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Cinco métodos mixtos para la Investigación en el (Grande) Edad de datos


En este post final para La persona en el (Grande) Datos edición de Espacio Etnografía, proporcionamos una colección de cinco métodos mixtos utilizados por los investigadores para arrojar luz sobre las personas detrás de las corrientes masivas de datos que se están produciendo como consecuencia de la conducta en línea. Estos métodos de investigación utilizan una variedad de métodos digitales y tradicionales pero comparten una cosa en común: están dirigidas a descubrir historias. Como Tricia Wang escribió en el EM de vuelta en 2013, 'Big Data necesita grueso de Datos’. Mientras 'Big Data proporciona los números; datos de espesor ofrece historias. Big Data se basa en el aprendizaje automático; los datos de espesor se basa en el aprendizaje humano.’ En los métodos descritos a continuación, los investigadores describen cómo han hecho la mayor parte de los datos digitales utilizando métodos innovadores que descubren el significado, el contexto, las historias detrás de los datos. Al final, esto sigue siendo la pieza fundamental para los investigadores que intentan entender el momento en el que estamos viviendo. O, dicho de otra manera, las formas en que podemos desear para vivir, pero a menudo no pueden por un sistema que reduce a veces la experiencia humana en lugar de permitir su florecimiento. – HF, Y.

1. En tiempo real de audiencia Comentarios: El método de reflexión Democrática

Herramienta de Reflexión DemocráticaReflexión Democrática es una nueva herramienta metodológica para la investigación de las respuestas en tiempo real de los ciudadanos a los contenidos de los medios televisado, que fue desarrollado por un equipo de investigadores de la Universidad de Leeds y la Universidad Abierta del Reino Unido como parte de un proyecto de investigación más amplio en los debates electorales de televisión. La investigación para el proyecto se inició mediante el desarrollo de un entendimiento inductivo de lo que las personas necesitan de los debates electorales de televisión con el fin de llevar a cabo su papel como ciudadanos democráticos. Sobre la base de los grupos de enfoque con una amplia gama de participantes, La investigación identificó cinco principales demandas - o 'derechos democráticos' - que los participantes sentían debates y los actores políticos que participan en ellos deben cumplir. Los participantes sintieron derecho a estar: (1) abordado los tomadores de decisiones racionales e independientes, (2) dada la información necesaria para tomar decisiones políticas consideradas, (3) incluido en y participó en los debates, (4) reconocido y representado por los líderes políticos, y (5) provisto con opciones significativas que les permiten hacer una diferencia políticamente. En la siguiente fase de la investigación, el equipo de investigación ha desarrollado una nueva aplicación basada en la web (accesible a través de los teléfonos móviles, tabletas, y portátiles), lo que permite a los espectadores responden a debates televisados ​​en tiempo real y evaluarlos mediante una serie de veinte estados sobre la base de los cinco derechos democráticos. Un experimento utilizando la aplicación Reflexión Democrática se llevó a cabo con un panel de 242 participantes durante el primer debate de la 2015 Reino Unido Elección General, generar un conjunto de datos de más de 50,000 respuestas. Análisis de los datos proporciona una forma nueva y valiosa para comprender cómo los espectadores responden a debates electorales: podemos explorar los patrones generales de respuestas, comparar diferentes individuos y grupos, seguimiento de los cambios a través del tiempo, y examinar la forma en momentos puntuales y presentaciones durante los debates pueden estar relacionados con respuestas particulares. – Giles musgoLeer más… Cinco métodos mixtos para la Investigación en el (Grande) Edad de datos

Entrevistas traza Paso a Paso



Captura de pantalla 2016-05-03 en 9.38.39 AMEn este penúltimo puesto de La persona en el (Grande) Datos edición de EM, Elizabeth Dubois @lizdubois proporciona
una cuenta paso a paso de cómo funciona el proceso de rastreo de entrevistas. Traza La entrevista es un método utilizado para obtener las historias de una persona sobre qué tomaron las huellas particulares en las plataformas de medios de comunicación social y es una maravillosa manera de llegar a las historias que subyace a los datos. paso a paso, de Elizabeth se espera ayude a otras personas que deseen utilizar un método similar en el proceso de la entrevista!

