«Использование информационных технологий в современном контент-анализе»

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Выпускная работа по «Основам информационных технологий
»

Магистрант

кафедры психологии

Дровнина Елена Геннадьевна

Руководители:

доцент Поликарпов Владимир Алексеевич

ст. преподаватель Шешко Сергей Михайлович

Минск – 2010 г.

Оглавление

Оглавление. 2

Список обозначений ко всей выпускной работе. 3

Реферат на тему «Использование информационных технологий в современном контент-анализе» 4

Введение. 5

Глава 1 .Обзор литературы.. 8

Глава 2. Методика исследования. 22

Глава 3. Основные результаты.. 23

Глава 4. Обсуждение результатов. 24

Заключение. 25

Список использованных источников. 26

Предметный указатель к реферату. 27

Интернет ресурсы в предметной области исследования. 28

Действующий личный сайт в WWW (гиперссылка). 30

Граф научных интересов. 31

Тестовые вопросы по Основам информационных технологий. 32

Презентация магистерской диссертации. 33

Список литературы к выпускной работе. 34

Приложение. 35

Список обозначений ко всей выпускной работе

ВААЛ – компьютерная программа, используемая для проведения контент-анализа, фоносемантической оценки слов и текстов, мотивационного анализа и разработки текстов с заданными характеристиками.

Контент-анализ (англ. — анализ содержания) — количественный анализ текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей.

Реферат на тему «Использование информационных технологий
в современном контент-анализе»

Введение

Психология – относительно молодая наука. Ее рождение датируется концом 19 века. Однако история психологии сама по себе насчитывает столетия. Выделение психологии как «чистой» науки из философии вовсе не означало ее полную независимость от каких-либо других наук. Наоборот, определив свою нишу в научной системе координат, психология активно начала взаимодействовать со смежными, и не только, дисциплинами.

В результате такого взаимодействия существует и успешно развивается такой метод психологического исследования, как контент-анализ.

Контент-анализ пришел в психологию из социологии и на сегодняшний день является одним из самых популярных методов изучения текстов. Однако своей популярностью он во многом обязан развитию информационных технологий, сделавших этот метод удобным и достаточно простым в использовании, обеспечивающим высокую точность и объективность полученных данных.

Таким образом, развитие информационных технологий влечет за собой развитие возможностей данного метода, что в свою очередь, сказывается на его популярности и создает новый запрос создателям высоких технологий.

Однако у каждой инновации есть как свои сильные, так и слабые стороны. Простое нагнетание мощи инструментария без правильного понимания механизма его работы, тех задач, которым он служит, может приводить к неточностям и ошибкам, масштаб которых заранее предугадать невозможно.

Для того, чтобы понять, что представляет собой современный контент-анализ со всеми его возможностями и особенностями необходимо для начала обратиться к истории этого метода, проследить основные линии его развития.

Методика контент-анализа нашла широкое применение в информационную эпоху, однако история метода не ограничивается эрой автоматической обработки текста. Так первые примеры использования контент-анализа датированы XVIII веком, когда в Швеции частота появления в тексте книги определенных тем служила критерием её еретичности.[3] Однако, всерьёз говорить о применении контент-анализа как полноценной методики можно лишь начиная с 30-х годов XX века в США.[7] Использовался контент-анализ преимущественно в социологии при изучении рекламных и пропагандистских материалов.

В сфере политических исследований начало использованию методики контент-анализа положил Г.Лассуэл, который занялся анализом пропагандистских материалов периода Второй мировой войны.[7] Тогда имел место самый, пожалуй, знаменитый эпизод в истории контент-анализа – это предсказание британскими аналитиками времени начала использования Германией крылатых ракет «Фау-1» и баллистических ракет «Фау-2» против Великобритании, сделанное на основе анализа (совместно с американцами) внутренних пропагандистских кампаний в Германии.

Начиная с 1950-х годов контент-анализ как исследовательский метод активно используется практически во всех науках, так или иначе практикующих анализ текстовых источников – в теории массовой коммуникации, в социологии, политологии, истории и источниковедении, в культурологии, литературоведении, прикладной лингвистике, психологии и психиатрии.

В 1960-е годы, во время так называемого «методологического взрыва» исследования с применением методики контент-анализа особенно активизировались. Это способствовало развитию методики, разнообразило её варианты. Именно в этот период начинается активное использование компьютерной техники в исследованиях.

С помощью контент-анализа изучалась религиозная символика и популярные песни, устанавливались отличия эротических кинокартин от порнографических, устанавливалась мера эффективности политических лозунгов, реклам и вражеской пропаганды, определялись особенности суицидального поведения, проявившиеся в предсмертных записках самоубийц, стереотипы сознания различных социальных групп, выявлялась направленность демонстрации людей определенной национальности на телеэкранах, идеологическая подоплека передовиц газет, отличия в трактовках одного и того же события в разных СМИ, исследовались многие другие темы [2].

