Анализ и интерпретация качественных данных

241

когда не удастся получить в том же самом виде, даже если будут предприняты новые наблюдения и проведены новые интервью. Еще раз подчеркнем, что первичные материалы полевых исследований бесценны и требуют бережного об­ращения.

Итак, одна копия, назовем ее "мастер-копией", хранится в резерве, одна копия остается для анализа, одна — для пометок и одна — для вырезок и вклеек. Значительная часть работы над качественным анализом включает выре­зание и вклеивание данных независимо от того делается ли это с помощью компьютера или вручную, методом "рекле", т.е. используя ножницы и клей. Лучше всего иметь для этого хотя бы одну копию, чтобы ни при каких обстоятельствах не поддаваться искушению "приводить в порядок" мастер-копию. Мастер-копия становится ключевым ресурсом для размещения материалов и сохранения контекста сырых данных. Той же самой цели должен служить и компьютер­ный "мастер-файл".

Когда копии данных были сделаны, можно начинать формальный анализ. Анализ качественных данных — твор­ческий процесс. Он требует интеллектуальной дисциплины, аналитической строгости и большого труда. Поскольку раз­ные люди привыкли делать интеллектуальную работу раз­ными способами, нет единого способа организации, анализа и интерпретации качественных данных. Поэтому описание аналитических процедур, следующее ниже, скорее дает почву для новых размышлений, чем претендует на норма­тивность. Каждый исследователь может выбрать для себя ту процедуру анализа, которая лучше всего отвечает его склонностям. Ниже, в следующих разделах описываются некоторые альтернативные способы организации и пред­ставления качественных данных.

Под контент-анализом обычно понимается процесс иден­тификации, кодирования и категоризации первичных структур, содержащихся в интервью и наблюдениях.

242

ки или транскрипты интервью и сделать комментарии на полях или даже прикрепить к ним листки бумаги, которые содержат замечания о том, что следует сделать с теми или иными кусками данных. Эта процедура является первым шагом на пути организации данных по темам и файлам. Работа с темами похожа на индексирование — подготовку предметного указателя для книги или закладок в компью­терных текстовых редакторах. Нужно просто рассмотреть то, о чем говорится в том или ином куске и присвоить ему какое-либо имя или метку. Та копия, в которой содержатся эти пометы, становится индексированной копией полевых заметок или интервью.

Сокращения пишутся непосредственно на абзацах, со­держащих данные, на полях, или на дополнительных лист­ках, прикрепляемых к страницам. Полная "легенда" для этих пометок разрабатывается отдельно для каждого файла и служит в качестве первого шага на пути организа­ции данных методом вырезания и вклеивания. Одни и те же куски текста могут служить самым разным целям или иллюстрировать разные темы. Именно поэтому перед пол­ным индексированием необходимо изготавливать несколько копий данных.

Этот процесс организации меток для различных типов данных является первым шагом контент-анализа, с помо­щью которого классифицируется содержание данных. Кри­тически важной является предварительная разработка классификационной системы, без которой в данных царит полный хаос. Итак, первый шаг анализа — сведение слож­ной реальности в некоторое количество управляемых клас­сификаций. Ж.Санд в "Письмах путешественника" писала, что классификация — это нить Ариадны в лабиринте при­роды.

В том случае, когда для этого есть возможность, лучше, если над кодировкой будут работать не один, а несколько человек. Каждый из них может кодировать данные по классификационным схемам независимо от остальных и затем результаты кодирования можно сравнить и обсудить. Если обнаружатся различия в том, как двое людей смотрят на одни и те же данные могут появиться новые важные

243

для понимания данных идеи. В таком контексте этот под­ход можно назвать формой аналитической триангуляции.

