Качественные исследования¶

В отличие от количественных исследований, которые стремятся к объективному измерению и выявлению статистических закономерностей, качественные исследования представляют собой исследовательское путешествие вглубь понимания более глубоких смыслов человеческого опыта. Они не ограничиваются ответами на вопросы "что это?" или "насколько велико?", а настойчиво задают вопросы "почему" и "как". Суть качественных исследований заключается в глубоком и всестороннем изучении поведения, мотивации, убеждений и переживаний индивидов или групп, с целью обнаружить смысл и построить теории на основе нечисловых, описательных данных (таких как язык, текст, изображения, поведение).

Когда вы хотите понять, почему пользователи запутались в вашем продукте, или хотите исследовать внутреннюю логику конкретного социально-культурного явления, качественные исследования раскрывают свою уникальную привлекательность. Они не обобщают с помощью чисел, а раскрывают с помощью историй; они не проверяют заранее заданные гипотезы, а находят новые идеи в богатом реальном контексте.

Основная философия качественных исследований¶

Качественные исследования опираются на философские основы интерпретивизма или конструктивизма, исходя из того, что реальность субъективна, многогранна и формируется через социальное взаимодействие.

Контекстуальная направленность: качественные исследования подчеркивают, что исследователи должны понимать объекты исследования в их естественной, реальной среде. Без контекста поведение и язык могут потерять свой первоначальный смысл.
Интерпретация: сам исследователь является наиболее важным инструментом исследования. Процесс исследования включает глубокую, субъективную интерпретацию и анализ собранных данных для выявления ключевых тем и закономерностей.
Эмерджентность: исследовательские дизайны обычно гибкие и открытые, и исследовательские вопросы и акценты могут корректироваться и развиваться по мере углубления исследования. Его цель часто заключается в том, чтобы "вырастить" теорию из данных, а не проверить существующие теории.
Целостность: качественные исследования стремятся понять объект исследования как сложное целое, фокусируясь на взаимосвязях и динамических взаимодействиях между различными его частями.

Карта методов качественных исследований¶


graph TD
    A(Qualitative Research) --> B(Core Objective: In-depth Understanding);
    A --> C(Data Sources);
    A --> D(Common Methods);
    A --> E(Analysis Techniques);

    C --> C1(Interview Transcripts);
    C --> C2(Focus Group Discussions);
    C --> C3(Field Notes);
    C --> C4(Documents/Images);

    D --> D1(In-depth Interviews);
    D --> D2(Participant Observation);
    D --> D3(Case Study);
    D --> D4(Ethnography);

    E --> E1(Thematic Analysis);
    E --> E2(Content Analysis);
    E --> E3(Grounded Theory Coding);

Как проводить качественные исследования¶

Формулировка исследовательских вопросов Вопросы качественных исследований обычно открыты, начинаются с "как", "каким образом" или "что". Например: "Каковы мыслительные процессы и операционные трудности пользователя при первом использовании нашего приложения?"
Выбор участников исследования Качественные исследования не стремятся к статистической репрезентативности выборки, а используют целевой отбор, то есть сознательный выбор индивидов или случаев, которые могут предоставить наиболее богатую и глубокую информацию по исследовательскому вопросу.
Сбор данных Сбор данных осуществляется с помощью подходящих качественных методов. Это может быть длительный и углубленный процесс.
- Глубинные интервью: проведение индивидуальных, полуструктурированных бесед, поощрение участников делиться своими историями и чувствами.
- Фокус-группы: организация небольшой группы (обычно из 6–8 человек) участников для коллективного обсуждения, наблюдение за их взаимодействием и столкновением мнений.
- Наблюдение: наблюдение за поведением людей в их естественной среде без вмешательства или участия.
Анализ данных и кодирование Это самый сложный этап качественных исследований. Исследователям необходимо многократно читать и систематизировать большие объемы текстовых или визуальных данных, используя кодирование для разложения, сравнения и повторной агрегации данных, выявляя повторяющиеся темы, закономерности и категории.
Интерпретация и построение теории На основе проанализированных ключевых тем исследователям необходимо построить логическую, углубленную объяснительную модель или сюжетную линию, чтобы ответить на исходные исследовательские вопросы и, возможно, получить новые теоретические идеи.

