內容分析法在公共管理學中的運用范文

本站小編為你精心準備了內容分析法在公共管理學中的運用參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

一、內容分析法的概念及對其的理解誤區

有關內容分析的定義很多，但其區別并不大。例如，布里森將內容分析定義為對顯現的內容進行客觀與系統描述。霍爾茨（Holsti）認為內容分析對內容的某些特定特征進行的客觀系統的辨識，并以此作為論據進行分析推理。克林格（Kerlinger）認為內容分析的實質是以系統客觀的方式度量被分析內容中所攜帶的某種變量。也有學者將內容分析簡單地定義為一種研究手段，其目的是從一系列被研究的文本中獲得可重復的且有效的推理。盡管在概念上獲得了較大共識，學者們對內容分析法還是存在較多誤區。本文一一列舉這些誤區，并從概念及應用上對這些誤區進行厘清，從而進一步明確內容分析法的方法論特性。

（一）誤區一：內容分析法是一種定量研究方法內容分析法需要使用數據，甚至在進行分析的過程中需要對數據進行編碼處理，從而將之變成數值（nu－meric）。由此一些學者認為，內容分析法是定量分析的一種。甚至有關內容分析法的第一本教科書也將之定義為一種定量的方法。另一位社會學家在綜合整理研究方法時也將內容分析法歸入定量分析的范疇。但同時，也有學者指出過于注重對分析內容的量化會導致對分析過程的強調，而忽視內容本身的特性。筆者認為內容分析應當實現定量與定性研究的結合，因為“定性的方法關注某種現象的外在形式與內在因果關系；而定量的方法關注該現象的持續時間與發生頻次。”在實際的內容分析法中，需要對“內容”進行編碼。而編碼的結果既可以以定量的方式呈現，如頻次、字數等，也可以以定性的方式呈現，如類別、褒貶含義等。需要強調的是，無論定性還是定量，內容分析法遵循的是科學的研究邏輯，從本質上看是一種科學的實證研究方法。

（二）誤區二：內容分析法只是計算內容的頻次從形式上看，內容分析法簡便明了，確實包含了對某些關鍵內容的頻次進行統計。但是，內容分析法的頻次統計有著更為深厚的方法論基礎。這主要表現在以下兩方面：第一，對關鍵內容進行頻次統計并非目的，而是手段。在獲得“內容＋頻次”的初步結果之后，這一結果可以成為新的變量，參與到新的定量或定性方法之中。例如，在政治心理學中較為流行的行為代碼（operationalcodeanalysis）就是以決策者談話中某些具有關鍵含義的詞匯的出現頻次為變量，進行進一步的分析。第二，內容分析具有結構性。“內容＋頻次”是看似簡單的結果，但這一結果包含著一套方法論體系。如果只是把內容分析法簡單地理解為對特定內容的頻次統計，那么則忽略了內容分析法本身的結構與理性。事實上，內容分析法由“研究問題”、“內容”與“分析建構”三個要素組成，缺一不可。第一個要素是“研究問題”，即研究者通過內容分析要獲知的結論。內容分析中的研究問題與一般定量研究中的研究假設類似；略有不同的是內容分析中的研究問題具有開放性，其答案來自于對內容進行合理的推理與分析。研究問題是內容分析的核心與起點。立足研究問題對內容進行分析，能夠有的放矢，提高分析的效率。同時，通過內容獲知對研究問題的解答，能夠確保整個分析過程的規范性與實證性。內容分析法的第二個要素是“內容”。學者們運用內容分析法時所面對的對象或樣本即為“內容”。作為此研究方法的數據，對內容唯一的要求是其具有涵義，即這些“內容”是包含有信息的，是需要被其受眾所閱讀、傾聽、理解或闡釋的。內容分析法的第三個要素是“分析建構（analyticalconstruct），即聯系“內容”與“研究問題（結論）”之間的邏輯關系。“分析建構”一般采用“如果－則”的形式，即“如果內容怎樣，則結論如何”。例如，何艷玲教授一篇運用內容分析法探討我國公共管理學研究現狀的文章中，其分析建構基本為“如果樣本中的文章研究方法缺失理論對話少，則我國的公共管理學存在方法不規范、知識增長緩慢的問題”。另一些分析建構過程比較復雜，需要依靠現有的理論文獻加以支持。內容分析法的三個要素之間的關系可用圖1顯示。圖1內容分析法的要素關系誠然，從形式上看，將內容分析法高度凝練為“對特定內容頻次的統計”并不是一個錯誤的陳述。但更為重要的是在內容分析中要明確對這一特定內容進行統計的目的。唯有此，才能有針對性的使用內容分析法，有效的發揮其作用。

