Программа дисциплины «Многомерный анализ текстов» по направлению 010400. 68 «Прикладная математика и информатика» подготовки магистра  

Вид материала

Программа дисциплины

Содержание 1. Область применения и нормативные ссылки 2. Цели освоения дисциплины 3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины 4. Место дисциплины в структуре образовательной программы 5. Тематический план учебной дисциплины 6. Формы контроля знаний студентов 6.1. Критерии оценки знаний, навыков Работа на семинарском занятии. 7. Содержание дисциплины Тема 2. Этапы применения контент-анализа. Тема 3. Работа с лексико-семантическим текстовым анализатором «ЛЕКТА». Альтернативное ПО. Количество часов по теме Тема 4. Количественный и качественный контент-анализ. Интерпретация полученных данных. Тема 5. Контент-анализ как исследовательский метод в информационную эпоху. 8. Образовательные технологии 9. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента 9.1. Тематика заданий текущего контроля 9.2. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины 10. Порядок формирования оценок по дисциплине 11. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины 11.1 Базовый учебник 11.3 Дополнительная литература ... Полное содержание

Подобный материал:

• Рабочая программа учебной дисциплины Для студентов, обучающихся по направлению 010400., 618.61kb.
• Программа вступительного экзамена вмагистратуру по направлению 010400 "прикладная, 204.27kb.
• Программа дисциплины «Модели корпусной лингвистики» для направления 010400. 68 «Прикладная, 256.42kb.
• Программа дисциплины «Иностранный язык как инструмент научной работы» для направления, 191.85kb.
• Программа дисциплины «Иностранный язык как инструмент научной работы» для направления, 197.13kb.
• Программа дисциплины «Теория речевой деятельности и речевой идентификации» для направления, 154.93kb.
• Аннотации примерных программ учебных дисциплин подготовки бакалавра по направлению, 329.62kb.
• Программа вступительного экзамена по математике подготовки магистров по направлению, 86.94kb.
• Программа дисциплины Электронные библиотечные ресурсы для направления 080500. 62 Бизнес-информатика,, 460.66kb.
• Рабочая программа дисциплины для студентов, обучающихся по направлению 010400. 68 «Прикладная, 202.3kb.

Правительство Российской Федерации


Государственное образовательное бюджетное учреждение

высшего профессионального образования

«Государственный университет - Высшая школа экономики»


Факультет бизнес-информатики и прикладной математики


Программа дисциплины

«Многомерный анализ текстов»


по направлению 010400.68 «Прикладная математика и информатика»

подготовки магистра

 




Авторы программы: Иудин Александр Анатольевич, д. эконом. н., профессор, iudin@fsn.unn.ru

Шпилев Дмитрий Анатольевич, к. соц. н., доцент, dshpilev@hse.ru


Одобрена на заседании кафедры социально-гуманитарных наук «___»____________ 200 г

Зав. кафедрой Шпилев Д.А..


Рекомендована секцией УМС [Введите название секции УМС] «___»____________ 200 г

Председатель


Утверждена УС факультета [Введите название факультета] «___»_____________200 г.

Ученый секретарь [Введите И.О. Фамилия] ________________________ [подпись]


Нижний Новгород, 2011

Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.

1. Область применения и нормативные ссылки

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов по направлению 010400.68 «Прикладная математика и информатика» подготовки магистра.


Программа разработана в соответствии с:

• - Образовательным стандартом государственного образовательного бюджетного учреждения высшего профессионального образования Высшей школы экономики, в отношении которого установлена категория «национальный исследовательский университет» по направлению 010400.68 «Прикладная математика и информатика» подготовки магистра
  
• Рабочим учебным планом НФ ГУ-ВШЭ на 2010/2011 по направлению 010400.68 «Прикладная математика и информатика» 1 курс, утвержденным в 2010г.
  

2. Цели освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Многомерный анализ текстов» являются: обучение методу контент-анализа больших объемов текстовой информации с поиском и определением главных тем, значимых сюжетных линий, частоты встречаемости в текстах слов и словосочетаний; формирование навыков выявления и интерпретации скрытой информации, недоступной для восприятия при простом прочтении.

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины студент должен:

• знать историю зарождения и сферы применения метода контент-анализа, этапы работы с ним.
  
• определять частоту встречаемости в текстах слов, словосочетаний или сюжетов.
  
• выявлять все значимые темы, присутствующие в анализируемом массиве информации.
  
