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L'analyse de contenu est un outil de recherche utilisé pour déterminer la présence de certains mots, thèmes ou concepts dans certaines données qualitatives données (c'est-à-dire du texte). En utilisant l'analyse de contenu, les chercheurs peuvent quantifier et analyser la présence, les significations et les relations de certains mots, thèmes ou concepts. À titre d'exemple, les chercheurs peuvent évaluer le langage utilisé dans un article de presse pour rechercher un parti pris ou une partialité. Les chercheurs peuvent ensuite faire des inférences sur les messages contenus dans les textes, le ou les auteurs, le public et même la culture et l'époque autour du texte.

La description

Les sources de données peuvent provenir d'entretiens, de questions ouvertes, de notes de recherche sur le terrain, de conversations ou littéralement de toute occurrence de langage de communication (tels que des livres, des essais, des discussions, des titres de journaux, des discours, des médias, des documents historiques). Une même étude peut analyser diverses formes de texte dans son analyse. Pour analyser le texte à l'aide de l'analyse de contenu, le texte doit être codé, ou décomposé, en catégories de codes gérables pour l'analyse (c'est-à-dire des codes). Une fois que le texte est codé en catégories de codes, les codes peuvent ensuite être catégorisés en catégories de codes pour résumer encore plus les données.

Trois définitions différentes de l'analyse de contenu sont fournies ci-dessous.

  • Définition 1 : Toute technique pour faire des inférences en identifiant systématiquement et objectivement les caractéristiques spéciales des messages. (d'après Holsti, 1968)

  • Définition 2 : Une approche interprétative et naturaliste. Il est à la fois de nature observationnelle et narrative et repose moins sur les éléments expérimentaux normalement associés à la recherche scientifique (fiabilité, validité et généralisabilité) (tirés de l'ethnographie, de la recherche observationnelle et de l'enquête narrative, 1994-2012).

  • Définition 3 : Technique de recherche pour la description objective, systématique et quantitative du contenu manifeste de la communication. (de Berelson, 1952)

Utilisations de l'analyse de contenu

  • Identifier les intentions, l'orientation ou les tendances de communication d'un individu, d'un groupe ou d'une institution

  • Décrire les réponses attitudinales et comportementales aux communications

  • Déterminer l'état psychologique ou émotionnel des personnes ou des groupes

  • Révéler les différences internationales dans le contenu de la communication

  • Révéler des modèles dans le contenu de la communication

  • Pré-tester et améliorer une intervention ou une enquête avant le lancement

  • Analyser les entretiens avec les groupes de discussion et les questions ouvertes pour compléter les données quantitatives

Types d'analyse de contenu

Il existe deux types généraux d'analyse de contenu : l'analyse conceptuelle et l'analyse relationnelle. L'analyse conceptuelle détermine l'existence et la fréquence des concepts dans un texte. L'analyse relationnelle développe davantage l'analyse conceptuelle en examinant les relations entre les concepts d'un texte. Chaque type d'analyse peut conduire à des résultats, des conclusions, des interprétations et des significations différents.

Analyse conceptuelle

Généralement, les gens pensent à l'analyse conceptuelle lorsqu'ils pensent à l'analyse de contenu. Dans l'analyse conceptuelle, un concept est choisi pour examen et l'analyse consiste à quantifier et à compter sa présence. L'objectif principal est d'examiner l'occurrence de termes sélectionnés dans les données. Les termes peuvent être explicites ou implicites. Les termes explicites sont faciles à identifier. Le codage des termes implicites est plus compliqué : vous devez décider du niveau d'implication et baser les jugements sur la subjectivité (problème de fiabilité et de validité). Par conséquent, le codage de termes implicites implique l'utilisation d'un dictionnaire ou de règles de traduction contextuelle ou les deux.

Pour commencer une analyse de contenu conceptuel, identifiez d'abord la question de recherche et choisissez un ou plusieurs échantillons à analyser. Ensuite, le texte doit être codé dans des catégories de contenu gérables. Il s'agit essentiellement d'un processus de réduction sélective. En réduisant le texte à des catégories, le chercheur peut se concentrer sur et coder des mots ou des modèles spécifiques qui informent la question de recherche.

