1 METODY A TECHNIKY SOCIÁLNÍHO VÝZKUMU DUŠAN JANÁK Opava 2017 2 Obsah Úvod ........................................................................................................................................................ 5 1 Povaha sociálních věd a sociologického výzkumu; model empirického výzkumu.......................... 8 1.1 Věda jako forma vědění........................................................................................................... 9 1.2 Historický exkurz do doby formování sociálních věd ............................................................ 10 1.3 Multiparadigmatický charakter sociálních věd ..................................................................... 12 1.4 Typy výzkumu a model empirické vědy................................................................................. 13 1.5 Pojmy..................................................................................................................................... 15 2 Výzkumy začínají v knihovně - Jak číst odborný text v sociálních vědách..................................... 18 2.1 Práce s odbornými texty v procesu empirického výzkumu................................................... 18 2.2 „Návod k použití“ odborného textu...................................................................................... 20 2.3 Dokumentace o přečteném................................................................................................... 22 2.4 Typy odborných textů............................................................................................................ 23 3 Výzkumy končí textem - Jak psát odborný text v sociálních vědách............................................. 25 3.1 Projekt výzkumu.................................................................................................................... 26 3.1.1 Jak na to?....................................................................................................................... 27 3.2 Logika výzkumné stati (TAIMRD)........................................................................................... 29 3.3 Diplomová práce jako odborný text...................................................................................... 30 4 Kvantitativní a kvalitativní výzkumné paradigma (jejich rozdílnost i komplementarita).............. 32 4.1 Historický exkurz do doby formování kvantitativního a kvalitativního výzkumného paradigmatu ...................................................................................................................................... 33 4.2 Rozdíly kvantitativního a kvalitativního přístupu.................................................................. 34 4.2.1 Logika kvantitativního a kvalitativního výzkumu: Testování hypotéz versus rozumění 35 4.2.2 Redukce v obou typech výzkumu.................................................................................. 37 4.2.3 Generalizace.................................................................................................................. 37 4.2.4 Standardizace a otázka reliability.................................................................................. 38 4.2.5 Otázka validity ............................................................................................................... 38 5 Hlavní metody kvantitativního výzkumu; validita a reliabilita a problém hypotéz....................... 41 5.1 Hlavní metody kvantitativního výzkumu............................................................................... 42 5.1.1 Společenský průzkum.................................................................................................... 43 5.1.2 Experiment .................................................................................................................... 43 5.1.3 Analýza oficiálních statistik a sekundární analýza dat................................................... 44 5.1.4 Strukturované pozorování............................................................................................. 44 5.1.5 Obsahová analýza.......................................................................................................... 44 5.2 Etapy kvantitativního výzkumu ............................................................................................. 45 3 6 Výběrové šetření v sociologii: problém reprezentativity .............................................................. 50 6.1 Základní pojmy: populace, vzorek, reprezentativita............................................................. 51 6.2 Základní způsoby konstrukce vzorku..................................................................................... 52 6.2.1 Náhodné výběry ............................................................................................................ 52 6.2.2 Záměrné výběry (kvótní, účelový, snowball, teoretický)............................................... 54 6.2.3 Nahodilý výběr a samovýběr......................................................................................... 55 6.2.4 Velikost vzorku .............................................................................................................. 57 7 Dotazník a pozorování jako techniky sběru dat: problém operacionalizace................................. 60 7.1 Operacionalizace a problém překladu v sociologickém výzkumu......................................... 61 7.2 Důsledky pro formulaci otázek v dotazníku .......................................................................... 64 7.3 Dotazník jako celek................................................................................................................ 66 8 Analýza kvantitativních dat a interpretace výsledků výzkumu ..................................................... 69 8.1 Proměnné a jejich indikátory ................................................................................................ 69 8.2 Matice dat, kódování a rekódování dat................................................................................. 71 8.3 Třídění 1. stupně.................................................................................................................... 73 8.4 Třídění 2. stupně.................................................................................................................... 74 8.5 Třídění 3. a vyšších stupňů .................................................................................................... 77 8.6 Interpretace výsledků aneb je třeba opět vzít rozum do hrsti.............................................. 77 9 Obsahová analýza dokumentů: metoda na pomezí kvantitativních a kvalitativních postupů...... 80 9.1 Co je to obsahová analýza..................................................................................................... 80 9.2 Kvantitativní versus kvalitativní obsahová analýza ............................................................... 81 9.3 Jak na to?............................................................................................................................... 82 9.3.1 Výzkumná otázka........................................................................................................... 82 9.3.2 Rozhodnutí o populaci a vzorku .................................................................................... 82 9.3.3 Definice analytické jednotky ......................................................................................... 82 9.3.4 Vymezení klíčových proměnných.................................................................................. 83 9.3.5 Operacionalizace ........................................................................................................... 83 9.3.6 Kódovací klíč.................................................................................................................. 84 9.3.7 Validita a reliabilita........................................................................................................ 87 9.3.8 Datová matice................................................................................................................ 88 10 Základní kvalitativní metody výzkumu ...................................................................................... 92 10.1 Preference kvalitativních výzkumníků................................................................................... 93 10.2 Hlavní metody kvalitativního výzkumu ................................................................................. 