Качественные методы анализа (лекция 7 - 8)

1.

Качественные методы
анализа данных
Бельчик Татьяна Алексеевна
[email protected]
1

2.

Вопросы лекции
1. Понятие качественных данных
2. Понятие качественного анализа. Тематический анализ
3. Нарративный анализ
4. Дискурс-анализ
5. Проблемы при анализе качественных данных
2

3.

Качественное исследование
это
исследовательская
стратегия,
на описании наблюдения или данных.
которая
фокусируется
это получение глубокой, развернутой информации о предмете
исследования,
понимание,
объяснение
и
интерпретация
эмпирических данных, источник формирования гипотез и
продуктивных идей.
3

4.

Качественные исследования
Этнографическое
Работа с
архивами
Фокус-группы
Включенное
наблюдение
Интервью
4

5.

Отличия между качественными и
количественными исследованиями
Количественные
Качественные
Цифры
Слова
Точка зрения исследователя
Точка зрения участников
Исследователь дистанцирован
Исследователь находится в тесном контакте с
участниками
Проверка теории
Возникновение теории
Статика
Процесс
Структурировано
Неструктурировано
Обобщение
Контекстуальное понимание
Точные надежные данные
Обширные, углубленные данные
Макро
Микро
5

6.

Применение качественных методов
• Корректировка вопросов анкеты количественного социологического
исследования.
• Тестирование материалов для рекламной или политической
кампании (листовок, плакатов, аудио- и видеороликов, статей,
программных положений).
• Диагностика восприятия имиджа, фирменного, поведенческого
стиля.
• Выработка путей улучшения.
• Диагностика поведения социальных групп.
6

7.

Преимущества качественного исследования
1. Качественные опросы обеспечивают глубину и контекст.
2. Открывают новые тематические области.
3. Обеспечивает гибкость.
7

8.

Вопрос 1
Понятие качественных данных
8

9.

Качественные данные
тип данных, которые описывают характеристики и качества.
9

10.

Различия между количественными и
качественными данными
Количественные данные
Качественные данные
Представляют численную информацию
Представляют вербальную информацию
Сбор данных предполагает получение
Сбор данных предполагает получение
численных и стандартизованных данных нестандартных данных, требующих в
дальнейшем категорирования
Анализ производится на основе
визуализации и расчета статистических
показателей
Анализ проводится на основании
концептуализации
10

11.

Пример
Количественные вопросы
Качественные вопросы
• Сколько раз в месяц вы
заказываете еду через
Интернет?
• Как часто Вы путешествуете с
компанией «Аэрофлот»?
• Вы предпочитаете чай или
кофе?
• Почему Вы предпочитает
заказывать еду онлайн?
• Опишите когда вы в последний
раз совершали поездку с
Аэрофлотом?
• Почему вы предпочитаете
кофе чаю?
11

12.

Преимущества качественных данных
• Возможность изучить явление настолько глубоко, насколько это
возможно.
• Возможность собирать данные по темам с высокой
неопределенностью.
12

13.

Важные утверждения:
• Качественные данные невозможно трансформировать в
количественные без потери их содержательности.
• При сборе качественных данных невозможно использовать
стандартизированные процедуры.
13

14.

Вопрос 2
Понятие качественного анализа данных
14

15.

ТИП АНАЛИЗА
ТИП ДАННЫХ
Качественный
Количественный
Качественные
Интерпретация
Тематический
анализ
Количественные
Интерпретация
статистических
данных
Статистический
анализ сырого
текста, кодов или
шкалированных
данных
Статистические
методы
Математическое
моделирование 15

16.

Стратегии анализа качественных данных
Понимание
характеристик языка
Раскрытие
закономерностей
Понимание значения
текста или действия
Переосмысление
Степень
структуризации
Процедура
анализа
Подход
высокая
есть
дедуктивный
высокая
есть
дедуктивный
невысокая
нет
индуктивный
невысокая
нет
индуктивный
16

17.

Качественный анализ данных (КАД)
• Одна их прогрессивных исследовательских техник, которая
использует не только в социологических проектах, но
распространяется и на другие сферы;
• один из этапов любого качественного исследования;
• всегда требуется дробление массива данных на более мелкие
части или категории;
• процесс сбора данных и анализа тесно взаимосвязаны и
взаимозависимы.
17

18.

