Obsahová analýza

Z WikiKnihovna

Charakteristika

Obsahová analýza je „analýza obsahu dokumentu zahrnující metody a pravidla pro stanovení tematiky dokumentu, příp. časového a prostorového hlediska, čtenářského určení a formy dokumentu. Slovní vyjádření obsahu dokumentu v přirozeném jazyce je transformováno do věcných selekčních údajů v procesu věcného pořádání nebo do vět v procesu sémantické redukce textu dokumentu“[1] Obsahová analýza může být metodou kvalitativní nebo kvantitativní.

Použití

Obsahová analýza se nejčastěji zaměřuje na identifikaci povahy dokumentu a jeho objektivní charakteristiku, tedy jakým tématem se dokument zabývá, jaké jsou jeho stěžejní body apod., v případě uměleckých děl může jít o zařazení k určitému směru nebo identifikaci vlivu jiných autorů. Druhým podstatným zaměřením je odkrývání vyskytujících se trendů, např. jak hollywoodské filmy zobrazují psí inteligenci za posledních 75 let nebo analýza zpravodajství o předvolební kampani.[2]

Samotná obsahová analýza nemůže odhalit důsledek trendů, témat nebo celkově obsahu dokumentů.[3] Nicméně když se obsahová analýza propojí s jinou výzkumnou metodou, je dokonce možné měřit nebo předpovědět význam komunikovaného obsahu.[4]

Rozvoj metody

Metoda obsahové analýzy nachází uplatnění především v oblasti žurnalistiky a masové komunikace. Už v 17. století byly rozvíjející se noviny podrobeny zkoumání ze strany katolické církve, která se obávala výskytu kacířských myšlenek a bezbožných informací v novinových článcích.

S dramatickým vzestupem novinové produkce v 19. století vzrostl i rozvoj metody obsahové analýzy. Porovnával se např. počet článků podávajících kvalitní a seriózní informace a počet článků méně závažných, věnovaných například bulváru nebo sportu.[5]

Ve 40. letech 20. století získala obsahová analýza oblibu v informační a knihovní vědě jako výzkumná metoda mnoha závěrečných prací. Velký vliv na to měl Bernard Berelson, průkopník obsahové analýzy, který v té době působil jako děkan na Library School na Univerzitě v Chicagu.[6]

Současnost

Obsahovou analýzu je vhodné využít, pokud chceme odhalit základní obsahové charakteristiky, význam, trendy nebo témata vyskytující se ve zkoumaných dokumentech. Dokumentem je zde myšleno jakékoli médium, které přenáší informace od zdroje k příjemci v zaznamenané podobě. Dokumenty mohou podle Beck & Manuel[7] existovat ve čtyřech různých formách:

  • psané (knihy, noviny, příspěvky),
  • vizuální (filmy, televizní reklamy, fotografie),
  • zvukové (písně a jejich texty, opery, muzikály),
  • kombinované (webové stránky, počítačové programy kombinující text, obraz i zvuk).

Popis obsahových složek dokumentu získaný metodou obsahové analýzy by měl být intersubjektivně ověřitelný a měl by být získán systematicky. Intersubjektivní ověřitelnost znamená, že všichni ostatní – alespoň v zásadě – budou schopni při aplikaci našich výzkumných metod reprodukovat naše výsledky.[8]

Objektivitu lze zajistit zapojením více kodérů, kteří by se měli dopracovat stejných výsledků, pokud pracují se stejným obsahem, kódovacím schématem a používají stejné nástroje a techniky. Tak lze dokázat, že výsledky výzkumu nejsou ovlivněny subjektivními úsudky a předsudky jediné osoby.[9]

Výhody a nevýhody

Výhody a nevýhody obsahové analýzy se dají dělit do dvou skupin:

  • technického rázu
  • subjektivního rázu

Technické výhody a nevýhody

Technickými výhodami obsahové analýzy jsou její nezávislost na čase i prostoru, stejně jako na konkrétních sledovaných jedincích. Proto se mohou její pomocí zkoumat historické události, stejně jako dění na druhé straně planety bez toho, aniž by výzkum byl ochuzen nepřítomností v místě dění. [10]

Nevýhody obsahové analýzy jsou její vysoká časová náročnost a její pracnost. Důsledkem mnoha proměnných, které musí výzkumník brát v potaz, je náročnost kódování a zpracování samotných údajů tak, aby se daly co nejefektivněji zpracovat pomocí výpočetní techniky. Nesmí se však zapomenout na to, že výpočetní technika i software, který používá je jen tak dokonalý, jak jeho tvůrce. [11]

Jedinou výjimkou z těchto pravidel jsou analýzy webových stránek, u kterých je nutné zkoumaná data pevně zakotvit v čase, jelikož obsah internetu se mění každým dnem, ne-li minutou.

