Metody mieszane to metodologia, która próbuje przełamać podział na metody jakościowe i ilościowe poprzez zintegrowanie aspektów obu podejść. Jednakże obie metody nie są po prostu zestawiane ze sobą, ale raczej wykorzystywane do tworzenia połączonych wyników. W związku z tym, badania mieszane (MMR) często opierają się na doktrynie pragmatycznej, która stawia pytanie badawcze ponad względami epistemologicznymi i metodologicznymi.

W tym semestrze uczestniczyłem w dwóch konferencjach skupiających się na badaniach metodami mieszanymi (MMR), które są centralnym paradygmatem metodologicznym stojącym za Jakościową Analizą Danych. Tutaj, krótko przedstawiam mój osobisty uchwyt na ten temat. Większość jest zbudowana na dwóch prelekcjach Pata Bazeleya (porównaj: Bazeley 2017) i uzupełniona książką Udo Kuckartza (2014b). Więc zanurzmy się w prawo i zadajmy sobie pytanie:

Co to jest Mixed Methods?

Typowo Mixed Methods jest postrzegane jako metodologia integrująca zarówno podejścia jakościowe, jak i ilościowe w ramach jednego projektu badawczego. Ruch ten istnieje od lat 80. XX wieku, kiedy to socjologowie próbowali rozwiązać spór między paradygmatem jakościowym i ilościowym poprzez połączenie obu w trzecią drogę (Kuckartz 2014b, 27-28). Oczywiście, istnieją spory co do szczegółów, na przykład Johnson et al. (2007) wymieniają 19 różnych definicji. Mimo to ogólny obraz jest wystarczająco jasny, by być użytecznym.
Uproszczone zestawienie trzech paradygmatów. Ilustracja stworzona przez Scrached (cc by-nc 3.0).

Metody ilościowe są często konstruktywistyczne i prowadzą badania eksploracyjne. Metody ilościowe, przeciwnie, są raczej (post)pozytywistyczne i skupiają się bardziej na testowaniu hipotez. Metody mieszane zajmują tu pozycję pośrednią. W tym zakresie MMR jest często silnie pragmatyczna. Cokolwiek jest najbardziej użyteczne dla odpowiedzi na pytanie badawcze, powinno być zrobione.

„Oceniaj dostępne dane według ich znaczenia, a nie formy!”

Pat Bazeley, silny zwolennik tej „pragmatycznej perspektywy” w keynote z MQIC2019. Potocznie oznacza to łączenie mocnych stron podejścia jakościowego i ilościowego, choć Bazeley – będąc czystym pragmatykiem – nawet nie nalega na to ściśle.
Mniej kontrowersyjnym stanowiskiem może być definicja przedstawiona przez Udo Kelle:
„Metody mieszane oznaczają połączenie różnych jakościowych i ilościowych metod zbierania i analizy danych w jednym empirycznym projekcie badawczym.” (Udo Kelle cytowany w: Kuckartz 2014b, 31)
Postulowałbym jednak, że ilościowy zbiór danych niekoniecznie jest potrzebny na początek. Zamiast tego – jak to robi wielu badaczy – ilościowy zestaw danych może być tworzony z danych jakościowych również w trakcie analizy. I w końcu to się nazywa Metody Mieszane, a nie Dane Mieszane.

Weryfikacja i Triangulacja

Inne podejście, które jest blisko związane z Metodami Mieszanymi, nazywa się triangulacją (metod). Termin ten pochodzi z trygonometrii i opisuje proces, w którym położenie punktu jest określane poprzez utworzenie trójkąta.
Ilustracja triangulacji w XVI wieku. Wiki commons. CC0.

Podstawową ideą jest tutaj to, że łączenie różnych metod (lub również łączenie dwóch teorii, dwóch zbiorów danych lub dwóch indywidualnych badaczy) jest przydatne w walidacji wyników. W tym przypadku łączone metody niekoniecznie muszą przekraczać granicę jakościowo-kwantową. Takie wielometodyczne projekty badawcze mogą na przykład obejmować połączenie wywiadów narracyjnych, biograficznej analizy dzienników i dyskusji w grupie fokusowej w jednym badaniu.