Тематический анализ
метод системной разбивки и группировки информации,
полученной в ходе качественного исследования, который
подразумевает наделение отдельных наблюдений и цитат
определенными кодами, что облегчает поиск важных тем.
Используется при обработке и анализе информации,
полученной в ходе интервью, фокус-групп, дневников или
этнографических исследований.
18

19.

Тема
описание представления, практики, опыта и других феноменов,
которые обнаруживаются в данных;
тема возникает, когда схожие идеи проявляются среди разных
респондентов или в источников.
19

20.

Этапы тематического анализа
1. Сбор
данных
2. Чтение всех
данных
3.
Кодирование
текста
4. Создание
новых кодов
5. Перерыв и
свежее
прочтение
6.
Определение
тем по
релевантности
20

21.

Шаг 1
• Полное транскрибирование текстов.
21

22.

Шаг 2
• Тщательное прочтение полученного текста как самим исследователем,
так и командой проекта.
22

23.

Шаг 3
Кодирование с ориентацией на исследовательские цели.
• Описательный код- краткое название фрагмента текста.
• Интерпретативный код – название, содержащее личную
интерпретацию исследователя.
23

24.

24

25.

Пример:
Изучение опыта приготовления еды дома
После группировки выделенных отрывков из интервью
получились три широких описательных кода и
соответствующие группировки:
• Практики готовки: незабываемый позитивный или негативный опыт,
относящийся к готовке.
• Боли: все, что отвлекает от готовки или затрудняет ее (включая
соблюдение диеты, ограниченный бюджет и так далее).
• Способы, которые помогают справиться с болями: что помогает
(или во что респонденты верят как в помощь) преодолеть
специфические сложности или боли.
25

26.

Шаг 4
• Выявление причинно-следственных связей, сходства и различий
или противоречий в выделенных кодах.
• На этом этапе части кодов могут быть отсеяны и созданы новые.
26

27.

Шаг 5
• Перерыв в анализе.
• Свежее прочтение кодов и внесение свежих изменений.
27

28.

Шаг 6
• Корректировка и оформление тем на основе кодификации.
28

29.

Результаты категоризации, как правило,
выражаются в виде матрицы отношений
29

30.

Инструменты и методы для проведения
тематического анализа
Зависят от:
• данных;
• контекста и ограничений;
• персонального стиля исследователя.
30

31.

Методы проведения тематического
анализа
1. Использование специальных программ
2. Ведение заметок
3. Использование техник диаграмм сходства
31

32.

1. Использование специальных программ
В программу загружаются записи и заметки с полевого этапа, которые затем
последовательно анализируются. Такое ПО помогает выявлять темы, предлагая
различные инструменты визуализации (облако слов и др.)
Преимущества:
• Такой анализ очень подробен;
• Это физически существующий файл, содержащий сырые данные и анализ,
которым можно поделиться с коллегами.
Недостатки:
• Трудозатратно, т.к. это приводит к тому, что множество полученных кодов
необходимо сократить, превратив в небольшой, удобный для работы лист;
• Требуется обучиться работе с ПО.
32

33.

Облако слов онлайн
33

34.

2. Ведение заметок (дневника)
Формирование записей (заметок, мемов) при возникновении идей
при чтении текста
Преимущества
• Процесс способствует осмыслению информации через написание
детальных заметок.
• У исследователей есть запись того, как они пришли к тем или
иным выводам.
• Дешевизна и гибкость.
Недостаток
• Сложно осуществим в коллективе.
34

35.

3. Техники диаграмм сходства (сродства,
аффинной диаграммы)
• Диаграммы сходства были разработаны Дзиро
Кавакита (Jiro Kawakita) в 60-х годах прошлого века.
35

36.

Этапы построения диаграммы
Мозговой штурм с идеями
Группировка идей, определение названий группам
идей
Повторный анализ с попыткой установить
взаимосвязи и иерархию идей с «выходом» на темы.
36

37.

Преимущества
• Возможность совместного творчества с коллегами.
• Быстрое выявление тем.
• Дешевизна и гибкость.
Недостатки
• Не так подробен, как при применении других методов.
• Сложен в использовании, когда данные слишком разнятся или их
просто много.
37

38.

Вопрос 3
Нарративный анализ
38

39.

Нарратив
англ. и фр. narrative «рассказывать, повествовать»
• текст, имеющий четкое начало и окончание, в котором рассказ
организован вокруг определенных последовательных событий.
• повествование, которое ведется от имени рассказчика, выражает
его позицию, а также отражает конкретную ситуацию, из которой
ведется разговор.
• последовательное повествование о взаимосвязанных событиях в
прошлом.
39

40.

Структура нарратива
• Эстетическая
• Эмоциональная
• Ассоциативная
• Лингвистическая
40

41.

Признаки нарратива
• Сюжет, который рассказывает о прошлом;
• Обстоятельства времени, которые определяют хронологию
событий;
• Структурные элементы (описание персонажей, времени и места
действия, обозначение авторского отношения и т.п.).
41

42.

Нарративный анализ (сюжетный анализ)
• качественный метод исследования, направленный на
интерпретацию повествования и уделяющий особое внимание
временной последовательности, которую устанавливают люди
как рассказчики о своей жизни и окружающих событиях;
• помогает разбираться в том, на какие элементы текста стоит
обращать внимание для истолкования смысла, которым герои
наделяют переживаемые события.
42

43.

Подходы к нарративному анализу
Драматический
Социолингвистический
Структурный
• Внимание
акцентируется на
грамматике, которая
порождает язык и
описание
необходимых
структурных
элементов.
• Изучение черт
речевой пунктуации,
которые помогают
читателю услышать,
как группируются
предложения.
• Ориентируется на
поиск постоянных и
неизменяемых
элементов нарратива,
так как нарративы
похожи по структуре.
43

44.

Свойства нарративного анализа
• «информационная значимость» (важность, злободневность);
• «кредит доверия» (достоверность);
• «каузальность» (причинно-следственная связь событий);
• «одобрение или неодобрение» аудиторией представлений
рассказчика об описываемом мире;
• «объективность» (степень оценки событий).
В. Лабов и Д. Валецки (1997)
44

45.

Этапы нарративного анализа
Анализ выбранного сегмента и выделение его
структурных компонентов (описание персонажей,
времени и места действия, обозначение авторского
отношения и т.п.) ;
Сопоставление структурных элементов между собой
и формулировка выводов, исходя из проведенного
анализа;
Определение социального содержания.
45

46.

Применение нарративного анализа
• Исследование историй жизни.
• Качественные интервью, в которых прослеживается связь
событий.
• Истории организаций, в которых существуют разные точки зрения
и разные ракурсы.
46

47.

Пример Сказка «Золушка»
• https://vk.com/@thevyshka-narrativnyi-analiz-tekst-ili-realnost
47

48.

Вопрос 4
Дискурс-анализ
48

49.

Дискурс
вид речевой коммуникации, ориентированный на обсуждение и
обоснование любых значимых аспектов, действий, мнений и
высказываний ее участников.
49

50.

Классификация дискурса
1.по типам (личностная либо статусная ориентированность);
2.по жанрам (беседа, монолог, рассказ, интервью, допрос,
исповедь и т.д.);
3.по способам передачи (устный/письменный);
4.по стилям (научный, бытовой, литературный, официальный);
5.по структуре (разнообразие дискурсивных единиц).
50

51.

Пример: РОЗА (дискурс специалистов)
• Если вы ботаник, то сразу же представите себе строение этого
цветка или его корневую систему.
• Если вы флорист – представите красные розы на фоне белых
лилий и нежной спаржи.
• Священнослужитель представит себе бесшипную белую розу,
символизирующую непорочную чистоту Девы Марии.
• Политик тут же подумает про цветную революцию
• А историк – про Войну Роз в средневековой Англии.
51

52.

Дискурс неспециалистов
• «О, надо не забыть купить Наташе розы на Валентинов день, она
их любит»;
• «Кстати, не забыть бы взять у соседа по даче черенки тех чУдных
роз, которые растут у него в саду»;
• «Помню, какая-то эстрадная дива довольно долго что-то пела про
алые розы»;
• «Говорят, черных роз не бывает, а их полным-полно в каждом
магазине цветов»;
• «Маринка назвала дочку Розой, надо же! Кто сейчас такие имена
выбирает?»…
52

53.

