კვლევის მეთოდები განათლებაში
თავი 23
ნაწილი I
წინამდებარე თავში თვისებრივი მონაცემების ანალიზის ორი ძირითადი ფორმაა განხილული- კონტენტ ანალიზი და დაფუძნებული თეორია. აქვეა, მოცემული ამ მეთოდების გამოყენების ორი ვრცელი მაგალითი. თვისებრივი მონაცემების ანალიზს ხშირად კონტენტ ანალიზის ფორმა აქვს. თვისებრივი მონაცემების ანალიზის ერთ-ერთ მუდმივად არსებულ პრობლემას დიდი რაოდენობის წერილობითი მონაცემების შემცირება და ოპტიმალურ რაოდენობამდე დაყვანა წარმოადგენს. მონაცემების შემცირება თვისებრივი ანალიზის ძირითადი ელემენტია, რომელიც თვისებრივი მონაცემების თვისების გათვალისწინებით ხორციელდება. აღნიშნულისმიღწევის ერთ-ერთი გავრცელებული პროცედურა კონტენტ ანალიზია - პროცესი, რომლითაც „ტექსტებში მოცემულიდიდი რაოდენობის სიტყვები გაცილებით მცირე რაოდენობის კატეგორიებში ერთიანდება“ (Weber 1990: 15). ამ პროცედურის მიზანი მასალის სხვადასხვა გზით შემცირებაა (Flick 1998: 192). კატეგორიები, ჩვეულებრივ, თეორიული კონსტრუქტებიდან ან მკვლევრისთვის საინტერესო სფეროებიდან მიიღება, რომლებიც ანალიზის დაწყებამდე, წინასწარაა განსაზღვრული (წინასწარი კატეგორიზაცია) და მიღებული მასალისგან ნაკლებად იქმნება თუმცა, ცხადია, ემპირიული მონაცემების მიხედვით მათი შეცვლა შესაძლებელია.
ტერმინი „კონტენტ ანალიზი“ („შინაარსის ანალიზი“) ხშირად არა ზუსტად გამოიყენება. ფაქტობრივად, ის უბრალოდ წერილობითი მონაცემების, მათი ძირითადი შინაარსისა და მოწოდებული ცნობის - შეჯამებასა და წარდგენას გულისხმობს. უფრო ზუსტად, კონტენტ ანალიზი განისაზღვრება, როგორც წერილობითი მონაცემების შინაარსის დეტალური ანალიზის, შესწავლისა და დასაბუთების ზუსტი და თანმიმდევრული პროცედურების ერთობლიობა (Flick 1998: 192; Mayring 2004: 266). კრიპენდორფის (Krippendorp 2004: 18) მიხედვით, ეს არის „კვლევის ტექნიკა, რომელიც ტექსტებიდან (ან მნიშვნელობის მქონე სხვა შინაარსიდან) მათი (ამ ტექნიკების) გამოყენების კონტექსტის შესახებ გამეორებადი და ვალიდური დასკვნების გასაკეთებლად არის განკუთვნილი“. ტექსტი განისაზღვრება, როგორც ნებისმიერი წერილობითი კომუნიკაციის მასალა, რომლის წაკითხვა, ინტერპრეტაცია და გაგება ანალიტიკოსების გარდა, სხვებმაც უნდა შესძლონ (Krippendorp 2004: 30).
კონტენტ ანალიზი მასობრივი საკომუნიკაციო საშუალებებისა და საჯარო გამოსვლების ანალიზის საფუძველზე შეიქმნა და ორივე ფორმის საკომუნიკაციო მასალის, როგორც სტრუქტურირებულის, ასევე არასტრუქტურირებულის შესწავლაზე ვრცელდება. ის შეიძლება გამოყენებული იყოს „იმ მნიშვნელოვანი პრობლემების შესასწავლად, რომლებიც თავს იჩენს კულტურის, სოციალური სტრუქტურისა და სოციალური ურთიერთქმედების თანხვედრისას; ასევე, ექსპერიმენტულ კვლევებში დამოკიდებული ცვლადების ჩამოყალიბებასა და ჯგუფების, როგორც საზოგადოების მიკრომოდელების, შესასწავლად“ (Weber 1990: 11) .კონტენტ ანალიზის ჩატარება ნებისმიერი სახის წერილობითი მასალაზეა შესაძლებელი–დოკუმენტებიდან ინტერვიუს ტრანსკრიპტებამდე და მედია პროდუქტებიდან პირად ინტერვიუებამდე. კონტენტ ანალიზის სისტემურობისა და წესებით განსაზღვრულობის გამო, მას ხშირად დიდი მოცულობის ტექსტების გასაანალიზებლადიყენებენ.ამასთან, საკმაოდ მნიშვნელოვანია ისიც, რომ მეთოდის ასეთი მოწესრიგებულობა კომპიუტერული ანალიზის განხორციელების საშუალებასაც იძლევა.
კონტენტ ანალიზი რამდენიმე თვისების გამოა მიმზიდველი. პირველ რიგში, ის შეუჩნეველი მეთოდია (Krippendorp 2004: 40) – ადამიანს, სხვებისგან შეუმჩნევლად შეუძლია დაკვირვების წარმოება. (Robson 1993: 280) კონტენტ ანალიზი ენასა და ლინგვისტურ მახასიათებლებზე, კონტექსტის მნიშვნელობაზე ფოკუსირდება, სისტემატური და გადამოწმებადია (მაგალითად, კოდებისა და კატეგორიების გამოყენებით), ვინაიდან ანალიზის წესები ნათელი, გამჭვირვალე და ყველასთვის ხელმისაწვდომია (Mayring 2004: 267 – 9). ამასთან, ვინაიდან მონაცემები უცვლელი ფორმითაა (ტექსტების სახით) წარმოდგენილი, შესაძლებელია მათი ხელახალი ანალიზი.
ბევრი მკვლევარი კონტენტ ანალიზს თვისებრივი მონაცემების რაოდენობრივი ანალიზის ალტერნატივად მიიჩნევს, მაგრამ ეს ასე არ არის; მიუხედავად ამისა, მას ფართოდ იყენებენ ვერბალური მონაცემებიდან რიცხობრივი მონაცემების მისაღებად. როგორც ანდერსონი და არსენო (Anderson and Arsenault 1998: 101 – 2) სამართლიანად მიუთითებენ, კონტენტ ანალიზით არა მხოლოდგარკვეული თემების ფარდობითი სიხშირისა და მნიშვნელოვნების აღწერააა შესაძლებელი, არამედ წერილობით მასალებში მიკერძოების, ცრურწმენების ან პროპაგანდის შეფასებაც შეიძლება.
ვებერისთვის (1990: 9) კონტენტ ანალიზის მიზანს გამოკითხვებისთვის განკუთვნილ ღია კითხვების კოდირება, ინდივიდის, ჯგუფის, ინსტიტუციური ან საზოგადოებრივი საქმიანობების ფოკუსების გამოვლენა და კომუნიკაციურ შინაარსში გამოკვეთილი პატერნებისა და ტენდენციების აღწერა წარმოადგენს. ეს უკანასკნელი კონტენტ ანალიზში სხვადასხვა სტატისტიკური ტექნიკის როლზე მიუთითებს. ვებერი (1990: 10) სამართლიანად თვლის, რომ კონტენტ ანალიზით წარმოებულ საუკეთესო კვლევებში ტექსტების (ტექსტში იგულისხმება ნებისმიერი ფორმის წერილობითი კომუნიკაცია) როგორც რაოდენობრივი, ისე - თვისობრივი ანალიზი გამოიყენება.
კონტენტ ანალიზისას მოცემული ტექსტის გაანალიზება, მოცულობის შემცირება, გარჩევა და შეჯამებული სახით წარმოდგენა ხდება. აღნიშნული ხორციელდება წინასწარ არსებული კატეგორიებისა და ტექსტზე მუშაობის პროცესში გამოკვეთილი თემების საშუალებით და მიზნად თეორიის განზოგადებას ან შემოწმებას ისახავს. ამ კატეგორიებთან მიმართებაში მეთოდური, გამეორებადი, დაკვირვებადი და წესებს დაქვემდებარებული ანალიზი გამოიყენება. კრიპენდორფის (2004: 22 – 4) აზრით, ტექსტს რამდენიმე მახასიათებელი აქვს, რომელიც კონტენტ ანალიზის განსაზღვრებას უკავშირდება; მათ შორისაა ის ფაქტი, რომ ტექსტს ობიექტური, მკითხველისგან დამოუკიდებელი თვისებები არ გააჩნია. ტექსტს მრავალგვარი მნიშვნელობა აქვს და მრავალგვარ ინტერპრეტაციას ექვემდებარება. მისი ცალსახა მნიშვნელობის და აზრის მიგნება და აღწერა შეუძლებელია. რათქმაუნდა, ტექსტში მოცემული მნიშვნელობები შეიძლება პიროვნული იყოს და უკავშირდებოდეს განსაზღვრულ კონტექსტს, დისკურსებსა თუ მიზნებს. აქედან გამომდინარე, მნიშვნელობა კონტექსტის მიხედვით უნდა იქნას მოძიებული. ამასთანავე, კონტენტ ანალიზი აღწერს კომუნიკაციის თვალსაჩინო მახასიათებლებს (Krippendorp 2004: 46) (კითხულობს, ვინ ვის რას და როგორ ეუბნება), აკეთებს დასკვნებს კომუნიკაციის წინაპირობებისა (კომუნიკაციის მიზეზები, მიზნები და კონტექსტი: Mayring 2004: 267) და შედეგების (კომუნიკაციის ეფექტები) შესახებ. კრიპენდორფს (2004: 75 – 7) მიაჩნია, რომ კონტენტ ანალიზი მაშინაა ყველაზე წარმატებული, როდესაც „ლინგვისტურად აგებული ფაქტების“ ოთხ სხვადასხვა კლასად დაყოფა ხდება; ეს კლასებია: თვისებები (ატრიბუტები), სოციალური ურთიერთობები, საზოგადო ქცევები და ინსტიტუციური რეალობები.
