Выберите область онлайн-контента, который вы хотите проанализироватьЭто может быть: пользовательские отзывы, посты в соцсетях, YouTube-видео, реклама, мемы, заголовки новостей, комментарии на форумах и т.д.
Сформулируйте конкретную тему и цель исследованияПример: «Какое соотношение позитивных, негативных и нейтральных оценок встречается в отзывах на сериал?»
Сформулируйте вопросы для анализаКакие темы наиболее часто встречаются в контенте?
Как изменяется тематика/тональность постов со временем?
С какой частотой встречается определенная метафора в публикациях по вашей теме в Twitter?
Как изображаются определённые группы (по полу, возрасту, профессии и т.д.)? Какие роли им приписывают?
Отбор образцов и сбор данных- Определите, где и в каком формате вы будете собирать контент
- Уточните временные и тематические рамки
- Решите, какую выборку вы будете использовать и почему (по популярности, по дате и т.д.)
Разработайте кодировочную схемуСформулируйте перечень категорий (кодов), которые будут использоваться при анализе. Коды должны быть четко определены и исключать неоднозначную интерпретацию. Проведите пробное кодирование на небольшой выборке
примеры кодов: тональность (позитив/негатив/нейтраль), упоминание бренда (да/нет), тематика (обучение/мотивация/развлечение и т.п.)
Анализ данных Проведите количественный анализПодсчитайте частоты кодов, соотношения, распределения по времени, платформам, авторам и т.д.
(при необходимости) Проведите качественный анализ содержанияРаспишите контекст появления кодов, сравните примеры, обратите внимание на визуальные элементы (если это изображения или видео), сочетания тем и эмоций.
Сравнивайте и сопоставляйтеСравните группы данных (например, контент до и после события, разные бренды, разные платформы и т.д.)