Таким образом, вместо того, чтобы экономить деньги, вы теперь можете приносить значительно большую пользу — на 150 % больше отзывов. Количественные и качественные онлайн-исследования обеспечивают большую экономическую эффективность, а также дают высококачественные результаты. Подробнее читайте здесь. Будь то отдельное использование онлайн-исследований для покрытия всех исследовательских потребностей и задач или гибридный проект, в котором онлайн-исследования дополняют личные исследования из-за его уникальных преимуществ.

По сути, онлайн-исследования позволяют вам сделать больше, будь то качественные методы, количественные исследования или их комбинация. Это то, к чему мы стремимся — предоставление высококачественных результатов и способность проявлять творческий подход и гибкость в наших подходах к сложным проектам — давать нашим клиентам «больше» при том же бюджете и знаниях, которые в противном случае были бы потеряны.

Чтобы заказать бесплатную пробную версию исследовательской платформы FlexMR и воспользоваться нашим широким спектром инструментов для количественного и качественного анализа, нажмите здесь.Или нажмите здесь, чтобы узнать больше о гибких уровнях обслуживания, которые мы можем предоставить.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка браузера на прием файлов cookie

Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie.Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie.Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.

10 лучших программ для качественного анализа данных в 2021 году

Если вы последовали совету моей коллеги Элли о том, как провести эффективный опрос, вы, вероятно, добились невероятного успеха в сборе отзывов клиентов (если нет, то это определенно стоит прочитать). Однако теперь, когда у вас есть вся эта информация, что вы с ней делаете? Собираетесь ли вы прочитать сотни или тысячи отзывов клиентов?

Когда-то так и было. Теперь есть программное обеспечение, которое может объединять и анализировать ваши данные, так что вам это не нужно.Большинство инструментов опроса предоставляют вам отчеты для количественных данных, что ограничивает ваш анализ рассмотрением только вопросов, на которые можно дать количественный ответ. Это означает, что качественные данные, такие как открытые вопросы или комментарии, необходимо проверять вручную на наличие тенденций и поведения.

Но когда ваш бизнес получает сотни отзывов каждый день, вы не можете позволить сотрудникам просматривать ответы один за другим. Вам нужны инструменты, которые автоматизируют этот процесс и предоставят вашей команде разбивку ваших отзывов клиентов.Здесь в игру вступает программное обеспечение для качественного анализа данных.

Программное обеспечение для качественного анализа данных просматривает ваши опросы и отзывы клиентов в пакетном режиме, экономя драгоценное время вашей команды при составлении отчетов. В этом посте мы рассмотрим некоторые из лучших доступных программ для качественного анализа данных и лучшие бесплатные варианты, которые вы можете использовать со своей командой.

Лучшее программное обеспечение для качественного анализа данных

1. HubSpot
2. МАКСКДА
3. Причуды
4. Квалтрикс
5. Глаз ворона

1.HubSpot

В рамках пакета Service Hub HubSpot предлагает инструмент обратной связи с клиентами, который предоставляет подробную аналитику для опросов и отзывов клиентов. Ваши данные централизованы в одной доступной информационной панели, которая включает в себя различные диаграммы и графики, обобщающие ответы ваших клиентов. С помощью этой простой настройки у вашей команды будет быстрый и удобный способ просматривать свою ежедневную аналитику, не перемещаясь по сайту.

Кроме того, инструменты HubSpot Service Hub интегрированы с опросами NPS®.Net Promoter Score, или NPS, — это тип опроса, который собирает как количественные, так и качественные отзывы клиентов. Инструмент обратной связи с клиентами HubSpot анализирует эти ответы и предоставляет вам подробную информацию об удовлетворенности клиентов на основе своих выводов.

Цена: Service Hub начинается бесплатно, тариф Professional начинается с 400 долларов США в месяц

2. МАКСКДА

MAXQDA — это программное обеспечение для качественного анализа данных, предназначенное для компаний, анализирующих различные типы данных о клиентах.Программное обеспечение позволяет импортировать данные из интервью, фокус-групп, опросов, видео и даже из социальных сетей. Таким образом, вы можете просматривать все свои качественные данные в одном централизованном месте.

После импорта MAXQDA позволяет организовать информацию по категориям или группам. Вы можете помечать определенные данные тегами и оставлять заметки для других сотрудников, чтобы они могли проверить вашу работу. MAXQDA даже позволяет раскрашивать ваши данные, чтобы ваша команда точно знала, над чем нужно работать каждый день.

Цена: Переменная

Источник: MAXQDA

3.Киркос

Quirkos включает множество инструментов для анализа и просмотра качественных данных. Одним из наиболее заметных инструментов является анализатор текста, который может находить общие ключевые слова и фразы в различных текстовых документах. Ваша команда может загружать отзывы клиентов или ответы на опросы и использовать этот инструмент для выявления повторяющихся препятствий в работе с клиентами.

Еще один интересный инструмент, который предоставляет Quirkos, — это инструмент «облако слов». Инструмент облака слов просматривает все ваши текстовые данные и извлекает часто используемые слова.Затем он объединяет их в кластер, чтобы визуализировать темы, возникающие из ваших данных, как в примере ниже.

