Контент аналіз як технологія збору первинних даних при здійсненні системного аналізу політичних явищ і процесів

Дмитро Неліпа, кандидат політичних наук, доцент Київського національного університету імені Т. Шевченка

УДК 32:303.64

У статті висвітлено сутність контент-аналізу як технології збору первинних даних при здійсненні системного аналізу в політології. Розкрито алгоритм його використання та два способи (рівні) аналізу документів. Наголошено на специфіці застосування контент-аналізу в рамках системного аналізу політичних явищ та процесів і підкреслено його переваги та недоліки в цьому контексті.

Ключові слова: системний аналіз, технології збору первинних даних, контент-аналіз, моделювання.

В статье рассмотрена сущность контентанализа как технологии сбора первичных данных при использовании метода системного анализа в политологии. Раскрыт алгоритм его использования и два способа (уровня) анализа документов. Обозначена специфика применения контент-анализа в рамках системного анализа политических явлений и процессов и его преимущества и недостатки в этом контексте.        

Ключевые слова: системный анализ, технологии сбора первичных данных, контент-анализ, моделирование.

In the article, the essence of content analysis as technology of data collection for systems analysis of political life is highlighted. The algorithm of its usage and two methods (levels) of document analysis are described. The peculiarities of this method, used within the frameworks of systems analysis of political phenomena and processes, as well as its advantages and disadvantages in this context are identified.           

Key words: system analysis, data collection technology, content analysis, modeling.

Системний аналіз політичних явищ та процесів є одним із найпоширеніших методів західної політології. Він дає досліднику змогу більш комплексно вивчити ту чи іншу проблему, охопивши всі її аспекти, вплив на середовище, взаємозв’язок із іншими проблемами, здійснити прогноз майбутнього розвитку та розробити оптимальний сценарій її вирішення. Однак українські соціальні науки, в тому числі і політологія, поки що не використовують повною мірою всі ті переваги, які може запропонувати цей метод. Безперечно, це певною мірою зумовлено історичними особливостями розвитку вітчизняної політичної науки, але це не єдина перепона на шляху впровадження системного аналізу в українській політології. До таких перешкод часто відносять нерозуміння суті даного методу більшістю дослідників та зведення його до формально-математичного, відсутність так званих «історій успіху», які б доводили ефективність системного аналізу в політології і, врешті, те, що застосування системного аналізу для дослідження політичних явищ та процесів вимагає великої кількості ресурсів: часових, людських та фінансових.

Найчастіше на заваді стає саме остання перепона. Зокрема, відсутня практика замовлень на проведення тих чи інших досліджень державними установами. Якщо ж такі пропозиції навіть і надходять, вони, як правило, є нерегулярними. Фактично для дослідника існує лише два шляхи отримання коштів на проведення дослідження (кошти в даному випадку передбачають також і власну заробітну плату, яка б дозволяла фахівцю не перейматися проблемами забезпечення свого добробуту під час проведення дослідження). Перший — це гранти. Втім, тих науковців, які б уміли писати відповідні заявки та адмініструвати витрати, надто мало, і самих грантів теж виділяється обмежена кількість. Другий шлях — це підтримка установи, де працює системний аналітик. Це також буває достатньо рідко, оскільки, навіть якщо усна підтримка є, установи у більшості випадків не передбачають виділення коштів на проведення політологічних досліджень. Поширеною є думка про те, що політологи аналізують те, що бачать і про що читають, тобто, витрат не повинно бути. Натомість, проведення системного аналізу передбачає наявність ресурсів на програмне забезпечення, експертні висновки, оренду приміщень для заходів, їх організацію тощо. Очевидно, що ця проблема може бути вирішена лише поступово. Із активізацією використання системного аналізу політичних явищ та процесів зросте кількість історій успішного впровадження його результатів в життя, що сприятиме залученню додаткового фінансування на проведення подібних досліджень. Це дозволить системним аналітикам повною мірою використовувати всі наявні технології проведення досліджень, у тому числі і ті, які потребують певних витрат. Разом з тим, поки цього не відбулось, вчені використовують ті технології, які є менш затратними, будучи, однак, доволі ефективними. Наприклад, на етапі збору первинних даних, які лягають в основу моделювання як центральної процедури системного аналізу, застосовують контент-аналіз.