Oczywiście, łączenie różnych metod ma sens w dziedzinie, w której istnieje wiele sformalizowanych metod. Jednak gdy w danej dziedzinie istnieje niewiele jawnych metod, pomysł ten jest mało atrakcyjny. W naukach humanistycznych metody badawcze są często modułowe, eklektyczne lub tworzone samodzielnie. Można by twierdzić, że zawierają one wbudowaną triangulację metod, ponieważ często wykorzystują dane z wielu różnych typów źródeł. Jednak ta eklektyczna metodologia jest zbyt często ograniczona do wyboru podejścia jakościowego lub ilościowego.

Korzyści i wady

Metody ilościowe i jakościowe mają swoje specyficzne mocne i słabe strony. Połączenie ich stworzy korzyść, która jest czymś więcej niż sumą ich części, jest to podstawowe założenie stojące za badaniami metodami mieszanymi. Dzięki mieszanej metodologii możemy uzyskać wgląd w wyjątkowy przypadek w ramach badania ilościowego, lub porównać wyniki naszego konkretnego przypadku z bardziej ogólnym obrazem. W przeciwieństwie do triangulacji, badania mieszane mają na celu uzyskanie pełniejszego, bardziej złożonego obrazu, zamiast głównie walidacji wyników.

Ciągle istnieją ograniczenia w podejściu mieszanym. Największym wyzwaniem – zwłaszcza dla historyka – jest strona danych. Jeśli nie mamy danych ilościowych i jakościowych dotyczących tych samych przypadków, nasze możliwości będą mocno ograniczone. Co więcej, niewielu badaczy wychowuje się w prawdziwie mieszanych metodach. Zamiast tego, są oni częściej „kwantami”, którzy błądzą na wodach „jakościowych” lub odwrotnie. Niebezpieczeństwo polega na tym, że badacze integrują metody, które słabo rozumieją i tworzą wyniki, które nie są metodologicznie uzasadnione.

Projekty badań i integracja danych

W ramach metodologii Mixed Methods istnieje wiele potencjalnych projektów badawczych, które są zbyt liczne, aby je tutaj omówić (patrz np. Kuckartz 2014b, 57-97). W każdym razie, celem nie jest zestawienie dwóch metod, ale zamiast tego prawdziwie mieszana metodologia, która integruje ilościowe i jakościowe myślenie. Oba nurty powinny wpływać na siebie nawzajem w trakcie całego procesu, zamiast tworzyć niezależne wyniki.

Wartość dodana jest powszechnie tworzona na poziomie tematu. Notatki (memos), a także rozdziały badawcze nie powinny być dzielone na część „jakościową” i „ilościową”, ale zamiast tego należy stale dążyć do odpowiedzi na pytanie badawcze, a rosnąca wiedza na jeden temat w naturalny sposób integruje wyniki z różnych podejść. W idealnej sytuacji, w końcu wyniki silnie mieszanej metodologii nie mogą już być przypisane do jakościowego lub ilościowego aspektu prowadzonych badań.

Dla nauk humanistycznych w szczególności, możliwe jest kilka scenariuszy metod mieszanych: Na przykład, można zastosować iteracyjne cykle bliskiego i dalekiego czytania na tym samym (jakościowym) korpusie. Inny projekt badawczy może łączyć dane demograficzne i ekonomiczne z relacjami narracyjnymi. Trzeci może analizować ogromną ilość obrazów z pomocą algorytmu i łączyć je z jakościowymi dociekaniami na temat najbardziej typowych przypadków w każdym klastrze.

Wniosek

Ogółem, „pragmatyczne” spojrzenie MMR łączy się całkiem dobrze ze strategiami, które wielu humanistów (cyfrowych lub nie) wybiera. Odkryłem, że pouczające jest myślenie mniej o metodach, narzędziach i danych, ale pragmatycznie o pytaniu badawczym. W końcu to pytanie badawcze powinno napędzać naszą metodologię, a nie na odwrót. Albo jak ujął to Pat Bazeley: „Pytania nie są jakościowe ani ilościowe, są po prostu pytaniami!”. Myślę, że z tego pragmatycznego spojrzenia możemy nauczyć się dążyć do większej otwartości w łączeniu różnych strategii badawczych, aby uzyskać pełniejszy obraz pytań, na które chcemy odpowiedzieć.

  • .

By: adminPosted on

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *