Chủ YếU Khác Phân tích nội dung

Phân tích nội dung

Tổng quat

Phần mềm

Sự miêu tả

Trang web

vấn đề bỏ phiếu lựa chọn được xếp hạng

Bài đọc

Các khóa học

Tổng quat

Phân tích nội dung là một công cụ nghiên cứu được sử dụng để xác định sự hiện diện của các từ, chủ đề hoặc khái niệm nhất định trong một số dữ liệu định tính nhất định (tức là văn bản). Sử dụng phân tích nội dung, các nhà nghiên cứu có thể định lượng và phân tích sự hiện diện, ý nghĩa và mối quan hệ của các từ, chủ đề hoặc khái niệm nhất định như vậy. Ví dụ, các nhà nghiên cứu có thể đánh giá ngôn ngữ được sử dụng trong một bài báo để tìm kiếm sự thiên vị hoặc thiên vị. Sau đó, các nhà nghiên cứu có thể đưa ra suy luận về các thông điệp trong văn bản, (các) người viết, đối tượng, và thậm chí cả văn hóa và thời gian xung quanh văn bản.

Sự miêu tả

Nguồn dữ liệu có thể là từ các cuộc phỏng vấn, câu hỏi mở, ghi chú nghiên cứu thực địa, các cuộc trò chuyện hoặc theo nghĩa đen là bất kỳ sự xuất hiện nào của ngôn ngữ giao tiếp (chẳng hạn như sách, bài luận, thảo luận, tiêu đề báo, bài phát biểu, phương tiện truyền thông, tài liệu lịch sử). Một nghiên cứu đơn lẻ có thể phân tích nhiều dạng văn bản khác nhau trong phân tích của nó. Để phân tích văn bản bằng cách sử dụng phân tích nội dung, văn bản phải được mã hóa hoặc chia nhỏ thành các loại mã có thể quản lý để phân tích (tức là mã). Khi văn bản được mã hóa thành các loại mã, các mã sau đó có thể được phân loại thêm thành các loại mã để tóm tắt dữ liệu hơn nữa.

Ba định nghĩa khác nhau về phân tích nội dung được cung cấp dưới đây.

  • Định nghĩa 1: Bất kỳ kỹ thuật nào để đưa ra suy luận bằng cách xác định một cách có hệ thống và khách quan các đặc điểm đặc biệt của thông điệp. (từ Holsti, 1968)

  • Định nghĩa 2: Một cách tiếp cận diễn giải và theo chủ nghĩa tự nhiên. Nó vừa mang tính chất quan sát, vừa mang tính tường thuật và ít dựa vào các yếu tố thực nghiệm thường được kết hợp với nghiên cứu khoa học (độ tin cậy, tính hợp lệ và tính khái quát) (từ Dân tộc học, Nghiên cứu quan sát và Truy vấn tường thuật, 1994-2012).

  • Định nghĩa 3: Một kỹ thuật nghiên cứu nhằm mô tả khách quan, hệ thống và định lượng nội dung biểu hiện của giao tiếp. (từ Berelson, 1952)

Sử dụng Phân tích Nội dung

  • Xác định ý định, trọng tâm hoặc xu hướng giao tiếp của một cá nhân, nhóm hoặc tổ chức

  • Mô tả các phản ứng cơ bản và hành vi đối với giao tiếp

  • Xác định trạng thái tâm lý hoặc tình cảm của người hoặc nhóm

  • Tiết lộ sự khác biệt quốc tế về nội dung giao tiếp

  • Tiết lộ các mẫu trong nội dung giao tiếp

  • Kiểm tra trước và cải thiện một can thiệp hoặc khảo sát trước khi ra mắt

  • Phân tích các cuộc phỏng vấn nhóm tập trung và các câu hỏi mở để bổ sung dữ liệu định lượng

Các loại phân tích nội dung

Có hai dạng phân tích nội dung chung: phân tích khái niệm và phân tích quan hệ. Phân tích khái niệm xác định sự tồn tại và tần suất của các khái niệm trong một văn bản. Phân tích quan hệ phát triển thêm phân tích khái niệm bằng cách xem xét mối quan hệ giữa các khái niệm trong một văn bản. Mỗi loại phân tích có thể dẫn đến các kết quả, kết luận, cách giải thích và ý nghĩa khác nhau.

