Следуя дискуссии на конференции, где она представила некоторые концептуальные идеи, выходящие из ее докторской диссертации, Jo Fawkes написала памятку себе о своем опыте обучения. Написание таким образом помогло ей бороться с критическими замечаниями коллег, размышлять над их вызовом к своей работе и использовать эти идеи для дальнейшего развития концепции, как она делала, анализируя данные.
Наверняка новые идеи [из моего исследования] поднимут новые вопросы для практиков, профессии в целом? [Меня] это немного удручает, напряжение на практике, чувство, как будто идеи помещают в коробки с пометкой «результаты», а не как будто испытываешь опыт путешествия - к счастью другие члены группы, кажется, стремятся поощрять свободные мысли, расширять и бросать вызов существующим концепции и видеть, что что-то новое может/будет выходить из этого процесса, который - если понятия достаточно ясны - будет иметь влияние во внешнем мире. Это мое чувство: если идеи останутся неразвитыми и «непричесанными», они будут уплывать, но если они строго следуют тезисам, что-то из этого приведет к результату. Тот факт, что я не могу точно описать этот результат в начале процесса, не является слабостью.
Часть выше приведенных намерений рефлексии динамики содержится в идеях [философа] Юнга: они связаны с угрозой статусу-кво, потому что требуют, чтобы мы смотрели на обратную сторону практики, профессионализма и, конечно, самих себя, в первую очередь? Возможно, перескакивание к результатам выглядит безопаснее? Важно обеспечить поток идей для того, чтобы новые идеи выходили на поверхность – это значит, отходить от твердых представлений о том, что такое PR и что такое этика.
• PR & тень:
• Людям приятны аспекты PR:
о искушениеение - сопереживание/анима;
о решение - контроль/анимус;
• Тень является наиболее мощной в слабом эго (поле?) - Как формируется PR?
• Тень – клад (Hollis), которые нужно обнаружить и обрести;
• Какими мы хотим быть? - Наше самое полное, глубокое я.
• PR как герменевтика:
• Интерпретация, шаманизм, вращение;
• Перевод из одного в другое; общественное в организационное; организационное в общественное;
• Язык интерпретации, нарративная теория.
• Действие:
• Необходимость определить термины, особенно профессию, чтобы включить практиков и академиков - область PR, «сообщество практики» - см. Bartlett, 2007.
• Необходимость вернуть право на открытие идей в концептуальной PhD, используя в это время голоса «зачем» как потенциальной аудитории – помните, что этот голос не хочет делать юнгианский анализ или деконструировать собственную этику или подобные сложные вещи. Аргументы должны быть адресованы этому голосу – чтобы не быть подавленным им, но чтобы поставить вопрос об изменениях, в то время помня, что большинство тех, кто займет эту точку зрения, не будет убежден, это их право.
(Jo Fawkes, докторант,
личная переписка, 2008)
С ходом вашего исследования вы должны продолжать искать темы, категории и кластеры в данных, собранных со всех ваших источников, называя их, находя затем связи, которые помогут вам объяснить их. Продолжайте также опираться на литературу для того, чтобы связать ваши данные с теоретическими идеями, а также, чтобы понять контекст. Это поможет вам раскрыть абстрактные понятия, которые объяснят ваши результаты. Старайтесь не навязывать внешнюю систему на данные, такие как заданные теоретические рамки, потому что это не приведет к прогрессу вашего исследования. Качественные исследования выделяют в найденных точках вход в новые области запросов, и поэтому важно оставаться доступным для новых открытий, позволяя вашим паттернам и концепциям естественно расти из взаимодействий того, что вы обнаружили, вашего опыта и ваших развивающихся знаний.
Тем не менее, вы обнаружите, что вследствие предварительного чтения литературы существующая теория будет находиться в вашем подсознании, когда вы будете размышлять о ваших данных. Piore (2006) предполагает, что это играет ту же роль, что и когда команда из ваших коллег, сидя рядом с вами, спорят о том, что вы нашли и что все это значит. Несмотря на то, что вы обязательно найдете новые идеи индуктивно, ваше чтение и понимание конкретных дисциплинарных теорий будет также тонко направлять ваши интерпретации.