Дискурс напрямую зависит от особенностей
индивидуального контекста – лингвистического,
социального, психологического, культурного и т.д.
53

54.

Дискурс -анализ
• относительно новое явление в социально-гуманитарных науках.
• метод, объединяющий анализ языков (написанных,
рассказанных, знаковых, или любых значимых событий)
• изучение языка в его реальном виде, проявляющемся через
любые каналы. (G.Gillen)
• совокупность методик и техник интерпретации различного рода
текстов или высказываний как продуктов речевой деятельности,
осуществляемой в конкретных общественно-политических
обстоятельствах и культурно-исторических условиях.
54

55.

• Дискурс-анализ рассматривается в междисциплинарных
академических кругах как новая аналитическая перспектива
(подход) исследования языковых практик.
55

56.

Цель дискурс-анализа
выявление социального контекста, стоящего за устной или
письменной речью, исследование взаимосвязи между языком и
социальными процессами.
56

57.

Трудности дискурс - анализа
Сложность ориентации среди множественных методов и парадигм,
выбор релевантного подхода и адекватных инструментов анализа.
Проблема выборки. Изучаемые дискурсивные феномены могут
проявляться фрагментарно, у исследователя могут быть очень
разрозненные форматы собранных данных (например,
видеозапись, экспертное интервью, комментарии в Youtube
и публикации в СМИ).
57

58.

Вопрос 5
Проблемы при анализе качественных данных
58

59.

1 проблема
Проблема
Последствия
Большое количество информации
Поверхностный анализ
Результаты качественного
исследования в длинных записях и
пространных заметках, для прочтения
которых нужно очень много времени;
также сложным может быть изучение
паттернов и запоминание того, что
важно.
Часто анализ проводится
поверхностно, исследователь касается
важных тем лишь вскользь,
фокусируясь только на самых
запоминающихся событиях и цитатах,
пропуская существенные части
заметок.
59

60.

2 проблема
Проблема
Последствия
Обширность информации
Анализ становится описанием
множества деталей
В каждом предложении и
параграфе есть много деталей.
Порой бывает сложно понять,
какие из них полезны, а какие
излишни.
Анализ становится повторением
того, что участник исследования
сказал или сделал, и не
содержит применения какого-либо
аналитического подхода.
60

61.

3 проблема
Проблема
Последствие
Противоречивая информация
Неточные выводы
Иногда данные, полученные от разных
участников, а порой и от одного и того
же, содержат противоречия, в которых
исследователь вынужден искать смысл.
Анализ не окончательный, потому что
ответ участника исследования
противоречив или, взгляды, которые не
разделяет исследователь,
игнорируются.
61

62.

4 проблема
Проблема
Последствия
Четкие цели анализа не установлены
Потраченное время и ошибочный
анализ
Первичные задачи, поставленные перед
сбором информации, теряются, потому
что исследователь может легко
погрязнуть в деталях.
В анализе нет фокуса, а отчет по нему
неверный.
62

63.

Итого:
• Все виды качественных исследований имеют различную методику
проведения, организации и анализа данных и различное понимание и
восприятие социальной реальности.
• Связь между теорией и практикой в качественных исследованиях не так
однозначна.
• В количественных исследованиях на основе теории строятся гипотезы,
которые проверяются на эмпирическом материале. Результаты исследования
встраиваются в теорию.
• Качественные исследования предполагает, что теория сама должна стать
результатом исследования, а не тем, что предшествует ему.
63

64.

Итоги курса
Экономика, Менеджмент, ГМУ
Навыки сбора, обработки
и анализа данных
Количественные методы
Данные
Описательный анализ
Диагностический анализ
Прогностический анализ
Предписывающий анализ
Интеллектуальный анализ
данных
Этапы исследования
Измерительные шкалы
Одномерные и двумерные
распределения
Расчет статистических
показателей
Статистические методы
Визуализация данных
Цель - развитие
аналитических навыков
Качественные методы
Качественное
исследование
Качественные данные
Качественный анализ
Тематический анализ
Нарративный анализ
Дискурс-анализ
64

65.

Спасибо за внимание
65