（三）誤區三：內容分析法只對“文字”進行分析目前研究者所接觸到的絕大多數“內容”確實是以文字的形式加以呈現的。但若由此認為內容分析法等同于“文本分析”，那犯了以偏概全的錯誤。內容就是內容分析法的數據，它并不僅僅局限于“文本”，也可以表現為圖片、網頁、網站、符號、甚至手勢姿態。例如，一位加拿大學者使用內容分析法，通過對其所刊登的新聞圖片的分析，總結了幾個不同西方國家的媒體對某一社會運動的不同態度。一位中國學者通過對我國各層級政府的政務網站所呈現的功能進行內容分析，在一定程度上對我國電子政務，特別是政府網站的現狀進行了綜合描述與分析。內容分析法綜合定量研究與定性研究，具有非常廣大的研究空間。而需要指出的是，盡管大多數內容都體現為“文字”，文學領域或后現代學者們經常使用的直接對文字進行研究的“敘事分析”、“文本分析”等（narra－tiveanalysis，discourseanalysis）卻不屬于科學研究方法的領域，也不是我們在此所談論的內容分析。

（四）誤區四：所有“文字”都可以使用內容分析法是否所有文字都可以使用內容分析法來進行分析呢？這一理解仍然與內容分析法的科學性有直接關系。在辨讀內容時，無論是內容的接受者還是分析者都希望從中獲得準確的信息。但在有些時候，文字表面所表達的意義（表面意義）與信息傳遞者的真實含義（潛在意義）并不一致；這時就必須通過對上下文的進一步梳理，甚至對信息發送者與接受者的關系的明確，才能準確的判斷內容所攜帶的含義。早期的學者曾經指出：為了保證內容分析的科學性，內容分析應當只針對那些明確傳達的、表面的（manifest）意義。但也有學者指出，內容分析應該去分析真實的、潛在的（latent）意義，哪怕不是字面表達的。在內容分析法的早期，有關表面意義與潛在意義的理解并未形成真正的爭論。因為無論是表面意義也好，潛在意義也罷，研究者需要獲得的是“真實的意思表示”。當研究者所面臨的數據（即內容）數量較少時，可以通過多人同時編碼來保證內部信度，有效地解決這一問題。但現今，兩個原因使得內容分析法面臨著更大的挑戰。第一，我們處在一個“大數據”的時代，更多的內容不斷涌現。此時對內容進行逐一辨讀存在會占用極大的人力與時間成本。第二，研究者們所面對的“內容”風格各異、形式繁多，為分析造成了更多困難，最終可能難以保證內容分析法的內部信度。因此，在澄清“所有的文字都可以使用內容分析法”這一誤區時，筆者提出兩個建議：第一，盡管目前計算機科學家、人工智能專家等開始開發各種中文的內容分析軟件，社會科學學者必須對使用內容分析軟件保持警覺的態度。毫無疑問，社會科學學者們也要借助于計算機軟件進行內容分析，比如SPSS、EXCEL等。但這些軟件所進行的只是輔助分析。目前一些人工智能專家開始完全使用機器對內容進行識別，更高級的軟件甚至可以通過關鍵詞的頻數對情緒進行自動識別，進而推斷輿情。這種應用，在樣本數量足夠大的時候也許能夠獲得相對準確的結果；但這一結果的有效性很難保證。社會科學學者們還需要謹慎對待這些內容。也正因為如此，本文不對任何中文內容分析軟件進行推薦。第二，學者們需要思考何種“中文內容”更適合進行內容分析。網文微博等由于其內容生產過程的隨意性太大，并不適合進行嚴謹規范系統的內容分析。對這些內容而言，無論是抽樣還是編碼都有較大困難。相比之下，已發表的學術文章，形式齊整內容規范，比較適合進行內容分析。同理，《人民日報》的社論或評論員文章、政府工作報告等有嚴格統一的格式、語言風格穩定、意思表達明確，也是內容分析的較好數據來源。

