Análisis de contenido

El análisis de contenido es el estudio de documentos y artefactos de comunicación, que pueden ser textos de varios formatos, imágenes, audio o video. Los científicos sociales utilizan el análisis de contenido para examinar patrones en la comunicación de manera replicable y sistemática. Una de las principales ventajas de utilizar el análisis de contenido para analizar fenómenos sociales es su naturaleza no invasiva, en contraste con la simulación de experiencias sociales o la recopilación de respuestas a encuestas.

Las prácticas y filosofías del análisis de contenido varían entre las disciplinas académicas. Todos implican la lectura u observación sistemática de textos o artefactos a los que se les asignan etiquetas (a veces llamadas códigos) para indicar la presencia de contenido interesante y significativo. Al etiquetar sistemáticamente el contenido de un conjunto de textos, los investigadores pueden analizar patrones de contenido cuantitativamente usando métodos estadísticos o usar métodos cualitativos para analizar los significados del contenido dentro de los textos.

Las computadoras se utilizan cada vez más en el análisis de contenido para automatizar el etiquetado (o codificación) de documentos. Las técnicas computacionales simples pueden proporcionar datos descriptivos, como frecuencias de palabras y longitudes de documentos. Los clasificadores de aprendizaje automático pueden aumentar considerablemente la cantidad de textos que se pueden etiquetar, pero la utilidad científica de hacerlo es un tema de debate. Además, hay disponibles numerosos programas informáticos de análisis de texto asistido por ordenador (CATA) que analizan el texto en busca de características lingüísticas, semánticas y psicológicas predeterminadas.

Metas

El análisis de contenido se entiende mejor como una amplia familia de técnicas. Los investigadores efectivos eligen las técnicas que mejor les ayuden a responder sus preguntas sustantivas. Dicho esto, según Klaus Krippendorff, en todo análisis de contenido se deben abordar seis preguntas:

1. ¿Qué datos se analizan?
2. ¿Cómo se definen los datos?
3. ¿De qué población se extraen los datos?
4. ¿Cuál es el contexto relevante?
5. ¿Cuáles son los límites del análisis?
6. ¿Qué hay que medir?

La forma más simple y objetiva de análisis de contenido considera características inequívocas del texto, como frecuencias de palabras, el área de página que ocupa una columna de periódico o la duración de un programa de radio o televisión. El análisis de frecuencias de palabras simples es limitado porque el significado de una palabra depende del texto que la rodea. Las rutinas de palabra clave en contexto (KWIC) abordan esto colocando palabras en su contexto textual. Esto ayuda a resolver ambigüedades como las que introducen los sinónimos y los homónimos.

Un paso más en el análisis es la distinción entre enfoques basados ​​en diccionarios (cuantitativos) y enfoques cualitativos. Los enfoques basados ​​en diccionarios establecen una lista de categorías derivadas de la lista de frecuencia de palabras y controlan la distribución de palabras y sus respectivas categorías en los textos. Mientras que los métodos de análisis de contenido cuantitativo transforman de esta manera las observaciones de las categorías encontradas en datos estadísticos cuantitativos, el análisis de contenido cualitativo se centra más en la intencionalidad y sus implicaciones. Existen fuertes paralelismos entre el análisis de contenido cualitativo y el análisis temático.

Análisis de contenido cualitativo y cuantitativo

El análisis de contenido cuantitativo destaca los conteos de frecuencia y el análisis objetivo de estas frecuencias codificadas. Además, el análisis de contenido cuantitativo comienza con una hipótesis enmarcada y la codificación se decide antes de que comience el análisis. Estas categorías de codificación son estrictamente relevantes para la hipótesis del investigador. El análisis cuantitativo también adopta un enfoque deductivo. Se pueden encontrar ejemplos de variables y construcciones analíticas de contenido, por ejemplo, en la base de datos de acceso abierto DOCA. Esta base de datos compila, sistematiza y evalúa variables analíticas de contenido relevantes de las áreas y temas de investigación en comunicación y ciencias políticas.

Siegfried Kracauer ofrece una crítica del análisis cuantitativo, afirmando que simplifica demasiado las comunicaciones complejas para ser más confiable. Por otro lado, el análisis cualitativo se ocupa de las complejidades de las interpretaciones latentes, mientras que el cuantitativo se centra en los significados manifiestos. También reconoce una "superposición" de análisis de contenido cualitativo y cuantitativo. Los patrones se observan más de cerca en el análisis cualitativo y, en función de los significados latentes que el investigador pueda encontrar, se puede cambiar el curso de la investigación. Es inductivo y comienza con preguntas de investigación abiertas, en lugar de una hipótesis.