Иногда возможен и желателен более тщательный клас­сификационный анализ, чем составление простой системы файлов. Это наиболее справедливо для больших проектов, когда одному человеку бывает очень трудно закодировать весь огромный массив данных. В этом случае следует раз­работать более формальную классификационную схему, которую могут использовать тренированные кодировщики, помогающие в организации данных. В идеале классифика­ционная схема должна обеспечить легкий доступ к данным для всех, кто захочет их использовать. Если бы данные предназначались для одного исследователя, в такой клас­сификации не было бы необходимости. Для того чтобы обеспечить доступ для нескольких исследователей, каждо­му параграфу в каждом интервью должен быть присвоен номер, состоящий из номера страницы этого интервью и номера параграфа на данной странице. В ходе первичного исследования интервью развивается сложная классифика­ционная схема, состоящая из нескольких основных катего­рий и множества подкатегорий. Все эти категории и подка­тегории имеют свои кодовые номера. Каждый параграф каждого интервью можно затем закодировать любым коли­чеством цифровых или буквенно-цифровых комбинаций, достаточным для того, чтобы описать содержание парагра­фа. Отдельный компьютерный вход имеется для каждой идеи, присутствующей в каждом параграфе. Вход содер­жит идентификационный номер интервью, общий класси­фикационный номер кода содержания, классификационный номер подгруппы, номер страницы и параграфа, где можно найти соответствующий материал и/или краткое описание тех данных, которые содержит параграф.

Далее каждый из полученных кодов может быть введен в компьютерную систему, позволяющую распечатывать все темы, включенные в классификационную схему, с кратким описанием содержания соответствующих отрывков. Анали­тик может затем использовать это меню для непосредст-

244

венного перехода к полным текстам. Кроме того, компью­терные системы обработки данных позволяют проводить простые перекрестные классификации и сравнения фраг­ментов текста для более углубленного анализа.

Только такая система кодировок подходит для строгого анализа большого количества данных. Система с множест­венным категориальным кодированием каждого параграфа в каждом интервью представляет собой, конечно, экстраор­динарную форму кодирования, которую вряд ли стоит ис­пользовать для небольших проектов. Создание такой совер­шенной системы, несмотря на всю ее желательность и уни­версальность может оказаться чересчур дорогостоящим и долгим. Тем не менее если предполагается, что данные будут использованы несколькими аналитиками или в тече­ние длительного периода, учитывая также и те дополни­тельные данные, которые, возможно, придется получить спустя некоторое время, то такая система может оказаться чрезвычайно полезной и в конечном счете поможет сэконо­мить большое количество времени.

Исследование случая

Цель классификации качественных данных для контент-анализа — облегчить поиск моделей в определенных усло­виях или для набора случаев. Существует ряд проблем, которые лучше всего исследовать с помощью анализа слу­чаев. Случаями могут быть отдельные люди, программы, институции или группы. Исследование случая в качествен­ном анализе — специфический способ сбора, организации и анализа данных. Его цель — собрать исчерпывающую, все­стороннюю, систематическую информацию о каждом слу­чае, представляющем интерес. Следовательно, начало ана­лиза случая — убедиться в том, что информация о каждом случае полна, насколько это возможно.

Исследованием случая может быть изучение, например, отдельной институции. Такой анализ может начинаться с индивидуальных случаев, затем следует их перекрестный анализ и, наконец, — их комбинация, которая и становится основой для анализа всей институции в целом. Возможно, таких уровней или слоев может быть и больше, особенно

245

если какое-либо явление исследуется на региональном или национальному уровне.

Каждое исследование случая опирается на все материа­лы, которые удалось применительно к нему собрать: все материалы интервью, данные наблюдений, документы, впе­чатления и утверждения других лиц и сведения об измене­нии каких-либо характеристик объекта изучения во време­ни. Все это становится сырым материалом, служащим для анализа случая. На персональном уровне данные о случае могут включать статистическую информацию о человеке, анализ условий жизни, автобиографию и дневники. На уровне институций анализ случая может включать про­граммные документы, отчеты, интервью с участниками каких-либо событий, персоналом, наблюдения над ее рабо­той и сведения об истории институции.

Содержание анализа случая

Когда исходные данные собраны, исследователь может начинать работу над описанием случая. Такое описание соединяет вместе и организует огромные по объему данные в единое обозримое целое. Эти записи включают всю ин­формацию, которая будет использована в проведении окон­чательного анализа случая. Информация редактируется, многословия выбрасываются, отдельные части лучше под­гоняются друг к другу и записи организуются для легкого доступа или в соответствии с хронологическим или темати­ческим принципом. Итоговые записи должны быть полны­ми, но контролируемыми. Хотя в них сохраняется вся ис­ходная информация, они организованы и классифицирова­ны на порядок лучше, чем сырые материалы, и уже не нуждаются в дополнительной преданалитической обработ­ке или интерпретации. Этот этап может и не является обязательным, но его следует предусмотреть, если имеется слишком большое число сырых данных, полученных в ходе интервью, наблюдений и сбора документов. Во многих слу­чаях исследователь, работая с сырыми данными, может начать подготовку окончательного отчета.

Записи случая используются для конструирования ис­следования случая. Последнее включает информацию, ко-

246

торая будет помещена в заключительный отчет. Она состо­ит из представления описательных данных. Отчет может включать не одно, а несколько исследований случаев, но, так или иначе, именно случай является базовым описа­тельным компонентом отчета.

Исследование случая должно погружать читателя в дан­ную ситуацию, в чью-то личную жизнь, жизнь группы, жизнь институции. Каждый случай, даже когда их несколь­ко, стоит особняком, что позволяет читателю понять его как уникальное, холистическое единство. Позднее может оказать­ся возможным и полезным сравнение и противопоставление случаев, но в первую очередь именно случаи должны быть представлены и поняты как выражение того явления, кото­рое интересно для исследователя. Описание случаев будет холистическим, всесторонним и станет включать множест­во размерностей, факторов и категорий, сплетенных в еди­ное целое в идеографической конструкции.

Таким образом, описание случая должно дать читаемую, описательную картину человека, институции или процесса, доступную для читателя всей информации и необходимую для их понимания. Исследование случая может быть орга­низовано хронологически или тематически и представлять холистический портрет человека или институции.

После того, как исследование случая закончено, необ­ходимы новые аналитические стратегии, которые будут описаны ниже, для будущего анализа и интерпретации данных.

Индуктивный анализ

Индуктивный анализ означает, что модели, темы, и кате­гории анализа вытекают из данных, а не накладываются на них еще до сбора и анализа. Аналитик смотрит на естест­венные вариации в данных.

Два способа представления проистекают из анализа дан­ных. Во-первых, аналитик может использовать категории, развитые самими респондентами для организации пред­ставления определенных тем. Во-вторых, аналитик может также быть знаком с категориями и моделями, о которых изучаемые люди не подозревали и для описания которых

247

не имели соответствующих терминов. В этом случае анали­тики развивают свою систему терминов для описания ин­дуктивно генерированных категорий.

В первом случае, прежде чем применять эти "естествен­ные" термины, полезно предварительно выяснить насколь­ко часто они употребляются и, главное — нет ли заметных различий в их понимании. Во втором случае те концепции, которые привносит исследователь, имеют свои корни в со­циальной теории, в имеющейся научной литературе или в исследовательских вопросах, сформулированных еще до начала исследования. Такие концепции дают общее чувство вовлеченности в общий исследовательский процесс и игра­ют для аналитика роль "дорожных указателей".

Посмотрим, как это разделение на естественные привне­сенные термины используется при составлении типологий.

Типологии — это классификационные системы, постро­енные из категорий, которые разделяют некоторые аспек­ты мира на части. Естественные типологии впервые появи­лись в антропологии. Согласно взглядам некоторых антро­пологов, например, Пелто, культурное поведение следует всегда изучать и категоризировать с точки зрения самих участников событий. Иначе говоря, единицы концептуали­зации в антропологических теориях должны быть "откры­ты" с помощью анализа когнитивных процессов у изучае­мых людей, а не привнесены извне из инокультурных (и поэтому этноцентрических) классификаций поведения.

Существует мощная тенденция, берущая свое начало с работ по сравнительной антропологии, направленная на со­хранение и включение в отчеты тех "естественных" типо­логий, которыми пользуются люди. Как выразился Ф.Боас, главная цель — понять мысли людей, и весь анализ их опыта должен быть основан на их, а не на наших концеп­циях.

Этот подход требует анализа вербальных категорий, ис­пользуемых респондентами, для того чтобы разбить слож­ные реальности на части. Фундаментальная цель языка — сказать нам, что представляется важным, дав этому имя и

248

н&шз и интерпретация качественных данных

тем самым отделить его от других вещей с другими имена­ми. Когда такие метки идентифицированы на основе анали­за того, что говорят люди, следующий шаг заключается в том, чтобы идентифицировать атрибуты или характеристи­ки, которые отличают одну вещь от другой. Итак, глав­ное — понять, как люди конструируют мир своего опыта исходя из того, что они говорят об этом (Фрейк).