Étapes générales pour mener une analyse de contenu conceptuelle :

1. Décidez du niveau d'analyse : mot, sens du mot, phrase, phrase, thèmes

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2. Décidez du nombre de concepts à coder : développez un ensemble prédéfini ou interactif de catégories ou de concepts. Décidez soit : A. de permettre la flexibilité d'ajouter des catégories à travers le processus de codage, ou B. de vous en tenir à l'ensemble prédéfini de catégories.

  • L'option A permet l'introduction et l'analyse de matériel nouveau et important qui pourrait avoir des implications importantes pour sa question de recherche.

  • L'option B permet au chercheur de rester concentré et d'examiner les données pour des concepts spécifiques.

3. Décidez s'il faut coder pour l'existence ou la fréquence d'un concept. La décision modifie le processus de codage.

  • Lors du codage de l'existence d'un concept, le chercheur ne compterait un concept qu'une seule fois s'il apparaissait au moins une fois dans les données et quel que soit le nombre de fois où il apparaissait.

  • Lors du codage de la fréquence d'un concept, le chercheur compterait le nombre de fois qu'un concept apparaît dans un texte.

4. Décidez de la manière dont vous distinguerez les concepts :

  • Le texte doit-il être codé exactement tel qu'il apparaît ou codé de la même manière lorsqu'il apparaît sous différentes formes ? Par exemple, dangereux contre dangerosité. Il s'agit ici de créer des règles de codage afin que ces segments de mots soient catégorisés de manière transparente et logique. Les règles pourraient faire en sorte que tous ces segments de mots tombent dans la même catégorie, ou peut-être les règles peuvent-elles être formulées de manière à ce que le chercheur puisse distinguer ces segments de mots en codes distincts.

  • Quel niveau d'implication faut-il autoriser ? Des mots qui impliquent le concept ou des mots qui énoncent explicitement le concept ? Par exemple, dangereux vs la personne est effrayante vs cette personne pourrait me faire du mal. Ces segments de mots peuvent ne pas mériter des catégories distinctes, en raison du sens implicite de dangereux.

5. Élaborez des règles pour coder vos textes. Une fois les décisions des étapes 1 à 4 terminées, un chercheur peut commencer à développer des règles pour la traduction du texte en codes. Cela gardera le processus de codage organisé et cohérent. Le chercheur peut coder pour exactement ce qu'il veut coder. La validité du processus de codage est assurée lorsque le chercheur est cohérent et cohérent dans ses codes, c'est-à-dire qu'il suit ses règles de traduction. En analyse de contenu, obéir aux règles de traduction équivaut à la validité.

6. Décidez quoi faire avec les informations non pertinentes : doit-on les ignorer (par exemple, des mots anglais courants comme le et et) ou les utiliser pour réexaminer le schéma de codage au cas où cela augmenterait le résultat du codage ?

7. Coder le texte : Cela peut être fait à la main ou à l'aide d'un logiciel. En utilisant un logiciel, les chercheurs peuvent saisir des catégories et faire en sorte que le codage soit effectué automatiquement, rapidement et efficacement, par le logiciel. Lorsque le codage est effectué à la main, un chercheur peut reconnaître les erreurs beaucoup plus facilement (par exemple, les fautes de frappe, les fautes d'orthographe). Si vous utilisez un codage informatique, le texte peut être nettoyé des erreurs pour inclure toutes les données disponibles. Cette décision de codage manuel par rapport au codage informatique est la plus pertinente pour les informations implicites où la préparation de la catégorie est essentielle pour un codage précis.

8. Analysez vos résultats : tirez des conclusions et des généralisations lorsque cela est possible. Déterminez quoi faire du texte non pertinent, indésirable ou inutilisé : réexaminez, ignorez ou réévaluez le schéma de codage. Interprétez soigneusement les résultats car l'analyse du contenu conceptuel ne peut que quantifier l'information. En règle générale, les tendances et les modèles généraux peuvent être identifiés.

Analyse relationnelle

L'analyse relationnelle commence comme l'analyse conceptuelle, où un concept est choisi pour examen. Cependant, l'analyse consiste à explorer les relations entre les concepts. Les concepts individuels sont considérés comme n'ayant aucune signification inhérente et la signification est plutôt le produit des relations entre les concepts.