二、內容分析法的操作步驟與注意事項

在內容分析中，一個嚴謹的研究設計要有效的將其三個要素結合在一起：即從研究問題出發，尋找可得的數據，通過分析建構獲得結論。一般而言，內容分析的研究設計包含以下六個步驟：（1）確定研究問題；（2）選擇樣本；（3）確定分析單元；（4）根據研究問題確定數據的類別并進行編碼；（5）對編碼進行信度檢驗；（6）將通過編碼獲得的數據進行分析，并得出結論。內容分析法的流程，見圖2。針對內容分析法，目前已有多本教科書對其操作進行了詳盡的講解。鑒于此，本文并不對這六個步驟進行逐一描述。但針對我國公共管理領域內學者使用內容分析法的現狀，本研究對選擇樣本和信度檢驗這兩個步驟加以強調。“確定研究問題”是內容分析法的起始問題，也是核心問題，將留待第四部分有針對性的進行詳細探討與分析。

（一）樣本選擇樣本選擇即確定要進行分析的“內容”。具體講：到底哪些內容最終能成為有用的數據，這些數據的時間段是什么。如果所涉及的內容數量龐大，那么就需要進行抽樣。抽樣開始之前要回答的問題是：抽樣的單元是什么？從理論上說，抽樣單元可以是詞、短語、句子、段落、微博、章節、書等等。但一般而言，抽樣的單元需要大于或等于分析單元，即分析單元大致上是被包含于抽樣單元內的。分析單元永遠不可能大于抽樣單元。一個重要的原因是：之后在進行編碼時，很多時候并不是僅關注這一分析單元，還需要對該分析單元的上下文（con－text）進行審讀。在樣例中，抽樣單元是完整的文章。抽樣理論的基本假設是總體（population）中每個個體所攜帶的信息量差別不大。例如，在進行問卷調查時，每個受訪者雖然有特性上的差異，但他們都被要求回答同一問卷的問題。可能有的受訪者會對某些問題拒絕回答，但大體而言，這些個體向研究者所能提供的信息差異不大。在這種情況下，抽樣的目的是希望在抽樣的過程中，每個個體被抽取到的概率是相同的，此時使用的方法是概率抽樣的方法，具體包括簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣等方法。在內容分析中，若每一份“內容”或文本所提供的信息量是相等的時候，研究者可以使用概率抽樣的方法。但在大多數時候，由于內容本身所攜帶的信息繁多，“所有文本（內容）所提供的信息量大致相等”是一個難以符合的條件。因此，內容分析者就需要采取新的抽樣方式來確定分析樣本。克里彭多夫（Krippendorff）向研究者提供了四種可用的方式。第一種被叫做變化概率抽樣，即選取那些對研究問題而言更重要、更具影響力、包含更多有效信息的內容。例如，何艷玲教授所撰寫的一篇文章選取了1995－2005年間《政治學研究》、《中國管理科學》、《管理科學學報》中的“行政學專業”的所有論文為樣本分析我國公共行政學科研究現狀。此時作者并非對這三個雜志中的文章進行“一鍋端”，而是有選擇地進行了變化概率抽樣。因為相比政治學專業論文與商業管理專業論文，這些行政學專業論文顯然與她的研究問題相關度更高。第二種抽樣方式叫做整群抽樣（clustersampling），即在確定樣本的過程中，內容分析人員可以將一系列分析單元作為一個群（cluster），不加遺漏地全部納入樣本。例如，在筆者完成的一篇對我國公共管理研究現狀進行反思的文章中，分析單元（unitofanalysis）為“在《中國行政管理》雜志上發表的學術文章”；單位為“篇”。在抽樣中使用了整群抽樣的做法，將2000年至2011年《中國行政管理》中發表的所有學術文章全部納入，作為樣本。這種整群抽樣沒有遺漏，能進行更為全面與客觀的分析。例如，利用整群抽樣所獲得的樣本，筆者根據不同研究主題的文章在樣本中的頻次升降，確定了這些主題在公共管理研究中的興起與衰落，從而獲得了我國公共管理研究變遷的整體圖景。［20］第三種叫做滾雪球方式（snowballsampling），這是一種疊加的抽樣方式，即確定了最初的樣本之后，再通過這一樣本提供線索，尋找更多的樣本。最典型的例子便是通過學術文章的引文，對同類同主題的文章進行搜索確定。例如，楊立華和藍志勇運用內容分析法討論互聯網對公眾參與決策的影響，就是使用滾雪球方式進行樣本確定。這三種抽樣方式另研究人員無需預讀“內容”，便可以對之進行抽樣；第四種相關性抽樣（relevancesam－pling）中，內容分析者至少要在分析之前對“內容”進行大致的瀏覽。事實上，在計算機搜索技術普及之后，相關性抽樣在內容分析中的應用也更為廣泛。有時我們會利用搜索引擎，如“谷歌”、“百度”，采用關鍵詞的方法搜索內容。這實際就是相關性抽樣。這些搜索引擎幫助分析人員完成了預讀這一程序。筆者在此文中使用的樣例，其樣本就是通過這種相關性抽樣來進行的。在抽樣的過程中，這四種方法也可以組合使用或者先后使用。其目的在于使研究者獲取最有效的信息。而需要強調的一點是：盡管內容分析法并不強調“概率抽樣”，但這并不意味著研究者可以對樣本進行隨意的刪減。相反，在條件允許的情況下，分析盡可能多的樣本會提高分析的準確性

