生态学与社会 生态学与社会
以下是引用这篇文章的既定格式:
韦伯,m.a., S.卡普兰,P.林格尔德和K.布洛克松,2017。媒体中的河流和小溪:生态系统服务的内容分析。生态学与社会22(3): 15。
https://doi.org/10.5751/ES-09496-220315
研究

媒体中的河流和小溪:生态系统服务的内容分析

1独立顾问,2俄勒冈州立大学人类学系3.美国环境保护署,研究与发展办公室,西部生态司,4美国环境保护署,西部生态部

摘要

尽管生态系统服务研究已经很普遍,但很少有人致力于深入了解人们所重视的具体生态数量。最终生态系统服务的理论框架关注这些可测量的属性,作为社会-生态系统研究的通用货币。可以通过增加最后生态系统服务的文件记录来加强环境通信以及生态监测和分析工作。例如,描述生态系统方式的微小变化可能会强烈影响与公众的相关性,并改善环境决策的基础。以河流和小溪为重点,我们对现有出版物进行了内容分析,以记录各种可测量属性(如洪水、水质特征和野生动物)在多年时间轴上出现在不同新闻来源中的广度和频率。除了属性,人类对河流相关资源感兴趣的动机也被编码,例如为子孙后代进行娱乐或保存。为了测试针对不同受众撰写的材料之间的差异,我们选取了三个来源:《国家地理》主办的博客、《纽约时报》的文章和《华尔街日报》的文章。该编码方法在试点阶段进行了严格的测试,制定了确保高数据质量的措施,包括使用两个独立的编码员。结果显示各来源之间有许多相似之处,但重点有一些显著差异。属性和动机代码组之间的显著关系也被发现,其中一个结果是进一步支持了非使用值对鱼类和野生动物的重要性。 Besides offering insight on ecosystem services, the project demonstrates an in-depth quantitative approach to analyzing preexisting qualitative data.
关键词:内容分析;最终生态系统服务;媒体行业;多元方差分析;非度量多维标度;河流和小溪

介绍

生态系统服务是一个研究人类福利和环境管理之间关系的跨学科领域。近年来,这一领域已经从一个小众文献发展成为研究和管理的组织原则,影响了大学院系和政府机构等机构。然而,在某些情况下,术语被过度使用,以致掩盖了解决“缺乏认识到社会对自然生态系统的依赖”的初衷(每日1997:xv)。尽管许多研究自称为生态系统服务调查,但它们并不总是与人类福利有明确联系。

“最终”生态系统服务的观点可被视为重新把环境研究的重点放在与人类健康和福祉的直接联系上的一种手段。最终服务是生态生产功能的选择、有价值的端点(Boyd和Banzhaf 2007, Ringold等人2009,2013,Boyd和Krupnick 2013, Landers和Nahlik 2013, Boyd等人2016)。需要强调的一点是,最终服务依赖于极其重要的中间生态系统功能和过程。最终的模型并不是构建生态系统服务调查的唯一方法,但它确实具有促进对公众直接利益的可测量环境量的关注的优势,同时保留了潜在生态复杂性的作用。最终服务一旦确定,就可以作为交流环境状况的变量,或以公开审查的透明形式判断环境结果之间的权衡。