• иметь представление о логике, природе и специфике контент-анализа текстов различных стилей (совокупность газетных статей, интервью и выступления политиков, художественные произведения, научные публикации, правовые акты, рекламные и пропагандистские материалы, деловая корреспонденция), в том числе, и на иностранных языках.
  
• уметь работать с лексико-семантическим анализатором «ЛЕКТА» (загрузка данных и создание словаря, создание и сортировка фильтров, расчет файла частот, расчет факторного анализа, импорт данных в пакеты SPSS и STATISTICA).
  

В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:

Компетенция	Код по ФГОС/ НИУ	Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата)	Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции
способен работать с информацией: находить, оценивать и использовать информацию из различных источников, необходимую для решения научных и профессиональных задач (в том числе, на основе системного подхода).	СК - 6	Способен самостоятельно формировать текстовые массивы для проведения контент-анализа по определенной тематике при помощи различных источников информации (например, интернета, научных журналов, брошюр, монографий и т.д.)	Изучение теоретического материала, решение прикладных задач по поиску необходимой информации в различных источниках, проведение процедуры анализа качества собранных данных, коррекция данных
способен использовать современные информационные технологии (включая ресурсы Интернет) для решения профессиональных и иных задач.	ИК - 5	При помощи контент-анализа способен получить информацию о подходах к определенному явлению, существующих в рамках конкретной науки, и в короткий срок подготовить обзорный аналитический материал	Изучение теоретического материала, написание кратких аналитических записок по различным направлениям научных изысканий
способен создавать и редактировать тексты профессионального и научного назначения.	ИК - 8	Имеет практические навыки построения текстов для публичного выступления и/или письменного научного доклада, знает основы логики и теории аргументации	Изучение теоретического материала, написание обзоров на основе материала, полученного в результате контент-анализа текстовых массивов по профессиональной и научной тематике
способен понимать и применять в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат.	ПК-2	Применяет математический аппарат для проведения факторного анализа, рассчитывает доли общей дисперсии и дельты собственных значений факторов	Изучение теоретического материала, работа с примерами массивов данных
способен осуществлять целенаправленный многокритериальный поиск информации о новейших научных и технологических достижениях в сети Интернет и в других источниках.	ПК-5	Способен создавать различные словари в рамках одного массива данных, работать со словосочетаниями, определять критерии качества построенного словаря, вводить и редактировать новые фильтры	Изучение теоретического материала, работа со всей совокупностью лексем для создания модели исходного текста, то есть, словаря или категорийной сетки, построение семантических цепочек или фильтров

4. Место дисциплины в структуре образовательной программы

Настоящая дисциплина относится к циклу гуманитарных дисциплин (социология).

Изучение курса многомерного анализа текстов позволит обучающимся получить представление об историческом развитии и специфике метода контент-анализа, о процедуре проведения контент-анализа больших объемов текстовой информации, о наиболее известных примах количественного и качественного анализа текстов и текстовых массивов с целью с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей (в том числе, построения абстрактной модели содержания текста), а также о роли контент-анализа как исследовательского метода в информационную эпоху.

В результате освоения курса обучающийся должен знать этапы проведения контент-анализа, уметь самостоятельно формировать и подготавливать текстовые массивы, создавать словари (категорийные сетки), строить фильтры (семантические цепочки), определять критерии качества построенного словаря, выявлять частоту встречаемости в текстах слов, словосочетаний или сюжетов, применять математический аппарат для проведения факторного анализа, интерпретировать полученные результаты в соответствии с целями и задачами конкретного исследования.

5. Тематический план учебной дисциплины

№	Название раздела	Всего часов	Аудиторные часы			Самостоя­тельная работа
			Лекции	Семинары	Практические занятия
1	История зарождения и совершенствования метода контент-анализа. Сфера применения многомерного статистического анализа текстов	14	2	2		10
2	Этапы применения контент-анализа	16	2	2		12
3	Работа с лексико-семантическим текстовым анализатором (ЛЕКТА). Альтернативное ПО	42	6	6		30
4	Количественный и качественный контент-анализ. Интерпретация полученных данных.	20	4	4		12
5	Контент-анализ как исследовательский метод в информационную эпоху	16	2	2		12
		108	16	16		76

6. Формы контроля знаний студентов

Тип контроля	Форма контроля	1 год				Параметры **
		1	2	3	4
Текущий (неделя)	Контрольная работа			*
	Домашнее задание					Работа в ПО «ЛЕКТА» – подготовка текстового массива, создание словаря и построение фильтров, расчет факторного анализа, в течение 14 недели
Итоговый	Зачет					Зачетная неделя 3 модуля

6.1. Критерии оценки знаний, навыков

Домашнее задание – это вид самостоятельной работы студента, который включает в себя проведение полного цикла контент-анализа при помощи ПО «ЛЕКТА». Оценивается правильность и корректность подготовки текстового массива, а также качество созданного словаря и построенных фильтров. Максимальное количество баллов, которое может получить, – 10.