Источник: Quirkos

Цена: $575

4. Квалтрикс

Qualtrics использует ИИ для просмотра данных вашего опроса и прогнозирования тенденций в поведении клиентов. Его инструмент «Прогнозный анализ» оценивает данные и делает прогнозы об удовлетворенности клиентов на основе прошлых ответов на опросы. Используйте эту информацию, чтобы интерпретировать, как клиенты будут реагировать на изменения, которые вы вносите в клиентский опыт.

Инструмент «Анализ текста» проверяет комментарии к опросам на предмет популярных тенденций и тем, которые появляются в отзывах ваших клиентов. Этот инструмент экономит время вашей команды за счет массового анализа качественных данных ваших опросов. После объединения данных Qualtrics предоставляет различные варианты отображения, включая графики, диаграммы, слайд-шоу и карты.

Цена: $25/месяц

Источник: Qualtrics

5. Глаз ворона

Raven’s Eye — это программное обеспечение для качественных данных, которое может обрабатывать несколько типов данных о клиентах.Одной из его самых популярных функций является аудиоконвертер, который загружает аудиофайлы в программное обеспечение и преобразует их в текстовые файлы. Затем он анализирует текст на наличие различных сведений о поведении клиентов. Итак, если вы проводите интервью или фокус-группы с клиентами, вы можете записывать аудио для этих сессий и загружать их в Raven’s Eye для анализа.

Помимо аудио, Raven’s Eye обрабатывает текстовые документы. Его анализатор текста может просматривать текстовые образцы, написанные на более чем 65 различных языках.Он использует анализ «естественного языка» для определения множества уникальных показателей, от количества слов до легкости чтения.

Цена: $40/месяц

Источник: Глаз Ворона

Эти продукты считаются одними из лучших программ для качественного анализа данных, предлагаемых в этом году. Однако большинство из них дорогие и могут не соответствовать финансовым потребностям вашего малого и среднего бизнеса. Чтобы помочь вам найти подходящее программное обеспечение, давайте рассмотрим несколько лучших бесплатных программ для качественного анализа данных, доступных на 2019 год.

Бесплатное программное обеспечение для качественного анализа данных

1. Квадратная обратная связь
2. FreeQDA
3. Майнер QDA Lite
4. Подключенный текст
5. Виза

1. Квадратная обратная связь

Square Feedback — это бесплатный инструмент для проведения опросов и сбора отзывов клиентов, который также предоставляет отчеты о качественных данных.Он может анализировать ответы на опросы, чтобы увидеть, насколько ваши клиенты удовлетворены такими вещами, как обслуживание клиентов, время ожидания и качество продукции. Он также включает исторические параметры фильтрации, которые позволяют сравнивать прошлые данные с текущей информацией о клиентах, чтобы увидеть, как ваше обслуживание клиентов изменилось с течением времени.

2. FreeQDA

FreeQDA — это базовое программное обеспечение для качественного анализа данных, которое обычно загружают компании, которым нужен недорогой и простой инструмент. Он использует анализатор текста для просмотра интервью с клиентами и собирает информацию в одном центральном месте.Там вы можете создавать категории для своих данных и группировать популярные слова и фразы, встречающиеся в ваших ответах.

3. Майнер QDA Lite

QDA Miner Lite обрабатывает ваши качественные данные и распределяет их по категориям, построенным в виде «древовидной структуры». Эта древовидная структура состоит из основной темы, которая разбита на более мелкие подтемы. Эти подтемы представляют собой группы похожих фраз или фрагментов текста, которые относятся к общей категории. Таким образом, вы можете быстро загружать и сегментировать текстовые данные, не просматривая каждый из них по отдельности.

4. Подключенный текст

ConnectedText — интересное программное обеспечение для анализа текста, которое действует как внутренняя вики для обратной связи с клиентами. Как только текст загружается в программное обеспечение, ему присваивается уникальная страница, и он классифицируется в группу связанных документов. Затем пользователи выполняют поиск по ключевым словам, именам клиентов или темам, чтобы найти конкретные образцы текста или аналогичные фрагменты отзывов. Эта система помогает вашей команде анализировать качественные данные и облегчает представителям отдела обслуживания клиентов поиск прошлых взаимодействий с клиентом, которые могут стать актуальными позднее.

5. Виза

Visão анализирует текст, разбивая ответы клиентов и фильтруя их по различным сегментам. Пользователи могут настраивать сегменты и определять, как они хотят сгруппировать свои данные. Вы можете фильтровать отдельные фрагменты или искать общие ключевые слова в разных образцах текста. Эта гибкость позволяет вашей команде выполнять массовые оценки и анализировать заметные или выдающиеся отзывы.

Если вам вообще сложно собирать отзывы клиентов, ознакомьтесь с некоторыми из наших стратегий получения отзывов клиентов.

Как использовать и оценивать качественные методы исследования | Неврологические исследования и практика

1.

Philipsen, H., & Vernooij-Dassen, M. (2007). Kwalitatief onderzoek: nuttig, onmisbaar en uitdagend. В L. PLBJ & H. TCo (Eds.), Kwalitatief onderzoek: Praktische methoden voor de medische praktijk . [Качественные исследования: полезные, необходимые и сложные. В: Качественные исследования: Практические методы для медицинской практики (стр. 5–12). Хаутен: Бон Стафлеу ван Логхум.

Глава Google Scholar

19.