应该指出的是,关于生态系统服务框架的辩论非常活跃。特别是,最终服务的可测量量方法不同于将生态系统服务分类为供应、支持、调节和文化,如采用千年生态系统评估(2005)。虽然我们认识到方法上的差异,但我们也断言,确定人们所关心的自然资源的目标是一个超越辩论的广泛领域。当调查人员试图将环境测量与人的价值直接联系起来时,就会出现与我们类似的目标,这是在不同名称下出现的共同愿望。例如,Keeler等人(2012:18260)讨论了一种生态系统服务框架,将环境变化“与直接影响人类福祉的生态系统产品和服务的提供变化”联系起来;Wainger和Mazzotta(2011:712)描述了一种类似的生态系统服务框架,它依赖于“对人们重要的结果”。海因斯-杨和波茨钦(2010)将生态系统服务定义为从生物物理过程开始,最终通过最终产品产生人类价值的级联。甚至没有必要使用生态系统服务术语。Schiller等人(2001)描述了公开相关的通用语言指标,Braden等人(2015:450)讨论了在可持续性背景下“在连接人类与自然环境的接口上系统收集数据”的必要性。科学家不需要使用专门术语来参与描述人与自然关系的研究。同样,人们不需要熟悉科学术语来欣赏自然世界。研究表明,人们重视环境,尽管不熟悉生态系统服务这个短语(Böck et al. 2015, Nature Conservancy 2010)。

从最终服务、链接数据或任何其他类似术语的角度来看,关键问题很快就变成:这些选择的环境属性是什么?可以使用多种原始数据方法来识别它们,如专家意见(Ringold等,2009,2013)、焦点小组和/或与外行人的半结构化访谈(Weber和Ringold 2015)和调查研究。我们的调查采取了不同的策略,而是依靠网络上的大量文本。

为了从样本文本中提取信息,我们使用了内容分析,这是一种常用的定量方法来分析定性数据(Bernard 2011)。二次来源的内容分析在自然资源管理中越来越普遍,其中初级数据的成本可能令人望而却步,或跨地区或时间不可比较(Houston et al. 2010:392)。例子包括人类与野生动物冲突的媒体表述(例如,Siemer et al. 2007, Muter et al. 2009, Houston et al. 2010, Alexander and Quinn 2011, Alessi et al. 2013)、环境风险或问题(例如,Gunter and Harris 1998, Brossard et al. 2004, Gunter 2005, Tilt and Xiao 2010, Lopera and Moreno 2014, Nelson et al. 2014)以及管理和规划(Proctor 1998, Bengston et al. 2004, Norton 2008)。

我们的研究建立在之前直接参与公众不同成员的研究基础上(Weber and Ringold 2015;另请参阅http://conference.ifas.ufl.edu/aces14/posters/Weber,%20Matthew%20-%20Oregon_FEGS_Poster_corrected.pdf).这项先前工作的一个有价值的成果是一个临时代码本,它组织了河流和小溪属性的宽度,以及在外行人叙述中显示的对它们进行评估的相关动机。由于“群体思维”(Janis 1972)等问题,对抄本的统计分析是有限的,而对单个文本随机样本的内容分析则允许相对直接的假设检验。总的来说,研究链包括一个经典的混合方法序列,有一个初步的探索阶段来发展假设,后续的统计检验(Creswell 2014)。具体来说,我们讨论了三个主题:(1)记录文本中用于表示河流生态系统和人类对它们的兴趣的属性和动机的范围和相对频率;(2)检验属性和动机是否因出版来源或日期而异;(3)测试已定义的属性类别与动机之间的关联。

方法

抽样

策略抽样是研究的一个具有挑战性的方面。总的来说,我们想要比较和对比不同的河流和溪流的“声音”,至少是环保主义者的观点和主流媒体的观点。尽管来自不同的来源,我们也想通过使用一致的采样窗口来控制时间的影响,因为有新闻价值的河流相关现象可能是偶发性的,例如洪水。影响抽样的另一个因素是,我们发现需要大量资源以可靠的方式从给定的文章中提取我们所寻求的信息。这意味着我们不能在一开始就设定一个最终的样本大小,而是必须根据可用项目资源的使用速度进行适应性规划。

