Аверьянов Л.Я. Контент-анализ
Подождите немного. Документ загружается.
151
возможно, что не все статистические методические приемы можно использовать, вполне
вероятно, придется часть из них модифицировать, или же изобретать новые.
Как мы уже говорили, статистика является таким важным инструментом познания
действительности, причем разнообразной, что используется практически почти во всех
сферах деятельности человека. Но применительно к той иной сфере каждый раз проявляет
свою специфику применения своего знания и метода исследования. Применяя
статистический анализ к разным сферам бытия, сама статистика каждый раз обогащается
и новым знанием и открывает для себя и для других новые грани познания такой
специальной внешней предметной области бытия как количественный анализ событий.
В частности, применительно к тексту, статистический анализ без сомнения имеет свою
специфику. Практически к тексту возможно и необходимо в рамках контент-анализа
использовать все имеющие методические приемы для анализа интересующего
исследователя признака. Другое дело, что не все эти приемы и методики возможны и
необходимы для использования именно текста. Поэтому имеет смысл выделить именно
те методики, которые в наибольшей степени оказываются приемлемы именно к тексту.
В конечном итоге все зависит от специфики объекта исследования, которая и диктует
использование своих оригинальных методик статистического анализа. Так,
статистический анализ может в полной мере использовать и используют абсолютное
выражение признака. Но большой смысл такой подход вряд ли имеет; отношения
множественности выражения признака может иметь большое значение. Более подробно
мы об этом будем писать в следующих параграфах данного раздела.
Статистика интересна и тем, что частота проявления какого-то события нередко
воспримется как закон. И в ряде определений понятия «закон» в первую очередь
обращается внимание именно на частоту проявления события. Правда, чаще всего говорят
в этом случае не закон, а закономерность. Хотя понятие закон включает в себя и норму
и законоположение и канон, правило, распоряжение, указ и пр. Но частотность
проявления события есть форма выражения реальности, которая определяется и
определяет некую повторяемость, что в свою очередь определяет устойчивость,
стабильность, а соответственно тем самым определяет поведение человека при
решении своей задачи.
И в самом деле, если событие повторяется от раза к разу, и в какие бы ситуации мы
его не ставили, то с таким событием приходится считаться. Если раз за разом
упираешься в стенку лбом, то с этим в конечном итоге начинаешь сообразовываться
как с необходимостью, доминантой или законом, всякий раз называют по разному.
Но все-таки не частотность определяет закон, а устойчивое существование некоего
внешнего предметного поля, определяет устойчивость и его признаков. Иными
словами, частотность проявления некого события только свидетельствует о некой
устойчивости объекта или, если хотите, о законе или закономерности. Понятие закон
только описывает некую ситуацию, которая свидетельствует о том, что состояние
объекта постоянно, стабильно, устойчивое и пр.
То, что понятие «статистика» и понятие «закон» в этом сошлись ничего странного
нет. Просто эти два понятия имеют некое одно общее свойство, а именно
устойчивость. Но устойчивость не обязательно выступает как закон или
закономерность, в том понимании, к которому мы привыкли. В то время как закон в
обязательном порядке содержит признак устойчивости.
152
Хотя, любое частотное распределение, содержит устойчивость, а это означает, что
для данной совокупности она выступает как доминанта, которая диктует, определяет,
с которой приходится считаться и пр. Можно даже сказать так, что закон это большая
доминанта, частотное распределение и устойчивость признака это маленькая
доминанта.
Некоторые особенности частотного анализа
Как мы уже писали, человек всегда, абсолютно всегда занимался и занимается частотным
анализом поведения объектов, попавших случайно или специально в поле его интересов,
частотным анализом всей той информации, которую предоставляла ему природа или кто-
то другой, независимо от того в какой форме она, т.е. информация, ему была передана и
получена.
Частотный анализ распределения признака в поле информации является той
единственной возможностью, которая позволяет человеку самоопределяться и определять
позиционирование другого в непосредственной ему среде, определить траекторию
движения другого объекта относительно самого себя и пр. Это и условие выживание и
условие развития. Текст только одна из форм представления информации о социальной
или природной среде, так же осознанно или нет, подвергающийся частотному анализу
интересующего человека признака.
