Sosyal Medyada İçerik Analizi Yrd.Doç.Dr.Ahmet ÇETİNKAYA
İçerik - Yöntem Seçimi Evrenin (poplasyon) belirlenmesi Örnekleme (örneklem olştrma) yöntemleri Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri Basit Tesadüfi Örnekleme Sistematik Örnekleme Küme Örnekleme Tabakalı Örnekleme Kademeli Örnekleme Olasılık Temelli Olmayan Örnekleme Yöntemleri Gelişigüzel Örnekleme Amaçlı Örnekleme Kota Örnekleme Örneklem büyüklüğü
Araştırma Öğesi Nedir? İçerik araştırmasında araştırma öğesi teşhis edilebilir bir mesaj veya mesaj parçasıdır. B mesaj veya mesaj parçası: Evreni belirlemede ve örneklem almada Değişken ölçümlerinde Analizlerin raporlanmasında baz alınır.
Evrenin Belirlenmesi Evren; araştırma için sorglamanın yapılacağı alanı ifade eder. Araştırmacı blglarını evrenin tümü için geçerli genellemeler olarak snar. İçerik analizinde evren bir dizi mesajdan olşr. Ancak, evren bir insan topllğn da ifade edebilir. Örneğin; Psikoloji, psikiyatri ve kişilerarası iletişim alanlarında yapılan içerik analizi çalışmalarında araştırılmak istenen bir grp insanın mesajları toplanıp analiz edilebilir. Belirlenen evren, alınacak her türlü örneklem için baz alınmalıdır. Örneğin, Sparkman 1996 da yaptığı çalışmada Amerika da yapılan, 1977-1993 arasında yayınlanmış reklam içerik analizi çalışmalarını incelemiş ve çalışmaların %97 sinin bölgesel ve yerel reklam örneklemlerine dayandıkları halde, çalışmaların neredeyse tümünün lsal reklamcılık çalışmaları olarak yayınlandığını göstermiştir.
Evrenin Belirlenmesi (DEVAM) Evren, son derece büyük seçilebilir: Şimdiye kadar yayınlanan bütün kitaplar ın evren olarak seçilmesi gibi. Ya da çok küçük olabilir: Spesifik bir anaoklndaki bakıcı-çock etkileşimleri gibi. Evrenin küçük olması drmnda örneklem alınmayabilir. Bnn yerine, evrenin her elemanı çalışmada kllanılır. Bna tam sayım denir. Çoğnlkla evren son derece büyük olr. B yüzden, örneklem alınır. Örneklem üzerinde gözlenen (ortalama, standart sapma vb.) değerlere örneklem değer ya da istatistik denir.
Evrenin Belirlenmesi (DEVAM) Evrenin, bilinmek istenen (ortalama, standart sapma vb.) değerlerine evren değer ya da parametre denir. Örneklem istatistikleri evren parametreleri için tahmini bir değer verir. Yani, örneğin örneklem ortalaması blnr ve b ortalama tahmini bir evren ortalamasıdır. Ama, b değer, evren açısından sadece tahmini bir değerdir. Çünkü, evrenin gerçek ortalaması evrenin bütün elemanlarının ortalamasının alınması demektir. Ancak, evrenin bütün elemanları için ölçüm değerleri elimizde blnmaz. Bnn yerine, evreni temsil edecek bir örneklemin ortalaması kllanılır. Örnekler: Breen (1997), bütün LexisNexis veritabanında arama yapmış, 1991-1994 arasındaki yıllar için büyük gazetelerin köşe yazılarında katolik, rahip veya rhban anahtar kelimelerini taramış ve b arama sonçları onn araştırmasının evrenini olştrmştr. O, b evrenden bir örneklem almıştır. Kirilenko and Stepchenkova (2012) 1995-2010 arasında yayımlanan, climate change veya global warming deyimlerinden en az birini kllanan 4.043 adet New York Times köşe yazısının tümünü bilgisayar destekli metin analizi yolyla analiz etmişlerdir. Brada, örneklem almak yerine bütün evren incelendiği için bir tam sayım yapılmıştır.