对于环保文本,我们决定分析国家地理博客,水流http://voices.nationalgeographic.com/blog/water-currents/).虽然不是公然的环保主义者,但国家地理学会的使命宣言包括帮助保护共享我们这个世界的各种生物,这在主流新闻来源的组织原则中脱颖而出。博客撰稿人隶属于国家地理、国家地理淡水倡议和环境保护基金等组织。本博客由Sandra Postel主持,她是国家地理的淡水研究员,也是全球水政策项目的主任和创始人。博客内容几乎只与河流和小溪有关。博客文章被人工过滤,只包括那些涉及美国国内河流的文章,并排除那些只提及河流和小溪的文章(定义为一篇文章中有两个或更少的段落)。最初,我们打算对博客进行抽样调查;然而,由于需要对大量概念进行可靠的编码,我们没有能力对最近的文章进行抽样,并且抽样框架被限制在2009年11月11日(第一篇文章的日期)到2012年2月15日,其中包括28篇博客文章。这个间隔成为应用于其他源的采样窗口的边界。

在确定主流新闻来源时,我们寻找的是具有高发行量和可访问索引的内容。《纽约时报》(NYT)和《华尔街日报》(WSJ)在每日印刷版和数字发行量上一直排名靠前,均可通过在线数据库(ProQuest 2017)获取。通过查询主题索引术语“rivers”和“creeks and streams”确定来自《纽约时报》的候选内容。如果内容至少包含了一些关于美国河流和/或小溪的讨论,就被认为是可以接受的。在抽样窗口内,有71篇文章符合我们的标准,其中随机抽取40篇进行分析。

经过初步的统计分析,我们发现,从最近几篇博客和纽约时报文章分析中,相对代码频率的影响显著降低。因此,我们决定将《华尔街日报》的几篇文章作为第三个来源。这让我们得以探索《华尔街日报》作为一份保守的商业利益期刊的声誉是否会与其他来源形成鲜明对比。鉴于《华尔街日报》计划的样本量较小,我们采用了略微不同的抽样方法,在2010年和2011年进行分层(而不是像《华尔街日报》和《纽约时报》那样采用全样本间隔),以保持检验时间影响的能力。符合抽样标准的文献52篇,其中随机抽取8篇进行分析。

编码

代码本分为两个主要类别:河流和小溪的物理属性,以及对河流和小溪感兴趣的动机。属性进一步划分为水、鱼、野生动物、植被、通道和人类。特别要注意的是最后一类:并非所有可测量的河流属性都是生态的,我们有意将人类属性纳入其中,以便对比生态特征与人为修改的发生率。动机分为消耗性使用、非消耗性使用和非消耗性使用。这些分类有助于区分传统的采掘用途与娱乐和生态动机,并与“总经济价值”的组成部分平行(2005年千年生态系统评估,国家研究委员会2004:46)。不使用条件类别对于表示所谓的不使用值很重要。例如,人们可能会重视一个物种或自然区域的存在,而不必实际看到或以其他方式使用这些资源(例如,Krutilla 1976, Freeman 2003, Johnston et al. 2003)。代码在每个段落中最多使用一次,尽管我们预计在给定的段落中会出现多个不同的代码,而在一篇文章的不同段落中可能会出现重复的代码。

各种内容分析方法之间的一个重要区别是使用人工编码员与使用自动化方法。每种方法都有利有弊,计算机辅助的效果因项目而异(Krippendorff 2013)。自动化编码的一个普遍限制是,它要求研究人员预测概念将如何在文本中呈现,而人类编码不需要这样的全知。一些研究问题,例如给定关键字的出现,很容易自动化。专门的软件也可用于更详细的问题,例如Bengston等人(2004)研究了全国性报纸中三种森林价值取向的纵向频率,使用基于预编程单词组合的自动段落评分。我们的内容分析研究是不同寻常的,因为编码模式是复杂的。代码本的设计和审查包括一种机制,基本上编码河流和小溪的每一个可测量的特征,以及每一个遇到的动机。此外,每个代码都可以用多种方式表示。例如,对“水接触健康风险”的关注可以用各种不同的单词组合来表示。因此,我们确定,尽管理论上可行,但在我们的预算和时间表内,需要为我们的研究量身定制和测试算法的努力是不可行的。 This limited us to a smaller sample size than typical for an automated study, but with a trade-off of richly coded data.