ეზის (Ezzy 2002: 83) მიხედვით, კონტენტ ანალიზი ტექსტების (ერთეულების) შერჩევით იწყება. შემდეგ ანალიზის ერთეულები (მაგალითად, სიტყვები, წინადადებები) და ანალიზში გამოსაყენებელი კატეგორიები განისაზღვრება. კოდირებისა და კატეგორიებში გაერთიანების მიზნით ხდება ტექსტის მიმოხილვა; შემდეგ კი დაითვლება და აღირიცხება სიტყვების, კოდებისა და კატეგორიების სიხშირეები. აქედან იწყება სტატისტიკური ანალიზისა და რაოდენობრივი მეთოდების გამოყენება, რასაც შედეგების ინტერპრეტაცია მოჰყვება. მარტივად რომ ვთქვათ, კონტენტ ანალიზი მოიცავს კოდირებას, კატეგორიზაციას(მნიშვნელობის მქონე კატეგორიების შექმნა, რომლებშიც გაერთიანდება ანალიზის ერთეულები - სიტყვები, ფრაზები, წინადადებები და ა. შ.), შედარებასა (კატეგორიების შედარება და მათი ურთიერთდაკავშირება) და დასკვნას - ტექსტიდან თეორიული დასკვნების გამოტანას.
ანდერსონი და არსენო (1998: 102) კონტენტ ანალიზის რაოდენობრივ ბუნებაზე მიუთითებენ, როდესაც ამბობენ, რომ „უმარტივეს დონეზე, კონტენტ ანალიზი დოკუმენტებში ცნებების, სიტყვების ან ხდომილობების დათვლას და მათი ცხრილების სახით წარმოდგენას მოიცავს“. ამ მოკლე განმარტებაში კარგად არის გამოხატულიკონტენტ ანალიზის პროცესის არსებითი მახასიათებლები:
ჩამონათვალში არ ჩანს კონტენტ ანალიზის ზოგიერთი სხვა მნიშვნელოვანი მახასიათებელი, როგორიცაა მაგალითად, ანალიზის ერთეულების (კატეგორიების) ურთიერთკავშირის შესწავლა, თემების თანმიმდევრული ბუნება და თეორიის შემოწმება, განვითარება და ჩამოყალიბება.კონტენტ ანალიზის მთელი პროცესი თერთმეტ თანიმდევრულ ეტაპს გულისხმობს.
ეს ეტაპი, ასევე, გულისხმობს იმის განსაზღვრას, თუ რისი მიღება სურს მკვლევარს იმ ტექსტიდან, რომელზედაც კონტენტ ანალიზი ტარდება. საკვლევი საკითხის ფორმირებაში შეიძლება წვლილი შეიტანოს იმ თეორიამ, რომლის შემოწმებაც ხდება, ან სულაც, ამ თეორიიდან მომდინარეობდეს.
პოპულაციაში იგულისხმება არა მარტო ადამიანები, არამედ, უმეტეს შემთხვევაში, ტექსტი - ანალიზის სფეროები. მაგალითად, რას ვააანალიზებთ: გაზეთებს, პროგრამებს, ინტერვიუს ტრანსკრიპტებს, სახელმძღვანელოებს, საუბრებს, საჯარო სარგებლობის დოკუმენტებს, საგამოცდო ნაწერებს, ელექტრონულ გზავნილებს, ინტერნეტ-დიალოგებს თუ სხვას?
ადამიანების შერჩევის წესები დოკუმენტების შერჩევისასაც შეგვიძლია გამოვიყენოთ. მკვლევარმა უნდა გადაწყვიტოს, დოკუმენტების ალბათურ შერჩევას აკეთებს თუ არაალბათურს; შერჩევის რომელ ფორმას იყენებს: სტრატიფიცირებულს(ამ შემთხვევაში მიუთითოს როგორ სტრატებს გამოიყენებს), შემთხვევითს, ხელმისაწვდომს, სფეროს, კლასტერულს, მიზნობრივს, სისტემატურ, დროის, ზვავისებრს და სხვ. (იხ. თავი 4) რობსონი (1993: 275 – 9) შერჩევის სტრატეგიის ზუსტად განსაზღვრის აუცილებლობაზე მიუთითებს, მაგალითად, ამა თუ იმ დოკუმენტების ნაკრები, ესა თუ ის დროის მონაკვეთი (მაგალითად გაზეთებისთვის), ამდენი და ამდენი სატელევიზიო პროგრამა ან ინტერვიუ. შერჩევასთან დაკავშირებული ძირითადი საკითხები ტექსტების შერჩევაზეც ვრცელდება: რეპრეზენტაციულობა, ხელმისაწვდომობა, შერჩევის მოცულობა და შედეგების განზოგადება.
კრიპენდორფი (2004: 145) მიუთითებს, რომ საქმე შეიძლება გვქონდეს „ერთმანეთის მომცველი ჩანაწერის ერთეულებთან“, როდესაც ერთი ერთეული მეორე ერთეულშია მოცემული, მაგალითად, შერჩეული გაზეთების შემთხვევაში, ასეთი ვითარება შეიძლება გვქონდეს:
მოცემულ გაზეთში საკითხი შეირჩა; გაზეთში შერჩეულ საკითხზე თავის მხრივ, შეირჩა სტატიები; გაზეთში შერჩეულ საკითხზე შერჩეულ სტატიებში შერჩეულ იქნა აბზაცები; შემდეგ, გაზეთში შერჩეულ საკითხზე შერჩეულ სტატიაში შერჩეული აბზაცების შემადგენელი წინადადებების შერჩევა მოხდა.
(Krippendorp 2004: 145)
ეს პროცესი საფეხურეობრივი შერჩევის ეკვივალენტურია რომელიც მეოთხე თავშია განხილული.
ეს პროცესი შეისწავლის, მაგალითად, თუ როგორ შეიქმნა მასალა (Flick 1998: 193); ვინ მონაწილეობდა მის შექმნაში; ვინ ესწრებოდა შექმნის პროცესს; ვისგან იქნა მოწოდებული დოკუმენტები; როგორ მოხდა მასალის ჩაწერა და/ან რედაქტირება; სურდა თუ არა პიროვნებას სიმართლის თქმა, შეეძლო თუ არა სიმართლის თქმა და თქვა თუ არა მან სიმართლე; არის თუ არა მონაცემები ზუსტად ჩაწერილი (Robson 1993: 273); არის თუ არა მონაცემებიდადასტურებული, სარწმუნო და დამაჯერებელი; ასევე, დავადგენთ დოკუმენტების შექმნის კონტექსტს, შევისწავლით დოკუმენტებში მოცემული მტკიცებულებების შერჩევასა და შეფასებას.
ანალიზის ერთეულების განსაზღვრა შეიძლება მრავალდონეზე გაკეთდეს, მაგალითად, ანალიზის ერთეული შეიძლება იყოს სიტყვა, ფრაზა, წინადადება, აბზაცი, მთლიანი ტექსტი, ადამიანები და თემები. რობსონი (1993: 276), გაზეთის ანალიზისთვის ისეთ დამატებით ერთეულებს იყენებს, როგორებიცაა: მოცემულ თემაზე სტატიების რაოდენობა, სვეტის სიგანე (სანტიმეტრებში), სათაურის მოცულობა, ერთ გვერდზე სტატიების რაოდენობა, ფოტოების რაოდენობა და ტიპი. მის მიერ დამატებული ერთეულები გვიჩვენებს, თუ რამდენად ზედმიწევნით და გააზრებულად უნდა შეარჩიოს მკვლევარმა ანალიზის ერთეულები. ანალიზის განსხვავებული დონეები სანდოობის განსხვავებულ საკითხებს წამოჭრიან, რაზეც მოგვიანებით ვისაუბრებთ. სავარაუდოდ, შესაძლებელი იქნება ანალიზის ერთეულების იმავე კატეგორიის ტექსტში გაერთიანება, რომელსაც იგივე ან მსგავსი მნიშვნელობა ექნება თავად ტექსტის კონტექსტში (სემანტიკური ვალიდობა) (Krippendorp, 2004: 296); თუმცა, ეს შეიძლება პრობლემური იყოს (მოგვიანებით განვიხილავთ). ანალიზის ერთეულების აღწერა გაზომვისა და დათვლის ერთეულებსაც მოიცავს.
კოდირების ერთეული მასალის ის უმცირესი ელემენტია, რომლის გაანალიზებაც შესაძლებელია, ხოლო კონტექსტუალური ერთეული ის უდიდესი ტექსტუალური ერთეულია, რომელიც შეიძლება ერთ კატეგორიაში შეგვხვდეს.