В некоторых случаях, когда вы сравниваете данные с кодом, они могут не подойти ни к одному. Это может означать, что вам нужно рассмотреть вопрос о разработке другого кода - или, возможно, вашим начальным кодам потребуется корректировка или изменение. Если вы обнаружите, что два кода описывают одно и то же явление, объедините их в один. Когда вы продолжите сбор данных, вполне вероятно, что некоторые коды больше не будут подходить, потому что вы нашли более подходящие ярлыки или потому, что ваше исследование приняло новое направление. В этом случае вам придется вернуться ко всем вашим данным, чтобы перекодировать их.
Ограничения кодирования
Хотя кодирование делает ваши данные более управляемыми, оно также отвлекает внимание от феноменов, которые вы еще не кодировали, потому что они, как кажется, никуда не «вписываются». Тем не менее, эти могут обладать полезной информацией, так что вам необходимо их будет включить. Одним из способов является построение системы кодирования, которая позволяет учитывать неклассифицированные идеи и действия (перейдите к разделу «Поиск негативных случаев и альтернативных объяснений» - стр. 319 - для получения дополнительной информации). Другая стратегия - отвержение системы кодирования в целом и попытка тщательно прорабатывать различные значения слов в сочетании с информированным пониманием более широких структур данных – это похоже на процесс, используемый в дискурс-анализе (см. главу 10). При этом учитывается другая проблема кодирования, которая заключается в потере контекста того, что было сказано, когда вы подробно фрагментировали данные и в больших подробностях их кодировали.
Поиск моделей и рабочих положений (или возникающих гипотез)
В настоящее время ваши данные фрагментированы на десятки, если не сотни, разных кодов. Следующий этап требует интеграции их во что-то более стабильное, компактное и последовательное, чтобы можно было найти смысл всего этого и сосредоточить свою последующую работу на главном исследовательском вопросе.
Пример 18.6: Определение широких тем
Коммуникативные процессы обмена знаниями в швейцарской наукоемкой компании –консультации по связям с общественностью и маркетинговым коммуникациям с рядом различных подразделений - такова была тема исследования магистра Barbara Schaefer. Вот примеры широких тем, которые она использовала для кодирования цитат (во втором столбце), а затем кластеризация их в более крупные категории (третий столбец). Таковы лишь некоторые из многочисленных кодов и категорий, которые она нашла в своих данных.
Цитаты Коды Категории
«Право на существование различных
дисциплин [и подразделений]
принимается. Никто не считает, что
одна дисциплина - ведущая.
[Здесь] это связано со структурой»
(W4: 22)
«В принципе, я считаю очень Восприятие
плодотворным решение совместить качества
эти две дисциплины, так как
в брендинге мы делаем, в основном,
концептуальную и творческую работу,
в то время как PR работает, в основном,
концептуально и на уровне содержания.
И творческая работа должна служить
не только творчеству, текст - не только Мотивация
содержанию»
(W4.2) делиться
«Я думаю, это больше про совместную
работу. Каждый из нас должен трудиться,
чтобы достичь общей цели. И это
в интересах каждого, чтобы каждый
знал, если что-то пойдет не так или
что-топодобное» (W3.28)
Общее
Для тех, кто мотивирован, это не благополучие
большая проблема, они будут делать
это в любом случае (W4.36)
«Каждый из нас постоянно думает
о том, кто что должен знать» (W1: 22)
«Конечно мы принадлежим к Группе,
Но «здесь» мы в первую очередь
[название нашего собственного отдела]»
(W5.2)
Своя группа
«Эти рекламодатели хотят продать воспринимается
забавный план и бренд, люди хотят создать как наиболее
CD руководство и задушить каждую идею, предпочитаемая
но все равно ребята из PR не имеют ни
малейшего представления - пусть пишут
какие-нибудь PR-тексты для продуктов»
(W4.20)
«Межсредовое мышление - редкость. Барьеры
Я имею в виду, что передачи, которые на пути
теперь возможны, благодаря Интернету, к знаниям
должны быть приняты во внимание.