Поэтому анализ информации всегда был статистическим. Это означало, что
интересующий человека признак всегда рассматривался в некотором варианте частотного
выражения. Не важно был ли задан кем-то, например, самим человеком, или же частотный
вариант возникал спонтанно. Другими словами, статистический анализ информации
означает как часто в некотором континууме организованной и целенаправленной
информации, проявлялся интересующий человека или заданный им признак.
Так, если частота проявление знака опасности достигала некоторой установленной
эмпирически предельной нормы, то надо бежать сломя голову. Но если частота
проявления признака опасности не достигала предельной нормы опасности, то можно
постоять и попытаться проанализировать от куда, от кого и для кого проистекает
опасность. Но каждый раз это именно частотный анализ события, но различного уровня.
Понятие частотный, (синонимы: частота, густота, плотность, частый), есть
количественное выражение проявления признака за установленный промежуток времени
и смена мест перемещении в установленном пространстве. Иначе говоря, интересует в
частотном распределении, сколько раз проявлялся данный признак в статистическом поле
и в каких местах. Важно не только то, что признак проявлялся и не то, как часто, а прежде
всего относительно времени и пространства, частные характеристики которых
устанавливает сам человек относительно решаемых им задач.
Мы живем в мире постоянного частотного распределения многих или точнее всех
наблюдаемых признаков и чаще всего не обращаем на них ровным счетом никакого
внимания, но до тех пор пока частота их распределения находится в некой
установленной норме. В этом случае данная частота полностью вливается в норму
жизнеобеспечения и не является, по меньшей мере, опасной. Но как только частота
проявления меняется в какую-либо сторону, то это становится предметом внимания и
анализа, ибо такое частотное изменение может нести опасность.
153
Так часы «тикают» с частотой 60 секунд в минуту. Сердце бьется с частотой примерно
70 ударов, солнце всходит и заходит с удивительно точной периодичностью, два раза в
день, а зарплату на работе выдают, как правило два раза, в месяц. И все это и многое
другое является нормой, не требующее анализа. Но как только наступает сбой частоты
проявления какого-либо важного признака, мы тут же обращаем на них пристальное
внимание, ибо изменении всегда происходят не спонтанно, а являются показателем
каких-то глубинных изменений. Таким образом, фактически мы исследуем не частоту
проявления признака как таковую, а частоту отклонения от нормы частоты проявления
признака. В
статистике этот показатель хорошо разработан и формализован.
Но статистический анализ частотного распределения признака в каком-либо событийном
поле на так скажем бытовом. повседневном уровне, осуществляется только и
исключительно интуитивно.
105
От сюда и интуитивное решение возникает спонтанно.
Интуитивно, означает, что сознание производит статистический частотный анализ без
актуального его осознания и понимания и естественно без какой-либо формализации. Оно
просто осуществляется, там где-то в глубинах сознания. Так, когда принимается решение
перепрыгнуть яму, в уме интуитивно, но тщательно просчитывая расстояние, силу
отталкивания для прыжка, высоту прыжка и пр. И не дай бог ошибиться. Но ошибаются и
довольно часто.
Для того, что бы убедиться в силе интуитивного просчитывания, можно привести пример
с дорогой, по которой идете. Попробуйте закрыть глаза и пройти несколько шагов.
Информация перестанет поступать, мозг перестанет просчитывать дорогу и передвижение
тела и все застопориться. Если продолжить движение, то обязательно что-нибудь
случиться неприятное. На этом примере можно хорошо продемонстрировать не только
принцип интуитивного присчитывания движения, но и характер присчитывания. Сознание
улавливает именно частное распределение признаков дороги, его кочки и бугры, если они
есть и в соответствии с этим строит характер движения: будет ли оно медленным или
быстрым, является ли опасным или нет и пр. и пр.
Интуитивное в научной литературе, чаще всего воспринимается как нечто если и не
негативное, то во всяком случае как бы несовершенное. Такое взаимодействия с
предметным полем внешней действительности, не считается оптимальным, приводит к
ошибкам, неверным решениям и пр. По сравнению с актуализированным и
формализованным знанием, которое, чаще всего и, как правило, естественниками
рассматривается как синоним точного и совершенного метода познания. На самом деле
противопоставлять их и тем более в соотношении плохо-хорошо вряд ли возможно и
целесообразно.