Наиболее широкое распространение контент-анализ получил в теории массовой коммуникации, политологии и социологии. Этим отчасти объясняется тот факт, что иногда этот термин используется как обобщающий для всех методов систематического и претендующего на объективность анализа политических текстов и текстов, циркулирующих в каналах массовой коммуникации. Однако такое расширительное понимание контент-анализа неправомерно, поскольку существует ряд исследовательских методов – либо специально разработанных для анализа политических текстов (например, метод когнитивного картирования), либо применимых и применяемых для этой цели (например, метод семантического дифференциала или различные подходы, предполагающие изучение структуры текста и механизмов его воздействия), – которые не могут быть сведены к стандартному контент-анализу даже при максимально широком его понимании [8].

Тем не менее, контент-анализ действительно занимает среди аналитических методов особое место в силу того, что является среди них самым технологичным и в силу этого в наибольшей степени подходящим для систематического мониторинга больших информационных потоков. Помимо этого, контент-анализ достаточно гибок для того, чтобы в его рамки мог быть успешно «вписан» весьма разнообразный круг конкретных типов исследований. Наконец, будучи в основе своей количественным методом (хотя и содержащим немалую качественную составляющую), контент-анализ в определенной степени поддается формализации и компьютеризации [2].

Широкое использование метода контент-анализа в психологии, социологии, политологии, истории и даже экономике, а также запрос этих наук в дальнейшем развитии программного обеспечения, позволяющего активно использовать данный метод в решении широкого спектра вопросов.

И чем на более высоком уровне используется этот метод, тем выше цена ошибок, вызванных неучетом сильных и слабых сторон метода в «компьютерном» исполнении.

Это объясняет актуальность и необходимость проведения данного исследования, которое поможет оценить существующие достоинства и недостатки современного контент-анализа, а значит и обозначит возможные пути развития этого инструмента научных исследований, поспособствует более качественному его использованию на практике.

Глава 1 .Обзор литературы

На современном этапе развития психодиагностики неотъемлемым элементом диагностической деятельности психолога стал компьютер, который позволил сделать качественный скачок в развитии психодиагностики.

Появилось значительная группа компьютеризированных, или приспособленных к условиям компьютера методик.

Ниже представлены основные аспекты использования компьютерной техники в психологическом исследовании.

· Компьютерное представление стимульной информации.

· Возможности представления информации на дисплее значительно раздвигают возможности проведения разнообразных экспериментов в области исследования познавательных процессов, интеллекта, разработки нового поколения интегральных индикаторов и вообще всех средств отображения информации в автоматизированных системах.

· Компьютерное управление экспериментом.

· Применение современной вычислительной техники позволяет разрабатывать процедурные схемы и режимы, которые без ее использования принципиально невозможны.

Если скорость обработки информации, идущей от испытуемою или испытуемых (оценка реакции, действий, состояний и т.д.), и выбора варианта программы эксперимента соизмерима со скоростью реакции и изменений в организме и психике человека или превышает их, то управление в реальном масштабе времени даст возможность более точной оценки величины психофизиологических резервов, актуальной пропускной способности по переработке информации, диагностике и прогнозированию состоянию человека и многих других параметров.

· Организация хранения полученных данных, что предоставляет возможность хранения очень больших объемов информации, делает оперативным доступ к любому элементу хранящейся информации; обеспечивает оперативную селекцию информации одновременно по многим критериям; характеризуется гибкостью в переструктуировании объемов и принципов организации.

· Обработка полученных данных.

Компьютер значительно расширяет возможности исследователя в обработке данных. Многие процедуры математической обработки могут быть реализованы только на вычислительной технике.

Лучшей формой обработки в настоящее время является перевод данных непосредственно из протокола в электронную таблицу, создаваемую на компьютере с помощью одной из систем управления базой данных (СУБД).

· Представление полученных данных с использованием специальных программ делает отображение на дисплее эффективной зрительной опорой для создания наглядности и активизации образного мышления.

· Компьютерное психологическое моделирование.

Компьютер предоставляет новые возможности в имитации жизненных ситуаций (транспортных, производственных, спортивных, боевых) в лабораторной обстановке. Моделирующие устройства, включающие компьютер, могут значительно повысить эффективность их использования для обучения и тренировки [5].

Такое широкое применение информационных технологий в организации и проведении психологических исследований объясняется целым рядом достоинств компьютеризированных методик:

· неизменность реализуемой программы - постоянство условий тестирования, что труднодостижимо при немашинном предъявлении заданий;

· точность и однозначность регистрации множества возможных реакций испытуемого;

· возможность восстановить и проследить последовательность действий испытуемого;

· создание единых банков психодиагностических данных, эмпирически обоснованных тестовых норм для разных групп обследуемых.

· возможности для автоматизированного конструирования тестов;

· психолог освобождается от рутинной, трудоемкой работы при проведении обследования и при конструировании тестов;

· возможность расширения практики группового тестирования и тиражирования методик;

· расширение возможностей применения мощного математико-статистического аппарата анализа данных.

· сохранение конфиденциальности результатов тестирования;

· упрощается хранение диагностических данных, снижается себестоимость обследования.

