ما هو تحليل المحتوى في البحث النوعي؟

تشير جينا كروسلي ويونيس راوتنباخ في مقالة لهما منشورة على (gradcoach) إلى أن تحليل المحتوى أداة للحصول على البيانات التي توصف بأنها نوعية. وبأن تحليل المحتوى يتضمن طريقة تحليل البيانات التي تندرج تحت منهجية البحث النوعي التي تركز على البيانات المروية أو الملاحظة والمسجلة مثل المخطوطات والتسجيلات الصوتية والوثائق والفيديوهات. ويقوم تحليل المحتوى باستخلاص البيانات المكتوبة والمنطوقة والمرئية دون استخراج البيانات بشكل صريح من المشاركين – وهذا ما يسمى البحث غير المزعج. 

بمعنى آخر، مع تحليل المحتوى، لا تحتاج بالضرورة إلى التفاعل مع المشاركين (على الرغم من أنه يمكنك ذلك إذا لزم الأمر)؛ يمكنك ببساطة تحليل البيانات التي أنتجتها بالفعل. باستخدام هذا النوع من التحليل، يمكنك تحليل البيانات مثل الرسائل النصية والكتب ومنشورات مواقع التواصل الاجتماعي ومقاطع الفيديو والصوت (على سبيل المثال لا الحصر).

عند استخدام تحليل المحتوى، يلعب المحتوى الصريح والضمني دورًا. البيانات الصريحة شفافة وسهلة التحديد، في حين أن البيانات الضمنية هي تلك التي تتطلب شكلاً من أشكال التفسير وغالبًا ما تكون ذات طبيعة ذاتية.

ولتحليل المحتوى نوعين تحليل المحتوى المفاهيمي (يحصي ويحلل المفاهيم ويبحث عنها) والعلائقي (يحلل العلاقات ويحددها). الأهم من ذلك، بينما يتبع تحليل المحتوى المفاهيمي والعلائقي خطوات متشابهة في البداية، إلا أن أهدافهما ونتائجهما تختلف.

يركز التحليل المفاهيمي على عدد المرات التي يحدث فيها مفهوم ما في مجموعة من البيانات ويركز بشكل عام على البيانات الصريحة.

في هذه البيانات، يمكن أن ترى استخدام كلمة ما لعدة مرات. من خلال تحليل المحتوى المفاهيمي، يمكنك استنتاج أن المفهوم هو الموضوع الرئيسي للمحادثة. يمكن أيضًا إجراء تحليل التكرار، حيث يمكن تقييم مدى تكرار المصطلح في البيانات. بمعنى آخر، يجلب التحليل المفاهيمي القليل من التحليل الكمي إلى تحليلك النوعي.

هذا التحليل بدون تفسير ويركز على البيانات الصريحة. من ناحية أخرى، يتخذ تحليل المحتوى العلائقي نظرة أكثر شمولية من خلال التركيز بشكل أكبر على البيانات الضمنية من حيث السياق والكلمات والعلاقات المحيطة. وتحليل المحتوى العلائقي له تركيز مختلف عن تحليل المحتوى المفاهيمي. بدلاً من النظر إلى الأرقام، يقوم بتقييم العلاقات بين المفاهيم المختلفة، فضلاً عن كيفية ارتباطها والسياق الذي يتم تطبيقه فيه.

يعد تحليل المحتوى أداة مفيدة توفر نظرة ثاقبة لاتجاهات الاتصال. على سبيل المثال، يمكنك استخدام منتدى المناقشة كأساس لتحليلك وإلقاء نظرة على أنواع الأشياء التي يتحدث عنها الأعضاء وكذلك كيفية استخدامهم للغة للتعبير عن أنفسهم. تحليل المحتوى مرن من حيث أنه يمكن تطبيقه على المستوى الفردي والجماعي والمؤسسي. ويستخدم تحليل المحتوى عادةً في الدراسات حيث يكون الهدف هو فهم عوامل مثل السلوكيات والمواقف والقيم والعواطف والآراء بشكل أفضل. على سبيل المثال، يمكنك استخدام تحليل المحتوى للتحقيق في مشكلة في المجتمع، مثل سوء التواصل بين الثقافات. في هذا المثال، يمكنك مقارنة أنماط التواصل لدى المشاركين من ثقافات مختلفة، مما يسمح بوضع استراتيجيات لتجنب سوء التفاهم في التفاعلات بين الثقافات.

