Качественные данные и методы социологического исследования Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

КАЧЕСТВЕННЫЕ ДАННЫЕ И МЕТОДЫ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

В статье систематизированы основные подходы к определению качественных данных. Рассмотрены методы когнитивного моделирования и обоснованной теории в качестве научного инструментария, построенного на качественных данных. Проведенная систематизация является этапом разработки специализированного Интернет-ресурса по проблемам методологии анализа качественных данных.

Ключевые слова: социологическое исследование, качественные данные, качественное исследование, методы качественного исследования, аналитические процедуры качественного исследования

Зачем нужны данные в социологическом исследовании?

В современной социологии существует два основных подхода к анализу и сбору данных. Это количественный и качественный подходы, или, как называет их Г.Г. Татарова, «статистический» и «гуманитарный» подходы1. Эти подходы отличаются друг от друга, потому что они решают разные задачи. Качественные методы направлены на изучение и аккумуляцию мнений респондентов (здесь важно мнение каждого отдельного информанта), а количественные — на изучение индивида как части общества. Выбор подхода для проведения исследования зависит прежде всего от задач, которые ставит перед собой исследователь. Согласно первому подходу — количественному, индивид как носитель информации о некотором социальном феномене является прежде всего частью некоторой общности. Принимая это утверждение, исследователи вводят такие понятия, как генеральная совокупность, выборка, доверительный интервал и т. п.; отсюда же следует огромное количество статистических операций, которые возможно производить с полученными данными. Результаты такого исследования могут быть представлены в виде информативных диаграмм разного рода, позволяющих наглядно представить результаты исследования. Статистические методы используются, например, при исследовании демографических характеристик определенной группы населения и т. д.

1 См.: Татарова Г. Г. Методология анализа данных в социологии (введение) : учеб. пособие для вузов. М. : Издательский Дом «Стратегия», 1998. С. 13.

Сторонники второго подхода, «гуманитарного», считают, что такие методы не срабатывают в том случае, если социолог хочет проникнуть в суть социального явления, которым сам по себе является каждый индивид в отдельности. Используя статистические методы, найти причины возникновения того или иного явления, докопаться до сути проблемы практически невозможно. Известно, что респондент лучше воспринимает анкету с количеством вопросов от трех до пяти2. Специалисты связывают этот факт со способностью человека воспринимать одновременно определенное количество суждений. Возникает опасность получения некорректных данных, например, в том случае, если респондент не нашел подходящего ему варианта в списке предложенных. Таким образом, качественные методы ориентированы на поиск смыслов, которые вкладывают респонденты в изучаемое явление. Например, при исследовании ощущения больными симптомов и течения их болезни широко используются качественные методы. В связи с такими исследованиями появилось даже целое направление так называемой «медицинской социологии»3.

Специалисты, в частности В.А. Ядов, отмечают возрастание интереса к качественной методологии в начале 1990-х гг.4. Это обусловлено несколькими факторами. В первую очередь это связано с естественным развитием научной мысли, обогащением теоретических представлений и методического обеспечения исследователей. В связи с распространением качественной методологии возникла дискуссия о применении количественных и качественных методов. Однако не всегда в ходе этой дискуссии учитывалось, что количественные и качественные методы нельзя разделять на «плохие» и «хорошие», «научные» и «ненаучные»; эти методы просто решают разные задачи и, следовательно, применяются на разных этапах исследования изучаемого объекта или явления. В связи с нестабильностью общества времен периода перестройки перед социологами были поставлены новые задачи, связанные с появлением новых, неизученных

2 См.: Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000.

3 См.: Lee R.M., Fielding N. Qualitative Data Analysis: Representations of a Technology: A Comment on Coffey, Holbrook and Atkinson // Sociological Research Online. 1996. Vol. 1. No. 4. [2.3] URL: http://www.socresonline.org.Uk/1/4/lf.html (дата обращения 15.04.2011)

4 См.: Социология в России / под ред. В.А. Ядова. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во Ин-та социологии РАН, 1998. С. 69-72.

социальных групп и явлений. Новые задачи, в свою очередь, потребовали новых методологических подходов. Широко стали развиваться маркетинговые исследования, использовавшие в своем арсенале качественные методы, такие как метод группового фокусированного интервью (метод «фокус-групп»). В.А. Ядов так описывает ситуацию в социологической науке того периода: «В ситуации стабильного общества <...> позитивистский гипотетико-дедуктивный подход был адекватным и достаточным. Дестабилизация социальной жизни с началом перестройки поставила перед социологами новые задачи, для решения которых понадобились дополнительные методологические подходы»5. Следовательно, качественные данные ориентированы на создание теории о социальном явлении, количественные — на оценку значимости этой теории.

Итак, количественные и качественные методы решают разные задачи. Качественные данные несут информацию об изучаемом объекте (социальном явлении), описывают его свойства; количественные отражают частоту, с которой случается изучаемое явление. Качественные данные используются в качественном исследовании и связаны с этапом построения модели изучаемого объекта, тогда как количественные данные используются в количественных исследованиях, целью которых является верификация этой модели.

