| на главную |    
   Разделы
   Поиск в публикациях
   Подписка на новости
Подписаться на анонс публикаций.
Бизнес, маркетинг
Культурология
Мониторинг СМИ
Новости проекта
Политика
Психология
Социология
E-mail:  
Бизнес, маркетинг // Шалак Владимир

Контент-анализ и теория ошибочных действий

Шалак Владимир
доктор философских наук,
ведущий научный сотрудник Института философии РАН

vaal_project@mail.ru

Целью данной публикации является продемонстрировать возможность использования теории ошибочных действий З.Фрейда при интерпретации некоторых результатов компьютерного контент-анализа текстов.

Ошибочные действий.

Одной из составных частей психоанализа является теория ошибочных действий. К ним относят: оговорки (обмолвки), описки, очитки, ослышки и т.д. В определенном смысле к ним можно отнести забывания намерений, имен, названий, переживаний, затеривание и запрятывание вещей. Сюда же относят заблуждения, действия "по ошибке" и т.д.

Фрейд считал, что ошибочные действия не являются случайными, а представляют собой психические акты, в которых можно усмотреть намерение и смысл. Возникают они в результате одновременного действия, или, точнее, противодействия противоположных желаний. При этом одно из конкурирующих желаний, чаще всего то, которое не приносит удовольствия, отталкивается в подсознание, но проявляется помимо воли (и сознания) человека в том или ином ошибочном действии.

Фрейд признает влияние таких побочных факторов, как волнение, утомление рассеянность, невнимательность, легкое недомогание и др. в качестве условий, способствующих ошибочным действиям. Но эти условия не являются главными, так как любые ошибочные действия возможны у совершенно здорового, хорошо отдохнувшего человека.

Приведем примеры ошибочных действий из книги Фрейда "Введение в психоанализ. Лекции".

В своей вступительной речи профессор говорит:"Я не склонен (вместо неспособен) оценить заслуги своего уважаемого предшественника".

Президент палаты депутатов открывает заседание словами:"Господа, я признаю число присутствующих достаточным и объявляю заседание закрытым".

Обе оговорки, по мнению Фрейда, имеют скрытый смысл. В первом случае профессор не желал признавать заслуги своего предшественника; во втором президент не ждал от заседания ничего хорошего и сразу же готов был его "закрыть".

В начале прошлого века одним из русских психоаналитиков был проведен анализ опечаток в газетах при публикации списков депутатов еще в первую Государственную Думу. В своей работе он убедительно показал, как в этих опечатках отразились политические настроения российского общества.

Ситуации, в которых происходят ошибочные действия, довольно просты. Обычно имеет место противоречие между тем, что должно быть, и что происходит на самом деле. Интересно то, что люди, совершившие ошибочные действия, дают, как правило, совершенно неправильные и зачастую весьма наивные объяснения: "Язык не так повернулся", "Слово сходно по звучанию", "Слово сходно по написанию", "Просто забыл" (когда не могут найти какую-то вещь) и т.д.

Установить оговорку или описку методами содержательного анализа довольно просто. Флажком для этого служит определенное противоречие должного и имеющего место на самом деле. В каких ситуациях еще встречается такое рассогласование? Прежде всего в ситуациях, когда хотят что-то скрыть и выдать желаемое за действительное. Это характерно для спецслужб, армии и других силовых структур, это характерно для политиков, это характерно для представителей бизнеса, пытающихся приукрасить свои успехи и скрыть неудачи. Все они являются потенциальными объектами для анализа с точки зрения теории ошибочных действий.

Количественный и качественный контент-анализ

Количественный контент-анализ в первую очередь интересуется частотой появления в тексте определенных характеристик (переменных) содержания.
Качественный контент-анализ позволяет делать выводы даже на основе единственного присутствия или отсутствия определенной характеристики содержания.

Различие двух подходов довольно легко проиллюстрировать примерами.

В 50-е годы западные аналитики на основе количественного анализа статей газеты "Правда" обнаружили резкое снижение числа ссылок на Сталина. Отсюда они сделали закономерный вывод, что последователи Сталина стремятся дистанцироваться от него.

С другой стороны, качественный аналитик мог бы сделать аналогичный вывод на основе единственного факта, что в публичной речи одного из партийных функционеров, посвященной победе СССР в Великой Отечественной войне, Сталин вообще не был упомянут. Прежде такое было бы немыслимо.

Очевидно, что количественный контент-анализ легче поддается реализации в компьютерных программах. Следует обратить внимание на то, что когда говорят о контент-анализе текстов, то главный интерес всегда заключается не в самих характеристиках содержания, а во внеязыковой реальности, которая за ними стоит - личных характеристиках автора текста, преследуемых им целях, характеристиках адресата текста, различных событиях общественной жизни и пр.