（二）編碼信度檢驗在科學研究中，信度檢驗是至關重要的一個環節。對內容分析法尤其如此。在多數情況下，內容分析仍然依靠人力進行編碼。因此在編碼正式開始前需要對編碼人員進行相應的培訓，并進行編碼人員之間的信度檢驗。其目的在于：確保不同的編碼人員對同一份內容給出相同的編碼。不同編碼人員之間編碼的相似度越高，信度就越高。信度檢驗是內容分析中非常重要的環節，它控制了編碼過程的質量，進一步檢驗了編碼表的清晰與明確程度，最終保證了內容分析的客觀性與科學性。但是，信度檢驗在實際工作中往往被忽視，一份研究曾指出：在國際發表的使用內容分析法的研究中，其中超過六成的學術文章都未曾進行任何有關信度的檢驗。事實上，與內容分析的其他環節如確定研究問題、制定編碼表等相比，信度檢驗并不具有特別高的操作難度。但是，由于信度檢驗在很大程度上體現了研究之外的功夫，因此一直以來并不為研究者們所重視。本文之所以將編碼信度檢驗作為獨立的一部分進行陳述，也意在強調，并喚起內容分析法的使用者們對這一步驟的重視。一般而言，進行信度的檢驗與匯報大致通過以下六個步驟：（1）確定所使用的一個或幾個信度指數；（2）獲得計算被選定信度指數所需要的已知條件；（3）確定信度指數的大致標準值。信度指數越高，信度就越高；參加編碼的人員越多，信度就越低；被編碼的分析單元越多，信度就越低。不同的信度指數在計算方式上略有差別，但無論選擇哪種信度指數，0．70以下的信度值是基本不可以被接受的；（4）在編碼人員培訓的時候開始對信度指數進行非正式估算；（5）組織編碼人員進行預編碼，即不同的編碼人員對同一分析單元進行獨立地編碼，并正式計算預編碼的信度指數。在這一解決，選取三十個分析單元即可。若信度指數符合預期設想，則可以開始正式編碼；若信度檢驗未能通過，則需要對編碼人員進行繼續培訓與訓練；（6）在編碼進行的過程中，隨機選取一定數量的分析單元，進行正式的信度指數計算。此時的分析單元數量，依照樣本數量的不同，大致在50－300之間浮動即可。測量信度的指標有很多。但是要注意謹慎使用一下幾個：謹慎使用“相似度百分比”，盡管“相似度百分比”是一個簡單也被廣泛使用的信度指數，但學者們公認它并不適合在內容分析法中使用，尤其不適合衡量名義數據（nominaldata）的編碼信度；以相關性為基礎的一些指標如Cronbach’salpha和Pearson’sr也不適合使用，因為它們所衡量的是不同編碼者之間編碼的“共變性（covariation）”，而不是其之間的相似度。學者們為內容分析專門設計了多個信度指標，例如Holsti的方法，斯科特的指數p，科漢（Cohen）的Kappa，克里彭多夫的alpha等。同時，許多計算機軟件也可以用于計算這些信度指標。例如，SPSS可以很方便的計算科漢的Kappa（Cohen’skappa）；安裝一個小插件之后也可以計算克里彭多夫的Alpha。在進行了信度檢驗之后，內容分析法的研究者有責任將編碼信度的結果進行匯報。例如，在前文提及的筆者的研究中，對文章主題進行編碼的信度為0．84，在可接受的范圍內。