Хиджманс, Э., и Кайпер, М. (2007). Это полуоткрытое интервью, также как и onderzoeksmethode. В L. PLBJ & H. TCo (Eds.), Kwalitatief onderzoek: Praktische methoden voor de medische praktijk . [Полуоткрытое интервью как метод исследования (стр. 43–51). Хаутен: Бон Стафлеу ван Логхум.

Глава Google Scholar

29.

Сондерс Б., Сим Дж., Кингстоун Т., Бейкер С., Уотерфилд Дж., Бартлам Б., Берроуз Х. и Джинкс К. (2018). Насыщенность качественными исследованиями: изучение его концептуализации и операционализации. Качество и количество, 52 (4), 1893–1907 гг.

Артикул Google Scholar

32.

Демиан, М. Н., Лам, Н. Н., Мак-Уэй, Ф., Сапир-Пичхадзе, Р., и Фернандес, Н. (2017). Возможности привлечения пациентов к исследованиям почек. Canadian Journal of Kidney Health and Disease, 4 , 2054358117703070–2054358117703070.

Артикул Google Scholar

35.

Хофманн Д., Ибрагим Ф., Роуз Д., Скотт Д. Л., Коуп А., Вайкс Т. и Лемпп Х. (2015). Ожидания нового лечения ревматоидного артрита: разработка анкеты, созданной пациентом. Health Expectations: международный журнал об участии общественности в здравоохранении и политике в области здравоохранения, 18 (5), 995–1008.

Артикул Google Scholar

Что такое качественное в качественном исследовании

Таким образом, наш анализ показывает, что в обсуждении качественного исследования вновь появляются некоторые понятия, такие как понимание, интерпретация, «приближение» и проведение различий. Эти понятия охватывают аспекты того, что мы считаем «качественным». Однако исчерпывающее определение, полезное для дальнейшего развития области, отсутствует, и даже не появляется четкого представления о ее основных элементах. Другими словами, из наших данных не возникает никакого определения, и в процессе нашего исследования мы двигались туда и обратно между нашими эмпирическими данными и попыткой дать определение. Наша конкретная стратегия, как указано выше, состоит в том, чтобы связать качественное и количественное исследование, или, точнее, качественную и количественную работу. Мы используем идеально-типическое понятие количественного исследования, которое опирается на само собой разумеющиеся и пронумерованные переменные. Это означает, что данные состоят из переменных в разных масштабах, таких как порядковый, но часто относительный и абсолютный масштабы, и представление чисел в переменных, т.е.е. обоснованность присвоения номеров объекту или явлению не подвергается сомнению, хотя обоснованность может быть поставлена ​​под сомнение. В этом разделе мы возвращаемся к понятию качества и пытаемся прояснить его, представляя наш вклад.

В широком смысле исследования относятся к деятельности, выполняемой людьми, обученными получать знания с помощью систематических процедур. Такие понятия, как «объективность» и «рефлексивность», «систематика», «теория», «доказательства» и «открытость» здесь считаются само собой разумеющимися в любом типе исследования.Затем, основываясь на нашем эмпирическом анализе, мы объясняем четыре понятия, которые мы определили как центральные для качественной работы: различия, процесс, близость и улучшенное понимание. Обсуждая их, в конечном счете, по отношению друг к другу, мы еще более уточняем их значение. Короче говоря, наша идея состоит в том, что только когда эти идеи, которые мы представляем по отдельности для аналитических целей, объединяются, мы можем говорить о качественном исследовании.

Различия

Мы считаем, что возможность проведения новых различий является одной из определяющих характеристик качественного исследования.Это четко отличает его от количественного анализа, который работает с само собой разумеющимися переменными, хотя, как уже упоминалось, мета-анализ, например, факторный анализ, может привести к новым переменным. «Качество» относится по существу к различиям, как уже указывал Аристотель. Он обсуждает термин «качественный» комментарий: «Под качеством я подразумеваю то, в силу чего вещи, как говорят, каким-то образом определяются» (Аристотель 1984: 14). Качество — это то, чем что-то является или что-то имеет, а это означает, что отличие от окружающей среды имеет решающее значение.Мы рассматриваем качественное исследование как процесс, в ходе которого в научном сообществе делаются новые важные различия; проводить различия — ключевой аспект получения новых знаний; момент, как мы увидим, который также имеет значение для «количественного исследования». Понятие «значимость» имеет первостепенное значение. Новых различий самих по себе недостаточно; просто добавление понятий только увеличивает сложность, не расширяя наши знания. Значимость новых различий оценивается на фоне общих знаний исследовательского сообщества.Чтобы сделать возможным это обсуждение и суждения, необходимы центральные элементы рационального обсуждения (см. Habermas [1981] 1987; Davidsson [1988] 2001), чтобы определить, что является новым и актуальным научным знанием. В связи с этим Рагин ссылается на идею новых и полезных знаний на более конкретном уровне: «Качественные методы подходят для углубленного изучения случаев, поскольку они помогают идентифицировать ключевые особенности случаев. Большинство качественных методов улучшают данные» (1994:79). Когда Беккер (1963) изучал девиантное поведение и исследовал, как люди становятся курильщиками марихуаны, он провел различие между способами, которыми люди научились курить.Это классический пример того, как стратегия «приближения» к материалу, например к тексту, людям или изображениям, которые подлежат анализу, может позволить исследователям получить более глубокое понимание и новые знания, проводя различия — в данном случае на первоначальное представление о том, как научиться курить. Другие подчеркивали необходимость проведения различий в отношении кодирования или теоретизирования. Эмерсон и др. (1995), например, считают, что «качественное кодирование — это способ открыть пути для исследования», что означает, что исследователь идентифицирует и развивает концепции и аналитические идеи посредством тщательного изучения и анализа данных (Emerson et al.1995:151). Гудвин и Горовиц подчеркивают необходимость проведения различий в отношении построения теорий: «Тесное взаимодействие с их случаями обычно требует, чтобы качественные исследователи адаптировали существующие теории или проводили новые концептуальные различия или теоретические аргументы, чтобы приспособить новые данные» (2002: 37). В идеально-типическом количественном исследовании использовались бы только существующие и, так сказать, заданные переменные. Если это так, то никаких новых различий не делается. Но не будут ли и многие «количественные» исследователи проводить новые различия?

Процесс

Процесс не просто предполагает, что исследования требуют времени.В основном это означает, что качественно новое знание является результатом процесса, состоящего из нескольких фаз и, прежде всего, итерации. Качественное исследование связано с колебаниями между теорией и доказательствами, анализом и созданием материала, между конструктами первого- и второго порядка (Schütz 1962:59), между контактом с чем-то, поиском источников, глубоким знакомством с темой. , а затем выделить и сообщить некоторые из его основных функций. Суть в том, что категории, которыми пользуется исследователь и которые, возможно, принимают как должное в начале исследовательского процесса, обычно претерпевают качественные изменения в результате того, что они находят.Беккер описывает, как он проверял гипотезы и позволял жаргону пользователей развиваться в теоретические концепции. Это происходит с течением времени, пока проводится исследование, что иллюстрирует то, что мы подразумеваем под процессом.

В процессе исследования можно использовать пилотное исследование, чтобы получить первое представление, например, об области, о том, как подойти к ней и какие методы можно использовать, после чего метод и теория выбираются или уточняются перед начинается основное исследование. Таким образом, эмпирический материал часто занимает центральное место с самого начала проекта и часто приводит к корректировке исследователем.Точно так же во время основного обучения категории не фиксируются; эмпирический материал рассматривается в свете используемой теории, но ему также предоставляется возможность дать отпор, тем самым сопротивляясь попыткам применить теоретические смирительные рубашки (Becker 1970: 43). В этом процессе кодирование и анализ переплетаются и, таким образом, часто являются важными шагами для того, чтобы приблизиться к явлению и решить, на чем сосредоточиться дальше. Беккер начал свое исследование с опроса близких ему музыкантов, затем попросил их направить его к другим музыкантам, а позже удвоил свою первоначальную выборку из примерно 25 человек, включив в нее людей других профессий (Becker 1973: 46).Кроме того, он использовал некоторые включенные наблюдения, документы и интервью с потребителями опиатов, предоставленные ему коллегами. По мере развития своей индуктивной теории отклонений Беккер расширял свою выборку, чтобы уточнить ее и проверить точность и общность своих гипотез. Кроме того, он ввел отрицательный случай и обсудил нулевую гипотезу (1963:44). Таким образом, его поэтапная модель карьеры основана на исследовательском проекте, включающем процессную работу. Как правило, процесс означает перемещение между «теорией» и «материалом», а также работу с отрицательными случаями, и Беккер (1998) описывает, как обнаружение этих отрицательных случаев повлияло на план его исследования и, в конечном итоге, на его результаты.

Очевидно, что все исследования в той или иной степени ориентированы на процесс. Дело в том, что идеально-типический количественный процесс предполагает не изменение данных, а итерацию между данными, доказательствами, гипотезами, эмпирическими работами и теорией. Данные, количественные переменные, в большинстве случаев фиксированы. Объединение данных, которое, конечно, может быть сделано в процессе количественного исследования, не означает новых данных. Часто проверяются новые гипотезы, но «необработанные данные» часто «те же самые». Очевидно, что со временем новые наборы данных становятся доступными и используются.

Близость

Другая характеристика, подчеркнутая в нашей выборке, заключается в том, что качественные исследователи, и в особенности этнографы, могут или, как выразился Гоффман, должны (1989) подойти ближе к изучаемому явлению и своим данным, чем количественные исследователи. (например, Сильверман 2009:85). Иными словами, в основном благодаря своим методам качественные исследователи вступают в непосредственный тесный контакт с теми, кто исследуется, и/или с анализируемым материалом, например текстами.Беккер начал свое исследование с интервью, как мы уже отмечали, с разговора с теми, кого он знал в области музыки, чтобы приблизиться к изучаемому им явлению. Проводя интервью, он стал еще ближе. Если бы он провел больше наблюдений, он, несомненно, стал бы еще ближе к полю.

