3.1 Kuanzishwa

Watafiti ambao hujifunza dolphins hawawezi kuwauliza maswali na kwa hivyo wanalazimika kujaribu kujifunza kuhusu dolphins kwa kuchunguza tabia zao. Watafiti ambao hujifunza binadamu, kwa upande mwingine, huwa rahisi: washiriki wao wanaweza kuzungumza. Kuzungumza na watu ilikuwa sehemu muhimu ya utafiti wa jamii katika siku za nyuma, na ninatarajia kuwa itakuwa pia wakati ujao.

Katika utafiti wa kijamii, kuzungumza na watu kawaida huchukua aina mbili: tafiti na mahojiano ya kina. Kwa kusema, uchunguzi wa kutumia tafiti unahusisha uajiri wa utaratibu wa idadi kubwa ya washiriki, maswali yenye muundo, na matumizi ya mbinu za takwimu za kuzalisha kutoka kwa washiriki kwa idadi kubwa. Utafiti kwa kutumia mahojiano ya kina, kwa upande mwingine, inahusisha idadi ndogo ya washiriki, mazungumzo ya nusu, na matokeo ya maelezo mazuri, ya ubora ya washiriki. Uchunguzi na mahojiano ya kina ni mbinu zote za nguvu, lakini tafiti zinaathirika zaidi na mabadiliko kutoka kwa analog hadi umri wa digital. Kwa hiyo, katika sura hii, nitazingatia utafiti wa uchunguzi.

Kama nitakavyoonyesha katika sura hii, umri wa digital hujenga fursa nyingi za kusisimua kwa watafiti wa uchunguzi kukusanya data kwa haraka zaidi na kwa bei nafuu, kuuliza aina tofauti za maswali, na kukuza thamani ya data za utafiti na vyanzo vya data kubwa. Wazo kwamba utafiti wa utafiti unaweza kubadilishwa na mabadiliko ya teknolojia sio mpya, hata hivyo. Karibu 1970, mabadiliko sawa yalifanyika na teknolojia tofauti ya mawasiliano: simu. Kwa bahati nzuri, kuelewa jinsi simu iliyobadili utafiti wa uchunguzi inaweza kutusaidia kufikiria jinsi umri wa digital utabadilisha utafiti wa uchunguzi.

Utafiti wa uchunguzi, kama tunavyoijua leo, ulianza miaka ya 1930. Wakati wa kwanza wa utafiti wa uchunguzi, watafiti wangependa maeneo ya kijiografia kwa nasibu (kama vile vitalu vya jiji) na kisha kusafiri kwenda maeneo hayo ili kuwa na mazungumzo ya uso kwa uso na watu katika kaya za sampuli. Kisha, maendeleo ya teknolojia-ugawanyiko mkubwa wa simu za mkononi katika nchi tajiri-hatimaye imesababisha kipindi cha pili cha utafiti wa uchunguzi. Wakati huu wa pili ulikuwa tofauti katika jinsi watu walivyokuwa sampuli na jinsi mazungumzo yalitokea. Katika zama za pili, badala ya sampuli kaya katika maeneo ya kijiografia, watafiti nasibu sampuli nambari za simu katika utaratibu unaoitwa namba ya nambari ya random . Na badala ya kusafiri kuzungumza na watu kwa uso, watafiti badala yao waliwaita kwenye simu. Hizi zinaweza kuonekana kama mabadiliko madogo ya vifaa, lakini walifanya uchunguzi wa utafiti kwa kasi zaidi, nafuu, na zaidi kubadilika. Mbali na kuwawezesha, mabadiliko haya pia yalikuwa na wasiwasi kwa sababu watafiti wengi walikuwa na wasiwasi kuwa taratibu hizi mpya na ufuatiliaji zinaweza kuanzisha aina tofauti za uhamisho. Lakini hatimaye, baada ya kazi nyingi, watafiti walitambua jinsi ya kukusanya data kwa uaminifu kwa kutumia nambari ya simu ya random na mahojiano ya simu. Kwa hiyo, kwa kuhakikisha jinsi ya kufanikisha miundombinu ya teknolojia ya jamii, watafiti waliweza kuboresha jinsi walifanya utafiti wa uchunguzi.

