1.4.2 जटिलता पर सादगी

जटिल अनुसंधान आश्चर्य की बात कुछ की किसी को मनाने कभी नहीं कर सकते हैं। आप दिमाग को बदलने के बारे में परवाह है, तो अपने शोध आसान होना चाहिए।

डिजिटल युग में सामाजिक अनुसंधान अक्सर ऐसी कल्पना एल्गोरिदम और परिष्कृत कंप्यूटिंग के रूप में जटिलता के साथ जुड़ा हुआ है। क्योंकि सबसे कायल सामाजिक अनुसंधान अक्सर सरल है यह दुर्भाग्यपूर्ण है। स्पष्ट होना, सरल अनुसंधान आसान अनुसंधान के रूप में ही नहीं है। वास्तव में, यह अक्सर सरल बनाने के लिए अनुसंधान के लिए बहुत कठिन है।

सबसे महत्वपूर्ण सरल अनुसंधान पसंद करने के कारण यह एक ही तरीका विश्वसनीय, अप्रत्याशित परिणाम बनाने के लिए है। उदाहरण के लिए, कल्पना है कि आप सिर्फ एक अविश्वसनीय रूप से जटिल पद्धति का उपयोग कर कुछ अनुसंधान का आयोजन किया है। अपने परिणाम आपकी अपेक्षा से मेल खाते हैं, तो आप शायद उन्हें स्वीकार करेंगे। अप्रत्याशित परिणाम को स्वीकार करने या जटिल कार्यप्रणाली शक: लेकिन, अगर अपने परिणामों को आप क्या उम्मीद से अलग कर रहे हैं, तो आप दो विकल्प हैं। मेरा अनुमान है कि आप और अधिक जटिल कार्यप्रणाली पर संदेह करने की संभावना है। यह सही समझ में आता है, लेकिन इसका मतलब यह है कि और अधिक जटिल कार्यप्रणाली, कम संभावना है कि यह अप्रत्याशित परिणाम है कि आप वास्तव में विश्वास नहीं करेगा उत्पादन होता है। कुछ बिंदु पर, तरीकों इतनी जटिल है कि केवल परिणाम है कि आप विश्वास कर सकते हैं कि आप उन उम्मीदों से मेल हैं बन सकता है। अनुसंधान अपने मन बदलने के लिए सक्षम होना चाहिए: उस बिंदु पर, अनुसंधान बहुत महत्वपूर्ण कुछ खो दिया है।

समस्या यह है कि मैं सिर्फ वर्णित है एक बार जब आप किसी और के मन बदलने के लिए कोशिश कर रहा शुरू कभी अधिक गंभीर है। किसी और के लिए एक अप्रत्याशित परिणाम है कि अनुसंधान के एक अविश्वसनीय रूप से जटिल टुकड़ा पेश की कल्पना करो। यही कारण है कि अन्य व्यक्ति को नहीं खर्च किया गया महीनों के अपने कोड लिखने और अपने डेटा इसलिए जब वे अप्रत्याशित परिणाम को स्वीकार करने या जटिल कार्यप्रणाली शक के विकल्प के साथ सामना कर रहे हैं के माध्यम से काम कर रहे हैं, वे लगभग निश्चित रूप से जटिल कार्यप्रणाली पर संदेह करने जा रहे हैं। आप अपने मन बदलने के लिए किसी और को समझाने के बारे में परवाह है, तो अपने अनुसंधान सरल होने की जरूरत है।

सरल अनुसंधान प्रश्न और डेटा के बीच एक प्राकृतिक फिट से आता है; दूसरे शब्दों में, अच्छा अनुसंधान डिजाइन में। गरीब अनुसंधान डिजाइन, हालांकि, बदसूरत जटिलता है कि एक सवाल है जिसके लिए वे अच्छी तरह से अनुकूल नहीं हैं के लिए अपने डेटा खींच से आने के लिए ले जाता है। इस पुस्तक में सवाल और डेटा के बीच एक प्राकृतिक फिट बनाने के लिए दो दृष्टिकोण पर केंद्रित है। सबसे पहले, इस पुस्तक में मदद मिलेगी आप अपने डेटा की यथार्थवादी सवाल पूछते हो। दूसरा, इस किताब को आप सही डेटा आपके सवाल का जवाब देने के लिए इकट्ठा करने में मदद करेगा।