კრიპენდორფი (2004: 99 – 101) სამი სახის ერთეულს განასხვავებს: შერჩევის ერთეულები ის ერთეულებია, რომლებიც ჩართულია ანალიზში ან გამორიცხულია ანალიზიდან; ეს შერჩევის ერთეულებია. ჩაწერის/კოდირების ერთეულები ის ერთეულებია, რომლებსაც შერჩევის ერთეულები მოიცავენ და უფრო მცირე ზომისაა, ვიდრე შერჩევის ერთეულები ამიტომ, მათ ერთეულებისთვის ჩვეული კომპლექსურობა არ ახასიათებთ; ისინი აღწერის ერთეულებია კონტექსტის ერთეულები კი „ტექსტუალური თემების ერთეულებია, რომლებიც საზღვრებს უწესებენ ჩაწერის ერთეულების აღწერილობაში გასათვალისწინებელ ინფორმაციას“. ეს ის ერთეულებია, რომლებიც „შემოფარგლავენ ინფორმაციას, რომელიც მკვლევარს ჩაწერის/კოდირების ერთეულების დახასიათებისას სჭირდება“ (Krippendorp 2004: 101, 103).
გარდა ამისა, კრიპენდორფი (2004) შერჩევის ერთეულების ხუთ ნაირსახეობას გვთავაზობს, ესენია: ფიზიკური (მაგალითად, დრო, ადგილი, ზომა), სინტაქსური (სიტყვები, გრამატიკა, წინადადებები, აბზაცები, თავები, სერიები და ა. შ.), კატეგორიული (კატეგორიის წევრებს რაღაც აქვთ საერთო), პროპოზიციული (კონკრეტული კონსტრუქციების ანუ პროპოზიციების მოხაზვა) და თემატური (ტექსტების თემებად და კატეგორიების კომბინაციებად გაერთიანება). კატეგორიების საკითხი შემდეგ ეტაპზე მიგვითითებს. კრიტერიუმია ის, რომ ანალიზის ყოველი ერთეული (კატეგორია - კონცეპტუალური, აქტუალური, კლასიფიკაციის ელემენტი, კლასტერი, საკითხი) შეძლებისდაგვარად წყვეტილი (დისკრეტული) უნდა იყოს და, ამასთანავე, მთლიანის ინტეგრირებულობას ინარჩუნებდეს, ესე იგი, ყოველი ერთეული კონტექსტისა და სხვა მონაცემთა ზუსტი გამოხატულება უნდა იყოს და არა - დამახინჯებული. ანალიზის ერთეულების შექმნა მონაცემებისთვის კოდების მინიჭებით არის შესაძლებელი (Miles and Huberman 1984). ეს „ელემენტების ერთ მთელში გაერთიანების “პროცესის მსგავსია (Lincoln and Guba 1985: 203).
შინაარსისა და ცნებების განსაზღვისას კოდებს შეიძლება სხვადასხვა დონის კონკრეტულობა და ზოგადობა ახასიათებდეს. შეიძლება გვქონდეს კოდები, რომლებიც, თავის, მხრივ, სხვა კოდებს მოიცავენ და ასე იქმნება იერარქიული კლასიფიკაცია - ერთი კოდი მეორეს მოიცავს და თავადაც სხვა კოდში ერთიანდება, რაც შედეგად კოდების ხისებრ დიაგრამას ქმნის. ზოგი კოდი ძალიან ზოგადია, ზოგი კი - უფრო კონკრეტული. კოდები დიდი რაოდენობით მასალას ერთად კრავს და გარკვეული წესითა და სტრუქტურით აერთიანებს. ისინი სიტყვებს სიტყვებად ტოვებენ და კონტექსტის სპეციფიკურობას/კონკრეტულობას ინარჩუნებენ. კოდები შეიძლება აღწერითი იყოს (Bogdan and Biklen 1992: 167 – 72) და სიტუაციის კოდებს, სუბიექტების თვალსაზრისებს, ადამიანებსა და საგნებზე მსჯელობის თავისებურებებს, პროცესთან, აქტივობასთან, მოვლენასთან, სტრატეგიასთან, ურთიერთობასა და სოციალურ სტრუქტურასთან, ასევე მეთოდებთან დაკავშირებულ კოდებსმოიცავდეს. თუმცა, მონაცემებთან დაკავშირებული სიზუსტის დასაცავად უნდა აღინიშნოს, რომ კოდები მიღებული მონაცემებიდან უფრო მიიღება, ვიდრე წინასაწარ ზოგადად განსაზღვრული გზით. შესაბამისად, კოდის მისანიჭებლად მკვლევარი ყველა მონაცემს სათითაოდგანიხილავს. კოდი არის სიტყვა ან აბრევიატურა, რომელიც საკმაოდ ახლოსაა იმასთან, რასაც აღწერს და მკვლევარს ერთი შეხედვით შეუძლია მიხვდეს, თუ რას აღნიშნავს ის (ამ მხრივ, კოდი განსხვავდება რიცხვისგან). მაგალითად, კოდი „ნდობა“ პიროვნების სანდოობას შეიძლება მოიაზრებდეს, კოდი „ძალაუფლება“ - ჯგუფში პიროვნების სტატუსს ან ძალაუფლებას.
მაილსისა და ჰაბერმანის (1984) მიხედვით, უმჯობესია კოდები, შეძლებისდაგვარად, წყვეტილი (დისკრეტული)იყოს; ასევე, კოდირება რაც შეიძლება ადრე უნდა დაიწყოს, რადგან გვიან დაწყებული კოდირება ანალიზს ასუსტებს; თუმცა, ასევე, არსებობს საფრთხე, რომ ადრეულმა კოდირებამ შესაძლოა მნიშვნელოვნად იმოქმედოს შემდგომ კოდირებაზე. ავტორები მიუთითებენ, რომ მონაცემებზე მუშაობის პროცესში ოთხმოცდაათამდე კოდის გაჩერებაა შესაძლებელი ადამიანის მუშა მეხსიერებაში. თუმცა, ცხადია, ეს პროცესი მრავალჯერადად მეორდება, რომლის შედეგადაც ზოგიერთი ადრეულ ეტაპზე გამოყენებული კოდი შეიძლება შეიცვალოს და, პირიქით, აუცილებელია, რომ მკვლევარმა მონაცემები რამდენჯერმე გადასინჯოს, რათა უზრუნველყოს კოდირების კონსისტენტურობა დახვეწილობა, მოდიფიცირება და ყოვლისმომცველობა (ზოგიერთი კოდი შეიძლება ზედმეტი აღმოჩნდეს, ზოგი კი უფრო მცირე კოდებად დაიყოს). მონაცემების კოდირებით მკვლევარს სიხშირეებისა (რომელი კოდები გვხვდება ყველაზე ხშირად) და ტენდენციების (რომელი კოდები გვხვდება ერთობლივი ფორმით) გამოვლენა შეუძლია.
ჰამერსლი და ატკინსონი (1983: 177 – 8) თვლიან რომ, მონაცემებში საფუძვლიანად გასარკვევად, უპირველეს ყოვლისა, საჭიროა მათი წაკითხვა და ხელახალი გადაკითხვა. ასევე, აუცილებელია კითხვის დროს ყურადღების გამახვილება ნებისმიერ საინტერესო ტენდენციაზე, მოულოდნელ, უცნაურ და გასაკვირ მახასიათებლებზე, ნებისმიერ თვალსაჩინო არათანმიმდევრულობასა ან წინააღმდეგობრიობაზე (მაგალითად, ჯგუფებს შორის, ინდივიდებსა და ჯგუფებს შორის ან ადამიანების ნათქვამსა და მათ მოქმედებას შორის).
კატეგორიები ტექსტის კონსტრუქტების ან ძირითადი მახასიათებლების მთავარი დაჯგუფებებია, რომლებიც ანალიზის ერთეულებს შორის კავშირებზე მიგვითითებენ. მაგალითად, მასწავლებლების სტრესის შესახებ ტექსტს შეიძლება ჰქონდეს ისეთი დაჯგუფებები, როგორიცაა „მასწავლებლის სტრესის მიზეზები“, „მასწავლებლის სტრესის ბუნება“, „სტრესის დაძლევის გზები“ და „სტრესის შედეგები“. მკვლევარმა თავად უნდა გადაწყვიტოს, ჰქონდეს თუ არა ურთიერთგამომრიცხავი კატეგორიები (მათი არსებობა სასურველი, მაგრამ რთულია). მკვლევარმა, ასევე უნდა დაადგინოს რამდენად ფართო ან ვიწრო იქნება თითოეული კატეგორია, კატეგორიის ზოგადობის რიგი, ანუ, დონე (ზოგიერთი კატეგორია შეიძლება ძალიან ზოგადი იყოს და მოიცავდეს სხვა უფრო კონკრეტულ კატეგორიებს; ამ შემთხვევაში ანალიზი მხოლოდ ერთი კატეგორიის დონეზე უნდა გაკეთდეს; სხვადასხვა დონის კატეგორიები ერთი და იმავე ანალიზში არ ერთიანდება და, შესაბისად, მათთან ერთი და იგივე ანალიზის გამოყენება არ შეიძლება. კატეგორიების შესახებ დასკვნას მკვლევარი აკეთებს, ხოლო კონკრეტული სიტყვები ან ანალიზის ერთეულები დასკვნებს ნაკლებად ექვემდებარება. რაც უფრო ვუახლოვდებით დასკვნის გაკეთებას, მით ნაკლებია სანდოობა და მეტია მკვლევრის გეგმების მონაცემებთან შერევის შესაძლებლობა.