Работа на семинарском занятии.

Важную роль в приобретении практических навыков осуществление контент-анализа играет выполнение различных типовых заданий, предусмотренных данным курсом, например, таких как определение совокупности изучаемых источников, формирование выборочной совокупности сообщений, выявление единиц анализа (слово, словосочетание или тема), выделение единиц счета, процедура подсчета, интерпретация полученных данных. Оценка за эти виды работы определяется правильностью решения поставленных задач по каждой теме курса.

Максимальное количество баллов, которое студент может получить, – 10.

7. Содержание дисциплины

Тема 1. История зарождения и совершенствования метода контент-анализа. Сфера применения многомерного статистического анализа текстов.

Первые примеры использования контент-анализа в VIII веке. Введение термина «content-analysis» американскими и французскими журналистами в конце XIX – нач. XX вв. Формирование полноценной методики контент-анализа в 30-е гг. ХХ века в США. «Методологический взрыв» в 60-е гг. ХХ века и использование компьютерной техники в исследованиях. Различные сферы применения контент-анализа: социологические исследования, реклама и пропаганда, антропология, управление персоналом, литературоведение, история, философия, правоведение.

Количество часов по теме

Аудиторная работа

№№	Вид работы	Количество часов
1.	Лекция	2
2.	Семинар	2
3.	Всего	4

Самостоятельная работа студентов

№№	Вид работы	Количество часов
1.	Подготовка к семинару	10
	Всего	10

Основная литература:

1. Аверьянов Л. Я. Контент-анализ. М.: КноРус. 2009 г.
   
2. Дмитриев И. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры (рус.) (2005).
   
3. Манекин Р.В. Компьютер и история философии. Краткий обзор отечественных и зарубежных исследований – Москва-Донецк: Донецкого отделения САМИ, 1993. – С. 68-82.
   
4. Манекин Р.В. Контент-анализ, как метод исторического исследования. – Донецк: Информсервис, 1991. – ISSN 08991096.
   
5. Шалак В.И. Современный контент-анализ. Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологии, экономики, рекламы. М.: Омега-Л. 2009.
   

Дополнительная литература:

1. Алексеев А.Н. Метод Жака Кайзера (Из опыта исследований французской ежедневной прессы) // Проблемы современной зарубежной печати. Сб.ст. Л. 1969. – С.56-77.
   
2. Бородкин Л. И. Контент-анализ и проблемы изучения исторических источников // Математика в изучении средневековых повествовательных источников: Сб. ст. — М., 1986.
   
3. Бородкин Л.И. Многомерный статистический анализ в исторических исследованиях. М.: Изд-во МГУ, 1986. – С.140-141.
   
4. Брагина Л.М. Методика количественного анализа философских трактатов эпохи Возрождения // Математические методы в историко-экономических и историко-культурных исследованиях. М., 1977.
   
5. Лисовский С. Ф., Евстафьев В. А. Избирательные технологии: история, теория, практика – Коммерсантъ. – М., 2000. – ISBN 5-86014-129-7.
   
6. Мангейм Дж. Б., Рич Р. К. Политология. Методы исследования: Пер. с англ. / Предисл. А.К. Соколова = Empirical Political Analysis: Research Methods in Political Science – М.: Весь Мир, 1997.
   
7. Почепцов Г. Г. Теория коммуникации – М.: Рефл-бук, 2001. – ISBN 5-87983-101-9.
   
8. Харченко К.В. Материальная сторона жизни в зеркале субъективных смыслов: опыт контент-анализа // Социология: методология, методы, математическое моделирование. – 2009. – №1(28). – С.129-148.
   
9. Laswell H.D., Pool I. de S. The Comparative Study of Symbols. Stanford, Calif., 1952.
   
10. Weber R. Basic Content Analysis. Newbury Park. Calif., 1990.
    

Тема 2. Этапы применения контент-анализа.

Первый этап: определение совокупности изучаемых источников и критериев их отбора.

Второй этап: формирование выборочной совокупности сообщений.

Третий этап: выявление единиц анализа (слова и/или темы).

Четвертый этап: выделение единиц счета.

Пятый этап: правила проведения процедуры подсчета.

Шестой этап: интерпретация полученных результатов.

