Контентаналитическое исследование структуры образа компьютера
Рассматривая проблему организации диалога с компьютером, создания эффективного интерфейса, с помощью которого осуществляется этот диалог, говоря об учете человеческих факторов в человекомашинном взаимодействии, ряд авторов (О.К.Тихомиров, А.Е.Войскунский, Е.И.Машбиц и др.) отмечают феномен персонификации компьютера, то есть наделение компьютера человеческими качествами и характеристиками. Необходимо отметить, что новые возможности компьютеров позволяют усилить проявление феномена персонификации, причем очень часто персонификация компьютера может сознательно и не провоцироваться разработчиками программ, а появляться за счет диалогических возможностей компьютера. Сам этот феномен как раз и привлек внимание психологов, занимающихся вопросами компьютеризации, после того как активными пользователями компьютеров стали, так называемые, пользователинепрофессионалы, а их взаимодействие с машиной стало носить диалоговый характер (2).
Для исследования образа компьютера используются, как правило, небольшие анкетывопросники или опросыинтервью (3). Исключение составляет стандартизированная методика изучения объектсубъектного образа компьютера А.М. Ходош (4). Основой данной методики послужило утверждение о том, что генезис персонификации может быть связан с переносом в условия диалогового взаимодействия с компьютером некоторых особенностей и форм, специфичных между людьми, то есть субъектный образ компьютера в определенной мере формируется подобно образу другого человека. Это и позволило автору, а вслед за ним и нам, построить методику на базе одной из социальнопсихологических методик свободного описания Н.Н. Богомоловой «Кто он? «. Процедура методики состоит в том, что испытуемому необходимо дать 20 свободных ассоциаций при ответе на вопрос: «Компьютер: кто он? «.
Таким образом, было получено три группы генеральных оценок, позволяющих выделить следующие особенности образа компьютера: степень субъектности (объектности) этого образа, соотношение в нем позитивных и негативных оценок (меру негативизма) и меру типичности этого образа.
Проанализировав эти оценки, можно заключить, что они не могут в полной мере охарактеризовать структуру образа компьютера, а больше служат лишь для оценки степени субъектности и эмоционального восприятия компьютера.
Для выполнения поставленной задачи изучения структуры образа компьютера результатов данной методики оказалось не достаточно. Поэтому, оставив саму процедуру методики «Компьютер: кто он? » без изменения, мы разработали новую систему обработки и анализа ответов испытуемых (5).
В разработанной нами методике исследуется степень персонификации, приписываемая компьютеру человеком, и дифференцируются его субъектные качества. К рассмотрению и анализу в восприятии образа компьютера положены его объектные и субъектные качества, разделенные в соответствии с поставленными задачами на 9 категорий:
КАТЕГОРИЯ «СУБЪЕКТНОСТЬ » объединяет ответы, либо непосредственно относящие компьютер к классу субъектов, либо отмечающие присутствие у него черт, необходимых для признания его субъектом. Примерами этой категории служат ответы: «учитель «, «умный «, «отзывчивый «, «коллега «;
КАТЕГОРИЯ «ОБЪЕКТНОСТЬ » характеризует восприятие компьютера как объект, сюда относятся его внешний вид и устройство, орудийные функции. В данной категории примером будут: «машина «, «игротека «, «суперкалькулятор «, «автомат «, «полезный «, «связь «, «средство «;
КАТЕГОРИЯ «КОММУНИКАТИВНОСТЬ » включает в себя приписываемые компьютеру субъектные качества партнеракоммуникатора. Примерами в описанной категории являются: «учитель «, «информатор «, «организатор «, «советчик «, «собеседник «;
КАТЕГОРИЯ «РЕЦИПИЕНТНОСТЬ » наделяет компьютер субъектными качествами партнерареципиента, способностью быть «слушателем «. В качестве примера подходят ответы: «секретарь «, «скромный «, «слушатель «, «молчаливый собеседник «;
КАТЕГОРИЯ «ЛИДЕРЧЕЛОВЕК » подразумевает пассивные качества компьютера во взаимодействии, присутствие роли ведомого в диалоге с человеком. Примером этой категории служат ответы: «помощник «, «понимающий «, «способный «;
КАТЕГОРИЯ «ЛИДЕРКОМПЬЮТЕР » определяет субъектные качества компьютера как способного брать инициативу на себя, зависимость человека от компьютера, переложение ответственности на действия компьютера. Примером данной категории будут ответы: «наставник «, «профессор «, «контролер «, «интеллектуал «;
КАТЕГОРИЯ «АКТИВНОСТЬ » приписывает компьютеру субъектные качества, предполагающие активную сторону во взаимодействии с человеком. В качестве примера взяты ответы: «соперник в общении с членами семьи «, «активный «, «отвлекает «;
КАТЕГОРИЯ «ЭМОЦИИ ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЕ » характеризует компоненты в восприятии компьютера человеком, несущие положительное отношение к существованию ЭВМ. Примером в этой категории служат ответы: «нравится «, «друг «, «творчество «, «уверенность «;
КАТЕГОРИЯ «ЭМОЦИИ ОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ » выражает совокупность общего скептицизма, недоверия, ненужности компьютеризации, страха человека перед компьютером. В описанную категорию входят примеры: «вред для здоровья «, «раздражает » «педант «, «наркотик «, «гибель человечества «, «монстр «.