Arşivler Arşivler, iyi indekslenmiş mesaj derlemeleridir. Bir mesajın bütününü içerirler. Arşivler online tarama sonçları anlamına gelmez. Bir Google arama sonc, verilen bir arama kelimesiyle ilgili yüzbinlerce eşleşmeyi listeler, ancak b bir arşiv olarak değerlendirilemez. Bgün birçok arşive online erişim mevcttr. LexisNexis: Önde gelen bir online arşiv veritabanı. Lexis: Yasal araştırma hizmeti Nexis: Dünyanın en büyük tam metin haber ve iş dünyası yayını veritabanı
Arşivler (DEVAM) LexisNexis e alternatif haber veritabanları: Factiva, NewsRoom (Thomson Reters), Google News (ücretsiz) Internet Archive: Dijital bir kütüphanedir. Sndğ hizmetler: Open Library: 8 milyondan daha fazla e-kitap içeren bir koleksiyon. Wayback Machine: Bir web-site arşivi. 460 milyardan daha fazla URL içerir. Tam metin arama hizmeti ş anda mevct değil: b drm kllanımı kısıtlandırıyor.
Arşivler (DEVAM) Google Books Ngram Viewer: Online kelime ve deyim arşividir. Son 5 asırda yazılmış bütün ingilizce (ve bazı diğer dillerde) kitapları kelime veya deyim bazlı olarak tarama imkanı snar. Ve diğer birçok arşiv: WordNet, EroWordNet, ERIC, The Vanderbilt Television News Archive, Netherlands Institte Sond and Vision archives, ve diğerleri
Arşivler (DEVAM) Örnek: U.S., England ve Trkey kelimelerinin 1800-2008 arasında yazılmış milyonlarca İngilizce kitapta kllanılma sıklığı:
Örnekleme (Örneklem olştrma) Örnekleme, büyük bir evrene ait bir alt küme olştrlmasıdır. Araştırma çalışması b alt küme üzerinde yürütülür. Örneklemede belli bazı kralların takip edilmesi gerekir. Böylelikle, örneklemin çalışma evrenini temsil ettiği kabl edilir. Örneklemenin temel kralı yansızlıktır. Örnekleme yapılan evrendeki her eleman birbirinden bağımsız olarak ve eşit olasılıkla örneklem içine dahil olabilir.
Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri Bir içerik analizinin bir mesaj evrenine genellenebilmesi için analiz için olştrlacak örnekleme ait elemanların rastgele seçilmesi gerekir. Rastgele: Evrendeki her bir elemanın seçilme olasılığı eşittir. Evrendeki bütün elemanların bir listesine sahip olmak gerekir. Genellikle b liste mesaj arşivlerinden elde edilebilir. Ancak, her evren için böyle bir liste olştrlamayabilir: Örnek: An ve Kim (2007) Amerika ve Kore deki web reklamcılığı çalışmaları için tam bir evren elemanları listesi olştramayacakları için b ülkeler için belirlenmiş en büyük firmalar arasından bir örneklem olştrmayı tercih ettiler. Böylece, Amerika ve Kore deki en büyük firmalar şeklinde yeni bir evren belirlemiş oldlar.
Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri (DEVAM) Zaman içindeki aşırı içerik birikmesinin gerçekleştiği drmlarda (sosyal medya sitelerindeki yormlar gibi) sistematik örnekleme (her 10. sıradaki [10-20-30 ] yormn alınması gibi) tercih edilmelidir. Eğer belli bireyler veya grpların mesajları analiz edilecekse örnekleme işlemi iki aşamalı olmalıdır: (a) bireylerin veya grpların örneklemesi, (b) b birey veya grpların ürettiği mesajların örneklemesi. Bireylerin veya grpların örneklemesi için b kişileri temsil edebilecek örnek bir grp insan seçilmelidir.
