Важная роль «корзин» в анализе качественных данных
- 18.07.2024
- Сообщение от: Надежда Шеина
- Категория: Маркетинговые мысли
Внимание! АКЦИЯ 1+4
Комплект из 5 видеокурсов с проверкой заданий: Исследования для результата в маркетинге – 54 500 рублей только сейчас по цене одного курса – 14 900 рублей
Количество мест ограничено.
Качественный подход к дизайну исследования включает в себя тщательно продуманный план анализа и интерпретации данных для создания результатов, которые в конечном итоге будут полезными для пользователей исследования. По сути, исследователь начинает с выбора единицы анализа (и, таким образом, знакомится с данными), после чего следует процесс кодирования.
Исследователи предлагают добавить в план еще один этап, который наступает после кодирования. Вместо того чтобы сразу приступать к изучению кодов в поисках тем, рекомендуется, чтобы исследователь просматривал коды, чтобы выявить категории. Эти категории, по сути, представляют собой «корзины» кодов, которые считаются имеющими определенную основу или значение. В конечном итоге исследователь остается с разным количеством корзин, заполненных несколькими или многими кодами, с которыми он может выявлять паттерны или темы в данных в целом. И, что важно, любой из кодов внутри категории или «корзины» может (и, вероятно, будет) использоваться для определения более чем одной темы.
В качестве примера рассмотрим глубинное интервью с финансовыми менеджерами большой некоммерческой организации относительно их ключевых критериев при выборе финансовых услуг. После завершения 35 интервью исследователь изучает контент, выбирает единицу анализа (все интервью) и разрабатывает 75-100 описательных кодов. На следующем этапе исследователь просматривает коды, ища мысли и комментарии участников, которые выражают схожее широкое значение, связанное с исследовательскими вопросами. Таким образом, исследователь может создать пять или шесть категорий, включая такие, как:
- Корзина «Партнерство»
- Корзина «Техническая экспертиза»
- Корзина «Коммуникация»
Каждая корзина содержит разные коды, которые помогают определить категорию. Затем следует изучение кодов внутри и между этими категориями для выявления тем на основе схожего мнения участников. Например, исследователь извлек тему «сильное партнерство» из кодов в категории «Партнерство» – например, «обращайте на меня внимание», «рекомендуйте новые услуги или продукты» и «будьте поддержкой» – и кодов в категории «Коммуникация» – например, «поддерживайте связь со мной регулярно» и «будьте отзывчивыми на мои запросы». Тема «Технической экспертизы» была разработана на основе кодов в категории «Технологии» и кодов в категории «Партнерство».
Любой из кодов внутри категорий может быть использован для определения нескольких тем. Таким образом, один или несколько кодов, связанных с темами «Сильное партнерство» и «Техническая экспертиза», могут также помочь определить тему «Опыт и знание в отрасли».
Никто не говорит, что анализ качественных данных прост или прямолинеен. Причина заключается в том, что важным элементом в этом процессе является поддержание контекста участников и потенциальной многозначности данных. Путем выявления и анализа категорий «корзин» исследователь учитывает эту многогранную реальность и, в конечном итоге, получает возможность создания полезных интерпретаций данных.