Библия G-модератора. Тактики и техники будущих властителей Земли - Виктор Гламаздин Страница 62

№ 1. Качественный или количественный анализ нам нужен?

Количественный контент-анализ в первую очередь интересуется частотой появления в тексте определенных характеристик (переменных) содержания.

Например, нам нужно узнать, чем интересуется немецкая пресса, чьи читатели — пивуны-привереды (в смысле — любят пиво качественного разлива).

И чего мы делаем? Мы берем первую сотню наиболее часто упоминаемых в этой прессе словечек. Отсеиваем к чертовой бабушке всякую байду вроде: "Биттэ-дриттэ, хенде-хох!", "Хитлер капут, русише швайне!" и прочие «данкешоны». Оставляем только то, что связано с предпочтением тех или иных сортов пива и закуси к нему (это прозвучит дико, но так оно и есть на самом деле: несчастная немчура не знает вкуса сушеной воблы, не умеет правильно разбавлять пиво шнапсом и поэтому уже какой век мечется в поисках лучшей выпивки и закуски). И считаем-считаем-считаем…

И вот таким банальным способом мы, дорогие мои братцы и сестрицы, и вылавливаем еще не окученный конкурентами сегмент на рынке пивных услуг.

Качественный же контент-анализ позволяет делать выводы даже на основе единственного присутствия или отсутствия определенной характеристики содержания.

№ 2. Что такое простые частоты?

Это подсчет частот появления в текстах различных слов или тем.

Например, если мы видим в статье "наш любимый Василь Василич Пупкин", значит, это статья на его бабки.

Если — просто "уважаемый всем народом лидер", значит — на бабки его спонсоров.

Если же без пиетета — «Пупкин» или "политический деятель", значит — на бабки органов местного самоуправления.

Если "душитель свободы" и "кровавый бандит" значит, на членские взносы радикально-оппозиционной антипупкинской партии.

№ 3. А что есть относительные частоты?

Однако просто частота появления того или иного слова или темы мало что говорят. Гораздо более информативны не абсолютные, а относительные частоты, которые вычисляются как отношение абсолютной частоты к длине анализируемого текста.

В зависимости от того, что является переменной содержания, под длиной текста может пониматься количество слов в нем, количество предложений, абзацев и пр.

№ 4. Надо ли применять базовые частоты?

Естественно!

Например, депутаты Госдумы ругают Правительство.

Это мода такая.

И если нам поступил заказ, проверить, насколько удачны пиар-действия лоббистов по свержению нынешнего кабинета министров, то глупо браться за тексты выступлений депутатов и оценивать по их агрессивности скорость роспуска команды премьера.

Надо взять в качестве образца тексты (изготовить, так сказать, "частотные словарики") прежних депутатских выступлений. И сделать на их основе таблицу с базовыми частотами употребления приготовленных нами для исследований единиц анализа (например, криков: "Долой!" или "В отставку раздолбаев!").

И тогда — сравнивая результаты теперешних выступлений с базовыми, мы поймем насколько они действительны агрессивны.

Отклонение частот вычисляют по формуле: h-j/i.

Тут у нас: h — количество слов данной категории, реально встретившихся в тексте, j — ожидаемое число вхождений слов данной категории в текст, а i — стандартное отклонение.

Величина j вычисляется путем умножения нормальной частоты категории на число слов в анализируемом тексте.

Представим, что мы хотим оценить степень агрессивности выступления не депутата, а профессионального военного.

Очевидно, что норма для него будет отличаться от нормы для среднего человека.

Поэтому для оценки уровня агрессивности профессионального военного требуются другие нормы, которые могут быть получены путем дополнительной статистической обработки представительной выборки текстов, характерных для контуженных солдафонов и отчаянных рубак-тыловиков.

№ 5. Как связать нужный веник из разных категорий?

Представьте, что нам нужно из сведений, почерпнутых из строк залитой кровью странички (исповеди покупателя клюшек для гольфа, забитого продавцами данных клюшек насмерть этими же самыми распроклятыми клюшками), сделать далеко идущие выводу по поводу потребления в Намибии русских дубленок из турецкой кожи.

Такая задача по плечу только самым ушлым из контентологов.

Решая ее, они обращают внимание на совместную встречаемость слов различных категорий.

Может оказаться, что для некоторых категорий наблюдается тенденция их совместного употребления, а для других — наоборот.

В качестве гипотетического примера можно привести газетную статью, в которой наблюдается совместное употребление категорий «сволочи», «водка» и «чиновники».

Путем несложных вычислений легко понять, что газетная заказуха была проплачена водочными баронами, недовольными повышением госакцизов на спиртное и скоро во властных коридорах начнутся петушиные бои между водочными и винными лоббистами.

№ 6. Что такое контекст и подтекст?

Иногда различают слова «бэкграунд» и «контекст». Я же считаю, что такое различение не имеет смысла.

Бэкграунд, на мой взгляд, это и есть контекст. Просто «бэкграунд» слово настолько красивое, что его все чаще и употребляют, где не попадя.

А подтекст — он подтекст и есть. Бывает его обзовут каким-нибудь лишайным «сollocations». Но наш русский подтекст, он всем подтекстам подтекст. В нем столько всего для сердца русского слилось, что какой-нибудь турок с ума сойдет и начнет кидаться апельсинами в полицейских, а так и не разгадает нашей российской многосмысленности непроизносенного.

То есть: текст — это то, что написано; подтекст — то, что подразумевается в тексте, но прямо не называется; контекст — то информационное поле, которое отражается в тексте и предшествует ему (контекстная реклама, например, размещается на интернет-странице, информационная среда которой наиболее подходит к содержанию рекламного объявления).