datos de los medios sociales y otras huellas digitales que dejamos mientras navegamos por la web ofrecen increíble oportunidad para el descubrimiento dentro de las ciencias sociales. Voy a llevará paso a paso por el proceso de la traza de entrevistas – un enfoque que ayuda a los investigadores entiendan mejor riqueza de detalles sobre lo social contexto de que los datos digitales. Para aquellos interesados ​​en el porqué, así como la forma en, Heather Ford y yo hablamos mucho acerca de por qué creemos que el método es importante y qué tipos de cosas que puede ofrecer a los investigadores (tales como controles de validez, información sobre el contexto social, oportunidades para unirse a los conjuntos de datos de varias plataformas) en nuestro documento.

El estudio
Quiero averiguar cómo las personas que influyen en otras personas sobre temas políticos eligen sus canales de comunicación (y el impacto de esas decisiones). La única manera de entender estas decisiones y sus impactos, Creo que, es un enfoque de métodos mixtos. Así, Me baso en datos de Twitter para contenido y análisis de redes, una encuesta en línea y entrevistas de profundidad en trazas. Puede leer más sobre la obra completa aquí.

Entrevistas traza
¡Eh, tan grande que finalmente conocerlo en persona. Bienvenido!
En el momento en que llegué a la entrevista en escena mi entrevistado y ya sabía mucho el uno del otro. Habían rellenado una encuesta, sabían que los encontré porque el uso del hashtag #CDNpoli, y que habían leído una descripción del proyecto y firmaron un formulario de consentimiento por adelantado.

Era importante para formar una relación con mis participantes con suficiente antelación porque necesitaba permiso para recopilar sus datos. A veces trazas de datos está disponible al público (por ejemplo, los tweets realizados o la lista de cuentas de un usuario de Twitter sigue). Pero, incluso cuando está a disposición del público, Tiendo a pensar que la administración de su participante una mano a mano que usted tiene o va a recoger datos específicos sobre ellos es una buena llamada. El hecho es, la gente no siempre entienden lo que es hacer una público medios pío.Leer más… Entrevistas traza Paso a Paso

Reflexión Democrática: Evaluar las respuestas en tiempo real a Ciudadanos de contenido multimedia



Lo que siempre me ha impresionado de este método para la próxima ‘La persona en el (Grande) Datos‘ la serie es la manera en la que los participantes de la investigación fueron capaces de desarrollar sus propios ideales para la ciudadanía democrática, que son empleadas para evaluar los políticos. Giles musgo se analiza la evolución de la aplicación a través de sus diferentes iteraciones y destaca el valor de los datos se desarrolló a partir de su aplicación para futuras investigaciones. esta tierra, aplicación basado en valores es una inspiración para la investigación centrada en las personas y esperamos a partir de más de lo mismo de Giles y el equipo trabajó con el presente!

Reflexión Democrática es una aplicación web que mide el tiempo real de las respuestas de la audiencia de contenido de medios. La aplicación ha sido desarrollada por un equipo de investigadores de la Open University y la Universidad de Leeds en el Reino Unido, como parte de una proyecto de investigación financiado por el EPSRC, para explorar cómo los ciudadanos responden y evaluar los debates electorales televisados (Coleman, Buckingham Shum, De Liddo, Musgo, felpa & Wilson 2014).[1] El acceso a la aplicación web a través de una segunda pantalla, Se les pide a los participantes de investigación para ver la programación de televisión en vivo y utilizar la aplicación para evaluar el programa mediante la selección de una serie de veinte estados predefinidos. Los estados están diseñados para capturar las capacidades esenciales de la ciudadanía democrática, lo que nos permite analizar cómo los espectadores evalúen el contenido de los medios de comunicación en relación con sus necesidades como ciudadanos democráticos en lugar de sólo los consumidores de medios. En este post, Describo cómo desarrollamos Reflexión Democrática y lo que esperamos aprender de los datos de la aplicación genera.