Эти возможности теперь иные, чем были
два года назад» (W6.8)
«Ноу-хау-передачи – это крайне сложно. Отсутствие
Я имею в виду, другие сотрудники могут взаимопонимания
услышать о тех учетах, которые у нас
есть, но нет никакого обмена решениями,
идеями и т.д. Есть единичные случаи,
которые представлены. Но также нам
было бы интересно посмотреть, что они
делают на самом деле» (W5.10)
В письменном отчете о своей методологии Schaefer сообщила, что она «неоднократно изучала стенограммы, выявляла интересные и повторяющиеся темы в текстах, сверяла их с темами, возникшими в результате анализа документов и наблюдений. Из этого процесса, когда появился один объединяющий паттерн, видно, что, в основном, концепция каждого человека заключается в отношениях, которые есть (или должны быть) с другой стороной, которая влияет на степень обмена знаниями» (2007:42). Из приведенных выше и других категорий она определила четыре различных типа общественных отношений, которые она использовала в качестве заголовков для структурирования ее обсуждения результатов.
Продолжите работу далее по кодированию категорий и их подкатегорий и поиску дедуктивным способом отношений между ними. Эти отношения указывают на паттерны в ваших данных. Паттерны помогут вам определить некоторые более широкие, центральные темы, которые приведут вас к общему пониманию всех разрозненных подтем. Паттерны также позволят вам соединить ваши выводы с понятиями и категориями, которые уже присутствуют в литературе. Действительно, в некоторых случаях может оказаться целесообразным получение новых кодов и концепций из самой литературы.
Когда паттерны и центральные темы станут очевидными, вы, вероятно, начнете разрабатывать рабочие предположения, проверяя их достоверность по данным. Рабочие предположение – это как мини-гипотеза. Например, в исследовании, описанном в примере 18.6, рабочее предположение было: «Когда социальные отношения мыслится как
«Коллективные» людьми, работающими в различных подразделениях компании, знание становится общим ресурсом и обмен кажется вполне естественным» (Schaefer, 2007: 46). Продолжая прорабатывать ваши данные, вы будете выдвигать подобные возникающие гипотезы и подтверждать или опровергать их.
Отклоняющиеся случаи должны быть учтены как противопоставления или отрицательные примеры, которые возникают, когда некоторые элементы из массива данных не подходят к вашим рабочим предположениям или начальным объяснениям. Поиск таких случаев, как правило, бросает вызов вашим рабочим предположениям, в результате чего вам необходимо пересмотреть их. Например, если бы Schaefer нашла группу маркетологов в рассматриваемой ею компании, которая обменивалась бы знаниями, несмотря на отсутствие коллегиальных или коллективных отношений с другими людьми в компании, она должна была бы рассмотреть вопрос о целесообразности ее рабочей гипотезы, а также причины такого отклонения.
Полезный совет
Написание аналитических заметок для себя позволяет исследовать связь между данными и записать свои интуитивные идеи, как они соотносятся одновременно с данными и литературой. Сохраните их в отдельной папке или в компьютерном файле.
Составление промежуточных резюме позволяет задуматься о работе, которую вы сделали, рассмотреть любые изменения, которые вы, возможно, должны сделали в вашем процессе кодирования и дальнейших работ, и сфокусироваться на главном исследовательском вопросе. Если вы исследуете множественные тематические исследования, резюме предоставит вам возможность развивать некоторые предварительные анализы перекрестных случаев.
Интерпретация данных
Интерпретирование – это аналитический процесс приписывания смысла вашим данным, объясняя другим, например, вашим читателям, что означают ваши данные, с тем чтобы помочь им понять, что вы обнаружили в вашем исследовании. Так же, как вы анализируете данные с самого начала их сбора, так же вы конструируете значение анализируемых данных в непрерывном цикле их сбора - анализа – интерпретации.
Создание выделения некоторых идей, текстов или цитат для того, чтобы подтвердить или поставить под сомнение свои развивающиеся концепции, является частью процесса анализа и интерпретации. Несмотря на то, что важно сохранить представления респондентов на их социальные реалии, вы также конструируете и присваиваете свое собственное понимание анализируемых данных, сравнивая их с выводами других исследователей, опубликовавших аналогичные или схожие по тематике исследования. Этот процесс выхода за рамки данных - или интерпретирование - включает оценивания того, что ваши выводы означают в связи с соответствующими знаниями по связям с общественностью и маркетинговым коммуникациям. В качественных исследованиях она также включает в себя обоснующую теорию, или новые концептуальные модели, или основанные на теории обобщения, которые могут быть дополнительно разработаны в последующих сравнительных исследованиях. Даже категоризация является шагом в интерпретации, когда вы выбираете, как анализировать данные и различать, важно или нет то, что вы видите.
Хотя разработка теории на основе небольшого студенческого проекта может показаться сложной задачей, «теория» не обязательно означает надежную, полноценную теорию с культурологическими аспектами, концепцию управления взаимоотношениями или теорию совместной ориентации. Требуются зачастую многие десятилетия и многочисленные схожие проекты для того, чтобы развивать свои принципы и характеристики. Вместо этого, вы можете быть вовлечены в выявление теоретических концепций, предположения или описаний, которые относятся исключительно к одной компании, которую вы исследовали, например, как корпоративный брендинг и образ взаимодействия компании, и значение этих понятий для менеджеров компании заключается в построении положительной репутации.
Кроме того, вы могли бы разработать модель того, как и почему внутренние коммуникации облегчают участие сотрудников в секторе здравоохранения региона, в котором вы живете, или вы могли бы рассмотреть вопрос о последствиях корпоративного дискурса на культурную жизнь сообщества в регионе вашей страны. На этом же содержательном уровне вы могли бы также рассмотреть, почему политические коммуникации в вашей государственной власти игнорируют мнения и голоса некоторых групп меньшинств.
Ключевой момент
Теория является предположением или утверждением, которая обеспечивает объяснения явлений.
Итак, что вы думаете об обоснующей теории? В то же время, как вы концентрируетесь на выявлении отношении в данных, вы также стремитесь исследовать отношения между вашими данными и соответствующей литературой. Это похоже на лавирование туда и обратно между собранными данными из вашего исследования и литературой. Это поможет вам найти согласованную теоретическую основу, которая соответствует интерпретации ваших данных. Как Weick выразился: «Процесс теоретизирования состоит из таких составляющих, как абстрагирование, обобщение, нахождение связей, выбор, объяснение, синтез и идеализация. Они формируют деятельность» (1995: 389). Настоящий анализ включает в себя предоставление вашим данным широкого смысла путем позиционирования исследования в совокупности знаний, которые были разработаны по связям с общественностью и маркетинговым коммуникациям.
Пример 18.7: Разработка теоретических концепций
В шведском исследовании Peter Svensson, описанном в примере 18.2, он
обратил внимание на отношения между двумя ключевыми темами, которые он нашел в своих данных – «дискурс коллективизма» и «дискурс индивидуализма». Он пояснил, что это показывает, как организации, с помощью навыков риторики, удалось объединить и использовать две противоположных идеологических позиции (коллективизма и индивидуализма) в пределах одной и той же коммуникации. Связывая этот вывод с теориями атрибуции и рамки, он обобщил свои тематические результаты исследования, указав, как организации в кризисных ситуациях присваивают критический язык своей оппозиции и движениям протеста, превратив его в риторическое орудие в их собственной стратегии общественной защиты (Svensson, 2009: 572).
Не все качественные исследования включают в себя обоснующую теорию. Например, некоторые исследования стремятся быть описательными, хотя это описание плотно, аналитично и исчерпывающе. Такие исследования, однако, по-прежнему стремятся обеспечить связь между данными и теоретическими знаниями для того, чтобы изменить контекст частного случая или вопроса на более универсальную сферу, так, чтобы читатели смогли легче определить его. В этнографических исследованиях, например, теоретизирование часто включает в себя определение убеждений и ценностей в данных, которые затем сравниваются с уже установленными теориями. Благодаря этому процессу анализа и интерпретации разрабатываются новые модели или теории.
Как и в обоснующей теории, широкие обобщения или возможность переноса теории, которую вы разрабатываете, определяют ее «абстрактность». Если вы разработали обосновывающую теорию, то она будет контекстно связана и применима только к тем параметрам, в которых проводилось ваше исследование. С другой стороны, если вы бы разработали формальную теорию, она могла бы оказаться более абстрактной и ее можно было бы перенести на многие контексты или опыты. Однако имейте в виду, что большие качественные исследования включают в себя единичные тематические исследования или небольшие образцы, и, следовательно, ваши попытки обобщения будут слабыми (подробнее об обобщениях см. главу 5).
Оценка своей интерпретации
Patton (2002: 212) пишет, что качественный анализ должен быть содержательным, полезным и заслуживающим доверия. Если ваши выводы имеют непосредственное отношение к вопросам, которыми вы задаетесь, ваш анализ будет иметь смысл. Если ваша интерпретация данных является понятной для читателей и четко представлена, ваш анализ полезен. Наконец, чтобы вызывать доверие, вы должны продемонстрировать, что то, что вы представили, тщательно проконтролировано со ссылкой на конкретные критерии качества, такие, как надежность и валидность или, другими словами, подлинность и достоверность. Хотя мы обсудим эти вопросы подробнее в главе 5, отметим здесь три важных аспекта, которые нужно учитывать при анализе вашего материала. Они касаются следующего:
• Поиск альтернативных объяснений и отрицательных случаев;
• Проведение «обратной связи» или информативной валидности;
• Проведение рефлексии о вашей интерпретации.
Поиск негативных случаев и альтернативных объяснений
Помните, что вы стремитесь искать аргументы и случаи для вашей определенной интерпретации данных. Это означает проведение критического анализа, который вы делаете, оспаривая темы и паттерны, которые изначально кажутся абсолютно очевидными, а также учет данных, которые не вписываются в паттерны. Иногда отклоняющиеся случаи опровергают новые полезные идеи, как мы отмечали ранее. Поэтому важно искать другие правдоподобные объяснения данных, связей как между ними, так и их с предыдущими исследованиями. Этот поиск включает в себя определение и описание альтернативных или конкурирующих тем, негативных случаев и объяснений, которые могут привести к иным результатам. Необходимо думать о других логических возможностях, а затем пронаблюдать, поддерживают ли данные эти возможности. Marshall и Rossman (2006) утверждают, что если вы не в состоянии найти доказательства, подтверждающие альтернативное понимание ваших данных, вы можете быть уверены, что объяснение, которое вы предлагаете, является наиболее правдоподобным из них всех. Это обсуждается далее в главе 5.
Полезный совет
Когда вы собираетесь написать свой отчет, вы должны быть в состоянии продемонстрировать, как вы оценили доказательства и рассмотрели альтернативные случаи и объяснения.
Проведение «обратной связи»
Чтобы проанализировать смысл ваших данных в их контексте, рассмотрите возможность проведения так называемой «обратной связи» или «информативной валидности». Это может быть сделано несколькими способами, в том числе, попросив респондентов прочитать вашу письменную интерпретацию данных, которые вы собрали, и прокомментировать ее, или рассказать респондентам о своих впечатлениях и выводах об их организации, отрасли или деятельности. Цель состоит в том, чтобы искать подтверждение того, что ваша интерпретация данных соответствует взглядам респондентов вашего исследования. Более подробное обсуждение этой темы в главе 5.
Проведение рефлексии о вашей интерпретации
В главе 5 мы отметили, что рефлексия посвящена явному признанию роли в процесса исследования и осознания собственного исследовательского опыта
и его места в этом процессе. Etherington (2004) называет это «критической субъективностью». Как качественный исследователь, вы действуете не как посторонний наблюдатель, но как активный субъект, который оказывает влияние на поведение окружающих вас людей. Поэтому когда вы оцениваете свою интерпретацию данных, вы должны подумать о последствиях ваших методов, ценностей, предубеждений и исследовательских выборов относительно знаний об общественных отношениях или маркетинговых коммуникациях, которые вы произвели. Вы должны также подумать о
более широкий контексте, в котором находится ваше исследование, и ваше взаимодействие с ним.
Какие, например, могут быть последствия для исследования карьеры и равных возможностей практики рекламных агентств в Австралии, если вы, исследователь, были женщиной-аборигеном с первой степенью по связям с общественностью?
• Будет ли ваш этнический или дисциплинарный фон влиять на теоретическую перспективу выбора оформления вашей темы?
• Будет ли это влиять на образцы и исследовательские методы, которые вы выберете, позволяя тем самым быть услышанными только определенные голоса в вашем исследовании?
• В какой степени ваш дисциплинарной фон приведет вас к концентрации на тех, а не иных аспектах урегулирования исследования?
• Как ваше физическое присутствие как черной женщины, опрашивающей белых мужчин – рекламных руководителей о равных возможностях, повлияет на данные, которые вы собираете?
• В какой степени ваша интерпретация будет предвзятой в соответствии с вашей этнической принадлежностью, дисциплинарным фоном и вашим предыдущим опытом карьеры?
• Если СМИ в настоящее время отчетливо транслируют на широких общественных дебатах о гендерном характере рекламы, как это могло бы повлиять на ответы в вашем исследовании и их чтение вами?
Подобные вопросы требуют критического самоанализа в связи с представлением о вашей роли как исследователя, связанной с тем, как вы получаете и интерпретируете ваши выводы, то есть с тем, как вы построили знания в области связей с общественностью и маркетинговых коммуникаций. (Заметим, что эта тема рефлексивности обсуждается в ряде различных разделов в этой книге, в том числе в отношении к качеству в главе 5 и в записи отчета исследования в главе 19).
В некоторых случаях вы, возможно, захотите поразмышлять о том, что язык или текст
является социально, исторически, политически и культурно обусловлен. В частности, если вы писать учет, основанный на этнографическом исследовании или дискурс-анализе, вы, вероятно, осознаете, что документы или стенограммы, которые вы читаете – и исследовательский отчет, который вы ведете - это версии социального контекста, в котором они располагаются. Это влечет за собой признания последствий и смысла ваших
решений, одновременно как исследователя и как писателя.
Некоторые конкретные аналитические вопросы
Анализ нескольких источников
Многие качественные методологии объединяют более одного метода сбора данных. В анализе важно выявлять пересечения между различными источниками данных, искать сходства и различия внутри и между всеми вашими данными. В первой части этой главы мы предлагали некоторые универсальные предложения для анализа и интерпретации данных. Теперь мы подошли к конкретным вопросам, касающимся отдельных видов текстов данных.
Анализ документов
Качественный анализ документов (также называемый качественный контент-анализ) отличается от количественного контент-анализа, в котором вы стремитесь произвести статистическую карту из основного содержания письменных и электронных документов путем измерения частота и степени сообщений. В качественном анализе документов, с другой стороны, вы находите нарративные данные, то есть, в первую очередь, слова, хотя иногда вы можете также собирать некоторые численные данные для поддержки ваших доказательств.
В то время как основной целью количественного контент-анализа является проверка или подтверждение гипотетических отношений, цель качественного анализа документов заключается в выявлении новых или возникающих паттернов, в том числе, недооцененных категорий, которые могли быть использованы самими респондентами (например, для изображения собственных отношений с клиентами). Если вы имеете дело с статистическими отчетами качественных исследований, например, вы должны изучить пути, по которым организованы и представлены статистические данные, поищите ключевые сообщения и значения, которые передают авторы. Для дополнительной информации об использовании документов в качестве источников данных обратитесь к главе 17; в этой главе также есть раздел по анализу визуальных документов (стр. 290-291).
Анализ полевых заметок
Когда вы анализируете интервью, коды могут образовываться из слов и понятий, схожими с теми, которые используют ваши респонденты. Этого не происходит, когда вы работаете
с заметками из ваших наблюдательских сессий. Вместо этого коды, вероятно, будут результатом «мозгового штурма», где вы придумаете множество правдоподобных значений деятельности, которую вы наблюдали. Каждое из этих значений формирует возможные коды, которые должны быть сравнены с заметками с других наблюдений в рамках проекта. Когда вы усовершенствуете свои коды в более управляемые паттерны или темы, стоит описать их в формальных, абстрактных терминах. Например, если «творчество» выступает как код, который применим к данным, которые вы собрали для вашего исследования о роли публицистов, работающих дома (фрилансеры), вы должны подумать о других ситуациях, когда творчество преобладает в коммуникациях, или в связанных с обслуживанием операциях и взаимодействиях, как это описано в
литературе. Это поможет вам определить аспекты процесса творчества, которые затем вы сможете искать, когда переключитесь обратно в рассмотрение собственных данных
о практике и людях, вовлеченных в этом рекламную работу.
Вторичный анализ
Вторичный анализ происходит, когда вы анализируете уже существующие данные, собранные кем-то другим (Heaton, 2004). Мы обсуждали это в главе 17 в связи с анализом документов. Вторичный анализ также относится к повторному использованию "сырых"
данных, таких, как стенограммы и заметки, составленные другими исследователями. Ниже представлен полезный сайт, где перечислены хранилища архивов качественных данных http://www.esds.ac.uk/qualidata/about/introduction.asp.
Одной из проблем, связанных с повторным использованием чужого материала, является то, что вы не можете иметь ясное понимание культурного и политического контекста, в котором были получены данные, потому что вы не были там в то время, когда происходил сбор данных (Hammersley, 1997). Другая исследовательская проблема касается того, что у вас практически нет контроля над доступом к данным; у вас есть только то, что существует в архивах. Анализ данных «после», следовательно, может привести вас к различным интерпретациям, которые не могут быть подтверждены из других источников. Тем не менее, «Вторичный анализ предлагает богатые возможности не в последнюю очередь потому, что существует тенденция у качественных исследователей производить большие и громоздкие наборы данных, а это означает, что большая часть материала остается недостаточно изученной» (Bryman, 2008: 561).
Автоматизированная помощь в анализе качественных данных
Программное обеспечение, предназначенное для оказания помощи анализа качественных данных, известно под аббревиатурой CAQDAS. Существует диапазон доступных пакетов, наиболее известные из которых - ATLAS.ti, QSR NUD*IST, NVivo и Ethnograph. Каждый предлагает разнообразные инструменты и продукты, которые, по мнению Lewins и Silver (2007), как правило, выполняют следующие функции:
• Планирование и управление проектом, в том числе, строительство аудита;
• Написание заметок, в том числе, отслеживание идей и того, как они появляются, и опора на них в процессе вашей работы;
• Поиск строк, слов и фраз;
• Кодирование и перекодирование в темы и категории;
• Хранение и извлечение;
• Маркировка и комментирование данных;
• Гиперссылки.
Эти типы деятельности и процедуры могут быть связаны друг с другом с помощью программного обеспечения, стимулируя тем самым ваше понятийное мышление. Некоторые пакеты способны обрабатывать данные мультимедиа, позволяя вам схожим образом сегментировать и кодировать аудио и видео данные в письменного текст. Другим инструментом является функция отображения, представленная специализированным картографическим программным обеспечением, таким, как Decision Explorer. Эта функция полезна, когда вы хотите развивать теоретическую модель, потому что она может представить визуальную структуру сложного набора данных, и интегрировать и соединять взаимосвязи, паттерны и абстрактные идеи с данными (Lewins и Silver, 2007).
Ограничения использования компьютерных программ для анализа данных
Ценность программного обеспечения для анализа данных с помощью компьютеров была принята отнюдь не всеми качественными исследователями. С одной стороны, некоторые утверждают, что применение программы приводит исследователей к более четкому представлению о своих аналитических процедурах, так как программа повышает прозрачность анализа (Bryman, 2008). Другие считают, что программное обеспечение заставляет аналитиков проводить анализ в жестком и структурированном виде (Bryman и Beardsworth, 2006). Поэтому, если вы предпочитаете работать в менее структурированном виде, вы можете обойтись и без CAQDAS пакетов.
Многие исследователи считают, что использование компьютеров позволит ускорить анализ; это заблуждение, поскольку, чтобы стать специалистом в различных программах анализа, необходимо потрать достаточное количество времени. Чтобы узнать сложности программного обеспечения в рамках дипломного исследования, вероятно, потребуется не так много усилий, пока вы не решите проводить дальнейшие исследования уже для диссертации. Вы можете найти обычный Word для Windows, его будет достаточно для ваших целей. Аспиранты, которые уже обучились этим программам, будут предлагать быстрое, эффективное и мощное средство для организации и планирования данных, особенно когда данные являются многочисленными, например, из нескольких исследованиях. Однако помните, что основное решение по поводу того, как анализировать данные, по-прежнему за вами. Компьютерные программы могут быть удобными для поиска, отсечения, склеивания и выделения различных типов связей или отношений, но компьютеры не могут, конечно, интерпретировать данные; это можете сделать только вы.
Можно утверждать, что основная проблема использования компьютеров - дистанцирование исследователя от данных, так как вы можете быть менее связаны со своими текстами, чем если бы вы постоянно читали и погружались в них. Поэтому слушать аудиозаписи и читать ваши стенограммы - все еще жизненно важные задачи в ваших исследованиях. Тем не менее, некоторые отрицают понятие дистанцирования, предполагая, вместо этого, что программное обеспечение на самом деле увеличивает близость к данным из-за легкости доступа к целым файлам с данными и из-за взаимодействия между различными инструментами и функциями программного обеспечения (Lewins и Silver, 2007).
Несмотря на проблемы и противоречия относительно использования компьютерного программного обеспечения для анализа данных, большинством оно было принято в качественных исследованиях по связям с общественностью и коммуникациям. Определенным спонсорам более импонируют исследования, в которых используются компьютерные пакеты. Одной из лучших ссылок на простое, но подробное объяснение основных особенностей, является короткая глава Bryman (2008) на NVivo.
Резюме
• Анализ данных связан с сокращения ваших данных на управляемые части и их интерпретацию.
• В большинстве качественных подходов существует постоянная взаимосвязь между сбором данных и анализом. Анализ начинается и продолжается одновременно со сбором данных.
• Качественный анализ включает поиск категорий и паттернов, которые помогут вам разобраться в ваших данных. Кодирование облегчает этот процесс.
• Поиск паттернов в данных позволяет связать ваши выводы с понятиями и темами, которые уже существуют в литературе. Это помогает выводить теорию, новые модели
или обосновывающие теории.
• Специальный пакет программного обеспечения может быть ценным инструментом для анализа данных, но не должен заменять ваши собственные мышление, суждения, решения и интерпретации.
• Ваш исследование должно быть тщательно проконтролировано. Стратегии демонстрации того, что вы тщательно оценили данные, включают в себя поиск
альтернативных объяснений и негативных случаев, проведение «обратной связи»,
а также рефлексия об интерпретации ваших данных.
• Часто упускается из виду, что анализу присуще составление отчетов. Для того, чтобы объяснить результаты вашего исследования, вы должны сообщить о них широкой массе читателей, что вы и сделаете, написав о своих выводах. Глава 19 сконцентрирована на этом аспекте.
