1 / 22

Innholdsanalyse

Innholdsanalyse. Sigurd Allern, Institutt for medier og kommunikasjon, UiO. En kvantitativ tilnærming. På engelsk brukes begrepet ”content analysis” i første rekke om medieanalyser med en kvantitativ tilnærming

novia
Download Presentation

Innholdsanalyse

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Innholdsanalyse Sigurd Allern, Institutt for medier og kommunikasjon, UiO

  2. En kvantitativ tilnærming • På engelsk brukes begrepet ”content analysis” i første rekke om medieanalyser med en kvantitativ tilnærming • En kvantitativ innholdsanalyse kan defineres som en systematisk analyse av budskap der forskningsteknikken bygger på å telle forekomsten av noe • Det finnes (som alternativer eller supplement) en rekke kvalitative analysetyper av slike tekster/bilder, for eksempel retorisk analyse, diskursanalyse og konversasjonsanalyse.

  3. Kvalitative aspekter • En vanlig misforståelse er at kvantitativ innholdsanalyse er ”rent” kvantitativ. I praksis må forskeren ta hensyn til en rekke kvalitative aspekter, For eksempel: • Formulere forskningsspørsmål og vurdere relevante typer av data som skal samles inn og analyseres • Velge ut/definere variabler og definere deres verdier (kategorier) • Diskutere problemer knyttet til manifest versus latent innhold (for eksempel tolkning av tendenser)

  4. Forskningsprosessen (1) • Teoretisk basis:Hvilket innhold vil bli studert og hvorfor? Forskningsspørsmål. Vitenskapelig grunnlag. • Begrepsdanning:Hvilke variablervil bli brukt og hvordan definerer du dem? • Validitet: Er du siker på at variablene du har valgt ut faktisk måler det du vil måle ( at de er gyldige)? • Operasjonalisering: Hvilket datamateriale vil du bruke? Hvordan definerer du variabler med verdier som er uttømmende og gjensidigutelukkende. • Koding: Kodebokmed alle variabelmål og verdier fullt ut forklart.

  5. Forskningsprosessen (2) • Utvalg: Sannsynlighetsutvelging fra større populasjon av enheter (etter medietype, periode, eksemplar, osv.) • Trening: en pilotstudie som tester kodingen av variablene. Klargjøre om det er problemer med variablenes verdier, vurdere reliabilitetsproblemer og deretter justere opplegget. • Koding: problemet med å etablere interkoder reliabilitet. Vurdere rekoding av deler av materialet (10-prosenttesten). Reliabilitetsmål. • Analyse og rapport: frekvenstabeller, krysstabeller eller mer avansert. Analyse. Svar i forhold til forskningsspørsmål.

  6. Enheter og utvalg • I en innholdsanalyse er en enhet et budskap som er mulig å identifisere eller en del av et slikt budskap. • Enheter kan være utvalg av aviser, kringkastingskanaler, TV- eller radioprogrammer, eller nyhetsartikler, tv-episoder, evt. bestemte typer av disse. • Hvis du vil analysere et en stor populasjon (univers) er det vanligvis nødvendig med et utvalg • Alternativt: med en liten populasjon kan alle enheter bli inkludert.

  7. Ulike typer av sannsynlighetsutvalg • Når statistisk generalisering er målet vil forskeren måtte bruke sannsynlighetsutvelging (i kvalitative studier: teoretisk utvelging). • Enkel tilfeldig utvelging: ”Trekke enheter ut av en hatt”. • Systematisk tilfeldig utvelging: velge hver x’te enhet. • Stratifisert utvelging: Klassifisere populasjonen (f.eks. nasjonale aviser, storbyaviser, lokalaviser) for å sikre at alle blir med. Evt. disproporsjonal stratifisering (for å med senere veiing). • Viktig: ta hensyn til syklisk variasjon (lite vinteridrett i juli)

  8. Størrelsen på utvalget • Problem: det finnes ikke noen allment aksepterte kriterier for hvor stort et utvalg må være. • “A small, carefully chosen sample of relevant content will produce just as valid results as the analysis of a great deal more - and with the expenditure of much less time and effort (Berelson 1952) • Guido H. Stempels test (1952): 6, 12, 18, 24 and 48 newspaper issues from a year. 6 ok, 12 fine.

  9. Utvalg: Aviser som eksempel • Hvilke og hvor mange avistitler skal inkluderes? • Hvor mange eksemplarer per avis (i forhold til hva som skal belyses)? • Komparativ nåtidsstudie? Historisk studie? • Valgene er avhengig av forskningstema og forskningsspørsmål. Hva er det du vil vite noe om?

  10. Avisstudier, utvalgseksempler • Generelleinnholdsprioriteringer, som redigeringsmal, hovedsjangrer, antall kilder i nyhetsartikler. 1-2 eks per ukedag fra et lengre tidsrom (halvår/år). Syntetisk (konstruert) avisuke. • Analyser av spesifikke stoffområder (som kultur, sport, finans, politikk). Minst 6 eksemplarer for hver ukedag trukket fra et definert univers (1 år). • Aanalyse av en spesiell begivenhet (valg, melodifestival, rettssak): Alle eksemplarer i en gitt periode (for eksempel en måned).