¡Por supuesto, no somos los primeros investigadores a desarrollar una tecnología para medir las respuestas de la audiencia en tiempo real a contenido de medios. Ya en la década de 1930, Paul Lazerfield y Frank Stanton desarrollaron un instrumento llamado el Lazarsfeld-Stanton Programa Analizador, donde los participantes de la investigación podrían indicar si ha gustado o no el contenido de los medios y sus entradas se registran en tiempo real (Exacción 1982). variantes más sofisticadas del analizador del programa seguido. La Autoridad de Comunicación Ontorio televisión educativa y taller para niños crearon un 'Programa de Evaluación Análisis PC', que tenía dieciséis botones con etiquetas que pueden ser alterados para incluir nuevas medidas, y el RD Percy Company de Seattle desarrolló VoxBox, lo que permitió a los espectadores para responder a los contenidos que indica si pensaban que era "divertido", 'Increíble', etcétera (Exacción 1982: 36-37). Más recientemente, Boydstun, Vidriero, Pietryk, & Resnik (2014) desarrollado una aplicación móvil para capturar respuestas en tiempo real de los ciudadanos para el primer debate presidencial de Estados Unidos en 2012, ofreciendo espectadores cuatro respuestas: 'De acuerdo', 'Discrepar', 'Girar', y 'Dodge.

Reflexión Democrática se inscribe en esta tradición de respuesta en tiempo real a los contenidos de los medios, pero se centra en el análisis de cómo los espectadores evalúan los debates electorales televisados ​​en función de sus necesidades comunicativas como ciudadanos democráticos. En otras palabras, diseñamos la aplicación no sólo para explorar si la gente gustado o no lo que estaban viendo, o de acuerdo o no con ella, pero ¿cómo contenido multimedia relacionado con sus capacidades más fundamentales como ciudadanos democráticos. Nuestra primera tarea, por lo tanto, fue identificar las capacidades democráticas que el contenido de los medios de comunicación y más concretamente los debates electorales televisados ​​podría afectar. Leer más… Reflexión Democrática: Evaluar las respuestas en tiempo real a Ciudadanos de contenido multimedia

algorítmica de Inteligencia? La reconstrucción de la ciudadanía a través de los métodos digitales



Captura de pantalla 2016-04-12 en 7.56.00 AMEn la próxima entrada de ‘La persona en el (Grande) Datos‘ edición, Chris Birchall @birchallchris nos habla a través de una variedad de métodos – grande, pequeña y mezclado – que usó para estudiar la ciudadanía en el Reino Unido. El uso de algunas de las herramientas dominantes para el estudio de las grandes fuentes de datos en una parte del estudio, Chris se dio cuenta de que las herramientas utilizadas tenían un impacto significativo en lo que puede ser (y se está) descubrió y que esto es bastante diferente de los resultados alcanzados por más profunda, análisis de métodos mixtos. En este post, Chris hace preguntas importantes acerca de si las herramientas de investigación de datos grandes están creando algunas de las condiciones de la ciudadanía hoy y lo, exactamente, más profundo, análisis más matizado puede decirnos.

La gente habla de la política en línea de muchas maneras diferentes y para muchos propósitos diferentes. La forma en que los investigadores analizan y entienden estas conversaciones pueden influir en la forma en que representamos opinión política pública y la ciudadanía. En dos proyectos recientes he investigado la naturaleza de esta conversación y las fuerzas que influyen en ella, así como las redes, espacios y recursos que tienen enlaces que hablar con la acción política. Al hacerlo, Me encontré con un distanciamiento metodológico en el que cuidado, manual, enfoques que requieren mucho tiempo producen diferentes tipos de conclusiones a partir de los datos de grandes enfoques que son impulsados ​​generalizado en la industria comercial de análisis de redes sociales. Ambos enfoques se podría enmarcar como una ilustración de la conducta humana en el Internet, pero sus diferencias muestran que la forma en que abrazamos grandes volúmenes de datos o métodos digitales influye en la comprensión de los públicos digitales y ciudadanía que obtenemos de la conversión de datos en línea de masas.

Mi estudio de doctorado presentada recientemente investigó conversación política pública en línea en el Reino Unido. Basándose en el trabajo de eruditos anteriores que se han centrado en el ámbito de deliberación pública en línea (tales como Coleman y Götze, 2001; Coleman y Moss, 2012; Mutz, 2006; Wright y la calle, 2007; Graham, 2012), el estudio reconoció la importancia del intercambio interpersonal entre los participantes y la exposición a diversos puntos de vista opuestos y en la formación de las preferencias y la opinión informada. Mi motivación inicial fue a preguntar cómo podría influir en el diseño de interfaces, ya que las personas hablan de política en los espacios en línea, pero esto requiere un examen de la más humana, factores tecnológicamente menos determinadas que son también, y a menudo más significativamente, involucrados en la expresión política.

En el transcurso del estudio se hizo evidente que la metodología utilizada para investigar estos conceptos influye en la visión obtenida; algo que muchos investigadores han discutido en el contexto de los métodos digitales dentro de las ciencias sociales (Baym, 2013; Boyd y Crawford, 2012; Clough et al., 2015; Gitelman y Jackson, 2013; Kitchin y Lauriault, 2014; Kitchin, 2014; Manovich, 2011; Van Dijck, 2014). Tecnológicamente mediadas preguntas pueden ser respondidas a través de métodos centradas en la tecnología para dar respuestas tecnológicamente se centraron, mientras que las cuestiones que implican la naturaleza humana, la motivación y la interacción pueden ser respondidas por cualitativa, métodos centrados en humanos con el fin de dar respuestas centradas en humanos. Estos enfoques representan la brecha entre el gran escala, análisis cuantitativo de los métodos de grandes volúmenes de datos y enfoques cualitativos a pequeña escala. Con el fin de abordar esta cuestión, I empleado una metodología que fue diseñado para combinar estos enfoques a través de iteraciones dirigidas de análisis que era inicialmente gran escala y cuantitativa, pero cada vez más pequeña escala y cualitativa.Leer más… algorítmica de Inteligencia? La reconstrucción de la ciudadanía a través de los métodos digitales

Agosto 2013: Las etnografías de Objetos


La edición de este mes es co-editada por CW Anderson (@ Chanders), Juliette De Maeyer (@ Juliettedm) y Heather Ford (@ Hfordsa). Los tres se reunieron en junio para la pre-conferencia de la ACI titulado 'Objetos de Periodismo'Organizado por Chris y Juliette. En el transcurso del día, hemos escuchado historias fascinantes de ideas almacenaron a través de un enfoque en los objetos, herramientas y espacios circundantes y entremezclado con el negocio y la práctica de la elaboración de noticias: sobre fingido fotografías a través de las edades, acerca de las formas en que los diseñadores de aplicaciones de noticias piensan acerca de las noticias en el diseño de aplicaciones para dispositivos móviles y tabletas, y sobre la evolución de las formas en que los espacios de habitación de prensa fueron diseñados. También hemos escuchado rumores – rara vez totalmente articulado – que un enfoque en los objetos es controversial en las ciencias sociales. En esta edición de agosto de Asuntos Etnografía, le ofrecemos una selección de objetos de la conferencia, así como de una convocatoria abierta para contribuir y esperamos que se desata una conversación iniciada por una sola pregunta: ¿Qué podemos obtener de una etnografía de los objetos – especialmente en los campos de la tecnología, medios de comunicación y el periodismo de investigación?

