Контекстно-ориентированный анализ качественных данных

2
Оглавление
Введение 4
Глава /. Анализ качественных данных - конструктивная методология
качественного исследования 24
1.1. Инструментальное начало анализа качественных данных 24
1.2. Предметная область АКД 26
1.3. Методологические особенности АКД 27
Выводы по главе 1 28
Глава 2. Проблемы и принципы совершенствования методов анализа
качественных данных 60
2.1. Проблемы конструктивизации социальной теории с помощью методов АКД 60
2.2. Принципы развития пакетов АКД 70
2.3. Структурное несовершенство аппарата кодирования 90
Выводы по главе 2 97
Глава 3. Методологические основы контекстно-ориентированного
анализа качественных данных 98
3.1. Текст в качестве инструмента анализа социальных феноменов 98
3.2. Поименование как инструмент конструирования
социальных фактов 114
3.3. Принцип обозначения наблюдаемого 125
Выводы по главе 3 141
Гпава 4. Структурные основы контекстно-ориентированного анализа
качественных данных 144
4.1. Базовые структурные модели 144
4.2. Формальная теория контекстно-ориентированного АКД 149
4.3. Структурные и операциональные свойства понятий 176
Выводы по главе 4 179
Глава 5. Программная реализация контекстно-ориентированного анализа
качественных данных 181
5.1. Общая характеристика проекта р7геП'1а1еПап1 181
5.2. Основные контекстно-ориентированные программные объекты 187
5.3. Программные инструменты проекта р7ге13')а1еиап1
и доступ к ним пользователя 193
Выводы по главе 5 230
Глава 6. Концептуализация нечисловой информации с помощью
пакета О'шЬеиат 232
6.1. Особенности контекстно-ориентированной концептуализации 232
6.2. Разметка контекстов 237
6.3. Контекстно-ориентированное связывание
терминов концептуализации 248
6.4. Анализ терминологического графа 254
Выводы по главе 6 259
Заключение 261
Библиографический список 279
28
литературе традиции рассматривать АКД как самостоятельное исследовательское направление (иначе говоря, предметную область), имеющее собственные принципы и мотивы развития.
Появившись в конце прошлого века, АКД еще не слал востребованным исследовательским инструментом в отечественных социологических исследованиях. Например, широко распространено мнение, что АКД - это некоторая «качественная» разновидность анализа данных. Поэтому прежде чем приступить к систематическому исследованию методов АКД, рассмотрим кратко его особенности, опираясь на представления, широко используемые в отечественных социологических проектах.
Качественные данные, эмпирические данные, социальная информация
Реализация процедур кодирования в виде компьютерных программ потребовала от их разработчиков - и ИТ-специалистов, и социологов, занятых прикладными исследованиями - уточнения представлений о свидетельствах информанта, служащих отправным пунктом процедур кодирования. Такое уточнение терминологически выражено понятием качественные данные.
Любые материалы или свидетельства, поступающие на «вход» конструктивных методов в социологии принято рассматривать как фактологическую основу исследования, т.е. выражением фактов, подлежащих осмыслению. В терминах, принятых в отечественной литературе по социологическим методам, указанные материалы подразделяются на два типа: количественные и качественные4. Эти типы
* На взгляд диссертанта, такая терминология отдает дань философской традиции, выделяющей в каждом явлении его качественную и количественную виды определенности. К сожалению, такого сорта рассуждения не всегда конструктивны. В англоязычной литературе термин «качественные данные» (qualitative data) конструктивно определен через представление о данных путем спецификации их формата. Качественные данные - это данные, форматы или типы полей которых определены как «текст», «видео», «аудио» и т.д. В разных системах определения, т.е. системах управления базами данных или языках программирования, эти типы могхт быть обозначены по-разному: string, char, avi и т.д. Однако такие различия не мешают конструктивности подобных определений, чего нельзя сказать о философском осмыслении термина «качественные данные». Конечно, и в англоязычной литературе можно найти неконструктивные рассуждения о данных, например, известный тезис Б. Глэнзера «все есть данные» (“all is
29
различаются операциями, разрешенными со значениями. Для данных, выраженных в виде числовых форматов, такими операциями служат известные формальные действия: сложение, вычитание, умножение и построенные на них бесчисленные процедуры сравнений, обобщений и других видов преобразований и анализа.
Качественные или нечисловые данные могут быть подвергнуты другим операциям: фрагментированию, объединению и связыванию фрагментов, кодированию и т.д. Конкретный вид операций с качественными данными зависит от их форматом. Широко распространенными форматами являются: текстовый, аудио и видео.
В социологическом исследовании качественные данные появляются из различных источников: нолевые заметки социолога, интервью политического деятеля, опрос жителей и т.п. Один и тот же источник может поставлять данные разных форматов. Например, интервью может быть оформлено в виде текста, аудиофайла или анкеты, составленной из так называемых закрытых вопросов.
В отличие от количественной информации нечисловые данные лег ко интерпретируются людьми, вовлеченными в социальную коммуникацию -информантами, аналитиками, заказчиками и т.д., т.к. представляют собой ясный аналог рукописи, звуков речи или рисунка. Однако невозможность выполнения с качественными данными количественных операций, имеющих длительную традицию становления и развития в сфере точных наук, порождает характерные проблемы анализа такого copra «очевидных» свидетельств - обозримости всей совокупности мнений; согласования суждений, найденных в разных источниках; оценки важности отдельных свидетельств и т.п.
data’’). По подобные «литературные вкрапления» не мешают научной обществен пости понимать этот термин в святи с тем, как он реализован в соответствующих компьютерных пакетах, а не в словесных дефинициях отдельных теоретиков.