콘텐츠 분석은 관리, 마케팅, 건강 및 사회 과학에서 구두 및 서면 자료를 분석하는 데 사용되는 연구 기술입니다. 이 기술은 일련의 코드를 사용하여 구두 또는 인쇄 자료의 양을보다 관리하기 쉬운 데이터로 줄여 연구원이 패턴을 식별하고 통찰력을 얻습니다. 내용 분석의 양적 및 정 성적 방법이 있지만 한 가지 정 성적 방법을 사용하면 연구자가 제한된 지식 만 존재하는 영역의 문서를 분석 할 수 있습니다. 이 방법을 유도 성 콘텐츠 분석이라고합니다.
신분증
귀납적 콘텐츠 분석은 연구자가 문서, 녹음 및 기타 인쇄 및 구두 자료를 연구하여 이론을 개발하고 주제를 식별하는 데 사용하는 콘텐츠 분석의 질적 방법입니다. 이름에서 알 수 있듯이 귀납적 내용 분석은 귀납적 추론에 의존하며, 주제는 반복적 인 조사와 비교를 통해 원시 데이터에서 나타납니다.
함수
연구자가 비수 치적 정보 소스에서 정량적 측정을 도출 할 수있는 정량적 콘텐츠 분석 기술과 달리 귀납적 콘텐츠 분석은 해당 현상에 대한 이전 연구가 거의 또는 전혀 존재하지 않는 연구에 적합합니다. 귀납적 접근 방식을 통해 연구자들은 자료를 일련의 주제 또는 범주로 줄임으로써 관심 분야의 주요 주제를 식별 할 수 있습니다.
풍모
귀납적 콘텐츠 분석은 오픈 코딩으로 알려진 프로세스를 통해 비즈니스 뉴스 기사, 마케팅 보고서, 광고 또는 기타 자료 등 원시 데이터를 구성하는 것으로 시작됩니다. 개방형 코딩을 통해 연구원은 자료를 검토하고 읽는 동안 텍스트에 메모와 제목을 작성합니다. 이 과정은 종종 자료를 반복적으로 읽어야하며, 그 후에 연구원은 메모와 제목을 코딩 시트에 기록합니다. 다음 단계는 데이터를 그룹화하여 유사한 제목을 더 넓은 범주로 결합하여 범주 수를 줄이는 것입니다. 이 과정을 통해 연구자들은 지식을 생성하고 재료에 대한 이해를 높입니다.
고려 사항
다른 형태의 정성 분석과 마찬가지로 귀납적 콘텐츠 분석은 종종 시간이 많이 소요되는 프로세스이며 자료를 심도있게 읽고 다시 읽어야합니다. 노스 캐롤라이나의 정보 및 도서관 과학 대학의 Yan Zhang과 Barbara M. Wildemuth는이 방법을 기초 이론에 비유합니다. 이론은 원시 데이터의 반복적 인 검토와 분류에서 나오는 또 다른 질적 연구 기법입니다.