Практики анализа качественных данных в социальных науках / Отв. ред. Е.В. Полухина. М.: ИД ВШЭ, 2023. 383 с.
Практики анализа качественных данных в социальных науках / Отв. ред. Е.В. Полухина. М.: ИД ВШЭ, 2023. 383 с.
Аннотация
Код статьи
S013216250026388-9-1
Тип публикации
Рецензия
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Михайлова Оксана Рудольфовна 
Должность: младший научный сотрудник Центра исследований современного детства, старший-преподаватель кафедры анализа социальных институтов
Аффилиация: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Адрес: Российская Федерация, Москва
Выпуск
Страницы
164-166
Аннотация

      

Классификатор
Получено
03.07.2023
Дата публикации
12.07.2023
Всего подписок
12
Всего просмотров
32
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать Скачать pdf Скачать JATS
1 Рецензируемое издание относится к категории учебных пособий, иначе говоря формату handbook, который является одним из наиболее распространенных жанров представления методического знания в социологии и социальных науках за рубежом1. Общая идея этой книги – знакомство начинающих и продвинутых исследователей с широким арсеналом доступных для современного социолога способов анализа данных качественными методами. Важно отметить, что в отечественной практике за последние три года сравнимых по масштабу и замыслу учебных пособий практически не появилось2. Пособие обсуждает «свежие» для социологических исследований в России и за рубежом проблемы и возможности качественного анализа данных.
1. Так, в базе научного цитирования «Google Scholar» на 01.01.2023 г. можно было обнаружить более миллиона книг, которые обращаются к методологии и методам социологии через формат handbook.

