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Ancora un esempio: M. Barbagli, Sotto lo stesso tetto.

Mutamenti della famiglia in Italia dal XV al XX secolo, Il

Mulino, 1984.

Ricerca retrospettiva: uso delle strutture

allocutive (= espressioni per denotare

l’interlocutore) come indicatore dei ruoli e dei

rapporti di autorità all’interno della famiglia:

- uso a seconda delle relazioni di

parentela;

- riti di passaggio linguistici;

- differenze a seconda dei ceti;

- cambiamenti linguistici come

indicatori di cambiamenti sociali.

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

17 associazione: 1° tipo

Con quale pronome allocutivo le persone nate nel periodo 1890-1910 si rivolgono al

padre, secondo l’occupazione di questo

Brac- Mez- Coltiv Oper Oper artig commerc impieg industr Dirig e

ciante zadro prop industr terz lib

e profess

affitt

Tu 33 17 43 55 61 71 70 84 83 97

Voi 64 82 57 39 33 28 22 9 17

Lei - - - 1 2 - 7 5 - 3

Non l’ha

conosciuto 3 1 5 4 1 1 2 - -

Totale 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

n. casi 129 113 118 95 46 77 69 56 23 39

– Relazione diretta fra livello di reddito / di prestigio e frequenza “tu”;

– A parità di altre condizioni, il “tu” veniva più usato negli strati urbani

che in quelli rurali;

– A parità di reddito, prestigio e di ambiente rurale, l’uso del “tu” era

associato dalle condizioni di lavoro: più frequente fra mezzadri (e

meno fra braccianti) rapporti più gerarchici cambiamenti socio-

 

culturali più lenti

– L’introduzione del “tu” è iniziata dall’alto della gerarchia sociale e si

è estesa molto lentamente agli altri strati (nei ceti urbani: alcuni

decenni; nei ceti agricoli: un secolo)

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

18 associazione: 1° tipo

Analisi delle contingenze

Si applica a tabelle di contingenza, per rilevare l’associazione fra una

categoria di una variabile e una categoria dell’altra variabile.

Come in tutta l’analisi bivariata di variabili categoriali o ordinali, sono 2 le

procedure:

1) Metodo dello scarto dall’indipendenza

2) Scarto fra frequenze osservate e frequenze attese

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

19 associazione: 1° tipo

(Una breve parentesi di analisi dei dati)

1 - METODO DELLO SCARTO DALL’INDIPENDENZA

se ci fosse completa indipendenza:

COMPOSIZIONE SOCIALE DEGLI ISCRITTI ALLA FACOLTA' DI LETTERE

medi medi

autonomi dipendenti

superiori operai TOT (237)

M 18,9 29,7 23,4 28,0 100 (1.178)

F 18,9 29,7 23,4 28,0 100 (1.415)

Tot. 18,9 29,7 23,4 28,0 100

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

20 associazione: 1° tipo

INVECE:

COMPOSIZIONE SOCIALE DEGLI ISCRITTI ALLA FACOLTA' DI

LETTERE medi medi

autonomi dipendenti

superiori operai TOT

M 12,2 27,5 23,2 37,1 100 (237)

F 20,2 30,2 23,4 26,2 100 (1.178)

Tot. 18,9 29,7 23,4 28,0 100 (1.415)

Es.: Le F provengono dai ceti superiori in % maggiore (20,2%) rispetto alla %

di tutto il campione (18,9%).

QUINDI vi è associazione fra F e “ceti superiori”

= confrontare per colonna le%

di riga

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

21 associazione: 1° tipo

Galtung: Regola generale

I. Si stabilisce quale var. considerare indipendente;

II. Si percentualizza all’interno delle sue categorie;

III. I confronti vanno effettuati nella direzione opposta a quella della

percentualizzazione.

COMPOSIZIONE SOCIALE DEGLI ISCRITTI ALLA FACOLTA' DI LETTERE

medi medi

autonomi dipendenti

superiori operai TOT (237)

M 12,2 27,5 23,2 37,1 100 (1.178)

F 20,2 30,2 23,4 26,2 100 (1.415)

Tot. 18,9 29,7 23,4 28,0 100

Con % di riga il confronto è per colonna

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

22 associazione: 1° tipo

2 – CONFRONTO FRA FREQUENZE OSSERVATE E FREQUENZE

ATTESE

FREQUENZE OSSERVATE (f ) = frequenze effettivamente registrate;

o

FREQUENZE ATTESE (f ) = frequenze teoriche, ipotetiche, in caso di

e

TOTALE indipendenza fra le due variabili.

