Все источники вторичной информации условно называют документами. Для получения вторичных данных применяют методы анализа документов.
Выделяют две группы методов анализа документов:
- Неформализованные. К ним относится традиционный анализ.
Неформализованные методы не используют стандартизированных приемов выделения единиц информации из содержания документов. Требуют кропотливого анализа каждого источника и используются для работы с небольшой массой документов.
- Формализованные. Включает контент-анализ и другое. Используют стандартные методики регистрации элементов в содержании документов. Они позволяют дать количественную оценку объекту.
Традиционный анализ – это цепочка умственных логических построений направленных на выяснение сути анализируемого материала с интересующей исследователя точки зрения.
Традиционный анализ относят к неформализованным методам в связи с тем, что он опирается на общие логические законы и правила анализа, сравнения определения, оценивания на статистические операции.
Основным достоинством идеи, отследить логику связи, противоречия, зависимость контакта материала и обстоятельств его получения, получить информацию, которая находится между строк документов.
К недостаткам относится субъективизм и относительная трудоемкость. Методику сбора вторичной информации нужно критически оценивать, чтобы выявить источники возможных ошибок в ходе получения информации.
Контент-анализ – это метод формулированного анализа, заключающиеся в выявлении наличия и чистоты появления в содержании материала определенных смысловых категорий.
Применение этого анализа подразумевает использование количественно измеряемых параметров. В этой связи контент-анализ называют количественным методом анализа документов.
Проведение контент-анализа основано на следующих принципах:
- формализация: необходимо определить искомые характеристики содержания;
- в статистической значимости: интересующие исследователя элементы содержания должны встречаться с достаточной частотой.
Достоинством данного метода является возможность статистической обработки данных, а так же высокая объективность.
В качестве недостатков метода отмечают следующие:
- необходимость большого массива данных;
- однозначного правила формализации;
- неполное раскрытие содержания материалов.