Subjektivní výhody a nevýhody

Hlavní výhodou je nezávislost na přítomnosti osob jiných, než výzkumník, proto je v zásadě prosta interakcí mezi výzkumníkem a zkoumaným subjektem. Právě díky tomu je také tato metoda eticky neutrální, protože nezkoumá přímo chování jedinců, ale následné artefakty tohoto chování. Další výhodou je kombinovatelnost této metody s jinými metodami, v jejímž důsledku je možné předpovídat důsledky zkoumaných jevů.[12]

Co se týče zkoumaného subjektu je nevýhodou obsahové analýzy její neschopnost zdůvodnit motivy jedince a vysvětlit závěry, které jedinec ze zpráv vyvozuje. Dále je také neschopna vysvětlit efekt, který má zpráva na jedince a nedokáže potvrdit pravdivost zprávy, protože pouze analyzuje obsah zprávy, ne důležitost tohoto obsahu pro jedince. Proto je také nesmírně složité analyzovat tzv. latentní obsah sdělení (především zvukových záznamů), mezi která patří především emoce. [13]

Poslední vlastností obsahové analýzy, která v některý případech může být výhodou a v některých nevýhodou je to, že obsahová analýza odpovídá především na otázku co je obsahem sdělení, ne proč toto sdělení vzniklo.


Průběh výzkumu

Pokud se pro svůj výzkum rozhodneme použít metodu obsahové analýzy, měli bychom postupovat v následujících krocích.

Příprava designu výzkumu

Stanovíme si výzkumnou otázku a jednu nebo více hypotéz. Stanovíme, co chceme zkoumat (jaké proměnné) a v čem (v jaké množině zpráv/dokumentů).

  • Jednoznačně definujeme proměnné, které budeme zkoumat. Můžeme využít již existujících definic (je to nejlepší, protože tak bude výzkum nejlépe srozumitelný), nebo v případě nutnosti stanovit definice vlastní.
  • Definujeme indikátory proměnných. Stanovíme, jakým způsobem jsou proměnné obsaženy ve zprávě (často se jedná o manifestační indikátor latentního obsahu).

Výběr zpráv z populace

Z množiny zpráv, které nás zajímají, vybereme reprezentativní vzorek, který budeme analyzovat. Spurgin & Wildemuth nazývají tyto jednotky vybraných zpráv sampling units.[14] Může se stát, že původní množina zpráv je natolik málo obsáhlá, že ji můžeme zkoumat celou bez nutnosti vybírat vzorek. Pak se jedná o tzv. census content analysis.[15] Obvykle je ale výběr vzorku potřebný. Beck & Manuel stanovují několik možných způsobů výběru vzorku:[16]

  • a) náhodný výběr (simple random sampling) – naprostá loterie;
  • b) systematický náhodný výběr systematic random sampling – každá několikátá jednotka;
  • c) náhodné skupinové vzorkování (cluster sampling) – výběr z určité skupiny;
  • d) nenáhodné účelové vzorkování (purposive sampling) – výběr na základě určitých kritérií;
  • e) příležitostní vzorkování (convenience sampling) – nejde o dobrovolný výběr, bereme to, co je dostupné.