Теперь необходимо определить, что понимается под качественными данными.

Качественные данные — это данные, полученные исследователем в результате проведения качественного исследования, обладающие слабой степенью формализации (в отличие от количественных данных)6. Под слабой степенью формализации здесь понимается нечисловой характер качественных данных и, следовательно, невозможность применения к ним статистических методов обработки.

Л. Ньюман определяет качественные данные перечислением: «Качественные данные — это тексты, слова, фразы или символы, описывающие людей, действия и события социальной жизни»7.

К качественным обычно данным относятся: текстовая информация, графическая, звуковая и видеоинформация. В данной работе

5 Там же. С. 73.

6 См.: Kelle U. Theory Building in Qualitative Research and Computer Programs for the Management of Textual Data // Sociological Research Online. 1997. Vol. 2. No. 2. URL: http:// www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/1/(дата обращения 14.12.2010)

7 Ньюман Л. Анализ качественных данных // Социс. 1998. №12. С. 105.

будут рассмотрены методы анализа текстовой информации, поэтому под качественными данными будем понимать полученные исследователем в результате проведения качественного исследования текстовые данные, закрепленные на определенном материальном носителе.

Рассматривая качественные данные с точки зрения реализации их анализа с помощью пакетов АКД (анализа качественных данных), следует оговориться, что в данном случае качественные данные — это потоковые данные, так или иначе описывающие объекты и события реального мира. В потоковом характере качественных данных заключается специфика их обработки. Кодирование, следовательно, можно определить как процедуру фрагментирования (разделения) и реструктурирования потока качественных данных.

В зависимости от задач качественного исследования исследователь может столкнуться с множеством документов, содержащих качественные данные. Приведем классификацию документов по принципу их происхождения, сделанную Энн Льюис и Кристиной Силвер8 (список, приведенный здесь, является неполным, так как представлены только документы, содержащие текстовые данные).

1. Исходные документы (background information — фоновая информация) могут содержать, к примеру, краткое описание проекта, записи со встреч с участниками проекта, переписку по электронной почте и т. д.

2. Исследовательские документы (primary data — первичные данные) содержат транскрипты интервью и фокус-групп, ответы на открытые вопросы анкет, «полевые записи» и т. д.

3. Официальные документы (secondary data — вторичные данные) содержат официальную документацию, газетные статьи и т. д.

4. Научные и справочные документы (relevant supporting information — подходящая поддерживающая информация) — например, литература по теме исследования, интернет-сайты по теме исследования, информация в СМИ.

Г. Гиббс (G.Gibbs) и С. Тэйлор (C.Teylor) в своей работе9 подробно описывают, какие именно феномены (значимые для исследователя факты, действия, эмоциональные переживания респондента) кодируются при обработке качественных данных.

8 См.: Lewins A., Silver Ch. Using Software in Qualitative Research: A Step-by-Step Guide. 2007. P. 17. URL: http://books.google.ru/ (дата обращения 14.12.2010)

9 См.: Gibbs G.R., Taylor C. How and what to code. URL: http://onlineqda.hud.ac.uk/ Intro_QDA/how_what_to_code.php (дата обращения 14.12.2010)

Некоторые исследовательские методы, основанные на использовании качественных данных

Существует внушительное количество методов анализа качественной информации: например, кодирование в обоснованной теории (grounded theory), контекстно-ориентированный анализ качественных данных, когнитивное моделирование, аналитическая индукция и др.10. Рассмотрим некоторые из этих методов с целью подчеркнуть своеобразие качественной методологии.

Когнитивное моделирование используется для описания слабо структурированных областей. В частности, когнитивное моделирование используется для анализа качественных данных. Принимая во внимание слабо структурированный характер качественных данных и невозможность применения к ним статистических методов, когнитивное моделирование позволяет:

— структурировать проблемную область, т. е. сформировать систему факторов и связей между ними;

— описать допустимую область значений полученной системы факторов и связей;

— выбрать модель, которая характеризуется видом функций, определяющих влияние связей на факторы, и методами их вычисления11.

Результатом когнитивного моделирования является так называемая когнитивная карта.

Когнитивная карта — это ориентированный граф, ребрам которого поставлены в соответствие веса. Вершины этого графа соответствуют факторам (концептам), определяющим ситуацию, ориентированные ребра — причинно-следственным (каузальным) связям между факторами. Когнитивные карты могут служить как для структурирования ситуации, так и для ее анализа. В зависимости от интерпретаций вершин, ребер и весов на ребрах, выделяют различные когнитивные модели, такие как знаковый граф и нечеткие когнитивные карты12.

10 См.: http://onlineqda.hud.ac.uk/methodologies.php (дата обращения 14.12.2010). Более полный список методов см. на сайте OnlineQDA.

11 См.: Кузнецов О. П. Когнитивное моделирование слабо структурированных ситуаций. иЯЬ: http://posp.raai.org/data/posp2005/Kuznetsov/kuznetsov.html (дата обращения 15.03.2011)

12 Там же.