Отличительной чертой интуиции является то, что она позволяет быстро просчитать
ситуацию и быстро принять решение. Но это касается только случаев непосредственного
взаимодействия. Другими словами, интуиция эффективно работает, как правило, на
коротких дистанциях, как спринтер, т.е. когда надо решить задачу на основе
непосредственной информации, при решении частной задачи. Но что касается длинных
дистанций, то интуиция, как нам кажется, чаще всего, пасует.
Актуализированное и формализованное знание позволяет решать сложные типовые
задачи, как правило, опосредованных множеством разнообразных ситуаций и объектов.
105
Интуиция - способность к постижении истины без рассуждения и доказательства. Для интуиции
важна непосредственная очевидность и неосознанность пути, ведущего к ее результату.
154
Так, если надо попасть камнем или стрелой в видимую мишень, интуитивное сознание
относительно легко, после небольшой тренировки, справляется с данной задачей. Но
стоит мишени скрыться из поля непосредственного видения и интуиция уже вряд ли
решит эту задачу. В последнем случае приходят на помощь уже математические расчеты,
т.е. формализованное знание.
Интуитивное знание или интуитивное статистическое просчитывание базируется на
богатом частотном эмпирическом поле. Для того, что бы определить предельный уровень
частоты проявления, например, знака опасности, надо было не один раз попасть в ту
самую конкретную зону опасности и при этом выжить. Фактически, в данном случае, речь
идет не о статическом анализе признака в том понимании, который существует в
настоящее время и записано в учебниках. Речь идет о частотном распределении появления
опасности как признака, которое возможно только на частотном эмпирическом уровне его
проявления.
Иными словами, сначала анализировалось положение, как часто возникает сама по себе
опасность, затем, как часто возникал признак опасности в той или ином виде опасности, в
третьих, как часто возникали те или иные связи признака опасности с другими
признаками данной ситуации и т.д. Такое углубление статистического анализа, позволяло
довольно хорошо и детально провести анализ опасности и тем самым обеспечить себе
большую вероятность выживания в момент возникновения того или иного вида
опасности. Но какое богатое эмпирическое знание требуется для выживания и сколько
жизней не досчиталось сообщество, при накоплении такого интуитивного богатства.
Частотное распределение, например, опасности по видам можно представить таким
образом, когда каждый вид опасности имеет свой признак и свою частоту проявления
данного признака опасности. И как мы уже говорили, такое углубление интуитивного
статистического анализа, без условно имело свое положительное значение для сохранения
жизни.
Но с другой стороны усложнение системы статистического анализа по многим
параметрам не позволяло в полной мере проявиться именно из-за ограниченности
возможностей именно интуитивного статистического анализа. Возможности мозга
запоминать не безграничны. Именно поэтому появилась потребность записывать и
создавать
новый механизм статистического анализа частотного распределения признака в
какой-то, не обязательно опасной, ситуации.
Контент-анализ как особое направление в анализе текста оформился окончательно тогда,
когда единицы распределения в тексте можно было математически просчитать и
представить в цифровом выражении, который был синонимом точности. Сказать
однозначно, что такой-то признак имеет
такое процентное наполнение, т.е. имеет
количественное выражение отношения к каким-то другим признакам и ко всему тексту в
целом уже было много. Это означало, что появилась возможность для операционализации
признаков. Другими словами появилась возможность делить и отнимать и каждый раз
переставляя ячейку текста (выделенный признак) в то место, которое интересно
исследователю.
106
Благодаря контент-анализу возможности для глубокого статистического анализа текста
оказались таким образом практически безграничными. Они ограничивались лишь только
106
Правда чаще всего ограничивались простым линейным распределением и очень редко
использовали другие методы анализа, предоставляемые, в частности, богатым статистическим
аппаратом.
155
разработкой математического и статистического аппарата и потребностями человека в
уровне такого анализа, для решения тех или иных возникающих задач.
Тем самым открылась принципиально новая страница в частотном описании бесконечного
количества вариаций ситуаций, а значит и обогащения эмпирического анализа и опыта
природной и социальной целесообразной деятельности. Фактически произошел отказ от
интуитивного анализа текста, со всеми его плюсами и минусами, и переход на
формализованный частотный анализ текста, так же со всеми его минусами и плюсами.