Phân tích khái niệm

Thông thường, mọi người nghĩ đến phân tích khái niệm khi họ nghĩ đến phân tích nội dung. Trong phân tích khái niệm, một khái niệm được chọn để kiểm tra và phân tích bao gồm việc định lượng và đếm sự hiện diện của nó. Mục tiêu chính là kiểm tra sự xuất hiện của các thuật ngữ đã chọn trong dữ liệu. Các điều khoản có thể rõ ràng hoặc ẩn ý. Các thuật ngữ rõ ràng rất dễ xác định. Việc mã hóa các thuật ngữ ngầm định phức tạp hơn: bạn cần quyết định mức độ hàm ý và dựa trên các phán đoán chủ quan (vấn đề về độ tin cậy và tính hợp lệ). Do đó, việc mã hóa các thuật ngữ ngầm liên quan đến việc sử dụng từ điển hoặc các quy tắc dịch theo ngữ cảnh hoặc cả hai.

Để bắt đầu phân tích nội dung khái niệm, trước tiên hãy xác định câu hỏi nghiên cứu và chọn một mẫu hoặc các mẫu để phân tích. Tiếp theo, văn bản phải được mã hóa thành các danh mục nội dung có thể quản lý được. Về cơ bản đây là một quá trình giảm chọn lọc. Bằng cách giảm văn bản thành các danh mục, nhà nghiên cứu có thể tập trung vào và viết mã cho các từ hoặc mẫu cụ thể cung cấp thông tin cho câu hỏi nghiên cứu.

Các bước chung để tiến hành phân tích nội dung khái niệm:

1. Quyết định mức độ phân tích: từ, nghĩa từ, cụm từ, câu, chủ đề

2. Quyết định có bao nhiêu khái niệm để viết mã: phát triển nhóm danh mục hoặc khái niệm được xác định trước hoặc tương tác. Quyết định một trong hai: A. để cho phép linh hoạt thêm các danh mục thông qua quá trình mã hóa hoặc B. để gắn bó với tập hợp các danh mục được xác định trước.

  • Tùy chọn A cho phép giới thiệu và phân tích tài liệu mới và quan trọng có thể có ý nghĩa quan trọng đối với câu hỏi nghiên cứu của một người.

  • Phương án B cho phép nhà nghiên cứu tập trung và kiểm tra dữ liệu cho các khái niệm cụ thể.

3. Quyết định mã cho sự tồn tại hoặc tần suất của một khái niệm. Quyết định thay đổi quá trình mã hóa.

  • Khi mã hóa sự tồn tại của một khái niệm, nhà nghiên cứu sẽ chỉ đếm một khái niệm một lần nếu nó xuất hiện ít nhất một lần trong dữ liệu và bất kể nó đã xuất hiện bao nhiêu lần.

  • Khi mã hóa tần suất của một khái niệm, nhà nghiên cứu sẽ đếm số lần một khái niệm xuất hiện trong văn bản.

4. Quyết định cách bạn sẽ phân biệt giữa các khái niệm:

  • Văn bản có nên được mã hóa chính xác như khi chúng xuất hiện hay được mã hóa giống nhau khi chúng xuất hiện ở các dạng khác nhau? Ví dụ, sự nguy hiểm vs. Vấn đề ở đây là tạo ra các quy tắc mã hóa để các phân đoạn từ này được phân loại một cách minh bạch theo cách hợp lý. Các quy tắc có thể làm cho tất cả các phân đoạn từ này thuộc cùng một loại, hoặc có lẽ các quy tắc có thể được xây dựng để nhà nghiên cứu có thể phân biệt các phân đoạn từ này thành các mã riêng biệt.

  • Mức độ ngụ ý nào được cho phép? Từ chỉ khái niệm hay từ chỉ khái niệm một cách rõ ràng? Ví dụ, nguy hiểm so với người đáng sợ so với người đó có thể gây hại cho tôi. Các phân đoạn từ này có thể không xứng đáng với các danh mục riêng biệt, do ý nghĩa tiềm ẩn của nguy hiểm.

