गुणात्मक अनुसंधान क्या है?

अनुसंधान एक ऐसी प्रक्रिया है जो रचनात्मक रूप से मानव और उनके जीवन के तरीकों, समाज को समग्र रूप से, या उनकी संस्कृति के बारे में अधिक समझने के लिए एक व्यवस्थित कार्य करने से संबंधित है। यह दो संरचित विधियों के माध्यम से किया जाता है: मात्रात्मक और गुणात्मक। यह लेख गुणात्मक शोध पर चर्चा करेगा।

गुणात्मक अनुसंधान सामाजिक शोधों में से एक है जिसमें शोधकर्ता गैर-संख्यात्मक डेटा एकत्र करता है और लक्षित समुदाय या आबादी के सामाजिक जीवन को समझने के लिए इस डेटा की व्याख्या का उपयोग करता है।

गैर-संख्यात्मक डेटा का संग्रह

अब जब हमने गुणात्मक अनुसंधान को परिभाषित किया है, तो अगला प्रश्न यह है कि, "एक शोधकर्ता इस प्रकार के अनुसंधान में डेटा कैसे एकत्र करता है?" यह प्रश्न हमें यह पूछने के लिए उकसाता है, "डेटा संग्रह क्या है?"

डेटा संग्रह एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें प्रतिभागियों से प्राप्त जानकारी को व्यवस्थित तरीके से एकत्र करना और मूल्यांकन करना शामिल है जो शोध विषय के लिए उत्तर प्राप्त करने में मदद करता है। गुणात्मक शोध में, यह दो तरीकों से किया जा सकता है, या तो लोगों से सीधी बातचीत के माध्यम से या समूह चर्चा में भाग लेने के माध्यम से। हालाँकि, इसकी समय लेने वाली प्रकृति के कारण, डेटा को निम्नलिखित विभिन्न तरीकों का उपयोग करते हुए नमूनों की एक छोटी संख्या से एकत्र किया जाता है: व्यक्ति का साक्षात्कार करना, अवलोकन करना, फोकस समूह होना और कार्रवाई में भाग लेना। हालांकि, एक इंटरव्यू डेटा जनरेट करने का सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला तरीका है।

गुणात्मक शोधकर्ताओं के बीच डेटा उत्पन्न करने के अन्य पसंदीदा तरीके व्यक्तिगत दस्तावेजों, तस्वीरों, और सार्वजनिक और सरकारी रिपोर्टों, सामग्री विश्लेषण नामक एक प्रक्रिया की परीक्षा है।

जब तक आप केवल महत्वपूर्ण डेटा प्राप्त करना नहीं सीखते, तब तक अकेले डेटा एकत्र करने के तरीकों को जानना फायदेमंद नहीं हो सकता है। ऐसा करने के लिए, एक शोधकर्ता को निम्नलिखित प्रश्न पूछना चाहिए: मैं एकत्रित डेटा का उपयोग इस तरीके से कैसे करूंगा कि अनुसंधान के लिए समझ में आए? और जैसा कि शोधकर्ता डेटा एकत्र करता है, निम्नलिखित प्रश्न पूरी प्रक्रिया में मार्गदर्शक सिद्धांत होने चाहिए: प्रतिभागी कौन हैं? मुझे क्या ध्यान देना चाहिए? मुझे कौन सी अतिरिक्त जानकारी प्राप्त करनी चाहिए? प्रतिभागियों के बीच नया क्या है? क्या प्रतिभागियों में नया कारक अनुसंधान को प्रभावित करता है और यदि हां, तो कैसे?

डेटा संग्रह के प्रकार

प्रत्यक्ष अवलोकन

प्रत्यक्ष अवलोकन में, शोधकर्ताओं ने प्रतिभागियों को अपनी दिनचर्या में केवल एक पर्यवेक्षक के रूप में हस्तक्षेप किए बिना या उनकी गतिविधियों में खुद को शामिल किया। अध्ययन के तहत लोगों को पता है, और इसलिए अनुसंधान एक जगह पर किया जाना चाहिए जिसमें गोपनीयता की आवश्यकता नहीं है। उदाहरण के लिए, शोधकर्ता यह पता लगाने का विकल्प चुन सकते हैं कि किसी विशेष समुदाय के लोग अपने सामाजिक स्थानों पर मिलने पर कैसे बातचीत करते हैं। इस मामले में, शोधकर्ता अधिकांश बारंबार स्थानों का दौरा करेंगे और प्रत्येक क्रिया पर ध्यान देंगे जो शोधकर्ता के सवालों के जवाब देने में महत्वपूर्ण होगी।

ओपन एंडेड सर्वे

मात्रात्मक शोध के प्रति झुकाव के बावजूद, इस पद्धति में, प्रश्नों को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि प्रतिभागी को शोधकर्ता की आवश्यकता से अधिक जानकारी प्रदान करने के लिए जगह मिलती है। उदाहरण के लिए, किसी देश के लोकप्रिय पूर्व राष्ट्रपति का पता लगाने के लिए शोध नहीं किया जा सकता है, बल्कि यह भी कारण है कि वह प्रसिद्ध है या नहीं। उदाहरण के लिए, "कौन, ", "क्या, " या "कैसे" का उपयोग करते हुए प्रश्न हैं, उदाहरण के लिए, "संयुक्त राज्य अमेरिका का सबसे लोकप्रिय पूर्व राष्ट्रपति कौन है?"