2. Исключение составляет переиздание литературы 2000-2010 гг., напр., см: Качественные методы. Полевые социологические исследования / Под ред. И. Штейнберга. СПб.: Алетейя, 2021.
2 Первый раздел посвящен отдельным подходам к анализу данных: уточнению их теоретических предпосылок, особенностям. Второй – вопросам кодирования и обработки данных, в том числе с использованием программных средств. Третий – специфике презентации результатов качественного исследования. Приложение содержит словарь функций программы ATLAS.ti, которая наиболее часто применяется авторами пособия при описании аналитических стратегий. Несмотря на значительное количество глав (всего 13), книга сбалансирована и легко читается. Живой, изобилующий риторическими фигурами, не перегруженный терминами стиль изложения позволяет ярко представить ситуации из жизни аналитиков, а эмоционально насыщенные фрагменты чередуются со строгим аналитическим текстом.
3 Поскольку пособие относится к категории практико-ориентированной литературы, направленной на то, чтобы зафиксировать эту самую практику, а не составить конечный каталог разработанных подходов, в нем нет совместной общей главы, предлагающей единую и исчерпывающую классификацию разных подходов к анализу данных качественными методами, обозначающую строгое различие между ними. Выбор методический решений, представленных в книге, скорее продиктован сферами научных интересов авторов.
4 В число предложенных читателю методических традиций входят контент-анализ, тематический и нарративный анализ, обоснованная теория, некоторые подходы из области дискурс-анализа и количественная обработка текстовых данных. Реализация каждой из них детально раскрывается: даны кодировочные листы, представлены фрагменты дневников, скрины из программ и пр. Кроме того, в пособии можно найти миниатюрные процедурные советы, например, по выбору методики анализа данных в зависимости от длительности исследования (Е. Полухина) или по пилотированию в ходе анализа текстовых материалов СМИ (О. Савинская), по ответу на неожиданные вопросы из зала в ходе научно-популярной коммуникации (А. Стрельникова) и даже трансформации в структуре диссертации во времени (С. Полещук).
5 Книга в основном описывает работу в ATLAS.ti, NVivo, Dedoose, в библиотеках Python, пользуясь листом бумаги и фотоаппаратом. Если аналитик работает в другой технической программе анализа качественных данных, их вполне можно соотнести с рассмотренными инструментами и их функциональным описанием со своими исследовательскими потребностями, почерпнуть разные трюки при обработке данных. Общие стратегии технической организации кодировки будут полезны и могут быть внедрены в рабочую практику.
6 Поскольку книга не является обзором программ для анализа данных, в ней отсутствует детальное сопоставление технических свойств различных продуктов для обработки данных качественными методами. На будущее можно предложить исследователям рассмотреть проблему отсутствия на российском рынке бесплатных и качественных программных средств для полноценной работы с корпусами данных на русском языке. Поиск информации о таких программах практически не позволяет найти ни одно готовое решение. Также для практиков могло быть полезным обсуждение отечественных решений для компьютеризированного качественного анализа текстов и того, как быть российскому исследователю в условиях затруднений с доступом к зарубежным программным решениям. Кроме того, перспективным дискуссионным вопросом может стать обработка и анализ данных качественными методами с применением искусственного интеллекта: будут ли стратегии работы с данными усложняться / упрощаться при его использовании, и как поступать с таким соавтором с этической точки зрения.
7 В книге дается множество рекомендаций по технической стороне организации деятельности исследовательского коллектива, например интеллектуальные карты, работа в Dedoose – платформе для коллективной качественной онлайн-аналитики. Чтобы развить тему командной работы в качественных исследованиях, в дальнейшем могут быть, например, рассмотрены психологические трудности работы в командах, в особенности междисциплинарных коллективах. Хотя командную работу регулярно обсуждают3, но вопрос, как достигать согласия при совместной интерпретации данных остается открытым. Также возникает и проблема оценки качества публикаций, выполненных коллективами. А. Нефёдова, М. Спирина, Е. Дьяченко в 10 главе упоминают, что часто интерпретации в качественных групповых исследованиях предлагаются старшими исследователями, а точка зрения младших учитывается существенно реже. Таким образом, появляется проблема оценки вклада каждого. Как выяснить соответствует ли обозначенная триангуляция исследователей действительности?
3. См., напр., Штейнберг И. Метод «длинного стола» в качественных полевых социологических исследованиях. М: ВЦИОМ, 2021.
8 Важным представляется и вопрос презентации анализа качественных данных. Как социологу объяснить результаты представителям других социальных наук, сохраняя свою идентичность, чтобы тебя не воспринимали как методиста с любопытными картинками, фольклориста, шпиона-наблюдателя? В целом вопрос о качественной социологии, несколько раз поднимается в пособии, но касается в большей степени обсуждению границы между качественным исследованием и искусством, беллетристикой, однако он требует более основательного осмысления. Качественное исследование, поданное в жанре детектива, игры, приключения скорее привлечет внимание «неученого» и заставит его заинтересоваться социологией. Об этом вскользь говорит и А. Стрельникова, когда обсуждает форматы представления результатов разным аудиториям – просто и понятно классифицирует типы аудиторий и виды коммуникаций, которые могут подходить для них (гл. 13).
9 Еще один важный вопрос, актуализированный в книге: как социологи приходят к тем или иным практикам проведения своих исследований? Как выбирают, почему отказываются, почему предпочитают одни другим? Персональные истории авторов помогают задуматься над ответами. Например, Н. Воронина пишет о своей первичной приверженности количественной аналитике в силу ее ясности, четкости (с. 122), хотя эта четкость также дискуссионна, так как имеются свои ограничения. Кроме того, специфика овладения знанием, накопления багажа «качественника», которая раскрывается, в частности, С. Полещук, заставляет задуматься о том, а не является ли знание «как быть качественником» – опытным и неявным, если его овладение сопряжено с длинным и не заканчивающимся путем наблюдения и самообучения?
10 Рецензируемое пособие поможет не только глубже понять отдельные стратегии анализа данных, увидеть их в связке между собой, но и четче выстроить исследование – от сбора и анализа данных к их презентации публике, учесть все возможных трудности. Учебное пособие оставляет впечатление друга, товарища, который поддерживает своими искренними историями. Поскольку поднимаются темы, связанные с анализом данных в новейших компьютерных программах, можно предположить, что оно принесет пользу не только студентам и новичкам в социологии, на которых ориентировано в первую очередь, но и продвинутым исследователям, поскольку раскрываются важные и редко поднимаемые вопросы трудностей командной работы, включены подкупающие своей честностью заметки о практике, быте исследователя.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести