Основные недостатки контент-анализа
Успех вышеприведенных мер может быть численно оценен двумя разными способами, связанными со статистическими понятиями. Один из этих способов, применяющийся главным образом в содержательном контент-анализе, состоит в том, что все наблюдатели, задействованные в данном проекте, независимо друг от друга анализируют и кодируют одно и то же сообщение (т.е. приписывают ему свои собственные числовые оценки), после чего вычисляется коэффициент корреляции кодов, выданных каждыми двумя наблюдателями. Этот коэффициент измеряет степень согласованности между собой принадлежащих разным наблюдателям оценок наличия и/или частоты встречаемости отдельных слов или тем. Значения коэффициента колеблются в диапазоне от -1 до +1, и показания от +0,9 и выше обычно свидетельствуют о высокой степени интерсубъективной надежности кодирования.
Другой прием более подходит для структурного контент-анализа, при котором нас интересует не столько трактовка тем, сколько факт их наличия или отсутствия, и при котором дублирующие друг друга измерения не столь необходимы. В данном случае мы рассматриваем все расхождения между наблюдениями, принадлежащими разным наблюдателям, как самостоятельную переменную, в отношении которой имеет смысл задать вопрос, связана ли она с систематическими расхождениями значений любой другой измеренной нами переменной.
Другими словами, нас занимает проблема: возможно ли, что один (или более) наблюдатель фиксировал результаты последовательно отличным от других наблюдателей образом? Если признать, что все случаи были распределены между наблюдателями без смещений (обычно особые усилия приходится приложить, чтобы распределить их случайным образом), то любые систематические расхождения, наблюдаемые нами, являются результатом скорее расхождений между кодировщиками, нежели глубинных расхождений между отдельными случаями, которые оказались приписанными ошибающемуся наблюдателю.
Мы видим, что контент-анализ - это методика с широким спектром применения, с определенными преимуществами в виде дешевизны, небольшого объема выборки, доступности данных. Однако, возможно, более, чем любой другой метод, он требует тщательной операционализации всех переменных и постоянного мониторинга процесса наблюдения. Благодаря ему можно получить высокоинформативные результаты, которые, однако, должны интерпретироваться лишь в контексте, подчас не достижимом средствами только контент-анализа. По этой причине этот метод используется чаще всего в сочетании с другими методами сбора данных опросом, непосредственным наблюдением.
Таким образом, одно из больших преимуществ контент-анализа заключается в том, что он никак не влияет на субъекты исследования: никто не подвергается интервьюированию, анкетированию или эксперименту. Поэтому для его проведения требуется относительно мало затрат по сравнению с другими методами. Материалы для такого анализа обычно легкодоступны. В библиотеках имеются архивы как общественных (газеты, журналы), так и частных (письма, дневники) документов. Записывающее видео- и аудио оборудование во многом облегчает контент-анализ аудиовизуальных средств массовой коммуникации. Другим важным его преимуществом является то, что он позволяет исследователю изучать какое-либо общество, социальные группы бесконтактно, не наблюдая непосредственно за ними, а лишь используя документы.
Наиболее значимым недостатком контент-анализа является ограниченность сообщений, относящихся к изучаемой проблеме. Некоторые темы очень нерегулярно появляются в доступных средствах информации. Еще труднее бывает найти в одной и той выборке комбинацию из двух и более вариантов, которые позволяли бы проверить гипотезы об их взаимоотношениях. Контент-анализ требует от исследователя намного больше воображения и изобретательности, чем какой-либо другой метод исследования.