三、內容分析法在公共管理研究中的應用前景

內容分析法發展至今，具有相當廣闊的應用前景。在公共管理研究領域，目前內容分析法在以下四個領域的應用比較突出。本文以下對內容分析法在如下領域的應用進行簡單回顧，分析內容分析法的優勢，同時也說明在這些領域中使用內容分析法時所呈現的問題。希望學者們運用好內容分析法這一工具，呈現出更多具有科學性、嚴謹性和創新性的研究。

（一）運用內容分析法對公共管理學科的整體發展進行總結與概括這類對學科的總體發展與走向進行描述與總結是內容分析法最為常見的應用。在這類應用中，分析單元大致為發表的學術文章、學術書籍、或相關領域的論文。學者們對文章的作者、基金資助情況、研究主題、關鍵詞、研究方法等要素進行編碼，試圖描述在一定時期之內公共管理學科的整體發展概況。從目前我國學者的研究來看，這部分應用在內容分析法中所占的絕對數量最多。從方法論的特征來看，將內容分析法運用于學科綜述是非常合理的選擇。首先，樣本數量豐富，無需進行嚴格的抽樣。毫無疑問，在權威雜志上發表的學術論文或高校的博士論文數量巨大，且天然地具有合法性，能夠代表這一學科的發展情況。因此在進行此類研究時，抽樣工作簡單。其次，在進行學科綜述時所選擇的樣本相對收斂。無論是發表的學術文章還是未發表的學科或會議論文，其風格相對統一、結構相對一致。內容在形式上的一致性保證了編碼的準確性。第三，公共管理的學科框架已經有了很好的建構，使得編碼表（codingsheet）的編寫并非憑空而來，而有較強的學術認同。例如，針對研究方法，學術界對其分類已經形成了共識；同理，對資助基金的層次也有公認并清晰的劃分。這種整齊的分類與框架使得編碼既具可信度，也在多次學術研究的檢驗中保證了其準確度性。但是，這類研究也存在兩個主要問題：第一，如何針對研究主題進行更為準確的編碼。眾所周知，公共管理屬于交叉學科，其知識來源包括政治學、管理學、法學、社會學等多個學科；從而一篇學術論文可能涉及多個主題。這一情況在一些新興的研究領域與問題中尤為凸顯。例如，一篇探討分析“公立醫院改革”的文章，其主題即可以確定為“事業單位”，也可以是“公共衛生”，甚至“公共政策”。對這一問題的解決方案有兩個：一是在確定編碼表時進行更為細致的劃分；二是隨時觀測編碼的內部信度。第二，這類領域綜述型的研究如何獲得創新。事實上，在本文的撰寫過程中，筆者搜集了包括中英文在內的公開發表的十八篇類似主題的研究并其進行了一個簡單的內容分析，發現其結論大體一致，主要認為我國公共管理研究存在著實證研究缺乏、研究方法單一滯后、缺乏問題意識等三大主要問題。對學科發展進行綜述式與概覽式的描述固然重要，但在這一過程中如何體現方法論與研究內容、研究視角的創新，是對學者們的挑戰。