Olasılık Temelli Örnekleme Yöntemleri (DEVAM) B kişilerin mesajlarının örneklemesi için iki seçenekten ygn olanı seçilir: 1) İlgili bütün mesajların bir listesi olştrlr ve b liste üzerinden örnekleme yapılır. (örneğin e-postalar listelenip, örnekleme yapılabilir.) 2) Örneklem mesajlarının seçilmesinde sistematik teknik kllanılır. (Yormlar post edildikçe örnekleme dahil edilir; her 3. yormn alınması gibi.) Birçok olasılıklı örnekleme yöntemi blnr. Bnların hepsi iki temel yöntemden birine dayanır: a) basit tesadüfi örnekleme, b) sistematik örnekleme.
Basit Tesadüfi Örnekleme B örneklemin olştrlma prensibi ile ilgili şöyle bir benzetim yapılabilir: Bütün mesajların ayrı kağıtlara yazılarak bir şapka içerisine atıldığını ve b şapkadan bir kağıt seçilerek örneklem e dahil edildiğini düşünün. Diğer bir yol: Bütün mesajlar listelenir ve her mesaja bir sıra nmarası verilir. Rastgele bir sayı (sıra nmarası) olştrlr (rastgele sayı üretme algoritmaları) ve b sıra nmarasındaki mesaj örneklem e dahil edilir. Örneklem olştrrken seçilen bir eleman tekrar evrene dahil edilebilir veya edilmeyebilir.
Sistematik Örnekleme Her x. mesajı seçmeye dayalı yöntemdir. Mesajlar, evren elemanları listesinden veya zaman-içinde gerçekleşme sırasından seçilebilir. Örnek: Bir internet tartışma grbna gönderilen her 15. mesajın seçilmesi gibi. Seçme aralığının belirlenmesi: N= 10.000 toplam mesaj (N=evrendeki toplam eleman sayısı) n=500 örneklemdeki eleman sayısı Seçme aralığı = 10.000/500 = 20 (yani her 20. mesajı örneklem e dahil edeceğiz.)
Küme Örnekleme Bir grp mesajın aynı anda örneklem e dahil edildiği bir olasılık temelli örnekleme yöntemidir. Örnek: Lin (1997) haftalık bütün prime-time TV reklamlarını toplamıştır. Brada, örneklem e dahil edilecek haftalar rastgele seçilmiş, hafta seçildikten sonra ilgili haftanın bütün prime-time reklamları (küme olarak) örneklem e alınmıştır.
Tabakalı Örnekleme Evren elemanları listesi belli kategorilere göre parçalara ayrılır. Her parça üzerinden örnekleme yapılır. Birden fazla sayıdaki b örneklemler birleştirilerek tek bir örneklem elde edilir. Örnek: Smith (1999) sinemada kadın çalışması için onar yıllık üç zaman dilimini incelemiş, her on-yıl için bir film listesi olştrmş ve b listelerden ayrı üç örnekleme yapmıştır.
Kademeli Örnekleme İki veya daha fazla örnekleme adımı içeren olasılık temelli örnekleme yöntemidir. Medya içerik analizinde yaygındır. Örnek: 1. örneklem: En çok oknan erkek dergilerinden seçilen bir dizi dergi 2. örneklem: B dergilerde yayınlanan konlardan seçilen belli konlar 3. örneklem: B konlarda yayınlanan reklamlardan seçilen reklamlar
Olasılık Temelli Olmayan Örnekleme Yöntemleri Rastgele seçimin yglanmadığı b teknikler tercih edilmemelidir, sadece başka hiçbir seçeneğin olmadığı drmlarda b tekniklere başvrlmalıdır. Olasılık temelli olmayan bir örneklemden elde edilen sonçlar kllanılarak evren için genellemeler yapılamayabilir.