За своєю суттю, контент-аналіз передбачає виявлення певних слів чи виразів у текстах, з’ясування їх значення, взаємозв’язку між ними для вияву певних тенденцій, тлумачень, підходів, а також пошуку фактичної інформації. До таких текстів належать як офіційні документи, так і аналітичні звіти, книги, історичні та архівні матеріали, наукові і публіцистичні статті, інтерв’ю, промови тощо. Контент-аналіз дуже часто вирізняють як окремий загальнонауковий метод, який активно використовують політологи, соціологи, журналісти, філологи та ін. Так стверджують і у своїй фундаментальній праці «Політологія. Методи дослідження» Дж. Мангейм та Б. Річ. Безперечно, контент-аналіз може застосовуватися винятково задля аналізу текстової інформації, однак найчастіше ця інформація потрібна для подальшого опрацювання тієї чи іншої проблеми. В такому випадку контент-аналіз є лише технологією проведення більшого дослідження, наприклад, системного аналізу певного політичного явища чи процесу.

Контент-аналізу як методу соціальних наук приділяли увагу такі науковці, як Б. Меттьюз, М. Уіллі, С. Кінгсбері, А. Кларк, Г. Харт, Дж. Вудворд, Г. Ласуелл, Дж. Мангейм, Б. Річ, Б. Монро, К. Майнінг, А. Каплан, О. Холсті, Р. Вебер, Ф. Стоун, І. Шапіро, А. Алексєєв, А. Здравомислов, В. Бойко, В. Осін, О. Іванов, В. Іванов, В. Коробейніков, Ю. Святець, Н. Костенко. О. Семотюк, В. Бондар, М. Допіра, М. Беззуб’як, М. Хилько та багато інших. Незважаючи на те, що в їхніх працях виокремлюються різноманітні аспекти цього методу та досить ретельно аналізується його сутність, ці дослідники, як правило, звертають увагу на контент-аналіз як самостійний метод. Метою даної статті і є з’ясування специфіки застосування контент-аналізу в рамках здійснення системного аналізу політичних явищ та процесів.

Активізація використання контент-аналізу в соціальних науках, як правило, пов’язується із американською політологією, психологією, соціологією та журналістикою. У статтях як вітчизняних, так і зарубіжних учених можна знайти багато прикладів його застосування в США. Найчастіше при цьому посилаються на американського політолога Г. Ласулла, що використав цю технологію для з’ясування моделей поведінки, якими маніпулювала пропаганда різних країн під час І світової війни. Проте, можна знайти і твердження, що вперше контент-аналіз було застосовано у Швеції ще у XVII ст. Тогочасні теологи порівняли апокрифічну збірку релігійних гімнів «Пісні Сіону» із гімнами офіційної церкви, виокремивши основні ідеї та характер їх висвітлення в обох джерелах [4, с. 42].

Становлення контент-аналізу безпосередньо пов’язане із розвитком комп’ютерних технологій. Деякі дослідники, зокрема О. Іванов, виокремлюють і так званий «ручний» контентаналіз, вирізняючи його особливості у порівнянні із «автоматизованим» або комп’ютерним [5, с. 335–336]. Проте, на нашу думку, до появи спеціальних комп’ютерних програм не варто вести мову про активний розвиток даної технології. Контент-аналіз є надто затратним та неефективним із точки зору співвідношення використаних ресурсів та отриманої інформації. Без використання комп’ютера дослідник мав змогу, як правило, проаналізувати лише окремі тексти невеликого обсягу, що не могло слугувати надійним джерелом даних чи підставою для узагальнень чи наукових висновків. Крім того, ймовірність помилки навіть у цьому випадку була дуже високою.

