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.

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.

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.

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).

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.

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.

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?

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).

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?

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.