5. Phát triển các quy tắc để mã hóa văn bản của bạn. Sau khi các quyết định của bước 1-4 hoàn tất, nhà nghiên cứu có thể bắt đầu phát triển các quy tắc để dịch văn bản thành mã. Điều này sẽ giữ cho quá trình mã hóa được tổ chức và nhất quán. Nhà nghiên cứu có thể viết mã cho chính xác những gì họ muốn mã. Tính hợp lệ của quá trình mã hóa được đảm bảo khi nhà nghiên cứu nhất quán và mạch lạc trong các mã của họ, nghĩa là tuân theo các quy tắc dịch của họ. Trong phân tích nội dung, tuân theo các quy tắc dịch thuật tương đương với tính hợp lệ.

6. Quyết định phải làm gì với thông tin không liên quan: điều này có nên bị bỏ qua (ví dụ: các từ tiếng Anh phổ biến như and and), hay được sử dụng để kiểm tra lại sơ đồ mã hóa trong trường hợp nó sẽ thêm vào kết quả mã hóa?

7. Mã văn bản: Việc này có thể được thực hiện bằng tay hoặc bằng phần mềm. Bằng cách sử dụng phần mềm, các nhà nghiên cứu có thể nhập các danh mục và mã hóa được chương trình phần mềm thực hiện tự động, nhanh chóng và hiệu quả. Khi mã hóa được thực hiện bằng tay, nhà nghiên cứu có thể nhận ra lỗi dễ dàng hơn nhiều (ví dụ: lỗi chính tả, lỗi chính tả). Nếu sử dụng mã hóa máy tính, văn bản có thể được xóa lỗi để bao gồm tất cả dữ liệu có sẵn. Quyết định mã hóa bằng tay so với máy tính này phù hợp nhất đối với thông tin ngầm, trong đó việc chuẩn bị danh mục là cần thiết để mã hóa chính xác.

8. Phân tích kết quả của bạn: Rút ra kết luận và khái quát nếu có thể. Xác định việc cần làm với văn bản không liên quan, không mong muốn hoặc không sử dụng: kiểm tra lại, bỏ qua hoặc đánh giá lại sơ đồ mã hóa. Giải thích kết quả một cách cẩn thận vì phân tích nội dung khái niệm chỉ có thể định lượng thông tin. Thông thường, các xu hướng và mô hình chung có thể được xác định.

Phân tích quan hệ

Phân tích quan hệ bắt đầu giống như phân tích khái niệm, trong đó một khái niệm được chọn để kiểm tra. Tuy nhiên, phân tích liên quan đến việc khám phá các mối quan hệ giữa các khái niệm. Các khái niệm riêng lẻ được xem như không có ý nghĩa cố hữu và đúng hơn ý nghĩa là sản phẩm của các mối quan hệ giữa các khái niệm.

Để bắt đầu phân tích nội dung quan hệ, trước tiên hãy xác định câu hỏi nghiên cứu và chọn một mẫu hoặc các mẫu để phân tích. Câu hỏi nghiên cứu phải được tập trung để các loại khái niệm không mở để giải thích và có thể được tóm tắt. Tiếp theo, chọn văn bản để phân tích. Chọn văn bản để phân tích một cách cẩn thận bằng cách cân bằng việc có đủ thông tin để phân tích kỹ lưỡng để kết quả không bị giới hạn với việc có thông tin quá rộng khiến quá trình mã hóa trở nên quá khó khăn và nặng nề để cung cấp các kết quả có ý nghĩa và đáng giá.

apk pixel gun 3d hack không có khảo sát

Có ba danh mục phụ của phân tích quan hệ để lựa chọn trước khi chuyển sang các bước chung.

  1. Khai thác ảnh hưởng: đánh giá cảm xúc về các khái niệm rõ ràng trong một văn bản. Một thách thức đối với phương pháp này là cảm xúc có thể thay đổi theo thời gian, dân số và không gian. Tuy nhiên, nó có thể có hiệu quả trong việc nắm bắt trạng thái cảm xúc và tâm lý của người nói hoặc người viết văn bản.

  2. Phân tích vùng lân cận: đánh giá về sự đồng xuất hiện của các khái niệm rõ ràng trong văn bản. Văn bản được định nghĩa là một chuỗi từ được gọi là cửa sổ được quét để tìm sự đồng xuất hiện của các khái niệm. Kết quả là tạo ra một ma trận khái niệm, hoặc một nhóm các khái niệm đồng xuất hiện có liên quan với nhau sẽ gợi ý một ý nghĩa tổng thể.

  3. Lập bản đồ nhận thức: một kỹ thuật trực quan hóa để tác động đến việc phân tích chiết xuất hoặc vùng lân cận. Lập bản đồ nhận thức cố gắng tạo ra một mô hình về ý nghĩa tổng thể của văn bản, chẳng hạn như một bản đồ đồ họa thể hiện mối quan hệ giữa các khái niệm.

Các bước chung để tiến hành phân tích nội dung quan hệ:

1. Xác định kiểu phân tích: Khi đã chọn được mẫu, nhà nghiên cứu cần xác định những kiểu quan hệ cần kiểm tra và mức độ phân tích: từ, nghĩa từ, cụm từ, câu, chủ đề.
2. Giảm văn bản thành các danh mục và mã cho các từ hoặc mẫu. Một nhà nghiên cứu có thể mã hóa sự tồn tại của các nghĩa hoặc từ.
3. Khám phá mối quan hệ giữa các khái niệm: một khi các từ được mã hóa, văn bản có thể được phân tích như sau:

  • Độ mạnh của mối quan hệ: mức độ mà hai hoặc nhiều khái niệm có liên quan với nhau.

  • Dấu hiệu của mối quan hệ: các khái niệm có quan hệ tích cực hay tiêu cực với nhau?

  • Hướng quan hệ: các kiểu quan hệ mà các thể loại thể hiện. Ví dụ, X ngụ ý Y hoặc X xảy ra trước Y hoặc nếu X thì Y hoặc nếu X là động lực chính của Y.

4. Mã hóa các mối quan hệ: một sự khác biệt giữa phân tích khái niệm và quan hệ là các câu lệnh hoặc mối quan hệ giữa các khái niệm được mã hóa.
5. Thực hiện các phân tích thống kê: khám phá sự khác biệt hoặc tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến xác định trong quá trình mã hóa.
6. Lập bản đồ biểu diễn: chẳng hạn như lập bản đồ quyết định và các mô hình tinh thần.

Độ tin cậy và tính hợp lệ

độ tin cậy : Vì bản chất con người của các nhà nghiên cứu, các lỗi mã hóa không bao giờ có thể được loại bỏ mà chỉ được giảm thiểu. Nói chung, 80% là mức lợi nhuận có thể chấp nhận được đối với độ tin cậy. Ba tiêu chí bao gồm độ tin cậy của phân tích nội dung:

  1. Tính ổn định: xu hướng người viết mã liên tục mã hóa lại cùng một dữ liệu theo cùng một cách trong một khoảng thời gian.

  2. Tính lặp lại: xu hướng một nhóm mã hóa phân loại thành viên các danh mục theo cùng một cách.

  3. Độ chính xác: mức độ mà việc phân loại văn bản tương ứng với một tiêu chuẩn hoặc quy phạm về mặt thống kê.

Hiệu lực : Ba tiêu chí bao gồm tính hợp lệ của phân tích nội dung:

  1. Sự gần gũi của các danh mục: điều này có thể đạt được bằng cách sử dụng nhiều bộ phân loại để đi đến định nghĩa đã thống nhất về từng danh mục cụ thể. Sử dụng nhiều bộ phân loại, một danh mục khái niệm có thể là một biến rõ ràng có thể được mở rộng để bao gồm các từ đồng nghĩa hoặc các biến ngầm định.

  2. Kết luận: Mức độ hàm ý nào cho phép? Kết luận có đúng theo dữ liệu không? Các kết quả có thể giải thích được bằng các hiện tượng khác không? Điều này trở nên đặc biệt khó khăn khi sử dụng phần mềm máy tính để phân tích và phân biệt giữa các từ đồng nghĩa. Ví dụ, từ mỏ, biểu thị khác nhau cho một đại từ nhân xưng, một thiết bị nổ và một cái hố sâu trong lòng đất mà từ đó quặng được khai thác. Phần mềm có thể đếm chính xác tần suất xuất hiện và tần suất của từ đó, nhưng không thể tính toán chính xác ý nghĩa vốn có trong từng cách sử dụng cụ thể. Vấn đề này có thể làm mất kết quả của một người và làm cho bất kỳ kết luận nào không hợp lệ.

