Контент-анализ: теория и методы

к.и.н., доц. И.М. Гарскова

(вопросы и запись на курс – по электронной почте)

Спецкурс посвящен такому перспективному направлению развития информационных технологий в области работы с текстовой информацией, как контент-анализ, т.е. теоретическим и методическим вопросам анализа информации, содержащейся в нарративных (текстовых) источниках (как в электронной, так и в "бумажной" формах) с применением современных компьютерных технологий.

Рассматриваются понятийный аппарат контент-анализа, принципы традиционной и компьютерной обработки и анализа текстов, методы извлечения скрытой информации, представленной в описательном (неструктурированном) виде, а также когнитивные модели понимания текстов.

Изучаются возможности и принципы функционирования прикладного программного обеспечения, предназначенного для анализа текстовой информации. На базе одной из таких программ демонстрируются методика проектирования полнотекстовых баз данных, возможности информационного поиска в таких базах и интерпретации полученной информации (анализ количественных характеристик выделенных смысловых категорий, их семантических полей, а также взаимосвязей этих категорий).

Приводятся примеры применения методов контент-анализа в гуманитарных исследованиях (в сфере истории, политологии, социологии) при изучении различных видов документов.

Тематический план

Программа курса

Введение

• Предпосылки применения контент-анализа в исторических исследованиях
• Предыстория статистических измерений содержания текстов
• История возникновения термина "контент-анализ"

ТЕМА 1. Методология и методика контент-анализа

• Явная (выраженная) и скрытая (структурная) информация
• Суть методов контент-анализа. Основные этапы контент-анализа
• Смысловые единицы – индикаторы и категории
• Виды контент-анализа. Частотный анализ
• Проблема объективности контент-анализа
• Эволюция методов контент-анализа
• Контент-анализ и традиционные методы исследования текстов

ТЕМА 2. Концепции электронного текста. Компьютеризованный контент-анализ

• Электронный текст как информационный ресурс
• Жизненный цикл электронного текста. Основные концепции электронного текста
• Коллекции и архивы электронных текстов. Полнотекстовые системы
• Методы извлечения информации в полнотекстовых системах. Сущность индексирования
• Системы с контролируемым словарем
• Системы со свободным словарем
• Контент-анализ и другие методы автоматизированной обработки электронных текстов

ТЕМА 3. Опыт применения контент-анализа при изучении различных типов источников

• Особенности контент-анализа при изучении хроник, летописей, религиозных текстов
• Применение контент-анализа к материалам прессы
• Контент-анализ массовой корреспонденции и социологических опросов
• Особенности КА данных социологических опросов при исследовании общественного мнения
• Возможности и специфика применения контент-анализа к источникам личного происхождения
• Применение приемов контент-анализа к изучению делопроизводственной документации
• Контент-анализ протоколов, стенограмм, политических документов

ТЕМА 4. Анализ текста с помощью системы TACT

• Система ТАСТ. Текстовая база данных в системе ТАСТ
• Маркирование как способ передачи системе знания о структуре текста
• Запросы в программе TACT
• Понятие шаблона. Создание правил и категорий. Персональная база данных
• Фразовый поиск. Нечеткий поиск
• Возможности уточнения результатов запросов с учетом структуры текста
• Анализ совместной встречаемости (collocate analysis) и коэффициент связи категорий (Z-score).

ТЕМА 5. Искусственный интеллект и экспертные системы в анализе текстов

• Моделирование способов мышления с помощью когнитивных моделей понимания текста
• Системы, основанные на нечеткой логике
• Нейронные сети
• Средства моделирования знаний. Фреймовые системы. Тезаурусы
• Экспертные системы и базы знаний

