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내용분석은 사회과학 연구 방법의 하나로, 내용을 분석해 일정한 패턴을 발견하고 의미를 도출해 나가는 분석 방법이다. 데이터 사이언스의 발달로 빅데이터 활용이 늘어나면서 기존 내용분석 연구 방법론의 효용 가치에 심각한 질문이 던져진 이때, 미디어 커뮤니케이션 상징을 분석하는 연구자들에게 쉬운 길을 알려주는 길잡이가 될 것이다.

내용분석은 명백한 미디어·커뮤니케이션 콘텐츠에 대한 객관적, 체계적, 수량적, 재연 가능한 연구 방법으로, 콘텐츠 그 자체를 기술하거나 그 의미를 추론하기 위해 사용된다. 때에 따라 콘텐츠 생산자나 생산 과정, 콘텐츠 소비자나 소비 과정을 추론하기 위한 목적으로 사용되기도 한다.
이 책에서는 내용분석의 의미, 그리고 미디어·커뮤니케이션 연구에서 내용분석의 역할과 연구 디자인들을 제시한다. 또한 개념화부터 가설 제시, 코딩 설계, 표집, 데이터 수집과 분석까지 전 과정을 소개하며 연구 설계 과정을 조망한다. 특히 내용분석 표집의 특징과 예를 제시해 독자의 이해를 높인다.

책을 펴내며


01 내용분석의 이해
정의
내용분석의 등장과 발전
미디어·커뮤니케이션 연구에서의 역할
콘텐츠 위주 디자인 vs 융합형 디자인

02 내용분석 연구 과정
연구 과정

03 표집
내용분석 표집의 특징
단위
모집단
확률 표집
효율적인 내용분석 표집: 층화 표집의 활용
비확률 표집
인터넷 기반 표집
종단 연구를 위한 표집
반분 기법을 이용한 표본의 크기 확인

04 측정
측정 수준
조작적 정의
코딩 과정

05 신뢰도와 타당도
신뢰도의 개념
신뢰도 검사
신뢰도와 관련된 이슈들
타당도
내용분석에서 고려해야 할 타당도 유형

06 데이터 분석
더미표
기술통계
추론통계
이변인 통계 분석
다변인 통계 분석

07 컴퓨터를 이용한 내용분석
내용분석과 컴퓨터 내용분석의 차이
컴퓨터 내용분석 소프트웨어(영어 텍스트 분석)
컴퓨터 내용분석 소프트웨어(한글 텍스트 분석)
빅데이터 분석 279

참고문헌

내용분석은 연구의 목적 측면에서 설문조사와는 다르기 때문에 표집 과정도 그에 영향을 받는다. 설문조사는 궁극적으로 표본을 대상으로 한 연구 결과를 모집단으로 일반화하는 것을 목표로 한다. 따라서 확률 표집 방식이 가장 바람직한 표본 추출 방법이다. 그러나 내용분석 연구는 연구 결과의 일반화보다는 현상이나 트렌드를 밝히기 위한 목적으로 수행되는 일이 비일비재하다. 이 경우 비확률 표집 방식이 채택되더라도 연구 결과의 의의를 폄하할 필요는 없다. 표집에 대한 더 자세한 내용은 3장에서 다룬다.
_ “02 내용분석 연구 과정” 중에서

지금까지의 논의를 살펴볼 때 컴퓨터 내용분석과 ‘내용분석’은 목적, 과정, 도출해 내는 데이터가 상당히 다르다는 것을 알 수 있다. 발생하는 측정 오류의 성격 또한 다르기 때문에 어느 방법이 더 타당하다고 말하기도 어렵다. 컴퓨터 내용분석이 기존 내용분석의 대체재가 될 수 있다는 일부의 주장이 아직까지는 실현되지 못하고 있는 셈이다. 오히려 컴퓨터 내용분석의 시대에도 인간의 “주의 깊은 사고와 면밀한 읽기를 대체할 수 없다”는 주장이 설득력 있게 들린다. 다만 단어들의 빈도와 같은 정보는 컴퓨터 내용분석이 내용분석보다 훨씬 빠르고 쉽게 도출해 줄 수 있으므로 상호 보완재로 활용하는 것이 바람직해 보인다..
_ “07 컴퓨터를 이용한 내용분석” 중에서