Definizioni preliminari: Coris
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VII – ANALISI DEL CONTENUTO:
UNA TIPOLOGIA
Paolo Montesperelli AIP / VII - AdC 1°tipo 1
2018-2019
Definizioni preliminari:
• ‘significante’ = il piano
dell’espressione; è
complementare al ‘significato’ (=
contenuto). Entrambi, congiunti,
compongono il segno.
testo
• ‘Unità di contesto’ = il contesto in Unità di contesto
cui ciascun tipo di unità di analisi
compare l’unità di analisi è Unità di analisi
inclusa nell’unità di contesto
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2018-2019Concetti fondamentali:
UNITA’ DI CONTESTO UNITA’ DI ANALISI
E’ meno esteso di un intero
testo, ma più ampio
dell’unità di analisi a cui dà
esempi
significato
frase parola
paragrafo tema
Trasmissione TV personaggi
etc. etc.
In relazione al tipo di unità di analisi sottoposte a
classificazione, è possibile distinguere tre tipi di AdC
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2018-2019
TRE TIPI DI ANALISI DEL
CONTENUTO:
UNITA’ DI ANALISI = ELEMENTI
DEL SIGNIFICANTE
sì no
SCOMPOSIZIONE Sì 1° tipo 2° tipo
DELL’UNITA’ DI CONTESTO
IN UNITA’ DI ANALISI
No 3° tipo
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2018-2019AdC DEL 1°TIPO
UNITA’ DI ANALISI = ELEMENTI
DEL SIGNIFICANTE
sì no
SCOMPOSIZIONE Sì 1° tipo 2° tipo
DELL’UNITA’ DI CONTESTO
IN UNITA’ DI ANALISI
No 3° tipo
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2018-2019
LE UNITA’ DI ANALISI COINCIDONO CON GLI
ELEMENTI “SIGNIFICANTI” O CON GLI
ELEMENTI GRAMMATICALI DELLA STRUTTURA
LINGUISTICA (Rositi 1988, 71)
Ad esempio:
• Parole (v. p. es. Lasswell);
• Sintagmi = sequenza unitaria di 2 o più segni (nel linguaggio:
sequenza ordinata di 2 o più parole all’interno di una frase);
• Simboli-chiave = una o poche parole capaci di raggiungere il centro
di attenzione del destinatario (Lasswell); elementi semantici cruciali;
Paolo Montesperelli AIP / VII - AdC 1°tipo 6
2018-2019Proposizione ( asserti) = unità sintatticamente compiute; Enunciati ( sistemi di asserti) = sequenza di parole, composta da 2 o più proposizioni, emessa da un solo soggetto e delimitata da pause, silenzi o enunciati di altri soggetti. Discorsi = sequenza di più enunciati Paolo Montesperelli AIP / VII - AdC 1°tipo 7 2018-2019 • Le unità di analisi (parole o segmenti di testi) sono facilmente individuabili e isolabili • L’AdC del 1°tipo è quella più facilmente attuabile con procedure completamente automatiche (trattamento informatico) Paolo Montesperelli AIP / VII - AdC 1°tipo 8 2018-2019
Analisi monovariata
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2018-2019
Un esempio. Parole-chiave in
articoli su immigrati
v.a. %
polizia 314 54
arrestare 34 6 Il tema è trattato
commissariato 122 21 come problema di
denunce 61 11 ordine pubblico
povertà 22 4
servizi sociali 12 2
volontariato 15 3
TOTALE 580 100
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2018-2019Word cloud:
Rapporto
proporzionale tra
frequenza nel testo e
dimensione di ogni
parola
Oggi l’analisi delle frequenze di unità lessicali è una procedura di tipo
descrittivo, generalmente utilizzata in una prima fase esplorativa nelle
ricerche di analisi del contenuto, per trarre indicazioni per la scelta e la messa
a punto di procedure più complesse da applicare nelle fasi successive.
-Uno stesso termine può avere significati diversi a seconda dei
testi/contesti;
-L’uso di sinonimi o pronomi può ridurre la frequenza di alcune
parole;
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2018-2019
INDICI
u.d.a. = parole
• Indici lessicali: Lessico = Insieme dei termini di una lingua, con le
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.
