[큰글씨책] 미디어 내용분석 입문

책을 펴내며


01 내용분석의 이해
정의
내용분석의 등장과 발전
미디어·커뮤니케이션 연구에서의 역할
콘텐츠 위주 디자인 vs 융합형 디자인

02 내용분석 연구 과정
연구 과정

03 표집
내용분석 표집의 특징
단위
모집단
확률 표집
효율적인 내용분석 표집: 층화 표집의 활용
비확률 표집
인터넷 기반 표집
종단 연구를 위한 표집
반분 기법을 이용한 표본의 크기 확인

04 측정
측정 수준
조작적 정의
코딩 과정

05 신뢰도와 타당도
신뢰도의 개념
신뢰도 검사
신뢰도와 관련된 이슈들
타당도
내용분석에서 고려해야 할 타당도 유형

06 데이터 분석
더미표
기술통계
추론통계
이변인 통계 분석
다변인 통계 분석

07 컴퓨터를 이용한 내용분석
내용분석과 컴퓨터 내용분석의 차이
컴퓨터 내용분석 소프트웨어(영어 텍스트 분석)
컴퓨터 내용분석 소프트웨어(한글 텍스트 분석)
빅데이터 분석 279


참고문헌

내용분석은 연구의 목적 측면에서 설문조사와는 다르기 때문에 표집 과정도 그에 영향을 받는다. 설문조사는 궁극적으로 표본을 대상으로 한 연구 결과를 모집단으로 일반화하는 것을 목표로 한다. 따라서 확률 표집 방식이 가장 바람직한 표본 추출 방법이다. 그러나 내용분석 연구는 연구 결과의 일반화보다는 현상이나 트렌드를 밝히기 위한 목적으로 수행되는 일이 비일비재하다. 이 경우 비확률 표집 방식이 채택되더라도 연구 결과의 의의를 폄하할 필요는 없다. 표집에 대한 더 자세한 내용은 3장에서 다룬다.
_ “02 내용분석 연구 과정” 중에서

지금까지의 논의를 살펴볼 때 컴퓨터 내용분석과 ‘내용분석’은 목적, 과정, 도출해 내는 데이터가 상당히 다르다는 것을 알 수 있다. 발생하는 측정 오류의 성격 또한 다르기 때문에 어느 방법이 더 타당하다고 말하기도 어렵다. 컴퓨터 내용분석이 기존 내용분석의 대체재가 될 수 있다는 일부의 주장이 아직까지는 실현되지 못하고 있는 셈이다. 오히려 컴퓨터 내용분석의 시대에도 인간의 “주의 깊은 사고와 면밀한 읽기를 대체할 수 없다”는 주장이 설득력 있게 들린다. 다만 단어들의 빈도와 같은 정보는 컴퓨터 내용분석이 내용분석보다 훨씬 빠르고 쉽게 도출해 줄 수 있으므로 상호 보완재로 활용하는 것이 바람직해 보인다..
_ “07 컴퓨터를 이용한 내용분석” 중에서