"Hardware"

Hardware. Imagen de Cover.69 en Flickr CC BY

¿Por qué un * etnografía * de objetos?

Además de los estudios importantes de robo de cuerpos, turismo identidad, y redes de conocimiento Transglobal, también nosotros asistimos etnográficamente a los enchufes, ajustes, tamaños, y otros aspectos profundamente mundanos del ciberespacio, en algunas de las mismas maneras que podríamos analizar un libro de teléfono. Susan Leigh Star, 1999

Susan Leigh Star, en 'La etnografía de la infraestructura‘ Observamos que tenemos que ir más allá de los estudios de la identidad en el ciberespacio y las redes a (también) mirar a la infraestructura a menudo invisible que surge cuestiones importantes en torno a la formación de grupos, la justicia y el cambio. La etnografía es una forma útil de estudiar la infraestructura, ella escribe, debido a sus puntos fuertes de "voces silenciadas de superficies, malabares con significados dispares, y la comprensión de la diferencia entre las palabras y los hechos '.

En su trabajo el estudio de los archivos de las reuniones de la Organización Mundial de la Salud y periódicos viejos y libros de leyes relativas a los casos de recategorización racial durante el apartheid en África del Sur, Star 'trajo una sensibilidad etnográfica para la recolección y análisis de datos: una idea que las personas toman significados en función de sus circunstancias, y que estos significados se inscriben en sus juicios sobre el entorno construido de la información ".Leer más… Agosto 2013: Las etnografías de Objetos

Twitteando Minaretes: Una perspectiva personal de unirse a las metodologías


David Ayman Shamma

Nota del editor: En el último puesto de la Ethnomining‘ edición, David Ayman Shamma @ Ayman da una perspectiva personal sobre métodos mixtos. Basándose en el ejemplo de los datos producidos por el pueblo de Egipto que se levantaron contra el entonces presidente egipcio y su partido en 2011, aboga por un enfoque integral para el análisis de los datos más allá de la “Big Data vs the World” situación parece que hemos llegado a. Al hacerlo, su perspectiva complementa los posts anteriores, mostrando la riqueza de datos etnográficos con el fin de profundizar en los resultados cuantitativos.
David Ayman Shamma es un científico de investigación en el grupo de experiencias de Internet en Yahoo! Investigación para la que diseña y evaluar los sistemas de comunicación multimedia mediada.

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Hay un problema que enfrentamos ahora; el llamado mundo Big Data crea un mundo eclipsando de análisis de datos numéricos dejando todos los demás para tratar de encontrar un nicho acuñado como “pequeño de datos” o “datos a largo” o “Datos de lado” o similar. Los silos y la fragmentación es abrumadora. Pero en realidad, es sólo todos los datos. Con independencia de la forma o su sabor, hay personas que son expertos en el procesamiento de números y datos de las personas que son expertos en los datos del trabajo de campo. Desafortunadamente, la velocidad a la que la ciencia se mueve de datos es atractivo y eso es parte del problema; no obtenemos una imagen completa a la velocidad y todo el mundo se apresura a producir respuestas primero.

Hace unos meses,, en una conversación con un colega, me dijo "Usted no sabe lo que usted no sabe, sobre todo cuando no está allí ". Estábamos buscando una manera de salir a la superficie de forma automática una comunidad de fotógrafos en Flickr que no anotan sus fotos. No utilizaron ningún título o las etiquetas o las anotaciones de lo que nunca. Pero eran claramente una comunidad fuerte y prolífica. Si hubiera alguna manera de identificar automáticamente, entonces podríamos ayudar a conectar a los.

Ahora, la búsqueda de métricas para la participación social en los datos no anotada no es una tarea imposible cuando se les proporciona alguna señal en los datos que tiene cierta correlación, estadístico o de otro modo, en el sentido de que está tratando de emerger. Pero en algunos casos, que no es sólo posible,. Lo que necesita es simplemente no existe; el mismo es un problema. En otros casos, es mucho más difícil salir a la superficie características cuando usted no sabe lo que parecen.