Количество часов по теме

Аудиторная работа

№№	Вид работы	Количество часов
1.	Лекция	2
2.	Семинар	2
3.	Всего	4

Самостоятельная работа студентов

№№	Вид работы	Количество часов
1.	Подготовка к семинару	12
	Всего	12

Основная литература:

1. Аверьянов Л. Я. Контент-анализ. М.: КноРус. 2009 г.
   
2. Алексеев А.Н. Контент-анализ, его задачи, объекты и средства // Социология культуры. – М.1974. Вып.1. – С.131-162
   
3. Богомолова Н.Н. Контент-анализ. – М., 1992. – 62с. – ISBN 5-211-02718-3.
   
4. Дмитриев И. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры (рус.) (2005).
   
5. Окунь, Ян. Факторный анализ / Я. Окунь. – М.: Статистика, 1974. – 200 с.
   
6. Шалак В.И. Современный контент-анализ. Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологии, экономики, рекламы. М.: Омега-Л. 2009.
   

Дополнительная литература:

1. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику. М., 2000.
   
2. Григорьев С.И. Основы современной социологии. Изд. Алтайского гос. ун-та. 2001.
   
3. Шалак В.И. Современный контент-анализ: Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологии, экономики, рекламы. М., 2004.
   
4. Методологические и методические проблемы контент-анализа. Вып. 1-2. М.–Л., 1973.
   
5. Методы анализа документов в социологических исследованиях. М , 1985.
   
6. Holsti O. R. Content analysis for the social sciences and humanities. – Reading, Mass, etc., 1969. ISBN 0394349261.
   

Тема 3. Работа с лексико-семантическим текстовым анализатором «ЛЕКТА». Альтернативное ПО.

Подготовка текстового массива данных. Загрузка информации и создание словаря. Создание и сортировка фильтров. Особенности работы программы «ЛЕКТА» с текстовым материалом на иностранных языках (на примере английского, немецкого и французского). Расчет файла частот. Расчет факторного анализа. Импорт данных в пакеты SPSS и STATISTICA. Ознакомление с альтернативным ПО для проведения контент-анализа – «Контент-Анализ Про» А.Н. Чуракова и «Контент-вижн» Вирника Ю.П.

Количество часов по теме

Аудиторная работа

№№	Вид работы	Количество часов
1.	Лекция	6
2.	Семинар	6
3.	Всего	12

Самостоятельная работа студентов

№№	Вид работы	Количество часов
1.	Подготовка к семинару	30
	Всего	30

Основная литература:

1. Аверьянов Л. Я. Контент-анализ. М.: КноРус. 2009 г.
   
2. Дмитриев И. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры (рус.) (2005).
   
3. Харламов А.А. Автоматический структурный анализ текстов // Открытые системы, 2002 – №10.
   
4. Шалак В.И. Современный контент-анализ. Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологии, экономики, рекламы. М.: Омега-Л. 2009.
   
5. ЛЕКТА (лексико-семантический текстовый анализатор). Версия 1.0.2. Руководство пользователя. Нижний Новгород, КБДТ, 2009.
   

Дополнительная литература:

1. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч. У. «Факторный анализ: статистические методы и практические вопросы» / сборник работ «Факторный, дискриминантный и кластерный анализ»: пер. с англ.; Под. ред. И. С. Енюкова. – М.: «Финансы и статистика», 1989. – 215 с.
   
2. Митина О. В., Михайловская И. Б. Факторный анализ для психологов. Москва, Учебно-методический коллектор Психология, 2001 г, 169 стр.
   
3. Шуметов В. Г. Шуметова Л. В. «Факторный анализ: подход с применением ЭВМ». ОрелГТУ, Орел, 1999. – 88 с.
   
4. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ, сборник работ под ред. Енюкова И. С. Москва, Финансы и статистика, 1989, 215 стр.
   
5. SPSS для социологов. Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. Учебное пособие ИСЭПН РАН, Москва, 2005, 433 стр.
   
6. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Бююль А., Цёфель П. СПб., ООО «ДиаСофтЮП», 2002, 603 стр.
   

Тема 4. Количественный и качественный контент-анализ. Интерпретация полученных данных.

Количественный или содержательный контент-анализ. Создание словаря и оценка различных случаев контекстуального словоупотребления. Содержательная оценка текстового материала. Анализ переменных содержания текста.

Качественный или структурный контент анализ. Выбор определенной характеристики содержания. Проблема надежности качественного измерения.

Простые и относительные частоты, категории и связь между ними.

