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 потен-циальных 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 мат-рицы, созданная двумя размерностями, для которых пока нет обозначения, наталкивает аналитика на мысль о суще-ствовании 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 позво-ляет поднять вопрос о том, почему то или иное явление в данный момент отсутствует.