрекламировали по полной программе, вкатив в рекламную кампанию немыслимое количество бабок.

В случае, когда число положительных оценок товаров или услуг после рекламы превышает число отрицательных, считаем так: С=(a2-ab)/de.

Тут «a» — это число положительных оценок; «b» — число отрицательных оценок; «d» — объем содержания текста, имеющего прямое отношение к изучаемой проблеме; «e» — общий объем анализируемого текста.

В случае, когда число положительных оценок меньше, чем отрицательных, считаем иначе: С = (ab-b2) / de.

Построенная на изменении полученных чисел диаграмма больше, чем все горластые рекламщики, покажет клиенту, каким же он был идиотом, поведясь на увещевания акул из агентства.

Есть и более простые способы измерения.

К примеру, удельный вес той или иной ключевой для нас фразы (слова) можно вычислить с помощью формулы: Е=f/g, где f — число единиц анализа, фиксирующих данную категорию, а g — общее количество единиц анализа.

А теперь 6 бесплатных советов по контент-анализу, открытых мне одним контентологом под страшными пытками:

№ 1. Качественный или количественный анализ нам нужен?

Количественный контент-анализ в первую очередь интересуется частотой появления в тексте определенных характеристик (переменных) содержания.

Например, нам нужно узнать, чем интересуется немецкая пресса, чьи читатели — пивуны-привереды (в смысле — любят пиво качественного разлива).

И чего мы делаем? Мы берем первую сотню наиболее часто упоминаемых в этой прессе словечек. Отсеиваем к чертовой бабушке всякую байду вроде: "Биттэ-дриттэ, хенде-хох!", "Хитлер капут, русише швайне!" и прочие «данкешоны». Оставляем только то, что связано с предпочтением тех или иных сортов пива и закуси к нему (это прозвучит дико, но так оно и есть на самом деле: несчастная немчура не знает вкуса сушеной воблы, не умеет правильно разбавлять пиво шнапсом и поэтому уже какой век мечется в поисках лучшей выпивки и закуски). И считаем-считаем-считаем…

И вот таким банальным способом мы, дорогие мои братцы и сестрицы, и вылавливаем еще не окученный конкурентами сегмент на рынке пивных услуг.

Качественный же контент-анализ позволяет делать выводы даже на основе единственного присутствия или отсутствия определенной характеристики содержания.

№ 2. Что такое простые частоты?

Это подсчет частот появления в текстах различных слов или тем.

Например, если мы видим в статье "наш любимый Василь Василич Пупкин", значит, это статья на его бабки.

Если — просто "уважаемый всем народом лидер", значит — на бабки его спонсоров.

Если же без пиетета — «Пупкин» или "политический деятель", значит — на бабки органов местного самоуправления.

Если "душитель свободы" и "кровавый бандит" значит, на членские взносы радикально-оппозиционной антипупкинской партии.

№ 3. А что есть относительные частоты?

Однако просто частота появления того или иного слова или темы мало что говорят. Гораздо более информативны не абсолютные, а относительные частоты, которые вычисляются как отношение абсолютной частоты к длине анализируемого текста.

  93