出版社内容情報
内容分析ってどうやるの？ サンプルを取る時の注意点は？ 定番の教科書をついに完訳！ 機械学習の教師データ作成にも役立ちます。
日本語版はしがき
はしがき
第1章 イントロダクション
1．マスコミュニケーション研究
2．内容分析とマスコミュニケーション効果研究
3．内容分析とコンテンツ生産の文脈
4．コンテンツの「中心性」
5．コンテンツの記述という目的
6．他の研究方法との接合
7．他分野における内容分析の活用
8．まとめ
第2章 社会科学のツールとしての内容分析
1．さまざまな定義
2．内容分析の定義
3．研究手法としての内容分析の問題点
4．量的内容分析の利点
5．まとめ
第3章 内容分析のデザイン
1．内容分析の研究デザインにおける概念化
2．良いデザインと悪いデザイン
3．内容分析の一般的なモデル
4．研究プログラムのデザイン
5．まとめ
第4章 測 定
1．内容分析におけるコンテンツ単位と変数
2．コンテンツの形態
3．観察単位
4．分析単位
5．尺度のレベル
6．測定のステップ
7．まとめ
第5章 サンプリング
1．サンプリングの期間
2．サンプリングの手法
3．伝統的メディアを分析する際の層化サンプリング
4．インターネットのサンプリング
5．個人コミュニケーションのサンプリング
6．ビッグデータとサンプリング
7．まとめ
第6章 信頼性
1．信頼性─基本的な考え方
2．概念の定義とカテゴリの構築
3．内容分析のマニュアル
4．コーダーのトレーニング
5．コーダー間信頼性の評価
6．信頼性係数
7．まとめ
第7章 妥当性
1．信頼性と妥当性を測定する際の問題
2．測定方法の妥当性に関する確認方法
3．観察プロセスにおける妥当性
4．内容分析における外的妥当性と意味
5．まとめ
第8章 データ分析
1．内容分析への導入
2．データ分析の基本
3．知見の記述と要約
4．関係性を発見する
5．統計的前提
6．まとめ
第9章 コンピュータ
1．コンピュータを用いたコンテンツの発見，アクセス，集積
2．コンピュータによる内容分析
3．まとめ
付録 内容分析を用いた論文において報告すべき情報の基準
1．サンプリング
2．コーダーと変数
3．信頼性
監訳者あとがき
参考文献
索引
ダニエル・リフ［ダニエル リフ］
著・文・その他
スティーヴン・レイシー［スティーヴン レイシー］
著・文・その他
フレデリク・フィコ［フレデリク フィコ］
著・文・その他
日野 愛郎［ヒノ アイロウ］
監修
内容説明
ニュース、ブログ、ツイッター、動画、会話、インタビュー、調査記録…私たちを取り巻くコンテンツの特性を明らかにするには、どのような手法が必要なのか？本書では測定、サンプリング、信頼性、妥当性などをていねいに教えるだけでなく、相関関係と因果関係の違いといった実証分析の基本もきちんと説明する。ＡＩの機械学習での教師データ作成にも内容分析のプロセスと手続きは欠かせない！
目次
第１章 イントロダクション
第２章 社会科学のツールとしての内容分析
第３章 内容分析のデザイン
第４章 測定
第５章 サンプリング
第６章 信頼性
第７章 妥当性
第８章 データ分析
第９章 コンピュータ
付録 内容分析を用いた論文において報告すべき情報の基準
著者等紹介
リフ，ダニエル［リフ，ダニエル］ ［Ｒｉｆｆｅ，Ｄａｎｉｅｌ］
テネシー州立大学でＰｈ．Ｄ．を取得。オハイオ州立大学教授などを経て、ノースカロライナ大学メディア・ジャーナリズムスクール名誉教授。専門はマスコミュニケーション論
レイシー，スティーヴン［レイシー，スティーヴン］ ［Ｌａｃｙ，Ｓｔｅｐｈｅｎ］
テキサス大学オースティン校でＰｈ．Ｄ．を取得。現在：ミシガン州立大学ジャーナリズムスクール教授。専門はジャーナリズム論
フィコ，フレデリク［フィコ，フレデリク］ ［Ｆｉｃｏ，Ｆｒｅｄｅｒｉｋ］
インディアナ大学でＰｈ．Ｄ．を取得。現在：ミシガン州立大学ジャーナリズムスクール名誉教授。専門は報道論、メディア論
日野愛郎［ヒノアイロウ］
エセックス大学でＰｈ．Ｄ．（政治学）を取得。首都大学東京准教授などを経て、早稲田大学政治経済学術院教授。専門は選挙研究、比較政治学
千葉涼［チバリョウ］
早稲田大学大学院政治学研究科博士課程満期退学。現在：早稲田大学現代政治経済研究所次席研究員。専門は政治学、ジャーナリズム論（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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