Обоснованная теория

Данный подход разработали Ансельм Страусс, Барни Глейзер и Джульетт Корбин для обеспечения поддержки проведения качественного исследования и последующей обработки качественных данных.

Ключевая идея данного подхода заключается в следующем: построение теории (модели изучаемого объекта) не должно опережать изучение и анализ информации об объекте, полученной в процессе исследования. Наоборот, именно полученные эмпирические данные позволяют построить адекватную («обоснованную») модель изучаемого объекта («теорию»). Для того чтобы это осуществить и избежать свойственных исследователям предубеждений относительно изучаемого объекта, авторы подхода рекомендуют использовать при анализе предложенный ими инструментарий.

Анализ качественных данных должен проводиться, по мнению авторов, в несколько этапов.

Первый этап — «открытое кодирование». Он состоит из следующих процедур:

Наклеивание ярлыков на феномены. Авторы называют эту процедуру также «концептуализация данных». Эта процедура предполагает разбиение на части текста и присвоение каждому отдельному случаю, идее или событию названия. Эти названия и называются ярлыками.

Распознавание категорий — эта процедура подразумевает объединение «наклеенных ярлыков» в определенные категории, признаки и измерения которых исследователь выбирает на свое усмотрение. Это делается, чтобы исследователь не потерялся в довольно большом количестве ярлыков, присвоенных понятиям, — ведь объемы текстов зачастую довольно большие.

Называние категории — авторы выделяют эту процедуру отдельно, так как считают важным данный момент. Во-первых, категорию нужно назвать так, чтобы она была запоминаема и впоследствии могла быть легко аналитически разработана. Категория не должна называться двусмысленно или слишком громоздко — это мешает анализу. Авторы также предостерегают исследователей от использования заимствованных, а тем более широко известных названий для категорий — это может спровоцировать понимание категории не в данном, а в ее «родном» контексте. Лучше всего использовать понятия in vivo — данные самими информантами13.

13 См.: Страус А., Корбин Дж. Основы качественного исследования. Обоснованная теория: процедуры и техники /пер. с англ. Т.С. Васильева. 2-е изд., стереотипное. М.: КомКнига, 2007. С. 58.

Развитие категорий с точки зрения их свойств и измерений — данная процедура подразумевает определение связей между категориями и субкатегориями (подкатегориями; предполагается, что внутри одной категории могут быть другие, обладающие своими кодами), нахождение свойств категорий и измерений — мер, с помощью которых можно измерять свойства категории.

Второй этап — «Осевое кодирование». В процессе осевого кодирования происходит связывание субкатегорий с категориями рядом связей: контекст, каузальные условия, промежуточные условия, действие/взаимодействие, следствие14.

Феномен — центральное событие, случай, в связи с которым производится анализ и к чему непосредственно относятся анализируемые данные. Под каузальными условиями понимается событие или случай, который ведет к появлению или развитию феномена. Другими словами, это условия, послужившие причиной возникновения описываемого феномена. Контекстом называется ряд свойств феномена, обозначающий местоположение событий и случаев, относящихся к феномену, вдоль измерительной шкалы (контекстом может быть время, место, погодные условия, социальное положение и т. д.). Промежуточные условия — более широкий структурный контекст, относящийся к феномену, общие условия, влияющие на стратегии действия/ взаимодействия; имеется в виду, что именно повлияло на выбор той или иной стратегии. Стратегии действия/взаимодействия — это то, на что ориентирована обоснованная теория; иными словами, феномен должен изучаться не статично, а во взаимодействии, к примеру, с другими феноменами. Стратегии действия/взаимодействия отображаются в виде связей между категориями; именно на поиск этих связей и направлен этап осевого кодирования.

Третий этап — «Избирательное кодирование». На этом этапе исследователь объединяет все полученные на предыдущих этапах знания и отсеивает не влияющие на объект явления и процессы. Исследователь на основе имеющихся данных выбирает центральную категорию, вокруг которой объединяются все другие категории. Затем происходит связывание центральной категории с другими категориями, проверяется обоснованность этих связей, происходит «наполнение» категорий, требующих дальнейшего развития.

14 Там же. С. 83.

По прохождении всех вышеописанных процедур, исследователь получает так называемую «обоснованную модель объекта исследования», то есть сформированное объективное знание об изучаемом предмете.

В заключение нужно отметить, что исследовательские методы, основанные на использовании качественной информации, являются особым классом методов. Отличительными особенностями этого класса являются как исходные «гуманитарные» посылки (ориентация на индивидуальные суждения, углубленный анализ отдельных ситуаций и т. п.), так и аналитические процедуры (кодирование, построение когнитивных карт и др.). В своем современном развитии эти методы опираются на информационные технологии, которые служат целям совершенствования инструментария и популяризации самих методов. Выполненная работа вносит вклад в создание информационного наполнения специализированного интернет-ресурса, посвященного проблемам методологии анализа качественных данных и популяризирующего это методологическое направление в среде русскоязычных исследователей.