ROST内容挖掘系统对内容分析法影响的研究

方琴

【摘要】本文通过对ROST内容挖掘系统的学习，加深对内容分析法的认识，从而研究知识经济时代ROST内容挖掘系统对内容分析法发展进程中的影响，发现ROST内容挖掘系统的价值所在，为以后的研究提供快速有效的信息。

【关键词】ROST内容挖掘系统 内容分析 知识经济

【中图分类号】G64 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2014）01-0234-02

引言

知识经济时代，如何快速有效的获得有价值的信息，是研究者普遍关注的问题，在教育研究中，面对大量的国内外研究文献，我们要想获得有价值的信息，就必须采用科学的方法，对大量的文献进行量化分析。随着信息时代的到来，内容分析法在计算机、网络技术研究中也成为了一个新热点，由武汉大学虚拟学习团队研发的ROST内容挖掘系统是基于网络计算技术的一种科学研究方法，本文通过对ROST内容挖掘系统中社会网络和语义网络功能模块分析以期发现对内容分析法发展进程中的影响，进而探讨ROST内容挖掘系统的使用价值。

1.内容分析法的概念及特征

内容分析法，是对于明显的传播内容，做客观而有系统的量化并加以描述的一种专门研究方法，其特征有传播内容的明显性，客观性，系统性及量化性。

2.内容分析法的发展

2.1 内容分析法的产生与发展

20世纪初，有人采用一些半定量的方法对文献的内容进行分析和解释。这些研究主要是通过统计报纸上某方面内容的新闻报道篇数，来考察报道的重点以及社会舆论状况，并对艺术、音乐、文学和哲学等方面文献的主题内容进行分析，以期发现社会和文化变化的历史趋势。这种研究方式的出现和应用形成了内容分析法的雏形，因其可操作性强、适用面广的特点而得以不断发展。

2.2内容分析法的类型演变

内容分析法作为一种研究社会现实的科学方法，经过了不断的理论探讨和实践应用才逐步趋于成熟与完善。在此过程中，通过对该方法究竟是定性研究还是定量研究的激烈争论，研究者先后提出了以下几种方法类型，从中可以看到内容分析法的演变轨迹以及技术进步对其发展的推动作用。

2.2.1解读式内容分析法（Hermeneutic content analysis）

解读式内容分析法是一种通过精读、理解并阐释文本内容来传达作者的意图的方法。“解读”的含义不只停留在对事实进行简单解说的层面上，而是从整体和更高的层次上把握文本内容的复杂背景和思想结构。从而发掘文本内容的真正意义。

2.2.2实验式内容分析法（ Empirical analysis）

实验式内容分析主要指定量内容分析和定性内容分析相结合的方法。20世纪20年代末，新闻界首次运用了定量内容分析法，将文本内容划分为特定类目，计算每类内容元素出现频率，描述明显的内容特征。该方法具有三个基本要素，即客观、系统、定量。用来作为计数单元的文本内容可以是单词、符号、主题、句子、段落或其他语法单元，也可以是一个笼统的“项目”或“时空”的概念。这些计数单元在文本中客观存在，其出现频率也是明显可查的，但这并不能保证分析结果的有效性和可靠性。一方面是因为，统计变量的制定和对内容的评价分类仍由分析人员主观判定，难以制定标准，操作难度较大；另一方面计数对象也仅限于文本中明显的内容特征，而不能对潜在含义、写作动机、背景环境、对读者的影响等方面展开来进行推导，这无疑限制了该方法的应用价值。定性内容分析法主要是对文本中各概念要素之间的联系及组织结构进行描述和推理性分析。

2.2.3计算机辅助内容分析法（Computer？鄄aided content analysis）

计算机技术的应用极大地推进了内容分析法的发展。无论是在定性内容分析法中出现的半自动内容分析，还是在定量内容分析法中出现的计算机辅助内容分析，都只存在术语名称上的差别，而实质上，正是计算机技术将各种定性定量研究方法有效地结合起来，博采众长，使内容分析法取得了迅速推广和飞跃发展。随着信息技术的发展，文献统计部分的工作可以在计算机软件工具的辅助下变得轻松起来；但同时，伴随网络时代而来的“信息爆炸”又进一步加大了内容分析的难度。因此，只有不断将新技术应用于研究之中，才能提高工作效率和分析结论可信度。

3.ROST内容挖掘系统简介

ROST是基于内容挖掘的人文社会科学数字化研究平台，是一组功能联系紧密，可相互智能协作，无缝互操作的软件及插件包，最终形成能够依据一定范式进行人文社科智能化学术研究的数字化研究平台。可分析论文、微博、博客、论坛、网页、书籍、聊天记录、电子邮件、本地文本类格式文件、数据库中各类文本字段，分析方法目前支持：分词、字频统计、词频统计、聚类、分类、情感分析（含简单和复杂）、共现分析、同被引分析，依存分析、语义网络、社会网络、共现矩阵等分析方法。由武汉大学信息管理学院、计算机学院沈阳教授博导设计，编码。

3.1系统总界面

3.2功能模塊

该系统包含功能性分析文本操作，可视化，工具聊天分析，全网分析，网站分析，浏览分析，微博分析，期刊分析等十个部分，分别从每个部分详细论述了如何利用计算机操作量化人文知识，得出研究结论。能够对目前海量的数字化人文资料进行组织、标引、检索和利用，以保证人文研究的海量性、智能性和客观性，可节省大量的人力物力，提高研究效率，并可通过定量分析和定性分析的结合，从中归纳出具有说服力的普遍性结论。

3.3研究结果

对ROST内容挖掘系统社会网络和语义网络分析模块进行实验研究，根据具体操作实施得出如下分析的结果。

总结

本文通过 ROST内容挖掘系统的社会网络和语义网络分析模块进行分析，得到上述如图所示的图示化分析结果，以简单直观的方式呈现了分析的内容，可以广泛应用于社会学和政治学、心理认知科学以及很多其他领域。在调查研究中运用ROST内容挖掘系统的研究方法，可以快速的揭示各类传播、交流内容的重点从而揭示社会各类机构的意识倾向、关注焦点和交流趋势；描述人们在态度和行为上对交流的反应；以及调查个人或团体的心理和情绪状态。另外，ROST内容挖掘系统成果反映出的人的思想意识与生活实践的密切联系，从而有效的引导人们的行为。

参考文献：

[1]ROST Content Mining System User Manual Version 6.0 武汉大学 ROST虚拟学习团队

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