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。 欧米諸国で広く読まれている内容分析のテキストを、わかりやすい翻訳でついに刊行！ 測定、サンプリング、信頼性、妥当性などを丁寧に教えるだけでなく、相関関係や因果関係の違いといった実証分析の基本もきちんと概説する役立つ一冊。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！ 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