使用了两名学生编码员,允许从文本中产生意义,而没有主要研究者的潜意识编码偏见(Neuendorf 2002)。试验阶段是这项研究的一个关键因素,特别是对于编码人员来说,他们可以练习从自己的反应中提取信息,而不是提示作者的意图。在试验阶段对临时代码本进行了几处改进,主要是调整编码规则以鼓励可靠的编码,但也合并了一些代码并出现了一些新的主题。最终的码本总共包含54个代码,包括NOCODE,表示没有属性或动机代码应用到一个段落。

最初,我们希望每个编码员将编码单独的文本,以增加分析文章的样本,但在试点阶段,编码员之间的可靠性(Fleiss ' Kappa;Fleiss 1971, Krippendorff 2013)对于许多代码表明需要额外的一致性检查。虽然我们的一些代码是相对明确的(例如,BRD对于任何鸟类的参考),但一些动机代码需要细微差别的解释。例如,我们的代码“supposed to be”(SUPP)要求一个段落包含关于首选“自然”状态的判断。也有一些段落写得含糊不清,即使是看起来确定的编码规则。我们本可以放弃那些往往不能满足最低编码间可靠性统计数据的代码,但数据丰富性的损失将牺牲我们的研究目标,即提供文本中反复出现的属性和动机的全面视图。因此,我们开发了一种冗余编码和解析策略,以最大化提取的信息质量。在基于团队的定性研究中,合作者经常讨论分歧,直到达成共识(例如,Gerbert et al. 1999, Mackey et al. 2004)。然而,在内容分析中,冗余编码和协调过程似乎很少。在我们的冗余编码设计的第一步,编码人员独立编写一组文章的内容,然后将他们的工作转给首席研究员。 The principal investigator then merged the two files for agreement analysis, a process facilitated by the “Coding Analysis Toolkit” (Shulman 2017). A list of coding disagreements was thereby generated and sent back to coders for their independent review because we wanted our coders to maintain autonomy throughout the reconciliation process. Coder revisions were then merged and again checked for agreement. In instances in which coders still did not agree, the principal investigators made a decision, thereby generating a final coded article. Paragraphs without attribute or motivation codes were labeled NOCODE retroactively to allow the total number of paragraphs to be represented in the final analysis. Coding was conducted using ATLAS.ti software (Scientific Software Development 2015).

可视化和统计分析

编码生成的数据被重新格式化并减少,以进行无法通过单一定性方法进行的分析(Riffe et al. 2014)。每篇文章的代码计数由段落数规范化,以控制文章长度。每篇文章的年份和季节(春天:三月到五月;夏季,6月至8月;秋天,9月到11月;冬天,12月至2月)。为了记录源文本中显示的属性和动机的频率,我们使用柱状图和框状图表示的简单描述性统计。为了研究文章来源、出版年份和出版季节对规范化代码频率的影响,我们进行了一系列的非参数多元方差分析(MANOVA)检验(Anderson 2001)。作为解释MANOVA结果的附加数据可视化辅助,我们使用了非度量多维尺度(NMS)图(Andsager and Powers 1999, McCune and Grace 2002)。为属性和动机代码频率规划了单独的二维NMS图,每篇文章提供每个图的一个数据点。 Plot axes are correlated with codes that account for the greatest combined difference between articles in terms of code frequencies. This technique is especially useful for visualizing clusters of similar datapoints and has been used in ecology to discern similar species distributions for various field sites (Clarke 1993). There may be as many vectors as there are variables, with vector length being a measure of that code’s importance in accounting for differences between datapoints.

