КАТЕГОРИАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДМЕТА В КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ

- один из элементов логич. модели предмета контент-анализа (см. Контент-анализ). Разработка категориальной модели начинается с определения параметров анализа. После их установления задача состоит в расчленении каждого параметра на категории анализа (см. Параметры и категории контент-анализа). Известен определенный набор правил, выполнение к-рых обеспечивает необходимый уровень качества категориальной модели. Наиболее полный список требований к категориальной модели предполагает, что категории анализа должны: отражать цели исследования, быть счерпывающими, взаимоисключающими, независимыми, выводиться из одного принципа классификации. Выполнение первого требования обусловлено уровнем подготовки исследователя, смысл последнего состоит в запрещении смешения оснований логич. деления в рамках параметра. Остальные три требования взаимосвязаны. Полнота (исчерпываемость) набора категорий имеет огромное значение при выполнении кодирования. Опыт работы говорит о том, что если даже исследователь считает, что набор категорий, к-рый он разработал в рамках определенного параметра, является полным, то все равно необходимо введение категории "прочие". Как правило, пилотажные работы не могут охватить все случаи конкретных кодировочных ситуаций, и наличие такой категории обеспечивает чистоту кодирования остальных. Конечно, важно, чтобы удельный вес указанной категории не достигал значительной величины. Если он составляет 7-10% общего числа упоминаний всех категорий, то правомерно ставить вопрос о переработке набора категорий данного параметра. Каждый элемент содержания текста может быть отнесен лишь к одной категории. Часто несовершенство выполнения кодировочной операции приводит к тому, что это требование не только нарушается, но и оспаривается как ненужное. Причина такого явления в том, что процесс кодирования четко не расчленяется на операции по разбиению содержания текста на единицы и последующее их классифицирование. После разработки системы категорий возникает проблема формы представления "словаря" категории. Здесь диапазон возможностей простирается от простого перечисления наименований категорий (что часто не обеспечивает надежного кодирования) до перечисления всех конкретных слов и словосочетаний, входящих в такой словарь. Последняя форма возможна не только при машинном, но и при ручном кодировании. Промежуточное решение состоит в разработке поискового образа категорий, к-рый обеспечивает ее идентификацию с элементами содержания текста. Часто в исследовании приходится выбирать не одну единицу анализа, а систему единиц анализа. В последнем случае необходимо прикрепить различ. единицы к определенным параметрам анализа. Процесс кодирования включает две основные операции: разбиение содержания текста на единицы (юнитизация) и их последующее классифицирование по категориям анализа. При ручном кодировании юнитизация производится при помощи разбивки содержания текста на основе выбранной системы условных обозначений, при машинной - при помощи набивки каждой единицы на отдельную перфокарту. Надежность получаемой аналитич. информации должна обеспечиваться на всех этапах процедуры. Но особенно важно обеспечение надежности при кодировании содержания текста. Эта надежность складывается из трех показателей: устойчивости разбиения содержания текста на единицы содержания, устойчивости работы отдельных кодировщиков или групп кодировщиков, устойчивости кодирования категорий анализа. В принципе все меры устойчивости основаны на отношении фактически верно закодированных элементов содержания к общему числу кодируемых элементов содержания. Проблема надежности кодирования не может быть решена лишь при помощи использования большого штата кодировщиков и построения различн. индексов устойчивости. Надежность получаемой информации должна определяться и по др. критериям, связанным с обоснованностью получаемых данных. В частности, важно, какие кодировщики используются исследователем: какую группу населения они представляют. Закодированное содержание может быть структурировано различн. способами. Часто необходимо решить, от какого основания считать процент упоминания каждой категории анализа и от каких единиц. Так, удельный вес категории можно определить от общего числа упоминаний данной категории и от общего числа упоминаний всех категорий параметра анализа и т. п. Число вариантов структурирования возрастает при использовании нескольких единиц анализа. Проблема правильного выбора основания и единицы анализа,  в рамках к-рой ведется структурирование, должна быть решена на стадии разработки программы обработки. Лит.: см. к ст. Контент-анализ. ЕЯ. Таршис