Herramientas computacionales

Con el auge de las instalaciones informáticas comunes como las PC, los métodos de análisis basados ​​en computadora están ganando popularidad. Las respuestas a preguntas abiertas, artículos de periódicos, manifiestos de partidos políticos, registros médicos u observaciones sistemáticas en experimentos pueden estar sujetos a un análisis sistemático de datos textuales.

Al tener contenidos de comunicación disponibles en forma de textos legibles por máquina, la entrada se analiza en busca de frecuencias y se codifica en categorías para construir inferencias.

El análisis asistido por computadora puede ayudar con grandes conjuntos de datos electrónicos al reducir el tiempo y eliminar la necesidad de múltiples codificadores humanos para establecer la confiabilidad entre codificadores. Sin embargo, aún se pueden emplear codificadores humanos para el análisis de contenido, ya que a menudo son más capaces de seleccionar significados matizados y latentes en el texto. Un estudio encontró que los codificadores humanos podían evaluar un rango más amplio y hacer inferencias basadas en significados latentes.

Fiabilidad

Robert Weber señala: "Para hacer inferencias válidas a partir del texto, es importante que el procedimiento de clasificación sea confiable en el sentido de ser consistente: diferentes personas deben codificar el mismo texto de la misma manera". La validez, la fiabilidad entre codificadores y la fiabilidad intracodificadores están sujetas a intensos esfuerzos de investigación metodológica durante largos años. Neuendorf sugiere que cuando se utilizan codificadores humanos en el análisis de contenido, se deben usar al menos dos codificadores independientes. La confiabilidad de la codificación humana a menudo se mide utilizando una medida estadística de confiabilidad entre codificadores o "la cantidad de acuerdo o correspondencia entre dos o más codificadores".Lacy y Riffe identifican la medición de la confiabilidad entre codificadores como una fortaleza del análisis de contenido cuantitativo, argumentando que, si los analistas de contenido no miden la confiabilidad entre codificadores, sus datos no son más confiables que las impresiones subjetivas de un solo lector.

Tipos de texto

Hay cinco tipos de textos en el análisis de contenido:

1. texto escrito, como libros y artículos
2. texto oral, como el discurso y la representación teatral
3. texto icónico, como dibujos, pinturas e íconos
4. texto audiovisual, como programas de televisión, películas y videos
5. hipertextos, que son textos que se encuentran en Internet

Historia

El análisis de contenido es una investigación que utiliza la categorización y clasificación de discursos, textos escritos, entrevistas, imágenes u otras formas de comunicación. En sus inicios, utilizando los primeros periódicos de finales del siglo XIX, el análisis se hacía manualmente midiendo el número de columnas dadas a un tema. El enfoque también se remonta a un estudiante universitario que estudiaba patrones en la literatura de Shakespeare en 1893.

A lo largo de los años, el análisis de contenido se ha aplicado a una variedad de ámbitos. La hermenéutica y la filología han utilizado durante mucho tiempo el análisis de contenido para interpretar textos sagrados y profanos y, en muchos casos, para atribuirles autoría y autenticidad.

En tiempos recientes, particularmente con el advenimiento de la comunicación masiva, el análisis de contenido ha conocido un uso creciente para analizar y comprender profundamente el contenido y la lógica de los medios. El politólogo Harold Lasswell formuló las preguntas centrales del análisis de contenido en su versión principal de principios y mediados del siglo XX: "¿Quién dice qué, a quién, por qué, en qué medida y con qué efecto?". El fuerte énfasis en un enfoque cuantitativo iniciado por Lasswell fue finalmente llevado a cabo por otro "padre" del análisis de contenido, Bernard Berelson, quien propuso una definición de análisis de contenido que, desde este punto de vista, es emblemática: "una técnica de investigación para la descripción objetiva, sistemática y cuantitativa del contenido manifiesto de la comunicación”.

El análisis de contenido cuantitativo ha disfrutado de una renovada popularidad en los últimos años gracias a los avances tecnológicos y la fructífera aplicación en la investigación de la comunicación de masas y la comunicación personal. El análisis de contenido de big data textual producido por los nuevos medios, en particular las redes sociales y los dispositivos móviles, se ha vuelto popular. Estos enfoques adoptan una visión simplificada del lenguaje que ignora la complejidad de la semiosis, el proceso por el cual se forma el significado a partir del lenguaje. Los analistas de contenido cuantitativo han sido criticados por limitar el alcance del análisis de contenido al simple conteo y por aplicar las metodologías de medición de las ciencias naturales sin reflexionar críticamente sobre su idoneidad para las ciencias sociales.Por el contrario, los analistas de contenido cualitativo han sido criticados por ser insuficientemente sistemáticos y demasiado impresionistas. Krippendorff argumenta que los enfoques cuantitativos y cualitativos del análisis de contenido tienden a superponerse y que no puede haber una conclusión generalizable sobre qué enfoque es superior.