फोकस समूह

यह वह जगह है जहां शोधकर्ता में डेटा का उत्पादन करने के लिए डिज़ाइन किए गए एक-पर-इंटरैक्शन में लोगों का एक छोटा समूह शामिल होता है जो अनुसंधान विषय के संबंध में अंतिम निर्णय पर पहुंचने में सहायता करेगा। समूह ने स्वतंत्र रूप से विषय पर चर्चा की, और शोधकर्ता किसी भी महत्वपूर्ण जानकारी को नोट करते हैं।

गहन साक्षात्कार

यह वह जगह है जहाँ शोधकर्ता एक-एक पेसिंग में प्रत्येक भागीदार से सीधे बात करता है। साक्षात्कारकर्ता प्रतिभागी को पहले से निर्धारित प्रश्नों की संख्या या विचार-विमर्श के लिए उप-विषयों के साथ संपर्क करता है। सवाल प्रतिबंधक नहीं हैं, लेकिन बातचीत के दौरान अतिरिक्त जानकारी के लिए अनुमति देते हैं। इसके अलावा, शोधकर्ता में रुचि के कुछ विषय हो सकते हैं जो उसे चर्चा की दिशा में मार्गदर्शन करने में सक्षम बनाएंगे।

मौखिक इतिहास

इस पद्धति का उपयोग घटनाओं, समुदाय, समूह के ऐतिहासिक पैटर्न को तैयार करने के लिए किया जाता है, और इसमें विस्तारित अवधि के लिए या तो एक या एक से अधिक प्रतिभागियों के साथ किए गए कुछ गहन साक्षात्कार शामिल होते हैं।

प्रतिभागी अवलोकन

यह लगभग अवलोकन विधि की तरह है, लेकिन प्रतिभागी अवलोकन में, शोधकर्ता पहले हाथ की जानकारी प्राप्त करने के उद्देश्य से प्रतिभागी के समान कार्रवाई करता है।

सामग्री विश्लेषण

समाजशास्त्रियों द्वारा इस पद्धति का उपयोग समुदायों की सामाजिक जीवन को शब्दों की व्याख्या के माध्यम से निर्धारित करने के लिए किया गया था, और फिल्म, संगीत, दस्तावेज, कला और अन्य स्वदेशी उत्पादों से चित्र। शोधकर्ता यह पता लगाता है कि छवियों या शब्दों का उपयोग कैसे किया जाता है और किस संदर्भ में किसी विशेष समुदाय के सांस्कृतिक परिप्रेक्ष्य के बारे में निष्कर्ष निकालना है।

डेटा का विश्लेषण

एक बार जब शोधकर्ता पर्याप्त डेटा एकत्र कर लेता है, तो अगला और निर्धारित कदम डेटा विश्लेषण कहलाता है। गुणात्मक रूप से, डेटा विश्लेषण में निम्नलिखित चरण शामिल हैं: डेटा का ट्रांसक्रिप्शन, डेटा की कोडिंग, और अधिक महत्वपूर्ण रूप से डेटा की व्याख्या और सामान्यीकरण। हम संक्षेप में चरणों की व्याख्या करेंगे।

डेटा का ट्रांसक्रिप्शन: इसमें दृश्य और श्रव्य डेटा को एक लिखित तरीके से परिवर्तित करना शामिल है जो शोधकर्ता निर्णय का निर्माण करेगा। इस प्रक्रिया को कंप्यूटर में माइक्रोसॉफ्ट वर्ड के उपयोग द्वारा सुगम बनाया जा सकता है।

डेटा का कोडिंग: यह वाक्यांशों या शब्दों को समानताओं के साथ ढूंढता है और छँटाई करने के बाद उन्हें एक श्रेणी में रखता है। इस प्रक्रिया को उसी विशेषताओं के साथ अधिक व्यापक डेटा को वर्गीकृत करने में आवश्यक है, जिसे थीम कहा जाता है ताकि पूरे रिश्ते को समझा जा सके।

डेटा की व्याख्या और सामान्यीकरण: उपस्थिति साहित्य के समर्थन से, शोधकर्ता संबंधित विषयों में अपनी निर्णायक छाप बनाता है, अध्ययन के मापदंडों पर विचार करता है और एक रिपोर्ट में अपने निष्कर्षों को प्रस्तुत करता है। यद्यपि परिणामों को संश्लेषित करने और प्रस्तुत करने के कई तरीके हैं, शोधकर्ता को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि निष्कर्ष प्रतिभागियों के उद्धरणों द्वारा सीधे समर्थित है। कोटेशन पाठकों को यह स्पष्ट कर देता है कि चर्चा किए गए विषय प्रतिभागियों के साक्षात्कार से आए थे और यह शोधकर्ता की राय नहीं है।

यह ध्यान रखना आवश्यक है कि, गुणात्मक डेटा व्याख्या में मार्गदर्शक सिद्धांत शोधकर्ता प्रभाव है। वह जांचे गए डेटा को देखता है और एक अलग-अलग गुणात्मक रूप में एक व्यक्तिगत राय और रिपोर्ट बनाकर व्याख्या करता है।