Перейти к содержанию

Теория, основанная на данных

В обширной области социологических исследований бывают случаи, когда существующие теории не в состоянии объяснить сложные социальные явления, или когда мы изучаем совершенно новые сферы, где еще не существует устоявшихся теоретических рамок. В таких ситуациях простое проверка существующих теорий оказывается недостаточной; нам нужен метод, позволяющий строить новые теории непосредственно на основе данных. Именно такой мощной качественной методологией исследования и является теория, основанная на данных (Grounded Theory). Это систематический подход, акцентирующий внимание на индуктивном формировании теории на основе тщательно собранных и проанализированных данных, а не на проверке заранее сформулированной гипотезы.

Разработанная социологами Барни Глазером и Ансельмом Штраусом в 1960-х годах, теория, основанная на данных, основывается на философии «всё есть данные». Она предполагает непрерывный, итеративный процесс сбора данных, кодирования и анализа, в котором теоретические концепции и взаимосвязи возникают непосредственно из самих данных. Это резко отличается от традиционных дедуктивных исследований, которые начинаются с теории, а затем проверяют её с помощью данных. Теория, основанная на данных, направлена на создание теории, «утвержденной» в эмпирическом мире, отражающей реальность и сложность изучаемого явления. Она особенно подходит для глубокого изучения процессов, взаимодействий и социальных структур, обеспечивая богатые, тонкие и чувствительные к контексту теоретические объяснения.

Основные принципы и процесс теории, основанной на данных

Теория, основанная на данных, характеризуется итеративным и систематическим подходом, при этом процесс исследования руководствуется несколькими ключевыми принципами:

  1. Теоретическая чувствительность: Способность исследователя распознавать важное в данных и придавать ему значение. Она развивается через обзор литературы, профессиональный опыт и сам процесс анализа.
  2. Метод постоянного сравнения: Основная аналитическая стратегия. Он предполагает постоянное сравнение данных с данными, данных с категориями и категорий друг с другом. Это сравнение помогает уточнить категории, выявить их свойства и обнаружить взаимосвязи.
  3. Теоретическая выборка: Сбор данных направляется возникающей теорией. По мере появления концепций и категорий исследователь целенаправленно ищет новые данные, которые могут дополнительно развить, уточнить или оспорить эти возникающие теоретические конструкты.
  4. Кодирование: Процесс разложения, изучения, сравнения, концептуализации и категоризации данных. Обычно включает три основных типа:
    • Открытое кодирование: Разбиение данных на отдельные части, их тщательное изучение и сравнение для выявления сходств и различий. Явлениям присваиваются метки (коды), а затем коды группируются в категории.
    • Аксиальное кодирование: Установление связей между категориями и их подкатегориями, связывание их на уровне свойств и измерений. Это включает выявление причинных условий, явлений, контекста, вмешивающихся условий, стратегий действий/взаимодействия и последствий.
    • Селективное кодирование: Процесс выбора основной категории, систематическое связывание её с другими категориями, проверка этих связей и дополнение категорий, требующих дальнейшей проработки и развития.
  5. Написание меморандумов: Процесс фиксирования аналитических мыслей, инсайтов и возникающих теоретических идей исследователя на протяжении всего исследования. Меморандумы играют ключевую роль в развитии теоретических концепций и их связывании.
  6. Теоретическое насыщение: Момент, когда больше не появляются новые или значимые данные по какой-либо категории, и эта категория хорошо разработана. Это указывает на то, что дальнейший сбор данных вряд ли принесет новые инсайты.

Схема процесса теории, основанной на данных

graph TD
    A[1 Начало исследования<br/>(Общий исследовательский вопрос)] --> B(2 Начальный сбор данных<br/>(Интервью, наблюдения, документы));
    B --> C(3 Открытое кодирование<br/>(Концептуализация, категоризация));
    C --> D(4 Теоретическая выборка<br/>(Выбор новых источников данных на основе возникающих концепций));
    D --> E(5 Постоянное сравнение<br/>(Сравнение данных с данными, данных с концепциями, концепций с концепциями));
    E --> F(6 Аксиальное кодирование<br/>(Установление связей между категориями));
    F --> G(7 Написание меморандумов<br/>(Фиксация аналитических мыслей и теоретических инсайтов));
    G --> H{8 Достигнуто ли теоретическое насыщение?};
    H -- Нет --> D;
    H -- Да --> I(9 Селективное кодирование<br/>(Определение основной категории, построение теории));
    I --> J(10 Написание теоретического отчета);

Как проводить исследование по методу теории, основанной на данных

  1. Формулировка общего исследовательского вопроса: В отличие от дедуктивных исследований, теория, основанная на данных, начинается с широкого вопроса, позволяя теории возникнуть из данных, а не навязать её. Например: «Как основатели стартапов управляют балансом между работой и личной жизнью?»

  2. Начальный сбор данных: Начните с небольшой целенаправленной выборки. Данные могут быть получены из интервью, наблюдений, документов или других источников, релевантных исследовательскому вопросу.

  3. Открытое кодирование: Как только данные собраны, начните кодирование. Прочитайте данные построчно, слово за словом, и присвойте начальные коды (метки), которые отражают суть того, что говорится или наблюдается. Сгруппируйте похожие коды в предварительные категории.

  4. Теоретическая выборка: На основе возникающих категорий и концепций определите, какие данные собирать дальше и у кого. Это итеративный процесс: собирайте данные, анализируйте, выявляйте пробелы в возникающей теории, а затем собирайте дополнительные данные для их заполнения.