Литература

• Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику. М., 2000.
• Блинова О.Н. Опыт изучения экономических программ политических партий России 1990-х гг. // Круг идей: историческая информатика в информационном обществе. М., 2001.
• Бородкин Л.И., Григорьева Ю.Г., Петров А.Н., Селунская Н.Б. Становление российского парламентаризма начала ХХ века (материалы к изучению I Государственной Думы и методы их анализа). М., 1996.
• Брагина Л.М. Методика количественного анализа философских трактатов эпохи Возрождения // Математические методы в историко-экономических и историко-культурных исследованиях. М., 1977.
• Буховец О.Г. Математика в исследовании общественного сознания: крестьянские приговоры и наказы 1905-1907 гг. // Число и мысль. Вып. 9. М., 1986.
• Григорьев С.И., Растов Ю.Е.. Основы современной социологии. Учебное пособие. Барнаул: Издательство АГУ, 2001.
• Деопик Д.В. Опыт количественного анализа древней восточной летописи Чуньцю // Математические методы в историко-экономических и историко-культурных исследованиях. М., 1977.
• Дука А.В. Политический дискурс оппозиции в современной России // Журнал социологии и социальной антропологии. 1998. Т. 1.
• Кобринский А.Л. Проблемы государственного строительства в Российской Федерации (по материалам стенограмм пленарных заседаний Государственной Думы 1993-1995 гг.). М., 2001.
• Ковальченко И.Д., Бородкин Л.И. Современные методы изучения исторических источников с использованием ЭВМ. М.: МГУ, 1987.
• Когнитивные исследования за рубежом. (Идеи и методы искусственного интеллекта в изучении политического мышления) / Под ред. В.М.Сергеева. М., 1990.
• Красильников С.А. Периодическая печать Сибири в период Октября в системе политической пропаганды: К постановке проблемы и методов исследования // Книжное дело Сибири и Дальнего Востока в годы строительства социализма. Новосибирск, 1984.
• Луков В.Б., Сергеев В.М. Опыт моделирования мышления исторических деятелей: Отто фон Бисмарк, 1866–1876 // Вопросы кибернетики. Логика рассуждений и ее моделирование. М., 1983.
• Маджаров А.С. К вопросу о применении контент-анализа к источникам личного происхождения // Проблемы источниковедения и историографии истории Восточной Сибири. Иркутск, 1982.
• Малькова В.К. Применение контент-анализа для изучения интернационального и национального в республиканской прессе // Статистика в этнографии. М., 1985.
• Мангейм Дж.Б., Рич Р.К. Политология. Методы исследования. М., 1997.
• Маркевич А.М. Солдатские письма во ВЦИК и Петросовет в 1917 г. К методике анализа // Круг идей: историческая информатика на пороге XXI века. М. – Чебоксары, 1999.
• Математика в изучении средневековых повествовательных источников. М.,1986.
• Методологические и методические проблемы контент-анализа. Вып. 1-2. М.–Л., 1973.
• Методы количественного анализа текстов нарративных источников. М., 1983.
• Поршнева О.С., Поршнев С.В. К характеристике менталитета народных масс России: революция 1917г. в фокусе массового сознания (опыт статистического анализа писем рабочих, крестьян и солдат в центральные органы Советов рабочих и солдатских депутатов) // Круг идей: историческая информатика на пороге XXI века. М.–Чебоксары, 1999.
• Почепцов Г.Г. Теория коммуникации. М., 2001.
• Сменцарев Г.В. О возможностях анализа исторических источников с помощью систем искусственного интеллекта // Информационный Бюллетень Ассоциации "История и компьютер". М., 2000. № 25.
• Тихонов В.И. Кто достоин избирательных прав? Типология и контент-анализ заявлений лишенцев // Круг идей: макро- и микроподходы в исторической информатике. Труды 5-й конференции Ассоциации "История и компьютер". М. – Минск, 1998.
• Хвостова К.В. Контент-анализ в исследованиях культуры // Одиссей. Человек в истории. Исследования по социальной истории и истории культуры. 1989. М., 1989.
• Хьетсо Г., Густавссон С., Бекман Б., Гил С. Кто написал "Тихий Дон"? (Проблема авторства "Тихого Дона"). М., Книга, 1989.
• Шалак В.И. Современный контент-анализ: Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологии, экономики, рекламы. М., 2004.
• Шурер К. Искусственный интеллект и историк: перспективы и возможности // История и компьютер: новые информационные технологии в исторических исследованиях и образовании. St. Katharinen, 1993.
• Hawthorne M. The Computer in Literary Analysis: Using TACT with Students // Computers and Humanities. Vol.28. №1. 1994.
• Lancashire I. (ed.). The Humanities Computing Yearbook. 1989/90. A Comprehensive Guide to Software and Other Resources. Oxford. 1991.
• Laswell H.D., Pool I. de S. The Comparative Study of Symbols. Stanford, Calif., 1952.
• Weber R. Basic Content Analysis. Newbury Park. Calif., 1990.
• ТАСТ. User’s Guide. Version 1.2. University of Toronto, 1990.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

• Предпосылки применения контент-анализа в исторических исследованиях
• Понятие явной (выраженной) и скрытой (структурной) информации
• История возникновения контент-анализа
• Определение контент-анализа
• Суть методов контент-анализа
• Основные понятия контент-анализа
• Виды контент-анализа
• Этапы контент-анализа
• Понятие о смысловых единицах – категориях и индикаторах
• Чем различаются понятия "смысловая единица" и "единица счета"?
• Понятие частоты встречаемости смысловых единиц, частоты их связанности, "знака" высказывания
• Требования к КА как к измерительной процедуре
• Проблема объективности в контент-анализе
• Контент-анализ и традиционные методы исследования
• Эволюция методов контент-анализа
• Контент-анализ в истории
  
  
• Понятие индексирования текста.
• Обратный (инвертированный) файл. Его назначение.
• Основные функциональные возможности системы ТАСТ.
• Общая схема работы с системой ТАСТ.
• Маркирование как способ передачи системе знания о структуре текста. Варианты маркирования.
• Функции утилиты MAKBAS.
• Для чего предназначен файл настройки?
• Что понимается под "контекстом" в программе ТАСТ?
• Способы представления результатов запросов в программе ТАСТ
• Возможности уточнения результатов запросов с учетом структурной информации
• Нечеткий поиск в системе ТАСТ. Понятие шаблона
• Оператор SIMIL как вариант нечеткого поиска
• Сложные запросы с помощью создания "правил"
• Возможность фразового поиска
• Чем отличаются текстовая и персональная базы данных?
• Способы создания категорий в системе ТАСТ
• Метод анализа комбинации слов (collocate analysis). Понятие "сила связи"
• Статистическая мера совместной встречаемости слов и категорий в ТАСТе (Z-score)