Презентация на тему "Математические методы исследования явлений культуры"

Презентация: Математические методы исследования явлений культуры
Включить эффекты
1 из 22
Ваша оценка презентации
Оцените презентацию по шкале от 1 до 5 баллов
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
0.0
0 оценок

Комментарии

Нет комментариев для данной презентации

Помогите другим пользователям — будьте первым, кто поделится своим мнением об этой презентации.


Добавить свой комментарий

Аннотация к презентации

Скачать презентацию (0.1 Мб). Тема: "Математические методы исследования явлений культуры". Предмет: математика. 22 слайда. Добавлена в 2017 году.

  • Формат
    pptx (powerpoint)
  • Количество слайдов
    22
  • Слова
    математика
  • Конспект
    Отсутствует

Содержание

  • Презентация: Математические методы исследования явлений культуры
    Слайд 1

    Тема 8. Математические методы исследования явленийкультуры. Рекомендуемая литература: Ковальченко И.Д. Методы исторического исследования. – М., 1987 (или 2003). Количественные методы в исторических исследованиях: Учебное пособие. – М., 1984. Миронов Б.Н. История в цифрах. Математика в исторических исследованиях. – Л., 1994.

  • Слайд 2

    Рекомендуемая литература: Миронов Б.Н., Степанов З.В. Историк и математика: (Математические методы в историческом исследовании). – Л., 1975. Богомолова Н.Н. Стефаненко Т.Г. Контент-анализ: спецпрактикум по социальной психологии. – М., 1992. Математические методы в социально-экономических и историко-культурных исследованиях. – М., 1977.

  • Слайд 3

    Квантативная история – от «quantity» количество – связанная с применением количественных (математических) методов исследования и получения вывода отрасль исторической науки.

  • Слайд 4

    Расширение сферы применения математических методов позволяет применять термин квантативный к другим гуманитарным дисциплинам, использующим математические методы (например, «квантативная культурология»).

  • Слайд 5

    Используемые квантативной культурологией методы: контент-анализ, коэффициент корреляции, коэффициент вариации, факторный анализ и др.

  • Слайд 6

    Контент-анализ (англ. - content analysis «анализ содержания») - строгое исследование содержания текстовых массивов в целях выявления или измерения социальных тенденций, репрезентативных этим массивам.

  • Слайд 7

    Контент-анализ Метод используетсятолькопри анализе содержаниямассовых источников, часто применяется для первичной обработки исследовательской информации, особенно открытых вопросов анкет.

  • Слайд 8

    Развитие метода преимущественно связано с социологическими исследованиями, но приемы контент-анализа применяются всюду, где возможна постановка тех или иных исследовательских задач, связанных с углубленным пониманием содержания текста, способов его производства и обращения в обществе, восприятия со стороны читателя или адресата.

  • Слайд 9

    Контент-анализ Основная цель метода - изучение информации в имеющихся документах с целью выявления социального контекста сообщения.

  • Слайд 10

    Контент-анализ Достоинства метода: - возможность избежать влияния исследователя на изучаемый объект, - достижимость высокой степени надежности получаемых данных (документы наиболее удобны для перепроверки), - возможность исследования социально-психологических явлений в историческом плане посредством анализа документов прошлого.

  • Слайд 11

    Контент-анализ Возможности метода: - определение и анализ преобладающих общественных направлений; - определение эмоциональной окраски, тона источника; - определение частоты упоминания различных понятий; - концентрация внимания исследователя на тех признаках текста, которые прямо или косвенно свидетельствуют о позиции, состоянии или намерениях автора.

  • Слайд 12

    Стадии применения контент-анализа: 1) подготовка программы анализа документов (задачи, понятия, гипотезы и т.д.; 2) формирование выборки; 3) разработка методики данного конкретного анализа; 4) проба (пилотаж) методики, проверка ее надежности; 5) сбор первичной информации; 6) количественная обработка собранных данных; 7) интерпретация полученных результатов, выводы.

  • Слайд 13

    Основные элементы контент-анализа: Смысловая единица (качественная единица, категория анализа) ключевая проблема, отношение к которой респондента предстоит выяснить в процессе контент-анализа

  • Слайд 14

    Основные элементы контент-анализа: Индикатор (признак) слова и суждения, которые позволяют определить, во-первых, наличие в тексте освещения проблем, определенных для анализа (смысловых единиц), а, во-вторых, отношение респондента к данной проблеме, его мнение о ней.

  • Слайд 15

    Основные элементы контент-анализа: Единица текста (единица содержания) объем текста, определенный для анализа (отдельное сообщение, параграф текста, целая статья, книга и т.п.). Характер единицы счета определяется особенностями исследования и привлекаемой источниковой базы.

  • Слайд 16

    Основные элементы контент-анализа: Единица счета Отметка о наличии или отсутствии в единице текста индикатора и единицы счета. Обычно отмечается знаками «+», «-», «0» или присвоенными рангами: наличие индикатора – «1», отсутствие – «0».

  • Слайд 17

    Что подсчитывает контент-анализ? Емкость индикатора Частоту упоминания в совокупности источников, используемых в работе определенных индикаторов. Именно указания емкости выделенных индикаторов становятся объектом качественного анализа на последних стадиях применения метода.

  • Слайд 18

    Что подсчитывает контент-анализ? Емкость единицы текста Наличие отдельных индикаторов в каждой единице текста. Данная информация важна при определении значимости отдельных источников для исследования в целом (наиболее насыщенные индикаторами дают наибольший объем качественной информации).

  • Слайд 19

    Типичные ошибки при контент-анализе 1. Неправильный выбор метода (обычно связан с попытками применения контент-анализа при отсутствии у источников базы таких характеристик, как массовость, ординарность обстоятельств происхождения, однотипность формы и т.п.).

  • Слайд 20

    Типичные ошибки при контент-анализе 2. Неправильный выбор единицы счета, связанный с недоучетом характера языка источника. 3. Выбранные смысловые единицы не образуют связной системы, неправиль объединены в кластеры (группы родственных понятий).

  • Слайд 21

    Типичные ошибки при контент-анализе 4. Нарушено требование взаимоисключамости – однопорядковости - при выборе смысловых единиц (нарушение правил основания деления понятий в формальной логике, что в контент-анализе ведет к «двойному счету» и некорректности полученных количественных данных, а следовательно, и невозможности на этой основе построить достоверный качественный анализ и выводы).

  • Слайд 22

    Примеры применения контент-анализа для исследования явлений культуры Рекомендуемая литература:

Посмотреть все слайды

Сообщить об ошибке