前 言 作为研究者，在我们三个人总共超过60多年的研究经历中，我们做过以及指导过上百项量化内容分析，考察的内容范围从对白宫的报道，到针对儿童的广告片中的女性和少数族裔的形象；从环境报道到地方新闻中的有争议的议题。内容分析成果中有学术论文，也有学位论文、课程作业和基金会资助的研究，涉及的材料丰富多样，如报纸、杂志、广播电视媒介以及互联网网站的内容等。有一些项目是描述性的，而其他一些项目则直接检验有指向性的假设，或寻求解答具体的研究问题。我们主要探究影响内容的过程和内容效果的理论框架内。 如果说实施或指导这些内容分析研究教会了我们什么东西，那就是所有的量化内容分析中常常遇到的一些问题或议题。设计一项研究会涉及样本规模和抽样技术、测量和信度，以及数据分析等需要解决的问题。无论研究者是初次做内容分析的学生，或是第20次构思他的研究内容分析的行家；无论内容分析的对象是词句还是图像；无论内容分析的材料是来自于在线的互联网媒介还是来自于诸如报纸这样的传统媒介；无论内容分析关注的焦点是新闻还是娱乐或广告，上述这些都是基础性的说明性问题。 在准备本书第1版及第2版时，我们尽力阐述内容分析必须阐述的这些带有循环性质的问题。我们的目标是让人们觉得内容分析很好接受，而不是让它晦涩难懂；我们打算提供一个既具通用性又容易理解的研究指南。我们期望通过清晰、准确的语言和众多的案例——最近的研究案例和“经典的”研究案例——来说明会碰到的问题及其解决方式，来实现我们关于研究指南的愿望。我们认为这本书可以成为学习内容分析的基本教材及研究方法课程的补充性读本，并且成为对大众传播、政治科学，以及其他社会和行为科学领域的研究人员富有助益的参考文献。 本书从回顾大众传播领域的研究开始，强调内容分析在这一领域的中心地位和在其他学科中的适用性。之后，我们给出了一个正式的内容分析定义，考察了它的术语，介绍了测量、数据分析和推论中的重要原则。在第3章中，我们叙述了设计一项研究涉及的步骤，提出了一个量化内容分析的应用模型，总结了一系列问题。结束了前3章的基础准备之后，我们在接下来的6章中，更深入地探讨了多项研究议题，包括：测量，即找出恰当的内容分析的单元，并开发出分配这些单元的规则，将之归入类目；抽样，即从所有可能的内容中选取研究所需要的材料；信度，即确保个人在研究中应用编码规则时能得出同样的结果；数据分析，即运用恰当的统计技术；效度，即研究发现的理论和实践上的重要意义；技术，即在内容分析中对计算机的使用。 我们感谢许多帮助编写这本书的朋友：我们在美国劳伦斯·艾尔伯协会有限公司的朋友们，在第1版和第2版中，他们耐心地和我们一起工作；教我们内容分析的老师们：唐纳德·L.肖、尤根·F.肖、韦恩·丹尼尔森、詹姆斯·坦卡德、G.克利夫兰·威尔霍伊特和大卫·韦弗，以及我们的同事们，他们提出了改进本书的建议；我们的学生们，关于怎样讲授内容分析，他们教会了我们很多。最后，我们对各自的家人表达深深的感激之情，他们常常好奇，除了内容分析之外，我们还会做些什么。 丹尼尔·里夫 斯蒂芬·赖斯 弗雷德里克·G.菲克