При анализе каждый ответ оценивался по одной или нескольким категориям.
После анализа каждого ответа суммируется количество баллов по каждой категории. Категории «реципиентность коммуникативность «, «лидерство » и «активность » рассматривались только к тем ответам, в которых определялась субъектность.
Было проведено пилотажное исследование, в качестве испытуемых выступили инженернопедагогические работники ПТУ, проходящие повышение квалификации в институте, а также школьники 511 классов. Каждый ответ анализировался путем оценки 0 или 1 из 9 перечисленных категорий. Исследования были проведены в рамках руководимых нами дипломных работ слушателей спец.факультета, получающих второе образование психолога. Результаты исследований показали большую вариативность в вариантах ответов и трудности в однозначной и адекватной интерпретации результатов, особенно при недостаточно хорошей подготовке кодировщика (6).
Поэтому на втором этапе было решено организовать обработку и анализ результатов методики посредством контент-анализа с использованием вычислительной техники.
Объектом исследования выступили 20 свободных ассоциаций-ответов испытуемого на вопрос «Компьютер: кто он? «. В качестве качественных единиц контент-анализа выступили категории контент-анализа, составляющие концептуальную схему исследования (это категории структуры образа компьютера), индикаторами явились слово, словосочетание или предложение, характеризующее компьютер и явившиеся референтами, то есть качественными признаками соответствующих категорий.
Количественными единицами контент-анализа являются единицы контекста и единицы счета. Единицы контекста используются для обозначения того сегмента текста, в пределах которого определяется частота упоминания соответствующих категорий. В нашем случае единицами контекста является одно из 20-ти высказываний-ассоциаций. Единицы счета необходимы для осуществления статистических процедур. Это накопленная частота каждого дескриптора, позволяющая потом провести анализ наиболее типичных ассоциаций и пр. А также частота появления каждой категории или объем упоминаний категорий контент-анализа в анкете испытуемых, что позволит судить о степени выраженности категорий у испытуемых.
Следующие этапы контент-анализа были компьютеризированы. Разработана специальная программа, позволяющая формировать:
вопервых, базу всех вариантов ответов (дескрипторов) с их кодировкой и частотой;
вовторых, результаты анализа ответов испытуемого, содержащие суммарные оценки по каждой категории.
Поиск ответа испытуемого в базе дескрипторов (кодировочном справочнике индикаторов) осуществляется программном путем, для этого достаточно набрать на клавиатуре начало слова. Если такой индикатор присутствует в базе или аналогичен искомому, достаточно просто нажать клавишу Enter. Если такого нет, обязательно надо ввести кодировку нового понятия. Индикатор записывается в базу, начинается накопление его частоты и в следующий раз обращение к кодам произойдет автоматически.
Для удобства качественного анализа вариантов ответов испытуемых программа позволяет выбирать из базы наиболее типичные, часто встречающиеся ответы, используя частоту их встречаемости, делать поиск по подстроке или выбирать ответы, близкие по смыслу, непосредственно просматривая базу.
Это создает базы значительно меньшего объема, которые легче проанализировать на качественном уровне. Так поиск по подстроке «инфо «, позволяет найти и подсчитать количество всех ответов, связанных с информацией.
Рассмотрим результаты контент-аналитического исследования ответов на вопрос «Компьютер, кто он? » методики субъектобъектного образа компьютера. База дескрипторов, созданная путем компьютерной обработки ответов 512 испытуемых, содержит 2178 дескрипторов. Состав выборки: школьников 27, студентов 117, слушателей, получающих второе образование психолога, 49, педагогов и директоров школ 242, программистов 77.
Если проанализировать частоту встречаемости понятий среди накопленной базы дескрипторов, то наблюдается следующая картина. Распределение понятий с частотой появления в базе от 1 до 10 имеет ярко выраженный экспоненциальный характер. Понятия, которые встретились в базе только один раз, составляют 49% от общего числа всех дескрипторов, то есть практически половину. Общая численность дескрипторов, имеющих частоту появления от 1 до 10, т.е. встретившихся в ответах не более 10 человек, составляет 1842 понятия, т.е. почти 85%. Сумма всех понятий, имеющих частоту большую 10, равна 336, что составляет 15% от общего числа. Причем всего 4 дескриптора имеют частоту большую 100. Это «учитель » частота 119, «друг » 157, «машина » 190, «помощник » 222. Такое большое количество разных понятий и объясняет трудности кодирования ответов на начальном этапе накопления базы. Мы проанализировали прирост базы после анализа одной анкеты, оказалось, что после двухсот обработанных ответов темп прироста стабилизировался. В среднем на одну анкету приходилось два новых слова или словосочетания.
Сравним типичный список ответов, полученный в результате стандартизации методики А.М.Ходош (4), и 20 наиболее часто встречаемых дескрипторов, полученных в результате контент-анализа нашего исследования. В стандартизации методики субъектобъектного образа компьютера приняло участие 110 человек, московских школьников и студентов в возрасте от 14 до 25 лет. Порядок ответов по частоте встречаемости автором не указывается.
В табл.1. приведены типичные списки понятий образа компьютера. В первом списке находятся дескрипторы, имеющие наибольшую частоту в базе контент-анализа, во втором приведены ключевые слова, позволяющие сгруппировать дескрипторы, имеющие сходное смысловое значение, и в третьем типичный список ответов А.М.Ходош. Так как средняя длина списка ответов по методике А.М.Ходош составила 19, в таблице отсутствует 20е понятие.
Таблица 1.
Типичные списки понятий образа компьютера
Дескриптор Частота Ключевое слово Частота Понятия по А.М.Ходош
помощник 222 машина 372 машина
машина 190 помощник 315 интересная штука
друг 357 информация 314 умный
учитель 119 игра 286 точный
игрушка 88 работа 249 непонятный
игра 86 средство 213 дорогой
собеседник 79 друг 194 игрушка
умный 72 интересный 132 вычислит. средство
телевизор 70 учитель 129 машина будущего
память 66 умный 127 телевизор
информация 63 вещь 119 с клавиатурой
Интернет 62 собеседник 108 помощник
робот 61 источник 106 друг
справочник 53 техника 94 учитель
источник информации 51 необходимый 91 художник
интересный 50 будущее 86 притягивающий
помощник в работе 49 помогает, облегчает 85 бездушный
развлечение 49 дорогой 84 глупый
техника 49 память 78 мучитель
средство общения 47 телевизор 78
Примечание: Курсивом выделены слова одинаковые для всех трех списков.
Заметим, что данные о типичном списке ответов А.М. Ходош получены в 1990 году, то есть относятся к ассоциативному восприятию компьютера 10 лет назад. За это время компьютеры значительно изменились, как в технических возможностях, так и в программном обеспечении. Поэтому представляет интерес сравнение представлений о компьютере тогда и сейчас. Общими понятиями, чаще всего встречающимися в ответах испытуемых, оказались 7 слов: машина, помощник, друг, учитель, умный, игрушка и телевизор. Если воспользоваться вторым списком, составленным по ключевым словам, добавляются два понятия «интересный » и «дорогой «. Интересно, что если 10 лет назад компьютер чаще воспринимался как вычислительное средство, то сейчас это больше средство общения или обработки информации. Это подтверждает и новое слово в нынешних ассоциациях «Интернет «, несколько понятий, связанных с общением и информацией: «собеседник «, «средство общения «, «справочник «, «информация » и «источник информации «.
Интересным представляется анализ понятий, характеризующих компьютер как субъект общения, то есть дескрипторов из категории «субъектность «. А.М.Ходош выделял категорию «социальные роли » и в качестве примера привел следующие: «помощник «, «друг «, «собеседник «, «раб «, «родственник «, «иностранец «, «мужчина «. К сожалению, он не приводит список этих ролей по частоте встречаемости, поэтому нет возможности сравнить, как изменились эти роли за 10 лет. Отметим только, что в нашем исследовании отсутствовали слова «раб «, «иностранец «, «родственник «. Чаще всего были слова «помощник «, «друг «, «собеседник «, «партнер «, «наставник «, «товарищ «, «советчик «. Слово «мужчина » встретилось 7 раз, «женщина » всего лишь 3, ребенок, мальчик 8, существо 9. Среди профессий компьютера фигурируют «учитель «, «информатор «, «художник «, «секретарь «, «математик «, «экзаменатор «, «бухгалтер «, «переводчик » и др.
Широко представлены личностные характеристики компьютера. Всего таких характеристик получено 149, что составило 6,8% от общего числа. По количеству встречаемости этих дескрипторов в ответах испытуемых мы получили 6% (527 из 8825 всех ответов). Проанализировав эти ответы, вслед за Кеттеллом можно разбить их на группы: интеллектуальные особенности, эмоциональноволевые, коммуникативные свойства и особенности межличностного взаимодействия. Отметим, что отрицательные характеристики машины как личность составили 12% от общего числа полученных ответов этой категории ( «беспощадный «, «бесчувственный «, «капризный «, «бессердечный «, «хитрый » и др.). Особенности, касающиеся коммуникативных качеств компьютера, 13%. Среди наиболее типичных ответов: «отзывчивый «, «корректный «, «общительный «, «тактичный «, «молчаливый » и др. Характеристики, затрагивающие интеллектуальные особенности компьютера, составили 28%, наиболее характерны: «умный «, «интеллектуальный «, «знающий «, «рассудительный «, «мыслящий » и др. Широко представлена «волевая сфера » компьютера 35%. Это такие характеристики «строгий «, «объективный «, «правильный «, «терпеливый «, «требовательный «, «честный «, «спокойный «, «справедливый » и др. Положительные эмоциональные оценки «личности » компьютера составляют 12% полученных ответов ( «хороший «, «загадочный «, «добрый «, «таинственный «, «приятный «, «удивительный » и др.). В приведенных характеристиках А.М.Ходош в качестве примера данной категории, упоминаются: умный, точный, исполнительный, глупый, придирчивый, неэмоциональный, капризный. Заметим, что в нашем исследовании ответы «умный » и «точный » встречались достаточно часто (85 и 32 раз соответственно), все остальные очень редко (35 раз), слово «придирчивый » не встретилось ни разу.
Таким образом, общий портрет «личности » компьютера следующий:
интеллект: он обладает хорошо развитым интеллектом, в чем единодушны большинство испытуемых;
эмоциональноволевые качества: эмоционально устойчив, выдержан, спокоен, обладает высоким суперэго, (настойчив, дисциплинирован, точен), действует практично и логично, несколько суров и нечувствителен, справедливый и надежный;
коммуникативные свойства и особенности межличностного взаимодействия: для компьютера характерна аффектотимия и алаксия (добрый, общительный, открытый, внимательный, отзывчивый, терпеливый).
Соотношение положительных и отрицательных черт «личности компьютера » равно 88 :12.
В таблице 2. представлено частотное распределение понятий по категориям. Графа «частота » обозначает количество дескрипторов в базе, а «суммарная частота » количество дескрипторов с учетов частоты их появления.
Таблица 2.
Количество понятий по категориям образа компьютера
Категория Частота Суммарная частота Укс
Субъектность 705 2688 30,5
Объектность 1109 4850 55,0
Коммуникативность 153 800 9,1
Реципиентность 72 389 4,4
Лидер человек 69 388 4,4
Лидер компьютер 228 971 11,0
Активность 291 1409 16,0
Эмоции «+ » 556 2411 27,3
Эмоции » » 284 684 7,8
Таким образом, наиболее представленной является категория «объектность «, затем «субъектность » и «положительные эмоции «. Меньше всего дескрипторов, принадлежащих к категории «реципиентность » и «лидер человек «. Характерно, что дескрипторов, диагностирующих отрицательные эмоции, оказалось почти в два раза меньше, чем положительных.
Все категории образа компьютера кроме «активности » составляют диады с противоположными значениями: «субъектность объектность «, «коммуникативность реципиентность «, «лидерчеловек лидеркомпьютер » и «эмоции положительные эмоции отрицательные «. Это позволило использовать коэффициент Яниса для сравнения соотношения внутри диады. Наиболее представленными соотношениями категорий явились «субъектность объектность » и «эмоции положительные эмоции отрицательные «, наименее две другие диады.
По формуле А.Н.Алексеева были получены оценки «удельного веса » каждой из категорий (УКС в табл.2)
Наиболее интенсивно представлены категории «субъектность » и «объектность «, наименее (УКС = 4,4%) категории «реципиентность » и «лидерчеловек «.
С помощью методики анализа зависимости элементов содержания Ч.Осгуда для наиболее часто встречающихся понятий была рассчитана квадратная матрица возможных и фактических совместных появлений единиц контент-анализа. Были выявлены неслучайные зависимости элементов содержания, свидетельствующих об определенных ассоциациях в мышлении испытуемого, среди следующих ответов: помощник машина, друг, собеседник, умный, игра, память, информация; машина учитель, умный, игра, память, Интернет, информация; друг учитель, собеседник, умный, игра, информация; учитель собеседник; собеседник игра, информация; умный память, Интернет; игра информация (по критерию X2 значимость выявленных зависимостей: р ≤ 0,01).
С помощью программы контент-анализа была сформирована не только база дескрипторов с их кодировкой и частотой появления, но и база результатов набранных баллов по категориям образа компьютера для каждого испытуемого. В табл.3. представлены основные статистики этих оценок.
Таблица 3.
Основные статистические оценки категорий образа компьютера
Категор. Суб. Об. Ком. Рец. Л.ч. Л.ПК Акт. Эм.+ Эм.
Среднее 5,47 10,46 1,63 0,76 0,87 1,94 2,84 5,06 1,50
Ст.откл. 3,74 4,30 1,61 0,94 0,91 1,89 2,32 2,91 1,88
Диспер. 14,02 18,47 2,59 0,89 0,83 3,56 5,39 6,46 3,53
Данные результаты позволяют сделать более полный анализ структуры образа компьютера в диалоге «человеккомпьютер «. В восприятии человеком машины больше присутствуют объектные характеристики, но достаточно выражены и субъектные, «личностные » характеристики ПК. В диалоге с компьютером большинство испытуемых видят в нем коммуникатора, лидера, обладающего определенной активностью. В эмоциональном восприятии значительно превышают положительные эмоции, чем отрицательные. Причем 203 испытуемых, а это 40% от общего числа, вообще не испытывают к компьютеру отрицательных эмоций, даже по отношению к своему здоровью.
ВЫВОДЫ
1. На основе модифицированной методики изучения объектсубъектного образа компьютера нами было проведено контент-аналитическое исследование образа компьютера, разработана компьютерная процедура создания и использование баз данных, включающих 1) кодификатор слов и словосочетаний, составляющий список ассоциаций испытуемых при ответе на вопрос «Компьютер: кто он? «, а также учитывающий частоту встречаемости понятий; 2) результаты анализа ответов испытуемого, содержащие суммарные оценки по каждой категории образа компьютера.
2. После статистической обработки всех вариантов ответов испытуемых был получен наиболее типичный список ассоциаций компьютера. При сравнении его с аналогичным списком, полученным А.М.Ходош 10 лет назад, оказалось, что в новом списке осталось только 7 старых понятий, сейчас компьютер воспринимается больше не как вычислительное средство, а как средство общения или информационное. Персонификация компьютера проявляется очень ярко в приписывании машине личностных характеристик, наделении его интеллектом, хорошо развитой эмоциональноволевой сферой. В ответах испытуемых положительных «личностных » характеристик больше чем отрицательных почти в 7 раз.
3. Анализ средних значений категорий структуры образа компьютера показал, что в восприятии человеком машины больше выражена категория «объектности «, чем «субъектности «. Однако возможность диалога с компьютером в интерактивном режиме провоцирует в ассоциативном восприятии субъектность компьютера. Лишь в ответах 5% испытуемых (27 из 511 человек) не присутствовали субъектных характеристики компьютера. В диалоге с компьютером большинство испытуемых видят в нем коммуникатора, лидера, обладающего определенной активностью. В эмоциональном восприятии значительно превышают положительные эмоции, чем отрицательные. Причем 40% испытуемых вообще не испытывают к компьютеру отрицательных эмоций, даже по отношению к своему здоровью.
4. Необходимо отметить, что ответы испытуемых достаточно слабо позволяют диагностировать и дифференцировать степень коммуникативности компьютера и лидерство в диалоге с ним, хотя, конечно, основные тенденции прослеживаются. Поэтому с целью более глубокого изучения структуры образа компьютера было предусмотрена разработка новой методики, в основу которой будут положены результаты данного контент-аналитического исследования.
Источник : hr-portal.ru