Еще одним примером количественного компьютерного контент-анализа может служить наша работа, повященная обнаруженным связям между выраженностью в пресс-релизах РАО ЕЭС различных психологических характеристик и последующим ростом или падением цен на акции этой компании. Многие из обнаруженных закономерностей лишь подтвердили результаты, полученные другими учеными в другое время и на совершенно другом материале. Это говорит о том, что найденные закономерности вполне могут лечь в основу технологии косвенного аудита, базирующейся на контент-анализе исходящих из компаний информационных метериалов.

Категории слов, которые используются для контент-анализа текстов, можно разделить на два класса. Первый класс назовем классом проективных категорий, второй - классом семантических категорий. При этом одни и те же слова могут встречаться как в одних, так и в других категориях. Например, слово создавать как элемент категории Достижение является маркером мотива Достижения. В этом случае нас не интересует, о чем идет речь в тексте, а интересуют лишь частоты появления слов-маркеров, свидетельствующих о наличии или отсутствии некоторых скрытых характеристиках источника информации. Это и называется проекцией. С другой стороны, то же самое слово создавать означает конкретную деятельность по созданию кем-то чего-то, когда акцент делается именно на смысл слова, его семантическое значение.

Количественный контент-анализ может иметь дело как с проективными, так и с семантическими категориями. Единственное требование заключается в том, что частоты встречаемости слов категорий в тексте должны быть достаточно велики для последующего применения к ним методов математической статистики. Качественный же контент-анализ имеет дело с единичными событиями, к которым применить аппарат математической статистики крайне трудно. Он имеет дело с семантическими категориями и лишь фиксирует присутствие или отсутствие некоторой темы в тексте. Это единичное событие может дать повод аналитику сделать определенные далеко не тривиальные выводы. Отметим схожесть этой ситуации с ситуацией ошибочных действий, когда единственная допущенная оговорка дает повод сделать вывод об истинных намерениях человека.

Считается, что качественный контент-анализ не поддается компьютерному моделирванию. качественный контент-анализ - это не то же самое что и реферирование текстов, преследующее цель выявления основных тем, затронутых в тексте. Дополнительное требование, предъявляемое к качественному контент-анализу, заключается в необходимости идентификации присутствия обнаруженных тем и во многих других текстах. Как быть в том случае, если дан огромный массив текстов и к нему требуется применить качественный контент-анализ. Что искать? Какие темы? Пространство поиска необъятно.

Выход заключается в использовании уже существующих и составленных другими учеными тезаурусов для различных языков. В этих тезаурусах слова группируются по темам, покрывающим практически все сферы жизни. Например, в известном Roget's Thesaurus (http://thesaurus.reference.com/thesaurus/roget/) имеются следующие разделы:

  1. WORDS EXPRESSING ABSTRACT RELATIONS
  2. WORDS RELATING TO SPACE
  3. WORDS RELATING TO MATTER
  4. WORDS RELATING TO THE INTELLECTUAL FACULTIES; FORMATION OF IDEAS
  5. WORDS RELATING TO THE INTELLECTUAL FACULTIES; COMMUNICATION OF IDEAS
  6. WORDS RELATING TO THE VOLUNTARY POWERS; INDIVIDUAL VOLITION
  7. WORDS RELATING TO THE VOLUNTARY POWERS; INTERSOCIAL VOLITION
  8. WORDS RELATING TO THE SENTIMENT AND MORAL POWERS

Эти разделы разбиваются на подразделы и т.д. вплоть до групп семантически близких по смыслу слов. Категории, составленные на основании этих групп слов, позволяют осуществлять компьютерное сканирование любых массивов текстов, выявляя при этом множество затрагиваемых в них весьма узких тем.

Именно на основании Roget's Thesaurus нами был сформирован набор категорий, который мы применили для дополнительного анализа пресс-релизов обанкротившейся в конце 2001 года компании ENRON. Небольшую часть полученных результатов мы и хотим представить.

Возвращаясь к ENRON

Напомним:

"Enron образовалась в 1985 г. в результате слияния компаний Houston Natural Gas и InterNorth. Всего за 15 лет она превратилась из регулируемой газовой компании в одного из крупнейших продавцов энергии. "

"В отчете Enron за 2000 г. не было ничего, что могло предвещать печальный конец. Наоборот, результаты свидетельствовали о впечатляющем росте и хороших перспективах компании."