· благоприятные условия для применения экспресс-методик, их проведение позволяет быстро получить результаты, что в профессиональной психодиагностике имеет решающее значение;

· компьютерная процедура предъявления тестовых заданий минимизирует негативные воздействия, возникающие в ситуации межличностного взаимодействия между экспериментатором и испытуемым (снижение действия защитных механизмов у испытуемого, облегчение диагностики индивидуально присущих субъекту особенностей деятельности и мотивации);

· появляется возможность актуализации «игровой» мотивации у испытуемых (оформление теста в виде игры), что делает процесс тестирования более привлекательным и повышает достоверность результатов;

· намечаются пути решения давней проблемы, возникающей как результат несовместимости концептуальных схем интерпретации различных методик (например, создание словаря-тезауруса терминов-названий психических свойств, используемых в научной, литературной и бытовой лексике);

· становится возможным проведение анализа поведения испытуемого непосредственно в ходе обследования, учета многих параметров складывающихся ситуаций, организации диалога в реальном режиме времени (адаптивное тестирование);

· испытуемый при необходимости обеспечивается быстрой интерпретирующей обратной связью по результатам тестирования;

· средства компьютерной графики позволяют предъявлять испытуемому динамические объекты (динамическая стимульная среда), становится возможным использование полимодальных стимулов;

· появляются условия как для индивидуализации психодиагностического исследования, так и проведения быстрых массовых обследований;

· обеспечивается тесная связь с решением практических задач [5].

Все это справедливо для проведения психологических исследований в целом, что же касается использования информационных технологий в контент-анализе, то, чтобы создать наиболее полную картину, необходимо сначала отразить все особенности контент-анализа как метода психологического исследования.

Контент-анализ - один из наиболее разработанных и строгих методов анализа документов.

Контент-анализ (англ. — анализ содержания) — количественный анализ текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей.

Этот тип исследования называют еще формализованным анализом документов.

Цели контент-анализа в социально-психологическом исследовании:

· изучение социально-психологических особенностей создателей (авторов; отдельных личностей, группы, в том числе скрытых (неосознаваемых) проявлений и тенденций;

· изучение реальных социально-психологических явлений, отраженных в содержании сообщений (явлений, имевших место в прошлом, которые недоступны для исследования другими методами);

· изучение социально-психологических особенностей их адресатов;

· изучение социально-психологических аспектов воздействия авторов на адресатов как представителей личных социальных микро- и макрогрупп, а также изучение успешности общения;

· обработка и уточнение данных, полученных другими методами (обработка открытых вопросов анкет и интервью, данных проективных методик и т. д.).

Существуют три основных направления применения контент-анализа:

· выявление того, что существовало до текста и что тем или иным образом получило в нем отражение (текст как индикатор определенных сторон изучаемого объекта — окружающей действительности, автора или адресата);

· определение того, что существует только в тексте как таковом (различные характеристики формы — язык, структура и жанр сообщения, ритм и тон речи);

· выявление того, что будет существовать после текста, т.е. после его восприятия адресатом (оценка различных эффектов воздействия). [8]

Исследователь выделяет единицы содержания и квантифицирует полученные данные. Каждая единица рассматривается в контексте более общей структуры.

Выбор объекта и единиц анализа — чуть ли не самые сложные шаги на этом пути. Категории контент-анализа должны быть исчерпывающими (охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования), взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям), надежными (между кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к той или иной категории) и уместными (соответствовать поставленной задаче и исследуемому содержанию). При выборе категорий для контент-анализа следует избегать крайностей: выбора слишком многочисленных и дробных категорий, почти повторяющих текст, и выбора слишком крупных категорий, т.к. это может привести к упрощенному, поверхностному анализу. Иногда необходимо принимать во внимание и отсутствующие элементы текста, которые могут быть значимыми для контент-анализа.

После того, как категории сформулированы, необходимо выбрать соответствующую единицу анализа — лингвистическую единицу речи или элемент содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явления [7].

Стандартные единицы при анализе текста в контент-анализе:

1. слово (термин, символ)

2. суждение или законченная мысль

3. тема

4. персонаж

5. автор

6. целостное сообщение.

Основные этапы контент-анализа:

1. выделение единицы анализа, и сведение их в категории анализа и машиночитаемый вид;

2. подсчет частотных распределений и выявление взаимосвязей единиц анализа;

3. интерпретация результатов.

Контент-анализ используется при анализе результатов применения проективных тестов, материалов беседы, книг, плакатов или листовок, газет, фильмов, публичных выступлений, теле- и радиопередач, общественных и личных документов, журналистских интервью, ответов на вопросы анкет и т. д.

Различают четыре методологии контент-анализа:

· грамматический (лингвистический) — по размеру абзацев, длине фраз, порядку слов в предложении, метрическому составу и другим формальным признакам языка;

· семантический (социологический) — по экспертным оценкам содержания,

· документалистический (кибернетический) — по параметрам языка, текста и документа как сообщения (дескрипторы и их нагрузка, компактность, информационная плотность, аспектность, проточность, физический и информационный объемы, информационная емкость и информативность);

· цитационный — анализ библиографических ссылок в научной литературе.

Самое сложное в контент-анализе определить смысловое наполнение слова. Другими словами, определить какую объективную реальность отражает данное понятие. Это позволяет сделать контекст данного понятия, который, выделяя соответствующие признаки, тем самым определяет смысл и основного понятия. Но даже в этом случае смыл объективной реальности может быть весьма и весьма неясным, впрочем так же как и объективная реальность исследуемого смысла.