Cuando usted tiene una gran cantidad de datos, encontrando que la predicción inexplicable a través de estadísticas algorítmicas más fácil. No explica por qué y que no siempre funciona.

Introduzca Etnografía de responder el porqué y averiguar qué cosas podrían parecerse a allanar hallazgos en la era de los grandes datos. Cuando me invitaron a escribir un post sobre Asuntos Etnografía, Me decidí a ilustrar esto con un ejemplo personalmente motivados.

A finales de enero del 2011, el pueblo de Egipto se levantaron contra el entonces presidente Hosni Mubarak y su Partido Nacional Democrático. Querían empleo, un gobierno justo, y el fin de la 30 ley de emergencia de todo el año que se había eliminado la mayor parte de sus derechos civiles. Indudablemente, usted lee sobre ello en alguna parte. En el momento, mi madre estaba en El Cairo su visita 100+ años de edad, madre. Así que esto me dejó pegado a la única fuente de noticias que pude encontrar-un lugar con errores Flujo de vídeo de Al Jazeera. U.S. agencias de noticias tardaron en iniciar algún escasa cobertura. En algún lugar en el medio, que estaba ardiendo en Twitter.

Tweets de Tharir

Una visualización de la actividad de Twitter dirigido hacia Tahrir por aymanshamma

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Guía Completa del etnógrafo para Big Data: Conclusiones (parte 3 de 3)


Estadísticas Casa, Kampala, Uganda

Según lo prometido aquí está la última entrega de mi serie corta de 'big data'. Empecé por declararme una persona pequeños datos de los. Mi intención era la de ser un poco provocativo sugiriendo que renunciar o limitar la recogida de datos a veces puede ser una opción legítima o incluso laudable. Ese contraste fue quizás sobregirada. Parecía sugerir que 'big data' y los enfoques etnográficos se encontraban en los extremos opuestos de cierta continuidad. "Cuánto" no es necesariamente una cuestión muy interesante o relevante para un etnógrafo, pero ¿quién de nosotros no ha hecho un poco de recuento y declarado alguna cantidad (1000s de páginas de notas, cientos de días en el campo, horas de audio o video) que está destinado a impresionar, para indicar la rigurosidad, profundidad, esfuerzo, y seriedad?

Así que el juego de los números es una que probablemente todos jugamos de vez en cuando.

Ahora, para responder mis pocas cuestiones pendientes:

1) ¿Cómo podrían los grandes datos formarán parte de los proyectos que se encuentran principalmente en el enfoque etnográfico?

Mi primer contacto con la 'big data' vino de un estudiante que logró acceder a una colección verdaderamente masiva del CDR (llamar a registro de detalle) datos de una red de telefonía en Ruanda. Josh Blumenstock fue capaz de combinar datos de CDR con los resultados de una encuesta que él diseñó y llevó a cabo con un equipo de investigación en Ruanda para obtener información sobre las características demográficas de los propietarios de teléfonos, dentro de los patrones de migración país, y la reciprocidad y la gestión del riesgo. Yo estaba terriblemente emocionado por las posibilidades de lo que podría encontrar en ese tipo de datos, ya que había estado examinando la propiedad de teléfonos móviles y regalar en las cercanías de Uganda. Me preguntaba cómo los patrones más grandes en los datos podrían reflejar (o plantear preguntas) acerca de lo que iba a venir a ver en el nivel micro sobre la propiedad de teléfonos y compartir, especialmente en sus dimensiones de género. De hecho el trabajo de Josh mostró un fuerte sesgo de género en la propiedad, con muchos más hombres que mujeres poseer teléfonos y mujeres propietarios de teléfonos más prósperos y bien educados. Mi trabajo explica la dinámica de la familia conyugal y otras que ponen muchos menos móviles en manos de las mujeres que a los hombres.