Количество часов по теме

Аудиторная работа

№№	Вид работы	Количество часов
1.	Лекция	4
2.	Семинар	4
3.	Всего	8

Самостоятельная работа студентов

№№	Вид работы	Количество часов
1.	Подготовка к семинару	12
	Всего	12

Основная литература:

1. Аверьянов Л. Я. Контент-анализ. М.: КноРус. 2009 г.
   
2. Зарубин В.Г., Макаридина В.А. Математические методы в политологии и социологии. – С-Пб., 1993.
   
3. Ньюман Л. Неопросные методы исследования. // Социс - М. – 1998 – №6.
   
4. Толстова Ю., Масленников Е. Качественная и количественная стратегии // Социс – №10 - 2000.
   
5. Федотова Л.Н. Анализ содержания – социологический метод изучения средств массовой коммуникации, М.: Научный мир, 2001.
   
6. Шалак В.И. Современный контент-анализ. Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологии, экономики, рекламы. М.: Омега-Л. 2009.
   
7. Яковлев И. Компьютерные технологии контент-анализа прессы в планировании президентских избирательных кампаний. // сб. Электоральные технологии и президентские выборы. – Кишинев: CAPTES, 2000. – 189 с.
   

Дополнительная литература

1. Баранов А.В. Опыт текстового анализа газеты // Количественные методы в социальных исследованиях. Инф.бюл. ИКСИ АН СССР. 1968. №9.
   
2. Поппер К.Р. Логика и рост научного знания. М., Прогресс, 1983.
   
3. Рузавин Г.И. Основы логики и аргументации. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.
   
4. Bryman A., Teevan J. Social Research Methods. Canadian Edition. Don Mills, ON: Oxford University Press, 2005.
   
5. Gray J., Densten I. Integrating quantitative and qualitative analysis using latent and manifest variables // Quality & Quantity. 1998. N 32. P. 423.
   
6. Hanson D., Grimmer M. The mix of qualitative and quantitative research in major marketing journals, 1993-2002 // European Journal of Marketing. 2007. N 1/2 (41). P. 63.
   
7. Hogenraad R., Mckenzie D., Peladeau N. Force and influence in contentanalysis: the production of new social knowledge // Quality & Quantity. 2003. N 37. P. 224.
   
8. Jick T. D. Mixing qualitative and quantitative methods: triangulation in action // Administrative Science Quarterly. 1979. N 4 (24). P. 603.
   
9. Roberts C. A conceptual framework for quantitative text analysis // Quality & Quantity. 2000. N 34. P. 262.
   
10. White M. D., Marsh E. E. Content analysis: a flexible methodology // Library trends. 2006. N 1 (55). P. 35-36.
    

Тема 5. Контент-анализ как исследовательский метод в информационную эпоху.

Современные возможности использования метода контент-анализа. Контент-анализ в исследованиях СМИ, документарных исследованиях, в исследованиях изменения систем ценностей и ценностных установок. Использование контент-анализа в исследованиях политических установок и предпочтений граждан, в литературоведении и т.д. Применение метода контент-анализа в научной работе.

Количество часов по теме

Аудиторная работа

№№	Вид работы	Количество часов
1.	Лекция	2
2.	Семинар	2
3.	Всего	4

Самостоятельная работа студентов

№№	Вид работы	Количество часов
1.	Подготовка к семинару	12
	Всего	12

Основная литература:

1. Аверьянов Л. Я. Контент-анализ. М.: КноРус. 2009 г.
   
2. Шалак В.И. Современный контент-анализ. Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологии, экономики, рекламы. М.: Омега-Л. 2009.
   

Дополнительная литература:

1. Бутенко И.А. Использование новых технологий при опросах // Социологические исследования. – 2000. – № 10. – С. 120.
   
2. Грачев М.Н. Политика, политическая система, политическая коммуникация. – М.:НОУ МЭЛИ, 1999.
   
3. Парахонская Г.А. Из опыта преподавания курса «Контент-анализ текстов» // Социологические исследования.- 2006.- № 5.- С. 113-117.
   
4. Федотова Л.Н. Анализ содержания – социологический метод изучения средств массовой коммуникации. – М.: Научный мир, 2001.
   
5. Чураков А.Н. Компъютерный контент-анализ. М.: Институт социологии РАН, 1996.
   
6. Яковлев И.Г. Электоральные технологии и президентские выборы. – Кишинев: CAPTES, 2000.
   
7. Контент-анализ Public relations в цифрах // PR в России. – 2004. – № 1. – С. 2.
   