Для определения полной адекватности используемого понятия и описываемой им реальность, находящаяся вне сознания, позволяет, так называемая, операционализация, которая устанавливает структуру исследуемого понятия. И затем приводит в соответствие операционализацию с принятой в контент-анализе измерительной процедурой. Ибо, если частотное распределение нельзя измерить, то контент-анализа теряет свое значение и соответственно вообще какое-либо оперирования со смыслами. Так же как частотное определение возможно только со структурным понятием.

Но самое сложно заключается в том, что определить смысловое наполнение слова-понятия, т.е. его соответствие объективной реальности, можно только в контексте частотного распределения смыслового признака и никак иначе. Так же как контекст можно определить только исходя из установленного смысла слова-понятия как доминанты. И тем самым круг замкнулся безрезультатно. Возникает тот самый смысловой парадокс, о котором так любят порассуждать философы.

Разорвать этот круг, как обычно и делается, можно путем частичной и поэтапной операционализации понятий. Другими словами, содержание слова-понятия сначала определяется малым и непосредственным контекстом. Это как правило, слово-понятие непосредственно следуемое до или после слова-понятия доминанты. Затем расширенным, как правило, в рамках такой законченной смысловой единицы как предложение, а после уже частью (блоком) и всем текстом. Таким образом осуществляется сначала приблизительное определение смысла слова, потом уже его полное содержание в зависимости от контекста и поставленной задачи [1].

Возможность применения количественных методов привело к настоящей революции в анализе текста. Кроме аналитического, т.е. выводного знания, можно было использовать и статистический метод анализ, в свою очередь перейти от интуитивного статистического к формализованному статистическому методу, о чем мы говорили чуть выше. В конечном итоге все это позволило иначе посмотреть на текст и значительно расширить круг задач и их решение.

Но на этом собственно революция и закончилась. Дальше простого линейного распределения, т.е. простого суммирования проявления признака в тексте, контент-анализ по существу не продвинулся. Интересно, конечно, подсчитать сколько раз в тексте использовалось то или иное слово и сделать заключение, что в тексте данное понятие имеет большое или меньшее значение. Это так называемые одномерные распределения. При решении не больших задач, этого в принципе достаточно. Но при исследовании сложных проблемах - очень мало.

Основная проблема до сегодняшнего дня в контент-анализе заключалась в том, что не было технических средств даже для простого подсчета, (суммирования), огромного количества статистического материала. Делать это вручную было явно не рационально, не выгодно ни по физическим трудозатратам, ни по средствам. Хотя иногда все-таки прибегали к ручному подсчету «»голосов». Понятно, что эффективность ручного метода подсчета была крайне низка.

С появлением компьютеров и специального программного обеспечения для статистического обсчета текста, многие проблемы были сняты. Понятно, что в этом случае, простой подсчет голосов уже не представлял больших трудностей. Но самое главное позволило перейти в полном объеме к применению метода парных распределений и тем самым использовать все богатство статистического анализ. Соответственно, позволяло получать неограниченное количество информации и практически безграничные возможности в анализе текста [10].

За последние годы контент-анализ обогатился современными техническими и программными средствами, что позволило ему во все большей степени основываться на всем богатстве знаний по формализованному статистическому анализу.

Контент-анализ в этом плане можно, наверное, сравнить с мощным микроскопом, открывающий человеку практически новый мир, ранее не видимый и соответственно не известный, но всегда интуитивно ощущаемый. Позволяет открыть тот мир, который стал или точнее становится для человека фактически новым социальным бытием, позволяющий осваивать его с все большей и большей интенсивностью, полнотой и всеохватностью.

Но новые технические возможности требуют уже разработки иной теории, методологии анализа текста. Новый метод, основанный на компьютерных технологиях и современном программном обеспечении, позволяет:

· определить содержание понятий «объект» и «признак» в рамках их частотного выражения;

· выделить основную смысловую единицу, которая находит выражение в некотором понятийном оформлении, в частности, в предложении;

· установить взаимосвязь частотных распределений различных признаков объектов;

· построить логику взаимодействия объекта и его признаков относительно друг друга;

· формировать частотное распределения признаков в объектах;

· формировать искусственные смысловые пространства текста;

· осуществить формализованный статистический анализ смысловых структур текста.

Все это позволяет перейти к очень интересной и полезной вещи. Фактически любое явление, зафиксированное в текстах, можно обработать в соответствии с поставленной задачей, причем полно, объективно. Получив тексты, (чаще всего используя случайный метод формирования

выборочной совокупности), и сформировав некий единый искусственный текст, используя компьютерную технику и современные программы обработки текста, можно получить полную и самое главное объективную картину явления или процесса, выраженную в данных текстах [5].

Это что касается непосредственно контент-анализа как психологического метода исследования. То, каким образом он реализуется в информационных технологиях, поможет разобраться пример разработки системы ВААЛ. Ее эволюция позволит в большей степени понять те особенности, которые привносят информационные технологии в контент-анализ, и одновременно проследить те новые наработки, которые позволяют углубить сам метод исследования.

