Понимание качественных данных: типы, примеры и методы анализа

Качественные данные относятся к нечисловой информации, которая собирается посредством наблюдений, интервью и других источников, которые невозможно измерить или количественно оценить. Он дает представление о причинах поведения, взглядов и предпочтений людей и помогает исследователям понять контекст и нюансы конкретного явления.

Примеры качественных данных включают в себя:

1. Ответы на открытый опрос
2. Стенограммы интервью
3. Замечания по наблюдениям
4. Обсуждения в фокус-группах
5. Формы обратной связи с клиентами
6. Посты в социальных сетях
7. Обзоры продуктов
8. Отчеты о пользовательском опыте… Качественные данные часто используются в социальных науках, исследованиях рынка и проектировании пользовательского опыта (UX), чтобы получить более глубокое понимание опыта, отношений и поведения людей. Это может помочь исследователям выявить закономерности, темы и тенденции, которые могут быть неочевидны только с помощью количественных данных.

Некоторые распространенные методы сбора качественных данных включают в себя:

1. Интервью: Индивидуальные или групповые собеседования могут проводиться лично, по телефону или онлайн.
2. Фокус-группы: организованное обсуждение с небольшой группой людей для сбора их мнений и идей.
3. Наблюдательные исследования: Исследователи могут наблюдать за людьми в их естественной среде, чтобы понять их поведение и опыт.
4. Опросы: открытые вопросы можно использовать для сбора качественных данных посредством опросов.
5. Мониторинг социальных сетей: анализ сообщений и разговоров в социальных сетях может дать ценную информацию об отношениях и поведении людей. Качественный анализ данных включает в себя выявление закономерностей, тем и кодов в данных и часто включает ручное кодирование и категоризацию данных. Некоторые распространенные методы анализа качественных данных включают:

1. Контент-анализ: исследователи могут анализировать большие объемы текстовых или аудиоданных для выявления закономерностей и тем.
2. Обоснованная теория: метод разработки теорий, основанный на эмпирических данных.
3. Тематический анализ: выявление и кодирование тем в данных.
4. Анализ дискурса: анализ использования языка и динамики власти в социальных взаимодействиях. В целом качественные данные обеспечивают богатое и детальное понимание опыта и отношений людей и могут использоваться для принятия широкого спектра решений, от разработки продукта до маркетинговых стратегий.