Pour commencer une analyse de contenu relationnel, identifiez d'abord une question de recherche et choisissez un ou plusieurs échantillons à analyser. La question de recherche doit être ciblée afin que les types de concepts ne soient pas ouverts à l'interprétation et puissent être résumés. Ensuite, sélectionnez le texte à analyser. Sélectionnez soigneusement le texte à analyser en équilibrant avoir suffisamment d'informations pour une analyse approfondie afin que les résultats ne se limitent pas à des informations trop complètes de sorte que le processus de codage devienne trop ardu et lourd pour fournir des résultats significatifs et utiles.

Il existe trois sous-catégories d'analyse relationnelle parmi lesquelles choisir avant de passer aux étapes générales.

  1. Extraction affective : évaluation émotionnelle de concepts explicites dans un texte. Un défi à cette méthode est que les émotions peuvent varier dans le temps, les populations et l'espace. Cependant, il pourrait être efficace pour capturer l'état émotionnel et psychologique du locuteur ou de l'auteur du texte.

  2. Analyse de proximité : une évaluation de la co-occurrence de concepts explicites dans le texte. Le texte est défini comme une chaîne de mots appelée une fenêtre qui est analysée pour la co-occurrence de concepts. Le résultat est la création d'une matrice de concepts, ou d'un groupe de concepts coexistants interdépendants qui suggéreraient une signification globale.

  3. Cartographie cognitive : une technique de visualisation pour l'extraction d'affects ou l'analyse de proximité. La cartographie cognitive tente de créer un modèle de la signification globale du texte tel qu'une carte graphique qui représente les relations entre les concepts.

Étapes générales pour mener une analyse de contenu relationnel :

1. Déterminer le type d'analyse : Une fois l'échantillon sélectionné, le chercheur doit déterminer quels types de relations examiner et le niveau d'analyse : mot, sens du mot, phrase, phrase, thèmes.
2. Réduisez le texte en catégories et en code pour les mots ou les modèles. Un chercheur peut coder pour l'existence de significations ou de mots.
3. Explorer la relation entre les concepts : une fois les mots codés, le texte peut être analysé pour les éléments suivants :

  • Force de la relation : degré auquel deux concepts ou plus sont liés.

  • Signe de relation : les concepts sont-ils positivement ou négativement liés les uns aux autres ?

  • Direction de la relation : les types de relation que les catégories présentent. Par exemple, X implique Y ou X se produit avant Y ou si X alors Y ou si X est le principal facteur de motivation de Y.

4. Coder les relations : une différence entre l'analyse conceptuelle et l'analyse relationnelle est que les énoncés ou les relations entre les concepts sont codés.
5. Effectuer des analyses statistiques : explorer les différences ou rechercher des relations entre les variables identifiées lors du codage.
6. Cartographier les représentations : telles que la cartographie des décisions et les modèles mentaux.

La fiabilité et la validité

Fiabilité : En raison de la nature humaine des chercheurs, les erreurs de codage ne peuvent jamais être éliminées mais seulement minimisées. Généralement, 80% est une marge acceptable pour la fiabilité. Trois critères composent la fiabilité d'une analyse de contenu :

  1. Stabilité : tendance des codeurs à recoder systématiquement les mêmes données de la même manière sur une période de temps.

  2. Reproductibilité : tendance pour un groupe de codeurs à classer de la même manière l'appartenance aux catégories.

  3. Précision : mesure dans laquelle la classification du texte correspond à une norme ou une norme statistiquement.

Validité : Trois critères composent la validité d'une analyse de contenu :

  1. Proximité des catégories : ceci peut être réalisé en utilisant plusieurs classificateurs pour arriver à une définition convenue de chaque catégorie spécifique. En utilisant plusieurs classificateurs, une catégorie de concept qui peut être une variable explicite peut être élargie pour inclure des synonymes ou des variables implicites.

  2. Conclusions : quel niveau d'implication est admissible ? Les conclusions suivent-elles correctement les données ? Les résultats sont-ils explicables par d'autres phénomènes ? Cela devient particulièrement problématique lors de l'utilisation de logiciels pour l'analyse et la distinction entre les synonymes. Par exemple, le mot mine désigne diversement un pronom personnel, un engin explosif et un trou profond dans le sol à partir duquel le minerai est extrait. Le logiciel peut obtenir un décompte précis de l'occurrence et de la fréquence de ce mot, mais ne peut pas produire un compte rendu précis de la signification inhérente à chaque utilisation particulière. Ce problème pourrait fausser les résultats et invalider toute conclusion.

  3. Généralisabilité des résultats à une théorie : dépendante des définitions claires des catégories de concepts, de la façon dont elles sont déterminées et de leur fiabilité pour mesurer l'idée que l'on cherche à mesurer. La généralisabilité est parallèle à la fiabilité car elle dépend en grande partie des trois critères de fiabilité.

Avantages de l'analyse de contenu

  • Examine directement la communication à l'aide de texte

  • Permet une analyse à la fois qualitative et quantitative

  • Fournit des informations historiques et culturelles précieuses au fil du temps

  • Permet une proximité avec les données

  • La forme codée du texte peut être analysée statistiquement

  • Moyens discrets d'analyse des interactions

  • Fournit un aperçu des modèles complexes de la pensée humaine et de l'utilisation du langage

  • Lorsqu'elle est bien faite, est considérée comme une méthode de recherche relativement exacte

  • L'analyse de contenu est une méthode de recherche facile à comprendre et peu coûteuse

  • Un outil plus puissant lorsqu'il est combiné à d'autres méthodes de recherche telles que les entretiens, l'observation et l'utilisation de documents d'archives. Il est très utile pour analyser le matériel historique, en particulier pour documenter les tendances au fil du temps.

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Inconvénients de l'analyse de contenu

  • Peut être extrêmement chronophage

  • Est sujet à une erreur accrue, en particulier lorsque l'analyse relationnelle est utilisée pour atteindre un niveau d'interprétation plus élevé

  • Est souvent dépourvu de base théorique, ou tente trop généreusement de tirer des conclusions significatives sur les relations et les impacts impliqués dans une étude

  • Est intrinsèquement réducteur, en particulier lorsqu'il s'agit de textes complexes

  • A trop souvent tendance à se résumer simplement au nombre de mots

  • Ignore souvent le contexte qui a produit le texte, ainsi que l'état des choses après la production du texte

  • Peut être difficile à automatiser ou à informatiser

Lectures

Manuels et chapitres

  • Berelson, Bernard. Analyse de contenu dans la recherche en communication. New York: Free Press, 1952.

  • Busha, Charles H. et Stephen P. Harter. Méthodes de recherche en bibliothéconomie : techniques et interprétation. New York : Academic Press, 1980.

  • Piscine de Sola, Ithiel. Tendances de l'analyse de contenu. Urbana : University of Illinois Press, 1959.

  • Krippendorff, Klaus. Analyse de contenu : une introduction à sa méthodologie. Beverly Hills : Sage Publications, 1980.

  • Fielding, NG et Lee, RM. Utilisation des ordinateurs dans la recherche qualitative. Publications SAGE, 1991. (Voir le chapitre de Seidel, J. ‘Method and Madness in the Application of Computer Technology to Qualitative Data Analysis’.)

Articles méthodologiques

  • Hsieh HF & Shannon SE. (2005). Trois approches de l'analyse de contenu qualitative.Recherche qualitative en santé. 15(9) : 1277-1288.

  • Elo S, Kaarianinen M, Kanste O, Polkki R, Utriainen K et Kyngas H. (2014). Analyse qualitative du contenu : un accent sur la fiabilité. Sauge ouverte. 4: 1-10.

Articles d'application

  • Abroms LC, Padmanabhan N, Thaweethai L et Phillips T. (2011). Applications iPhone pour l'abandon du tabac : une analyse de contenu. Journal américain de médecine préventive. 40(3):279-285.

  • Ullstrom S. Sachs MA, Hansson J, Ovretveit J et Brommels M. (2014). Souffrir en silence : une étude qualitative des secondes victimes d'événements indésirables. British Medical Journal, Question de qualité et de sécurité. 23:325-331.

  • Owen P. (2012). Portraits de la schizophrénie par les médias de divertissement : une analyse du contenu des films contemporains. Services psychiatriques. 63:655-659.