Система ВААЛ позволяет:

· Оценивать неосознаваемое эмоциональное воздействие фонетической структуры текстов и отдельных слов на подсознание человека.

· Генерировать слова с заданными фоносемантическими характеристиками.

· Оценивать неосознаваемое эмоциональное воздействие фонетической структуры текстов на подсознание человека.

· Задавать характеристики желаемого воздействия и целенаправленно корректировать тексты по выбранным параметрам в целях достижения необходимого эффекта воздействия.

· Оценивать звуко-цветовые характеристики слов и текстов.

· Производить словарный анализ текстов.

· Осуществлять полноценный контент-анализ текста по большому числу специально составленных встроенных категорий и категорий, задаваемых самим пользователем.

· Производить выделение тем, затрагиваемых в текстах, и осуществлять на основе этого автоматическую категоризацию.

· Производить эмоционально-лексический анализ текстов.

· Настраиваться на различные социальные и профессиональные группы людей, которые могут быть выделены по используемой ими лексике.

· Производить вторичный анализ данных путем их визуализации, факторного и корреляционного анализа.

Работа над системой ВААЛ началась в 1992 году. Основная идея заключалась в том, чтобы наделить текстовые процессоры новыми функциями, которые позволяют оценивать и редактировать то, что стоит "по другую сторону текста" - его психологические характеристики.

ВААЛ-1

Первая версия системы ВААЛ работала с текстовыми файлами, задаваемыми в командной строке. Отчет об анализе генерировался и сохранялся в отдельном файле. Все функции сводились к фоносемантическому анализу текста.

ВААЛ-2

Вторая версия системы была написана с использованием библиотеки Turbo-Visual и представляла из себя простой текстовый редактор. Отличительной особенностью этой версии являлся ее диалоговый режим работы. Система позволяла оценивать фоносемантическое воздействие слов и текстов и оценивать нагрузку на сенсорные каналы восприятия информации. Кроме этого она выдавала рекомендации по изменению текстов для достижения требуемого эффекта воздействия.

ВААЛ-3

Третья версия системы ВААЛ привлекла внимание потенциальных пользователей, которые сочли ее достаточно хорошей для того, чтобы начать покупать. Это все еще был текстовый редактор, работавший под управлением DOS, но уже содержавший достаточно богатый набор специальных функций для работы с текстом. Он позволял:

· оценивать слова с точки зрения их фоносемантического воздействия на человека;

· оценивать фоносемантическое воздействие текстов;

· задавать желаемые фоносемантические характеристики текстов и редактировать их в диалоговом режиме с использованием словаря синонимов;

· производить лексический анализ текстов, оценивая нагрузку на сенсорные каналы восприятия информации;

· настраиваться на лексически определенные группы людей посредством анализа характерных для них текстов.

Третью версию системы начали приобретать и использовать политологи, рекламисты, психотерапевты, НЛПисты, депутаты, представители структур власти. Система была впервые представлена широкой публике на выставке "Пресса-93".

ВААЛ-4

Четвертая версия системы известна лишь немногим. Она мало чем отличалась от третьей по своим функциям, но работала уже под управлением операционной системы Windows. Написана она была на языке Borland Pascal for Windows и имела относительно маленький размер.

Именно с этой версии системы ВААЛ было принято решение отказаться от написания собственного редактора и начать развивать систему как расширение функций наиболее популярного текстового процессора Word for Windows. Это решение было весьма удачным, так как резко расширяло круг потенциальных пользователей. Им не нужно было переучиваться на работу с новым продуктом, они продолжали работать в хорошо знакомой среде, но получали в свое распоряжение ряд новых полезных функций. Из новых функций в четвертой версии появилась оценка архетипичности и агрессивности текста.

ВААЛ-5

Пятая версия системы ВААЛ продержалась довольно долго. Для экономии усилий при разработке интерфейса системы был совершен переход на использование среды визуального программирования Delphi. Теперь все основные усилия направлялись именно на развитие специальных функций системы. Были добавлены функции для оценки сексуальных характеристик текста и связей между лексическими категориями. В модуле фоносемантической оценки были добавлены монополярные шкалы.

ВААЛ-6

Шестая версия системы побила рекорды популярности, установленные ее предшественницами. В связи с появлением 32-разрядной операционной системы Windows-95 и такого же Microsoft Word 7 пришлось поддерживать сразу два варианта ВААЛ-6. Один из них был 16-разрядным, а другой - 32-разрядным. Во время создания этой версии произошло знакомство с Беляниным В.П. Его работы по психиатрическому литературоведению допускали определенную алгоритмизацию. В системе появилась возможность определять психологическую акцентуацию автора текста.

Фоносемантический анализ текста стал гораздо более полным и тонким.

Круг пользователей расширялся. Дополнительно ими становились журналисты, подразделений по связям с общественностью различных банков и крупных компаний. Продолжался расширяться круг пользователей системы ВААЛ и в среде депутатов различных уровней.

ВААЛ-99

В феврале 1999 года была завершена подготовка седьмой версии системы, которая стала называться ВААЛ-99.