（二）運用內容分析法對某一政策的變遷過程或整體情況進行探尋在這類研究中，樣本為統一的政策文件（或類政策文件，如《人民日報》社論等）；其編碼單元可能為章節、段落、句子等。在多數時期，這類內容分析法使用關鍵詞進行編碼，即通過對某一關鍵詞出現頻率的統計與比較，獲得結論；在某些對體例限制嚴格的文本文件中，如政府工作報告，也可分析某一特定內容篇幅的相對大小，從而獲得結論。例如，兩位學者利用我國各個省級政府的五年間的工作報告為樣本，分析總結了省級政府績效的自評估情況。筆者運用可檢索獲得的電子政務績效評估方案作為樣本，分析了我國當前電子政務績效評估的主流模式。在這一領域在中運用內容分析法有兩個注意事項。首先，樣本的選取要高度一致，由此才能夠實現有效“控制”（control），保證樣本的內部效度。其次，此類研究應當注意理論建構問題，即樣本的選擇、編碼內容的確定以及分析方式需要有嚴格的理論建構加以支撐。更明確的說：通過理論建構，研究者能夠獲得令人信服的結論，“我使用何種內容為數據，就能夠獲得何種結論”。例如，在國際關系領域中被廣泛使用的行為代碼分析認為在樣本數量足夠大的前提下，決策者的信念與其行為是一致的；在操作層面，理論建構為“行為代碼（講話）能夠反應戰略信念”。而事實上，這一看似簡約的相關性是在大量心理學、生理學、行為學、以及政治學的理論基礎之上所建構的。若缺乏了這一具有思想深度的理論建構過程，所選取的內容與結論之間的聯系就會被切斷。

（三）運用內容分析法對議程設置進行分析在公共政策過程中，議程設置是以大量公開的本文內容（言論、網絡信息、媒體報道等）來加以呈現的，使用內容分析法對議程設置進行研究屬于公共管理與傳播學的交叉領域。隨著大數據時代的來臨以及各種數據挖掘軟件的使用，研究者們所面對的“文本內容”也越來越豐富。但是，在使用內容分析法進行議程設置的研究時，學者們應當極為謹慎。在當前文本內容爆炸的背景之下，內容分析法只能分析媒體與公眾“在想什么”（whattothink），而不能分析媒體與公眾“怎么想”（whattothinkabout）。出現這種情況的原因也正在于文本內容的豐富與各種行文風格的多樣。尤其是當有關議程設置的文本來源于社交媒體時，這種現象尤為突出。首先，社交媒體具有私媒體的性質，其內容的撰寫毫無固定程式可依照，完全依賴內容生產者的個人創意，可能會產生表面意義與潛在意義相悖的情況；其次，（微博）有限的字數無法形成有效的上下文關系，從而對真實的意思表示更加難以判斷。因此，盡管內容分析法能夠根據各類媒體內容分析公共政策的議程設置過程，在應用中應當極為謹慎，從內容樣本的選擇到編碼表的編制都要充分考慮內部與外部信度的問題。最后需要指出，內容分析法具有很多優勢，但它也存在局限性。第一，內容分析的對象僅限于那些已經被以某種形式記錄下來了的東西。任何事物，只有當他們被以某種形式（如文字、錄音、圖片等）記錄下來之后，才可能成為內容分析的對象；而對未被記錄下的事務，內容分析便無從談起。這個局限要求研究者不要把內容分析當成唯一的工具來使用。很多時候，內容分析可以與訪談相結合，如對訪談內容進行分析。這種結合可以有效的彌補內容分析的這一局限。第二，它無法幫助我們厘清變量之間的因果關系。從這個意義上看，內容分析法更多的是一種描述性的分析方法。因此，學者們同樣需要將內容分析法配合其他方法共同使用，推動科學實證研究的深化。

作者：劉偉單位：中國人民大學公共管理學院講師