Компьютерный контент-анализ

Большими возможностями в области анализа документов обладают совре­менные технологии. Так, компьютерный контент-анализ официальных до­кументов компаний позволяет обнаружить скрытые факторы, никак не от­ражаемые в их основном содержании. В случае кризисных ситуаций они могут оказаться гораздо более информативными, чем обычные показатели. В конце 2001 г. компания ENRON объявила о своем банкротстве. Оно тут же было названо крупнейшим за всю историю США. Потрясшего весь деловой мир и мировые биржи скандала можно было бы избежать, если бы вовремя был проведен контент-анализ корпоративных документов. За год до факти ческого банкротства ЕЫЯОЫуже можно было предсказать, что данный ва­риант развития событий весьма вероятен. Такой анализ все-таки состоялся, но поздно. В 2002 г. с использованием системы Vaal Toolbox, предназначен­ной для компьютерного контент-анализа больших объемов текстовой инфор­мации, было проведено исследование на материале открытых источников информации компании ENRON3& период с апреля 1996 по январь 2002 г. В работе приведены три долгосрочных показателя неблагополучия компании и шесть — краткосрочных кризисных. Выяснилось также, что ENRON не только искажала свою отчетность, но и вступила в сговор с крупнейшей ауди­торской компанией Arthur Andersen*⁵.

Таким образом, весьма трудоемкие процедуры обработки данных кон­тент-анализа существенно обслегчаются при использовании компьютерных технологий. Благодаря расширяющемуся применению персональных ком­пьютеров и введению в их память текстовой информации у социологов появилась возможность автоматизировать традиционно ручной фронт ра­бот — контент-анализ ответов респондентов на открытые вопросы в анке­тах. Политологи активно применяют этот метод при изучении политических документов, программ общественных движений, видеозаписей массовых со­браний, съездов, митингов. Контент-анализ применяют также в практике изучения писем, поступающих в различные организации и органы управ­ления.

Для проведения семантического анализа крупных информационных мас­сивов компания Acetic совместно с учеными университета Париж VIII раз­работала пакет прикладных программ Tropes. Отбор требуемой информации происходит в соответствии с ключевыми словами и понятиями, связанны­ми по смыслу. Например, название типа самолета «Мираж» соотносится со словами «самолет», «истребитель». А сочетание слов «госсекретарь США» автоматически ассоциируется со словами «министр», «политик». Данное программное обеспечение позволяет одновременно анализировать два тек­стовых информационных фрагмента объемом в несколько десятков книж­ных томов. Помимо этого Tropes предоставляет возможность создавать не­обходимые для работы информационные «сценарии», на основе которых автоматически осуществляется не только поиск, но и целевое группирова­ние требуемых данных⁴⁶.

Шалак В. Компьютерный контент-анализ текстов как метод экономической разведки (на примере истории банкротства компании ENRON) // http://vaal2000.newmail.ru/enron.htm ¹ Доронин А.И. Бизнес-разведка // http://www.govoruny.ru/library/doronin/gl_.html