Бизнес-разведка - Алекcандр Доронин

Далее следует выявление в исследуемом тексте индикаторов — моделей оформления каждой смысловой единицы языковыми средствами. Теоретически их число может быть огромным, но с учетом тяготения людей к накатанным стереотипам в практической работе реальное число индикаторов не так уж и велико. Индикаторы вписываются рядом с каждой смысловой единицей. На этом же этапе нужно определиться с единицей счета: чем будет мерить? Обычно учитываются частота употребления смысловой единицы и такие ее количественные характеристики, как число строк, площадь газетной полосы или длительность вещания. Теперь мы имеем четкую систему правил для анализа материала.

3. Анализ может проводиться как вручную, так и с помощью компьютерных программ анализа текстовой информации. В компьютерном варианте инструментария достаточно отсканировать печатный лист, распознать отсканированное и обработать компьютерной программой анализа. На выходе вы получаете полную «картинку» материала с указанием его возможной направленности в ту или иную сторону и соответствующее обоснование — комментарии полученных выводов. Компьютерные программы хороши для обработки больших массивов информации и для отслеживания динамик и тенденции в сообщениях. Например, отдельный блок программы по мере поступления новой информации подшивает полученные выводы к общей композиции исследований данного объекта. Контент-анализ дополняется динамическими изменениями содержания информации. Специалисты выделяют в контент-анализе два направления.

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

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

Различие двух подходов можно проиллюстрировать на примере работы «советологов» в 50-е годы. Проводя количественный анализ статей газеты «Правда», западные аналитики обнаружили резкое снижение числа ссылок на Сталина. На основании этого был сделан вывод о том, что преемники Сталина стремятся дистанцироваться от него.

Качественный анализ подтвердил этот вывод тем, что в публичной речи одного из партийных деятелей КПСС, посвященной победе СССР в Великой Отечественной войне, Сталин вообще не был упомянут. Ранее такое было просто немыслимо.

Методика количественного контент-анализ более легко поддается реализации в виде специального программного обеспечения.

Следует обратить внимание на то, что когда говорят о контент-анализе текстов, то главный интерес всегда заключается не в самих характеристиках содержания, а во внеязыковой реальности, которая за ними стоит, — личных характеристиках автора текста, преследуемых им целях, характеристиках адресата текста, различных событиях общественной жизни и пр.

Однако просто частота появления того или иного слова или темы мало что говорит. 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.

В качестве реального примера такого анализа текстов можно привести анализ президентских посланий стране, с которыми обратился Б.Клинтон в 1994 и 1995 годах. Эти послания содержат от 7000 до 10 000 слов. Были сформированы категории слов, относящихся к экономике, бюджету страны, образованию, преступности, вопросам семьи, международным делам, социальной помощи и др. По изменению относительных частот в посланиях 1994 и 1995 годов были сделаны выводы об изменении политики государства в различных областях. То есть все эти темы нашли отражение в обоих посланиях, но в одном из них некоторым темам уделялось больше внимания, а в другом меньше. Например, в послании 1995 года больше внимания было уделено вопросам образования, семьи, но меньше внимания — преступности, международным делам, социальной помощи. Это дало основания для того, чтобы судить о приоритетах правительства США.

В приведенном выше примере было упомянуто понятие категории. В качестве категории может выступать набор слов, объединенных по определенному основанию. Можно сказать, что посредством категорий в контент-анализе представлены определенные концептуальные образования. Так, в случае с посланиями Б.Клинтона была образована категория ЭКОНОМИКА, в которую входили слова экономика, безработица, инфляция. В категорию СЕМЬЯ входили слова ребенок, семья, родители, мать, отец. Именно учет частот встречаемости категорий, а не отдельных слов, позволяет судить о внимании, уделенном в послании тем или иным вопросам.

Очевидно, что от качества составления таких категорий во многом зависит качество результатов анализа. Контент-анализ текстов с использованием категорий иногда называют концептуальным анализом. Сфера его применения довольно широка. Существует два основных типа задач, решаемых с его помощью.

Есть два или более текстов, которые необходимо сравнить в отношении нагрузки на определенные категории. Например, выяснить, какое внимание уделяют две разные газеты определенным темам. Если эти газеты рассчитаны на одну аудиторию, то существенное различие в частотах позволит судить о различиях в политике, проводимой людьми, стоящими за ними.

Вторая задача — отслеживание динамики изменения нагрузки на определенные категории. Например, выяснить частоту упоминания темы внешнего долга России в фиксированном наборе центральных газет на протяжении какого-то времени и соотнести ее с колебаниями курса доллара путем простого корреляционного анализа.

Из истории разведки известно, как по изменению в специальной литературе частоты упоминания определенных научных тем и фамилий ученых делались достоверные выводы об успехах, достигнутых в конкретных областях исследований.

Так, например, после того как в США был учрежден Консультативный комитет по урану, который стал наблюдать за ядерными исследованиями, была введена строгая цензура на все научные публикации в этой области. Последняя открытая работа американского ученого Макмиллана была напечатана в «Физикал ревью» 15 июня 1940 года.

На этот факт обратил внимание начальник научно-технической разведки СССР Леонид Романович Квасников. Вскоре этот факт подтвердил нью-йоркский резидент Г.Б.Овакимян. Предварительный вывод советской разведки был однозначен: американцы всерьез занялись созданием ядерного оружия, что впоследствии подтвердила агентурная информация.

Относительные частоты позволяют сравнивать два и более текстов, но иногда требуется сделать вывод на основе анализа лишь одного текста.

Например, имеется текст выступления депутата Думы, и требуется оценить, насколько оно агрессивно. Прежде всего для решения этой задачи должна быть составлена категория агрессивно окрашенной лексики. После этого мы можем сравнить текст выступления нашего депутата с выступлениями других и сказать, кто из них агрессивнее. Но от нас требуется не это, от нас требуется оценить степень агрессивности выступления. Очевидно, что для ответа на этот вопрос нам потребуется некоторая норма, своеобразная нулевая отметка агрессивности. Мы получим ее, если выясним относительную частоту употребления агрессивно окрашенных слов средним носителем русского языка. Помощь в этом могут оказать частотные словари. Сравнивая относительную частоту употребления агрессивно окрашенной лексики в выступлении депутата с частотой ее употребления средним носителем русского языка, мы как раз и можем сделать вывод о степени агрессивности. Но и это еще не все. Небольшие отклонения частот в большую или меньшую сторону могут быть следствием случайных колебаний. На вопрос о значимости отклонения частот позволяет ответить статистическая оценка, известная под названием z-score и вычисляемая по формуле

(N-Е)/(стандартное отклонение),

где N — количество слов данной категории, реально встретившихся в тексте, а Е — ожидаемое число вхождений слов данной категории в текст. Величина Е вычисляется путем умножения нормальной частоты категории на число слов в анализируемом тексте.

При аналитической обработке прессы применяется и так называемый метод «окон фактов». Его во время Второй мировой войны активно использовала американская разведка для изучения немецкой промышленности по открытым публикациям. Смысл метода состоит в том, чтобы из каждой конкретной публикации извлечь только несомненные факты, часто совершенно неинтересные и тривиальные. Сопоставление подобных «атомарных» фактов способно дать совершенно неожиданные новые знания.