在段落级别上进行了属性和动机之间的关联测试,以利用更好的数据分辨率。为了支持这些测试,通过ATLAS获取了每个段落的每个代码的到场/缺席情况。Ti的出口特性。进行Pearson卡方检验和Spearman秩相关检验。由于预料到在一个完整的交叉稳定矩阵中大量单元格的“n”不足,因此计划对分组的代码进行关联测试。在制定属性和动机如何联系的假设时,我们将属性重新分类如下:基本需求或伤害、娱乐和剩余代码。针对独立的零检验,我们的备用假设是,这些类别将分别与消耗性使用、非消耗性使用和不使用偶然动机相关。事实证明,重新分类具有挑战性,因为一些属性合理地跨越了多个类别,例如哺乳动物(MAMM)可能是直接使用(狩猎)、被动使用(观看野生动物)或不使用(保存为未来)。然而,这一困难正是我们想进行关联测试的原因。与消耗性使用和非消耗性使用相关的属性在某种程度上是可预测的,而与直接或间接使用无关的属性则更难假设。为了完成重新分类,我们采取了一种保守的方法,只将与基本需求、伤害或娱乐明显相关的代码放在这两个不同的类别中。 The third category, remaining codes, contained everything that could not be reasonably ascribed solely to a use-type motivation. All statistics were conducted with R software (R Core Team 2014), with multivariate analyses performed using the vegan package for R (Oksanen et al. 2015).

结果

这项研究的一个基本结果是代码本本身,它经过了广泛的测试,以可靠地提取河流和小溪的各种可测量属性以及人类对这些属性感兴趣的动机。包含编码规则的完整代码本作为附录1所附,代码简写和简要描述如表1所示。对于属性代码,用于关联统计检验的原始和备选代码分组如表2所示。请注意,码本中列出的两个动机代码,药用(MED)和物种权利(RIGHT)实际上从未在我们的样本中使用。使用的代码总数是52。

76个样本文本总共包含1273个段落和2979个代码出现(其中214个为NOCODE)。为了提供如何将代码应用于实际文本的示例,在附录2中列出了每个使用的代码的选择。为了提供有关这些准则的进一步内容,附录2还简要描述了每个准则下产生的子主题。为了记录样本文本本身,以及代码频率以外的其他背景,附录3在每篇文章的标题旁边列出了概要。

为了报道汇总统计数据,《纽约时报》和《华尔街日报》是合并的,因为MANOVA结果(下面将介绍)显示这些来源之间没有明显的差异。两个柱状图(图1和图2)分别显示了属性和动机的规范化代码频率。图3和图4中的框图显示了按类别聚合的规范化代码频率。总的来说,代码的出现分为54.4%的属性,38.4%的动机和7.2%的NOCODE。

表3和表4总结了各篇文章归一化代码频率差异的非参数MANOVA检验。对文章来源、年份和季节,以及来源年份和来源季节的相互作用进行了测试。最初,MANOVAS在所有数据上运行,对属性和动机代码频率分别运行。这些试验表明只有来源是显著变量(p值< 0.05)。因此,进行了三个后续的成对测试,以分离出哪些来源彼此不同。虽然该博客与《纽约时报》和《华尔街日报》都有所不同,但并没有发现两者之间的区别。

MANOVA结果表明博客和《纽约时报》/《华尔街日报》之间存在显著差异,但具体的代码频率没有说明。图5和图6中的NMS图提供了单个项目之间复杂差异的可视化显示。对NMS向量进行过滤,只显示超过0.3的组合相关性,以分离出占较大差异程度的代码。

三种假设关系的卡方和斯皮尔曼秩相关检验结果见表5。所有预期的关联都是显著的,p值远低于0.01,其余属性和不使用或有动机之间的相关性是三者中最强的。鉴于与不使用动机相关的特定属性的不确定性,一个简单的列联表中同时出现的剩余属性和不使用或有动机被查询(表未显示)。在表中所示的19个属性中,只有3个属性在368个共现属性中占了三分之一以上:鱼(fish)、水质其他(QUALO)和野生动物其他(WLO)。鉴于鱼类和野生动物代码之间的紧密联系,而不使用偶然动机,我们很好奇鱼类、野生动物和植被属性类别如何与三个动机类别中的每一个相关。消耗性使用和非消耗性使用的相关性相当低,分别为0.05和0.02,而与不使用的相关性为0.45。