Мы бы переиначили название системы контент-анализа на современный модный лад –
цифровой анализ текста, по аналогии с техническим термином – цифровая печать,
цифровая телефония, цифровое телевиденье и пр., в отличие о аналоговой системы, как
менее точного, четкого. Как нам кажется это более точное название, хотя и менее
определенное.
В названии контент-анализ фактически соединены две совершенно противоположные
операции, задачи и методы исследования. Контент-анализ переводится как анализ
содержания. Однако основан он на количественном анализе, задача которого только одна
– определить
в процентном или относительном варианте частоты проявления
интересующего исследователя признака. И все, на этом задача количественного анализа
заканчивается.
Далее в дело вступает уже исследователь, который определяет содержательное значение
полученного процентного, или любого другого, распределения. Это его и только его
прерогатива и никакой количественный анализ не может заменить исследователя, да это
и
не его задача. Впрочем о соотношении данных количественного анализа и роли
исследователя мы еще будем говорить, здесь только отметим общий принцип:
определение содержания одного объекта осуществляется относительно какого-то другого
объекта и исключительно только посредством третьего объекта.
Надо еще несколько слов сказать о структуре процесса частотного анализа. Когда слово в
тексте используется свыше двух раз – уже можно говорить о частотном анализе. Но когда
частота употребления признака выше некоторого порогового значения, ни о каком
анализе уже не идет речь. Ибо анализ требуется тогда, когда отсутствует понимание,
представление, гипотеза. Таким образом имеется три состояния частотного анализа:
минимальное, максимальное и задаваемое исследователем пороговое значение.
Но надо отличать понятие частотное распределение от простого наличие интересующего
признака. Так, слово русский очень редко употребляется нашими политиками, поэтому
даже единичное употребление уже характеризует или может характеризовать политика
каким-то образом. Но когда, например, казанские политики и не только они, к месту и не
к месту, с истериками, со слезами на глазах, постоянно употребляют слово татарский во
всех словоформах, тогда можно говорить о насыщенности данного признака в тексте,
интенсивности употребления и пр. А это уже совсем иные характеристики и самого
признака и его частотного распределения. И только в этом случае можно говорить о
частотном распределении и его частотном значении.
Поэтому можно выделить два класса анализа текста. Первый, когда признак присутствует
во множестве. Это означает, что текст уже попадает в класс возможного частотного
анализа, во всяком случае в поле интересов исследователя. И второе, когда признак
просто присутствует, (и мы пока не говорим о его каком-либо частотном выражении,
просто присутствует),
то это означает, что текст становится в тот класс бытия, который
156
содержит данный элемент, а значит и требует совершенно иного подхода при анализе.
Ибо отсутствие признака и его присутствие, сам факт наличие, свидетельствует о
принципиально различном состоянии и классе бытия, и соответственно многообразные
формы работы с данными материалами.
Собственно частное проявление признака имеет свою структуру и особенности анализа. В
принципе для статистического анализа характер частотного распределения не имеет
значение. Статистический анализ только свидетельствует, что данный признак имеет свое
какое-то частотное распределение. Другими словами, признак имеет частотное
наполнение, т.е. находится в классе или поле наличие частного признака. Поэтому если
признак обозначился в тексте хотя бы два раза, уже можно говорить о его частотном
проявлении и соответствующим образом к нему относиться.
Характер частотного распределения определяет уже сам исследователь. Но практика
цифрового анализа уже определила некоторую общую структуру частотного
распределения в зависимости от класса содержательного анализа. Так, если признак
проявился немногим более двух раз, то о цифровом анализе трудно говорить, хотя
конечно можно при решении каких-то специальных задач. Но в режиме статистических
законов данное частотное распределение уже не подойдет. Да собственно и сам признак
как статистический еще не рассматривается. Хотя, еще раз повторим, при решении каких-
то специальных задач и такое малое частное распределение можно рассматривать как
значимую единицу.
И только при относительно высоком частотном наполнении можно в полной мере
использовать все статистические методы анализа. При чем при более сложных
статистических методах анализа, частота проявления данного признака может
значительно возрастать. В противном случае полнота содержания значительно снижается.