Sin embargo, la combinación de estos dos enfoques es más un enfoque estándar de métodos mixtos que cualquier nueva. Es algo más innovador que el posible?Leer más… Guía Completa del etnógrafo para Big Data: Conclusiones (parte 3 de 3)

Guía Completa del etnógrafo para Big Data: Respuestas (parte 2 de 3)


Estadísticas Casa, Kampala, Uganda

He llegado lejos de la DataEdge conferenciacon algunas respuestas ... y algunas más preguntas. Aunque no tengo la intención de recapitular la propia conferencia, Yo quiero aprovechar el tiempo que pasa con este grupo diverso de participantes y sus perspectivas variadas para tratar de ofrecer el mayor sentido de imagen que estoy empezando a desarrollar de la gran análisis de datos / datos de tendencia.

La idea de que los grandes datos podrían marcar el comienzo de una nueva era de la investigación automática y junto con ella el investigador descualificación o que lo haría hacer que el método científico obsoleto no resultó ser un sentimiento popular (*uf * suspiro de alivio). El punto de que los datos no se explica por sí, que necesita ser interpretada fue reafirmado muchas veces durante la conferencia que viene de personas que ocupan un papel muy diferente en este mundo de la ciencia de datos. No hay necesidad de pánico, vamos a pasar a lo largo de algunas respuestas a esas preguntas que planteé en parte I.

¿Qué es el Big Data? Bueno, esto no era una pregunta que hice entrar en la conferencia, pero debería tener. Tal como era de esperar no hubo un consenso claro o una definición coherente que lleva a través de las conversaciones. Me encontré a mí mismo en ciertos puntos preguntándose, “seguimos hablando de 'big data' o estamos hablando sólo de su nivel, estadísticas comunes y corrientes ahora?” De todos modos, esta confusión fue productivo y me llevó a identificar tres cosas que parecen ser nuevos en esta discusión de los datos, estadística, y análisis.

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Guía Completa del etnógrafo para Big Data: Personas Pequeñas de datos en un Mundial de Datos Grandes (parte 1 de 3)


Estadísticas Casa, Kampala, Uganda

Parte I: Preguntas

La investigación es difícil de hacer. Gran parte de ella se deja a los especialistas que ejercen en la escuela 4-10 más años después de completar un primer grado para adquirir la formación adecuada. No es sólo difícil de hacer, también es difícil de leer y entender y extrapolar de. La cobertura de los medios de comunicación de masas de la ciencia y la investigación social está plagado de malas interpretaciones – sobregeneralizaciones, pasando por alto las limitaciones de la investigación, no tener en cuenta adecuadamente las características de las poblaciones sujetas. ¿Tiene más datos o "big data" de ninguna manera, forma, o en forma de alterar este estado de cosas? Es el caso, revista como Wired (provocativamente ... arrogantemente ... e ignorantemente) sugiere que "el diluvio de datos hace que el método científico obsoleto"Y" con suficientes datos, los números hablan por sí solos?"

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La investigación cualitativa no es la investigación en absoluto?


Image of building with torn sign reading "Rant"

Rant esta manera ~ Foto por Nesster, CC BY-SA

Brezo señalado estos comentarios por Bob Garfield de una emisión reciente de En los Medios (“Sentiment Analysis revela cómo el mundo se siente“):

He estado discutiendo durante años que la investigación cualitativa, grupos focales y similares, no investigar en absoluto. No generan datos. Es estadísticamente insignificante, fácilmente manipulado, y desde mi punto de vista la misma probabilidad de ser exactamente malo como en lo cierto.

Garfield luego añade:

Pero a mí me parece que lo que usted está tratando con algo que se ocupa de todas mis objeciones, porque tienes grupo focal más grande del mundo.