Кроме того, дизайн этнографов позволяет исследователям следить за полем во времени, и исследования, которые они проводят, почти по определению являются лонгитюдными, хотя время, в течение которого изучается поле, очевидно, различается между исследованиями. Общая характеристика близости во времени максимизирует шансы неожиданных событий, новых данных (относящихся, например, к архивным исследованиям как к дополнительным источникам, а к этнографии — к ситуациям, которые ранее не обязательно считались инструментальными — что Манней и Морган (2015) называют «поле ожидания»), интуиция (Merton and Barber 2004; Åkerström 2013) и, возможно, реактивность, а также возможность наблюдать нарушенные паттерны, которые превращаются в примеры негативных случаев.Двумя классическими примерами этого являются обнаружение Беккером того, что студенты-медики называют «черепами» (Becker et al. 1961:317), и исследование Geertz (1973) «глубокой игры» в балийском обществе.

Подбирая и оставаясь так близко к своим данным — будь то изображения, текст или взаимодействие людей (Беккер сам был музыкантом) — в течение длительного времени, по мере того как исследование постепенно фокусируется, качественные исследователи вынуждены постоянно проверять свои догадки. , предпосылки и гипотезы. Они проверяют их на реальности, которая часто (но, конечно, не всегда) и практически, так же как и метафорически, возражает, либо подтверждая их, либо опровергая их предпосылки — как правильно, так и неправильно (Fine 2003; Becker 1970).Тем не менее, это тестирование часто приводит к новым направлениям исследований. Беккер, например, говорит, что сначала он читал психологические теории, но когда столкнулся с данными, он разработал теорию, которая рассматривает, можно сказать, все, кроме психологических предрасположенностей, для объяснения употребления марихуаны. Особенно исследователи, занимающиеся этнографическими методами, имеют довольно уникальную возможность выкапывать, а затем проверять (циклическим, непрерывным и временным образом) новые исследовательские вопросы и результаты по мере продвижения исследования и, таким образом, выявлять ранее невообразимые и неизведанные различия, приближаясь к изучаемое явление.

Подчеркнем, что сближение отнюдь не ограничивается этнографией. Понятие герменевтического круга и герменевтики как общего способа понимания предполагает, что мы должны приблизиться к деталям, чтобы получить общую картину. Это также означает, что качественные исследователи могут буквально использовать детали изображений в качестве доказательства (см. Harper 2002). Таким образом, исследователи могут сблизиться как при генерации материала, так и при его анализе.

Мы утверждаем, что количественные исследования в идеально-типическом представлении не могут приблизиться к данным.Данные, по сути, представляют собой числа в таблицах, составляющих переменные (Franzosi 2016: 138). Первоначально данные могли быть «качественными», но когда они сведены к числам, может существовать только своего рода «герменевтика» в отношении того, что может означать число. Однако сами цифры неоднозначны. Таким образом, в количественном исследовании интерпретация, если она проводится, связана не с самими данными — числами, — а с тем, что означают числа. Из этого следует, что интерпретация по существу осуществляется в более «спекулятивном» режиме без прямых эмпирических доказательств (ср. Беккер 2017).

Улучшенное понимание

В то время как различение, процесс и сближение относятся к качественной работе исследователя, улучшенное понимание относится к ее условиям и результатам этой работы. Понимание глубже, чем объяснение, что для некоторых может означать причинно подтвержденную корреляцию между переменными. Понятие объяснения предполагает понятие понимания, поскольку объяснение не включает представления о том, как приобретается знание (Manicas 2006: 15).Мы утверждаем, что понимание является основной концепцией того, что мы называем результатом процесса, когда в исследовании используются все другие элементы, которые были интегрированы в исследование. Таким образом, понимание имеет особый статус в качественном исследовании, поскольку оно относится как к условиям познания, так и к результатам процесса. Понимание можно до некоторой степени рассматривать как условие объяснения и происходит в процессе интерпретации, которая, естественно, относится к смыслу (Gadamer 1990). Это фундаментально связано со знанием и со знанием того, как что-то делать (Хайдеггер [1927] 2001).Концептуально для объяснения этого процесса используется термин герменевтика. Хайдеггер связывает герменевтику с человеческим бытием и невозможно отделить от понимания бытия (1988). Здесь мы используем его в более широком смысле и больше связанном с методом в целом (см. Seiffert 1992). Вышеупомянутые аспекты, например, «объективность» и «рефлексивность» подхода, являются условиями научного понимания. Понимание является результатом кругового процесса и означает, что части понимаются в свете целого, и наоборот.Понимание предполагает предварительное понимание, иначе говоря, некоторое знание изучаемого явления. Предпонимания, даже в виде предубеждений, заключаются в качественном исследовательском процессе, который мы рассматриваем как итеративный, сомнительный, который постепенно или внезапно меняется за счет итерации данных, свидетельств и понятий. Однако качественное исследование создает понимание в итеративном процессе, когда исследователь приближается к данным, например, переходя от поля к анализу и обратно в процессе, который генерирует новые данные, которые изменяют доказательства и, в конечном счете, результаты. Задавать вопросы и ставить под сомнение то, что кто-то предполагает — предубеждения и предположения — имеет решающее значение для понимания чего-либо (Heidegger [1927] 2001; Gadamer 1990: 368–384). Мы предполагаем, что этот повторяющийся процесс, в котором происходит процесс понимания, характерен для качественного исследования.