შინაარსის ვალიდობის უზრუნველსაყოფადკატეგორიები ამომწურავი უნდა იყოს. რობსონი (1993: 277) ამტკიცებს, რომ კონტენტ ანალიზი „იმდენადაა კარგი, რამდენადაც კარგია მისი კატეგორიების სისტემა“ და მასში შეიძლება შედიოდეს: განსახილველი საგანი, მიმართულება (როგორ უდგებიან საკითხს - დადებითად თუ უარყოფითად), ღირებულებები, მიზნები, მიზნების მისაღწევად გამოყენებული მეთოდები, მახასიათებლები (ადამიანების აღსაწერად გამოყენებული მახასიათებლები), აქტორები (ვინ არის განხილვის საგანი), უფლებამოსილება (ვისი სახელით კეთდება განცხადებები), ადგილმდებარეობა, კონფლიქტი (წყაროები და დონეები) და შედეგები (კონფლიქტის გადაჭრის გზა).
ამ ეტაპს (ანუ კატეგორიების შექმნას) ზოგჯერ „სფეროს ანალიზსაც“ უწოდებენ. ეს გულისხმობს ერთეულების გაერთიანებას კლასტერებში, ჯგუფებში, ტენდენციებში, თემებსა და თანმიმდებრულ კლასებში სფეროების ჩამოყალიბების მიზნით. სფერო არის ნებისმიერი სიმბოლური კატეგორია, რომელიც თავის მხრივ, სხვა კატეგორიებს მოიცავს (Spradley 1979: 100). ამ ეტაპზე მკვლევრისთვის შეიძლება სასარგებლო იყოს მონაცემების ხელახალი კოდირება სფეროების კოდებში, ან უკვე გამოყენებული კოდების გადასინჯვა და ნახვა, თუ რამდენად ბუნებრივად ერთიანდებიან ისინი კლასტერებად და შემდეგ თითოეული კლასტერისთვის საერთო კოდის მინიჭება. ჰამერსლი და ატკინსონი (1983) გვიჩვენებენ, თუ როგორ შეიძლება დებულებების ერთზე მეტი კატეგორიისთვის მიკუთვნება და ეს სასურველად მიაჩნიათ, რადგან ამ გზით მონაცემების სიმდიდრეა შენარჩუნებული. აღნიშნული პროცედურა „კატეგორიზაციის“ პროცესის (Lincoln and Guba 1985) მსგავსია, რომელიც გულისხმობს „კომპლექსური, უნიფიცირებული (ერთ მთელში გაერთიანებული)“ მონაცემებით ინფორმაციის აღწერასა და დასკვნების გამოტანს. უნიფიცირების პროცესი გულისხმობს ანალიზის მნიშვნელობის ერთეულებში მონაცემების მოთავსებას, მონაცემების შესწავლასა და იმის განსაზღვრას, თუ რას წარმოადგენს ეს ერთეულები. მნიშვნელობის ერთეული უბრალოდ მონაცემთა ის ცაკლეული ნაწილია, რომელსაც მკვლევარი მნიშვნელოვნად მიიჩნევს ის შეიძლება ისეთი მცირე იყოს, როგორიცაა სიტყვა ან ფრაზა, ან ისეთი დიდი მოცულობის, როგორიცაა აბზაცი, აბზაცების ჯგუფი ან, სულაც, მთლიანი ტექსტი, რომელსაც თავისთავად აქვს თავისი მნიშვნელობა.
სპრედლი (1979) თვლის, რომ სფეროების დადგენა ოთხი ანალიტიკური ამოცანის შესრულებით არის შესაძლებელი:
ამრიგად, სფეროს ანალიზის მიზანს სიმბოლოების ურთიერთმიმართების დადგენა წარმოადგენს (Spradley 1979: 157).
კოდების მსგავსად, კატეგორიებიც შეიძლება კონკრეტულობის და ზოგადობის სხვადასხვა დონით ხასიათდებოდეს. ზოგი კატეგორია უფრო ზოგადი და ყოვლისმომცველია, ზოგი კი,- ნაკლებად. როგორც წესი, კოდები უფრო კონკრეტულია ხოლმე, ვიდრე კატეგორიები. ეს კვანძებსა და კოდებს შორის განხვავებაზე მიგვითითებს. კოდი ტექსტის ნაწილის იარლიყია, სახელწოდებაა, ხოლო კვანძი არის კატეგორია, რომელშიც თავსდება, ანუ, გროვდება სხვადასხვა კოდი. მკვლევრის სურვილის შესაბამისად, კვანძი შეიძლება იყოს ცნება, იდეა, პროცესი, ადამიანთა ჯგუფი, ადგილი და ნებისმიერი სხვა დაჯგუფება; იგი მაორგანიზებელი კატეგორიაა. კოდები სპეციფიკურ ტექსტურ მომენტებს აღწერენ, ხოლო კვანძები კატეგორიათა ჩარჩოში აერთიანებენ ამ კოდებს და ერთმანეთთან აკავშირებენ კოდირებულ სეგმენტებსა და ცნებებს. ტექსტი შეგვიძლია შევადაროთ წიგნს, რომლის თავები კვანძებია, ხოლო აბზაცები - კოდები. კვანძები რამდენიმენაირად შეიძლება შეიკრას, მაგალითად, ერთი ცნება შეიძლება განსაზღვრავდეს მეორეს, ანლოგიკურად ან ემპირიულად (აღმოჩნდეს, რომ ერთმანეთის თანხლებით ჩნდებიან ტექსტში) უკავშირდებოდნენ ერთმანეთს (Krippendorp 2004: 296).
უნდა გვახსოვდეს, რომ კოდებისა და კატეგორიების შექმნით შეგვიძლია მიმართულება მივცეთ კვლევასა და მის შედეგებს, ანუ, მკვლევარი შეიძლება ძალიან შორს წავიდეს კვლევის პროცესში. მაგალითად, იგი შეიძლება სკოლაში კლასგარეშე აქტივობებს სწავლობდეს და აღმოაჩინოს, რომ ეს არაშემეცნებით და არააკადემიურ სფეროში იძლევა სასარგებლო შედეგს და არა - აკადემიურში, თუმცა, რეალურად, ეს შეიძლება სულაც არ იყოს ასე. საქმე ისაა, რომ შემეცნებითი/აკადემიური და არაშემეცნებითი/არააკადემიური სფეროების ერთმანეთისგან გამიჯვნას თავად კოდები და კატეგორიები იწვევენ და არა - რესპოდენტების გონებაში არსებული მონაცემები. თუ მკვლევარი სპეციალურად დაინტერესდებოდა ამის შესახებ, ან აკადემიურ და არააკადემიურ სფეროებს შორის კავშირის ამსახველ კოდებსა და კატეგორიებს შეიმუშავებდა, მაშინ უფრო მეტს აღმოაჩენდა, ვიდრე მანამდე შეეძლო დაედგინა. ეს ის საფრთხეა, რომელიც კოდებისა და კატეგორიების გამოყენებით მონაცემების წინასწარ განსაზღვრასთან არის დაკავშირებული.
კოდებისა და კატეგორიების დადგენის შემდეგ უკვე შესაძლებელია ანალიზის დაწყება. ეს პროცესი ტექსტისთვის კოდებისა და კატეგორიების რეალურად მიწერას გულისხმობს. კერლინგერი (1970) კოდირებას განსაზღვრავს, როგორც ანალიზის მიზნით კითხვებზე პასუხებისა და რესპოდენტის ინფორმაციის კონკრეტულ კატეგორიებად გარდაქმნას. როგორც ვნახეთ, ბევრი კითხვა წინასწარ კოდირებულია, ეს ნიშნავს, რომ შესაძლებელია თითოეული პასუხის დაუყონებლივ და პირდაპირ ქულად გარდაქმნა. წინასწარ კოდირებული კითხვების მაგალითებია რეიტინგის სკალები და პასუხების ვარიანტების ჩამონათვალი. კოდირება არის მონაცემის ერთეულისთვის კატეგორიის სახელის მიწერა, რომელიც ან წინასწარაა განსაზღვრული, ან მონაცემების შეგროვების შემდეგ მათი მიხედვით განისაზღვრება.
მეირინგი (Mayring 2004: 268 – 9) მიუთითებს, რომ შემაჯამებელი კონტენტ ანალიზი მასალას ისეთ მოცულობამდე ამცირებს, რომელიც უკეთესად სამართავია და ამავე დროს, შინაარსის სიზუსტეც შენარჩუნებულია. ავტორი ასევე აღნიშნავს, რომ კატეგორიების ინდუქციური ფორმირება შემაჯამებელი კონტენტ ანალიზის მეშვეობით ტექსტური მასალიდან კატეგორიების ინდუქციურად წარმოქმნის პროცესს წარმოადგენს. აღნიშნული ექსპლიციტური კონტენტ ანალიზის საწინააღმდეგო პროცესია. შემაჯამებელი კონტენტ ანალიზის საწინააღმდეგოდ, ტექსტის ანალიზისა და კატეგორიების ლოკალიზაციისთვის დამატებით ინფორმაციას ეძებს. პირველი ამცირებს კონტექსტუალურ დეტალებს, მეორე კი - ინარჩუნებს მათ. მასტრუქტურირებელი კონტენტ ანალიზი ფილტრავს ტექსტის ნაწილებს, რათა წინასწარ შემუშავებული კრიტერიუმის საფუძველზე მასალის სხვადასხვა ნაწილების შედარების საშუალება მოგვცეს.