مثال آخر يمكن أن يشمل إجراء تحليل المحتوى في منشور مثل كتاب. يمكنك هنا جمع بيانات حول الموضوعات والمواضيع واستخدام اللغة والآراء الواردة في النص لاستخلاص استنتاجات بشأن الميول السياسية (مثل المحافظة أو الليبرالية) للنشر.

يستخدم تحليل المحتوى عادةً في المشاريع التي تتضمن أهداف البحث الحصول على فهم أفضل لعوامل مثل السلوكيات والمواقف والقيم والعواطف والآراء.

ويتم إجراء تحليل المحتوى في البحث النوعي من خلال الخطوات الآتية:

تلخيص الأسئلة البحثية

من المفيد دائمًا أن تبدأ مشروعًا بأسئلة بحثية، أو على الأقل بفكرة عما تبحث عنه. في الواقع، إذا كنت قد أمضيت وقتًا في قراءة هذه المدونة، فستعلم أنه من المفيد تلخيص أسئلة البحث والأهداف عند إجراء أي نشاط بحثي تقريبًا. من الصعب معرفة ما يجب ترميزه وما لا يحتاج إلى ترميز، بدون رؤية واضحة لأسئلة البحث. على سبيل المثال، إذا كنت ستقوم بتشفير محادثة تركز على القضايا الأساسية للعدالة الاجتماعية، فقد تقابل عددًا كبيرًا من مجموعة من الموضوعات التي قد لا تكون ذات صلة ببحثك. ومع ذلك، إذا تعاملت مع مجموعة البيانات هذه بقصد محدد للتحقيق في الآراء حول قضايا النوع الاجتماعي، فستتمكن من التركيز على هذا الموضوع وحده، مما سيسمح لك بتدوين ما تحتاج إلى التحقيق فيه فقط.

من خلال تحليل المحتوى، من الصعب معرفة ما يجب ترميزه بدون رؤية واضحة لأسئلة البحث. لذلك فكر في وجهات نظرك الشخصية وتحيزاتك. من الأهمية بمكان أن تفكر في مفهومك المسبق للموضوع المطروح وتحديد التحيزات التي قد تسحبها إلى تحليل المحتوى الخاص بك – وهذا ما يسمى “تصحيح”. من خلال تحديد هذا مقدمًا، ستكون أكثر وعيًا بها وستقل احتمالية تأثيرها اللاشعوري على تحليلك. على سبيل المثال، إذا كنت ستستقصي كيف يتحدث المجتمع حول عدم المساواة في الوصول إلى الرعاية الصحية، فمن المهم تقييم آرائك للتأكد من أنك لا تعكسها في فهمك للآراء التي يطرحها المجتمع. إذا كان لديك وصول إلى المساعدة الطبية، على سبيل المثال، يجب ألا تسمح لهذا بالتدخل في فحصك للوصول غير المتكافئ.

يجب أن تفكر في الأفكار المسبقة والتحيزات التي قد تسحبها إلى تحليل المحتوى الخاص بك – وهذا ما يسمى “تصحيح”.

تفعيل المتغيرات الخاصة بك وتطوير مخطط ترميز البيانات 

بعد ذلك، تحتاج إلى تفعيل المتغيرات الخاصة بك. لكن ماذا يعني هذا؟ ببساطة، هذا يعني أنه يجب عليك تحديد كل متغير أو مفهوم. أعط كل عنصر تعريفًا واضحًا – ماذا يعني (تضمين) وماذا لا يعني (استبعاد). على سبيل المثال، إذا كنت ستستقصي آراء الأطفال حول الأطعمة الصحية، فستحتاج أولاً إلى تحديد الفئة العمرية / النطاق الذي تبحث عنه، ثم تحديد ما تقصده بـ “الأطعمة الصحية”.