Улучшение понимания означает, что мы получаем научные знания о чем-то, чего мы как научное сообщество не знали раньше, или что мы узнаем что-то лучше. Это означает, что мы лучше понимаем, как части связаны друг с другом и с другими вещами, которые мы уже понимаем (см. также Fine and Hallett 2014).Понимание является важным условием качественного исследования. Недостаточно выявить корреляции, провести различия и работать в процессе, в котором человек приближается к области или явлениям. Понимание достигается, когда элементы объединяются в повторяющийся процесс.

Более того, многие вещи можно понять, и исследователи, как и дети, могут каждый день понимать что-то новое, взаимодействуя с миром. Это субъективное условие понимания, а именно, что человек лучше понимает что-то, легко выполняется.Чтобы считаться «научным», понимание должно быть общим и полезным для многих; он должен быть публичным. Но даже этого общедоступного понимания недостаточно, чтобы говорить о «научном понимании». Хотя мы как коллектив можем увеличить понимание всего практически во всех возможных направлениях в том числе и в результате качественной работы, мы воздерживаемся от этого «объективного» способа понимания, который не имеет средств различения того, что мы получаем в понимании. Научное понимание означает, что оно считается релевантным с научной точки зрения (ср. Schütz 1962: 35–38, 46, 63) и что оно основывается на предварительном понимании, которое есть и должно быть у ученых, чтобы понимать.Другими словами, полученное понимание должно быть признано полезным другими исследователями, чтобы они могли на нем основываться. Таким образом, мы видим понимание с прагматической, а не с субъективной или объективной точки зрения. Улучшение понимания связано с вопросом (вопросами). Понимание, чтобы представлять улучшение, должно быть улучшением по отношению к существующей совокупности знаний научного сообщества (Джеймс [1907] 1955). Научное понимание по определению является коллективным, как это выражено в известном замечании Вебера об объективности, а именно, что научная работа нацелена на истины, «которые… могут претендовать даже на китайца на достоверность, соответствующую эмпирическому анализу» ([1904] 1949: 59).Квалифицируя «улучшенное понимание», мы утверждаем, что это общая определяющая характеристика качественного исследования. Исследование Беккера (1966) и другие исследования девиантного поведения расширили наше понимание процессов социального обучения того, как люди начинают свое поведение. И это также добавило новые знания о маркировке девиантного поведения как социального процесса. Немногие исследования, конечно, вносят такой же большой вклад, как исследования Беккера, но, тем не менее, являются качественными исследованиями.

Понимание в феноменологическом смысле, которое, как мы утверждаем, является отличительной чертой качественного исследования, требует смысла, и этот смысл выводится из контекста и, прежде всего, из анализируемых данных.Идеально-типическое количественное исследование оперирует заданными переменными с разными номерами. Этот тип материала недостаточен, чтобы установить значение на уровне, который действительно оправдывает понимание. Другими словами, многие объяснения социальных наук предлагают идеи о корреляциях или даже причинно-следственных связях, но это не означает, что смысл на уровне анализируемых данных понятен. Это заставляет нас сказать, что действительно существует много объяснений, отвечающих критериям понимания, например объяснение того, как человек становится курильщиком марихуаны, представленное Беккером.Однако мы также можем понять явление, не объясняя его, и у нас могут быть потенциальные объяснения или лучшие корреляции, которые на самом деле не поняты.

Мы можем говорить в более общем смысле о количественных исследованиях и их данных, чтобы прояснить то, что мы считаем важным различием. «Необработанные данные», на которые ссылается количественное исследование как идеально типичная деятельность, недоступны для дальнейшего анализа; числа, однажды созданные, не подлежат сомнению (Franzosi 2016: 138). Если исследователь должен сделать «больше» или «изменить» что-то, то это будет сделано с помощью догадок, основанных на теоретических знаниях или на основе жизненного мира исследователя.Как качественные, так и количественные исследования основаны на жизненном мире, и все исследователи в процессе исследования используют предубеждения и предварительное понимание. Эта идея присутствует в работах Хайдеггера (2001) и Гейзенберга (цит. по Franzosi 2010:619). Качественное исследование, как мы утверждали, включает в себя взаимодействие и подвергание сомнению концепций (теории), данных и доказательств.

Сбор и анализ качественных данных | Служба эпидемической разведки

Полуструктурированные интервью

Полуструктурированные интервью могут проводиться с отдельными участниками (углубленные или отдельные ключевые информанты) или с группами (обсуждения в фокус-группах [ФГД] или группы ключевых информантов). Эти интервью следуют предложенному руководству по теме, а не фиксированному формату анкеты. Руководства по темам обычно состоят из ограниченного числа (10–15) общих открытых вопросов, за которыми следуют маркированные пункты для облегчения дополнительного исследования. Разговорный характер полуструктурированного формата ставит исследователя и исследуемого (участников интервью) в более равное положение, чем это допускается более структурированными форматами. респондентов, термин, используемый в случае количественных анкетных опросов, становятся информантами в случае индивидуальных полуструктурированных глубинных интервью (IDI) или участниками в случае ОФГ.Свобода исследования, выходящего за рамки первоначальных ответов, позволяет интервьюерам активно взаимодействовать с респондентом, добиваясь ясности, открытости и глубины, побуждая информантов достичь более низких уровней самопрезентации и социальной желательности. В этом отношении интервью иногда сравнивают с чисткой луковицы, с первой версией событий, доступной для публики, включая интервьюеров, и более глубокими внутренними слоями, доступными для тех, кто тратит время и усилия на установление взаимопонимания и завоевание доверия. (Теория активного интервью предполагает, что все интервью включают поэтапные социальные встречи, когда интервьюируемый постоянно оценивает намерения интервьюера и соответствующим образом корректирует свои ответы [1]. Следовательно, хорошее взаимопонимание важно для любого типа интервью. Форматы опроса дают интервьюерам меньше свобода отклоняться от предустановленного сценария вопросов и формальных проб.)

