コンテンツ分析は、数学の言語で書かれたテキスト（ドキュメント）を読むことを含む社会学的方法です。 一般的に言えば、通常の手紙に埋め込まれた情報を統計的次元に変換することについて話している。 たとえば、政党や議員候補の政治プログラムを研究する場合など、大量の情報に使用されます。 このようなプログラムの規定は通常、十分な量のドキュメントであるため、必要な情報を取得するために、通常、研究対象が割り当てられ、利用可能なドキュメンタリー配列全体にわたって「実行」されます。 説明するために、特定の例を考えます。
どう思う？
だから、私たちはパーティープログラムを持っています。 統合問題に関する選挙プロセスの参加者がどのようなイデオロギー的立場を取っているのか、そしてこれらの立場がどのように互いに異なっているのかに興味があります。 コンテンツ分析は、方法論的には、すべての実践的な社会学と同様に、統計のセクションであることを忘れないでください。 研究のテーマは決定しました。 次に、検討する内容を理解する必要があります。 2つのオプションがあります。統合に関するステートメントがある段落、または同様の内容のステートメントです。 私にとっては、ステートメントの色合いがたくさんあるため、最後のオプションの方が適しています。つまり、隠れたセマンティックロードを見逃すのも不思議ではありません。 比喩的に言えば、コンテンツ分析はこれを好きではありません。わずかな方法論的なエラーが偏った結果につながります。 作業全体をやり直す必要があります。
発話の分類
次に、計算の方法とグループを決定する必要があります。 パーティーの提案をグループに分類します。統合ベクトル（ヨーロッパ-ユーラシア）。 ステートメントの評価（ポジティブ-ニュートラル-ネガティブ）。 ここでは、社会学者自身の主観的な意見にもかかわらず、コンテンツ分析（研究の例がこれを実証している）が最大限の正確さを前提としていることを覚えておく必要があります。 したがって、自分の評価ではなく、所定のコンテキストに依存する必要があります。 すぐに見えます。 次の指標が続きます：（各グループの）ステートメントの数とステートメントの総数。 次に、取得したデータから、予備的な結論を引き出すことができます。
カウント手順
ステートメントは互いに関連してグループ化され、それらの意味的およびテキスト的関係が見えるように計算されます。 たとえば、100のステートメントがあり、そのうち90はユーラシア統合に関するものですが、肯定的な評価を持つのは40だけです。 これは、比較的少数の当事者がこのベクトルについて発言し、（指標の中央値が与えられた場合）イデオロギー的にこの問題に確実性がないことを意味します。 これは、調査が「誤った」ことを意味するものではなく、コンテンツ分析はかなり正確な方法です。 唯一の問題は、「統合」の概念が選挙の気分だけでなく、さらに調査する必要がある他の要因にも関連していることです。
あとがき
このような間違いを防ぐために、試験的な試験分析を行うのが最善です。 次に、計算が行われる基準を理解して明確にすることができます。 主なもの：分析で使用される概念を明確に運用化して、ステートメントの個々の色合いを失わないようにする。 コンテンツ分析は、調査の目標と目的に特別な注意を払う必要がある骨の折れる作業です。 ただし、同じ大衆投票とは異なり、より客観的な結果が得られます。