ومن المهم إنشاء مخطط تشفير، والذي سيتألف من معلومات حول المتغيرات الخاصة بك (كيف حددت كل متغير)، بالإضافة إلى عملية تحليل البيانات. لهذا، ستشير مرة أخرى إلى كيفية تشغيل / تحديد المتغيرات الخاصة بك حتى تعرف كيفية ترميز بياناتك.

على سبيل المثال، عند البرمجة، متى يجب عليك ترميز الطعام على أنه “صحي”؟ ما الذي يجعل اختيار الطعام صحيًا؟ هل هو عدم وجود سكر أم دهون مشبعة؟ هل هو وجود الألياف والبروتينات؟ من المهم جدًا أن يكون لديك متغيرات محددة بوضوح لتحقيق ترميز متسق – وبدون ذلك ، سيصبح تحليلك موحلًا جدًا وبسرعة كبيرة.

عند تحديد المتغيرات الخاصة بك، يجب أن تعطي كل عنصر تعريفًا واضحًا. بمعنى آخر، ما الذي يعنيه (تضمين) وما لا يعنيه (استبعاد).

ترميزات البيانات وتحليلها

هناك بعض الاختلافات بين التحليل المفاهيمي والعلائقي.

ينظر التحليل المفاهيمي إلى وجود وتكرار المفاهيم، بينما ينظر التحليل العلائقي إلى العلاقات بين المفاهيم. لكلا النوعين من التحليلات ، من المهم التحديد المسبق للمفهوم الذي ترغب في تقييمه في بياناتك. باستخدام مثال دراسة آراء الأطفال حول الغذاء الصحي، يمكنك تحديد مفهوم “الغذاء الصحي” مسبقًا وتقييم عدد المرات التي يظهر فيها المفهوم في بياناتك.

هنا حيث يبدأ التحليل المفاهيمي والعلائقي في الاختلاف.

في هذه المرحلة من التحليل المفاهيمي، من الضروري تحديد مستوى التحليل الذي ستجريه على بياناتك، وما إذا كان هذا سيوجد على مستوى الكلمة أو العبارة أو الجملة أو المستوى الموضوعي. على سبيل المثال، هل ستقوم بترميز عبارة “طعام صحي” بمفردها؟ هل ستعمل على ترميز كل مصطلح يتعلق بالطعام الصحي (مثل البروكلي والخوخ والموز وما إلى ذلك) بالرمز “طعام صحي” أم سيتم ترميزها بشكل فردي؟ من المهم جدًا إنشاء هذا من البداية لتجنب التناقضات التي قد تؤدي إلى الاضطرار إلى ترميز بياناتك مرة أخرى.

كيفية إجراء التحليل المفاهيمي

بمجرد أن تقرر مستوى التحليل الخاص بك، فإنك تحتاج إلى تحديد كيفية ترميز المفاهيم الخاصة بك، وعدد هذه المفاهيم التي تريد ترميزها. هنا يمكنك اختيار ما إذا كنت تريد الترميز بطريقة استنتاجية أو استقرائية. فقط للتلخيص، الترميز الاستنتاجي هو عندما تبدأ عملية الترميز بمجموعة من الرموز المحددة مسبقًا، في حين أن الترميز الاستقرائي يستلزم ظهور الرموز أثناء تقدمك في عملية الترميز. من المهم هنا أيضًا تحديد ما يجب تضمينه واستبعاده من تحليلك، وأيضًا مستويات التضمين التي ترغب في تضمينها في الرموز. 