Индивидуальные углубленные интервью и интервью с ключевыми информантами

Наиболее распространенными формами индивидуальных полуструктурированных интервью являются IDI и интервью с ключевыми информантами (KII).IDI проводятся среди информантов, обычно отобранных для получения непосредственного опыта (например, пользователей услуг, участников, выживших), имеющих отношение к теме исследования. Как правило, они проводятся как личные интервью один на один (два на один, если требуются переводчики), чтобы максимизировать установление взаимопонимания и конфиденциальность. KII аналогичны IDI, но сосредоточены на отдельных лицах, обладающих особыми знаниями или влиянием (например, лидерах сообщества или органах здравоохранения), что дает им более широкую перспективу или более глубокое понимание предметной области (вставка 10.2). В то время как IDI, как правило, сосредотачиваются на личном опыте, контексте, значении и последствиях для информантов, KII, как правило, избегают личных вопросов в пользу экспертных идей или точек зрения сообщества. IDI обеспечивают гибкие стратегии выборки и представляют собой эталонный стандарт интервьюирования в отношении конфиденциальности, взаимопонимания, разнообразия и контекстуальной детализации. Однако для сбора и анализа IDI требуется много времени и труда. Поскольку конфиденциальность не является проблемой в KII, эти интервью могут проводиться как индивидуальные или групповые интервью, в зависимости от темы.

Обсуждения в фокус-группах и групповые интервью с ключевыми информантами

ОФГ

представляют собой полуструктурированные групповые интервью, в которых от шести до восьми участников, однородных по общему опыту, поведению или демографическим характеристикам, обученный модератор руководит руководством по теме (6). (Рекомендации относительно идеального размера группового интервью различаются. Принцип заключается в том, чтобы собрать достаточно большую группу, чтобы способствовать открытому и живому обсуждению темы, и достаточно маленькую, чтобы все участники оставались полностью вовлеченными в процесс.) Ожидается, что в ходе обсуждения модератор будет задавать вопросы, способствовать участию группы и проверять ясность и глубину. Фокус-группы, долгое время являвшиеся основным продуктом исследования рынка, стали широко используемым методом социальных наук с широким применением в области общественного здравоохранения, и они особенно популярны как быстрый метод оценки норм сообщества и общих мнений.

Фокус-группы имеют определенные полезные преимущества во время полевых исследований. Они легко адаптируются, недороги в организации и проведении и часто доставляют удовольствие участникам.Групповая динамика эффективно использует коллективные знания и опыт, чтобы служить косвенным информатором для сообщества в целом. Они также способны воссоздать микрокосм социальных норм, в котором допускается появление социальных, моральных и эмоциональных аспектов тем. Квалифицированные модераторы также могут использовать склонность малых групп к поиску консенсуса для выявления разногласий, над устранением которых участники будут работать таким образом, чтобы это могло привести к более глубокому пониманию. Существуют также ограничения на методы фокус-групп.Отсутствие конфиденциальности во время групповых интервью означает, что их не следует использовать для изучения личного опыта деликатного характера по этическим соображениям. Участники могут взять на себя добровольное предоставление такой информации, но модераторам, как правило, рекомендуется возвращать разговор к общим наблюдениям, чтобы не оказывать давление на других участников с целью раскрытия информации аналогичным образом. Точно так же ОФГ по своему замыслу подвержены сильной предвзятости социальной желательности. Качественные планы исследований с использованием фокус-групп иногда добавляют индивидуальные интервью именно для того, чтобы участники могли описать личный опыт или личные взгляды, которыми было бы трудно или неуместно поделиться в группе. Фокус-группы рискуют произвести широкий, но поверхностный анализ проблем, если группы достигнут удобного, но поверхностного консенсуса по сложным темам. Этой слабости можно противодействовать, обучая модераторов эффективно исследовать и оспаривать любой консенсус, который звучит слишком упрощенно или противоречит предшествующим знаниям. Тем не менее, ФГД на удивление устойчивы к влиянию сильно самоуверенных участников, легко адаптируются и хорошо подходят для применения в дизайне исследований, где требуются систематические сравнения между различными группами.

Как и ОФГ, групповые КИИ опираются на позитивный настрой и стимулирующие эффекты группового обсуждения, но их цель – собрать экспертные знания или наблюдения по конкретной теме, а не жизненный опыт встроенных социальных акторов. Групповые KII не имеют требований к минимальному размеру и могут включать всего двух или трех участников.

Выявление барьеров и решений для улучшения практики медицинских работников в Египте

Египетская национальная программа профилактики и контроля инфекций (IPC) провела качественное исследование, чтобы получить представление о контекстуальном поведении и мотивации медицинских работников в соблюдении рекомендаций IPC. Исследование было предпринято для разработки эффективных вмешательств по изменению поведения в медицинских учреждениях для улучшения соблюдения ПИИК.