აუცილებელია იმის განსაზღვრა, თუ რას ვანიჭებთ კოდს თვითონ ცნების არსებობას თუ ტექსტში მისი შეხვედრის სიხშირეს. ეს მნიშვნელოვანია, ვინაიდან პირველ შემთხვევაში, როდესაც მხოლოდ ცნების არსებობას ვაფიქსირებთ, დაიკარგება ინფორმაცია მისი შეხვედრის სიხშირის შესახებ, ხოლო სიხშირე, შესაძლოა, ტექსტში ცნების მნიშვნელოვნებაზე მიუთითებდეს. გარდა ამისა, კოდირებისას უნდა გადაწყდეს, მხოლოდ კონკრეტული სიტყვების კოდირება უნდა მოხდეს, თუ მსგავსი მნიშვნელობის მქონე სიტყვებისაც. სავარაუდოდ, პირველი მონაცემების მნიშვნელოვან დაკარგვას გამოიწვევს, რადგან სიტყვები ხშირად არ მეორდება იმ ცნებების სახით, რომელსაც ისინი გამოხატავენ. მეორე შემთხვევაში, შეიძლება გარკვეული სიტყვებისა და ფრაზების ნიუანსები დაიკარგოს. მართლაც, ზოგიერთი ორატორი თავის გამოსვლებში შეიძლება განზრახ იყენებდეს ორაზროვან სიტყვებს ან ფრაზებს.
ტრანსკრიპტის კოდირებისას მკვლევარი როგორც წესი, სისტემურად, სტრიქონ-სტრიქონ მიჰყვება ტექსტს და ყოველ მონაცემს მისთვის შესატყვის კოდს მიაწერს, მაგალითად:
თვალსაჩინოა, რომ ამ მაგალითში კოდები აბრევიატურებია, რომლებიც მკვლევარს საშუალებას აძლევს ადვილად მიხვდეს, რა საკითხია ამ კოდებით აღნიშნული, ვინაიდან კოდი მიახლოებულია საკითხთან (კოდირების ეს ფორმა უფრო მოსახერხებელია, ვიდრე თითოეული მონაცემისთვის კოდების სახით რიცხვების მიწერა, რომლებიც არანაირად არ მიანიშნებს მონაცემის ან კატეგორიის შინაარსზე). მაილსი და ჰაბერმანის (1994) მიხედვით, აბრევიატურების არ არსებობის შემთხვევში, კოდების სახელწოდებები საკმარისად უნდა წააგავდეს ორიგინალურ მონაცემს, რათა მკვლევარმა კოდის მიხედვით შინაარსის დადგენა შესძლოს.
არსებობს რამოდენიმე კომპიუტერული პროგრამა, რომელიც აიოლებს კოდირებას (მაგალითად, ETHNOGRAPH, N-Vivo), თუმცა ამ შემთხვევაში, ორიგინალური ტრანსკრიპტის ელექტრონული ვერსია უნდა არსებობდეს. ერთერთი ასეთი პროგრამა, ჩოდე-A-თეხტ, განსაკუთრებით სასარგებლოა დიალოგების რაოდენობრივი და თვისებრივი ანალიზისათვის (სისტემა აუდიო და ვიდეო სიგნალებსაც იღებს).
კოდირების პირველი საფეხურის შემდეგ მკვლევარს უკვე შეუძლია ტენდენციებისა და თემების დანახვა და განზოგადების დაწყება (მაგალითად, კოდების სიხშირეების დათვლით). მკვლევარს კოდების უფრო ზოგად კლასტერებში დაჯგუფებაც შეუძლია, ანუ იწყებს მონაცემთა ფაქტორებად დაყოფას.
მაილსი და ჰაბერმანი (1994) მიუთითებენ, რომ ტექსტის დამუშავებისას მუშა მეხსიერებაში ერთდროულად ოთხმოცდაათი კოდის შეჩერებაა შესაძლებელი; თუმცა, აღნიშნავენ, რომ მონაცემების ხელახალი კოდირება შეიძლება მეორე ან მესამე წაკითხვისას მოხდეს. ადრე გამოყენებული კოდები შეიძლება დაიხვეწოს მოგვიანებით გამოყენებულ კოდების საფუძველზე, რათა კოდები უფრო კონკრეტული და გასაგები გახდეს, ან პირიქით, გაერთიანდეს ის კოდები, რომლებიც ზედმეტად კონკერტულია. ეს ავტორები ამტკიცებენ, რომ კოდები მკვლევარს საშუალებას უნდა აძლევდეს, მოიცვას მონაცემების კომპლექსურობა და სირთულე. სავარაუდოდ, ყველაზე დიდ პრობლემას, ღია კითხვების კოდირება და ქულებში გადაყვანა წარმოადგენს. ამ შემთხვევაში ორი გამოსავალია: მიუხედავად იმისა, რომ პასუხი ღიაა, ინტერვიუერმა მაგალითად, წინასწარ ისე შეიძლება გადააკოდიროს ინტერვიუს განრიგი, რომ რესპოდენტის თავისუფლად საუბრისას, მისი პასუხების ან მათი ნაწილების შინაარსისთვის წინასწარ განსაზღვრული შესატყვისი კოდების მინიჭება მოახერხოს. ასეთი სახის კლასიფიკაციის გაკეთება პილოტური კვლევების დროსაა შესაძლებელი.
ალტერნატიული გზა მონაცემების ინტერვიუს დასრულების შემდეგ კოდირებაა. ინტერვიუს შედეგად მიღებულ მასალაზე, რომელსაც შეიძლება შეჯამებული სახე ჰქონდეს,ან აუდიო ჩამწერის დახმარებით გაკეთებული სიტყვა-სიტყვითი ტრანსკრიპტი იყოს, მკვლევარმა კონტენტ ანალიზი რამდენიმე ხელმისაწვდომი პროცედურიდან ერთ-ერთის გამოყენებით შეიძლება ჩაატაროს, მაგალითად, სკალირების, ქულების მინიჭების, რანჟირების, პასუხების დათვლისა და ა. შ.
მონაცემთა კოდირებისა და კატეგორიზაციის შემდეგ მკვლევარს შეუძლია ტექსტში თითოეული კოდის ან სიტყვის სიხშირის და თითოეულ კატეგორიაში სიტყვების რაოდენობის დათვლა. ეს ძიების პროცესია, რომელიც მრავალნაირად შეიძლება მიმდინარეობდეს, მაგალითად, სიტყვების, კოდების, კვანძების და კატეგორიების ფორმით. ზოგი სიტყვა შეიძლება ერთზე მეტ კატეგორიაში მოხვდეს, მაგალითად, როდესაც ერთი კატეგორია მეორის ქვესიმრავლეა ანუ, ერთი კატეგორია მეორეს მოიცავს. ვებერი (1990: 21 – 4) თვლის, რომ უმჯობესია, დასაწყისში, მთლიან ტექსტზე მუშაობის ნაცვლად, ტექსტის შერჩეულ მცირე მონაკვეთზე ვიმუშაოთ. ეს საშუალებას მოგვცემს, შევამოწმოთ კოდირება და კატეგორიზაცია და, ასევე, შევიტანოთ საჭირო ცვლილებები. სემანტიკური თანმიმდევრულობის დასაცავად კი სრული ტექსტები უნდა გაანალიზდეს.
სიტყვები და ცალკეული კოდები თავისთავად ბევრის მომცემი არ არის და ამიტომ მნიშვნელოვანია სიტყვებსა და კოდებს შორის კავშირებისკენ, ანუ, კატეგორებისა და მათ შორის მიმართებებისკენ გადანაცვლება. სფეროებს შორის მიმართებებისა და კავშირების დადგენა მონაცემების შენარჩუნებას, მათ სიმდიდრეს და „კონტექსტით განპირობებული?“ უზრუნველყოფს. კავშირების აღმოჩენა დამადასტურებელი შემთხვევების გამოვლენით, მონაცემების ქვესიმრავლეებს შორის „საფუძვლად არსებული ასოციაციების“ (LeCompte and Preissle 1992: 246) და კავშირების მოძიებით არის შესაძლებელი.
ვებერის (1990: 54) აზრით, ტექსტის მოძიება უმჯობესია კატეგორიების და არა - ცალკეული სიტყვების საფუძვლზე განხორციელდეს, ვინაიდან კატეგორიები ცალკეულ სიტყვებზე მეტს გვაძლევენ, იყენებენ რა სინონიმებსა და კონცეპტუალურად ახლოს მდგომ მნიშვნელობებს. მკვლევარს შეუძლია დათვალოს როგორც კატეგორიები, ისე სიტყვები. Fფაქტობრივად, მას შეუძლია კონკრეტულად განსაზღვროს, რომელ დონეზე შეიძლება განხორციელდეს დათვლა, ანუ, რას დაითვლის, მაგალითად, სიტყვებს, ფრაზებს, კოდებს, კატეგორიებსა თუ თემებს.
