Las prácticas y filosofías del análisis de contenido varían entre las disciplinas académicas.
Todas implican la lectura u observación sistemática de textos o artefactos a los que se les asignan etiquetas (a veces llamadas «códigos») para indicar la presencia de contenidos interesantes y significativos.
Los investigadores eficaces eligen las técnicas que mejor les ayuden a responder sus preguntas de fondo.
Esto ayuda a resolver ambigüedades como las que introducen sinónimos y homónimos.
Estas categorías de codificación son estrictamente relevantes para la hipótesis del investigador.
[8] Siegfried Kracauer ofrece una crítica del análisis cuantitativo, afirmando que simplifica demasiado las comunicaciones complejas para ser más confiables.
[14][15][16] Las respuestas a preguntas abiertas, artículos periodísticos, manifiestos de partidos políticos, registros médicos u observaciones sistemáticas en experimentos pueden estar sujetos a un análisis sistemático de datos textuales.
El análisis asistido por computadora puede ayudar con grandes conjuntos de datos electrónicos al reducir el tiempo y eliminar la necesidad de múltiples codificadores humanos para establecer la confiabilidad entre codificadores.
Un estudio encontró que los codificadores humanos podían evaluar un rango más amplio y hacer inferencias basadas en significados latentes.
Esto se puede lograr mediante el uso de medidas establecidas que han demostrado su validez en estudios anteriores.
El contenido latente no es tan manifiesto y requiere interpretación para descubrir el significado o la implicación.
[26] Por otro lado, los analistas de contenidos cualitativos han sido criticados por no ser lo suficientemente sistemáticos y demasiado impresionistas.
[30] Por lo tanto, mientras que el análisis de contenido intenta describir cuantificablemente comunicaciones cuyas características son principalmente categóricas (generalmente limitadas a una escala nominal u ordinal) a través de unidades conceptuales seleccionadas (la unificación) a las que se les asignan valores (la categorización) para la enumeración mientras se monitorea la confiabilidad entre codificadores, si, por el contrario, la cantidad objetivo es manifiestamente ya medible directamente (normalmente en una escala de intervalo o de razón), especialmente una cantidad física continua, entonces dichos objetivos normalmente no figuran entre los que necesitan las selecciones y formulaciones "subjetivas" del análisis de contenido.
Con cualquiera de los enfoques anteriores, es recomendable que los investigadores se sumerjan en los datos para obtener una imagen general.
Además, es vital identificar una unidad de codificación clara y coherente, y las opciones de los investigadores van desde una sola palabra hasta varios párrafos, desde textos hasta símbolos icónicos.
Por último, construir las relaciones entre códigos clasificándolos dentro de categorías o temas específicos.