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2) Se la popolazione è molto numerosa, diventa

difficile disporre di tutte le unità di analisi per

estrarre casualmente un campione.

Per queste ragioni, spesso si ricorre a campioni

non casuali/probabilistici.

La numerosità campionaria non è calcolata

mediante statistica inferenziale.

“L’esperienza pratica ci dice che [per la numerosità campionaria]

è sufficiente una percentuale che va dal 5% al 10%” sul totale

della popolazione (Altheide 1996/2000, 57).

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

15 Associazione: 3° tipo

Un esempio di campionamento non probabilistico:

Articoli di quotidiani su protesta discariche

POPOLAZIONE (% di cella)

1° semestre 2° semestre

anti pro anti pro N = 5.230

Sinistra 9 8 4 4

Centro 12 10 6 7

Destra 14 10 7 9

CAMPIONE PER QUOTE PROPORZIONALI

tot. n = 420

Prima cella: il 9% di 420 è 37

Seconda cella: l'8% di 420 è 35

etc.

CAMPIONE DI ARTICOLI (v. a.)

1° semestre 2° semestre

anti pro anti pro

Sinistra 37 35 18 18 n = 420

Centro 50 44 24 29

Destra 59 40 28 38

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

16 Associazione: 3° tipo

Vantaggi:

• il campionamento è più agevole;

• È rappresentativo sulle proprietà poste a

base del campionamento;

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

17 Associazione: 3° tipo

Se invece non interessa la proporzionalità

del campione e/o non si conosce la

distribuzione congiunta - nella popolazione -

delle proprietà a base del campione, si può

scegliere una numerosità uguale in tutti i

sotto-campioni

Esempio (n = 420):

CAMPIONE PER QUOTE FISSE (v.a.)

CAMPIONE DI ARTICOLI (v. a.)

1° semestre 2° semestre

anti pro anti pro

Sinistra 35 35 35 35

Centro 35 35 35 35

Destra 35 35 35 35

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

18 Associazione: 3° tipo

Vantaggio:

Evidenzia le differenze fra sotto-campioni

(es. considerare in maniera disgiunta e

congiunta: periodo di pubblicazione,

collocazione politica dei quotidiani e

orientamento dell’articolo)

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

19 Associazione: 3° tipo

Un altra procedura non

probabilistica: il campionamento

“a valanga”

• molto utile per popolazioni sconosciute o poco

numerose.

• Non conoscendo la popolazione, non è possibile

determinare la numerosità del campione

• Se la popolazione è conosciuta ma è poco

numerosa, il campionamento “a valanga” è

un’alternativa a quello “per quote” (v. prima)

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

20 Associazione: 3° tipo

• La individuazione dei

casi (p. es.

documenti) non viene

tutta pre-fissata da

un piano rigido di

campionamento;

• L’analisi attenta dei

primi casi consente di

raccogliere

informazioni utili

anche per individuare

i documenti da

analizzare

successivamente

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

21 Associazione: 3° tipo

Esempi:

I - Altheide (1996/2000, 53 ss.)

Articoli su sparatorie che coinvolgono funzionari di

Polizia

Nuove conoscenze

Individuazione di nuove categorie di articoli da

analizzare

Definizione di una tipologia esaustiva di notizie

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

22 Associazione: 3° tipo

II – Morcellini et al. (2003)

• Distribuzione di un questionario a

partecipanti a newsgroup

sull’11 settembre;

• A questi primi casi si chiedeva di inoltrare il questionario

da compilare anche ad altri casi.

Anche in questo caso: campionamento a valanga non

conoscenza della numerosità della popolazione

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

23 Associazione: 3° tipo

Numerosità di un campione

selezionato “a valanga”

La rilevazione di casi (documenti) dovrebbe terminare quando il

ricercatore è sicuro che ulteriori rilevazioni non apporterebbero

significativi contributi ai propri obiettivi cognitivi (criterio di saturazione,

Bertaux 1980).

MA;

1) La numerosità che deriva dal criterio di saturazione non è

assimilabile la concetto di rappresentatività statistica,

2) Il ricercatore non può mai essere sicuro di aver raggiunto un

quadro sufficientemente completo di informazioni;

3) In realtà la ricerca termina per ragioni più contingenti (tempi,

risorse, etc.).

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

24 Associazione: 3° tipo

Raccolta delle informazioni:

LA SCHEDA DI ANALISI

La raccolta avviene attraverso una scheda

molto simile ad un questionario con domande

strutturate e semi-strutturate

Di solito le informazioni così raccolte vengono

codificate e immesse in una matrice C x V (dove

ogni caso è il testo rilevato mediante scheda)

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

25 Associazione: 3° tipo

UN ESEMPIO: LE NOTIZIE SULLA

CAMPAGNA ELETTORALE DATE

DA PROGRAMMI DI TV

INFORMAZIONE E TRIBUNE

(Marini e Roncarolo 1997, 77)

Unità di analisi: “brano di discorso” = tutto o

parte di un discorso, svolto durante la

trasmissione, che sia:

1) continuato;

2) Incentrato su un tema prevalente;

3) Dotato di sufficiente compiutezza;

4) Enunciato da un unico soggetto.