ამ პროცედურის შედეგი ისაა, რომ სიტყვების, კოდების, კვანძებისა და კატეგორიების სიხშირეები მათ აქტუალურობაზე მიუთითებს. ეს შეიძლება ასე იყოს ან არც იყოს ასე, ვინაიდან გარკვეულ ტექსტებში (მაგალითად, სიტყვით გამოსვლებში) სიტყვის ან კატეგორიის შემდგომი მოხსენიება, შესაძლოა, რთულად იყოს გამოთქმული. სიხშირე არ არის მნიშვნელოვნების ტოლფასი, ხოლო სულ არაფრის თქმა (კომენტარისგან თავის შეკავება) ისეთივე მნიშვნელოვანი შეიძლება იყოს, როგორიც რაიმე ნათქვამი. კონტენტ ანალიზისას უფრო მოცემულის, ნათქვამის ანალიზი ხდება, ვიდრე იმისა, რაც გამოტოვებულია, ან არ თქმულა (Anderson and Arsenault 1998: 104). ამასთან, როგორც ვებერი (1990) ამბობს:
გზადაგზა არსებითი სახელები შეიძლება ნაცვალსახელებით შეიცვალოს; წამოჭრილი საკითხის განვითარებამ შეიძლება არაპროდუქტიული გამეორებით გამოწვეული მრავალსატყვაობა მოიტანოს, ტექსტის მოცულობის შეზღუდვამ შეიძლება ხელი შეგვიშალოს თემასთან დაკავშირებაში; ზოგი თემის წამოწევა შეიძლება სხვებთან შედარებით უფრო მეტ ძალისხმევას საჭიროებდეს.
(Weber 1990: 73)
მკვლევარმა შეიძლება შეაჯამოს ტექსტიდან გამომდინარე დასკვნები, მოძებნოს ტენდენციები, კანონზომიერებები და ტექსტის სხვადასხვა სეგმენტებს შორის არსებული კავშირები, ასევე, შეამოწმოს ჰიპოთეზები. კატეგორიებისა და მონაცემების შეჯამება სტატისტიკური ტექნიკების მიზანია, რაც ტენდენციების, სიხშირეების, პრიორიტეტებისა და მიმართებების გამოთვლის საშუალებას იძლევა. მონაცემების ანალიზის ეტაპზე რამდენიმე მიდგომისა და მეთოდის გამოყენება შეიძლება. კრიპენდორფის (2004: 48 – 53) მიხედვით, მათ შორის შეიძლება იყოს:
სიხშირეების დათვლის შემდეგ შესაძლებელია სტატისტიკური ანალიზის განხორციელება და შემდეგი მეთოდების გამოყენება:
სტატისტიკური სიდიდეების გამოთვლა და წარდგენა 24-26-ე თავებშია განხილული. ამ ეტაპზე მხოლოდ იმას ვიტყვით, რომ ანალიზისთვის შესაძლებელია თვისებრივი მონაცემების ანუ სიტყვების რიცხობრივ მონაცემებად გარდაქმნა.
თუ ანალიზის ნაკლებად რაოდენობრივი ფორმაა საჭირო, მაშინ ეს გამორიცხავს ზემოთ აღწერილ სტატისტიკური პროცედურების თვისებრივ ვერსიას. მაგალითად, მკვლევარს შეუძლია ცნებებსა და კატეგორიებს შორის კავშირის დადგენა და ამ კავშირების სიძლიერისა და მიმართულების შესწავლა (რამდენად მჭიდროდ უკავშირდებიან ისინი ერთმანეთს და რამდენად დადებითია, ან რამდენად უარყოფითია ეს კავშირი). ბევრი კომპიუტერული პროგრამა იძლევა სტატისტიკური პროცედურების თვისობრივი ეკვივალენტების შესრულების საშუალებას.
ასევე, სასარგებლოა ძირითადი კატეგორიების იდენტიფიცირება (იხ. დაფუძნებული თეორია). ძირითადი კატეგორია ის კატეგორიაა, რომელსაც ყველაზე მეტი ახსნითი შესაძლებლობა აქვს და რომელსაც სხვა კატეგორიები და ქვეკატეგორიები, სავარაუდოდ, ხშირად და მჭიდროდ უკავშირდება (Strauss 1987: 11). რობსონი (1993: 401) თვლის, რომ თვისებრივი მონაცემებიდან დასკვნების გაკეთება შესაძლებელია დათვლით, ტენდენციების გამოკვეთით (განმეორებადი თემების ანუ ტენდენციების დაფიქსირებით), კლასტერების გამოყოფით (ადამიანების, საკითხების, მოვლენების და ა. შ., რომლებსაც მსგავსი მახასიათებლები აქვთ), ცვლადების დაკავშირებით, მიზეზ-შედეგობრივი ქსელების შექმნითა და შედეგების თეორიული ჩარჩოსთვის დაკავშირებით.
მიუხედავად იმისა, რომ თვისობრივი მონაცემების ანალიზისას რიცხობრივი მიდგომის ან პარადიგმების გამოყენება შეიძლება მათი პოზიტივისტურობის გამო გააკრიტიკონ, გასათვალისწინებელია დაფუძნებული თეორიის ერთ-ერთი ფუძემდებლის, გლასერის (Glaser 1996) სიტყვებიც, რომელიც ამბობდა, რომ დაფუძნებული თეორია არა მარტო თვისებრივ მონაცემებთან რაოდენობრივი პარადიგმებს გამოყენებას არ ცდილობს, არამედ პარადიგმული სიზუსტეც მიუღებელი იყო თვისებრივი მონაცემების ანალიზის რეალური სამყაროსთვის, სადაც წარმმართველი მიზანთან შესატყვისობა ან დაქვემდებარება უნდა იყოს. შესამჩნევია, რომაილსი და ჰაბერმანი (1984) მხარს უჭერენ მონაცემების გრაფიკულად გამოსახვას, როგორც თვისებრივი მონაცემების შემცირების ეკონომიურ საშუალებას. ასეთი გრაფიკები მიზეზ-შედეგობრივ მიმართებაზე მითითებისა და მონაცემთა შეჯამების საშუალებას იძლევა.
ამ ეტაპზე მკვლევარს შეუძლია უკვე შესწავლილი სიტუაციის ძირითადი მახასიათებლების შეჯამება. შეჯამებაში მოცემული იქნება ძირითადი ფაქტორები, საკითხები, ცნებები და შემდგომი კვლევის მიმართულებები.ესარის გარდატეხის ეტაპი მონაცემების შეგროვებისას, ვინაიდან ამ დროს ხდება მონაცემებიდან აქამდე მოძიებული ძირითადი თემების, საკითხებისა და პრობლემების გამოკვეთა და შემდგომი კვლევის გზების დასახვა. შეჯამების წერისას გამოიყენება როგორც თავად მონაცემებიდან, ისე მკვლევრის დასკვნით მიღებული ცნებები (Hammersley and Atkinson 1983: 178).
აქ მკვლევარს თეორიის ჩამოყალიბების მოსამზადებელი ეტაპების გავლა მოუწევს. პატონი (1980) თვისებრივი ანალიზის შემთხვევაში შემდეგ ეტაპებს გამოყოფს:
ბოგდანი და ბიკლენი (1992: 154 – 63) რამდენიმე მნიშვენლოვან ფაქტორს გამოყოფენ, რომელიც მკვლევარმა ამ ეტაპზე უნდა გაითვალისწინოს. ამ ფაქტორთა რიცხვში შედის: საკუთარ თავზე ზემოქმედების მოხდენა იმ გადაწყვეტილებების მისაღებად, რომელიც ხელს შეუწყობს კვლევის ფოკუსის გამოყოფას, დავიწროებას და კვლევის ტიპის განსაზღვას; ასევე, ანალიტიკური კითხვების ჩამოაყალიბება; მონაცემების შეგროვების დაგეგმვისას ადრინდელი დაკვირვებით მიღებული მოანცემების გამოყენება, დაკვირვებების შესახებ რეფლექსიური ჩანაწერების გაკეთება, საკუთარი იდეებისა და მოსაზრებების ცდის პირებისთვის გაცნობა, საველე სამუშაოებისა და კვლევის წარმოების პარალელურად შესაბამისი ლიტერატურის ანალიზი, კვლევის დასაზუსტებლად ცნებების, მეტაფორების, ანალოგიების და ვიზუალური საშუალებების შექმნა.
სპეკულაციური დასკვნების ეტაპი მნიშვნელოვანი ეტაპია, ვინაიდან მას კვლევა აღწერიდან დასკვნების გაკეთებაზე გადაჰყავს. ამ ეტაპზე მკვლევარს, ემპირიულ მტკიცებულებებზე დაყრდნობით, სიტუაციის, ზოგიერთი ძირითადი ელემენტისა და სავარაუდოდ, მათი მიზეზების ახსნების შემოთავაზება მოეთხოვება. ეს ჰიპოთეზის ჩამოყალიბებისან სამუშაო პიჰოთეზების ფორმირების პროცესია, რომელიც თეორიის გენერირებას უწყობს ხელს.
თეორიის გენერირების ეტაპი დაფუძნებულ თეორიას უკავშირდება და ამ საკითხს მოგვიანებით მივუბრუნდებით. ახლა გთავაზობთ კონტენტ ანალიზის მაგალითს, რომელშიც არ არის გამოყენებული სტატისტიკური ანალიზი, თუმცა მონაცემების ანალიზისადმი სისტემატურ მიდგომას მაინც გვიჩვენებს, რაც კონტენტ ანალიზის არსს წარმოადგენს.
წინამდებარე მაგალითში მკვლევარს უკვე გაკეთებული აქვს სამსახურში მიღებული სტრესის შესახებ მონაცემების ტრანსკრიპტი, რომლებიც, ვთქვათ, რამდენიმე მასწავლებლის ანგარიშიდან და ინტერვიუდან არის აღებული და რომელშიც უკვე შეჯამებულია ძირითადი მომენტები. წარმოიდგინეთ, რომ თითოეული ანგარიში ან ინტერვიუ სათითაოდ არის დაწერილი და ცალკე ფაილებად ინახება (მაგალითად, კომპიუტერში) და ახლა ანალიზისთვის ერთიანი მონაცემების სახითაა წარმოდგენილი. პრაქტიკულად, რაც გვაქვს, უკვე ინტერპრეტირებული მონაცემებია და არა სტენოგრაფიული ჩანაწერი.
