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量化研究方法介绍丨内容分析法(content analysis)
2024-11-10 22:20

第一:提出研究问题或者研究假设

量化研究方法介绍丨内容分析法(co<em></em>ntent analysis)

举例:上述研究在对视角与方法予以拓展、创新的同时,奠定了电影混剪视频研究得以展开的学理基础。然而,却鲜有对这一视频类型剪辑模式的直接聚焦,也缺乏对不同学科研究方法的融合运用。基于此,本文尝试从实证研究的路径出发,采用内容分析法,对Bilibili网站的电影混剪视频的剪辑模式进行研究。

第二:确定研究范围

这里的意思是详细说明想要研究的内容,对所研究的总体做出明确的操作性定义,一是规定主题领域(topic area),二是规定时间间隔(time period)。

第三:抽样

大多数内容分析都采取分层抽样的方法,一般进行三级抽样:一,对内容所在的原始资料抽样;二,对研究的时间抽样;三,对研究的内容抽样。

举例:在Bilibili网站上,爬取以“影视剪辑”为类别标签、时长在90s—300s之间的混剪视频,剔除无效视频后,选取播放量最高的200条视频作为研究样本。

第四:定义要计算的概念,确定分析单位

确定分析单位指的是确定实际计算的对象,这也是内容分析中最小的元素。这需要对分析单位或者相关概念给出明确清晰的操作性定义或识别规则。整篇文章、段落、句子、动作、事件等都可以作为分析单位。

举例:以10s为单位切割每条视频,剔除前后10s的“打卡时段”后,将高弹幕量时段(高光段落)作为分析单元。

第五:建立分析内容的类别

类别是内容分析的基本单位,每一个最小分析单位都可以归入某一个类别之中。建立分类系统需要遵循“穷尽性”“互斥性”两大原则。对于无法处理的项,我们归入“其他”类别。如果太多的项可以被归类为“其他”,或者同一项目可以归入两个或多个类别,都说明分类系统有问题。类别太多,类别内项目数量太少,则容易使统计缺乏意义。类别太少,不同性质的项目归为一类,则会掩盖某些显著性差异。

举例:

一级指标:水平与垂直维度上各元素之间的10种组合关系(水平维度:画面+画面、人声+人声、音响+音响、音乐+音乐;垂直维度:画面+人声、画面+音响、画面+音乐、音响+音乐、人声+音乐、人声+音响)

二级指标:各组合关系下的具体匹配方式(如画面+画面可以分为同时空动作顺接、异时空动作顺接、相似匹配、硬性跳切、单一镜头5种具体匹配方式)

第六:制作编码表

该步骤极为关键。要清晰、细致、全面考虑你的研究要分析内容的各个方面,包括所有的变量、变量测量的量表、变量的分类等等。

第七:训练编码员和试验性编码

将分析单位放入编码表之内的对应类别之中,这就是“编码(coding)”。编码员需要经过培训,掌握操作性定义和分类系统。在试验性编码后,需要检验几位编码员的归类和判断是否一致。如果差别较大,需要考虑误差来源:是随机误差吗?是系统误差吗?如果是系统误差,就要考虑是定义不精准还是编码员的理解有误。检验的最终目的是将分析单位正确归类,而非评估编码员的一致性。

第八:收集资料,也就是按照已确立的定义和编码表将分析内容编码

第九:测量编码者之间的可信度

编码员之间的信度,指的是每个独立编码员使用相同编码工具对相同内容进行编码,产生互相统一结果的程度。在信度高的研究中,任何一个编码员按同样方法对相同内容编码,结果都应该是基本一致的,即研究是可重复的。

如何测量信度呢?

举例:为了保证内容分析结果的科学性,需要对编码的信效度进行检验。在信度方面,本研究选取Cohen’s Kappa系数作为检验编码结果的信度指标,采用软件SPSS24对两位编码人员的编码结果进行一致性分析。本研究编码结果的Cohen’s Kappa系数均高于0.8(如表1所示),说明编码结果具有较好的信度

效度方面,样本获取通过对视频平台、标签、时长等指标加以限定,保证了较好的外部效度;编码方案依据电影基本元素的分析框架形成了完整的视听组合关系,保证了对匹配方式归纳的全面性;编码工作启用两位编码人员,在经过培训后,统一相同的编码规则,独立完成编码任务,保证编码结果的有效性

第十:分析数据

内容分析最常用的数据分析方法是描述性统计方法,包括计算频数、百分比、平均数、众数、中位数等等。还可以采用交互分析、卡方检验、T检验、方差分析、因子分析、判别分析、聚类分析和结构方程模型等等更为复杂的方法。

第十一:报告结果,即得出结论并进行解释

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