Негативные случаи

С проверкой альтернативных конструктов тесно связан поиск негативных случаев. Там где идет речь об идентификации моделей и трендов, наше понимание происходящего будет заметно усилено при рассмотрении тех примеров и случаев, которые этим моделям не удовлетворяют. Это могут быть исключения, которые доказывают правило. Они также могут расширять правило, менять его или порождать сомнения в его справедливости.

Нет никаких четких инструкций оотносительно того, как искать негативные случаи и альтернативные гипотезы, сформированные на основе имеющихся в нашем распоряжении качественных данных. Обязанность аналитика — продолжать поиск альтернативных конструктов до тех пор, пока не перестанут появляться новые негативные случаи.

Вероятно, наиболее интересными разделами отчета могут оказаться те, в которых содержится обсуждение альтернативных объяснений и обсуждений того, почему определенные случаи не соответствуют главным моделям. Иногда этот раздел, если, к тому же, он хорошо написан, может читаться как детективная история, в которой аналитик получает улики, уводящие его в разных направлениях, и пытается найти те, которые лучше всего соответствуют имеющимся данным.

Более того, весь тон отчета становится иным, когда исследователь открыто намеревается рассматривать другие возможности, а не те, которые он рекомендует в окончательном варианте работы как наиболее приемлемые. Сравните такой подход взвешивания альтернатив с отчетом, в котором все данные ведут, в нарастающем крещендо, по направлению к ошеломляющей презентации одной-единственной точки зрения. Великолепные модели и всеобъемлющие объяснения, вероятнее всего, будут встречены скептически, и на это есть основание: мир людей — это не механические часы, он не организован в необыкновенном порядке и любое исследование никогда не будет считаться полным, окончательным и "закрывающим тему".

Триангуляция

Выше уже отмечалось значение использования различных методов сбора данных для изучения одного и того же явления. Но наибольшие дивиденды стратегия триангуляции способна принести именно на стадии анализа данных. В целом существует четыре типа триангуляции, которые способны внести вклад в проверку и обоснованность качественного анализа. Это проверка устойчивости результатов, полученных с помощью разных методов сбора данных, т.е. методическая триангуляция, проверка устойчивости различных источников данных в пределах одного и того же метода (триангуляция источников), использование нескольких аналитиков для обработки данных (триангуляция аналитиков), использование нескольких теорий для интерпретации данных (теоретическая триангуляция).

Комбинируя наблюдателей, теории, методы и источники данных исследователи могут надеяться на то, что преодолеют смещение, неизбежное при подходе к исследованию с одним-единственным методом, одним наблюдателем, одной теорией.

Триангуляция методов: примирение качественных и количественных данных

Триангуляция методов часто основана на сравнении данных, собранных некоторыми видами качественных методов, с данными, полученными с помощью количественных методов. Этот процесс сравнения не всегда прямой процесс, поскольку качественные и количественные методы отвечают на разные вопросы, и их ответы нелегко объединить, чтобы сформировать целостную картину социального мира. Впрочем, конфликты между двумя типами данных — скорее результат измерения разных вещей, хотя то, какой именно тип методов лучше выбрать, далеко не всегда ясно. Проблема также и в том, что не все исследователи одинаково свободно ориентируются как в количественных, так и в качественных методах, и процедуры для их одновременного использования все еще не разработаны. Обычно один тип анализа играет основную, а другой — второстепенную, вспомогательную роль, в зависимости от природы исследования и пристрастий исследователей. Данные наблюдений принято использовать для "генерирования гипотез" и "описания процессов", а количественные данные применяются для "анализа последствий" и "проверки гипотез".

Исследователь, использующий различные методы для исследования одного и того же явления не должен ожидать, что результаты, полученные разными методами, автоматически будут согласованы между собой. Напротив, следует приготовиться к конфликту результатов, полученных с помощью качественных и количественных методов. Можно также ожидать, что эти результаты будут получены с разной степенью надежности.