თითოეული მონაცემის გასწვრივ კოდის/კატეგორიის/დესკრიპტორის აღმნიშვნელი სიტყვაა მიწერილი (მსხვილი შრიფტით), ესე იგი, შეჯამებული მონაცემები უკვე წარმოდგენილია 33 შემაჯამებელი წინადადების სახით.
მონაცემების ძალიან მიახლოვებითი კოდირება სამი ან ოთხი კატეგორიის მიხედვით მოხდა. შეიძლებოდა მონაცემების გაცილებით უფრო ზუსტად კოდირება, მაგალითად, თუ თითოეულ კონკრეტულ მიზეზს საკუთარი კოდი ექნებოდა. მართლაც, გარკვეული თეორიული მიმდინარეობა დაგვისაბუთებდა, რომ საწყის ეტაპზე კონკრეტული კოდების შექმნა მნიშვნელოვანია. მკვლევარმა შეიძლება გადაწყვიტოს სიტყვების (და შემდეგ სიტყვების სიხშირეების) ან მნიშვნელობების კოდირება – სიტყვების და არა მნიშვნელობების კოდირება ზოგჯერ სახიფათოა, რადგან ადამიანები ერთიდაიგივე აზრს სხვადასხვა სიტყვებით გამოთქვამენ ხოლმე.
გამოყენებული კოდები ოთხ ძირითად არეში განთავსდა, ესენია:
თითოეული თემის შესატყვისი მონაცემები ერთად გროვდება და დებულების გასწვრივ იმდენი ნიშანი (/) იწერება, რამდენჯერად ის მასწავლებელმა ახსენა.
სტრესის მიზეზები
სტრესის ბუნება
სტრესის შედეგები
სტრესთან გამკლავება
ამ ეტაპზე დაჯგუფებული მონაცემები ხელახლაა გაანალიზებული და ისინი ოთხიძირითადი დაჯგუფის სახითაა წარმოდგენილი (სტრესის მიზეზები, სტრესის ბუნება, სტრესის შედეგები და სტრესთან ბრძოლა)
სტრესის მიზეზები
► პიროვნული ფაქტორები
► ინტერპერსონალური ფაქტორები
► მენეჯმენტი
► პროფესიული საკითხები
სტრესის ბუნება
► ობიექტური
► სუბიექტური
სტრესის შედეგები
► ფიზიოლოგიური
► ფიზიკური
► ფსიქოლოგიური
სტრესთან გამკლავება
► ფიზიკური
► სოციალური
წინა ეტაპების დასრულების შემდეგ მკვლევარს უკვე შეუძლია ზოგად და კონკრეტულ მომენტებს დაუთმოს ყურადღება, მაგალითად:
გაანალიზებული მაგალითის ეტაპებში ასახულია ის თემები, რომლებიც კონტენტ ანალიზის წინა განხილვისას წამოიჭრა; თუმცა მაგალითში არ არის გაკეთებული სტატისტიკური ანალიზი და არც სიტყვებია დათვლილი. კონტენტ ანალიზის მიმართ სამართლიანობის დასაცავად ზოგიერთი იტყოდა, უფრო სწორედ კი, მოითხოვდა, რომ მონაცემებმა აუცილებლად უნდა გაიაროს შემდგომი ანალიზი. რაც კარგია განხილულ ანალიზში, ესაა რამდენიმე მნიშვნელოვანი საკითხის წამოჭრა:
ლეკომტი და პრეისლი (1993) საინფორმაციო ტექნოლოგიების თვისებრივ კვლევაში გამოყენების შესაძლო გზებს აჯამებენ (ასევე, იხ. Tesch 1990). როგორც ქვემოთ მოცემული ჩამონათვალიდან შეგვიძლია დავინახოთ, თვისებრივ კვლევაში ტექნოლოგიების გამოყენება მრავალფეროვანია. მონაცემები უნდა დამუშავდეს და რადგან სიტყვიერი მონაცემების დამუშავება შრომატევადი საქმეა, არსებობს მონაცემთა დამუშავებისა და ანალიზის რამდენიმე პროგრამული პაკეტი, მკვლევრებმა სრულად უნდა გამოიყენონ ყველა არსებული გამოთვლითი ტექნოლოგია. თვისებრივ კვლევაში საინფორმაციო ტექნოლოგიები შემდეგი დანიშნულებით შეიძლება გამოვიყენოთ (LeCompte and Preissle 1993: 280 – 1):
კელეს (Kelle 1995) მოსაზრებით, კომპიუტერი განსაკუთრებით ეფექტურია თვისებრივი კვლევისთვის დამახასიათებელი ისეთ ხშირად წამოჭრილ პრობლემასთან გამკლავებისას, როგორიცაა გადატვირთული, ჭარბი მონაცემებიდან საჭირო მონაცემების ამოკრეფა. ამტკიცებენ, რომ კომპიუტერი მკვლევარს საშუალებას აძლევს, გამოიყენოს კოდები, შენიშვნები, დიდი მოცულობის ტექტსების სისტემები, სელექციური Mმოძიება, თანხვედრილი კოდები, ასევე, თვისებრივი მონაცემები რაოდენობრივად დათვალოს. (ასევე, იხ. Seidel and Kelle 1905). ეს, თავის მხრივ, ელემენტების ერთმანეთთან დაკავშირების, ქსელების აგებისა და, საბოლოო ჯამში, თეორიის შექმნის შესაძლებლობას იძლევა (Seidel and Kelle 1995). ლონკილა (Lonkila 1995) მიუთითებს, თუ როგორ შეიძლება კომპიუტერის გამოყენებამ ხელი შეუწყოს დაფუძნებული თეორიის ჩამოყალიბებას კოდირების, მუდმივი შედარების, კავშირების, ჩანიშვნების, ანოტაციების, დანართების, დიაგრამების, გადამოწმების გამოყენებით, რასაც საბოლოო ჯამში, თეორიის ჩამოყალიბება მოჰყვება. კელე და ლაური (Kelle and Lაურიე 1995: 27) თვლიან, რომ ამ პროცესში კომპიუტერული მეთოდების გამოყენება ზრდის ვალიდობასა (შერჩევების მართვით) და სანდოობას (მოცემულ თემაზე ყველა მონაცემის მოპოვებითა და ამით მონაცემების სარწმუნოების გაზრით). კომპიუტერი, ძირითადად, მონაცემების კოდირებისა და კომპილაციისთვის გამოიყენება (Kelle 1995: 62 – 104). ლონკილა (1995) კოდების რამდენიმე სახეს გამოყოფს: ღია კოდირების შედეგად წარმოიქმნება კატეგორიები და განისაზღვრება მათი თვისებები და განზომილებები. ღერძული კოდირება ერთი კატეგორიის შიგნით მუშაობს, ერთმანეთთან აკავშირებს ამ კატეგორიის ქვეჯგუფებს და ერთ კატეგორიას მეორესთან. ეს შეიძლება ეხებოდეს შესასწავლ მოვლენას, ამ მოვლენის გამომწვევ პირობებს, კონტექტს, რომელშიც ხორციელდება მოვლენა, მასთან დაკავშიებულ მოქმედებებსა და ურთიერთობებს, შედეგებსა და სიტუაციაში მოქმედ პირებს. სელექციური კოდირება ტექსტური მონაცემების ძირითად კატეგორიებს ადგენს, რომელთაც თეორიის ჩამოალიბებისთვის აერთიანებს. სეიდელი და კელე (1995) თვლიან, რომ კოდებით შეიძლება ტექსტის, მოვლენისა თუ ფაქტის მონიშვნა, და, ასევე, მათი გამოყენება მონაცემების ქსელების შესაქმნელად.
თვისებრივი მონაცემებისთვის არსებობს მთელი რიგი ისეთი კომპიუტერული პროგრამების პაკეტებისა (იხ. Kelle 1995), როგორიცაა, მაგალითად: AQUAD, ATLAS/ti, HyperQuad2, Hyper-RESEARCH, Hypersoft, Kwaliton, Martin, MAXqda, WINMAX, QSR.NUD.IST, Nvivo, QUALPRO, Textbase Alpha, ETHNOGRAPH, ATLAS.ti, Code-A-Text, Decision Explorer და Diction. ზოგიერთი მათგანი განხილული აქვთ პრეინსა და მის კოლეგებს (Pრეინ et al. 1995: 190 – 209). რეალურად, ეს პროგრამები თავად კი არ აანალიზებენ მონაცემებს (რაოდენობრივი მეთოდების ანალიზისთვის განკუთვნილი პროგრამებისგან განსხვავებით), არამედ ეხმარებიან მკვლევარს ამაში. კელე (2004: 277) შენიშნავს, რომ ეს პროგრამები იმდენად არ აანალიზებენ ტექსტს, რამდენადაც შემდგომი ანალიზისთვის მის ორგანიზებასა და სტრუქტურირებას ახდენენ.