Так, при простом линейном распределении, можно ограничиться относительно
небольшим частотным наполнением и получить при этом надежные результаты, т.е.
получить возможность для полного содержательного анализа. Так, если признак интереса
к политику при анализе соответствующих текстов достигает более 60%, то уже можно
говорить о его значительной популярности.
Однако уже при использовании системы двойного распределения, о чем далее мы будем
говорить более подробно, частотное наполнение должно быть уже намного выше
. В
противном случае частотное наполнение каждой или большинства клеточек
содержательного анализа может быть явно недостаточно. Так, распределение признака
интереса к политику в зависимости от различных групп населения, что часто используют
социологи в анализе первичного социологического материала, должным быть настолько
большим, что бы их частота проявления в каждой группе населения была
достаточна как в
абсолютном, так и в относительном выражении.
Как мы уже говорили структура частотного наполнения имеет и свою пороговую
величину, за пределами которой цифровой анализ теряет смысл. Если политика
поддерживает подавляющее число электората, то и распределение соответствующего
признака в различных текстах будет абсолютным. Но пороговое значение всегда меньше
абсолютного,
его значение устанавливает исследователь, в зависимости от многих
привходящих факторов. В одних случаях он может быть ниже возможной половины
частного наполнения, в других случаях значительно превышать срединные показатели.
Но в любом случае некая гипотетическая величина равная возможного половинного
наполнения есть или точнее может быть некой весомой или критической точкой отсчета
157
при определении пороговой величины. И каждый раз это остается на усмотрении самого
исследователя. Другое дело, что практика количественного анализа позволяет установить
данную величину предельно близкой той величины, которая позволяет в свою очередь
решить поставленную задачу, тем более, если задача по большей части типовая. Так
анализ популярного политика чаще всего решается как типовая задача, со всеми
требованиями к определению величины порогового значения. Но при всем при том
понятие «пороговая величина» имеет абсолютное значение, при относительном ее
содержательном наполнении.
И еще одно значении частотной величины - это за пороговые значения. Речь в данном
случае идет о таком частотном наполнении, которые достигают значения выше
порогового. Эта величина может быть большой или не очень большой, но главное, что
имеет другое предельное значение. Если величина за порогового наполнения частотного
распределения не большая, то она и по значению и по использованию приближается к
пороговому и имеет свое небольшое отличие при решении только некоторых специальных
задач.
Так же, если величина частного наполнения предельно большая и достигает
гипотетически 100%, что в принципе не возможно, заметим в скобках, тогда такая
величина просто теряет смысл, т.е. теряет свое содержательное значение как
количественный фактор анализа и перерастает интересовать исследователя. Поэтому
наибольший интерес в интервале за порогового значения представляет интервал от
некоторой величины выше порогового знание и достижения некоторой величины,
приближающейся к абсолютному частотному наполнению. Понятно, что эта величина
имеет свои особенности использования при количественном анализе.
Имеется еще одна особенность частотного распределения. Мы всегда все измеряем, любое
событие, попавшее в поле нашего интереса при решении задачи получает свое измерение
а каких-то определенных единицах. Только измеряя можно оперировать с явлениями.
При этом различные явления в силу особенности и сущности самого явления имеют
разную систему и единицы измерения: вес, рост, скорость, частота и пр. Дать оценку
одному событию еще как-то можно не прибегая к сложному измерению. Но если
приходится соединять в одно целое различные сущности, (рост , вес), то возникают
большие трудности. Понятно, что более сложные комбинации оказываются вообще вне
какой-либо системы измерения.
Измерение необходимо для того, что бы соотнести событие с другим каким-то событием и
превратить его в процесс. В противном случае интересующее человека событие теряет
какой-либо смысл. Если мы говорим, что данный человек полный, то это означает, что
понятие полный должно соотноситься с понятием не полный или худой. Измерение
необходимо и для того, что бы соотнести между собой различные по сущности системы,
правда для этого требуется некая единая система измерения для разных сущностей.
Правда чаще всего измерения проходили интуитивно, который имеет ряд ограничений.
1. Требуется богатый опыт соотношений известных событий с повторяющемся
результатом соотношений.