Поступова автоматизація проведення контент-аналізу сприяла дедалі більшому його поширенню у науковому середовищі. Спочатку для нього використовували перфокарти (прямокутники, виготовлені з картону із одним скошеним кутом, на якому були позиції для дірок, позначені цифрами від 0 до 9). Хоча пошук слів та виразів все ж здійснювався вручну, але ця інформація за допомогою спеціального пристрою — перфоратора — заносилась на перфокарти та зчитувалась через фотоелементи, які реагували на світло, що проходило через ці дірки. Це дозволяло частково автоматизувати процес аналізу даних, проте, оскільки все одно була потрібна не лише активна участь дослідника, а й постійний контроль за тим, щоб усі операції були проведені успішно, контент-аналіз забирав надто багато часу та був малоефективним. Сьогодні комп’ютерний контент-аналіз застосовується дуже широко. Його основною перевагою є спроможність виявлення багатьох аспектів тексту одразу: комунікативних відмінностей між представниками різних спільнот, наявності чи відсутності пропаганди, не лише прямого змісту висловленого у документі, а й намірів чи, навіть, емоційного та психологічного стану автора чи авторів [11].

Першим кроком при проведенні контентаналізу є вибір джерел для дослідження. Їх можна розділити на три категорії: внутрішньо-орієнтовані внутрішні; зовнішньо-орієнтовані внутрішні; внутрішньо-орієнтовані зовнішні. До першої категорії належать джерела, які були створені безпосередньо замовником, установою, в якій він працює, або тим індивідом чи організацією, які досліджуються. Важливою ознакою таких документів є і те, що вони орієнтовані на внутрішнє середовище даної організації і можуть відображати, наприклад, процес прийняття рішення. Приміром, це може бути офіційне листування між двома депутатами, які спільно працюють над певним законопроектом. Друга група включає ті документи, які є певною мірою відкритими: публікація звіту підкомітету щодо законопроекту. До третьої категорії відносять, наприклад, передвиборчу агітацію, яка схиляє до прийняття рішень [6, c. 269].

Після окреслення кола джерел для аналізу обирають спосіб проведення контент-аналізу, який використовуватиметься в даному конкретному випадку: концептуальний чи реляційний аналіз. При застосуванні концептуального аналізу головний акцент робиться на наявності та частоті використання певних концептів, представлених словами чи виразами. Цей варіант проведення контент-аналізу був історично першим та є більш поширеним. Інколи його ще називають «тематичним». Наприклад, потрібно з’ясувати, як часто у законі про свободу зібрань вживається слово «забороняється». Концептуальний аналіз дозволяє це виявити із урахуванням усіх можливих модифікацій цього слова: заборона, заборонено, не дозволяється, дозвіл тощо.

Приміром, учений прагне дослідити промови кандидата у президенти США 1992 р. Білла Клінтона з точки зору поглядів на реформу охорони здоров’я. Метою дослідження тут буде вияв кількості позитивних слів, висловлених про план, запропонований Б. Клінтоном, та негативних слів, використаних для опису стану існуючої системи охорони здоров’я. Вченого цікавить лише з’ясування частоти вживання без порівняння цих концептів між собою (що є предметом уже реляційного аналізу), відтак, поставлене питання дослідження звучатиме таким чином: слів із яким забарвленням — позитивним чи негативним — більше у промовах Б. Клінтона, присвячених системі охорони здоров’я [11].

Методика проведення концептуального аналізу передбачає визначення головних питань, які цікавлять дослідника, та підбір текстів для вивчення. Після того потрібно обрати спосіб кодування, дотримуючись таких кроків:

1. Обрати рівень аналізу. Використовуючи наведений вище приклад із промовами Б. Клінтона, дослідник повинен вирішити, чи кодувати йому окреме слово, наприклад, «дешевший» чи фразу «доступність для кожного».

2. Обрати кількість концептів для кодування. На даному етапі необхідно визначитися, скільки і яких слів та виразів цікавитимуть ученого — всі чи лише певні, які, на його думку, найбільш стосуються даної теми. Ці слова та вирази можна для зручності поділити на категорії.

