Методы исследования и принципы обработки данных

В рамках нашего исследования ментальные репрезентации рассматриваются в качестве отражения, схемы, обладающей структурой и динамикой (Ребеко, 1998, Брушлинский, 1998) [Сергиенко, 1998]. Исследователями преимущественно используется Метод самоотчета (свободного или ретроспективного) с дальнейшим применением контент-анализа, что дает возможность делать выводы о качественном, в том числе латентном, содержании ментальных репрезентаций (М.Н. Семенова, Е.В.Свередюк, Е. Кубрякова).

1.Метод ретроспективного самоотчета

Позволяет исследовать субъективный характер протекания различных психических процессов, который не поддается объективной регистрации и внешнему наблюдению, с его помощью появляется возможность описать неповторимость и уникальность психологических феноменов, носителем которых является человек, используя метод ретроспективного самоотчёта, можно использовать комплексные характеристики личности, выяснить связи отдельных свойств.

    Свободный самоотчет позволяет обратиться к вербализованным структурам и осознаваемым конструктам (Е.Ю. Артемьева, 1999, В.П. Серкин, 2008).

    Метод ретроспективного самоотчета применялся в качестве самостоятельного метода в работе А.Ю. Бергфельд, посвященной изучению восприятия эмоциональных явлений, в работе Е.В. Фирулевой, целью которой было изучение восприятия саморегуляции психических состояний [Бергфельд, 2002, Фирулева,2002 ]. Аналогично в нашем исследовании инструкция к нему разрабатывалась в соответствии с исследовательскими целями, как можно более полно и без ограничений вербально репрезентировать ментальные репрезентации переживания изучаемого диапазона. (Приложения 1, 2)

    Общее количество протоколов, состоящих из четырех описаний состояний диапазона "леность - волевое усилие", полученных и обработанных на втором и третьем этапах исследования (уточнения и эмпирической проверки теоретической модели переживания) - 212 (187 и 25 соответственно). Общее количество эмпирических индикаторов, обнаруженных и распределенных по категориальной сетке контент-анализа - 14627 (12904, 1723), из них выделено уникальных - 568 (396 и 172 на втором и третьем этапах исследования соответственно).

    2.Контент-анализ.

Методкачественно-количественного анализа содержания текстов (изображений) с целью выявления или измерения различных фактов и тенденций, отраженных в них. Может использоваться как основной метод исследования, параллельный, вспомогательный или контрольный.

Индикаторы категорий – это те элементы текста, те единицы содержания, которые служат качественными признаками (референтами) соответствующих категорий и подкатегорий. В зависимости от специфики исследования индикаторы категорий могут выражаться в виде отдельных слов, словосочетаний, суждений, тем [Манаев, 2010].

Когда контент-анализ выступает единственным методом информации, оперируют несколькими единицами анализа.

Единицы счета (измерения и регистрации) необходимы для осуществления статистических процедур. Они могут и совпадать, и не совпадать с качественными единицами анализа или их показателями.

Единица счета выражает количественную меру соотношения различных элементов текста. Квантификация сводится к подсчету частоты упоминаний категорий и подкатегорий, который может быть: сплошным, терминологическим; сегментарным, тематическим.

При сплошном подсчете регистрируются и затем подсчитываются все появления индикаторов данной категории или подкатегории.

При сегментарном, тематическом подсчете упоминаний категорий регистрируется лишь первое проявление данной категории в единице контекста, а повторные упоминания этой категории в данной единице контекста не учитываются.

Также необходим учет оценочного отношения коммуникатора к предмету сообщения. Исследователи обычно фиксируют благоприятное (положительное), неблагоприятное (отрицательное) и нейтральное отношение. Иногда особо выделяется и так называемое «сбалансированное» отношение, в котором содержатся элементы и благоприятного, и неблагоприятного отношения.

Характеристики содержания по знаку не имеют четко разработанных критериев. Знаки (плюс, минус) несут определенные слова, которые и выражают отношение коммуникатора. Однако его подлинное отношение может быть установлено при рассмотрении знаковой ситуации в целом.