Es. di totale indipendenza(in %)

COMPOSIZIONE SOCIALE DEGLI ISCRITTI ALLA FACOLTA' DI LETTERE

medi medi

autonomi dipendenti

superiori operai TOT (237)

M 18,9 29,7 23,4 28,0 100 (1.178)

F 18,9 29,7 23,4 28,0 100 (1.415)

Tot. 18,9 29,7 23,4 28,0 100

Indipendenza in tutte le righe è identico il rapporto p. es. fra % “superiori” e

tot.

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

23 associazione: 1° tipo

Per calcolare le f si parte dalla tabella di f in v.a.

e o

COMPOSIZIONE SOCIALE DEGLI ISCRITTI ALLA FACOLTA' DI LETTERE

medi medi

autonomi dipendenti

superiori operai TOT

M 29 65 55 88 237

F 238 356 276 309 1178

Tot 267 421 331 397 1415

In una proporzione il valore di un estremo

a

Es. per la 1 cella: X = f

e incognito è dato dal prodotto dei medi

X : 237 = 267: 1.415 diviso l’estremo noto:

X = (237 x 267) : 1.415

X = 45 = f = frequenza che si avrebbe se le 2 var. fossero del tutto

e indipendenti

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

24 associazione: 1° tipo

Regola generale: R x C

i i

fe =

i N

R = marginale di riga C = marginale di colonna

i i

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

25 associazione: 1° tipo

Ripetendo la stessa procedura per tutte le altre celle:

Frequenze attese (f )

e

COMPOSIZIONE SOCIALE DEGLI ISCRITTI ALLA FACOLTA' DI LETTERE

medi medi

autonomi dipendenti

superiori operai TOT

M 45 71 55 66 237

F 222 350 275 330 1178

Tot 267 421 331 397 1415

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

26 associazione: 1° tipo

Poiché le frequenze attese (f ) sono distinte dalle frequenze osservate (f ), è

e o

possibile confrontare f e f per ciascuna cella.

e o

Es. per prima cella:

f = 29 f = 45 Scarto f – f = 29 – 45 = – 16

o e o e

IL SEGNO E’ NEGATIVO Le 2 modalità

(M e “superiori”) tendono a respingersi = i

M non tendono a provenire dai ceti

superiori

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

27 associazione: 1° tipo

Adottando la stessa procedura anche per le altre celle:

Scarti fra frequenze osservate e frequenze attese (f – f )

o e

COMPOSIZIONE SOCIALE DEGLI ISCRITTI ALLA FACOLTA' DI LETTERE

medi medi

autonomi dipendenti

superiori operai TOT

M -16 -5 0 22 0

F 16 5 0 -22 0

TOT 0 0 0 0 0

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

28 associazione: 1° tipo

Vi è un solo nesso globale fra le due variabili:

La somma algebrica degli scarti per riga o per colonna o su tutta la tabella dà

sempre 0.

TUTTO IL RESTO del discorso SI COLLOCA A LIVELLO CELLULARE =

“ogni cella racconta la sua storia” =

NON SI PUO’ PARLARE DI RELAZIONE FRA

DUE CATEGORIALI, MA DI UNA SERIE DI

EFFETTI DI INTERAZIONE CELLA PER

CELLA

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

29 associazione: 1° tipo

Esempio (Tesi De Cenzo su Ballarò 5/04/05)

FREQUENZE OSSERVATE

Berlusconi Alemanno D'Alema Rutelli TOTALE

Fiscalità 14 3 8 6 31

Occupazione 10 4 19 8 41

Istruzione 8 5 4 3 20

Potere d'acquisto 6 3 16 23 48

Sanità 7 0 0 6 13

Riforma costituzionale 15 1 4 2 22

Rinnovi contrattuali 2 0 11 4 17

Federalismo 21 4 5 5 35

Compet internaz 16 13 4 1 34

Imprenditoria 5 7 6 5 23

Informazione 4 2 2 3 11

Giustizia 9 1 2 4 16

Cultura 0 0 4 1 5

Salute 2 coaliz 11 4 2 2 19

TOTALE 128 47 87 73 335

NB. Analisi (monovariata) di marginali di riga = frequenza dei temi “agenda

politica” del dibattito

Analisi (monovariata) dei marginali di colonna = tot. temi sollevati da ciascun

leader protagonismo

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

30 associazione: 1° tipo

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

31 associazione: 1° tipo

Indici verbali

Di solito usati per inferire da determinate caratteristiche del testo le

caratteristiche psicologiche dell’autore.

Possono essere usati anche nella ricerca sociale (applicati a

trascritti di interviste non direttive, alla letteratura, a messaggi dei

mezzi di comunicazione di massa….) come indicatori di

caratteristiche psicologiche non patologiche

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

32 associazione: 1° tipo

Lessico = Insieme dei termini di una lingua, con le

Indici lessicali:

• relative accezioni. Sinonimo di vocabolario.

