Привіт, username.
Контент-аналіз буває кількісним і якісним.
Кількісний простий, він має на увазі підрахунок слів і словосполучень в шуканому тексті. Але на основі його лише результатів не варто робити якихось категоричних висновків про сенс, посиланні або інші особливості тексту. В принципі, для проведення такого аналізу вам буде досить банального Microsoft Word'а.
Якісний куди крутіше і складніше. Його завданням є не тільки підрахунок лексичних одиниць, а й аналіз зв'язків між цими одиницями. Перед тим як починати такий аналіз, необхідно виділити як мінімум мета дослідження, смислові категорії і словник лексичних одиниць (так, можна сказати, що якісний аналіз проводиться на базі кількісного). Якісний аналіз допоможе вам виділити і виміряти в масі букв те, що може бути непомітно неозброєним поглядом.
Ось кілька простих прикладів.
дослідження потреб
Уявімо, що ви запускаєте новий онлайн-сервіс в сфері торгівлі авіаквитками.
Вам потрібно визначитися з позиціонуванням, зрозуміти, які потреби споживача ще не опредмечени вашими конкурентами і, в свою чергу, які призначені для користувача потреби вже окучени конкурентами по самі гланди.
1) Як предмет дослідження з боку конкурента беремо його офіційну самопрезентацію, інтерв'ю та тексти блогів. Як предмет з боку споживачів - їх коментарі з майданчиків конкурентів і просто схожих майданчиків по тематиці.
2) Як категоріальної матриці беремо усіма улюблену піраміду потреб А. Маслоу (цікавий факт - сам Маслоу ніколи ніякі потреби в піраміду не складав, більш того, вперше термін структури піраміди використовували для критики його вигадок з приводу гуманістичної психології). До кожної з виділених вами категорій всередині піраміди необхідно створити словник. Залежно від вашої ліні і програмного забезпечення словник може оперувати лексичними одиницями (словами або словосполученнями) або зазіхнути на смислове сприйняття (наприклад, керуватися в тому числі визначенням деяких прийменників і закінчень слів).
3) Результатом вашої роботи буде як мінімум звіт за типом представленої нижче картинки (в ній випадкові дані). Можливо, вам здасться що результати були передбачувані. На цей рахунок у мене є для вас два аргументи. Перший - це те, що застосування контент-аналізу має сенс лише при великих обсягах даних. А другий - перед проведенням аналізу спробуйте самі, окремо на листочку, спробувати передбачити результати аналізу, і запевняю, в 70% випадків реальні результати вас все ж здивують.
Дослідження негативних відгуків
Припустимо, що на адресу вашого бренду раптово полилися потоки негативу, схожі за своєю потужністю з міграцією населення з Кавказу в Москву. Як зрозуміти, атакував вас безбожний конкурент, або ви дійсно безнадійно відстали від сучасних норм надання послуг?
Для такої складної ситуації не варто обмежуватися одним категоріальним підходом, варто розглянути ситуацію з кількох точок зору.
Відповідні до випадку «пакети»:
1) Порівняти лексичну основу підозрілого шквалу повідомлень з попередніми, більш рідкісними негативними відгуками.
2) Проаналізувати категорії причин негативних відгуків і зіставити їх з об'єктивними недоліками виробництва вашої компанії.
3) У більшості випадків контент хвиль замовного негативу формується, на 70% спираючись на справжні слабкі сторони компанії, що атакується, і на 30% - по тематиці сильної сторони компанії замовника. Контент-аналіз допоможе вам легко розпізнати ті самі сильні сторони, а відповідно, збільшить шанс у визначенні замовника.
4) Для закріплення можна звернутися в агентства, які надають послуги з ініціювання негативних хвиль. За нуль рублів вони нададуть вам комунікаційні матриці, які підходять до вашої тематики, які так само можна порівняти з агресивною до вас хвилею.
Щоб приступити, залишилося всього-то придбати софт.
1) atlasti.com
2) gesis.org
3) provalisresearch.com
Як російськомовного чтива по темі рекомендую блог Олексія Рюміна
і книгу Володимира Шалак « Сучасний контент-аналіз ».