Logiciel

Choisir d'effectuer une analyse de contenu à la main ou à l'aide d'un logiciel informatique peut être difficile. Reportez-vous à « Méthode et folie dans l'application de la technologie informatique à l'analyse de données qualitatives » répertorié ci-dessus dans les manuels et les chapitres pour une discussion sur la question.

Sites Internet

  • Rolly Constable, Marla Cowell, Sarita Zornek Crawford, David Golden, Jake Hartvigsen, Kathryn Morgan, Anne Mudgett, Kris Parrish, Laura Thomas, Erika Yolanda Thompson, Rosie Turner et Mike Palmquist. (1994-2012). Ethnographie, recherche observationnelle et enquête narrative. Rédaction@CSU. Université d'État du Colorado. Disponible à: http://writing.colostate.edu/guides/guide.cfm?guideid=63 . En tant qu'introduction à l'analyse de contenu par Michael Palmquist, il s'agit de la principale ressource sur l'analyse de contenu sur le Web. C'est complet mais succinct. Il comprend des exemples et une bibliographie annotée. Les informations contenues dans le récit ci-dessus s'inspirent largement de et résument l'excellente ressource de Michael Palmquist sur l'analyse de contenu, mais ont été rationalisées à l'intention des doctorants et des jeunes chercheurs en épidémiologie.

  • http://psychology.ucdavis.edu/faculty_sites/sommerb/sommerdemo/

  • http://depts.washington.edu/uwmcnair/chapter11.content.analysis.pdf

Cours

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Amal Clooney est une avocate spécialisée en droit international et droits de l'homme. Elle représente des clients devant les tribunaux internationaux, notamment la Cour pénale internationale, la Cour internationale de justice et la Cour européenne des droits de l'homme. Parallèlement au travail judiciaire, elle conseille les gouvernements et les particuliers sur des questions juridiques dans ses domaines d'expertise. Le professeur Clooney est classé dans les répertoires juridiques Legal 500 et Chambers and Partners comme un avocat de premier plan en droit international, droits de l'homme et droit pénal. Elle est décrite comme «un brillant esprit juridique», un «avocat très efficace et concentré» et «un avocat fantastiquement innovant» qui est «tactiquement de première classe» et «une combinaison rare de profondeur intellectuelle et de pragmatisme». Les annuaires soulignent sa 'connaissance approfondie du droit international public', sa capacité à galvaniser 'les chefs d'État, les ministres des Affaires étrangères et les entreprises... d'une manière très efficace pour les clients' et son 'engagement passionné pour le droit et la compassion pour le peuple'. ça sert'. Le professeur Clooney a été conseiller principal de Kofi Annan lorsqu'il était l'envoyé de l'ONU pour la Syrie. Elle a également été conseillère auprès de l'enquête des Nations Unies sur l'utilisation de drones armés et rapporteur pour l'Institut des droits de l'homme de l'International Bar Association sur l'indépendance de la justice. Elle est membre de l'équipe d'experts du Royaume-Uni sur la prévention des violences sexuelles dans les zones de conflit et du groupe d'experts du procureur général du Royaume-Uni sur le droit international public. Le professeur Clooney représente fréquemment des victimes d'atrocités de masse, notamment de génocide et de violence sexuelle, ainsi que des prisonniers politiques dans des affaires impliquant la liberté d'expression et le droit à un procès équitable. Elle a reçu le prix Gwen Ifill 2020 pour « réalisation extraordinaire et soutenue en faveur de la liberté de la presse » du Comité pour la protection des journalistes. Et elle est vice-présidente du Groupe d'experts juridiques de haut niveau sur la liberté des médias créé à la demande des gouvernements britannique et canadien et présidé par l'ancien président de la Cour suprême du Royaume-Uni, Lord Neuberger. Le professeur Clooney a travaillé à La Haye avec divers mécanismes de justice parrainés par l'ONU, notamment la Cour internationale de justice, le Tribunal pénal international pour l'ex-Yougoslavie et le Tribunal spécial pour le Liban. Elle est admise au barreau de New York et a exercé en tant qu'avocate contentieuse chez Sullivan & Cromwell LLP à New York. Elle est également co-fondatrice de la Clooney Foundation for Justice, qui vise à faire progresser la justice par la responsabilité.
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