8. Berelson B. “Content Analysis in Communication Research. Glencoe, I11.: The Free Press, 1952.
   

8. Образовательные технологии

Важную роль в приобретении практических навыков овладения методом контент-анализа играет решение всех основных типов задач, предусмотренных данным курсом.

9. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента

9.1. Тематика заданий текущего контроля

Примерные задания для решения на семинарских занятиях.


Тема «История зарождения и совершенствования метода контент-анализа»:

1. Назвать предпосылки применения контент-анализа в исторических исследованиях.
   
2. Описать историю возникновения термина «контент-анализ».
   
3. Описать методику первых статистических измерений содержания текстов.
   
4. Раскрыть понятие «методологического взрыва», назвать его последствия для совершенствования метода контент-анализа.
   

Тема «Этапы применения контент-анализа»:

1. Перечислить основные этапы применения метода контент-анализа.
   
2. Перечислить критерии отбора источников для создания текстового массива.
   
3. Выполнить операцию выбора единиц анализа.
   
4. Перечислить правила проведения процедуры подсчета.
   

Тема «Работа с лексико-семантическим текстовым анализатором «ЛЕКТА»:

1. Осуществить загрузку текстового массива и создание словаря.
   
2. Осуществить создание и сортировку фильтров.
   
3. Осуществить расчет файла частот.
   
4. Осуществить расчет факторного анализа.
   
5. Осуществить импорт данных в пакеты SPSS и STATISTICA.
   

Тема: «Качественный и количественный контент-анализ. Интерпретация полученных данных»:

1. После создания словаря описать различные случаи контекстуального словоупотребления.
   
2. Рассказать о критериях выбора определенной характеристики содержания текстового массива.
   
3. Перечислить основные различия между качественным и количественным контент-анализом.
   
4. Раскрыть содержание понятий «простые частоты», «относительные частоты», «категории».
   

9.2. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины

1. Определение контент-анализа.
   
2. Суть методов контент-анализа.
   
3. Основные понятия контент-анализа.
   
4. История зарождения и совершенствования метода контент-анализа.
   
5. История возникновения термина «контент-анализ».
   
6. Сфера применения многомерного статистического анализа текстов.
   
7. Влияние «методологического взрыва» на развитие метода контент-анализа.
   
8. Основные этапы применения метода контент-анализа.
   
9. Критерии отбора источников для создания текстового массива.
   
10. Критерии выбора единиц анализа.
    
11. Фильтры или семантические цепочки.
    
12. Альтернативное ПО для проведения контент-анализа.
    
13. Качественный и количественный контент-анализ.
    
14. Простые и относительные частоты.
    
15. Понятие о смысловых единицах – категориях и индикаторах.
    
16. Современные возможности использования метода контент-анализа.
    
17. Применение метода контент-анализа в научной работе.
    
18. Понятие явной (выраженной) и скрытой (структурной) информации.
    
19. Чем различаются понятия «смысловая единица» и «единица счета»?
    
20. Проблема объективности в контент-анализе.
    
21. Контент-анализ и традиционные методы исследования.
    
22. Охарактеризуйте последовательность проведения контент-анализа.
    
23. Основные концепции электронного текста.
    
24. Компьютеризованный контент-анализ.
    
25. Электронный текст как информационный ресурс.
    
26. Методы извлечения информации в полнотекстовых системах. Сущность индексирования.
    
27. Особенности контент-анализа при изучении хроник, летописей, религиозных текстов.
    
28. Применение контент-анализа к материалам прессы.
    
29. Контент-анализ интервью.
    
30. Особенности использования метода контент-анализа при исследовании общественного мнения.
    
31. Возможности и специфика применения контент-анализа к источникам личного происхождения.
    
32. Применение приемов контент-анализа к изучению делопроизводственной документации.
    
33. Контент-анализ с использованием контролируемого словаря.
    

10. Порядок формирования оценок по дисциплине

Преподаватель оценивает работу студентов на семинарских занятиях: правильность решения практических задач по 10-ти бальной шкале. Оценки за работу на семинарских и практических занятиях преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за работу на семинарских и практических занятиях определяется перед промежуточным или итоговым контролем – О_{аудиторная}.

Преподаватель оценивает самостоятельную работу студентов: правильность выполнения домашних работ (решение практических задач), задания которых выдаются на семинарских занятиях, по 10-ти бальной шкале. Оценки за самостоятельную работу студента преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за самостоятельную работу определяется перед итоговым контролем – О_{сам. работа}.

