内容分析方法及其用途

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内容策略师有两个基本工具用于问题检测和沟通诊断。我们的工具是审计和内容分析。 前者检测不同级别的消息生成中的错误和缺陷。后者更加复杂和技术性更强，可以对消息中的定性和主观值进行统计量化，从而提供概述。在这两种情况下，精确度都非常高，并且它们揭示了可能破坏沟通策略的最小微妙之处。 内容分析系统执行速度慢、非常复杂，因此价格昂贵。只有受过扎实的传播理论训练和丰富经验的专业人士才能评估分析结果，并据此提出改进或更改建议。 这些研究适用于： 修辞分析它侧重于所说内容的重点，尤其是在具有较高商业使命的说服性沟通中。

话语分析用于确定所用表达方式的一致性和交际内部结构的连贯性。它还研究语言的可理解性水平、主题处理的不平衡以及某些主题的受欢迎程度。 符号分析从符号学出发，建立意义与能指之间的联系，发现言语的多义特征及其外延和内涵。检测双重含义、读者的推论以及内容中的明显空白。 推理分析目标不是所说的内容，而是解释的内容。这种 WhatsApp 号码 方法可以发现描述性差距并预测未来主题或交流的演变。 会话分析一般与网站自己的学习语料库及其生成的所有UGC一起使用。它有一个连续的视角，从与用户对话的开始到结束，透视位置的变化和学到的信息。 批判性分析将信息置于其社会文化环境中以确定其效率和效果。 今天，任何内容分析都是研究序列的一部分，并得到数据挖掘和自然语言处理技术的支持，这与 20 世纪 60 年代以来发展起来的媒体舆论研究不同，它们通常是后续定期研究的第一阶段，规模较小。



检查引入的改进的演变及其对目标受众的适应性的语料库。 在 我们更喜欢符号分析，因为它在结果/价格比内为我们的客户带来更多利润。修辞和话语分析提供的结论可以通过内容审核更精确地获得，而且成本要低得多。此外，符号分析可以进行主题推理。获得的推断数据可以通过后续、更快、更便宜的调查进行验证。 在对技术或神秘内容的符号分析中（例如，针对不具备这些知识的用户的法律或医学内容），我们应用Fesch 测试，该测试对消息的理解和可读性水平进行数字评分。人们认为，对于任何未经专门训练的普通成年人来说，45 左右的分数是可以理解的。