Перейти к содержанию

Исследования со смешанными методами

В научных исследованиях давно существуют две основных парадигмы: количественные исследования, которые используют числа и статистику как инструменты, стремясь к объективному и систематическому измерению социальных и природных явлений, и качественные исследования, сосредоточенные на языке и контексте, изучающие глубокие смыслы человеческого опыта. Первые преследуют объективность и универсальность, а вторые — глубину и смысл. Однако все больше исследователей приходит к выводу, что любой отдельный метод подобен слепому человеку, ощупывающему слона, — он охватывает лишь часть реальности. Исследования со смешанными методами возникли не как простое сложение двух подходов, а как более зрелая и мудрая философия исследования.

Их основная идея заключается в стратегическом и систематическом объединении количественных и качественных данных и методов их анализа в рамках одного исследовательского проекта с целью получения более полного, глубокого и многогранного понимания, чем это возможно при использовании одного метода. Считается, что числа могут раскрыть ширину закономерностей, а истории — глубину, скрывающуюся за этими закономерностями. Комбинация обоих подходов делает выводы исследования более надежными и проницательными.

Почему смешивать? Синергетический эффект исследований

Особенность исследований со смешанными методами заключается в способности достичь синергетического эффекта "1+1>2". В зависимости от цели интеграции, ее основная ценность проявляется в следующих аспектах:

  • Триангуляция: Это самая распространенная цель. Она предполагает использование данных одного метода для проверки или подтверждения выводов, полученных с помощью другого метода. Если результаты количественного опроса и качественных интервью подтверждают друг друга, надежность выводов исследования значительно возрастает.

  • Комплементарность: Использование преимуществ одного метода для компенсации недостатков другого. Например, качественные интервью можно использовать для глубокого объяснения неожиданной статистической связи, выявленной в количественном исследовании, чтобы понять не только "что", но и "почему".

  • Развитие: Использование результатов одного метода для направления реализации другого. Например, сначала провести качественные интервью для выявления ключевых тем и переменных, а затем на основе этих результатов разработать более целенаправленный опросник для широкомасштабного исследования.
  • Инициация: Когда количественные и качественные исследования дают противоречивые или парадоксальные результаты, это само по себе является ценным и значимым открытием. Это может поставить под сомнение существующие теории и вдохновить на новые идеи и более глубокие исследования.

Основные типы дизайна исследований со смешанными методами

Исследования со смешанными методами имеют различные шаблоны дизайна, среди которых три основных:

graph TD
    subgraph "Common Mixed-Methods Designs"
        A[Start] --> B{Priority};
        B -- "Equal" --> C{Sequence};
        B -- "Qualitative" --> D{Sequence};
        B -- "Quantitative" --> E{Sequence};

        C -- "Concurrent" --> F["Convergent Parallel Design<br/>(QUAN + QUAL)<br/>- Collect both types of data simultaneously<br/>- Analyze separately<br/>- Compare/relate results"];
        D -- "Sequential" --> G["Explanatory Sequential Design<br/>(QUAN -> qual)<br/>- First, collect and analyze quantitative data<br/>- Then, use qualitative data to explain<br/>the quantitative results in depth"];
        E -- "Sequential" --> H["Exploratory Sequential Design<br/>(QUAL -> quan)<br/>- First, explore with qualitative data<br/>- Then, use findings to build a quantitative<br/>instrument or theory to test"];
        D -- "Concurrent" --> I["Embedded Design<br/>(QUAN(qual) or QUAL(quan))<br/>- One type of data is embedded within a larger<br/>design of the other data type<br/>- e.g., A qualitative case study within a larger<br/>quantitative experiment"];
    end

Как проводить исследования со смешанными методами

  1. Определить необходимость исследования Сначала уточните, почему одного метода недостаточно для ответа на ваш исследовательский вопрос. В чем цель смешивания? Это проверка, дополнение, развитие или инициация? Четкое обоснование — это предпосылка успеха.

  2. Выбрать подходящий дизайн со смешанными методами Основываясь на цели и вопросах исследования, выберите наиболее подходящий шаблон интеграции. Это одновременное (конвергентный дизайн) или последовательное (секвенциальный дизайн) использование методов? Какой метод должен предшествовать другому?

  3. Сбор и анализ данных по этапам В соответствии с выбранным дизайном систематически выполняйте сбор и анализ данных на каждом этапе. Это требует от исследователей владения как количественными, так и качественными методами исследования.

  4. Ключевой этап интеграции Это ядро и наиболее сложная часть исследований со смешанными методами. Вам нужно осмысленно связать два разных типа данных в "точке интеграции". Это может включать сравнение данных в обсуждении результатов, использование качественных данных для объяснения конкретных групп в количественных данных или разработку количественных вопросов для опроса на основе качественных выводов.

  5. Формулировка интегрированных выводов Окончательные выводы не должны быть простым списком количественных и качественных результатов, а должны представлять собой интегрированные инсайты, более глубокие и многогранные, возникшие в результате взаимодействия и синтеза двух подходов.