Преподаватель оценивает домашнее задание студентов – полный цикл работы в ПО «ЛЕКТА» – по 10-ти бальной шкале. Оценки за этот вид работы студента преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за самостоятельную работу определяется перед итоговым контролем – О_{дом.зад.}.

Результирующая оценка за текущий контроль учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом:

О_{текущий} = 4О_ауд. + 3·О_{сам.работа .} + 3·О_{дом.зад.}


Результирующая оценка за итоговый контроль за изучение курса «Многомерный анализ текстов» выставляется по следующей формуле, где О_зачет – оценка за работу непосредственно на зачете:

О_{итоговый} = 2·О_зачет + 3·О_{текущий} + 2О_{сам. работа} + 3·О_{аудиторная}

11. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

11.1 Базовый учебник

Аверьянов Л. Я. Контент-анализ. М.: КноРус. 2009 г.

11.2 Основная литература

1. Шалак В.И. Современный контент-анализ. Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологии, экономики, рекламы. М.: Омега-Л. 2009.
   
2. ЛЕКТА (лексико-семантический текстовый анализатор). Версия 1.0.2. Руководство пользователя. Нижний Новгород, КБДТ, 2009.
   

11.3 Дополнительная литература

1. Алексеев А.Н. Контент-анализ, его задачи, объекты и средства // Социология культуры. – М.1974. Вып.1. – С.131-162
   
2. Алексеев А.Н. Метод Жака Кайзера (Из опыта исследований французской ежедневной прессы) // Проблемы современной зарубежной печати. Сб.ст. Л. 1969. – С.56-77.
   
3. Баранов А.В. Опыт текстового анализа газеты // Количественные методы в социальных исследованиях. Инф.бюл. ИКСИ АН СССР. 1968. №9.
   
4. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику. М., 2000.
   
5. Богомолова Н.Н. Контент-анализ. – М., 1992. – 62с. – ISBN 5-211-02718-3.
   
6. Бородкин Л. И. Контент-анализ и проблемы изучения исторических источников // Математика в изучении средневековых повествовательных источников: Сб. ст. — М., 1986.
   
7. Бородкин Л.И. Многомерный статистический анализ в исторических исследованиях. М.: Изд-во МГУ, 1986. – С.140-141.
   
8. Брагина Л.М. Методика количественного анализа философских трактатов эпохи Возрождения // Математические методы в историко-экономических и историко-культурных исследованиях. М., 1977.
   
9. Бутенко И.А. Использование новых технологий при опросах // Социологические исследования. – 2000. – № 10. – С. 120.
   
10. Грачев М.Н. Политика, политическая система, политическая коммуникация. – М.:НОУ МЭЛИ, 1999.
    
11. Григорьев С.И. Основы современной социологии. Изд. Алтайского гос. ун-та. 2001.
    
12. Дмитриев И. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры (рус.) (2005).
    
13. Зарубин В.Г., Макаридина В.А. Математические методы в политологии и социологии. – С-Пб., 1993.
    
14. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч. У. «Факторный анализ: статистические методы и практические вопросы» / сборник работ «Факторный, дискриминантный и кластерный анализ»: пер. с англ.; Под. ред. И. С. Енюкова. – М.: «Финансы и статистика», 1989. – 215 с.
    
15. Контент-анализ Public relations в цифрах // PR в России. – 2004. – № 1. – С. 2.
    
16. Лисовский С. Ф., Евстафьев В. А. Избирательные технологии: история, теория, практика – Коммерсантъ. – М., 2000. – ISBN 5-86014-129-7.
    
17. Мангейм Дж. Б., Рич Р. К. Политология. Методы исследования: Пер. с англ. / Предисл. А.К. Соколова = Empirical Political Analysis: Research Methods in Political Science – М.: Весь Мир, 1997.
    
18. Манекин Р.В. Компьютер и история философии. Краткий обзор отечественных и зарубежных исследований – Москва-Донецк: Донецкого отделения САМИ, 1993. – С. 68-82.
    
19. Манекин Р.В. Контент-анализ, как метод исторического исследования. – Донецк: Информсервис, 1991. – ISSN 08991096.
    
20. Методологические и методические проблемы контент-анализа. Вып. 1-2. М.–Л., 1973.
    
21. Методы анализа документов в социологических исследованиях. М , 1985.
    
22. Митина О. В., Михайловская И. Б. Факторный анализ для психологов. Москва, Учебно-методический коллектор Психология, 2001 г, 169 стр.
    
23. Ньюман Л. Неопросные методы исследования. // Социс - М. – 1998 – №6.
    
24. Окунь, Ян. Факторный анализ / Я. Окунь. – М.: Статистика, 1974. – 200 с.
    