  3. Tính tổng quát của các kết quả đối với một lý thuyết: phụ thuộc vào các định nghĩa rõ ràng về các phạm trù khái niệm, cách chúng được xác định và độ tin cậy của chúng khi đo lường ý tưởng mà một người đang tìm cách đo lường. Khả năng tổng quát hóa song song với độ tin cậy vì phần lớn nó phụ thuộc vào ba tiêu chí về độ tin cậy.

Ưu điểm của Phân tích Nội dung

ví dụ về bệnh đặc hữu
  • Trực tiếp kiểm tra giao tiếp bằng văn bản

  • Cho phép cả phân tích định tính và định lượng

  • Cung cấp những hiểu biết sâu sắc về lịch sử và văn hóa có giá trị theo thời gian

  • Cho phép gần gũi với dữ liệu

  • Dạng mã của văn bản có thể được phân tích thống kê

  • Phương tiện phân tích tương tác không phô trương

  • Cung cấp cái nhìn sâu sắc về các mô hình phức tạp về suy nghĩ và sử dụng ngôn ngữ của con người

  • Khi thực hiện tốt, được coi là một phương pháp nghiên cứu tương đối chính xác

  • Phân tích nội dung là một phương pháp nghiên cứu dễ hiểu và rẻ tiền

  • Một công cụ mạnh mẽ hơn khi kết hợp với các phương pháp nghiên cứu khác như phỏng vấn, quan sát và sử dụng hồ sơ lưu trữ. Nó rất hữu ích cho việc phân tích tư liệu lịch sử, đặc biệt là để ghi lại các xu hướng theo thời gian.

Nhược điểm của Phân tích Nội dung

  • Có thể rất tốn thời gian

  • Có thể bị gia tăng lỗi, đặc biệt khi phân tích quan hệ được sử dụng để đạt được mức độ giải thích cao hơn

  • Thường không có cơ sở lý thuyết, hoặc cố gắng quá phóng túng để rút ra những suy luận có ý nghĩa về các mối quan hệ và tác động được ngụ ý trong một nghiên cứu

  • Vốn dĩ có tính đơn giản, đặc biệt khi xử lý các văn bản phức tạp

  • Có xu hướng quá thường xuyên để chỉ đơn giản là số lượng từ

  • Thường bỏ qua bối cảnh tạo ra văn bản, cũng như trạng thái của mọi thứ sau khi văn bản được tạo ra

  • Có thể khó tự động hóa hoặc máy tính hóa

Bài đọc

Sách giáo khoa & Chương

  • Berelson, Bernard. Phân tích nội dung trong nghiên cứu truyền thông New York: Free Press, 1952.

  • Busha, Charles H. và Stephen P. Harter. Các phương pháp nghiên cứu trong thủ thư: Kỹ thuật và diễn giải. New York: Academic Press, 1980.

  • Hồ bơi de Sola, Ithiel. Xu hướng phân tích nội dung. Urbana: Nhà xuất bản Đại học Illinois, 1959.

  • Krippendorff, Klaus. Phân tích nội dung: Giới thiệu về phương pháp luận của nó. Beverly Hills: Nhà xuất bản Sage, 1980.

  • Fielding, NG & Lee, RM. Sử dụng Máy tính trong Nghiên cứu Định tính. SAGE Publications, 1991. (Tham khảo Chương của Seidel, J. ‘Phương pháp và sự điên rồ trong ứng dụng công nghệ máy tính để phân tích dữ liệu định tính’.)

Các bài báo về phương pháp luận

  • Hsieh HF & Shannon SE. (2005). Ba cách tiếp cận để phân tích nội dung định tính. Nghiên cứu sức khỏe định tính. 15 (9): 1277-1288.

  • Elo S, Kaarianinen M, Kanste O, Polkki R, Utriainen K và Kyngas H. (2014). Phân tích nội dung định tính: Tập trung vào mức độ đáng tin cậy. Sage Mở. 4: 1-10.