3. Вирішити, що саме кодуватиметься — наявність концепту чи частота повторення. Якщо буде досліджуватися наявність концепту, будь-яке слово чи вираз ураховуватимуться лише раз, що дасть певне загальне уявлення про текст. Якщо ж ураховуватиметься частота повторення слова, можна вже виявити певні тенденції. Так, використання слова «недорогий» 50 разів у порівнянні зі словом «доступність для кожного» (15 разів) означатиме, що, насамперед, Б. Клінтон апелює не до простоти страхових планів чи можливості їх використання всіма верствами населення, а до здешевлення вартості послуг [11].

4. Вирішити, як ці концепти розрізнятимуться. Для цього потрібно визначити, як позначатимуться обрані слова та вирази. Наприклад, чи ототожнюватимуться слова «недорогий» та «дешевий». При цьому, слова із трохи іншим відтінком значення, наприклад, «економічно вигідний», будуть відносити до окремої категорії.

5. Розробити правила кодування текстів. Це важливо для гарантування правильності отриманих даних. Наприклад, якщо в одному абзаці слова «недорогий» та «економічно вигідний» були віднесені до однієї категорії, а в другому — в різні, кінцеві результати будуть хибними.

6. Вирішити, що робити із зайвою інформацією. Деякі слова можна ігнорувати, наприклад, «і», «або» тощо. Інші слова та вирази можна згодом додати до результатів дослідження, наприклад, поєднати категорії «дешевий» та «економічно вигідний», які в даному випадку стосуються одного і того ж.

7. Провести кодування текстів. Як правило, це робиться за допомогою комп’ютера, а тому вимагає підготовки самого дослідника та знань про відповідні програми. До того ж, слід відстежувати процес кодування та виправляти помилки за їх наявності. Наприклад, якщо у слові «дешевий» в одному із абзаців була зроблена друкарська помилка, і воно не було враховано, це можна виправити і перекодувати.      

8. Проаналізувати результати. Після отримання інформації, її слід узагальнити та зробити висновки. Наприклад, якщо переважають слова «дешевий», «недорогий», «економічно вигідний», можна стверджувати, що основний акцент у тій частині програми Б. Клінтона, яка стосується системи охорони здоров’я, робиться на економічній стороні, а не на інших факторах [11].

Реляційний аналіз дає більш повну інформацію про тексти, досліджуючи не лише наявність чи частоту вживання певних концептів, а й взаємозв’язки між ними. Так, тут можна буде виявити, чи дійсно тотожними в даному контексті є значення слів «дешевий» та «економічно вигідний». Цей підвид контент-аналізу ще називають семантичним, оскільки головний акцент робиться не на кількісні показники, а на значення слів і виразів. Алгоритм реляційного аналізу є подібним до алгоритму концептуального аналізу і включає:

1. Формулювання головного питання. Дуже важливо правильно поставити головне питання, оскільки воно задає напрям аналізу. Без цього можна безкінечно продовжувати дослідження. Прикладом питання може бути: яку конкретну фактичну інформацію Б. Клінтон надав громадськості в своїх промовах.

2. Обрання вибірки текстів для аналізу. Після постановки питання дослідник обирає документи чи їх частини, які його цікавлять.

3. Визначення типу аналізу. Тут може використовуватися вияв афектів (емоційного чи психологічного стану автора), аналіз близькості понять чи побудова когнітивних карт (графічних зображень взаємозв’язків між поняттями.

4. Зведення тексту до кодів для категорій та слів.

5. Визначення взаємозв’язків між концептами (сила, наявність взаємозв’язку та напрям). Сила слів може аналізуватися через використання слів на зразок: «переконаний», «вірю», «мабуть», «скоріш за все» та ін. Деякі поняття в тексті можуть бути більш поєднаними, ніж інші. Наприклад, поняття «Верховна Рада України» і «депутат» у переважній більшості випадків матимуть сильніший взаємозв’язок, аніж поняття «депутат» і «черевики», якщо, скажімо, про взуття мова йшла лише в якості метафори [3, c. 23].

