सामग्री विश्लेषण सबसे वस्तुनिष्ठ सांख्यिकीय मूल्यांकन है

2024 लेखक: Henry Conors | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-02-12 07:41

सामग्री विश्लेषण एक समाजशास्त्रीय पद्धति है जिसमें गणित की भाषा में लिखित पाठ (दस्तावेज) को पढ़ना शामिल है। सामान्य शब्दों में, हम एक साधारण पत्र में निहित जानकारी के सांख्यिकीय आयाम में अनुवाद के बारे में बात कर रहे हैं। इसका उपयोग बड़ी मात्रा में जानकारी के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए, पार्टियों या उम्मीदवारों के राजनीतिक कार्यक्रमों के अध्ययन में। इस तरह के कार्यक्रम प्रावधान आम तौर पर काफी बड़ी मात्रा के दस्तावेज होते हैं, इसलिए, आवश्यक जानकारी प्राप्त करने के लिए, वे आम तौर पर शोध के विषय को अलग करते हैं, जिसे पूरे मौजूदा दस्तावेजी सरणी के माध्यम से "चलाया" जाता है। समझाने के लिए, एक विशिष्ट उदाहरण पर विचार करें।

हम क्या गिनते हैं?

तो, हमारे पास पार्टी के कार्यक्रम हैं। हम इस बात में रुचि रखते हैं कि एकीकरण की समस्या के संबंध में चुनावी प्रक्रिया में भाग लेने वाले कौन से वैचारिक दृष्टिकोण रखते हैं, और ये पद एक दूसरे से कैसे भिन्न होते हैं। हमें याद है कि सामग्री विश्लेषण सभी व्यावहारिक समाजशास्त्र की तरह, पद्धतिगत रूप से सांख्यिकी का एक भाग है। अध्ययन का विषय निर्धारित किया गया था। इसके बाद, हमें यह समझने की जरूरत है कि हम क्या गिनेंगे। दो विकल्प हैं: या तो पैराग्राफ जहां एकीकरण के बारे में बयान हैं, या बयानसमान सामग्री के साथ। मेरे लिए, अंतिम विकल्प बेहतर है, क्योंकि बयानों के कई रंग हैं, जिसका अर्थ है कि छिपे हुए शब्दार्थ भार को याद करना आश्चर्यजनक नहीं है। लाक्षणिक रूप से बोलते हुए, सामग्री विश्लेषण को यह पसंद नहीं है: थोड़ी सी भी पद्धतिगत त्रुटि पक्षपातपूर्ण परिणाम की ओर ले जाती है। काम की पूरी रकम फिर से करनी होगी।

विवरण वर्गीकरण

अब आप तय करें कि गणना कैसे की जाएगी और किन समूहों के लिए की जाएगी। हम पार्टी के प्रस्तावों को समूहों में विभाजित करते हैं: एकीकरण के वेक्टर (यूरोपीय-यूरेशियन); बयानों का आकलन (सकारात्मक - तटस्थ - नकारात्मक)। यहां यह याद रखना चाहिए कि सामग्री विश्लेषण (अध्ययन का उदाहरण इसे प्रदर्शित करता है) स्वयं समाजशास्त्री की व्यक्तिपरक राय के बावजूद, अत्यधिक सटीकता मानता है। इसलिए, आपको अपने आकलन पर नहीं, बल्कि निर्धारित संदर्भ पर भरोसा करने की जरूरत है। यह तुरंत दिखाई देगा। निम्नलिखित संकेतक अनुसरण करते हैं: उच्चारणों की संख्या (प्रत्येक समूह के लिए) और उच्चारणों की कुल संख्या। फिर प्राप्त आंकड़ों से प्रारंभिक निष्कर्ष निकालना पहले से ही संभव है।

गणना प्रक्रिया

कथनों को एक दूसरे के सापेक्ष समूहीकृत किया जाता है और इस तरह से गिना जाता है कि उनका अर्थ और शाब्दिक संबंध दिखाई देता है। उदाहरण के लिए, 100 कथन हैं, जिनमें से 90 यूरेशियन एकीकरण के लिए हैं, लेकिन केवल 40 का सकारात्मक मूल्यांकन है। इसका मतलब यह है कि पार्टियों के एक रिश्तेदार अल्पसंख्यक इस वेक्टर के पक्ष में हैं, और (औसत मूल्य को ध्यान में रखते हुएसंकेतक) वैचारिक रूप से इस मामले में कोई निश्चितता नहीं है। इसका मतलब यह नहीं है कि अध्ययन "गलत" था, सामग्री विश्लेषण काफी सटीक तरीका है। एकमात्र सवाल यह है कि "एकीकरण" की अवधारणा न केवल चुनावी भावना से जुड़ी है, बल्कि अन्य कारकों से भी जुड़ी हुई है, जिन्हें और अधिक खोजे जाने की आवश्यकता है।

आफ्टरवर्ड

ऐसी गलती से बचने के लिए पायलट, ट्रायल एनालिसिस करना सबसे अच्छा है। तब आप समझ सकते हैं और स्पष्ट कर सकते हैं कि गणना करने के लिए किन मानदंडों का उपयोग किया जाएगा। मुख्य बात यह है कि विश्लेषण में प्रयुक्त अवधारणाओं को स्पष्ट रूप से संचालित करना है ताकि बयानों के अलग-अलग रंगों को न खोएं। सामग्री विश्लेषण एक श्रमसाध्य कार्य है जिसमें अध्ययन के लक्ष्यों और उद्देश्यों पर विशेष ध्यान देने की आवश्यकता होती है। लेकिन, समान जन सर्वेक्षणों के विपरीत, यह अधिक वस्तुनिष्ठ परिणाम प्रदान करता है।