Sasa, maendeleo mengine ya teknolojia-umri wa digital-hatimaye itatuletea katika kipindi cha tatu cha utafiti wa uchunguzi. Mpito huu unaongozwa kwa sehemu na uharibifu wa taratibu za mbinu za zama za pili (BD Meyer, Mok, and Sullivan 2015) . Kwa mfano, kwa sababu mbalimbali za kiteknolojia na kijamii, viwango vya upendeleo - yaani, idadi ya watu wasiohusika katika tafiti-yameongezeka kwa miaka mingi (National Research Council 2013) . Mwelekeo huu wa muda mrefu una maana kuwa kiwango cha nonresponse sasa kinazidi 90% katika tafiti za kawaida za simu (Kohut et al. 2012) .

Kwa upande mwingine, mabadiliko ya kipindi cha tatu pia inaendeshwa kwa sehemu na fursa mpya za kusisimua, ambazo nizoelezea katika sura hii. Ingawa mambo hayajawahi kutatuliwa, natarajia kwamba kipindi cha tatu cha utafiti wa uchunguzi kitaonyeshwa na sampuli isiyowezekana, mahojiano yanayosimamiwa na kompyuta, na kuunganishwa kwa tafiti kwa vyanzo vyenye vya data (meza 3.1).

Jedwali 3.1: Eras tatu ya Utafiti wa Utafiti Kulingana na Groves (2011)
Sampuli Kuhojiana Hali ya data
Awali ya kwanza Eneo la uwezekano wa sampuli Uso kwa uso Uchunguzi wa pekee
Nyakati ya pili Kupiga kura kwa mara kwa mara (RDD) uwezekano wa sampuli Simu Uchunguzi wa pekee
Wakati wa tatu Sampuli isiyowezekana Usimamizi wa kompyuta Uchunguzi unaohusishwa na vyanzo vya data kubwa

Mpito kati ya pili na ya tatu ya utafiti wa uchunguzi haujawahi kabisa, na kumekuwa na mjadala mkali kuhusu jinsi watafiti wanapaswa kuendelea. Kuangalia nyuma juu ya mpito kati ya mistari ya kwanza na ya pili, nadhani kuna ufahamu mmoja muhimu kwa sisi sasa: mwanzo sio mwisho . Hiyo ni, awali mbinu nyingi za simu za pili zilikuwa zinafaa na hazifanya kazi vizuri sana. Lakini, kwa kazi ngumu, watafiti walitatua matatizo haya. Kwa mfano, watafiti walikuwa wakifanya kupiga simu kwa njia ya random kwa miaka mingi kabla Warren Mitofsky na Joseph Waksberg walifanya mbinu ya kupiga simu ya nambari ya random ambayo ilikuwa na tabia nzuri na ya kinadharia (Waksberg 1978; ??? ) . Hivyo, hatupaswi kuchanganya hali ya sasa ya mbinu za zama za tatu na matokeo yao ya mwisho.

Historia ya uchunguzi wa uchunguzi unaonyesha kwamba shamba hutokea, linalotokana na mabadiliko katika teknolojia na jamii. Hakuna njia ya kuacha kwamba mageuzi. Badala yake, tunapaswa kukubaliana, tunapoendelea kuteka hekima kutoka kwa mapema, na ndiyo njia ambayo nitachukua katika sura hii. Kwanza, nitasema kuwa vyanzo vingi vya data hazitafasiri uchunguzi na kwamba wingi wa vyanzo vya data kubwa huongezeka-haipungua-thamani ya tafiti (kifungu 3.2). Kutokana na msukumo huo, nitafupisha jumla ya mfumo wa kosa la utafiti (sehemu ya 3.3) ambayo ilianzishwa wakati wa kwanza ya utafiti wa uchunguzi. Mfumo huu unatuwezesha kuelewa mbinu mpya za uwakilishi-hasa, sampuli zisizo uwezekano (kifungu 3.4) -na njia mpya za kupima-hasa, njia mpya za kuuliza maswali kwa washiriki (sehemu ya 3.5). Hatimaye, nitaelezea templates mbili za utafiti wa kuunganisha data za utafiti kwa vyanzo vya data kubwa (kifungu 3.6).