  11. Table 1 Main sources (party affiliations) in election news stories, within type of newspaper, 1981. Per cent • Source Newspaper • Adresseavisen NA • (The Conservatives) (The Labour Party) • The Labour Party 21 44 • The Conservatives 27 8 • The Christian Peoples Party 16 6 • The Centre Party 8 12 • The Liberals 4 2 • The Socialist Left Party 4 6 • The Progress Party 1 1 • The Red Election Alliance 1 1 • Non party sources/others 19 21 • All 101 101 • (N) (166) (109) • Cramer’s V= 0,364

  12. Table 2 Main sources (political affiliations) in election news stories, within newspaper type, 2005. Per cent • Source Newspaper • Adressa NA • (conservative) (social democratic) • Labour Party 15 16 • The Conservative Party 16 7 • The Christian Peoples Party 7 12 • The Centre Party 7 15 • The Liberal Party 9 14 • The Progress Party 6 7 • The Socialist Left Party 9 17 • Red Election Alliance 2 1 • Non party sources/others 27 8 • All 100 100 • (N) (287) (96) • Cramer’s V= 0,232

  13. Analyse av TV-nyheter • Hvilke kanaler skal med? Hvilke nyhetsprogrammer (tidspunkt på dagen), hvilke ukedager? • Analyser av stoffmiks og komposisjon (en syntetisk uke sier mye). For mer spesifikke kategorier flere syntetiske uker (for eksempel 6). Alternativt: flere månder i strekk. • Analyser av hvordan en spesiell sak dekkes: fra noen intense uker (f.eks oppstanden i Burma 2007, Tibet 2008 eller Gaza-krigen 2009) til mange måneder.

  14. Tabell 6.4 Avbrytelser i fire partiutspørringsprogrammer i NRK, 1973 • Avbrytelsestype Utspørringsprogram • Ap Høyre ALP RV Alle • Utspørrer avbryter svarer 5 1 4 1 11 • Svarer avbryter ut spørrer - 1 2 - 3 • Sum 5 2 6 1 14

  15. Kodingsenheten i avisanalyser • Normalt kodes artikler (nyhetshistorien, featureartikkelen, kommentaren, leserbrevet) • Problem: Hvordan koder du store artikler med flere elementer? En eller flere? Valget vil ha konsekvenser for analysen, for eksempel når du vil telle kilder, • Mulig løsning: Kode store artikler med ”sak i saken” som én artikkel, alle andre som separate artikler.

  16. Kodingsenheten i fjernsynsanalyser • Normalt er kodingsenheten ulike nyhetsmeldinger/rapporter presentert av ankermannen/kvinnen. For eksempel 40 sekunder om en ny skattelov,90 sekunder om en alvorlig ulykke, 70 sekunder om en krimsak,20 sekunder om åpningen av en stor kunstutstilling). • Problem: noen nyhetssaker ”lenkes” til hverandre (finanskrise i New York og resultatet på Oslo børs). • Løsning: definere problemet, lage entydige regler.

  17. Kodingsenheten i analyse av webnyheter • Kode hovedsidens nyhetsmeny (eller ’teasers’), og gå fra lenkene til selve nyheten og kode disse. • Komplikasjon: stadige endringer. ”Frys”- og lagringsteknikker eller tidfestet papirkopi. • Komplikasjon: multimediaelementer; tekst, foto, levende bilder, lyd. Hva tas med? • Eksempel: hvor går lenkene? Runddans i mediehuset eller eksternt? Fjernes foreldet informasjon?

  18. Å definere dine variabler • Enheter (enten det er mennesker eller bestemte nyhetsmedier) kan beskrives ved hjelp av variabler som har ulike verdier for bestemte kodingsenheter. Eksempel: variabelen kjønn (verdier: mann eller kvinne) for identifiserte, navngitte kilder i en nyhetstekst. • Det er praktisk å skille mellom identifikasjonsvariabler (som dato, sidetall i en avisanalyse) og de variablene som skal danne grunnlag for analysen og ende som tabeller.

  19. Kodebok, noen eksempler • Variabel 1: Navn på medium. Verdier: 1) VG, 2) DN osv. Eller: 1) NRK Dagsrevyen 2) TV2 Nyhetene • Variabel 2: Dato for utgave (eller sending). • Variabel 3: Omfang (cm2 for avisartikkel, sekunder for tv-innslag) • Variabel 4: Sjanger. Verdier: 1) Nyhetssak, 2 Featuresak, 3 Kommentar osv. • Variabel 5: Hovedtema. Verdier: 1) Politikk, 2) Økonomi, 3) Kultur, 4) Sport osv.

  20. Betydningen av omfang • En nyhetsartikkel kan være alt fra en stor reportasje til små notiser. En TV-nyhet kan være alt fra ”brekaing news” med mange elementer og vare opp til 9 minutter eller være en kort, ti sekunders annonsering. Uten omfangsmåloing teller alt likt. • Faren for å sammenligne mygg med elefanter • SPSS og NSD-stat: muligheten for å bruke størrelse (cm2) eller tid (sekunder) som variabel og vekte variablene i frekvensfordelinger eller krysstabeller

  21. Problemer med påliteligheten • Pålitelighet (reliabilitet) kan bli definert som et krav om at en måleprosedyre (koding) skal føre til samme resultat ved gjentatte forsøk • Interkoder-reliabilitet: graden av samsvar (enighet) mellom to eller flere kodere. Nordiske medieforskere ble nylig kritisert (av Birgitta Højer) for å neglisjere dette. • Upresise definisjoner av variabler og deres verdier øker reliabilitetsproblemene. Detaljerte inndelinger (mange og beslektede verdier øker reliabilitetsproblemene).

  22. Comparative analysis, examples • http://www.guardian.co.uk/ • http://www.thesun.co.uk/sol/homepage/ • http://www.vg.no/ • https://web.retriever-info.com/services/archive.html?redir=true

More Related