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データを物理的事象の集まりではなく、シンボリックな現象として分析する技法――「内容分析」のすべてを人文・社会科学者のために。

内容分析はおそらく社会科学でもっとも重要な研究技法の一つであろう。それは、データを物理的事象の集まりとしてではなく、シンボリックな現象として理解し、目だたないやり方でデータを分析するという狙いをもっている。自然科学の方法論においては、意味とか指示対象とか帰結とか送り手の意図などに関心を持つ必要はない。このような「ハードな」学問領域から派生した社会調査の方法は、便宜上の理由からこうしたシンボリックな現象を無視しているだけである。しかし、社会の中でシンボルの占める重要性を疑う者はいないだろう。（中略）本書は、経験的社会科学者、コミュニケーション研究者、学生など広い範囲の読者のために書かれたものである。（本書はしがきより）

はしがき
凡例

序

1　歴史
　新聞の量的分析
　初期の内容分析
　プロパガンダ分析
　内容分析の一般化
　コンピュータによるテキスト分析

2　概念的基礎
　定義
　定義の検討
　枠組
　内容分析の特性

3　推論の利用と種類
　システム
　基準
　指標（indices）と徴候（symtoms）
　言語的表象
　コミュニケーション
　制度的過程

4　分析デザインの設計論理
　科学的情報処理
　分析デザインのタイプ
　内容分析の要素

5　分析単位
　分析単位の類型
　単位を定義する方法
　効率性と信頼性

6　サンプリング
　サンプリング計画の類型
　サンプル・サイズ

7　記録作業
　観察者
　訓練
　データの意味論（カテゴリーの意味を定義する方法）
　データシート

8　データ言語
　定義
　変数
　オーダー
　メトリック（計量）

9　推論のための概念構成体
　不確定性の源泉
　確定性の源泉
　概念構成体の諸類型

10　 分析のテクニック
　頻度
　関連性・相関・クロス表
　イメージ・描写・判別分析
　コンティンジェンシー（随伴）分析
　クラスター分析
　文脈的分類法

11　 コンピュータの利用
　統計解析
　探索と発見のためのコンピュータの利用
　コンピュータによる内容分析

12　 信頼性
　信頼性の確定条件
　一致
　データの信頼性と基準
　診断装置

13　 妥当性
　妥当性の類型化
　意味論的妥当性
　サンプリング妥当性
　相関的妥当性
　予測的妥当性
　構成概念妥当性

訳者あとがき
参考文献
索引

著：クラウス・クリッペンドルフ
1932年、ドイツ生まれ。1967年、イリノイ大学でPh.D.（コミュニケーション）。現在、ペンシルベニア大学アネンバーグ・スクール・オブ・コミュニケーション教授。主な編著書に The Analysis of Communication Content(eds.1969)、Communication and Control in Society(ed.1979)、Information Theory: Structural Models for Qualitative Data(1986) などがある。