Các bài báo ứng dụng

  • Abroms LC, Padmanabhan N, Thaweethai L và Phillips T. (2011). Ứng dụng iPhone để cai thuốc lá: Một phân tích nội dung. Tạp chí Y học Dự phòng Hoa Kỳ. 40 (3): 279-285.

    khác biệt
  • Ullstrom S. Sachs MA, Hansson J, Ovretveit J, & Brommels M. (2014). Đau khổ trong im lặng: một nghiên cứu định tính về nạn nhân thứ hai của các sự kiện bất lợi. Tạp chí Y học Anh, Vấn đề Chất lượng & An toàn. 23: 325-331.

  • Owen P. (2012) .Portrayals of Schizophrenia của Entertainment Media: Phân tích nội dung của phim đương đại. Dịch vụ Tâm thần. 63: 655-659.

Phần mềm

Việc lựa chọn tiến hành phân tích nội dung bằng tay hay bằng phần mềm máy tính có thể khó khăn. Tham khảo 'Phương pháp và sự điên rồ trong việc ứng dụng công nghệ máy tính để phân tích dữ liệu định tính' được liệt kê ở trên trong Sách và chương để thảo luận về vấn đề này.

Trang web

  • Rolly Constable, Marla Cowell, Sarita Zornek Crawford, David Golden, Jake Hartvigsen, Kathryn Morgan, Anne Mudgett, Kris Parrish, Laura Thomas, Erika Yolanda Thompson, Rosie Turner và Mike Palmquist. (1994-2012). Dân tộc học, Nghiên cứu quan sát và Truy vấn tường thuật. Viết @ CSU. Đại học Bang Colorado. Có sẵn tại: http://writing.colostate.edu/guides/guide.cfm?guideid=63 . Như phần giới thiệu về Phân tích Nội dung của Michael Palmquist, đây là tài nguyên chính về Phân tích Nội dung trên Web. Nó là toàn diện, nhưng cô đọng. Nó bao gồm các ví dụ và một thư mục có chú thích. Thông tin trong bản tường thuật ở trên chủ yếu lấy từ và tóm tắt nguồn tài liệu tuyệt vời của Michael Palmquist về Phân tích nội dung nhưng đã được sắp xếp hợp lý cho mục đích của sinh viên tiến sĩ và nhà nghiên cứu cơ sở về dịch tễ học.