TTR (type-token ratio) = p/P

con p = n. parole diverse; (NB Una parola che ricorre più volte viene

conteggiata una sola volta)

P = n. complessivo di parole.

Si applica su campioni di testi di lunghezza standard (100, 200, 500 o 1000

parole).

In psicologia clinica può essere utilizzato come indicatore di disagio

psicologico (p. es. gli schizofrenici presentano bassi valori di TTR); nella

ricerca sociale come indicatore di competenza linguistica.

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

33 associazione: 1° tipo

•Indici grammaticali = considerano parole classificate in categorie

grammaticali

• VAQ (verbe-adjective quotient) = V/A

con V = n. delle forme verbali (esclusi ‘essere’, ‘avere’, sostituti di

‘essere’…)

A = n. degli aggettivi

In psicologia clinica può essere utilizzato come indicatore di instabilità

affettiva; nella ricerca sociale come indicatore di stereotipia.

Nella ricerca sociale può servire a rilevare, p. es., quanto un messaggio sia

descrittivo o valutativo

Alti valori del VAQ = livelli elevati di stereotipia

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

34 associazione: 1° tipo

• Una variante del VAQ:

(N+V)/(A+Av) Soprattutto di modo,

con N = n. di sostantivi; tempo, giudizio,

V = n. di forme verbali; quantità

A = n. di aggettivi;

Av = di avverbi.

Come il VAQ, può essere utilizzato come indicatore di stereotipia.

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

35 associazione: 1° tipo

•Indici semantici: considerano parole classificate in categorie di significato

DRQ (discomfort-relief quotient) = M/(M+B)

con M = parole esprimenti malessere;

B = parole esprimenti benessere.

In psicologia clinica può essere utilizzato in situazioni prima/dopo, ad

esempio prima e dopo un intervento finalizzato a risolvere un problema che

suscita disagio o tensione emotiva.

Esempio (Tesi De Cenzo su Ballarò 5/04/05)

drq

D’Alema 0,09

Rutelli 0,07

Berlusconi 0,18

Alemanno 0,24

Diamanti 0,06

Faini 0,06

Vendola 0,00

Floris 0,12

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

36 associazione: 1° tipo

Analisi delle valutazioni

UdA: proposizione

Tutte le proposizioni di un testo vengono così classificate:

NR

Non

rilevanti

= 0 N NB_ La classificazione

Neutro

= 0 delle frasi R può

Proposizioni essere più sensibile:

R F Es.: Molto favorevole:

Rilevanti Favorevole + 2

= + 1 Abbastanza favorevole:

S + 1

Sfavorevole

= - 1 Etc.

Indice di favore:

[(F – S) / R] x F/ (NR + R)

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

37 associazione: 1° tipo

Analisi degli asserti valutativi (EAA)

Procedura finalizzata a rilevare la direzione (positiva o negativa) e

l’intensità della valutazione nei confronti di uno o più oggetti di

atteggiamento (attitude object, AO) in un testo o in un insieme di testi

(Osgood, Saporta e Nunnally, 1956).

• Si selezionano i sistemi di asserti che includono una valutazione

verso quell’oggetto;

• Si scompongono i sistemi di asserti in asserti semplici (attore /

azione / complemento)

• Si costituisce un gruppo di analisti

• Ciascun analista deve attribuire un punteggio a ciascun elemento

valutativo (attore/azione/complemento): da + 3 (massimo favore)

a – 3 (massimo sfavore)

• Si calcola la media dei punteggi ottenuti da ciascun oggetto di

atteggiamento direzione (pro- o contro-) e intensità della

valutazione verso quell’oggetto

• Si comparano le valutazioni di oggetti diversi nello stesso testo

e/o di uno stesso oggetto in più testi

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

38 associazione: 1° tipo


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50

PESO

1.03 MB

AUTORE

Atreyu

PUBBLICATO

+1 anno fa


DESCRIZIONE DISPENSA

Questa lezione fa riferimento al corso di Analisi dell'informazione e dei pubblici tenuto dal prof. Montesperelli e spiega il primo tipo di AdC. In modo particolare viene spiegato come scomporre un testo in unità di analisi; quali possono essere queste unità di analisi(parole, simboli, frasi etc..; come organizzarle in variabili ed analizzarle.


DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in editoria multimediale e nuove professioni dell'informazione
SSD:
A.A.: 2011-2012

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Atreyu di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Analisi dell'informazione e dei pubblici e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università La Sapienza - Uniroma1 o del prof Montesperelli Paolo.

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