Свое отношение коммуникатор может выразить двумя путями:

a. высказать свое отношение открыто, с использованием оценочных суждений («это плохо», «я это одобряю» и т.д.);

b. проявить это отношение в скрытой форме, изображая события как соответствующие или несоответствующие нормам и ценностям данного общества.

Контент-анализ может быть многосторонним, и поэтому одновременно могут быть использованы различные количественные единицы, но они должны поддаваться объективному, надежному и проверяемому измерению.

На этапе составления кодировочной инструкции осуществляется соотнесение категорий и подкатегорий контент-анализа с конкретными содержательными элементами текста, т.е. происходит отыскание в тексте индикаторов выбранных категорий исследования. Здесь либо составляется соответствующий словарь индикаторов категорий, либо дается развернутое описание категорий в терминах исследуемых текстов. Все категории и подкатегории контент-аналитического исследования кодируются, т.е. им даются определенные цифровые или буквенные обозначения, что составляет код данного исследования. Все это входит в кодировочную инструкцию. В нее также включается обозначение знака информации. Обычно он определяется как «положительное», «отрицательное» и «нейтральное» отношение, что соответственно кодируется как +, -, 0.

Составление кодировочной инструкции имеет очень большое значение, так как в ней находят свое конкретное выражение основные положения методики исследования. Кроме соответствующего определения категорий и подкатегорий и других единиц анализа в кодировочную инструкцию включаются правила кодирования, оговариваются спорные случаи.

При составлении конкретного кода в категориях предусматривается подкатегория «другое», в которую включаются те индикаторы данной категории, которые не вошли в выделенные подкатегории, но, тем не менее, являются ее референтами и поэтому должны быть зафиксированы в частоте (и объеме) ее упоминаний.

Далее следует этап кодировки всего массива данных,т.е. перевод в цифровое выражение всей совокупности исследуемого текста [Здравомыслов, 1973].

На основе разработанной теоретической модели ментальных репрезентаций переживания диапазона "леность - волевое усилие" была составлена следующая сетка категорий для проведения контент-анализа.

Таблица 2.

Сетка категорий контент-анализа «Метода ретроспективного самоотчета» на втором этапе исследования (проверки и уточнения модели)

Для проверки правомерности соотнесения эмпирических индикаторов скатегориями контент-анализа была проведена процедура экспертного оценивания. Эксперты были ознакомлены с целью и программой эмпирического исследования, им также были представлены таблицы формальных признаков категорий и эмпирические индикаторы категорий контент-анализа. Перед экспертами ставилась задача проанализировать предложенный список эмпирических индикаторов и отнести их к определенной категории.

Таблица 3.

Степень согласованности выделения категорий контент-анализа Метода ретроспективного самоотчета и эмпирических индикаторов на этапе уточнения теоретической модели ментальных репрезентаций переживания диапазона «леность – волевое усилие».

Общий процент согласия экспертов с выделением категорий и их эмпирических индикаторов на данный момент составляет 99,97%. Таким образом, можно говорить об относительно объективном выделении единиц анализа и распределении их по категориям. В дальнейшем состоятся дополнительные процедуры экспертной оценки.

В результате соотнесения теоретических и эмпирических данных получилась следующая уточненная модель ментальных репрезентаций переживания диапазона "леность - волевое усилие".

Таблица 4.

Уточненная модель ментальных репрезентаций переживания диапазона "леность - волевое усилие" по результатам второго этапа исследования.

Примечание: *отмечены категории и подкатегории, внесенные в модель на основании эмпирических данных на втором этапе исследования.

3. ϕ-критерий Фишера.

Апостериорный статистический критерий, используемый для сравнения дисперсий двух вариационных рядов, то есть для определения значимых различий между групповыми средними в установке дисперсионного анализа [Корнилова, 2005].

В нашей работе данный критерий используется для определения значимых различий в двух состояниях диапазона "леность - волевое усилие" по каждой категории контент-анализа в отдельности. Это дает возможность выявить различия в выраженности уровней и категорий модели ментальных репрезентаций переживания диапазона "леность - волевое усилие".