Модели и категориальные системы

Существует несколько шагов для превращения полевых заметок и результатов наблюдений по тем или иным во­просам в систематические категории анализа. Аналитик начинает с поиска "повторяющейся упорядоченности" в данных. Эти упорядоченности представляют собой модели, которые могут быть рассортированы по категориям. Кате­гории, следовательно, должны быть оценены по двум кри­териям: "внутренней гомогенности" и "внешней гетероген­ности". Согласно первому критерию данные, относящиеся к определенной категории, группируются вместе или "соот­ветствуют" друг другу значимым образом. По второму кри­терию различия между категориями представляются чет­кими и ясными. О наличии крупной ошибки в категориаль­ной системе свидетельствует существование большого числа "нераспределенных" или "перекрывающихся" дан­ных. Аналитик постоянно увязывает данные и классифика­ционную систему между собой для того, чтобы проверить значимость и точность категорий и контролировать процесс распределения данных по категориям. В том случае, если разработано несколько разных классификационных систем, следует установить приоритеты для того, чтобы опреде­лить, какая категориальная система более важна, чем дру­гие. Выбор следует сделать в пользу выпуклости, правдопо­добия, уникальности, эвристической ценности, воспроизводимости результатов, обоснованности классификационных схем. Наконец, категориальная система проверяется на полноту.

Следующей является проблема "дивергенции". Под ней понимается то, как аналитик "насыщает" свои модели или категории. Предполагается, что насыщение может быть до­стигнуто с помощью расширения (использования уже извест­ных классификационных рубрик), наведения мостов (уста­новления связей между различными рубриками) и насыще­ния (т.е. поиском новой информации, которая могла бы здесь находиться и затем проверять, нельзя ли ее получить на самом деле). Аналитик доводит этот процесс до того момен­та, когда источники информации уже исчерпаны, категории насыщены так, что использование новых источников ведет к избыточности, когда появляются ясные и универсальные принципы и правила классификации и когда при дальней­шем анализе аналитик уже начинает выходить за рамки тех вопросов и проблем, которые он себе наметил.

Усилия исследователя-качественника по созданию моде­лей, тем и категорий — это творческий процесс, который требует тщательной выработки суждений о том, что дейст­вительно важно и значимо в данных. Поскольку исследова­тель не имеет в своем распоряжении статистических тес­тов, которые помогли бы ему определить, являются ли на­блюдения и модели значимыми, он должен полагаться на свой опыт и свое мнение. Иногда это ведет к тому, что он делает ошибки, эквивалентные ошибкам первого и второго рода в статистике. Во-первых, он может решить, что зако­номерности не являются справедливыми, когда они на самом деле таковые, во-вторых, наоборот, аналитик может ошибочно указать на наличие закономерностей, которых на самом деле не существует.

Логический анализ

Работая в индуктивном ключе, аналитик ищет скрытые модели, существующие в данных (размерности, классифи­кационные схемы, темы и категории). Когда размерности уже построены или с помощью конструкций, которые гене­рируют участники, или с помощью конструкций, вырабо­танных (привнесенных) исследователем, иногда полезно сравнить между собой различные размерности для того, чтобы возникли новые идеи относительно того, как могут быть организованы данные. Кроме того, такие перекрест­ные классификации помогают найти структуры, которые не очевидны при первоначальном, индуктивном анализе. Со­здание кросс-классификационных матриц является упраж­нением в логике. Эта процедура включает создание потен­циальных категорий на пересечении разных размерностей или типологий и затем непрерывное уточнение движения между данными и логическими конструкциями, результаты которого заполняют результирующую матрицу. Эта логи­ческая система позволит создать новую типологию, все части которой не обязательно могут быть представлены в данных. Таким образом, аналитик движется между логи­ческой конструкцией и данными в поисках моделей, кото­рые бы имели смысл.

Следует с большой осторожностью применять этот вид логического анализа. Матрица может поощрять манипули­рование данными, поскольку аналитик не всегда может, устоят перед искушением насильно разместить данные по тем категориям, которые созданы перекрестной классифи­кацией для того, чтобы заполнить матрицу и заставить ее работать. Логический анализ, предназначенный для генери­рования новых концепций должен быть перепроверен и подтвержден фактическими данными. Пустая ячейка мат­рицы, созданная двумя размерностями, для которых пока нет обозначения, наталкивает аналитика на мысль о суще­ствовании категории поведения или деятельности, которая или была упущена из виду, хотя и присутствует в данных, или же логически допустима, но в данном случае просто не проявилась. Этот случай особенно важен, поскольку позво­ляет поднять вопрос о том, почему то или иное явление в данный момент отсутствует.