El análisis de contenido también se puede describir como el estudio de huellas, que son documentos de tiempos pasados, y artefactos, que son documentos no lingüísticos. Se entiende que los textos son producidos por procesos de comunicación en un sentido amplio de esa frase, a menudo ganando significado a través de la abducción.

Contenido latente y manifiesto

El contenido manifiesto es fácilmente comprensible en su valor nominal. Su significado es directo. El contenido latente no es tan evidente y requiere interpretación para descubrir el significado o la implicación.

Usos

Holsti agrupa quince usos del análisis de contenido en tres categorías básicas:

• hacer inferencias sobre los antecedentes de una comunicación
• describir y hacer inferencias sobre las características de una comunicación
• hacer inferencias sobre los efectos de una comunicación.

También sitúa estos usos en el contexto del paradigma básico de la comunicación.

La siguiente tabla muestra quince usos del análisis de contenido en términos de su propósito general, el elemento del paradigma de comunicación al que se aplican y la pregunta general que pretenden responder.

Como contrapunto, existen límites al ámbito de uso de los procedimientos que caracterizan el análisis de contenido. En particular, si el acceso al objetivo del análisis se puede obtener por medios directos sin interferencia material, entonces las técnicas de medición directa producen mejores datos. Por lo tanto, mientras que el análisis de contenido intenta describir de manera cuantificable las comunicaciones cuyas características son principalmente categóricas, limitadas generalmente a una escala nominal u ordinal, a través de unidades conceptuales seleccionadas (la unificación) a las que se les asignan valores (la categorización) para la enumeración mientras se monitorea la confiabilidad entre codificadores., si, en cambio, la cantidad objetivo manifiestamente ya es directamente medible, generalmente en una escala de intervalo o de razón, especialmente una cantidad física continua, entonces tales objetivos generalmente no se enumeran entre los que necesitan las selecciones y formulaciones "subjetivas" del análisis de contenido. Por ejemplo (de investigación mixta y aplicación clínica), como las imágenes médicas comunican características de diagnóstico a los médicos, la escala de volumen de accidente cerebrovascular (infarto) de neuroimagen llamada ASPECTOS se unifica como 10 regiones cerebrales cualitativamente delineadas (desiguales) en el territorio de la arteria cerebral media, que clasifica como estar al menos parcialmente frente a no estar infartado en absoluto para enumerar este último, con series publicadas que a menudo evalúanfiabilidad intercodificador por kappa de Cohen. Las operaciones anteriores en cursiva imponen la forma no acreditada de análisis de contenido en una estimación de la extensión del infarto, que en cambio se mide con bastante facilidad y precisión como un volumen directamente en las imágenes. ("La precisión... es la forma más alta de confiabilidad".) La evaluación clínica concomitante, sin embargo, mediante la Escala de Accidentes Cerebrovasculares de los Institutos Nacionales de Salud (NIHSS) o la Escala de Rankin modificada (mRS), conserva la forma necesaria de análisis de contenido. Reconociendo los límites potenciales del análisis de contenido a través de los contenidos del lenguaje y las imágenes por igual, Klaus Krippendorff afirma que "la comprensión... puede... no ajustarse en absoluto al proceso de clasificación y/o conteo mediante el cual proceden la mayoría de los análisis de contenido. ”, lo que sugiere que el análisis de contenido podría distorsionar materialmente un mensaje.

El desarrollo del esquema de codificación inicial.

El proceso del esquema de codificación inicial o el enfoque de codificación depende del enfoque de análisis de contenido particular seleccionado. A través de un análisis de contenido dirigido, los académicos redactan un esquema de codificación preliminar a partir de teorías o suposiciones preexistentes. Mientras que con el enfoque de análisis de contenido convencional, el esquema de codificación inicial se desarrolló a partir de los datos.

El proceso convencional de codificación.

Con cualquiera de los enfoques anteriores, es recomendable que los investigadores se sumerjan en los datos para obtener una imagen general. Además, es fundamental identificar una unidad de codificación consistente y clara, y las opciones de los investigadores van desde una sola palabra hasta varios párrafos, desde textos hasta símbolos icónicos. Por último, construir las relaciones entre códigos clasificándolos dentro de categorías o temas específicos.