"Успехи компании отмечали многие авторитетные издания."

"Гром грянул в октябре, когда Enron опубликовала итоги деятельности за III квартал 2001г."

"В тот же день, 16 октября, Standard & Poor's подтвердило долгосрочный корпоративный рейтинг Enron на уровне BBB+ со стабильным прогнозом. "

"22 октября Enron объявила о снижении стоимости собственного капитала на 1,2 млрд. долл. "

"1 ноября Standard & Poor's понизило долгосрочный корпоративный кредитный рейтинг Enron до BBB."

"19 ноября стали известны результаты проверки SEC отчетности Enron. Выяснилось, что чистая прибыль за период с 1997-го по 2000 гг. была завышена в общей сложности на 586 млн. долл., из которых 113 млн. приходятся на 1998 г., а долг, наоборот, занижен на 628 млн."

"Банкротство Enron как урок российскому менеджменту"
Выгон Г.
Ведущий специалист
Института финансовых исследований
www.ifs.ru
19.12.2001

Контент-анализ пресс-релизов за 2000 год, по итогам которого компания ENRON была признана одной из наиболее успешных, показывает, что в с 1 по 3 квартал этого года возросла частота встречаемости слов категории Badness. В 3 квартале эта частота составила 35 упоминаний. Много это или мало? Конечно же мало, если учесть, что в квартале 90 дней. Лишь раз в три дня невзначай проскальзывала эта тема. Для сравнения заметим, что частота упоминания категории Positive в 3 квартале 2000 года составила 841. И вот на фоне такого значительного упоминания слов с положительной нагрузкой растет частота категории Badness.

Смотрим дальше. Частота упоминания слов категории Fear (страх) в 4 квартале 2000 года составила 6.

В 2000 году резко возросла с 10 до 44 частота упоминания слов категории Chance, включающей такие слова как accident, accidental, casually, chance, contingent, fate, fortune, incidental, lottery, luck, possible, random и др. И это для стабильно развивающейся компании.

Весьма странно выглядит рост частоты упоминания категрии Disease (болезнь) - 43 упоминания в 3 квартале 2000 года.

Не иначе как пророчеством выглядит рост частоты категории Death (смерть). Компания показываеит замечательные успехи на рынке, а в голову ее высшим менеджерам все чаще приходят мысли о смерти.

При нулевой частоте упоминания категории Oblivion (забвение) (amnesty, bygo,efface, forget, forgetful, forgetfulness, forgotten, heedless, lethe, lethean, lose, mindless, oblivion, oblivious, obliviousness, unlearn, unremember) на протяжении предыдущих трех лет в 3, 4 кварталах 2000 года и 1 квартале 2001-го она упоминается 4, 3 и 4 раза.

Категория Alarm (тревога) (alarm, alarming, alarum, alerts, bugaboo, bug-bear, foghorn, fogsignal,larum, tocsin, war-cry, warn, warning, war-whoop) в 3 и 4 кварталах упоминается по одному разу. Это можно было бы отнести на волю чистого случая, если бы у нее не было нулевой частоты на протяжении всего предшествующего периода. С какой стати в период высшего расцвета компании в головах ее руководства поселилась тревога?

Категория Hopelessness (безнадежность) была удостоена двух упоминаний в 3 квартале 2000 года.

Выводы

Большинство оценок, приведенных в настоящей статье, не являются статистически значимыми и потому, с точки зрения количественного контент-анализа, могут быть отброшены как случайные.

Мы не считаем их таковыми. Прежде всего обращает на себя внимание то, что все эти оценки концентрируются вокруг именно 2000 года, который был признан одним из самых удачных в работе ENRON. Почему на фоне очевидных рыночных успехов компании вдруг в ее пресс-релизах появляются хоть и одиночные, хоть и разрозненные, но все-таки упоминания тем с явной отрицательной коннотацией? Единственное разумное объяснение этому факту дает именно теория ошибочных действий, которые случаются в ситуациях, когда существует определенное противоречие должного и имеющего место на самом деле. Высшие менеджеры ENRON безусловно знали о серьезных проблемах в делах компании, но были вынуждены скрывать это и все более преукрашивать реальную ситуацию. Это и было то самое противоречие, которое могло привести к ошибочным действиям в виде проскальзывания нежелательных тем.

Любой из полученных оценок было бы недостаточно для того, чтобы делать выводы о неблагополучии ENRON. Именно их перекрестное взаимоподтверждение приводит к таким неутешительным выводам.



версия для печати // оставить комментарий // просмотреть комментарии [ 0 ]


  (С) Шалак В.И. Рейтинг@Mail.ru