يقوم بالسحب “في الكود، أم يجب أن يكون رمزًا منفصلاً؟ بالإضافة إلى ذلك، تحتاج إلى معرفة مستويات الكلمات التي قد يتم تضمينها في أكوادك أم لا. على سبيل المثال، إذا قلت، “الباندا لطيف” و “انظر إلى جمال الباندا”، فهل يمكن تضمين “لطيف” و “اللطافة” ضمن نفس الكود؟

بمجرد أن تأخذ في الاعتبار ما ورد أعلاه، فقد حان الوقت لترميز النص. لقد نشرنا بالفعل مشاركة مفصلة حول الترميز، لذلك لن ندخل في هذه العملية هنا. بمجرد الانتهاء من الترميز، يمكنك الانتقال إلى تحليل نتائجك. هذا هو المكان الذي ستهدف فيه إلى إيجاد تعميمات في بياناتك ، وبالتالي استخلاص استنتاجاتك.

كيفية إجراء التحليل العلائقي (العلاقات)

تريد إلقاء نظرة على العلاقات بين المفاهيم. للقيام بذلك، ستحتاج إلى إنشاء فئات بواسطة تقليل بياناتك (بمعنى آخر، تجميع المفاهيم المتشابهة معًا) ثم أيضًا رمز الكلمات و / أو الأنماط. يتم عمل كلاهما بهدف اكتشاف ما إذا كانت هذه الكلمات موجودة، وإذا كانت موجودة ، فماذا تعني.

خطوتك التالية هي تقييم بياناتك وترميز العلاقات بين مصطلحاتك ومعانيك، بحيث يمكنك الانتقال إلى خطوتك الأخيرة، وهي تلخيص البيانات وتحليلها. للتلخيص، من المهم أن تبدأ عملية التحليل الخاصة بك من خلال مراجعة أسئلة البحث الخاصة بك وتحديد تحيزاتك. من هناك ، تحتاج إلى تحديد المتغيرات الخاصة بك، وترميز بياناتك ثم تحليلها. 

 إيجابيات وسلبيات تحليل المحتوى؟

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لتحليل المحتوى في أنه يسمح لك باستخدام مزيج من أساليب البحث الكمي والنوعي، مما يؤدي إلى تحليل أكثر دقة من الناحية العلمية. على سبيل المثال، مع التحليل المفاهيمي، يمكنك حساب عدد المرات التي يظهر فيها مصطلح أو رمز في مجموعة البيانات ، والتي يمكن تقييمها من وجهة نظر كمية. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك بعد ذلك استخدام نهج نوعي للتحقيق في المعاني الكامنة وراء هذه العلاقات والعلاقات بينها. 

يعد تحليل المحتوى أيضًا غير مزعج، وبالتالي يطرح قضايا أخلاقية أقل من بعض طرق التحليل الأخرى. نظرًا لأن المحتوى الذي ستقوم بتحليله في كثير من الأحيان موجود بالفعل، فسوف تقوم بتحليل ما تم إنتاجه مسبقًا، وبالتالي لن تضطر إلى جمع البيانات مباشرة من المشاركين. عندما يتم تشفير البيانات بشكل صحيح، يتم تحليلها بطريقة منهجية وشفافة للغاية، مما يعني أن مشكلات قابلية التكرار (مدى إمكانية إعادة إجراء البحث في ظل نفس الظروف) يتم تقليلها بشكل كبير. 

على الجانب السلبي، غالبًا ما يتم انتقاد البحث النوعي (بشكل عام، وليس فقط تحليل المحتوى) لكونه ذاتيًا للغاية ولأنه ليس صارمًا علميًا بشكل كاف. هذا هو المكان الذي تلعب فيه الموثوقية (مدى قابلية دراسة ما بواسطة باحثين آخرين) والصلاحية (مدى ملاءمة تصميم البحث للموضوع الذي يتم التحقيق فيه) – إذا أخذت هذه الأمور في الاعتبار، فستكون في طريقك لإنجاز البحث بصورة علمية.

المصدر: gradcoach