93 10.2.1 Kvalitativní pozorování.................................................................................................. 94 10.2.2 Analýza textů a dokumentů........................................................................................... 96 10.2.3 Kvalitativní rozhovor...................................................................................................... 97 4 10.2.4 Kvalitativní analýza zvukových a obrazových záznamů................................................. 97 10.2.5 Jiný způsob členění hlavních metod kvalitativního výzkumu........................................ 97 10.3 Reliabilita v kvalitativním výzkumu ....................................................................................... 98 10.4 Generalizace v kvalitativním výzkumu .................................................................................. 98 11 Analýza a interpretace kvalitativních dat................................................................................ 101 11.1 Principy kvalitativní analýzy dat .......................................................................................... 101 11.2 Příprava dat k analýze ......................................................................................................... 103 11.3 Kódování.............................................................................................................................. 104 11.4 Reliabilita a validita kvalitativní analýzy a interpretace ...................................................... 107 11.5 Prezentace dat..................................................................................................................... 107 12 Empirický výzkum v bakalářské a diplomové práci, prezentace dat a etika výzkumu ............ 109 12.1 Místo empirického výzkumu v rámci bakalářské nebo diplomové práce ........................... 110 12.2 Praktická část DP nemusí být totéž, co výzkum .................................................................. 111 12.3 Výzkumná část kvantitativní................................................................................................ 111 12.4 Úvod, závěr, literatura, přílohy............................................................................................ 116 12.5 Výzkumná část kvalitativní .................................................................................................. 117 Literatura............................................................................................................................................. 120 5 Úvod Předkládaný text je určen zejména pro studenty Ústavu psychologických a pedagogických věd a pro Ústav veřejné správy a regionální politiky. Je koncipován tak, aby poskytl vstupní náhled do oblasti metod a technik sociálních výzkumů studentům, kteří o sociálním výzkumu nevědí téměř nic. Hlavní smysl a důvod zařazení tohoto kurzu v souvislosti výuky spočívá v tom, že základní představa o tvorbě sociálně vědního poznání by měla být nezbytným prvkem vzdělání každého vysokoškolského studenta, jenž studuje v oblasti sociálních věd. Bez ohledu na to, zda se student vzdělává v některé z klasických sociálně vědních disciplín, jako je sociologie, psychologie, antropologie, geografie apod., nebo zda studuje obor, který je postaven na užším vztahu k pracovní praxi (sociální patologie a prevence, veřejná správa, sociální práce, sociální politika, sociální patologie a prevence atd.). U těch více vědecky orientovaných oborů jde o získání předpokladů pro úspěšnou budoucí produkci poznání. U více prakticky zaměřených oborů jde spíše o to, aby uměli sociálně vědní poznání adekvátně používat. Ale bez alespoň základní znalosti o jeho tvorbě to jde jen těžko. Další nezanedbatelnou rovinou je skutečnost, že výsledné (bakalářské a diplomové) práce studentů obou kateder by měly mít určitý praktický rozměr. Jeden ze způsobů, jak dostát tomuto požadavku na sepětí s praxí, je realizace výzkumu v nějaké z hlediska studentova oboru relevantní sféře sociálního života (od výzkumu sociálně problematických skupin až po případové studie o organizacích poskytujících sociální služby) Předkládaný text je jakýmsi uvedením do problematiky sociálních výzkumů. Zaměřuje se proto jednak na obecnou logiku sociálně vědního výzkumu a dále přibližuje podrobněji především logiku kvantitativní linie výzkumu. Text je koncipován tak, že začíná od obecného úvodu do logiky sociálních věd, zaměřuje se na počáteční stadia výzkumného procesu a tvorbu výzkumného projektu. Protože nejtypičtější metodou kvantitativního přístupu je tvorba dotazníku, je právě této metodě věnována podstatná část textu. Úspěšné zvládnutí kurzu není podmíněno předchozím absolvováním jiného kurzu. Text skript je rozvržen podle hlavních problémových okruhů do dvanácti základních kapitol. První kapitola pojednává přehledně o obecné logice sociálních věd i o tom, jak se věda liší od 6 jiných forem produkce vědění o sociálním světě. Kapitola také obsahuje přehled základních metodologických pojmů. Následující dvě kapitoly se zabývají někdy poněkud opomíjenou, ale důležitou otázkou, jak pracovat v rámci empirického výzkumu s odbornými texty, jež tvoří výchozí a vlastně i závěrečný bod každého zkoumání, i toho empirického. Každý výzkum začíná studiem textů, většinou jakousi vstupní přehledovou prací mapující stav bádání v dané problematice, a každý výzkum textem i končí  v podobě výzkumné stati, závěrečné zprávy, odborného článku či výzkumné monografie. Část třetí kapitoly je věnovaná tvorbě výzkumného projektu, který je většinou prvním textem, jenž bývá v rámci výzkumu vytvářen. Sociální výzkum stojí, obrazně řečeno, rozkročen na dvou nohách. Tu první tvoří tzv. kvantitativní linie výzkumu, ta druhá bývá označována jako kvalitativní výzkum. Čtvrtá kapitola přibližuje a porovnává oba tyto výzkumné přístupy a ukazuje jejich rozdílnost i komplementaritu. V dalších čtyřech kapitolách je výklad zaměřen především na kvantitativní podobu výzkumu. V obecné rovině jsou představeny hlavní metody kvantitativního výzkumu – společenský průzkum (survey), experiment, obsahová analýza, sekundární analýza dat sesbíraných za jiným účelem, než je účel výzkumu, strukturované pozorování a jeho jednotlivé etapy. Samostatná kapitola je věnovaná jednomu z klíčových problémů výzkumu, jejž představuje rozhodnutí, jaké lidi vlastně zkoumat (pozorovat, dotazovat) a na koho dalšího můžeme svá zjištění zobecňovat. Zvláštní kapitola pasáž se věnuje především problematice spojené se správnou formulací otázek v dotazníku a jeho celkovým uspořádáním. Pozornost je věnována analýze kvantitativních dat. Devátá kapitola představuje metodu obsahové analýzy, která se nalézá na rozhraní kvantitativních a kvalitativních postupů. Desátá a jedenáctá přibližují postupy kvalitativního výzkumu. Závěrečná kapitola se zaměřuje na prezentaci dat a místo empirického výzkumu v bakalářské práci. Kromě samotného těla textu, které shrnuje základní informace k dané problematice, případně zasazuje probíranou látku do širších souvislostí, jsou důležitou součástí každé kapitoly další tři její prvky. První tvoří kontrolní otázky, které směřují k nejpodstatnějším věcem nebo k věcem, 7 které obvykle dělají studentům problém se zapamatováním. Dále jsou ke každé kapitole zadány úkoly k promyšlení, pomocí kterých je možné si látku lépe osvojit. Třetí důležitou součástí je uvedená povinná literatura. Její rozsah není velký, většinou 10–20 stran ke každé kapitole. Je však volena tak, aby přístupnou formou a do větších podrobností rozšířila informace k probírané látce. Tato literatura je také vedle samotných skript závazným podkladem ke zkoušce. 8 1 Povaha sociálních věd a sociologického výzkumu; model empirického výzkumu RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Tato kapitola vám představuje specifickou povahu sociálních věd jak v jisté opozici k vědám přírodním, tak k jiným formám vědění. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Vymezit sociální vědy oproti vědám přírodním a humanitním i oproti dalším nevědeckým formám vědění. Získáte: Představu o povaze sociálně vědního výzkumu. Budete schopni: Vysvětlit odlišný charakter poznatků v různých typech věd z hlediska obecné povahy jejich získávání. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY věda, multiparadigmatická povaha sociálních věd, princip komplementarity v sociálních vědách, typy výzkumu, model empirické vědy, metoda PRŮVODCEM STUDIEM KAPITOLY V této úvodní kapitole si představíme stručně specifickou povahu sociálních věd a povahu sociálně vědního výzkumu na základě rozdílu přírodních a humanitních věd. Pro pochopení povahy a logiky sociálních věd jsou uvedeny historické okolnosti vzniku sociálních věd. 9 1.1 Věda jako forma vědění V průběhu existence lidského rodu si člověk vytvořil nejrůznější způsoby produkce a uchovávání vědění, informací a znalostí o sobě samém a o světě kolem sebe. Věda je jedním z nich. Vedle ní však můžeme vyjmenovat celou řadu dalších systémů vědění. Například náboženství ve svých nejrůznějších podobách podává určitou informaci o tom, jak vznikl svět, jak je i jak by měla být společnost uspořádána, a to v tak elementárních a samozřejmých věcech, jako je např. rodinný život. S náboženským životem je naše a vlastně každá civilizace natolik provázána, že není zřejmé, kde je společnost ovlivněna náboženskou tradicí a kde náboženství pouze kopíruje nenáboženskou sociální strukturu. Jinou formou vědění o společenském životě je umění, ve vztahu k sociální vědě zvláště film a literatura. Historické filmy nám přinášejí často zprávu o tom, jak tomu mohlo být, a tzv. vědeckofantastické filmy zase o tom, jak tomu možná bude. Tzv. sociální romány Émila Zoly byly psány s jasnou intencí pravdivé výpovědi něčeho podstatného o sociálních podmínkách své doby. Pasternakův Doktor Živago poskytne nejen umělecký zážitek, ale také poměrně věrohodný popis atmosféry revolučního Ruska. A nemusíme jít ani daleko za hranice ani do minulosti. Romány od Viewegha nebo Škvoreckého nám přece také podávají určitou zprávu o naší společenské situaci. Vedle uvedených forem vědění máme také informace ze svého každodenního života. Rodiče a známí jsou pro nás nepostradatelným zdrojem vědění o tom, jak to chodí ve společnosti i v přírodě. To, co odlišuje vědu od jiných forem vědění, není ani tak povaha otázek, které si klade, nebo snad odlišnost předmětu, o kterém produkuje informace. To, co odlišuje vědu od dalších forem vědění, je především způsob produkce tohoto vědění. V jistém zjednodušení lze říci, že věda je především metoda. Metoda je způsob, jak se něco dělá. Nemusíme na tomto místě zabíhat do nejrůznějších problémů filosofie a metodologie vědy, ani do vyčerpávajících výčtů znaků vědeckého vědění. Od toho tu máme řadu specializovaných textů (např. Fajkus 2005). Pro naše potřeby je důležité si uvědomit, že ve vědě jde o jasné a viditelné rozlišení mezi výroky, které jsou potvrditelné důkazy a svědectvím, a těmi, které mají charakter hypotéz. A učinit to tak, aby v principu kdokoli jiný mohl dané tvrzení přezkoumat. Vyjádřeno odbornými termíny, hlavním znakem vědeckého vědění je jeho intersubjektivní kontrolovatelnost a verifikovatelnost, resp. falzifikovatelnost (tj. potvrditelnost, resp. vyvratitelnost). Proto se ve vědeckých textech klade velký důraz na popis metody, kterou jsme k danému poznatku dospěli. Poznatky, které nejsou ověřitelné, mají pouze nízkou vědeckou hodnotu. Rozdíl mezi vědou, která dokazuje, a vírou, která nepotřebuje důkazu, je zřejmý. Nejde o pravdivost či nepravdivost informace, ale o způsob jejího získání. Proto se také věda s náboženskou vírou nevylučuje. Jde o dva různé systémy vědění. Také literární dílo může podávat velmi pravdivou informaci o sociálním životě. Spisovatelé mohou využívat (a často využívají) podobné zdroje jako vědci. Nicméně samotná produkce umělecké informace není založena na intersubjektivně kontrolovatelných 10 postupech. Z hlediska charakteristik vědy má zpráva obsažená v uměleckém díle spíše hodnotu inspirace. Jistým specifikem sociologie je fakt, že přináší poznatky o světě, který všichni známe. Sociologie vynáší soudy o dění, na které máme všichni už nějaký názor, např. ne/přizpůsobivost etnických menšin, rozvodovost, ne/rovný přístup ke vzdělání, ne/rovné odměňování mužů a žen za práci atd. Proto je jednou ze základních perspektiv, vůči které se sociologie vymezuje, perspektiva laického každodenního vědění, které někdy označujeme jako tzv. vědění zdravého rozumu. Tím nechci říci, že by vědecký rozum byl nezdravý, ale to, že laické každodenní vědění má charakter tvrzení typu „to je přece jasné“ nebo „to dá zdravý rozum“, apod. Důvodem je to, že při praktické orientaci ve světě se nemůžeme nad každou sociální situací rozsáhle zamýšlet a zvažovat ji v rozličných kontextech. V praktickém životě musíme jednat, řešit své každodenní problémy. Vědění a argumenty, které máme při tom „po ruce“, neproblematizujeme, jednoduše je používáme. Polský sociolog Zygmunt Bauman (Bauman 1996: 1320) vymezuje několik dimenzí, v nichž se sociologické vědění zásadně liší od každodenního vědění, ačkoli se vztahuje na ty samé jevy. Vedle té základní zásady, že pro sociologii platí výše uvedená pravidla vědeckého dokazování, tj. požadavek, aby každý objev či nový poznatek bylo možné veřejně přezkoumat, pojmenovává Bauman další subtilnější charakteristiky. Sociologie se snaží překročit horizont zkušenosti každodenního životního světa. Snaží se rozšířit perspektivu, kterou nabízí individuálně žitý svět. A to jednak kvantitativně tím, že sbírá více faktů a místo jednotlivostí zkoumá statistiku; a jednak kvalitativně tím, že se snaží překročit individuální zkušenost a praktické zájmy směrem k historii společenského celku a jeho struktuře. Snaží se odhalit v individuálním životě nějaké obecnější struktury. S tím souvisí další specifikum sociologie, jež Bauman nazývá „oddůvěrňování důvěrného“ (Bauman 1996: 19). Míní tím právě schopnost podívat se na důvěrně známé události z úhlu, který odhaluje nové souvislosti, jež zůstávají v rutině každodennosti utajené. Tak například umožní vidět individuální pracovní úspěch či neúspěch nikoli (pouze) jako výsledek individuálních schopností a píle, ale jako určitou strukturální dispozici jisté sociální pozice dané sociálním původem člověka, který se na této pozici ocitnul. Podobně se například sociologie snaží odhalit strukturální příčiny volby určitého životního partnera, rozhodnutí o uzavření či neuzavření sňatku, přání mít nebo nemít určitý počet dětí apod. 1.2 Historický exkurz do doby formování sociálních věd Pro pochopení logiky sociálních věd je užitečné nahlédnout do historie, do doby jejich formování. Podle některých sociologů (např. Keller 1992: 9; 2004: 1319) lze zrod sociologie a sociálních věd obecně poměrně přesně datovat do doby společenského přerodu v Evropě na přelomu 18. a 19. století. 11 Společenská proměna měla tehdy charakter dvou revolucí  politické a průmyslové. Politická revoluce přinesla zásadní změny v oblasti moci. Jejím paradigmatickým příkladem je francouzská revoluce z roku 1789. Revoluční změny v této oblasti vedly k postupnému nastolení demokratické společnosti na občanském principu. I když ve zmiňovaných dobách byl v samotné Francii nebetyčný kontrast mezi rovnostářskou ideologií („svoboda, rovnost, bratrství“) a realitou centralizované moci byrokratického aparátu. Politická revoluce měla dva aspekty důležité pro vznik sociálních věd. Jednak šlo o hluboké poselství revoluce, že je možné aktivně zasahovat do společnosti a tvořit sociální řád, který byl v dobách minulých považován spíše za výraz boží prozřetelnosti či lidské přirozenosti než lidské aktivity, jednak politické změny přinesly tlak na vznik specializovaného vědění, využitelného pro potřeby řízení moderního státu. Průmyslová revoluce představovala radikální změny v oblasti ekonomiky a výroby s důsledky i pro sociální uspořádání. Agrární revoluce, tj. rozvoj produktivity zemědělských technologií, nestačila uspokojit prudký demografický nárůst obyvatelstva na venkově, který nepřímo sama podpořila. Přebytečné obyvatelstvo na venkově, které tam nestačila nasytit zemědělská produkce, částečně nasála industrializace městských center. Nové technologie změnily od základu organizaci výroby, kterou charakterizovala strojová výroba a tovární systém. Radikální transformace vlastnických vztahů (k půdě, k robotníkům) a změna pracovních podmínek (možnost stěhování za prací namísto práce ve venkovské komunitě, práce v továrnách bez tradičních svépomocných komunitních mechanismů) přispěly jednak k radikální změně sociálního uspořádání a jednak vytvořily řadu nových sociálních problémů, pro které se hledalo racionální řešení. Přírodní vědy, které slavily v té době velký triumf v oblasti materiální produkce, byly příslibem, že podobných výsledků bude možná již brzy dosaženo na poli sociálním. Poměrně záhy se však ukázalo, že budovat sociální vědy po vzoru věd přírodních má svá omezení. V závěru 19. století nabyly snahy o vymezení podobností i rozdílů mezi jednotlivými vědami a typy věd systematické podoby. Zejména v sociální vědě a ve filosofii a historii dospěli badatelé jako Windelband, Rickert, Dilthey ke zjištění, že existují dva základní typy věd. Jedny odhalují relativně neměnné zákonitosti jsoucna, pravidelnosti a produkují obecně platné poznatky. Druhý typ věd odhaluje jedinečnost ve světě, poznává neopakovatelné a nepravidelné prvky reality, které se nedají shrnout do obecných formulí. Tyto vědy produkují konkrétní, nezobecnitelné poznání. První typ vědy představují spíše vědy přírodní, druhý typ vědy představují spíše vědy sociální a humanitní. (Podrobněji k tehdejší argumentaci viz např. Janák (2005) nebo Dějiny… (1982: 159181)). Každý typ vědy má své klady a zápory. Zatímco nevýhodou druhého typu vědy je, že neformuluje obecně platná poznání jako např. matematika, první typ vědy nám zase není schopen říci nic podstatného o některých důležitých událostech společenského života. 12 Obecně platné výroky této vědy, k nimž nebude možné nalézt okamžitě celou sérii protipříkladů, budou mít povahu pouze povšechných a nic neříkajících tvrzení. Jedním ze základních argumentů pro zásadní rozdíl mezi přírodními a sociálními vědami v té době bylo zjištění, že v sociálních vědách je každý badatel součástí zkoumaného procesu. Když chci porozumět tomu, co je to národ, politická strana, rodina, rozvod, nevěra, korupce, svědomí atd., vždy využívám svou vlastní sociální zkušenost s těmito nebo podobnými jevy. Je to zkušenost, kterou prožívám. Například co je to svědomí a jak ovlivňuje společenské jednání, nejsem schopen posoudit, aniž bych měl se svědomím vlastní žitou zkušenost. Na základě své vlastní zkušenosti jsem schopen rozumět chování ostatních a například tomu, co je to, když někoho trápí špatné svědomí. Oproti tomu, když se snažím porozumět chemické struktuře rostlin nebo nerostů anebo lidského těla, využívám k tomu zcela odlišných myšlenkových postupů. 1.3 Multiparadigmatický charakter sociálních věd Spor mezi těmi, kteří chtěli budovat sociální vědu analogicky k vědám přírodním, a těmi, kteří argumentovali ve prospěch specifičnosti sociálních věd ve své radikální verzi, již odezněl. Nicméně některé jeho rysy přetrvávají v dnešní době v protikladech kvantitativní a kvalitativní linie výzkumu. Kvantitativní linie výzkumu má blíže k přírodním vědám, kvalitativní linie blíže k vědám humanitním, jako jsou např. literární a hudební věda nebo estetika. O obou těchto hlavních liniích sociálně-vědního výzkumu bude podrobněji pojednáno ve čtvrté kapitole. Tato dvojjedinost ukazuje na specifičnost sociálních věd. I. Wallerstein (1998) používá dělení věd na přírodní, sociální a humanitní. Sociální vědy leží mezi přírodními a humanitními právě proto, že využívají metodologických postupů obou typů věd. Sociální vědu charakterizuje různorodost nejen po stránce metodologické  v rovině protikladu spíše přírodovědného a spíše humanitního přístupu k výzkumu. Tato různorodost panuje i po stránce meritorní, tj. po stránce teoretických přístupů výkladů. Jedno z přijímaných schémat člení tyto teoretické přístupy v sociologii coby jedné z hlavních sociálních věd na funkcionalistické (sociální dění chápe jako harmonický systém), konfliktualistické (v jádru sociálního dění není harmonie, ale soupeření) a interpretativní (nic takového jako principy společenského systému neexistuje, důležití jsou konkrétní jednající lidé a jejich vnímání světa). Tuto pluralitu metodologických i výkladových principů nazýváme multiparadigmatičnost (paradigma = závazný výkladový rámec). Sociální vědy jsou multiparadigmatické. Nedá se jednoznačně a s konečnou platností říci, které z paradigmat je lepší nebo horší, i když často mohou vést k až protichůdným stanoviskům. Podle některých autorů (např. Petrusek 1993:2749) tento pluralistický 13 (multiparadigmatický) charakter sociálních věd není třeba brát jako jejich handicap. Adekvátnějším posouzením daného stavu je uznání komplementarity rozličných přístupů. Právě proto, že jsou rozdílné, je ale třeba si vypěstovat určitou schopnost rozeznávat, co se doplňuje, od toho, co je mechanickým eklekticismem. Dobrý sociální vědec by se měl naučit rozpoznat silná a slabá místa jednotlivých paradigmat a snažit se je podle toho co nejlépe využívat. 1.4 Typy výzkumu a model empirické vědy Není jeden závazný způsob, jak dělat sociologický výzkum. Existuje řada typologií výzkumné aktivity. Pro účely svého textu můžeme použít členění výzkumu na teoretický a empirický. K teoretickému výzkumu potřebujeme pouze knihovnu, psací potřeby a schopnost myslet. Prototypem takového typu výzkumu, na kterém si můžeme podstatu teoretického výzkumu představit, je matematika. Matematika nepracuje s reálnými objekty, ale s objekty ideálními. Číslo nelze zvážit, číslo si lze představit. Sčítání, násobení, odmocniny a další matematické operace nejsou smyslově vnímatelné procesy, ale jsou to procesy myšlení. V sociálních vědách představují takový typ výzkumu např. promýšlení obecné sociologické teorie (co je společnost, jednání, aktér, jak probíhá sociální proces ve své nejobecnější rovině, apod.) nebo rozbor koncepcí a teorií jiných sociologů, např. za účelem zjištění, jaké jsou jejich společné a rozdílné prvky. Můžeme zjišťovat, jaké vlastnosti jsou všem teoriím společné (a tak pravděpodobně nutné) a které pouze nahodilé. Naproti tomu empirický výzkum zkoumá smyslově vnímatelné objekty. Samozřejmě i tento typ výzkumu vždy pracuje s určitou literaturou a teoriemi. V podstatě každý výzkum ve vědě je do jisté míry teoretický. Nicméně některý je výlučně teoretický a druhý nejen teoretický. Příkladů empirického výzkumu v sociálních vědách byste sami vymysleli jistě celou řadu: výzkum veřejného mínění, studium míry sociální koheze ve školních třídách, měření postojů, analýza sňatkového chování atd. V těchto skriptech se budeme věnovat především, ale nejen výzkumu empirickému. I když způsobů, jak dělat empirický výzkum, je celá řada, (téměř) všechny výzkumy sledují shodnou obecnou logiku, kterou ukazuje následující graf. 14 GRAF 1. MODEL EMPIRICKÉ VĚDY Každý výzkum začíná více nebo méně vágní představou o předmětu, který chceme zkoumat. Tuto představu je třeba si nejprve zpřesnit získáním maximálního možného (a efektivního) přehledu o tom, co bylo v dané oblasti již vybádáno. Na základě teoretických poznatků potom výzkumník navrhne vlastní představu toho, jak vztahy v realitě fungují. Zejména v kvantitativním výzkumu si tento model formuluje v podobě hypotéz, tj. tvrzení, která mají podobu oznamovacích vět, jež popisují předpokládané vztahy v sociální realitě. V souvislosti se sňatkovým chováním mohou vypadat hypotézy třeba takto: Věková homogamie roste a souvisí se sňatkovým věkem mužů a žen. Věkově netradiční sňatky přibývají a souvisejí se sňatkovým věkem mužů a žen. Věkově tradiční a netradiční heterogamie se mění v čase a souvisí se sňatkovým věkem mužů a žen.1 Následně se tento model snaží otestovat pomocí sesbíraných empirických údajů. K tomuto účelu musí zkonstruovat určité nástroje pro sběr empirických dat (např. dotazník, záznamové archy a školení pozorovatelů apod.). Poté může následovat etapa sběru dat. Sesbíraná data (dotazníky, záznamy o pozorování, strukturované rozhovory, záznamy o analyzovaných dokumentech atp.) se dále analyzují, často pomocí speciálního softwaru na statistickou analýzu. Na základě analýzy dat výzkumník formuluje své závěry a interpretuje je v souvislosti s výchozím modelem a existujícím teoretickým 1 Příklady hypotéz jsou převzaty z výzkumu T. Katrňáka (2008). Homogamie znamená výběr partnera ze stejné skupiny, věková homogamie tedy znamená výběr stejně starého partnera. Heterogamie značí pravý opak, tj. výběr partnera z jiné skupiny. 15 poznáním. Jeho závěry se v podobě výzkumné zprávy, článku v odborném časopise nebo vědecké monografie stávají součástí teoretického vědění, z něhož mohou vycházet budoucí výzkumníci při svých vlastních výzkumech. 1.5 Pojmy Na závěr této kapitoly bychom si měli ujasnit základní obecné pojmy, které jsou v souvislosti s empirickým sociálním výzkumem často skloňované a s nimiž se budete setkávat v následujícím textu. Jedná se o termíny jako výzkum, průzkum, šetření, metoda, metodologie, metodika, technika sběru dat, design výzkumu, výzkumná strategie. Ačkoli vědecké termíny mají většinou poměrně jasně definované významové pole, k němuž se vztahují, ani ve vědě není význam neměnný a vědecké termíny nemají jeden jediný význam. Plyne to z povahy samotného jazyka, ať vědeckého nebo nevědeckého. Pojmy, slova a jejich význam nejsou stejné povahy jako kameny, které mají neměnné hranice. Hranice významů slov a pojmů, a to i těch vědeckých, jsou elastické. Některé více, jiné méně. Proto nebuďte překvapeni, pokud některý z následujících pojmů (ale i jiných pojmů v dalších vědních disciplínách) někde objevíte v jiném kontextu, než očekáváte. (Přehledně o pojmech používaných v sociálně-vědním výzkumu, včetně odkazů na další literaturu, pojednává Reichel (2009: 2639), jeho myšlenky jsou v dalším textu částečně přejaty). Pod pojmem výzkum se rozumí obecně proces získávání vědeckých poznatků. Zahrnuje jak čistě teoretickou (myšlenkovou) činnost, tak empirickou (smyslově vnímatelnou) podobu tohoto procesu. Můžeme říci, že se jedná o pojem nejobecnější. Průzkum je pojmem méně používaným. Nejčastěji se jím označuje část výzkumu, která probíhá v terénu. Šetření označuje ještě konkrétnější část výzkumu v terénu, kdy dochází k použití určitého výzkumného nástroje. Nejčastěji narazíte na spojení „dotazníkové šetření“, označující sběr dat pomocí dotazníku. Nebuďte překvapeni, pokud se setkáte s identickým použitím pojmů výzkum – průzkum – šetření. V praxi se často zaměňují (Reichel 2009: 27). Metoda je velmi mnohovýznamový pojem, který bývá používán v rozličných významových kontextech. Tak už to s těmi nejdůležitějšími pojmy bývá. Obecně pojem metoda ve vědě označuje cestu, kterou získáváme poznatky. Pojem metoda se používá na různých úrovních obecnosti. Můžeme narazit na nejrůznější abstraktní i konkrétní typologie metod. Důležité je si uvědomit, že metoda v kontextu vědy vždy označuje cestu či návod k získávání poznatků. 16 Oproti pojmu metoda má pojem metodologie poměrně jednoznačné vymezení. Jedná se o vědu o metodách. Metodologie je reflexí či teorií metod. Metodologické úvahy jsou vždy úvahami o metodách, o jejich možnostech a limitech a o oprávněnosti jejich použití. Metodikou se míní zcela konkrétní návod, jak v konkrétním případě zacházet s určitým výzkumným nástrojem. Například může být vypracována metodika vedení rozhovoru ve výzkumu veřejného mínění před volbami 2010. Termínem technika sběru dat se míní konkrétní aplikace určité metody. Pro užití určité techniky můžeme vypracovat v konkrétním výzkumu metodiku. Design výzkumu je termín přejatý do našich poměrů z anglické odborné literatury. V poslední době se s ním můžeme ale poměrně často setkat. Označuje celkové uspořádání výzkumu, včetně organizačních aspektů. Výzkumná strategie je pojem vážící se k obecným metodologickým úvahám o řešení výzkumného úkolu. V sociálních vědách se rozlišují dvě základní výzkumné strategie: kvantitativní a kvalitativní. Pojem výzkumná strategie však nezahrnuje pouze rozhodnutí o použití kvantitativních či kvalitativních výzkumných postupů. Tento pojem je blízký termínu design výzkumu. Vztahuje se k celkové koncepci výzkumu, bez důrazu na organizační záležitosti. SHRNUTÍ KAPITOLY Věda je jedním ze způsobů produkce poznatků o světě. Od jiných forem vědění se odlišuje především svojí metodou. Způsob produkce vědeckých poznatků musí být intersubjektivně kontrolovatelný a závěry musí být potvrditelné nebo vyvratitelné. Vznik sociálních věd se váže na určité sociální podmínky na přelomu 18. a 19. století. Sociální vědy leží z hlediska své metody mezi přírodními vědami a vědami humanitními. Sociální vědy jsou charakteristické vnitřní pluralitou metodologickou i teoretickou, svojí tzv. multiparadigmatičností. Tuto pluralitu je dobré chápat jako komplementaritu. Různé přístupy se navzájem nevylučují, ale doplňují. K plnému porozumění sociálním jevům je často užitečné dojít za pomoci několika odlišných postupů, které odhalují odlišné aspekty téhož jevu. KONTROLNÍ OTÁZKY Co je to multiparadigmatičnost sociálních věd? Jaké historické okolnosti působily jako stimul na vznik sociálních věd? 17 Zkuste nakreslit model empirické vědy. Co to znamená, když se řekne vědecká metoda? Jaký je rozdíl mezi metodou a metodologií? ÚKOLY K ZAMYŠLENÍ Myslíte si, že lidé před zrodem racionální vědy západního typu nepoužívali postupu ověřování vědění, jako je intersubjektivní kontrolovatelnost? Zkuste se oprostit od tzv. vědeckého názoru na svět a vmyslet se do světa řešení každodenních problémů bez možnosti použití vědecky ověřeného vědění. Zkuste si představit, jakým způsobem by mohla vypadat produkce poznatků v takové situaci a jak by se mohla odlišovat od tzv. vědeckých poznatků. PRO ZÁJEMCE Další literatura: Petrusek, M. 1993. Teorie a metoda v moderní sociologii. Praha: Karolinum, 1926. Reichel, J. 2009. Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. Praha: Grada. 1126. Hughes J. A., Sahrrock W. W. 2007. Theory and methods in sociology. An introduction to sociological thinking and practice. Palgrave Macmillan,1-16. 18 2 Výzkumy začínají v knihovně - Jak číst odborný text v sociálních vědách RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Kapitola se snaží přiblížit, jaký je význam četby odborných textů v procesu empirického výzkumu a na co je třeba se při zpracování odborné literatury zaměřit. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: lépe se orientovat v odborné literatuře. Získáte: představu o roli odborných textů ve výzkumném procesu. Budete schopni: adekvátněji číst odborné texty a vést si o přečteném dokumentaci. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY odborný text, text v empirickém výzkumu, aktivní čtení, odborná literatura, problémy s internetovými zdroji, dokumentace o přečteném. PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY Cílem kapitoly je seznámit vás se specifičností odborných textů v sociálních vědách a jejich místem ve výzkumném procesu. Její snahou je také nabídnout určitý návod, jak efektivně odborné texty číst a jak si vést o přečteném dokumentaci. 2.1 Práce s odbornými texty v procesu empirického výzkumu Většina laiků si pod slovy sociologický výzkum představí člověka, který na ulici zastavuje chodce a žádá je o vyplnění dotazníku. Taková představa není sice zcela nerealistická, ale odráží jenom (zdaleka ne tu 19 nejrozsáhlejší) část toho, co sociologický výzkum skutečně obnáší. Žádný výzkum, ani ten empirický, se neobejde bez textů. Drtivá většina sociologických výzkumů začíná prací v knihovně a končí komponováním textu u počítače. Podíváme-li se na již zmiňovaný model empirické vědy, zjistíme, že téměř jeho polovina probíhá v pracovně a s textem. GRAF 2. PROCES VĚDECKÉHO POZNÁNÍ A PRÁCE S TEXTEM V JEHO RÁMCI Zpočátku se jedná především o načítání odborné literatury ke zvolenému výzkumnému tématu, poté o studium literatury metodologické, která nám pomáhá navrhnout adekvátní výzkumnou metodu. A to shodně v případě, kdy navrhujeme výzkumnou strategii zcela sami nebo přebíráme metody jiného výzkumu nebo je upravujeme pro své výzkumné potřeby. Ve fázi analýzy dat a interpretace závěrů převažuje psaní nad čtením. Četba odborných textů nás ale provází de facto po celou dobu výzkumu. Zpočátku více než v jiných fázích, zejména otevíráme-li téma, které je pro nás nové, ale nikdy nemizí nadobro. Do odborných textů nahlížíme často i při psaní výsledné výzkumné zprávy nebo článku. Stejně tak je tomu se psaním. V realitě výzkumných institucí samotné realizaci výzkumu v užším slova smyslu předchází psaní projektu, na jehož základě žádají badatelé o podporu svých výzkumných aktivit. U vědeckých grantových agentur má už tento projekt ve většině případů řadu znaků odborného textu. 20 V případě studentských diplomových prací tento projekt nahrazuje zadání diplomové práce a většina školitelů vyžaduje od svých diplomantů nějakou formu projektu diplomové práce. Čtení i psaní odborných textů je určitá technika či řemeslná dovednost. V této kapitole bych rád poskytl informaci o tom, jaké charakteristiky odborné texty mívají a jaké užitečné techniky lze při jejich čtení i psaní použít. Užitečnou příručkou zabývající se tím, jak efektivně číst a psát odborný text v sociálních vědách, je text J. Šanderové (2009). O něj se v následujícím textu budeme opírat, nicméně na rozdíl od zmiňované autorky se budeme věnovat pouze základním věcem souvisejícím úzce s procesem výzkumné praxe. 2.2 „Návod k použití“ odborného textu Některé knihy se čtou skoro samy, jinými se prokousáváme jen obtížně a vyžaduje to naše úsilí a soustředění. Odborné texty se svojí povahou odlišují od jiných typů textu, např. literatury nebo žurnalistiky. V beletristické literatuře se klade velký důraz na způsob vyjádření, zatímco v odborném textu jde hlavně o to, co se říká. Žurnalistika se oproti literatuře více opírá o fakta, ale nepoužívá odborné pojmy ani vědecký styl včetně jeho důrazu na popis metod získání poznatků. Odborné texty si vyžadují často vedle určitých předběžných odborných znalostí také větší soustředění a opakované čtení. Pro jejich zužitkování ve vlastním odborném textu čtenáře je potřeba zvláštního zacházení. Mezi základní dovednosti, jež by si měli osvojit již studenti v průběhu studia a které využívají zkušení výzkumníci v průběhu výzkumu, patří efektivní zpracování čteného textu ve výhodném poměru cena:výkon, tedy poměr porozumění textu ve vztahu k času, který nám čtení textu vezme. Ke každému textu bychom měli přistupovat s třemi základními otázkami: Jaké je hlavní téma textu, tj. problém, který text řeší? Jaké závěry k tomuto hlavnímu tématu jsou v textu formulovány? Jakým způsobem jsou tyto závěry zdůvodněny, resp. jak k nim autor dospěl (metoda výzkumu či teoretický argument)? Pokud jsme schopni zodpovědět tyto tři otázky, můžeme říci, že odbornému textu rozumíme. Skutečnost, že mohou různí lidé tyto otázky zodpovědět u téhož textu odlišně, je v tuto chvíli nepodstatná. J. Šanderová (2009: 2232) popisuje ve své práci zásady tzv. aktivního čtení. Ty hlavní z nich, doplněné autorovou vlastní zkušeností, si můžeme stručně shrnout. Hlavní zásada je, že odborný text čteme opakovaně. Opakované čtení ve svém součtu může být rychlejší než „poctivé“ čtení textu od začátku do konce. V prvním kole nám jde o to udělat si představu o struktuře textu. V případě monografie začneme vždy od obsahu a u názvů kapitol se zamyslíme, zda nám dávají nějaký smysl. V případě článků a statí se zamyslíme nad názvem textu, přečteme si abstrakt (pokud jej článek obsahuje) a prolistujeme si text, abychom zjistili, zda je členěn nadpisy (a jakými) do podkapitol. Některé obsahy v knihách jsou 21 velmi názorné. V jiných, a v tom vynikají především knihy francouzské provenience, nalezneme záhadně a přitažlivě znějící názvy kapitol, pod kterými si však jen těžko představíme něco konkrétního. Po obsahu se vrhneme na úvod. Již si nevybavím, kde jsem zaslechl pěknou definici úvodů. Je to pasáž stojící na začátku knihy, kterou autor píše až nakonec a čtenář ji přeskočí. V úvodech často bývá pasáž, která shrnuje strukturu textu a přibližuje náplň hlavních kapitol. Při seznamování s knihou bychom neměli tuto pasáž vynechat. Po projití obsahu a úvodu následuje práce s vlastním textem, většinou té nejslibnější kapitoly. Při prvním čtení nám jde především o vytušení mělčin a hlubin, tj. oddělení hlušiny od pasáží, kde se skrývá to podstatné z textu. Už v této fázi si můžeme pasáže označit tužkou nějakým symbolem nebo stručnou poznámkou. V druhém kole se věnujeme už těm místům, která jsme si označili jako klíčová. Buď si už v tomto kole děláme výpisky na papír, který se stane součástí naší kartotéky přečtených textů, nebo pouze doplňujeme text symboly, poznámkami a teprve ve třetím kole se pokusíme o shrnutí jeho obsahu. Testem porozumění textu je, zda jsme schopni po jeho projití z hlavy říct, o čem text pojednává (hlavní téma) a jakou hlavní myšlenku k tomuto tématu podává. Situace, kdy si nejsme jisti, zda se nám podařilo skutečně vystihnout to podstatné z textu, je poměrně častá. Můžu vás trochu uklidnit tím, že v soudobé sociální vědě převládá představa, že smysl textu se vyjevuje v procesu čtení a že neexistuje jedna závazná interpretace textu. Jistě, jsou lepší a horší interpretace textu. Jejich rozdíl však není možné formalizovat. Spočívá v přesvědčivosti interpretace. V sociálních vědách se pro specificky sociálně vědní formu přesvědčivosti používá pojem plausibilita. Například texty jednoho z největších filosofů 20. století, Martina Heideggera, není možné z hlediska jejich pravdivosti posoudit tím, že bychom provedli nějaké empirické zkoumání, jako v případě empirického sociologického výzkumu. Jejich pravdivost spočívá v jejich přesvědčivosti, resp. plausibilitě pro čtenáře. A totéž platí o interpretacích Heideggerových textů, interpretaci těchto interpretací atd. Pokud ale máme zodpovězenou i třetí otázku, klíčovou z hlediska porozumění textu, tj. o co autor své závěry opírá, máme v ruce pevný argument pro svou interpretaci. V případě zkoušky nebo obhajoby diplomové práce se jen těžko může stát neúspěšným student, který dokáže svou interpretaci textu tímto způsobem podpořit. A to i v případě, že se interpretace zkoušejícího či členů komise se studentovou rozchází. Z hlediska vysokoškolského studia je v případě odborných textů daleko důležitější schopnost studenta o textu uvažovat samostatně, tj. také dokázat zdůvodnit informaci, kterou v textu našel, než znalost interpretace textu, kterou sdílí odborníci. Navíc klíčové teorie oboru dostane student v různých fázích studia „předžvýkané“ v učebnicích, přednáškách a jiných sekundárních odborných textech. Neshoda tak vznikne spíše u textů méně frekventovaných. 22 Pokud ale nedokážeme na uvedené otázky odpovědět a tím textu porozumět, měli bychom být schopní pojmenovat, čemu a proč nerozumíme. Častá studentská bezradnost typu „já v tom textu nerozumím vůbec ničemu“ je slepá ulička. Je spíše výsledkem lenosti nebo bezradnosti studenta v tom, jak k textu přistupovat. Většinou se při dalším rozhovoru se studentem ukáže, že nějaký názor na text má, že má alespoň vágní představu o oblasti, ke které se text vztahuje, a že je schopen klást textu námitky, které zdůvodňují, proč mu není dobře rozumět. Častou a relevantní námitkou je z pohledu studenta zcela nestandardní spojování slov. Student sice rozumí jednotlivým slovům, ale v celku věty mu nedávají smysl (zjistil jsem, že v tomto ohledu vynikají nad jiné texty Julie Kristevy). To je většinou dáno vlastností pojmů, které mají význam ve vztahu k širšímu teoretickému kontextu. Pojmy každodenního jazyka, stejně jako ty vědecké, nejsou kameny, jejich význam se mění, je vázán na použití v určitém kontextu. Porozumění odbornému textu často brání skutečnost, že student zatím dostatečně nenasál teoretický kontext, ve kterém dává použití pojmů v jinak nesmyslné větě smysl. Součástí tohoto kontextu není jen znalost teorií, ale také osvojení si určitého stylu myšlení. K osvojení tohoto stylu i znalostního kontextu není ale jiná cesta než studium a četba zprvu obtížně srozumitelných textů. Zkušenost všech studentů (i zkušených vědců) je taková, že po určité době studia nové látky se nám zpočátku „podivný“ text čte daleko snadněji. Dostaví se „aha pocit“, najednou rozumíme. 2.3 Dokumentace o přečteném Pro efektivní využití přečteného textu k vlastnímu psaní v budoucnu je velmi užitečné si udělat o přečteném poznámku na papír a ten uložit do nějaké krabice (základu budoucí kartotéky).Takové kartotéky jsou velmi užitečné pro dílčí studijní úkoly, vlastní výzkumy nebo pro zpracování diplomové práce. Budete překvapeni, kolik textů, přečtených v prvním či druhém ročníku studia, jste schopni „zrecyklovat“ v pátém ročníku při psaní diplomové práce. Pokud si začnete do kartotéky zakládat už na počátku studia, řadu textů využijete opakovaně při zpracování rozličných seminárních prací. Hlavní poznatek vztahující se k vedení dokumentace o přečtených odborných textech zní: Pracnost záznamů krátkodobě zdržuje, ale dlouhodobě se vyplácí. A to i u textů, které prošly našima rukama pouze v prvním kole četby a od jejichž další četby jsme upustili. U každého textu byste si měli poznačit čtyři základní bibliografické údaje, tj. jméno autora, název textu, rok a místo vydání. Je na vás, jakou formou, ale mělo by to být uděláno tak, abyste dokázali i po letech odlišit monografie od sborníků, článků a elektronických dokumentů. Každý obor má na to své vlastní zažité formální způsoby (řazení údajů, využití kurzívy, uvozovek, zkratek). V seznamu použité literatury pro seminární nebo diplomovou práci byste si měli zjistit, zda na vaší katedře (fakultě) existuje nějaký předpis. Na většině fakult tomu tak je. 23 Při zaznamenávání klíčových myšlenek textu pamatujte na to, že je vhodné si poznačit sem tam stranu, na které se daná myšlenka nalézá. Je to nezbytné pro další práci s textem při psaní vaší vlastní práce, ve které jste povinni průběžně odkazovat na zdroje. Je také vhodné snažit se ke klíčové myšlence (nebo několika takovým myšlenkám), které pro vás vyplývají z textu, nalézt krátkou citaci, která ji vystihuje. Tu si poznamenejte i s číslem strany, samozřejmě v uvozovkách, abyste později věděli, že se jedná o citaci. Taková citace je užitečný komponent do vašeho budoucího textu. A pomáhá vám si lépe osvěžit autentický myšlenkový postup autora. 2.4 Typy odborných textů Studenti zpočátku vnímají jenom jeden typ odborných textů, který představují knihy. Velmi důležitým zdrojem informací, který pokročilejší výzkumníci využívají minimálně stejně, ne-li více než knihy, jsou odborné články ve vědeckých časopisech. Většina článků ve vědeckých časopisech obsahuje abstrakt. Abstrakt je shrnutí hlavní myšlenky článku v rozsahu asi 150 slov. Většina vědeckých časopisů uveřejňuje abstrakty svých článků na internetu. Při hledání odborné literatury k určitému tématu jevhodné pročíst si abstrakty u článků se slibným názvem a na jejich základě se rozhodnout, kterým textům by bylo vhodné věnovat podrobnější pozornost. Na tomto místě je vhodné udělat ještě alespoň stručnou poznámku o využívání internetových zdrojů. Internet je sice velmi dobrý zdroj informací, nicméně musíme být v jeho využívání ostražití. Hlavní potíží informací na internetu je často problematická věrohodnost publikované informace. Většina vědeckých časopisů využívá redakční mechanismus tzv. recenzního řízení. V něm každý nabídnutý text redakce předá k posouzení dvěma nezávislým recenzentům, kterým se nesdělí ani jméno autora textu, ani jméno druhého recenzenta. Úkolem recenzentů je posoudit vědeckou kvalitu nabídnutého textu. Oboustranná anonymita mezi autorem i recenzenty má zabránit ovlivnění posudků osobními sympatiemi a antipatiemi. Dva recenzenti na jeden text zase zvyšují šance posudků na objektivní hodnocení. Recenzní řízení má zajistit, že budou publikovány především ty texty, jejichž vědecká hodnota je nesporná, a vyřazeny texty, jejichž vědecká hodnota je nízká. Recenzním řízením procházejí často také vědecké monografie. Texty dostupné volně ke stažení na internetu většinou tímto ohněm vědecké kritiky neprošly, a proto není jejich hodnota zaručena. Často jsou tyto texty mezi sebou navzájem kopírovány, klonovány, částečně se překrývají v propletencích, u nichž lze jen těžko rozeznat původ. SHRNUTÍ KAPITOLY Práce s odbornými texty je důležitou součástí výzkumného procesu v každém výzkumu. Efektivně zpracovat odborné texty, tj. získat z nich za krátký čas relevantní informace, není samozřejmost, ale 24 určitá technika, kterou je možné si osvojit. Tuto techniku nazýváme aktivní čtení. S jeho pomocí jsme schopni zpracovat velké množství odborných textů v relativně krátkém čase. Mezi odborné texty nepatří pouze knihy, ale ve stejné míře také odborné články ve vědeckých časopisech. Pro vyhledávání relevantní literatury k tématu výzkumu můžeme využít také internet, ale měli bychom si být vědomi jeho omezení. O přečtené odborné literatuře si vedeme dokumentaci, která nám slouží nejen k realizaci bezprostředního výzkumu, ale i jako pomůcka při psaní našich vlastních odborných textů v budoucnu. KONTROLNÍ OTÁZKY Jaké tři otázky bychom měli být schopni zodpovědět, abychom mohli říct, že určitému textu rozumíme? Které bibliografické údaje bychom si měli poznamenat ke každému záznamu o přečteném odborném textu? ÚKOLY K ZAMYŠLENÍ 1. úkol – zkuste si vzít odbornou knihu, kterou potřebujete prostudovat do některého z kurzů, a během 10 minut si udělejte představu o tom, o čem kniha pojednává, a poznamenejte si to na zvláštní list papíru. 2. úkol – vyberte si jednu slibnou kapitolu a zkuste si ji během 5 minut projít metodou aktivního čtení a zapište si to do sešitu. Za 5 minut byste měli být schopni zvládnout 5 stran odborného textu. PRO ZÁJEMCE Další literatura: Šanderová, J. 2009. Jak číst a psát odborný text ve společenských vědách. Praha: Slon. s. 18–39. Šesták, Z. 2000. Jak psát a přednášet o vědě. Praha: Academia. s. 26–42 25 3 Výzkumy končí textem - Jak psát odborný text v sociálních vědách RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Jestliže čtvrtá kapitola sledovala proces využití odborných textů ve výzkumné praxi, pátá kapitola se zaměřuje na otázku tvorby textů, které jsou dílčími nebo závěrečnými výstupy výzkumného procesu. Zvláštní pozornost je věnovaná psaní výzkumných projektů, ale kapitola poskytuje informace také o psaní odborných textů obecně a přibližuje některé typy odborných textů. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Budete se umět lépe orientovat ve výzkumných projektech i výzkumných statích. Získáte: Získáte představu o tom, jak vypadají výzkumné projekty, výzkumné stati a jaká jsou základní pravidla publikační etiky. Budete schopni: Budete schopni lépe navrhnout projekt výzkumu, který byste mohli realizovat a adekvátněji formulovat žádost o podporu tohoto výzkumu. Budete schopni realističtěji rozvrhnout čas pro svou diplomovou práci. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY projekt výzkumu, čtyři otázky výzkumného projektu, GAČR, struktura odborné stati, logika výzkumné zprávy, základy publikační etiky, diplomová práce jako odborný text PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY 26 Ve třetí kapitole si přiblížíme problematiku psaní odborných textů. Zaměříme se především na psaní tzv. projektu výzkumu, který je předpokladem vašeho úspěšného absolvování předmětu. Vedle toho si představíme logiku, kterou sleduje výzkumná stať. Zmíníme nejdůležitější požadavky na odborný text po stránce formálních požadavků. Stejně nedílnou součástí výzkumného procesu, jakou je čtení odborných textů, je i jejich psaní. Proces psaní začíná již před samotným empirickým zkoumáním ve formě výzkumného projektu, který bývá u větších výzkumů často velmi rozsáhlý – v řádu desítek stran. V průběhu výzkumu nebo po jeho skončení jsou prezentovány dílčí nebo souhrnné výsledky výzkumu na konferencích a publikovány ve sbornících, které obsahují příspěvky jednotlivých účastníků. Výsledky výzkumů bývají publikovány nejčastěji formou odborných článků ve vědeckých časopisech. Několikaleté výzkumy, v jejichž průběhu již bylo většinou publikováno několik článků, nalézají svá shrnutí ve vědeckých monografiích. My se budeme zabývat především projektem výzkumu a některými obecnými požadavky na odborné texty. 3.1 Projekt výzkumu Projekt je v dnešní době velmi zprofanované a „mlžné“ slovo, skrývající často zcela nejrůznější významy. Slovo projekt of původního významu plán či úžeji stavebního plánu dnes zahrnuje i situace, které souvisí s realizací plánu či plněním nějakého úkolu. Slovní spojení „pracuji na projektu“, které můžeme kolem sebe často slyšet, nám tak vlastně nedává příliš velkou informaci, kromě toho, že se jedná o činnost, která pravděpodobně není časově vymezena na dobu neurčitou. Nicméně v případě výzkumu je jeho použití oprávněné zejména proto, že úzce souvisí s nejčastějším vnímáním projektu jako plánu. Projekt výzkumu je plán výzkumu. Podobně jako projekt domu je plánem domu. A stejně jako se podle dobrého projektu domu dobře staví, podle dobrého projektu výzkumu se dobře bádá. Proto se čas věnovaný projektu na začátku vyplatí v průběhu samotného výzkumu a ušetří řadu nepříjemností s dokončením textu. Vnímejte slovo projekt výzkumu v souvislosti se svou budoucí diplomovou prací. Ta je také výsledkem výzkumu (měla by být), ať už to je výzkum empirický, používající sociologickou metodologii, nebo výzkum v knihovně, např. přehledová stať o bádání v určité oblasti. Takže také úspěšné zpracování diplomové práce se bude do velké míry odvíjet od vaší schopnosti zpracovat si (pro školitele nebo pro sebe) dobrý projekt. Pro účely vaší diplomové práce odkazuji opět k užitečnému textu J. Šanderové (2009: 107–142); nás zajímají rysy spjaté s projektem výzkumu. Cesta od projektu výzkumu k realizaci výzkumu a výstupu výzkumu v podobě psaného textu je v podstatě procesem neustálého zpřesňování a konkretizace. Velmi dobře se na projekt výzkumu hodí text písně valašské skupiny Mňága a Žďorp I cesta může být cíl. Začátek výzkumu v podobě projektu se vždy více nebo méně liší od konečné realizace výzkumu. Ovšem bez začátku není konce. Nelze 27 jednoduše skočit rovnou na konec. Když po svých diplomantech požaduji projekt diplomové práce, často se stane, že na to buď zcela zapomenou, nebo si připraví pouze několik odrážek, jakoby hypotetický obsah budoucí práce, ovšem bez zdůvodnění jednotlivých kapitol. Je to možná proto, že můj požadavek považují za formalitu nebo neefektivní, zbytečnou věc. Realita je ovšem taková, že student často nepíše práci v kuse, stejně jako výzkumník. Když se po čase znovu vrací k práci na výzkumu či diplomové práci, drtivá většina studentů i výzkumníků má tendenci se mrknout do projektu, co vlastně mají dělat. Potřebují si oživit myšlenky a záměry převrstvené jinými povinnostmi nebo osobním životem, kvůli kterým práci na výzkumu přerušili. „Odfláknutý“ projekt se v tuto chvíli ukáže jako velmi špatné vodítko. Praktickým účelem projektu výzkumu však není jen usnadnění realizace výzkumu. Grantové agentury poskytují peníze nejen podle předchozích úspěchů žadatelů (to je jen jedno z kritérií), ale především na základě plánu navrhovaného výzkumu, tedy projektu. Ten by měl posuzovatele přesvědčit o tom, že výzkumný záměr má praktickou hodnotu nebo význam pro rozvoj vědního oboru. Dále z něj musí být patrné, že žadatel má jasno o metodě výzkumu, i to, že je schopen navržený výzkum v předpokládaném časovém horizontu zvládnout. 