Примеры применения¶

Пример 1: Исследование пользовательского опыта умных колонок в домах пожилых людей

Ситуация: Технологическая компания хочет понять, подходит ли ее новая умная колонка для пожилых пользователей.
Реализация: Исследовательская группа набрала 10 домохозяйств пожилых людей и бесплатно установила у них умные колонки. В течение следующего месяца исследователи регулярно проводили интервью на дому и ненавязчивое наблюдение в углах гостиных, записывая, как пожилые люди взаимодействуют с колонкой, какие трудности они испытывают (например, проблемы с распознаванием акцента), какие неожиданные способы использования они находят (например, использование колонки как прогноза погоды и проигрывателя опер), и как они эмоционально реагируют на это "новое члена семьи". Итоговый отчет был полон живых историй и деталей, предоставляя чрезвычайно ценные идеи, которые одни только данные не смогли бы передать для улучшения продукта.

Пример 2: Понимание, почему корпоративная культура инноваций трудно реализуется

Ситуация: Генеральный директор крупной компании заметил, что несмотря на постоянные напоминания о "инновациях" на уровне компании, уровень инновационной активности рядовых сотрудников остается недостаточным.
Реализация: Консультант по организационному развитию провел двухнедельное "этнографическое" исследование в трех разных отделах компании. Он участвовал в повседневной работе и совещаниях отделов в качестве "стажера", обедал и неформально общался с сотрудниками. Он обнаружил, что несмотря на громкие лозунги, система оценки компании по-прежнему поощряла только краткосрочные результаты, а терпимость к неудачам была крайне низкой. Сотрудники втайне считали, что "инновации связаны с высоким риском и низкой выгодой", и именно это глубоко укоренившееся убеждение являлось коренной причиной, препятствующей инновациям.

Пример 3: Поиск дизайнерского вдохновения для нового приложения для путешествий

Ситуация: Команда стартапа хочет разработать уникальное приложение для путешествий.
Реализация: Команда организовала три фокус-группы, пригласив отдельно бэкпекеров, семейных туристов и деловых путешественников. На встречах команда не задавала напрямую вопрос "какие функции вам нужны", а направляла участников делиться своими самыми запоминающимися и худшими впечатлениями от путешествий. Анализируя эти истории, команда выяснила, что "неожиданные сюрпризы" и "настоящие связи с местными жителями" были ключевыми для создания хороших воспоминаний, тогда как "перегруз информацией" и "шаблонные путеводители" были главными проблемами. Эти идеи в конечном итоге привели к концепции приложения, сосредоточенного на "исследовании неизведанного" и "турах с местными гидами".

Преимущества и ограничения качественных исследований¶

Основные преимущества

Глубина и богатство: могут предоставить богатое, углубленное понимание явлений.
Контекстуальность: понимание поведения и смысла в реальной, естественной среде.
Гибкость: могут гибко корректировать направление исследования на основе новых открытий в процессе исследования.
Открытие новых теорий: очень подходят для исследования неизведанных областей и построения новых теоретических рамок.

Потенциальные ограничения

Высокая субъективность: результаты исследования в значительной степени зависят от личной интерпретации и аналитических способностей исследователя.
Маленькая выборка, ограниченная применимость: выводы исследования обычно нельзя напрямую распространить на более широкие группы.
Затраты времени и сил: сбор и анализ данных обычно требуют много времени и усилий.
Сложность воспроизведения: из-за контекстуального характера и субъективности исследователя процесс исследования трудно точно воспроизвести.

Расширения и связи¶

Количественные исследования: качественные исследования идеально дополняют количественные исследования. После того как количественные исследования выявят макро-закономерности, качественные исследования можно использовать для глубокого изучения лежащих в их основе причин.
Смешанные методы исследований: сочетание качественных и количественных исследований является основным трендом современных исследований, направленным на достижение взаимодополняющих преимуществ.

Ссылка: Корни качественных исследований можно проследить до "интерпретивной социологии" Макса Вебера. "SAGE Handbook of Qualitative Research", редактируемая Норманом К. Дензином и Ивонной С. Линкольн, является одним из самых авторитетных и полных справочников в этой области.