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2018-2019•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
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2018-2019
• Una variante del VAQ:
(N+V)/(A+Av)
con N = n. di sostantivi; Soprattutto di modo,
V = n. di forme verbali; tempo, giudizio,
A = n. di aggettivi; quantità
Av = di avverbi.
Come il VAQ, può essere utilizzato come indicatore di stereotipia.
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2018-2019DRQ (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
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2018-2019
U.d.a. = proposizioni
Analisi delle valutazioni
UdA: proposizione
Tutte le proposizioni di un testo vengono così classificate:
NR
Non
rilevanti
=0
N
Neutro NB_ La classificazione
Proposizioni
=0 delle frasi R può
essere più sensibile:
R F
Rilevanti Favorevole
Es.: Molto favorevole:
=+1 +2
Abbastanza
S favorevole: + 1
Sfavorevole
=-1 Etc.
Indice di favore:
[(F – S) / R] x F/ (NR + R)
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2018-2019Analisi 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
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2018-2019
Valutazione di uno stesso
oggetto in testi diversi
T2 T5 T1 T3 T4
-3 -2 -1 0 +1 +2 +3
Valutazione di oggetti diversi in
uno stesso testo
AO4 AO3 AO1 AO2
-3 -2 -1 0 +1 +2 +3
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2018-2019N.B.
Var. 1 Var. 2 Var. 3
Gli indici assumono ciò che
prima era espresso in due o
più variabili separate e lo
combinano in un’unica, 1 INDICE
nuova variabile un unico
vettore-colonna della
matrice.
Ci troviamo quindi pur 1 colonna
sempre nell’ambito delle in matrice
tecniche di analisi
monovariata.
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2018-2019
Analisi bivariata (o multivariata)
Paolo Montesperelli AIP / VII - AdC 1°tipo 20
2018-2019Si può analizzare la frequenza delle parole
mettendola in relazione con:
= associazione
Altre parole presenti in uno stesso messaggio o in un
insieme di messaggi (es. paura + aids: Altheide 1996/2000,
112);
Eventuali immagini (es. ‘crimine’ + foto di gruppo etnico:
Altheide ivi, 111);
Titoli (articolo, servizio TV);
Ampiezza del messaggio (discorso pubblico, articolo,
servizio televisivo…);
Chi comunica (personalità, ruolo, intenzioni…);
etc.
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2018-2019
Un esempio:
Paura ripulsa solidarietà tot % tot. V.a.
Aids 50,8 33,3 15,9 100 63
tossicodip 29,9 56,9 13,1 100 137
microcrimin 79,4 19,3 1,3 100 228
TOT. 59,3 33,4 7,2 100 428
NB con le variabili categoriali l’associazione può riscontrarsi fra
coppie di categorie: es. microcriminalità-paura; non fra variabili
intere
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2018-2019Un altro modo per rappresentare gli stessi
dati: istogramma di composizione
1,3
15,9 13,1
19,3
33,3
56,9
solidarietà
Ripulsa
79,4 Paura
50,8
29,9
Aids Tossicodipendenza microcriminalità
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2018-2019
Una ricerca su Twitter
(Tipaldo 2014)
• Elezioni politiche 24-25
febbraio 2013;
• 5047 tweets contenenti
l’hashtag #elezioni2013
e postati il 22 febbraio
2013;
• 1.500 parole-chiave.
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2018-2019VALORI SULL’INDICE DI ASSOCIAZIONE DEL
TERMINE ‘PAURA’
(diagramma radiale) (diagramma radiale)
Paolo Montesperelli AIP / VII - AdC 1°tipo 25
2018-2019
la lunghezza dei segmenti fra i due termini è inversamente
proporzionale al loro grado di associazione.
in questo tipo di rappresentazioni vi è una corrispondenza fra statistica,
semantica e grafica: ossia, un punteggio alto sull’indice di
associazione sta ad indicare una prossimità semantica che viene
espressa da una vicinanza spaziale.
(diagramma radiale)
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