讨论

图1到图4中提供的简单柱状图和框状图详细说明了不同代码和代码类别的相对频率,以及文章来源之间的比较。在属性中,水代码是最常见的,其次是鱼、野生动物和植被代码。在动机中,消费性使用代码是最常见的。盒状图显示,博客和纽约时报/华尔街日报在最高的代码类别级别上有着相似的排名,然而,当查看柱状图上可用的更精细的分辨率时,可以看到对比。该博客丰富了水量属性、鱼类和野生动物和植被属性,不使用偶发动机。《纽约时报》和《华尔街日报》有更多的水质属性、人类属性和非消费性使用动机。在代码级别上也有显著的差异。例如,查看图1,博客关注的是水供应短缺(WSS),而NYT/WSJ几乎没有提及它。

NMS图对于总结文章级别的结果非常有用。图5专用于属性,表示一些博客文章聚集到轴2的下半部分,这与水供应短缺(WSS)有关。《纽约时报》的文章倾向于相反的方向,更多地与供水健康风险(WSHR)和水质其他(QUALO:一般指水质)密切相关。此外,还有一些博客文章,在右下方象限,与水生生物(AQO:非鱼类水生动物)和濒危物种(ENDG)有关。洪水造成的财产损失(FD)是所有来源共享的数据的一部分。图1柱状图证实了WSS、QUALO、AQO和ENDG的来源差异;但是平均WSHR代码频率是相似的。似乎只有一到两篇代码频率特别高的《纽约时报》文章促使WSHR向量作为描述文章之间差异的因子出现。

至于动机,图6表明博客和NYT文章对农业(AG)有共同的兴趣,在博客中有特别强烈的签名。纽约时报/华尔街日报显示产业(IND)和接触娱乐(CREC)方向的聚集。过度使用(GREED)也作为一个重要的矢量出现,但附近的文章很少。交叉检查图6和图2,AG和CREC来源之间的差异得到了证实,IND有一些差异,尽管IND仍然是这两个来源最普遍的动机。greedy的平均代码频率是相似的,表明这是描述文章之间差异的一个因素,而不是描述源代码之间的差异。

上面的讨论将数据用于可视化,以突出显示总体结果和其他容易看到的见解。然而,我们的分析也得益于仔细抽样的基础,允许进行统计检验。MANOVA测试发现博客和《纽约时报》/《华尔街日报》综合来源之间存在显著差异。关联检验也产生了统计上显著的结果,而通过目测是不可能的。定量分析成功地记录了数据中的一致模式,涉及到文本源的影响,甚至跨源的段落级代码之间的可预测相关性。这些模式的定量证据尤其令人信服,因为文章的主题千千万别,从密西西比河的洪水,到一个有争议的艺术项目,将阴影覆盖在科罗拉多的一条河上。

我们的研究结果标志着生态系统服务功能最终识别的一个新起点。之前的工作将生态系统服务的概念重新聚焦在可测量的具体方面,同时呼吁在生物物理科学和社会系统之间进行更多的研究,以确定这些最终服务(或其他类似命名的术语)(Boyd和Banzhaf 2007年,Fisher等人2009年,Johnston和Russell 2013年)。一些研究者继续专注于理论问题或其他自上而下的结构,如Boyd和Krupnick(2013)、Landers和Nahlik(2013)和Boyd等人(2016)。其他人则致力于自下而上的数据收集,使用社会科学方法以可复制的方式记录有价值的属性。此外,在案例研究工作中分离并评估特定环境资源的其他实证工作已经进行了几十年(Mitchell和Carson 1989年,Arrow等人1993年,Bateman等人2003年,Weber等人2016年)。