2. Интуитивное измерение всегда ограниченно какой-то социальной совокупностью, т.е.
система измерения должна быть знакома своему непосредственному социальному
окружению.
158
3. При интуитивном анализе частотного распределения признака, исследователь
вынужден оперировать только качественными оценками: много, очень много, мало, очень
мало, редко, часто и пр.
4. Ограниченная градация пунктов измерения.
Такая оценка имеет ограниченные возможности, особенно если речь идет о сложных
объектах и многоплановом проявлении интересующегося признака-события. Так,
исследователь не имеет возможности сравнить двух политиков, если популярность их не
на много отличается друг от друга.
Количественный анализ стал пороговым событием в системе анализа текста (и не только
текста). В отличии от интуитивного анализа, мы бы сказали аналогового, цифровой анализ
позволяет проводить измерение частотного распределения события, при чем с
практически безграничной градацией. Так, проводя
частотный анализ признака, можно
использовать и десяти бальную и сто бальную и тысяча бальную систему, в зависимости
от потребности и необходимости в точности и надежности измерения.
Так, относительно легко можно сравнить двух политиков, имеющих примерно
одинаковую популярность, используя подробную шкалу оценки популярности. Теперь
можно себе представить важность получить оценку вероятности
выбора того или иного
кандидата в президенты страны не только за месяц, но даже за один день. За это время,
имея точные расчеты, можно многое сделать, например, убрать претендента. Именно
поэтому можно утверждать, что введение количественных цифровых методов оценки
уровня частотного распределения признака стало революцией в анализе событий.
Но количественный или цифровой метод позволяет не только измерять, но, и что не менее
если не более важно, складывать и отнимать (умножать и делить), делать процесс
количественного анализа дифференцированным и тем самым гибким и более точным.
Интуитивный метод так же имеет возможность складывать и отнимать части проявления
признака, но возможности его в этом отношении весьма ограниченные.
Количественный метод позволяет проводит практически безграничное отнимание и
сложение (деление и умножение). Можно сравнивать двух политиков, имеющие
различную популярность у различных групп населения методом средних величин,
дисперсии, корреляции и пр. и пр., используя весь арсенал статистического анализа. При
этом можно изобрести все более сложные формы (и формулы) соотношений многих и
многих разнообразных признаков.
Правда при этом надо четко понимать, что же мы хотим проверить, измерить, какую
задачу мы при этом решаем и пр. Если мы говорим об исследовании авторитета политика
или руководителя предприятия, то какое содержание вкладывается в данное понятие в
рамках решения поставленной задачи, каким образом можно его операционализировать и
ввести какую-то физическую градацию, что бы можно было его измерить
статистическими методами.
Что такое признак?
Как мы уже говорили, человек все и всегда считает, интуитивно ли или специально,
используя особый математический аппарат, начиная с какой-либо покупки в магазине и
кончая статическим частотным анализом каких-либо действий своих собственных или же
других, с кем входим в контакт в процессе взаимодействия. Ибо только в этом случае, т.е.
159
частотном распределении признаков можно определить сущность объекта и объект
сущности.
Но, как мы уже говорили, статистический анализ подразумевает только количественное
выражение некоего признака в его физическом выражении. Ибо подсчитывать,
складывать, умножать и пр. то есть производить какие-то количественные операции
можно только с физическими объектами как единицами статистического распределения.
Ни с какими другими формами выражения мысли, т.е. содержания или смысла частотный
анализ дела не имеет и не может иметь по определению.
В качестве такого физического носителя смысла в тексте может выступать что-то
написанное в различных формах выражения. Это может быть слово, словосочетание,
иероглиф, рисунки, графика и пр. и пр., лишь бы только имело под собой
общепризнанный в данной социальной совокупности смысл. Но чаще всего в текстах
такой физической основой выступает слово (словосочетание), которым и оперирует
система частотного распределения и смыслового определения. Ничто иное не может
выступать в качестве физической основы статистического частотного анализа проявления
признака в тексте.