6. Кодування взаємозв’язків. Власне, кодування не лише слів чи виразів, а й взаємозв’язків і відрізняє концептуальний та реляційний аналізи.

7. Здійснення статистичного аналізу. Перетворення взаємозв’язків із якісного у кількісний показник.

8. Створення карт взаємозв’язків. Цей завершальний етап контент-аналізу передбачає графічну побудову карти, яка б відображала взаємозв’язки між усіма концептами в тексті, які цікавлять дослідника. Так, аналізуючи написи на плакатах учасників Помаранчевої революції 2004 р. в Україні, Т. Марценюк виокремлює такі

категорії висловів: 1) хто присутній на Майдані (ідентифікація з населеним пунктом, соціальними групами чи категоріями); 2) що повідомляють присутні на Майдані (ставлення до влади, до В. Ющенка, ситуації в державі, тема України, єдності і неподільності, ціннісно-нормативна тематика, творчість та комунікація) [7].

Як і будь-який інший метод, контент-аналіз має ряд теоретичних та практичних недоліків. Перш за все, він може потребувати надто багато часу у порівнянні із тим обсягом інформації, яку можна отримати в результаті. Навіть при використанні комп’ютерних технологій дуже часто трапляються помилки як через людський фактор, так і через недоліки комп’ютерних програм. Врешті, навіть при застосуванні відповідних програм щоразу потрібно розпочинати спочатку, автоматизуючи дослідження [12].

Водночас, технологія контент-аналізу має цілу низку переваг при її використанні в рамках системного аналізу політичних явищ та процесів. Зокрема, за її допомогою можна проаналізувати комунікацію через тексти, в тому числі з’ясувати цінну історичну та культурну інформацію про авторів та період створення документів. Контент-аналіз, на відміну від багатьох інших технологій, не передбачає активного втручання дослідника в життєдіяльність систем, зберігаючи їх автентичність та мінімізуючи зміни внаслідок такого втручання [12]. Так, очевидно, що результати аналізу ефективності комітету законодавчого органу через відкрите спостереження за його щоденною роботою та через дослідження виданих ним документів відрізнятимуться.

Ще однією суттєвою перевагою використання контент-аналізу є його спроможність поєднувати як якісні, так і кількісні операції. Це дуже важливо для системного аналізу, який ґрунтується на центральній процедурі моделювання, що може бути як математичним, так і симуляційним. З одного боку, тут визначається кількість певних слів та виразів, з іншого — одразу ж враховується їх емоційна забарвленість, контекст вживання, взаємозв’язки з іншими поняттями тощо. Як наслідок, контент-аналіз може передувати як математичному моделюванню, так і симуляційному. Наприклад, якщо здійснюється дослідження взаємозв’язку між підтримкою кандидатів на певну посаду та їхнім ставленням до певної проблеми, це ставлення може визначатися через контент-аналіз і отримані дані ляжуть в основу математичної моделі, яка опрацьовуватиметься через кореляційний аналіз. Або ж, на основі одержаної інформації щодо ставлення до проблеми будується модель поведінки, яка лягає в основу побудови сценаріїв чи рольових ігор.

             Підсумовуючи, варто зазначити, що використання системного аналізу для вивчення політичних явищ та процесів сьогодні стає дедалі зручнішим, спрощується та автоматизується. Розробляються нові і нові комп’ютерні програми, які звільняють дослідника від рутинної роботи, дозволяючи зосередитися на критичному переосмисленні, виокремленні тенденцій, прогнозуванні тощо. Зараз важко собі уявити будь-яке іноземне видання чи наукову конференцію, де б піднімалися питання політичної практики і не було б даних чи висновків, отриманих через проведення системного аналізу. Для того щоб відповідати вимогам часу, українська політологія теж повинна дедалі активніше використовувати новітні методи дослідження, насамперед, системний аналіз. І оскільки цей метод поки що не є достатньою мірою апробований та доволі затратний, доцільно використовувати ті технології, які є простішими та дешевшими. Зокрема, для збору первинних даних тут може стати у нагоді контент-аналіз.