Po skončení výběru stanovíme pro zprávy ve vzorku další jednotky – recording units, prvky obsahu, které nás zajímají. Mohou být fyzické (např. věta), konceptuální (téma), nebo časové (úsek videa).[14]

Analýza vybraných jednotek

Analyzujeme obsah zpráv ve vzorku. Zaměřujeme se buďto na manifestovaný (zjevný) nebo latentní (skrytý) obsah. Latentní obsah měříme podle manifestačních indikátorů (manifest indicators[14]). Postup analýzy je následující:

  • Na základě našich definic (z kroku jedna) stanovíme schéma kódování (coding scheme[15]). Návod, jakým způsobem mají jednotlivý kodéři kódovat zprávy ve vzorku (tzv. codebook[17]). Pro zachování objektivity výzkumu je žádoucí, aby kodérů bylo více a provedly se testy shody (inter-coder reliability test[18]).
  • Pokud jsou výsledky těchto testů shody negativní, navrhují Beck & Manuel možné úpravy: více tréninku kodérů, přepis definic v codebook pro větší přesnost, nebo úpravu proměnných.[19]
  • Z codebook vychází tzv. coding sheet (coding form) – schéma, do kterého kodéři zaznamenávají získaná data.
  • Kodéři zpracují zprávy a výsledky jejich práce budeme v dalším kroku analyzovat.

CATA – computer-aided text analysis[20]

Plně automatické kódování využívá softwaru pro analýzu textu, který sám počítá frekvenci výskytu dané fráze, slova, nebo jiných textových charakteristik (jako je například délka slov). Sada sledovaných textových charakteristik, využívaná při analýze, se nazývá slovník (počítačový ekvivalent pro codebook).[21]

Analýza kódovaných dat

Práce kodérů poskytne data vhodná k analýze a interpretaci. Výstupem mohou být i tabulky, grafy.

Příklady využití v ISK

Změna povahy práce v akademických knihovnách

Autoři analyzovali 220 pracovních nabídek z časopisu Collage & Research Libraries z let 1973 až 1998, aby ukázali vývoj požadavků na pozici práce v akademických knihovnách. Poukázali především na rutinní práci s technologiemi, pomáhání lidem s její obsluhou a schopnosti ústně či písemně komunikovat.[22]

Elektronické předmětové rozcestníky v akademických knihovnách: Analýza jejich obsahu a typu

Autorka analyzovala 45 elektronických předmětových rozcestníků z 9 akademických knihoven v Kanadě. Hodnotila je ve 4 kategoriích (stálost, rozsah, srozumitelnost, použitelnost) na třímístné stupnici. Nejlepší hodnocení získala Simon Fraser University. Naopak nejhorší University St. Francis Xavier. [23]

Profil žádaného knihovníka/knihovnice: co očekávají knihovny od nových zaměstnanců

Autorka si vybrala čtyři různé tématické weby, které inzerují nabídky práce pro knihovníky a vyhodnocovala období 2006-2011. Stanovila si několik otázek, na které hledala odpovědi a následně je v práci jednotlivě rozebrala. Zjistila, že „na rozdíl od zahraničí je v polovině případů dostačující středoškolské vzdělání. Důraz je však kladen na znalost cizích jazyků – především anglického. Stejně tak počítačová gramotnost je nezbytná pro všechny knihovní pozice.“ [24]

Role a obraz knihovny a knihovníků v oborově-specifických pedagogických časopisech

Autor prohledal vzdělávací časopisy specializované v 19 různých oborech. V letech 1990-96 objevil,že jen 53 článků z 13 016 prohledaných v 29 časopisech zmiňovalo knihovny či knihovníky. [25]