  • http://psychology.ucdavis.edu/faculty_sites/sommerb/sommerdemo/

  • http://depts.washington.edu/uwmcnair/chapter11.content.analysis.pdf

Các khóa học

Tại Trường Y tế Công cộng Mailman của Đại học Columbia

Bài ViếT Thú Vị

Editor Choice

Rick D'Avino
Rick D'Avino
Rick D'Avino là Giám đốc Điều hành tại PricewaterhouseCoopers, nơi ông làm việc với Phó Chủ tịch và Đối tác Quản lý Hoa Kỳ của PwC, Lãnh đạo Thuế Toàn cầu, Lãnh đạo Thuế Hoa Kỳ, và với hoạt động chính sách thuế của PwC tại Washington, DC. Ngoài ra, Rick hiện là Chủ tịch nhóm Giải pháp nguồn lực cho Thuế của PwC. Rick đã làm việc cho GE từ năm 1991 đến năm 2013, với tư cách là Phó chủ tịch kiêm Cố vấn thuế cấp cao tại GE Capital cho đến năm 2005 và sau đó là Phó chủ tịch kiêm Cố vấn thuế cấp cao tại General Electric Company. Rick chịu trách nhiệm về tất cả các khía cạnh thuế cho GE Capital và sau năm 2005, cho GE Corporate và cho sự quan tâm của GE đối với NBC Universal. Rick cũng phục vụ trong Hội đồng quản trị của GE Capital Corporation và GE Capital Services từ năm 2009 đến năm 2012, và của GE SeaCo, một liên doanh giữa GE và Sea Containers Ltd., từ năm 1996 đến năm 2011. Rick bắt đầu sự nghiệp của mình làm thư ký cho Thẩm phán Alvin B. Rubin tại Tòa phúc thẩm Hoa Kỳ cho Vòng thứ Năm, sau đó ông là cộng sự tại Cohen & Uretz ở Washington, DC. Rick sau đó làm Luật sư-Cố vấn và Phó Cố vấn Pháp luật về Thuế trong Bộ Tài chính Hoa Kỳ từ năm 1983- Năm 1987. Trước khi gia nhập GE, Rick là đối tác thuế tại King & Spalding ở Washington, DC Rick là thành viên của Hội đồng Tư vấn Dịch vụ Thuế vụ, Ủy ban Điều hành Bộ phận Thuế của Hiệp hội Luật sư Bang New York, và Washington, DC và Quán bar Pennsylvania. Rick từng là Giáo sư trợ giảng tại Trung tâm Luật Đại học Georgetown từ năm 1982-1990 và là Giảng viên Luật tại Penn Law. Rick phục vụ trong Ủy ban Giám sát Luật Penn, là Chủ tịch Hội đồng Quản lý Cựu sinh viên Luật Penn, và đã hoàn thành hai nhiệm kỳ trong Hội đồng Quản trị tại Đại học Pitzer. Anh ấy nằm trong Hội đồng quản trị của DomusKids, một tổ chức giáo dục và phúc lợi trẻ em Connecticut, từ năm 1994 đến năm 2018. Năm 2018, Rick được bầu làm Chủ tịch Hội đồng quản trị của Học viện Domus 'Stamford, một trường bán công dành cho học sinh từ lớp 9 đến lớp 12, những người đã gặp khó khăn trong môi trường học truyền thống. Rick là thành viên Hội đồng quản trị và là Phó Chủ tịch của National Sawdust, một tổ chức phi lợi nhuận có trụ sở tại Brooklyn, cung cấp các cơ sở nghệ thuật hiện đại và hỗ trợ cho nhiều nhà soạn nhạc, nhạc sĩ và nghệ sĩ. D’Avino đã nhận được bằng B.S. từ Trường Wharton của Đại học Pennsylvania năm 1977 và tốt nghiệp trường luật năm 1980, nơi ông là biên tập viên Tạp chí Luật của Đại học Pennsylvania.
Đánh giá sách: 'Kill' Em and Leave: Tìm kiếm James Brown và Linh hồn Mỹ
Đánh giá sách: 'Kill' Em and Leave: Tìm kiếm James Brown và Linh hồn Mỹ '
Selahattin Demirtas v. Thổ Nhĩ Kỳ (số 2)
Selahattin Demirtas v. Thổ Nhĩ Kỳ (số 2)
Columbia Global Freedom of Expression tìm cách nâng cao hiểu biết về các chuẩn mực và thể chế quốc tế và quốc gia nhằm bảo vệ tốt nhất luồng thông tin và ngôn luận tự do trong một cộng đồng toàn cầu được kết nối với nhau với những thách thức chung lớn cần giải quyết. Để đạt được sứ mệnh của mình, Global Freedom of Expression đảm nhận và ủy thác các dự án nghiên cứu và chính sách, tổ chức các sự kiện và hội nghị, đồng thời tham gia và đóng góp vào các cuộc tranh luận toàn cầu về bảo vệ quyền tự do ngôn luận và thông tin trong thế kỷ 21.
A Sound of Trumpets
A Sound of Trumpets
Kênh tiêu chí dành chương trình dành cho các bộ phim 'do Bette Gordon làm đạo diễn' để phát trực tuyến
Kênh tiêu chí dành chương trình dành cho các bộ phim 'do Bette Gordon làm đạo diễn' để phát trực tuyến
Chương trình phát trực tuyến đặc biệt trên Kênh Criterion sẽ nêu bật vai trò có ảnh hưởng của Gordon trong cộng đồng điện ảnh độc lập vào ngày 17 tháng 6.
Sư phạm chiêm nghiệm
Sư phạm chiêm nghiệm
Frank Pugliese bị mắc kẹt làm người dẫn đường mới cho House of Cards
Frank Pugliese bị mắc kẹt làm người dẫn đường mới cho House of Cards
Giáo sư Viết bài Truyền hình Frank Pugliese đã được khai thác để trở thành người dẫn chương trình tiếp theo của loạt phim House of Cards của Netflix được đánh giá cao về mặt thương mại và phê bình, hợp tác với nhà văn đồng hương Melissa James Gibson’91 GS.