将与最终生态系统服务相关的自上而下和自下而上的见解完全结合起来,超出了我们的范围,确实需要付出巨大的努力。然而,我们试图对我们的研究如何与其他试图确定河流最终服务宽度的研究进行比较和联系进行有限的总结。在这方面的研究中,Ringold等人(2009)通过在一个轴上列出受益人矩阵,在另一个轴上列出可测量的河流数量类别,建立了一种模式。该矩阵是通过一个由不同与会者组成的专家研讨会推导出来的,有助于在传统指标之外拓宽河流监测的思路。他们的专家评估与我们的内容分析结果有很多重叠,但也有很多差异。最有意义的是,研究人员并没有试图对不同的河流属性进行相对重要性的分配,研讨会的结果只是一个需要后续研究的假设。林格尔德等人(2013)继续进一步发展按受益人属性矩阵,最雄心勃勃的是兰德斯和纳利克(2013)。然而,这些仍然局限于专家对不同群体的人所看重的特质的判断。

Schiller等人(2001)以及后来的Weber和Ringold(2014, 2015)进行了定性数据收集,以分离焦点小组和半结构化访谈记录中明显的河流属性。后两项研究涉及了美国两个不同地区的200多名受试者,结果中报告了代码频率,允许衡量相对优先级。综合起来,这些研究为我们的工作提供了最初的工作代码本(如引言中所述),因此不能被认为是真正独立的。也就是说,在方法上有一个重要的对比。我们的研究依赖于二手数据,尽管有很多优点,但不允许像在现场会议中那样进行后续澄清。因此,我们的研究更容易对中间生态系统服务进行编码,即可测量的属性本身并不重要,而是其他更相关属性的指标。例如,我们的代码之一是污水(SEW)。尽管人们很可能对水道中的污水立即产生厌恶,但仍有许多潜在的相关问题,如与水接触的安全、供水的安全以及水生生物的健康,这些问题可能已经被写出来,也可能没有被写出来。

尽管数据来源和方法不同,但在我们的研究和Weber和Ringold(2014, 2015)中,代码排名是相似的。人们倾向于关注有魅力的动植物群,以及可能对人类造成直接伤害的属性,如饮用水质量差或洪水风险。然而,人们对本地物种等话题也有一致的关注,这在某种程度上证明了环保主义者的广泛观点。所有三项研究都旨在确定对所谓非用户(资源经济学(Krutilla 1976)和生态系统服务(Chan et al. 2012)中的一个经典类别)重要的河流属性。Weber和Ringold(2014, 2015)专门筛选了不同的参与者,包括那些与河流很少有娱乐接触的人。他们的结果显示,在社会人口统计中,对有限数量的最终服务的兴趣得到了巩固,只有少数显著差异(例如,城市和农村参与者之间)。他们的结果没有显示非用户参与者的特殊性的证据,例如,代码只与非用户相关,或非用户对其他组感兴趣的代码缺乏兴趣。我们分离了一个非消耗性使用动机代码类别,并统计测试了与一个剩余属性代码类别的相关性。正如结果中所指出的,鱼类(fish)和野生动物其他(WLO)在该关联中普遍存在,导致随后的发现,鱼类、野生动物和植被属性与不使用偶然动机最密切相关。这提供了证据,证明鱼类和野生动物不仅仅与采掘或娱乐动机有关。 Our findings challenge the common supposition that people value fish, wildlife, and vegetation primarily for direct or indirect uses. Instead, sampled texts more commonly associate not use contingent motivations with these attributes.

