内容分析，也就是Content analysis，也是常见的定性数据分析方法，用于确定文本中是否存在某些单词、主题或概念。研究人员可以量化和分析此类某些单词、主题或概念的存在、含义和关系。

.内容分析的数据

数据来源可以来自访谈、开放式问题、实地研究笔记、对话或任何交流语言的出现（例如书籍、论文、讨论、报纸头条、演讲、媒体、历史文献）。

要使用内容分析来分析文本，必须将文本编码或分解为可管理的代码类别以进行分析（即codes）。

一旦文本被编码为代码类别，代码就可以进一步分类为“代码类别”（code categories），以进一步汇总数据。

.内容分析的用途

识别个人、团体或机构的意图、焦点或沟通趋势

了解传播内容的目的、信息和效果

描述对沟通的态度和行为反应

确定个人或群体的心理或情绪状态

揭示沟通内容的国际差异

揭示沟通内容的模式

.内容分析的优点

可以直接通过文本研究人和人之间的交流

可以使用定量也可以使用定性分析

随着时间的推移提供有价值的历史和文化见解

允许相似的数据

可对编码后的文本进行统计分析

可深入了解人类思维和语言使用的复杂模式

是一种易于理解且成本低廉的研究方法

.内容分析的缺点

相对耗时

往往缺乏理论基础，容易过于随意地试图对研究中隐含的关系和影响做出推断

在处理复杂文本的时候容易有还原主义的嫌疑

往往只是进行简单的统计计算

容易忽略产生文本的背景和背景产生后的事物状态

.概念分析conceptual analysis

选择一个概念进行研究，分析包括量化和统计其存在情况。

 主要目标是检查数据中选定术语的出现情况。

 术语可以是显性的，也可以是隐性的。

 显性术语易于识别。

 隐含术语的编码则较为复杂：需要确定隐含的程度，并根据主观性做出判断（涉及可靠性和有效性）

.关系分析relational analysis

通过检查文本中概念之间的关系进一步发展了概念分析

关系分析就像概念分析一样开始，选择一个概念进行检查。然而，分析涉及探索概念之间的关系。因此单个概念被认为没有内在意义，而意义是概念之间关系的产物。

关系分析有三个子类别：

-情感提取Affect extraction：对文本中明确概念的情感评价。

-邻近度分析Proximity analysis：评估文本中明确概念的共同出现情况

-认知映射Cognitive mapping：一种用于情感提取或邻近性分析的可视化方法

具体的步骤吧：

1、确定分析层次：词、词义、短语、句子、主题

2、决定要编码的概念数量：开发一组预定义或交互式的类别或概念。

.允许通过编码过程灵活地添加类别，允许引入和分析可能对一个人的研究问题产生重大影响的新的重要材料

.坚持使用预定义的类别集，允许研究人员保持专注并检查数据中的特定概念

3、制定编码规则

开始制定将文本翻译为代码的规则。这保证研究人员可以准确地编码他/她想要编码的内容。当研究人员的代码保持一致和连贯时，编码过程的有效性就得到保证，这意味着他们遵循翻译规则

 决定是否针对概念的存在或频率进行编码

 决定如何区分概念，以便这些词段以逻辑方式透明地分类，比如：

- 文本应该按照其出现的形式进行编码，还是在以不同形式出现时采用相同的编码？“dangerous”与“dangerousness”是否算作同一个代码

- 允许什么程度的暗示？暗示概念的词语还是明确陈述概念的词语？例如，“dangerous”与“the person is scary”与“that person could cause harm to me”。由于“dangerous”的隐含含义，这些词段可能不值得单独分类。

.决定如何处理不相关的信息：是否应该忽略这些信息（例如常见的英语单词，如“the”和“and”），或者用于重新检查编码方案，以防它会增加编码的结果？

4、对文本进行编码：这可以手动或使用软件完成

5、分析结果：

尽可能得出结论和概括

处理不相关、不需要或未使用的文本：重新检查、忽略或重新评估编码方案

仔细解释结果，因为概念内容分析只能量化信息。通常，可以识别总体趋势和模式

.如果进行relational analysis则在步骤种可以关注：

关系强度：两个或多个概念相关的程度。

关系标志：概念之间是正相关还是负相关？

关系方向：类别表现出的关系类型。例如，“X 暗示 Y”或“X 出现在 Y 之前”或“如果 X 那么 Y”或如果 X 是 Y 的主要动机。