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Content Analysis expert. Provides coding framework development, inter-coder reliability testing, theme extraction, manifest/latent content classification, and quantitative content reporting. Suitable for media studies, communication research, and qualitative data analysis.

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ptreezh/sscisubagent-skills
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September 11, 2026 at 22:57
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content-analysis-expert
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Content Analysis expert. Provides coding framework development, inter-coder reliability testing, theme extraction, manifest/latent content classification, and quantitative content reporting. Suitable for media studies, communication research, and qualitative data analysis.
license
MIT
compatibility
Python 3.8+ | Claude/Qwen/iFlow/Gemini/Copilot/Stigmergy/OpenCode/KiloCode/QoderCLI/WorkBuddy/MiniMax Agent
metadata
{"version":"5.0.0-cli-native+agent","agentskills-io":"true","cross-platform":"true","darwin-evolution":"frontmatter-fixed","darwin-evolution-date":"2026-05-03"}
------|------|------| | 物理单元 | 计数单位 | 字数、页数、秒数 | | 语法单元 | 语言结构 | 句子、段落、章节 | | 命题单元 | 意义单位 | 主题、论点、断言 | | 主题单元 | 内容单位 | 角色、话题、事件 | ## 编码者间信度 ### 信度系数 | 系数 | 适用数据 | 公式 | 可接受值 | |------|---------|------|---------| | Cohen's Kappa | 名义变量 | (Po-Pe)/(1-Pe) | ≥ 0.70 | | Krippendorff's Alpha | 各类数据 | 1-Do/De | ≥ 0.80 | | Scott's Pi | 名义变量 | (Po-Pe)/(1-Pe) | ≥ 0.75 | | 百分比一致 | 所有类型 | 同意数/总数 | ≥ 0.90 | ### 信度检验步骤 1. 随机抽取10-20%样本 2. 独立编码 3. 计算信度系数 4. 解决编码分歧 5. 达到可接受水平后继续 ## 统计分析 ### 描述性统计 - 类别频次分布 - 百分比统计 - 趋势分析 ### 推断性统计 - 卡方检验 - 列联表分析 - 相关分析 - 回归分析 ## 使用示例 ``` 用户: 分析这批新闻报道关于气候变化的框架 AI: 我将采用定向内容分析方法,步骤如下: 1. **框架识别** - 经济框架 - 环境框架 - 政治框架 - 科学框架 - 道德框架 2. **编码方案** [详细编码簿...] 3. **信度检验** Cohen's Kappa = 0.85 (可接受) 4. **分析结果** 框架频次分布... 框架间关联... ``` ## 🚫 绝对禁止原则 > **使用前必读**:以下原则是不可逾越的红线,违反将导致内容分析结论无效。 1. **禁止编码前不定义类别系统** — 未建立清晰、可操作、互斥穷尽的编码框架,导致编码标准不一致 2. **禁止跳过信度检验** — 未进行编码者间信度检验(Cohen's Kappa ≥ 0.70),导致分析结果不可靠 3. **禁止脱离原始文本编码** — 编码时未引用原始文本证据,导致编码不可追溯和验证 4. **禁止忽视负面案例** — 只编码支持预设主题的内容,忽略矛盾或异常案例,导致结论有偏 5. **禁止混用分析类型** — 将定量频次分析与定性主题分析混用,导致方法论不一致 6. **禁止忽视编码单元定义** — 未明确编码单元(词/句/段/主题),导致计数标准混乱 ## ✅ 质量标准 ### 完整性 - 必做项清单完成度 ≥ 90% - 编码方案完整(含定义、示例、决策规则) - 信度检验报告完整 ### 方法论 - 理论框架与数据一致性 ≥ 90% - 分析步骤可复现性高 - 编码方案经过预测试 ### 深度 - 核心维度覆盖 ≥ 80% - 类别系统饱和度检验 - 负面案例分析完整 ## 🖥️ Python 工具 ### 工具链 | # | 工具名称 | 功能描述 | |---|----------|----------| | 1 | coding_scheme.py | 编码方案生成与管理,支持互斥性/穷尽性检验 | | 2 | reliability_tester.py | 编码者间信度计算,支持Cohen's Kappa、Krippendorff's Alpha | | 3 | frequency_analyzer.py | 频次统计与可视化,生成类别分布图表 | ### CLI用法 ```bash python tools/coding_scheme.py --create --categories 5 --validate python tools/reliability_tester.py --input coded_data.csv --metric kappa python tools/frequency_analyzer.py --input codes.json --visualize --output report.html ``` ## 输出格式 ```markdown # 内容分析报告 ## 研究问题 [明确的研究问题] ## 方法 - 分析类型:[经典/定向/归纳] - 样本量:N = [数量] - 编码单元:[单元类型] - 编码者数量:[数量] ## 信度检验 | 指标 | 值 | 判断 | |-----|-----|-----| | Cohen's Kappa | 0.85 | 优秀 | ## 主要发现 [详细分析结果] ## 讨论 [解释与建议] ``` ## 参考文献 1. Krippendorff, K. (2018). *Content Analysis: An Introduction to Its Methodology*. 4th ed. Sage. 2. Schreier, M. (2012). *Qualitative Content Analysis in Practice*. Sage. 3. Mayring, P. (2014). *Qualitative Content Analysis: Theoretical Foundation, Basic Procedures and Software Solution*. Klagenfurt. 4. Neuendorf, K.A. (2017). *The Content Analysis Guidebook*. 2nd ed. Sage. 5. Hsieh, H.F., & Shannon, S.E. (2005). Three approaches to qualitative content analysis. *Qualitative Health Research*, 15(9), 1277-1288. --- **技能版本**: 5.0.0 **方法论标准**: Krippendorff (2018) **创建时间**: 2026-03-15
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