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應用內容分析法的優勢與不足
內容分析法運用于學科信息門戶的優勢是由它的性質決定的。作為一種通過信息記錄的數量分析來間接研究資源和用戶行為的科學方法，內容分析法具有客觀性，方法的運用者不與研究對象發生直接聯系，研究者的主觀態度和偏好不會對分析的數量結果造成影響，而且分析過程是按照規定的程序、方法和選擇評價規則來執行，分析結果表現為一系列的量化數據，這些都保證了內容分析的客觀性和統一性，使分析者能夠從模糊、虛假的顯在信息中抽取真實信息和有用知識，并能較深刻、精確地反映資源的知識含量和用戶的個性化需要。在一定程度上能夠彌補目前學科信息門戶信息資源選擇、描述、組織和服務標準定性化、主觀化（依據專家意見）帶來的不確定、易變的缺點。
內容分析法應用于學科信息門戶構建也存在不足：一方面體現在內容分析法系統性要求與網絡資源分散性特點的沖突。內容分析法要求選取比較穩定、連續、體例基本一致的大量信息作為樣本，而學科信息門戶作為對資源的二次整合，既包括數據庫等比較穩定的資源，也包括互聯網上比較零散的、形式多樣的易逝信息，后者難以達到內容分析的要求，但對于學科信息門戶資源建設又是十分必要的。同樣的問題還存在于對暫時的、分散的用戶使用情況的分析過程中，因而如何對這些即時性的、零碎的信息進行可靠的內容分析成為需要關注的問題。另一方面表現在內容分析法評價判斷的不確定性。內容分析法采用定性與定量相結合的方式，定量建立在定性基礎之上，這就使得任何信息在被統計分析處理之前，必定要劃分到一定的類目體系中，而任何類目體系都是高度人工選擇性的，不可避免的主觀判斷卻成為客觀定量分析的前提，這是內容分析自身無法克服的矛盾。當然，目前已有學者提出了一些解決方法，引入概率論、數理統計方法、模糊數學方法、灰色系統理論方法、貝葉斯定理來盡量減少內容分析法的不確定性[18]，達到最大化的科學性。