Gelişigüzel Örnekleme Hazır olarak elde blnan evren elemanlarının örneklem olarak seçilmesidir. Kolbe ve Brnett (1991) gelişşigüzel örneklemenin müşteri davranışı içerik analizi çalışmalarında ne yazık ki çok yaygın olarak kllanıldığını (%80.5) göstermişlerdir. Sadece, erişilen müşteriler üzerinden içerik analizi çalışması yapılmaktadır. Babbie (2013, sayfa 190) b yöntemin sosyal araştırmalarda son derece riskli (sonçların genellenebilirliği düşünüldüğünde) bir örnekleme yöntemi oldğn belirtmiştir.
Amaçlı Örnekleme B yöntemde, araştırmacı hangi tür vakaların (elemanların) örnekleme dahil edileceği ile ilgili önceden bir karara sahiptir. Örnek: Fan ve Shaffer (1989) kendi metin analizi çalışmaları için sadece el yazısı makaleleri seçilebilir olarak belirlemişlerdir. Örnek: Endüstride meslek hastalıklarıyla ilgili olarak yapılacak bir araştırmada, araştırmacının, meslek hastalıklarının tüm evren içinde değil, özellikle belli bir hizmet süresini aşmış ya da belli bir yaş sınırının üstündeki işçiler arasında daha açık bir biçimde gözlenebileceğini düşünerek, tüm işçiler evrenini değil, orta yaşlı ve yaşlı işçiler kesimini temsil eden bir seçim yapması bna örnek verilebilir (Sencer, 1989, s.386).
Kota Örnekleme Önemli değişken kategorileri belirlenir, ve her kategoriden belli sayıda eleman örneklem e dahil edilir. Örnek 1: Belirli bir hastalık üzerinde yapılacak araştırmada, hastanede yatan hasta sayısı 500 ise ve araştırmacı bnlardan 100 kişiyle görüşmeye karar vermişse araştırmada her alt grp için kllanılacak kota Q= 100/500= 1/5 dir. Araştırmacı saptadığı değişkenlerin olştrdğ her alt grptan 20 hasta ile görüşecek demektir. Örnek 2: Tipik bir örnek anket araştırmalarında görülür. Pazarlama araştırmacıları için çalışan anketörler bir alışveriş merkezinde gezen kişileri drdrp anket yaparlar. Belli kategorilerdeki belli sayıda müşteriye anket yglanması istenir: 40 yaş üstü 20 erkek veya çock sahibi 20 kadın gibi. Brada, 20 sayısı kategorilere yglanacak kotayı ifade eder.
Sosyal Medya Araştırmaları: Olasılık Temelli Örnekleme mi? Olasılık Temelli Olmayan Örnekleme mi? Web site ve sosyal medya araştırmalarının birçoğnda evren olştrma ve evren elemanları listesi çıkarma mümkün olmayabilir. B sebepten, b tür çalışmalarda gerekli drmlarda olasılık temelli olmayan örneklemeye müracaat edilebilir.
Örneklem Büyüklüğü Bir örneklemin büyüklüğünü belirleyen lslararası kabl edilmiş kriterler yoktr. Büyük çoğnlkla yapılan şey, ilgili alandaki diğer çalışmalarda kllanılan örneklem büyüklüğünü tercih etmektir. Ancak, yine de örneklem büyüklüğünü seçmede bndan daha iyi yöntemler blnmaktadır. Örneklem büyüklüğü standart sapma ve güven aralığı formülleri kllanılarak sayısal olarak hesaplanabilir. Ancak, b teknik olasılık temelli örnekleme yapıldığı varsayımına dayanır.
Detaylı Raporlama Bir araştırmada araştırma öğeleri, evrenin tanımlanması ve örnekleme aşamaları detaylı olarak belirtilmelidir. Evren tanımlanmalı, evren elemanları listesi ile ilgili açıklamaya yer verilmeli ve seçilen örnekleme yöntemi belirtilmelidir.