თვისებრივი კვლევა პიარ პრობლემას წარმოადგენს. მისი რეპუტაცია ერთ-ერთი სუბიექტურობა და ფსიქოლოგიური მეცნიერებაა. ეს აღქმა იკავებს იმ ფაქტს, რომ ხარისხობრივი შედეგები არ არის რიცხვითი, მიუხედავად იმისა, რომ ხარისხობრივი მონაცემები შეიძლება მოაქცია რაოდენობრივ მონაცემებს . თვისებრივი კვლევის სამეცნიერო საფუძვლებისა და პროცესების სრულად დაჯგუფების მიზნით, აუცილებელია თვისებრივი ჩარჩოს და ფილოსოფიური საფუძვლის შესწავლა.
თვისობრივი კვლევა იყენებს დასაბუთების პროცესს, რომელიც მუდმივად აყენებს მონაცემებს, რათა შექმნას wholes ან gestalts. ამ პროცესის საშუალებით ხდება მნიშვნელობა. ხარისხობრივი კვლევა, რაც იქმნება კვლევის მონაწილეების სხვადასხვა perceptual ფილტრების მეშვეობით. ერთად აღებული, ეს აღქმა ხელს შეუწყობს თეორიის მშენებლობას.
თეორიული ჩარჩო და გეშტალტი
თეორიის მეშვეობით, მკვლევარებმა შეიძლება შექმნან გესტალტის ან ნახვის გზები. მკვლევარებმა აღიარონ კონკრეტული თეორია, იმიტომ, რომ ისინი აღიქვამენ თეორიას აზრიანად და სწორად გაეცნონ ინფორმაციას, რომ ისინი კვლევაში მონაწილეობდნენ. ჟესტების ერთ-ერთი პრობლემა ისაა, რომ ერთხელ ადამიანი ფიქრობდა აზროვნების გზაზე, ხშირად ძნელია აღქმული ფენომენი გარეთ თეორიის ფარგლებში.
განვიხილოთ, რომ თეორიას შეუძლია როგორც ფენომენის გარშემო წარმოდგენის მნიშვნელობა და მნიშვნელობა.
თვისებრივი კვლევა ეფექტურია, როგორც ახალი ჟესტების ჩამოყალიბებისა და ახალი თეორიების განვითარებაში. პროცესები, რომლებიც ქმნიან ხარისხობრივ კვლევას, საშუალებას მისცემს მკვლევარს, დადგენილი თეორიების გარეთ და მიიღოს გესტალები. არსებობს რამოდენიმე ფორმალური ტექნიკა, რომლებიც მკვლევარს შეისწავლიან ღია გონებას თვისებრივი კვლევის დროს.
სხვადასხვა სტრატეგიები გამოიყენება თვისებრივ კვლევაში გეზალტის ცვლილებების დასახმარებლად. ერთ-ერთი ასეთი სტრატეგიაა, რომ უბრალოდ შეიცვალოს ფოკუსი. ფენომენთან დაკავშირებით ახალი გზები ხშირად არ არის კომფორტული დასაწყისში, მაგრამ გარკვეული დროის განმავლობაში გონება შეცვლის ახალ გზას ისე, რომ ხალხის თვალები შეცვალოს სხვადასხვა დონის სინათლეზე. ახალი gestalt მალე იღებს ბუნებრივი შეგრძნებას და აღწევს დონის აღქმის და კონცეპტუალურ სტაბილურობას.
გააზრებული ფიქრი
ზოგიერთი ფენომენი აქვს ძლიერი ტრადიციული ან ისტორიული საფუძვლები. როდესაც მკვლევარებმა შეისწავლონ ეს მოვლენები, ისინი შეიძლება განიცდიან ნალექის ან გაძლიერებულ წერტილებს ან თეორიებს. ეს მკაცრი შეხედულებები ხასიათდება ხანგრძლივი, მტკიცე რწმენით. პრობლემა ისაა, რომ ეს მტკიცე რწმენა შეიძლება იყოს არასწორი ან ცდება.
შემდეგი ხარისხობრივი კონვენციების მიხედვით, მკვლევარებს შეუძლიათ გაქცევა სტატიკური თეორიების საფრთხისგან. ეს დიდწილად იმის გამო, რომ ხარისხობრივი კვლევა ორიენტირებულია: კონკრეტული (ინდივიდუალური მნიშვნელობიდან) ზოგადი (დასაბუთებული თეორიის) ხარისხობრივი კვლევა, ხოლო ზოგადი (ემპირიული თეორია) სპეციფიკური (გაზომვის მონაცემები) რაოდენობრივი კვლევა.
ხარისხობრივი კვლევა მკაცრია, საერთო კრიტიკის საწინააღმდეგოდ, მაგრამ თვისობრივი კვლევა უნდა შეფასდეს ხარისხობრივი წესების წინააღმდეგ - განსხვავებული წესები, ვიდრე რაოდენობრივი მონაცემების შესაფასებლად.
რაოდენობრივი კვლევის სიმძიმეა ამ ატრიბუტებისგან:
- რეპლიკაცია
- სპეციფიკა
- Conciseness
- ობიექტურობა
- თეორია დაფუძნებული
ხარისხობრივი კვლევის სიმტკიცე მოდის ამ ატრიბუტებისგან:
- ღიაობა
- გამოცდილება დაფუძნებული
- ფილოსოფიური დასაბუთების დაცვა
- საფუძვლიანი მონაცემების შეგროვება
- ყველა მონაცემების გათვალისწინებით, თეორიულად მივიღოთ
თვისებრივი კვლევა არ ნიშნავს ღირებულებას თავისუფალი
კონტექსტი, რომელშიც ხარისხიანი კვლევითი მონაცემები არის შეგროვებული, ღიაა, მაგრამ ეს არ ნიშნავს იმას, რომ ღირებულებები არ არის დაკავშირებული მონაცემთა შეგროვების პროცესში. სინამდვილეში, ყოველი თვისობრივი მიდგომა საფუძვლად უდევს ფილოსოფიურ ორიენტაციას, რომელიც აყალიბებს და ახდენს მონაცემთა ანალიზსა და ინტერპრეტაციას . ამ მიზეზით, წარმოდგენილია თვისებრივი კვლევითი მიდგომა ფარგლებში, რომელიც განმარტავს მეთოდოლოგიას და იყენებს სპეციფიკურ ფილოსოფიურ ორიენტაციას.
მნიშვნელოვანი თვისებრივი კვლევის მეთოდები მოიცავს შემდეგს:
- ფენომენოლოგია
- ეთნოგრაფია
- სამოქმედო კვლევა
თვისებრივი კვლევა ზოგჯერ მონაწილე დამკვირვებლის მიერ. ეს ფუნდამენტურია სოციალური მედიის ქსელთან დაკავშირებით, სადაც ბაზრის მკვლევარი მონაწილეობს დიალოგში და მომხმარებელთან საუბრობს.
ხარისხობრივი კვლევის ნაკლებობა შეიძლება იყოს ცუდი კვლევის შედეგი. შესაძლოა, მკვლევარმა ვერ შეაგროვა საკმარისი მონაცემები ან შეაგროვა ცუდი ხარისხის მონაცემები , ან მონაცემები არ მიენიჭა იმას, რომ ის იმსახურებს ყურადღებას, ან თეორიული განვითარება არ არის საკმარისი ერთი მიზეზის გამო.