  5. Постоянное сравнение: Постоянно сравнивайте новые данные с уже имеющимися, а также новые коды/категории со старыми. Это помогает уточнить определения, выявить свойства и измерения категорий и обнаружить взаимосвязи между ними.

  6. Аксиальное кодирование: Начните связывать категории друг с другом. Это включает выявление причинных условий, явлений, контекста, вмешивающихся условий, стратегий действий/взаимодействия и последствий. Этот шаг помогает построить более структурированную теоретическую модель.

  7. Написание меморандумов: На протяжении всего процесса пишите меморандумы. Меморандумы — это не просто сводки данных; это аналитические заметки, в которых вы исследуете идеи, устанавливаете связи и развиваете свою теоретическую мысль. Они служат мостом между сырыми данными и финальной теорией.

  8. Селективное кодирование и теоретическое насыщение: По мере развития теории определите основную категорию, лежащую в её основе. Затем систематически свяжите все остальные категории с этой основной. Продолжайте сбор данных и анализ до тех пор, пока не будет достигнуто теоретическое насыщение — момент, когда дальнейшие данные не приносят новых инсайтов.

  9. Формулировка теории: Представьте разработанную теорию ясно, логично и обоснованно, объяснив взаимосвязи между категориями и то, как они объясняют изучаемое явление.

Классические примеры применения

Пример 1: «Сознание умирания» (Глазер и Штраус, 1965)

  • Ситуация: Это фундаментальное исследование изучало, как медицинский персонал и умирающие пациенты взаимодействуют и управляют осознанием скорой смерти в больничной обстановке.
  • Применение: Путем длительных наблюдений и интервью в больницах Глазер и Штраус разработали теорию «контекстов осознания» (например, закрытое осознание, подозреваемое осознание, взаимное притворство, открытое осознание), объясняющую, как различные уровни осознания у пациентов и персонала влияют на их взаимодействие и процесс умирания. Эта теория была непосредственно выведена из эмпирических данных, обеспечив новое понимание ранее недостаточно изученного социального явления.

Пример 2: Понимание вовлеченности в онлайн-сообществах

  • Ситуация: Исследователь хочет понять факторы, способствующие устойчивому участию в онлайн-сообществах по интересам.
  • Применение: Путем интервью с активными участниками, наблюдения за онлайн-взаимодействиями и анализа форумных сообщений исследователь может выявить категории, такие как «общее увлечение», «взаимная поддержка», «чувство принадлежности», «возможности для участия» и «качество модерации». Постоянное сравнение и написание меморандумов могут привести к формированию теории, объясняющей, как эти факторы взаимодействуют, создавая живое и активное онлайн-сообщество.

Пример 3: Переходы на новую карьеру в среднем возрасте

  • Ситуация: Исследование направлено на понимание процессов и трудностей, с которыми сталкиваются люди, переживающие значительные изменения в карьере в возрасте 40–50 лет.
  • Применение: Глубокие интервью с людьми, пережившими такие изменения, могут выявить категории, такие как «пусковые события» (например, выгорание, увольнение), «переосмысление идентичности», «освоение новых навыков», «стратегии налаживания связей» и «эмоциональная устойчивость». Возникающая теория может объяснить этапы карьерного перехода в среднем возрасте и механизмы, которые люди используют для преодоления трудностей.

Преимущества и вызовы теории, основанной на данных

Основные преимущества

  • Формирование теории, богатой контекстом: Производит теории, глубоко укоренившиеся в эмпирических данных и высокорелевантные изучаемому явлению, предлагая богатые и тонкие объяснения.
  • Гибкость и адаптивность: Итеративный характер позволяет исследователям корректировать стратегии сбора и анализа данных по мере появления новых инсайтов.
  • Подходит для малоизученных областей: Идеально подходит для исследований, где мало или совсем нет существующих теорий.
  • Поощрение творчества исследователя: Поощряет критическое и творческое мышление о данных, способствуя более глубокому пониманию.

Возможные вызовы

  • Затратность по времени и усилиям: Итеративный процесс сбора и анализа данных, дополненный постоянным сравнением, может быть очень трудоемким и требовательным.
  • Высокая теоретическая чувствительность: Качество возникающей теории сильно зависит от способности исследователя концептуализировать данные и устанавливать связи, что требует значительных навыков и опыта.
  • Субъективность и строгость: Критики иногда ставят под сомнение объективность и строгость теории, основанной на данных, из-за её индуктивного характера и центральной роли исследователя в построении теории. Однако сторонники подчеркивают, что систематические процедуры (такие как кодирование и написание меморандумов) обеспечивают строгость.
  • Сложность воспроизведения: Из-за своего возникающего характера точное воспроизведение исследования по методу теории, основанной на данных, может быть затруднено.

Расширения и связи

  • Качественные исследования: Теория, основанная на данных, является одной из ведущих методологий в качественных исследованиях, часто используется совместно или в сочетании с другими качественными методами, такими как феноменология или этнография.
  • Кейс-стадии: Теория, основанная на данных, может применяться в рамках кейс-стадий для разработки теории, специфичной для конкретного случая, или для формирования более общей теории на основе нескольких случаев.

Ссылка: Основополагающими текстами по теории, основанной на данных, являются «Открытие теории, основанной на данных» (1967) Глазера и Штрауса, а также последующие работы обоих авторов, особенно «Основы качественных исследований: методы и процедуры для разработки теории, основанной на данных» (1990) Штрауса и Корбина, в которой представлены более четкие процедурные рекомендации.