Интервью с ключевыми информантами и обсуждения в фокус-группах были проведены в двух мухафазах среди уборщиков, медперсонала и врачей в различных типах медицинских учреждений. Выводы выявили социальные и культурные барьеры на пути соблюдения требований ПИИК, что позволило программе ПИИК разработать ответные меры. Например,

• Информанты выразили трудности с соблюдением мер ПИИК, которые вынуждали их действовать за пределами их обычных ролей в укоренившейся больничной культуре.
  Ответ: Образцы для подражания и лидеры были введены, чтобы помочь ускорить изменения.

• Информанты описывали фаталистические установки, подрывавшие энергию и интерес к изменению поведения.
  Ответ: Соответственно, были разработаны мероприятия, подтверждающие институциональную приверженность изменениям, но бросающие вызов фаталистическим предположениям.

• Информанты не считали ИПК эффективной.
  Ответ: Тренинги были изменены, чтобы включить научные данные, подтверждающие практику ПИИК.

• Информанты считали гигиену чем-то, чем они гордились и по чему их оценивали.
  Ответ: Публичное признание оптимальной практики ПИИК было введено, чтобы задействовать положительную социальную желательность и профессиональную гордость за поддержание гигиены в рабочей среде.

Качественное исследование выявило источники сопротивления качественной клинической практике в медицинских учреждениях Египта и культурно приемлемые меры по преодолению этого сопротивления.

____________________
Источник: Анна Лена Лохинива, личное сообщение.

Методы визуализации

Методы визуализации были разработаны как способ расширения участия и расширения возможностей интервьюируемых по сравнению с исследователями во время группового сбора данных (7). Методы визуализации включают в себя просьбу к участникам принять участие в коллективном решении проблем, выраженных в групповом создании карт, диаграмм или других изображений. Например, участников из сообщества можно попросить набросать карту своего сообщества и выделить особенности, имеющие отношение к теме исследования (т.ж., доступ к медицинским учреждениям или местам концентрации риска). Диаграммы тела — это еще один инструмент визуализации, в котором членов сообщества просят изобразить, как и где угроза здоровью влияет на человеческое тело, чтобы понять народные представления о здоровье, болезнях, лечении и профилактике. Последующие дебаты и диалоги о построении изображений могут быть записаны и проанализированы вместе с самим визуальным образом. Упражнения по визуализации изначально были разработаны для групп размером с целое сообщество, но они могут одинаково хорошо работать и с меньшими группами, соответствующими размеру ОФГ или групповых ИКИ.

9781446252185: Очень короткая, довольно интересная и достаточно дешевая книга о качественных исследованиях (очень короткие, довольно интересные и дешевые книги) — AbeBooks

Об авторе :

Дэвид Сильверман  — приглашенный профессор бизнес-школы Технологического университета Сиднея, почетный профессор кафедры социологии Голдсмитского колледжа и адъюнкт-профессор педагогической школы Квинслендского технологического университета. Он прожил в Лондоне большую часть своей жизни, где он учился в колледже Христа в Финчли и получил степень бакалавра экономических наук в Лондонской школе экономики в 1960-х годах. После этого он уехал в США для работы в аспирантуре, получив степень магистра на факультете социологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Он вернулся в Лондонскую школу экономики, чтобы написать докторскую диссертацию по теории организации. Это было опубликовано как The Theory of Organizations в 1970 году.Три его крупных исследовательских проекта касались принятия решений в отделе кадров Совета Большого Лондона («Организационная работа», написана совместно с Джилл Джонс, 1975 г.), детских амбулаторных клиниках («Коммуникация и медицинская практика», 1987 г.) и консультировании по вопросам тестирования на ВИЧ («Беседы о консультировании»). , 1997).

В 1985 году он стал пионером в области качественных исследований в Goldsmiths и руководил примерно 30 успешными аспирантами. Став почетным профессором в 1999 году, он продолжает публиковать книги по методологии. Дэвид регулярно проводит семинары по качественным исследованиям для пяти университетов Сиднея и Брисбена. Он также проводил семинары для студентов-исследователей в Финляндии, Норвегии, Швеции, Дании, Франции, Шри-Ланке и Танзании. С 2000 года он занимается волонтерской работой с людьми с деменцией. проживающий в доме престарелых

Помимо всего этого, другие интересы Дэвида включают классическую музыку, художественную литературу, бридж, окружной крикет и проводить время со своими внуками.

Обзор :

Дэвид Сильверман ведет читателя по просветительскому пути, исследуя текущие вопросы, относящиеся к изучению мелочей социальной жизни, с помощью натуралистических данных.
Сара Сеймур-Смит
Университет Ноттингем Трент

Очень краткое предложение: немедленно прочтите его и узнайте, как лучше всего проводить качественные исследования!
Ларс Страннегард
Стокгольмская школа экономики

 

В этой книге Сильверман явно намерен выйти за рамки основных текстов по методам исследования и вызвать интерес к аргументам в области качественного исследования. В этом смысле Сильверман достиг своей цели, бросив вызов общепринятому пониманию качественных методов исследования.— Рэйчел Фэнг Опубликовано: 2013-08-01

«Об этом заголовке» может принадлежать другому изданию этого заглавия.

.

No related posts.