على الترميز أو يسجلون تقييماتهم). ويجب أن نلاحظ هنا، أن الترميز البشري هكذا لا يقتصر على تحليل النصوص، حيث إن الصور والشعارات والرموز يمكن أيضا اعتبارها رسائل قابلة للتحليل لقياس الهوية الجمعية. وفي المشروعات المعتمدة على العنصر البشري في الترميز كافة، يعتبر عامل الموثوقية ضرورية، ويجب إسقاط المتغيرات التي لا يتحقق فيها من التحليل (5) . ويلاحظ أن التركيز في تحليل المضمون يكون على نظام الترميز باعتباره الأداة الحساسة لا على خبرة المراقب أو القائم بالترميز.

الترميز ببرامج الحاسوب الجاهزة

في العقود الأخيرة حدثت تطورات عديدة في مجال تطوير الترميز"الآلي"للرسائل النصية، أي تحليل النصوص بمساعدة الحاسوب. وعادة ما ينطوي هذا الترميز على استخدام مجموعة جاهزة سلفا من المعاجم؛ بمعنى قوائم الكلمات و / أو تجميعات الكلمات، ثم يتم عدها بواسطة تطبيق حاسوبي. وقد تأتي هذه المعاجم في صورة تطبيقات للحاسوب، وقد يضعها الباحث بنفسه. وفي بعض البرامج مثل General Inquirer و 5.0 Diction، نجد العديد من القياسات مبنية أصلا في البرنامج، بعضها ذو خوارزميات رياضية تتجاوز العد البسيط للكليات. وفي برامج أخرى مثل VBPro و Yoshikoder يجب على الباحث أن يضع المعجم بنفسه. وبعضها مثل 5. 0 Diction و Wordstat تسمح باستخدام المعاجم الموجودة فيها- للباحث بأن يدخل معجمه بنفسه. (6)

ومن المعروف أن قيام الباحث بوضع معجمه بنفسه عملية طويلة ومرهقة؛ إذ يجب أولا وضع تعريف جامع مانع للكليات التي تتسق مع التعريف المفاهيمي للمفهوم المبحوث، ثم يجب إضافة الاشتقاقات إلى الجذور الأصلية (فإذا كانت الكلمة الأصلية pleasure أي متعة أولذة أو سرور، فيجب إدراج کلات pleasurable أي ممتع، و pleasure - seeking أي طالب المتعة، و pleasured أي مغتبط) . وينبغي وضع ضوابط