В системе ВААЛ-99 была несколько изменена ее внутренняя идеология. Прежде всего, система стала модульной. Теперь пользователь уже не был обязан приобретать всю систему целиком, а мог выбрать лишь те модули, которые ему действительно нужны в работе. Также пользователь получал возможность изменять и расширять систему в нужном ему самому направлении - появился конструктор фоносемантических шкал. По просьбе рекламистов был добавлен генератор псевдослов русского языка, обладающих заданным эмоциональным воздействием. Этот модуль стал применяться для создания новых торговых марок. Появилась возможность сохранять результаты оценок для последующей математической обработки путем факторного анализа с его визуализацией. По просьбе пользователей был добавлен ряд модулей для осуществления всестороннего контент-анализа текста. Модули маркирования категорий позволили реализовать в системе известный из НЛП метод вставленных сообщений.

К работе над системой подключился Михаил Дымшиц. Благодаря ему появилась возможность определять метапрограммы, заложенные в тексты. Количество встроенных категорий превысило 70.

ВААЛ-2000

В феврале 2000 года была завершена подготовка последней версии системы, которая стала называться ВААЛ-2000.

Таким образом, экспертная система ВААЛ позволяет проводить автоматизированный анализ текста с нескольких различных по сути, но дополнительных друг к другу по содержанию, позиций. Пользователь системы может сам определить, какие из возможных критериев стоит использовать для решения стоящих перед ним задач.

В целом участники проекта ВААЛ исходят из следующихобщих предположений:

Выбор человеком лексических и грамматических вариантов из возможных в его родном языке зависит от его психологических особенностей. Соответственно, психологические особенности находят свое выражение в его устной и письменной речи. Анализируя устную или письменную речь человека мы можем реконструировать его картину мира и осуществить атрибутирование его картины мира и/или индивидуальности на основе той или иной системы классификации.

В ситуации свободного выбора человек выбирает и/или лучше воспринимает тексты (устные или письменные), соответствующие его картине мира и склонен игнорировать другие варианты описания.

Коммуникативная эффективность текста зависит от слабо- или неосознаваемых эффектов, создаваемых отдельными значимыми для отдельного человека или в культуре в целом словами (различные формы лексического символизма), не-лингвистическими характеристиками текста (например, фоно- и цветоассоциации) и не-вербальными характеристиками процесса коммуникации.

Текст, включая его содержание и контекст, для автора и воспринимающего могут значить больше, чем может выявить любая специфическая система описания текста.

В ВААЛ-2000 пользователь может сконструировать свои собственные или воспользоваться следующими блоками критериев анализа текста:

· Психиатрический анализ (диагностика акцентуации)

· Психоаналитический анализ

· Мотивационный анализ

· Эмоционально-лексический анализ

· Диагностика мета-программ

· Фоно- и цветосемантический анализ

Выбор блоков анализа для решения конкретных задач определяется согласием с теоретическими предпосылками и методикой реализации анализа в ВААЛ, личными предпочтениями, уровнем подготовки и задачами исследователя [11].

Однако, не смотря на все преимущества, компьютерная версия контент-анализа имеет и ряд недостатков. Даже не недостатков, а скорее особенностей, которые должны быть учтены при использовании данного метода.

В общем и целом, в социальной сфере сегодня появляется очень большое количество различных информационных технологий, которое в определенных ситуациях может даже мешать профессиональной работе специалистов. Тип полученного образования и функциональных обязанностей не всегда позволяет специалистам социальной сферы правильно разобраться в их многообразии. Если же такие попытки и делаются, то происходит это, как правило, на непрофессиональном уровне, что не способствует качественному анализу общественных явлений [9].

Можно согласиться с мнением К.А. Зуева о том, что применение ЭВМ не должно являться самоцелью и быть направлено на превращение гуманитарных наук в некое подобие естественных и технических, оно должно быть адекватно методам, системе понятий, способам аргументации, которые этим наукам присущи, хотя, разумеется, возможна постановка и принципиально новых задач [5].

Несомненно, позитивным является тот факт, что компьютеризация позволяет (и вынуждает) проводить более строгий логический анализ и уточнение исходных понятий и принципов данной предметной области, а также дает возможность гораздо точнее оценить степень доказательности способов рассуждения и достоверности выводов [10].

Благодаря компьютерным системам можно обрабатывать огромный объем информации и получать точное знание там, где до компьютеризации превалировали полуинтуитивные оценки, опирающиеся на общее знание предмета и опыт и приводящие, в лучшем случае, к формулировке правдоподобных утверждений.

Однако необходимость специальных знаний для использования компьютеризированных методов психологических методов задает новый уровень требований к квалификации и знаниям специалистов, производящих те или иные исследования, иначе часто можно наблюдать картину, когда новые возможности, открывающиеся благодаря информационным технологиям, используются не в полной мере, либо используются вообще неправильно, для решения задач, которые изначально требуют иных методов [4].

То есть с одной стороны происходит усложнение знаний (требуются дополнительные навыки в использовании тех или иных информационных инноваций), а с другой стороны – популяризация и упрощение использования самих процедур (которые до введения компьютерных технологий были очень громоздкими и трудозатратными). Подобная популяризация открывает дорогу для сведущих в компьютерах, нежели для сведущих в самих методах, а это, в свою очередь, порождает большое количество информации, не всегда достоверной и надлежащего качества, что может в определенной степени сказываться на развитии той или иной отрасли науки в целом. Необходимо как всегда искать некую золотую середину, позволяющую сделать методику доступной для специалистов, но не слишком простой для «всех».