Suspiro. Esto está mal en muchos niveles, y cualquiera que esté interesado en la etnografía ya sabe por qué, pero sólo para referirme a algunos de los problemas:

  • La investigación cualitativa puede generar datos. Los tuits se utilizan en Johann Bollen'S [1] análisis de los sentimientos (el tema de este episodio OTM), transcripciones de entrevistas, notas de campo, fotos, audiorecordings, grabaciones visuales: todos los datos. Algunas investigaciones dentro de la tradición cualitativa también genera datos numéricos [2] por, por ejemplo, calcular las medidas de confiabilidad entre, o en el análisis de las tareas de clasificación de tarjetas.
  • Hay mucho más para las pruebas estadísticas de significación estadística (y una cierta controversia entre los estadísticos sobre el uso excesivo de las pruebas de significación). También hay más para el análisis cuantitativo de las pruebas estadísticas. Inferencia bayesiana, por ejemplo, podría ser considerado como el análisis cuantitativo que no es necesariamente prueba estadística.
  • Del mismo modo, la investigación cualitativa no se puede reducir a “grupos focales y similares”. Los propósitos, fortalezas y debilidades de los grupos de enfoque son muy diferentes de los de otros métodos cualitativos como [participante-]observación y entrevistas uno-a-uno [3].
  • El uso de pruebas estadísticas como un marcador para lo que es o no es la investigación omite el trabajo que se ha formado la columna vertebral de las ciencias como la experimentación clásica, desconfirmación por ejemplo, métodos comparativos para la creación de tipologías y el análisis de artefactos, etc.
  • "Fácilmente manipulados"? Sí, resultados de la investigación en general, pueden ser manipulados. Prueba estadística es realmente fácil de manipular.

La declaración de Garfield también sugiere la ignorancia o el despido de la investigación de métodos mixtos, que, Yo argumentaría, es cada vez más un estándar de oro para la investigación en algunos campos, como la salud pública.

Hay una pista de por qué los métodos mixtos han llegado a ser tan importante en la investigación en salud pública en el comentario de Garfield de "grupo focal más importante del mundo.” Uso de Bollen de una gran colección de corpus es muy adecuado para sus propósitos, pero otros fines pueden requerir diferentes o adicionales tipos de trabajo.

Digamos que hago una encuesta gigante de la salud pública. Si una minoría en mi muestra no interpreta una palabra o frase de la misma manera que la mayoría lo interpreta, si algunas preguntas no tienen sentido en absoluto desde su perspectiva, si la gente que escribe la encuesta no tienen idea de lo que los miembros de las minorías’ preocupaciones o experiencias aún son mucho menos cómo son relevantes para la salud, a continuación, los resultados de la encuesta no tendrán sentido para ese grupo social.

No hay tal cosa como una encuesta que no es culturalmente informado. Sin el trabajo y el conocimiento etnográfico, encuestas, información de salud pública y las campañas, etc., probablemente será informada culturalmente por los más poderosos y / o en la mayoría. La investigación cualitativa es indispensable para abordar las desigualdades estructurales en salud que afectan a los menos poderosos. En caso de que el trabajo etnográfico centrado en estas inequidades se dio unas palmaditas en la cabeza y aseguró que es bueno, pero no es-en realidad-la investigación? Afortunadamente, el NIH no lo cree así.

A veces me pregunto si la gente se pierda la forma en el trabajo cualitativo generalizado y útil es porque puede ser invisible (ver Tricia'S post relacionado sobre el ‘Invisibilidad de Etnografía'). Un par de recientes episodios de En los Medios pueden aclarar el tipo de investigación que Garfield se despedía aquí, mientras que al mismo tiempo (tal vez sin saberlo,?) dependiendo de que.

En noviembre. 4ª, Garfield habló con el investigador de medios sociales Danah Boyd acerca de “Padres que ayudan a los niños se encuentran en línea.” La papel [4] detrás de esta entrevista se presentan resúmenes cuantitativos de datos de la encuesta — “real” investigación, quizás, a Garfield. Pero hmm, cómo y por qué fue esta encuesta diseñada?

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