Практики анализа качественных данных в социальных науках

книга

Практики анализа качественных данных в социальных науках

Здесь можно купить книгу "Практики анализа качественных данных в социальных науках " в печатном или электронном виде. Также, Вы можете прочесть аннотацию, цитаты и содержание, ознакомиться и оставить отзывы (комментарии) об этой книге.

Автор: Марина Александрова, Наталья Воронина (Мастикова), Анастасия Говорова, Ольга Гурова, Екатерина Дьяченко

Форматы: PDF

Издательство: Издательский дом Высшей школы экономики

Год: 2023

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-7598-2542-5 (в обл.). – ISBN 978-5-7598-2497-8 (e-book).

Страниц: 384

Артикул: 101322

Возрастная маркировка: 16+

Электронная книга

352 ₽

Купить и скачать

Читать фрагмент

Аннотация

Краткая аннотация книги "Практики анализа качественных данных в социальных науках"

Учебное пособие отражает разнообразие способов анализа качественных данных — интервью, наблюдений, фотографий, онлайн-сообщений и проч. Практикующие социальные исследователи рассказывают о принципах работы и личном опыте применения таких методов, как нарративный, тематический, сетевой анализ, дискурс-анализ, обоснованная теория, качественный контент-анализ, текст-майнинг. Книга состоит из трех взаимосвязанных разделов. В первом разделе читателю предлагается разобраться в специфике качественного анализа данных и сориентироваться в сложившемся методическом ландшафте. Во втором разделе авторы показывают особенности кодирования и обработки данных, демонстрируют специфику работы с различным программным обеспечением — ATLAS.ti, NVivo, Dedoose, Python и проч. В третьем разделе рассказывается о том, в каких форматах можно представить результаты качественного исследования. Каждая глава содержит объяснение ключевых понятий и одновременно показывает примеры и возможные алгоритмы работы с данными. Издание адресовано широкому кругу читателей — студентам, исследователям, преподавателям, реализующим проекты и преподающим дисциплины по методологии и методам социального исследования.

Содержание

Содержание книги "Практики анализа качественных данных в социальных науках "

Введение
РАЗДЕЛ I. МНОГООБРАЗИЕ ДАННЫХ И МЕТОДОВ АНАЛИЗА
Глава 1. Качественные данные и дилеммы аналитика
Глава 2. Нарративный анализ в социологии: подход, метод или метафора?
Глава 3. Дискурс-анализ как метод анализа текста: опыт применения постструктуралистской теории дискурса для изучения конфликта в индустрии моды
Глава 4. Опыт применения тематического анализа в изучении идентичности индустриального рабочего
Глава 5. Качественный контент-анализ: возможности, методика, процедуры
РАЗДЕЛ II. ПРАКТИКИ КОДИРОВАНИЯ И ОБРАБОТКИ КАЧЕСТВЕННЫХ ДАННЫХ
Глава 6. Опыт кодирования «на бумаге», или Как исследователю с количественным бэкграундом научиться анализировать интервью
Глава 7. Обработка данных интервью в NVivo: опыт изучения эмоциональных высказываний в отношении социальной мобильности
Глава 8. Преодолевая практику cherry picking: аналитический путь от 100 часов интервью до диссертационной главы
Глава 9. Возможности и ограничения ATLAS.ti при обработке массивов текста: кодирование и количественный анализ
Глава 10. Как онлайн-инструменты могут облегчить коллективный анализ глубинных интервью
Глава 11. Возможности и ограничения текст-майнинга: применение современных методов анализа текстовых данных
РАЗДЕЛ III. ЖАНРЫ ПРЕЗЕНТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ
Глава 12. Фотография в социологической работе: практики сбора и презентации
Глава 13. Публичные выступления как жанр презентации результатов
ПРИЛОЖЕНИЕ
Путеводитель по базовым функциям ATLAS.ti
Библиография
Сведения об авторах

Отзывы

Все отзывы о книге Практики анализа качественных данных в социальных науках

Чтобы оставить отзыв, зарегистрируйтесь или войдите

Отрывок из книги Практики анализа качественных данных в социальных науках

Раздел I. Многообразие данныхи методов анализа84ским принципом — поиском объективного, обобщаемого, надеж-ного и воспроизводимого знания. В свою очередь, рефлексивный подход, напротив, служит примером «большого Ку» (Big Q) [Ibid.], где качественные исследования не просто концептуализируются как ин-струменты и методы, но и предполагают использование принципов качественного исследования. По этой причине Big Q иногда назы-вают «полностью качественным» — исследованием, которое являет-ся качественным как в технике, так и в методологии с присущей ей концептуализацией субъективности исследователя как ресурса для проекта, а также получаемого смысла и знания как локализованного и контекстуального [Braun, Clarke, 2020].Не скрою, что для меня все еще остается непонятным отличие тематического анализа от качественного контент-анализа. Приве-денная выше табл. 4.1 лишь указывает на их процедурное сходство. Предположу, что их отличие состоит в разных условиях станов-ления — тематический анализ развивался как более простая вер-сия GT, в то время как качественный контент-анализ произошел от классического (количественного) контент-анализа и был предна-значен для изучения массовых коммуникаций. Подробнее различия этих методов были описаны в статье В. Браун и В. Кларк [Ibid.], а о современных возможностях качественного контент-анализа расска-зывает Ольга Савинская в гл. 5 данной книги. Базовые понятия и процедуры тематического анализа Тема, в отличие от кода, — более широкая по значению смыс-ловая единица, которая объединяет несколько кодов; обычно она связана с предметом изучения и ис-следовательским вопросом, иногда может быть теоретически важным результатом [Bryman, 2016, p. 584]. Повторение темы в данных — важ-нейший критерий ее выделения. Од-Тема — это доминирующая по значению смысловая единица, объединяющая несколько кодов, связанная с предметом проекта и регулярно повторяющаяся в собранных данных.

С книгой "Практики анализа качественных данных в социальных науках" читают