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

26 Associazione: 3° tipo

Esempio (Marini e Roncarolo 1997):

Scheda di rilevazione dei TG

UdA = notizia concernente– direttamente o no – la campagna elettorale

DURATA

Fino a 30’’

 Da 31’’ a 1’

 Da 1’ a 5’

 Oltre 5’

SETTIMANA DI CAMPAGNA: ….

LA NOTIZIA-UdA VIENE PRESENTATA IN SOMMARIO?

 No

QUAL E’ IL TEMA AL CENTRO DELLA NOTIZIA?

Alleanze, schieramenti, patti di desistenza

 Governabilità

 Ideologia, valori ideali, ruolo storico del partito/schieramento

…..

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

27 Associazione: 3° tipo

La scheda di rilevazione può

rilevare anche testi iconici

Es. foto di cronaca su Guerra del Golfo (Altheide

1996 / 2000, 84 ss.)

Temi:

 Equipaggiamento e armi

 Idem + truppe

 Solo persone e soldati

 Soldati USA e alleati

 Nemici, inclusi soldati

 Civili nemici

 Manifestanti contro la guerra

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

28 Associazione: 3° tipo

La raccolta delle informazioni e la

registrazione in matrice

• È opportuno che i ricercatori (“analisti”) lavorino

in gruppo (possibilmente interdisciplinare);

• I ricercatori PRIMA effettuano un’analisi

individuale, compilando ciascuno per conto suo

la scheda d’analisi per ogni caso;

• POI un’analisi di gruppo, per discutere e

risolvere le eventuali discordanze.

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

29 Associazione: 3° tipo

Due concetti fondamentali:

1) FEDELTA’ (v. “Premessa”)

• Un dato in matrice è fedele se corrisponde allo strato effettivo di

quel caso su quella proprietà;

• Quindi qs concetto riguarda la relazione fra DATO (matrice) e

STATO (referente);

• La fedeltà è l’obiettivo fondamentale di ogni ricerca; ma non viene

(quasi) mai controllata perché:

a) la fedeltà è difficilmente dimostrabile (soprattutto per opinioni,

valori, atteggiamenti …);

b) il controllo di fedeltà si deve svolgere a livello cellulare viene

considerato troppo oneroso

• Nell’AC il controllo di fedeltà è più agevole la sua base empirica

(testi) è più disponibile, stabile e controllabile

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

30 Associazione: 3° tipo

2) ATTENDIBILITA’

= grado di concordanza fra registrazioni diverse effettuate

sugli stessi casi:

a) INTRASOGGETTIVA = tra registrazioni diverse, in

momenti diversi, effettuate da uno stesso ricercatore,

con lo stesso strumento, sugli stessi casi;

b) INTERSOGGETTIVA = tra registrazioni diverse,

effettuate da ricercatori diversi, con lo stesso

strumento, sugli stessi casi. ( )

Galtung 1967

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

31 Associazione: 3° tipo

Come quantificare l’attendibilità: Il

coefficiente C di Krippendorf

Esempio: 2 analisti (Arcibaldo e Petronilla)

devono valutare 10 personaggi di fiction:

0 = nel programma TV quel personaggio è

valutato negativamente;

1 = è valutato positivamente

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

32 Associazione: 3° tipo

PERSONAGGI FICTION

ANALISTI a b c d e f g h i l

Arcibaldo 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1

Petronilla 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0

3 discordanze: Personaggi a

d

l

Le valutazioni di Arcibaldo e Petronilla possono essere riportate in una tabella di contingenza

(in giallo le frequenze delle discordanze OSSERVATE)

Arcibaldo TOT

0 1

0 5 2 7 Tot. Discordanze Osservate = 3

Petronilla 1 1 2 3

TOT 6 4 10

Si calcolano le discordanze ATTESE (= imputabili al caso)

Arcibaldo

0 1

0 4,2 2,8 Tot. Discordanze attese = 2,8+1,8 = 4,6

Petronilla 1 1,8 1,2

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

33 Associazione: 3° tipo


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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 terzo tipo di AdC. In che modo l’unità di analisi coincide con l’unità di contesto; come campionare i casi da analizzare; fino a che punto questo campionamento garantisce la rappresentatività; come raccogliere le informazioni sui casi campionati e come analizzarli.


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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