Другой важный момент – роль самого исследователя в проведении тех или иных научных изысканий [9].

В отличие от естественных наук, присутствие исследователя в самой ситуации получения психологического знания, является весьма важным, хоть и очень спорным моментом. Социальная реальность представляет собой очень особенный пласт материи и доступна для изучения только социальному объекту. Вопрос остается в «дозировке» его влияния на процесс получения информации, что напрямую связано с достоверностью и объективность получаемых результатов. Полное исключение человеческого фактора, к которому стремятся «поклонники» естественнонаучного знания может сыграть негативную роль на знании гуманитарном. К тому же интуиция и авторский взгляд часто является важным элементом познания и в точных науках.

Что касается именно контент-анализа, переведенного в пласт компьютерных технологий, то здесь все также проблемным остается вопрос о задании категорий и контекстуальности смысла.

Тексты, являющиеся в том или ином своем исполнении объектом контент-анализа, создаются людьми с помощью языка, которым многие считают особой реальностью, и поэтому существует большая вероятность, что «качественное» понимание этих самых текстов сможет обеспечить только человек [6].

Слова меняют смысл в зависимости от контекста, причем как от узкого, задающегося конкретным предложением, в котором находится то или иное слово, так и в целом, эпохой, когда тот или иной текст создавался.

Насколько компьютерная программа способна лучше человека задавать и оценивать категории и призвано выяснить данное исследование.

Глава 2. Методика исследования

Для проведения исследования была выбрана методика экспертных оценок.

На первом этапе исследования будет проведен контент-анализ текстов, с использованием компьютерных технологий и «традиционным» «ручным» способом, а затем полученные в обоих случаях результаты будут сравнены по ряду характеристик специально созданной для этого комиссией, состоящих из экспертов в области контент-анализа.

Им же предстоит выделить основные параметры для сравнения, которые являются важными аспектами данного метода и обеспечивают его эффективность и надежность получаемых результатов.

Глава 3. Основные результаты

Исследование находится в разработке.

Глава 4. Обсуждение результатов

Исследование находится в разработке.

Заключение

Исследование находится в разработке.

Список использованных источников

1. Аверьянов, Л.Я. Контент-анализ. – М.: КноРус. 2009.

2. Григорьев С.И. Основы современной социологии. Изд. Алтайского гос. ун-та., 2001

3. Дмитриев И.В. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры. http://psyfactor.org/lib/k-a.htm

4. Дымщиц М. Этапы контент-анализа. http://www.vaal.ru/cont/etap.php

5. Зуев К.А. Компьютер и общество. – М. Политиздат 1990г

6. Лисовский С.Ф., Евстафьев В.А. Избирательные технологии: история, теория, практика. М.: РАУ, 2000.

7. Манаев О.Т. Контент-анализ как метод исследования. Социология: энциклопедия. М., 2003

8. Манаев О.Т. Контент-анализ — описание метода. http://psyfactor.org/lib/kontent.htm

9. Репьев А.П. По-ВААЛ-яем дурака, господа! http://www.repiev.ru/articles/VAAL.htm

10. Соколова И.В. Социальная информатика и социология: проблемы и перспективы взаимосвязи. – М., 1999

11. Шалак В.И. Современный контент-анализ. Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологи, экономики, рекламы. – М.: Омега-Л, 2004.

Предметный указатель к реферату.

ВААЛ, 3, 15, 16, 17, 18, 19, 26, 28, 34

информационные технологии, 1, 4, 5, 9, 10, 15, 19, 20

контент-анализ, 3, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 18, 19, 21, 22, 26, 28, 34

метод, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 18, 19, 20, 22, 26, 34

психология, 1, 5, 6, 7, 26, 28, 29, 34

Интернет ресурсы в предметной области исследования.

1. http://www.koob.ru/

Библиотека психологической литературы. Содержит большое количество научных и популярных книг по психологии и смежным областям. Недостатки не выявлены.

2. http://myword.ru/

Достаточно богатая библиотека психологической литературы и научных статей. Однако в связи с «переездом», ссылка не всегда является доступной.

3. http://psyfactor.org/

Содержит большое количество статей по психологической тематике в открытом доступе.

Единственный минус – уклон в «популярщину», хотя весьма стоящие материалы тоже имеются.

4. http://flogiston.ru/

Весьма полезный сайт, ориентированный скорее на современные статьи, чем на «классические труды», но это и составляет преимущество данного ресурса. Здесь представлена скорее практическая психология, нежели теоретическая.

5. http://www.vaal.ru/

Здесь можно найти материал о программе ВААЛ, а также достаточно интересную информацию по контент-анализу в целом.

Недостаток – сайт носит коммерческий характер, а значит необходимо учитывать «рекламный дух», витающий на его страницах.

6. http://ru.wikipedia.org

Просто и доступно. Можно получить базовую информацию практически по любому интересующему вопросу, которая поможет создать платформу для дальнейшего научного исследования.