25. Парахонская Г.А. Из опыта преподавания курса «Контент-анализ текстов» // Социологические исследования.- 2006.- № 5.- С. 113-117.
    
26. Поппер К.Р. Логика и рост научного знания. М., Прогресс, 1983.
    
27. Почепцов Г. Г. Теория коммуникации – М.: Рефл-бук, 2001. – ISBN 5-87983-101-9.
    
28. Рузавин Г.И. Основы логики и аргументации. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.
    
29. Толстова Ю., Масленников Е. Качественная и количественная стратегии // Социс – №10 - 2000.
    
30. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ, сборник работ под ред. Енюкова И. С. Москва, Финансы и статистика, 1989, 215 стр.
    
31. Федотова Л.Н. Анализ содержания – социологический метод изучения средств массовой коммуникации, М.: Научный мир, 2001.
    
32. Харламов А.А. Автоматический структурный анализ текстов // Открытые системы, 2002 – №10.
    
33. Харченко К.В. Материальная сторона жизни в зеркале субъективных смыслов: опыт контент-анализа // Социология: методология, методы, математическое моделирование. – 2009. – №1(28). – С.129-148.
    
34. Чураков А.Н. Компъютерный контент-анализ. М.: Институт социологии РАН, 1996.
    
35. Шуметов В. Г. Шуметова Л. В. «Факторный анализ: подход с применением ЭВМ». ОрелГТУ, Орел, 1999. – 88 с.
    
36. Яковлев И. Компьютерные технологии контент-анализа прессы в планировании президентских избирательных кампаний. // сб. Электоральные технологии и президентские выборы. – Кишинев: CAPTES, 2000. – 189 с.
    
37. Яковлев И.Г. Электоральные технологии и президентские выборы. – Кишинев: CAPTES, 2000.
    
38. Berelson B. “Content Analysis in Communication Research. Glencoe, I11.: The Free Press, 1952.
    
39. Bryman A., Teevan J. Social Research Methods. Canadian Edition. Don Mills, ON: Oxford University Press, 2005.
    
40. Gray J., Densten I. Integrating quantitative and qualitative analysis using latent and manifest variables // Quality & Quantity. 1998. N 32. P. 423.
    
41. Hanson D., Grimmer M. The mix of qualitative and quantitative research in major marketing journals, 1993-2002 // European Journal of Marketing. 2007. N 1/2 (41). P. 63.
    
42. Hogenraad R., Mckenzie D., Peladeau N. Force and influence in contentanalysis: the production of new social knowledge // Quality & Quantity. 2003. N 37. P. 224.
    
43. Holsti O. R. Content analysis for the social sciences and humanities. – Reading, Mass, etc., 1969. ISBN 0394349261.
    
44. Jick T. D. Mixing qualitative and quantitative methods: triangulation in action // Administrative Science Quarterly. 1979. N 4 (24). P. 603.
    
45. Laswell H.D., Pool I. de S. The Comparative Study of Symbols. Stanford, Calif., 1952.
    
46. Roberts C. A conceptual framework for quantitative text analysis // Quality & Quantity. 2000. N 34. P. 262.
    
47. SPSS для социологов. Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. Учебное пособие ИСЭПН РАН, Москва, 2005, 433 стр.
    
48. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Бююль А., Цёфель П. СПб., ООО «ДиаСофтЮП», 2002, 603 стр.
    
49. Weber R. Basic Content Analysis. Newbury Park. Calif., 1990.
    
50. White M. D., Marsh E. E. Content analysis: a flexible methodology // Library trends. 2006. N 1 (55). P. 35-36.
    

Интернет-ресурсы:

excelion.ru/science/info/02829515.php

ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

.org/lib/kontent.htm ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

et.ru/~asch/sociology/questions/quest48html

ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

ссылка скрыта

.ru/website-promotion-search-engine/content-analysis.php

11.4. Справочники, словари, энциклопедии

Аберкромби Н., Хилл С., Тернер Б.С. Социологический словарь. М: Экономика, 2004. – 620 с..

Осипов Г.В. Социологический энциклопедический словарь. Издательская группа НОРМА—ИНФРА Москва, 2000.

Социологическая энциклопедия: В 2 т. Национальный общественно-научный фонд / Руководитель научного проекта Г. Ю. Семигин; Главный редактор В. Н. Иванов.— М.: Мысль, 2003.— 863 с.

612. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Для лекционных и семинарских занятий используется проектор, ПО «ЛЕКТА», подсобные материалы для проведения мини-тестирования и итогового теста.