ამ პროგრამების მიმზიდველობას დიდი მოცულობის ტექსტობრივ მასალასთან სწრაფად თავის გართმევის საშუალებას ქმნის; მონაცემების გამოთვლისა და მოძიებისას გამორიცხავს ადამიანურ შეცდომას; ასევე, ათავისუფლებს მკლვევარს ზოგიერთი მექანიკური დავალებისგან. სიტყვების, ფრაზების, კოდების, კვანძებისა და კატეგორიების შეთხვევაში, კომპიუტერული პროგრამით შესაძლებელია:
ამას გარდა, მასალის კოდირების, ძიების, ამოკრეფვისა და წარდგენის გასაიოლებლად პროგრამა შეიძლება ლექსიკონებს და ტერმინების ანბანურ საძიებელსაც შეიცავდეს.
ვინაიდან კოდირების წესები და კატეგორიები ცნობილია და წესებით იმართება, კომპიუტერული ანალიზი განსაკუთრებით სასარგებლო შეიძლება იყოს ტექსტების მოძებნის, დაჯგუფებისთვის როგორც კონკრეტული სიტყვების, ისე - მსგავსი მნიშვნელობი მქონე სიტყვების მიხედვით. ცალკეულ სიტყვებსა და სიტყვების დათვლისას შეიძლება უყურადღებოდ დარჩეს კონტექსტის მნიშვნელობა. ამიტომ შეიქმნა ისეთი კომპიუტერული პროგრამები, რომლებიც კონტექსტის ძირითად სიტყვებს (Key-Words-In-Context) პოულობენ. ასეთი პროგრამების უმეტესობას ჩანიშვნების გაკეთების ფუნქცია გააჩნია, ანუ, შესაძლებელია იმ ტექსტის თანმხლები კომენტარების გაკეთება, რომელიც ძირითად ტექსტს არ მიეკუთვნება და სურვილისამებრ, გამოირიცხოს ან ჩაერთოს ტექსტური მასალის ანალიზში. გარდა ამისა, ბევრი პროგრამული პაკეტი მოიცავს ტექსტის ანოტაციის და დანართის გაკეთების ფუნქციას, რომელიც ტექსტთან ერთად ინახება, სადაც იქვეა მითითებული, რომ ეს არის ანოტაცია და არა - ძირითადი ტექსტის ნაწილი.
კომპიუტერები ვერაფერს გააკეთებენ „ადამიანის ხელის“ გარეშე, ვინაიდან მაინც ადამიანმა უნდა გადაწყვიტოს და შექმნას კოდები და კატეგორიები, გადაამოწმოს მონაცემები და მოახდინოს მათი ინტერპრეტაცია. ანალოგიურად, „მკაცრადაა შეზღუდული ტექსტების ალგორითმული ინტერპრეტაციები“ (Kelle 2004: 277), ვინაიდან ტექსტები იმაზე მეტს შეიცავს, ვიდრე მექანიკურად გაანალიზირებადი მასალაა. გარდა ამისა, კელე (2004: 283) თვლის, რომ შეიძლება პრობლემები შეიქმნას ისეთ შემთხვევებში, როდესაც დაშვებები, რომელსაც კომპიუტერული პროგრამა ეყრდნობა, არ შეესაბამება მკვლევრის მიზნებს ან პროგრამა არ იძლევა თვისებრივ კვლევასთან დაკავშირებული ანალიტიკური ტექნიკების საჭირო არჩევანსა და დიაპაზონს. კელე (2004) ამტკიცებს, რომ კომპიუტერული პროგრამა დაფუძნებული თეორიის ტექნიკებს უფრო მჭიდროდ შეიძლება უკავშირდებოდეს, ვიდრე სხვა ტექნიკებს (მაგალითად, ჰერმენევტიკა, დისკურსის ანალიზი) (Coffey et al. 1996); პროგრამა შეიძლება წარმართავდეს ანალიზს და არა - პირიქით (Fielding and Lee 1998). ის ძირითადად კატეგორიების კოდირებითაა დაკავებული (Siedel and Kelle 1995). შეგვიძლია დაბეჯითებით ვთქვათ, რომ პროგრამული უზრუნველყოფა არ არის ისეთი ეფექტური, როგორიც რაოდენობრივი მონაცემების ანალიზი, იმ თვალსაზრისით, რომ ტექსტის შეტანა უაღრესად შრომატევადი საქმეა და პროგრამა ანალიზს კი არ აკეთებს, არამედ მხოლოდ იმით ეხმარება მკვლევარს ანალიზის წარმოებაში, რომ ალაგებს მონაცემებს და იმახსოვრებს კოდებს, კვანძებს და ა. შ
ტექსტებისა და მათი კონტენტ ანალიზის სანდოობის განხილვისას რამდენიმე საკითხია გასათვალისწინებელი და თვისებრივი მონაცემების ანალიზისას ამისთვის, ფაქტობრივად, სხვადასხვაგვარი საშუალება გამოიყენება, მაგალითად;
უფრო ფართო დონეზე, ეზი (Ezzy 2002: 84) კონტენტ ანალიზის შეზღუდვას გვთავაზობს და ამტკიცებს, რომ ვინაიდან კოდირება და კატეგორიზაცია წინასწარ განსაზღვრულია, კონტენტ ანალიზი უკვე არსებული თეორიის შესამოწმებლად ან დასასაბუთებლად გამოდგენა და არა - ახლის შესაქმნელად, თუმცა, აქ, ალბათ, არასათანადოდაა შეფასებული კონტენტ ანალიზის ახალი თეორიის ჩამოყალიბებისთვის გამოყენების შესაძლებლობები, განსაკუთრებით, დაფუძნებული თეორიის შემთხვევაში (განხილულია ქვემოთ). კონტენტ ანალიზისას ხშირად წინასწანაა ცნობილი, თუ რას ეძებენ ტექსტში და რა კატეგორიებით მოხდება მისი გაანალიზება. ეზის (2002: 85) აზრით, ამით ანალიზის კატეგორიების მონაცემებისადმი რეაქციულობა მცირდება და, შედეგად, მონაცემების ანალიზი მკვლევრის გეგმების მიხედვით წარიმართება და არა - რაიმე „სხვა“ გეგმით. ამგვარად, შესაძლებელი ხდება არსებული თეორიის შემოწმება. ფაქტობრივად, მეირინგის (2004: 269) მტკიცებით, თუ კვლევის კითხვა ძალიან ზოგადია, ან თუ კვლევა შესწავლითია, მაშინ უმჯობესი იქნება კონტენტ ანალიზზე უფრო ღია პროცედურების, მაგალითად, დაფუძნებული თეორიის გამოყენება.
მიუხედავად იმისა, რომ ინდუქციური მიდგომები კონტენტ ანალიზის ადრეულ ეტაპებზე შეიძლება გამოირიცხოს, ეს არ ნიშნავს, რომ ისინი შემდგომ ეტაპებზეც გამორიცხული იქნება, ვინაიდან შესაძლებელია, მკვლევრმა წამოაყენოს და მონაცემებიდან ინდუქციურად გამოკვეთოს თემები და ინტერპრეტაციები და არა -მაინცდამაინც კატეგორიებიდან ან უკვე არსებული თეორიებიდან. აქედან გამომდინარე, თქმა იმისა, რომ კონტენტ ანალიზი უარს ამბობს ინდუქციაზე ან არსებული თეორიის შემოწმებით შემოიფარგლება (Ezzy 2002: 85), უსამართლობა იქნება. ეს კონტენტ ანალიზის მოქნილობაზე მცდარი წარმოდგენაა. ფლიკი (1998) თვლის, რომ თუ წინასწარ მომზადებული კატეგორიები მონაცემებს ვერ ერგებიან, ისინი უნდა მოდიფიცირდეს.
ტეგები: Qwelly, თვისებრივი_კვლევა, კვლევის_მეთოდები, სოციოლოგია, ფსიქოლოგია
Welcome to
Qwelly
გამოაქვეყნა EFTcheat_მ.
თარიღი: მაისი 5, 2025.
საათი: 6:13am
0 კომენტარი
0 მოწონება
In right now’s competitive marketplace, building a recognizable brand is key to organization good results. A trademark—no matter if it’s a reputation, brand, or slogan—is An important Instrument for protecting your brand id. On the other hand, to completely delight in its Positive aspects, you should register your trademark. This short article explains what trademark registration is, why it’s vital, and the way to navigate the registration method with ease.…
გამოაქვეყნა MPO808_მ.
თარიღი: მაისი 5, 2025.
საათი: 5:00am
0 კომენტარი
0 მოწონება
MPO808 Join Judi Permainan Slot Bocoran Link Alternatif Terbaik
Modal Kecil Untung Besar di Situs MPO808
Bermain judi online kini semakin digemari oleh banyak orang. Salah satu pilihan…
გაგრძელება
გამოაქვეყნა MPO212_მ.
თარიღი: მაისი 5, 2025.
საათი: 4:30am
0 კომენტარი
0 მოწონება
MPO212 Agen Judi Bola Live RTP Link Alternatif Resmi
Agen MPO212 Memberikan Bonus Deposit Terbesar
MPO212 adalah salah satu agen slot online terpercaya yang telah lama dikenal di dunia perjudian…
გაგრძელება
გამოაქვეყნა UG212_მ.
თარიღი: მაისი 5, 2025.
საათი: 3:00am
0 კომენტარი
0 მოწონება
UG212 Daftar Judi Main Slot RTP Live Pasti Lancar Resmi
Website UG212 Terkenal Dengan RTP Tinggi
Website UG212 kini semakin terkenal di kalangan pemain slot online karena memiliki RTP (Return to…
გაგრძელება
© 2025 George.
•