7. http://www.i-u.ru/

Очень хороший ресурс электронных книг и статей по психологии. Достаточно удобная система поиска, а также можно высоко оценить содержимое ресурса.

8. http://petropal.narod.ru/

Здесь можно найти достаточно интересные материалы по психологическому тестированию, в частности компьютерные программы. Минусом является трудности в их запуске, так как они создавались изначально для MS-DOS.

9. http://lib.khspu.ru/resource/

Неплохой ресурс, содержащий не только электронные книги, но и журнальные статьи по психологии. К тому же акцент делается на академической, а не популярной психологии.

10. http://www.go-psy.ru/links-psy.htm

Интересный ресурс, однако, больше касающийся «жизненной» психологи: «серьезные» материалы здесь не найдешь, однако сайт помогает лучше понять социальный запрос, увидеть определенную проблему с разных ракурсов (не только с точки зрения «строгой» академической науки).

11. http://www.psychology.org/

Англоязычный ресурс. Самым большим минусом является строгое следование закону об авторском праве, но ознакомиться с его помощью с основной тематикой научных работ по психологии за рубежом вполне возможно.

Действующий личный сайт в
WWW (гиперссылка).

http://tugusigalpa.narod.ru/

Граф научных интересов

магистранта Дровниной Е.Г. факультета философии и социальных наук
Специальность психология

Смежные специальности 19.00.03 – Психология труда, инженерная психология, эргономика Условия и возможности психологического обеспечения безопасности труда в разных профессиях (включая вопросы психологической безопасности как сохранения оптимальных состояний работников, их психического здоровья). Особенности проявления психики и оптимизация труда в сложных и опасных профессиях (включая вопросы анализа и предотвращения психологических причин ошибок, отказов, аварий, происшествий, катастроф, военной и боевой деятельности; вопросы возможных невротических срывов работников, профессиональных деформаций личности и подобное). Разработка методов, процедур оценки, аттестации специалистов (психологический аспект); требований к специалистам. Общие и специальные знания, умения, навыки, личностные качества, общие и специальные способности, необходимые современному руководителю. 19.00.01 – Общая психология, психология личности, история психологии 1. психология смысла;

Основная специальность 19.00.05 – социальная психология Социальные объяснения (атрибутирование); Просоциальное и асоциальное поведение личности в различных социальных группах;

Сопутствующие специальности

Тестовые вопросы по Основам информационных технологий

1.

<question type="close" id="221">

<text>01 Количество столбцов в документе Excel:</text>

<answers type="request">

<answer id="313759" right="0"> 128 </answer>

<answer id="313760" right="1"> 256 </answer>

<answer id="313761" right="0"> 346 </answer>

<answer id="313762" right="0"> 282 </answer>

</answers>

</question>

2.

<question type="close" id="221221">

<text>01 Преимущества использования информационных технологий в контент-анализе:</text>

<answers type="request">

<answer id="313759" right="0"> углубление полученных данных </answer>

<answer id="313760" right="1"> высокая скорость обработки данных</answer>

<answer id="313761" right="1"> объективность </answer>

<answer id="313762" right="0"> исключение человеческого фактора </answer>

</answers>

</question>

Презентация магистерской диссертации

hhtp://
www.
tugusigalpa.
narod.
ru/
ofitsialnost/
presentation.
ppt/

Список литературы к выпускной работе.

1. Аверьянов, Л.Я. Контент-анализ. – М.: КноРус. 2009.

2. Григорьев С.И. Основы современной социологии. Изд. Алтайского гос. ун-та., 2001

3. Дмитриев И.В. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры. http://psyfactor.org/lib/k-a.htm

4. Дымщиц М. Этапы контент-анализа. http://www.vaal.ru/cont/etap.php

5. Зуев К.А. Компьютер и общество. – М.: Политиздат, 1990

6. Леонтьев Ю. Office Word 2003. Самоучитель. – СПб., 2004

7. Лисовский С.Ф., Евстафьев В.А. Избирательные технологии: история, теория, практика. М.: РАУ, 2000.

8. Манаев О.Т. Контент-анализ как метод исследования. Социология: энциклопедия. М., 2003

9. Манаев О.Т. Контент-анализ — описание метода. http://psyfactor.org/lib/kontent.htm

10. Мержевич В. Основы HTML. http://htmlbook.ru/content/osnovy-html

11. Мержевич В. Самоучитель CSS. http://htmlbook.ru/samcss

12. Основы информационных технологий/ под. ред. Шкурко В.В. – Мн., 2008

13. Репьев А.П. По-ВААЛ-яем дурака, господа! http://www.repiev.ru/articles/VAAL.htm

14. Соколова И.В. Социальная информатика и социология: проблемы и перспективы взаимосвязи. – М., 1999

15. Спека М.В. Microsoft Power Point 2003. Самоучитель. – М.: «Вильяме», 1999.

16. Шалак В.И. Современный контент-анализ. Приложения в области: политологии, психологии, социологии, культурологи, экономики, рекламы. – М.: Омега-Л, 2004.

17. Язык HTML. Основы языка HTML. http://webdesign.net-soft.ru/html.htm

Приложение