Примеры применения

Пример 1: Оценка новой программы льгот для сотрудников

  • Ситуация: Компания внедрила новую программу гибкой работы и хочет всесторонне оценить ее эффективность.

  • Применение (Объясняющий последовательный дизайн: QUAN → qual):

    1. Количественный этап: Компания сначала распространила анонимный опросник среди всех сотрудников, собрав количественные данные о частоте использования новых льгот, уровне удовлетворенности работой, уровне рабочего стресса и т. д. Данные показали, что общий уровень удовлетворенности значительно вырос, однако рост удовлетворенности среди инженеров был незначительным.

    2. Качественный этап: Чтобы объяснить этот "неожиданный" результат, исследователи провели углубленные интервью с 10 инженерами. В ходе интервью выяснилось, что из-за специфики циклов проектов инженеры не могли в полной мере воспользоваться преимуществами гибкой работы, а вместо этого из-за необходимости сотрудничать с коллегами, работающими по обычному графику, увеличились затраты на коммуникацию.

    3. Интегрированный вывод: Новая льгота в целом оказалась успешной, но для определенных должностей (например, инженеров) необходимо разработать более целенаправленные поддерживающие меры.

Пример 2: Разработка социального приложения для поколения Z

  • Ситуация: Команда стартапа хочет создать социальный продукт, который действительно привлечет поколение Z.

  • Применение (Исследовательский последовательный дизайн: QUAL → quan):

    1. Качественный этап: Сначала команда провела месячное исследование цифровой этнографии среди 20 пользователей из поколения Z, глубоко наблюдая и изучая их онлайн-социальное поведение, систему сленга и основные социальные потребности. В ходе исследования было выявлено, что "социальное взаимодействие без давления" и "идентичность круга" являются двумя ключевыми потребностями.

    2. Количественный этап: На основе этих качественных выводов команда разработала опросник для широкомасштабного исследования, чтобы проверить распространенность этих потребностей и оценить привлекательность нескольких концепций продукта, разработанных на основе этих выводов (например, "эфемерные сообщения", "сопоставление по интересам"). Результаты опроса показали, что функция "сопоставление по интересам" получила наибольшее число положительных оценок.

    3. Интегрированный вывод: Основой продукта должно стать "сопоставление по интересам", а также необходимо внедрить философию проектирования "без давления".

Пример 3: Исследование влияния изменения климата на средства к существованию фермеров

  • Ситуация: Международная организация развития хочет понять конкретное влияние изменения климата на мелких фермеров в определенном регионе.

  • Применение (Конвергентный дизайн: QUAN + QUAL):

    • Исследовательская команда одновременно выполняла две задачи: с одной стороны, собирали и анализировали метеорологические данные и данные о урожайности сельскохозяйственных культур в регионе за последние 20 лет (количественные данные); с другой стороны, они посещали деревни и проводили углубленные интервью с пожилыми фермерами, слушая их рассказы о изменениях погоды, стратегиях адаптации и опасениях относительно будущего (качественные данные).

    • Интеграция: В итоговом отчете кривые снижения урожайности (количественные данные) были представлены вместе с эмоциональными и наполненными жизненной мудростью историями пожилых фермеров (качественные данные), что убедительно продемонстрировало серьезность изменения климата и предоставило сильные доказательства для политиков.

Преимущества и вызовы исследований со смешанными методами

Основные преимущества

  • Комплексность и глубина: Позволяет одновременно увидеть "общую картину" и "детали" проблемы, что приводит к более убедительным выводам.
  • Повышенная достоверность: Взаимная проверка между различными методами (триангуляция) может значительно повысить надежность выводов исследования.
  • Ответы на более сложные вопросы: Позволяет справляться с многоуровневыми и сложными исследовательскими вопросами, на которые невозможно ответить с помощью одного метода.

Возможные вызовы

  • Сложность дизайна: Требует тщательного проектирования точек интеграции и графика применения обоих методов.
  • Затраты времени и труда: Обычно требует больше времени, ресурсов и бюджета, чем исследования с использованием одного метода.
  • Высокие требования к навыкам: Требует, чтобы исследователи или исследовательские группы владели как количественными, так и качественными исследовательскими парадигмами.
  • Потенциальные противоречия в результатах: Когда два метода дают несогласованные выводы, объяснение и интеграция этих результатов становится серьезной задачей (хотя это также может быть возможностью для важных открытий).

Расширения и связи

  • Количественные исследования и качественные исследования: Это два основных составляющих модуля исследований со смешанными методами. Понимание философских основ и технических деталей обоих направлений является предпосылкой для проведения исследований со смешанными методами.

Ссылка: Джон В. Крешвелл (John W. Creswell) — один из самых важных и продуктивных ученых в области исследований со смешанными методами. Его работы, такие как "Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches", являются обязательными для изучения как на начальном, так и на продвинутом уровнях.