Citace

  1. Balíková, Marie. obsahová analýza. In: KTD: Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy (TDKIV) [online]. Praha : Národní knihovna ČR, 2003- [cit. 2012-10-10]. Dostupné z: http://aleph.nkp.cz/F/?func=direct&doc_number=000001586&local_base=KTD.
  2. HAMAN, Aleš. K obsahové analýze uměleckého literárního díla. In HAMAN, Aleš; Jan Jílek. In Obsahová analýza beletrie pomocí obsahových indikátorů. [1.vyd.]. Praha: Státní knihovna ČSR, 1986, s. 5.
  3. BECK, S. E.; K. Manuel. Content analysis. BECK, S. E.; K. Manuel. Practical research methods for librarians and information professionals. New York: Neal-Schuman Publishers, 2008, s. 37–38.
  4. SPURGIN, Christina M.; Barbara M. Wildemuth. Content Analysis. WILDEMUTH, Barbara M. Applications of social research methods to questions in information and library science. Westport, Conn: Libraries Unlimited, 2009, s. 298.
  5. BECK, S. E.; K. Manuel. Content analysis. BECK, S. E.; K. Manuel. Practical research methods for librarians and information professionals. New York: Neal-Schuman Publishers, 2008, s. 36.
  6. Tamtéž, s. 36.
  7. Tamtéž, s. 37.
  8. SCHERER, Helmut. Úvod do metody obsahové analýzy. In Analýza obsahu mediálních sdělení. Uspoř. Irena Reifová. 3. vyd. Praha: Univerzita Karlova, 2011. s. 34.
  9. SPURGIN, Christina M.; Barbara M. Wildemuth. Content Analysis. WILDEMUTH, Barbara M. Applications of social research methods to questions in information and library science. Westport, Conn: Libraries Unlimited, 2009, s. 301.
  10. BECK, S. E.; K. Manuel. Content analysis. BECK, S. E.; K. Manuel. Practical research methods for librarians and information professionals. New York: Neal-Schuman Publishers, 2008, s. 38.
  11. Tamtéž s. 37.
  12. Tamtéž s. 38.
  13. Tamtéž s. 37.
  14. 14,0 14,1 14,2 SPURGIN, Christina M.; Barbara M. Wildemuth. Content Analysis. WILDEMUTH, Barbara M. Applications of social research methods to questions in information and library science. Westport, Conn: Libraries Unlimited, 2009, s. 299.
  15. 15,0 15,1 SPURGIN, Christina M.; Barbara M. Wildemuth. Content Analysis. WILDEMUTH, Barbara M. Applications of social research methods to questions in information and library science. Westport, Conn: Libraries Unlimited, 2009, s. 300.
  16. BECK, S. E.; K. Manuel. Content analysis. BECK, S. E.; K. Manuel. Practical research methods for librarians and information professionals. New York: Neal-Schuman Publishers, 2008, s. 48–50.
  17. BECK, S. E.; K. Manuel. Content analysis. BECK, S. E.; K. Manuel. Practical research methods for librarians and information professionals. New York: Neal-Schuman Publishers, 2008, s. 51.
  18. BECK, S. E.; K. Manuel. Content analysis. BECK, S. E.; K. Manuel. Practical research methods for librarians and information professionals. New York: Neal-Schuman Publishers, 2008, s. 56.
  19. BECK, S. E.; K. Manuel. Content analysis. In BECK, S. E.; K. Manuel. Practical research methods for librarians and information professionals. New York: Neal-Schuman Publishers, 2008, s. 57.
  20. NEUENDORF, Kimberly A. The content analysis guidebook. Thousand Oaks: Sage Publications, 2002, s. 52.
  21. NEUENDORF, Kimberly A. The content analysis guidebook. Thousand Oaks: Sage Publications, 2002, s. 126–130.
  22. LYNCH, Beverly P. a Kimberly ROBLES SMITH. The Changing Nature of Work in Academic Libraries. College and research libraries. 2001, č. 62, s. 407-420. ISSN 2150-6701. Dostupné z: http://crl.acrl.org/content/62/5/407.short BECK, Susan E a Kate MANUEL. Practical research methods for librarians and information professionals. New York: Neal-Schuman Publishers, c2008, xv, 309 p. ISBN 15-557-0591-X.
  23. DAHL, Candice. Electronic Pathfinders in Academic Libraries: An Analysis of Their Content and Form. College and research libraries. 2001, č. 62, s. 227-237. ISSN 2150-6701. Dostupné z: http://crl.acrl.org/content/62/3/227.short BECK, Susan E a Kate MANUEL. Practical research methods for librarians and information professionals. New York: Neal-Schuman Publishers, c2008, xv, 309 p. ISBN 15-557-0591-X.
  24. ČECHOVÁ, Hana. Profil žádaného knihovníka/knihovnice: co očekávají knihovny od nových zaměstnanců (obsahová analýza) [online]. 2011 [cit. 2012-10-11]. Bakalářská práce. Masarykova univerzita, Filozofická fakulta. Vedoucí práce Ladislava Suchá. Dostupné z: <http://is.muni.cz/th/209854/ff_b/>.
  25. The role and image of the library and librarians in discipline-specific pedagogical journals. Journal of Academic Librarianship. 19980501, roč. 24, č. 3, s. 225-231. ISSN 00991333.