Но слово, (далее под словом «слово» будет пониматься и «словосочетание»), как
физический носитель смысла, имеет две формы выражения смысла. С одной стороны
выступает как признак, который обозначает, указывает на некое понятийное поле или
класс однотипных объектов. В данном случае слово выступает только неким отвлеченным
иероглифом, по которому сознание сразу же определяет интересующий его класс
смыслов. Как офицерский погон, по которому сразу же выделяется группа людей, как
субъектов, с которыми надо выстраивать в различных ситуациях специальные
отношения.
Но поскольку данное понятийное поле или класс однотипных объектов имеет свое некое
общее содержание, то слово-признак, заключает в себя определенное понятийное
содержание и превращается в слово-понятие. С ним и оперирует частотный анализ, если
исследователя интересует только данное понятийное содержание. Так слово офицер
содержит в себе много различных объектов, например, по признаку звание, но
исследователя может интересовать только общее его понятийное содержание, как класс
субъектов с определенными характеристиками.
С другой стороны тоже самое слово выступает или точнее может выступать, как
обозначение части понятийного поля, одного из его объектов, как частное понятие,
которое содержит в себе некий свой особый смысл. Этот смысл, содержание признака так
же может быть объектом статистического частотного анализа, посредством своего
физического носителя слова, как признака, но уже в данном случае частного смысла.
Правда, надо иметь ввиду, что данный конкретный смысл может выражаться другим
словом-признаком, например, синонимом, но обязательно находящимся в рамках
основного слова-признака и слова-понятия.
160
Так слово-признак «Сократ», обозначает некого человека как физического существа,
содержащий в себе практически всегда ограниченное, но потенциально безграничное
множество своих собственных объектов (философ, семьянин, муж, отец и пр. и пр.).
Данное множество определяется словом-понятием «Сократ». В свою очередь, внутренние
объекты так же имеют свой физический носитель, например, философские сочинения или
наличие ребенка, выступающие в свою очередь как смысловые понятия.
Таким образом человек всегда обращается сначала к физическому носителю смысла и
имеющий свое обозначение так же в физической форме (слово, рисунок, жест, звук), а
затем уже к его, (признака), смыслу, соответственно имеющий свое обозначение,
совпадающее с обозначением признака или
имеющий свой собственное обозначение, но а
обязательном порядке посредством обозначения признака. Так, «погон» на кителе
офицера, как признак определенной профессиональной группы, не совпадает с ее
обозначением по смыслу – офицер или солдат.
Посредством слова как признака, исследователь фактически подсчитывает частотное
распределение того или иного понятия как смысла. А поскольку смыслов может быть
бесконечное множество, то и признаков для частного анализа может быть так же
бесконечное, (правда, на практике, всегда ограниченное), множество. Но точнее будет
сказать, что в качестве признака может выступать бесконечное множество видов и форм
выражения смысла.
Будучи сам по себе самостоятельным объектом со своими собственными законами
существования и взаимодействия с другими объектами, тем не менее основная задача
любого признака, как свойства объекта, это только указание, как мы уже говорили, на то,
что под этим признаком содержится какой-то определенный смысл или некая область
существования других, как правило, однотипных, одного класса объектов или субъектов.
Но признак это не какой-то особый класс
объектов, свойство которого только указание. В
качестве признака может выступать любой объект, если он рассматривается в таком
качестве. Поэтому можно сказать, что признак это особый класс свойств объектов или
даже функций объектов при решении данной (указательной) функции или задачи. Так
слово стол, кроме прочих своих свойств как понятия, может иметь
и такое свойство как
указатель на какую-то область данного класса объектов. При этом данное особое свойство
или функция, (признак), становятся самостоятельным объектом, если в качестве такого
его воспринимает сознание. Поэтому важно понять и его природу как отдельного
самостоятельного объекта.
Признак безусловно указывает на особый характер или свойство исследуемого объекта, но
не сам по себе, а только как результат взаимодействия людей. Другими словами, признак
как объект получает свое содержание только в результате конвенциальной деятельности.
Признак сам по себе ровным счетом не имеет и не может иметь никакого смысла. И
только некая и определенная социальная совокупность взаимодействующий субъектов
наделяет его смыслом, что
бы можно было им оперировать как иероглифом при решении
своих специальных задач. Так поступают люди, так поступают животные, так поступают
растения и возможно любые объекты физического и смыслового мира, т.е. сознания в
широком смысле его понимания.