コンテンツ分析は、記録された通信のパターンを特定するために使用される研究方法です。, コンテンツ分析を行うには、書面、口頭、または視覚的なテキストのセットからデータを体系的に収集します。

• 書籍、新聞、雑誌
• スピーチやインタビュー
• Webコンテンツやソーシャルメディアの投稿
• 写真や映画

コンテンツ分析は、定量的（カウントと測定に焦点を当てる）と定性的（解釈と理解に焦点を当てる）の両方が可能です。 どちらのタイプでも、テキスト内の単語、テーマ、および概念を分類または”コード化”してから、結果を分析します。

コンテンツ分析は何のために使用されますか？,

研究者は、コンテンツ分析を使用して、コミュニケーションコンテンツの目的、メッセージ、および効果を調べます。 彼らはまた、彼らが分析するテキストの生産者と聴衆についての推論を行うことができます。

コンテンツ分析は、歴史的または現代的なテキストのセットにおける特定の単語、フレーズ、主題または概念の発生を定量化するために使用するこ,

さらに、コンテンツ分析は、単語と概念の意味と意味関係を分析することによって定性的な推論を行うために使用することができます。,

コンテンツ分析は幅広いテキストに適用できるため、マーケティング、メディア研究、人類学、認知科学、心理学、多くの社会科学の分野など、さまざまな分野で使用されています。,情報の流れや聴衆の反応などのコミュニケーションコンテンツの結果を分析する

コンテンツ分析の利点

• 控えめなデータ収集

あなたは、参加者の直接の関与なしにコミュニケーションと社会的相互作用を分析することができますので、あなたは、参加者の直接の関与なしにコミュニケーションと社会的相互作用を分析することができます。研究者としての存在は結果に影響を与えません。,

• 透明で複製可能な

よく行われると、コンテンツ分析は、他の研究者によって容易に複製できる体系的な手順に従い、高い信頼性の結果をもたらす。

• 柔軟性が高い

コンテンツ分析をいつでも、どこでも、低コストで行うことができます–必要なのは、適切なソースへのアクセスだけです。

校正はあなたの論文のために何ができますか？,

Scribbr編集者は文法やスペルミスを修正するだけでなく、あなたの論文に曖昧な言語、冗長な単語、厄介なフレージングがないことを確認することで、あなたの書き込みを強化します。

編集の例を参照してください

コンテンツ分析の欠点

• 還元的

単語やフレーズに単独で焦点を当てることは、時には過度に還元的であり、文脈、ニュアンス、およびあいまいな意味を無視する。,

• 主観的

コンテンツ分析は、ほとんどの場合、結果と結論の信頼性と妥当性に影響を与えることができる主観的解釈のいくつかのレベル

• 時間がかかる

大量のテキストを手動でコーディングすることは非常に時間がかかり、効果的に自動化することは困難です。

コンテンツ分析を行う方法

研究でコンテンツ分析を使用する場合は、明確で直接的な研究の質問から始める必要があります。,

次に、次の五つのステップに従います。

分析するコンテンツを選択します

研究の質問に基づいて、分析するテキストを選択します。

• メディア（新聞、スピーチ、ウェブサイトなど）とジャンル（意見、政治キャンペーンスピーチ、マーケティングコピーなど）
• 含める基準（例えば、
  • メディア（例えば、新聞、スピーチ、ウェブサイト, 特定のイベント、特定の政治家によるスピーチ、または特定のタイプの製品を販売するウェブサイトに言及する新聞記事）
  • 日付範囲、場所などの点で

  あなたの基準を満たすテキストの量が少ない場合は、それらのすべてを分析することができます。 大量のテキストがある場合は、サンプルを選択することができます。

  男性と女性の政治家のメディア表現を研究するために、2017-2019の間の印刷新聞のニュース記事と意見を分析することにしました。, これはあくまでも非常に大量のコンテンツを選ぶ三大国の新聞やサンプルで月曜日-金曜日されます。

  分析の単位とカテゴリを定義します

  次に、選択したテキストを分析するレベルを決定する必要があります。 これは、コード化される意味の単位を定義することを意味します。

  • コード化される意味の単位を定義します。 たとえば、個々の単語やフレーズの頻度、テキストに生成または表示される人々の特性、イメージの存在と位置、またはテーマや概念の扱いを記録するつもりですか？,
  • コーディングに使用するカテゴリのセット。 カテゴリは客観的特徴（例えば、女性、40-50歳、弁護士、母親）またはより概念的（例えば、信頼できる、腐敗した、保守的、家族指向）であり得る。

  あなたの分析単位は、各記事に登場する政治家と、それらを記述するために使用される単語やフレーズです。 あなたの研究の質問に基づいて、あなたは性別と信頼性の概念に基づいて分類する必要があります。, より詳細なデータを取得するには、言及された各政治家の年齢、政党、婚姻状況などの他のカテゴリについてもコーディングします。

  コーディングのためのルールのセットを開発

  コーディングは、以前に定義されたカテゴリに意味の単位を整理することを含みます。 特に、より概念的なカテゴリでは、すべてのテキストが一貫してコード化されていることを確認するために、含まれるものと含まれないもののルールを,

  複数の研究者が関与している場合、コーディングルールは特に重要ですが、すべてのテキストを自分でコーディングしている場合でも、ルールを記録する

  カテゴリ”女性政治家”を検討する際には、このカテゴリ（上院議員、知事、顧問、市長）でコード化されるタイトルを決定します。 “信頼できる”を使用すると、信頼性に関連する特定の単語またはフレーズ（例えば、正直で信頼できる）がこのカテゴリにコード化されるかを決定します。,

  ルールに従ってテキストをコード化します

  各テキストを調べ、関連するすべてのデータを適切なカテゴリに記録します。 これは手動で行うことも、QSR NVivo、Atlasなどのコンピュータプログラムで支援することもできます。単語やフレーズをカウントして分類するプロセスをスピードアップするのに役立ちますtiと言葉遣い。

  あなたのコーディング規則に従って、あなたのサンプルの各新聞の記事を検査しなさい。 あなたは、それらを記述するために使用されている信頼性に関連するすべての単語やフレーズと一緒に、言及された各政治家の特性を記録します。,

  結果を分析して結論を出す

  コーディングが完了したら、収集されたデータを調べてパターンを見つけ、研究の質問に応じて結論を出します。 統計分析を使用して、相関や傾向を見つけ、結果の意味についての解釈を議論し、テキストの作成者、文脈、視聴者について推論することができます。

  その結果、信頼性に関連する単語やフレーズは、女性政治家と同じ文で行ったよりも男性政治家と同じ文に頻繁に現れることが明らかになった。, これらの結果から、全国紙は男性政治家を女性政治家よりも信頼できるものとして提示し、これが政治における女性に対する読者の認識に影響を与える可能性があると結論づけている。