投机

有一个重要的问题是,我们选取的特定文本在多大程度上代表了公众意见,甚至是它们的读者。来自出版实体的重大编辑偏见是可能的,一些人批评新闻来源通常是哗众取宠。相反的观点是,新闻媒体是流行文化的一个综合组成部分(Altheide和Schneider 2013)。此外,期刊本身可能影响公众对环境问题或管理的看法(Siemer et al. 2007, Muter et al. 2009, Lopera and Moreno 2014)。虽然我们只能分析相对较少的文本,但我们已努力包括不同观点的原型表示。从其他角度来研究文本会很有趣,比如农业、工业或部落来源。另一种可能是由知名作家撰写的关于河流和溪流的专著。关于对现有数据进行更密切的定性分析,可以更多地了解不同代码如何呈现的复杂背景。例如,FD在两个来源中出现的频率相似,但博客强调使用湿地和类似的策略来预防FD的想法,而纽约时报/华尔街日报更关注FD的发生。如前所述,附录3简要地说明了这些子主题。

一个相关的问题是,考虑到分析的文章都是几年前的了,我们的结果在未来,甚至是现在,能在多大程度上继续代表大众利益。毫无疑问,公众的看法和兴趣会随着时间的推移而变化,如果在5年、10年或50年后进行类似的内容分析,结果会有多大不同,我们必须留下一个没有回答的问题。然而,我们怀疑,尽管具体的有新闻价值的细节各不相同,比如对清洁饮用水的具体威胁,洪水的位置,或特定的入侵物种,大多数相同的最终生态系统服务将继续被讨论。我们确实煞费苦心地从数据上调查了这个问题,特别是测试了年份和季节的影响。我们发现这两种方法都没有效果,但由于数据跨度仅为两年,该测试受到了限制。

结论

为了阐明人们所关心的水道的属性和他们感兴趣的动机,我们对环保主义者和主流文本进行了内容分析。我们的代码本经过了试点阶段的严格测试,它本身就是研究的一个结果,可以作为未来最终生态系统服务实证研究的基础。对于属性,最常见的代码是关于水量和质量、鱼类、野生动物和植被。最常见的动机代码是关于消费性使用的。有些令人惊讶的是,尽管统计测试表明文本源总体上显著影响代码频率,但这些高级结果在不同源代码之间是相似的。通过代码级条形图和文章级非度量多维标度图对数据进行更仔细的检查表明,所选的环保人士来源更强烈地强调水供应的稀缺性、鱼类以外的水生生物、濒危物种以及不依赖于使用的动机。两大主流新闻来源更频繁地讨论水质总体和娱乐动机。发布日期对代码频率的影响也进行了测试,但发现不显著。在段落级别上,属性和动机代码类别之间的预期共现性很强。有些属性码更多地与与使用无关的动机相关,而不是直接使用或娱乐享受。 One notable example of this was fish, the most common wildlife code for both sources. These results lend support to the importance of nonuse oriented ecological values in both environmentalist and mainstream news sources. Despite differences between sources, overall most of the interest in rivers consolidates around relatively few codes, a finding that triangulates with previous focus group and semistructured interview research.

我们相信我们的方法将为其他类型的社会生态系统研究服务,事实上,我们的论文对其他研究人员的主要吸引力可能在于方法而不是结果。在定性和定量方法之间的光谱中,我们发现自己处于中间位置,因为我们希望从文本中收集细节,并且我们的目标是统计检验。我们发现很少有与我们的细节水平相匹配的内容分析的例子,因此我们不得不摸索出自己的前进道路。我们最终成功地利用了定性和定量传统的优点,这要感谢一个跨学科的团队,在仔细的样本设计、手工编码以及专门的可视化和统计方法的好处上付出了很大的努力。即便如此,我们的代码本细节还是超越了手工内容分析的极限,如果可能的话,我们建议在未来的工作中使用更少的代码。在线数据存在着巨大的研究可能性,我们希望我们的方法为定性数据的定量分析打开大门,为拥有必要的人力资源但研究经费有限的研究人员打开大门。

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致谢

作者感谢Claire Cvitanovich和Brian Wilson的精心编码,也感谢Susan Yee对本文早期草稿的有益评论。该手稿已经过美国环境保护署的审查,并已批准出版。本文仅代表作者个人观点,并不代表美国环境保护署的观点或政策。提及商品名称或商业产品不构成背书或推荐使用。

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