3.1.1 Jak na to? Neexistuje žádný předpis, jak má vypadat výzkumný projekt, ani jak má být dlouhý (srov. k tomu Punch 2008a: 113 an.), stejně jako neexistuje takový předpis pro žádné stavby, které lidé staví. Každý projekt výzkumu však podává odpovědi na čtyři typy otázek: 1. Co chce plánovaný výzkum zkoumat? Na jakou otázku chce nalézt odpověď? Co je jeho cílem zjistit? 2. Na co lze při realizaci výzkumu navázat? Jaké výzkumy byly v dané oblasti realizovány? Jaká odborná literatura je pro daný problém klíčová? 3. Jak budeme daný výzkumný problém řešit? Jaká je navrhovaná metoda/metody výzkumu? 4. Jak budeme hospodařit s časem a penězi? Na jak dlouho je výzkum koncipovaný? Jaký je harmonogram výzkumných prací a etap výzkumu? - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - V realitě grantových žádostí se lze často setkat ještě s jednou důležitou otázkou, která však není nutná u diplomových prací nebo některých otázek tzv. základního výzkumu. Přesto ji uvádíme jako důležitý doplněk k těm čtyřem klíčovým: 28 5. Jak budou využitelné výsledky výzkumu? První typ otázek je triviální jen zdánlivě. Umět si položit otázku tak, abychom byli schopni ji zodpovědět a zároveň objevili něco nového, není nic samozřejmého a jednoduchého. Většina studentů si zvolí téma velmi široké a výsledné zpracování je potom nepřesvědčivé. Daleko lepší je zvolit téma velmi úzké, protože rozšířit se dá vždy. Každý výzkumný projekt obsahuje shrnutí stavu badání v oblasti určité výzkumné problematiky. Jednak tím vymezuje výzkumník svoji výchozí pozici a dále ukazuje, že není v dané oblasti úplným začátečníkem. Respektive svým přehledem dává najevo, že se orientuje v dané problematice a může svůj výzkum postavit na solidních základech. Metody vedoucí k řešení výzkumného problému jsou klíčovou částí celého výzkumu. Určují jeho časový harmonogram, rozpočet i naději na vyřešení problému. Představují cestu k cíli výzkumného projektu. V případě empirického výzkumu je tato pasáž asi nejdůležitější a zasluhuje si největší pozornost. Obsahuje stručný nástin metod, které budeme chtít použít při výzkumu, případně i reflexi metodologických problémů, které nás při výzkumu čekají. Čtvrtý typ otázek, které se vztahují k časovému harmonogramu výzkumu a předpokládanému rozpočtu, se nevztahuje až tak k podmínkám diplomových prací. Pro účely grantových žádostí však často musí být tyto otázky zpracovány velmi podrobně. Pro ukázku uvádím doslovnou formulaci z více než třicetistránkové zadávací dokumentace, kterou se řídí uchazeči o grant v grantové soutěži Grantové agentury České republiky (GA ČR). GA ČR je největší agenturou, která rozděluje peníze na výzkum v České republice. Citovaná pasáž se vztahuje ke klíčové části projektu výzkumu, o jehož podporu se žádá. OSNOVA PROJEKTU PRO GRANTOVOU ŽÁDOST GAČR „4.2.8. Část PC Zdůvodnění návrhu. Maximální rozsah této části je 10 stran formátu A4 s použitím písma o velikosti min 11 bodů a řádkování min 1. Tento formulář se vyplňuje anglicky. U projektů, jejichž předmět je vázán výlučně na českou jazykovou oblast, může navrhovatel vyplnit tento formulář česky. Musí v ní být jasně prezentovány cíle a záměry a uvedeny dostatečné informace pro posouzení návrhu projektu, v souladu se základními kritérii pro hodnocení návrhů projektů, a to zejména tyto údaje: a) shrnutí současného stavu poznání odborné problematiky v dané vědní oblasti; b) vyjádření podstaty grantového projektu, jeho cíle, způsob řešení, časový rozvrh a etapy řešení; 29 c) odůvodnění nutnosti a potřebnosti řešení dané problematiky v daném čase (tj. aktuálnost řešení); d) popis navrhovaných koncepčních a metodických postupů nezbytných pro řešení grantového projektu a pro dosažení předpokládaného výsledku a jejich rozbor; e) charakteristika předpokládaného výsledku řešení grantového projektu v kategoriích definovaných pro základní výzkum v souladu s platnou Metodikou hodnocení výsledků výzkumu a vývoje; f) informace o spolupráci navrhovatele se zahraničními vědeckými institucemi; g) údaje o připravenosti navrhovatele a jeho pracoviště, o přístrojovém vybavení pracoviště, které bude při řešení využíváno; g) odkazy na použitou literaturu. Uvedené body jsou jen orientačním vodítkem a mohou být přizpůsobeny specifickým potřebám daného grantového projektu.“ Zdroj: Zadávací dokumentace pro veřejnou soutěž ve výzkumu, vývoji a inovacích na podporu grantových projektů základního výzkumu na rok 2011 (dostupné z Http://www.gacr.cz [citováno 20. 4. 2010]) Z uvedeného příkladu je patrné, že projekty výzkumu mohou vypadat celkem různorodě, vždy však zodpovídají čtyři uvedené otázky. 3.2 Logika výzkumné stati (TAIMRD) Existují různé typy odborných textů. Nejčastěji se s výsledky výzkumu setkáváme v článcích ve vědeckých časopisech. Ty, ačkoli bývají na nejrůznější témata, sledují obvykle jednu obecnou strukturu, kterou vyjadřuje anglická zkratka TAIMRD: topic, abstract, introduction, methods, results, discussion (Šesták 2000:81). Všechny vědecké články v časopisech mají svůj název, který bývá někdy relativně dlouhý, a často obsahují i podnázev. Důvodem je to, že už název má jasně napovědět, oč v článku běží. Abstrakt je část důležitá zejména pro čtenáře a bývá obvykle v jiném jazyce (nejčastěji v angličtině) než hlavní text. V úvodu autor vysvětlí předmět, o kterém pojednává, a východiska, z nichž při výzkumu vycházel. Následuje popis metod, které pro výzkum použil. Poté shrnuje hlavní výsledky, k nimž dospěl. Závěr textu bývá věnován diskusi míry platnosti závěrů a otázkám, jaká další témata výzkum otevírá i z jakých jiných perspektiv by bylo možné ke zkoumané problematice přistoupit. 30 3.3 Diplomová práce jako odborný text I diplomová práce je (resp. měla by být) odborným textem. Měla by tedy splňovat základní kritéria kladená na odborné texty. Ty by měly koneckonců respektovat i projekt výzkumu. Mezi ně patří dodržování určité publikační etiky. Ve vědě jde zejména o uvádění použitých zdrojů informací. Zpočátku určitým problémem bývá, u kterých informací na zdroje odkazovat a u kterých ne. Obecně platí, že se neodkazuje na všeobecně známá fakta, která jsou součástí veřejného diskursu (např. že prezidentem České republiky před Václavem Klausem byl Václav Havel). Dále se neodkazuje na skutečnosti, které jsou součástí učiva základní školy, ani na informace, které jsou obsaženy v základních učebnicích oboru. Ke všem ostatním podstatným informacím, které jsme nezískali vlastním výzkumem, je vhodné uvést zdroj. Na zdroje se upozorňuje v průběhu textu buď v poznámce pod čarou, nebo nějakou formou zkráceného odkazu. Například v závorce se uvedou příjmení autora, rok vydání, případně strana, na které je informace uvedena. Čtenář si potom plný bibliografický údaj může dohledat vzadu podle seznamu použité literatury. Takový seznam je další standardní náležitostí odborného textu. V něm uvádíme jen ty práce, ale zároveň všechny ty, na které jsme průběžně v textu někde odkázali. Jako příklad dvou základních způsobů odkazu uveďme citát z knihy Ulricha Becka, který se vztahuje odmítavě ke zdůvodňování nerovného postavení mužů a žen v moderní společnosti údajnými přirozenými rozdíly obou pohlaví. Při odkazování pomocí poznámky pod čarou by citát mohl vypadat takto: „Ženy existují stejně tak dlouho jako muži a ženy a muži se značně odlišují, mezi jiným oním známým a pikantním, ne vždy úplně malým rozdílem. Že by však tato legenda speculativa nějak vysvětlovala situaci žen ve společnosti, je jen moderní legenda. Přesněji řečeno, „přirozená žena“ je vynález 18. a 19. století.“2 Při použití zkráceného odkazu na zdroj přímo v textu by odkaz vypadal následovně: „Ženy existují stejně tak dlouho jako muži a ženy a muži se značně odlišují, mezi jiným oním známým a pikantním, ne vždy úplně malým rozdílem. Že by však tato legenda speculativa nějak vysvětlovala situaci žen ve společnosti, je jen moderní legenda. Přesněji řečeno, „přirozená žena“ je vynález 18. a 19. století.“ (Beck 2007:124, kurzíva v originále). K samotnému procesu psaní odborného textu je vhodné zmínit alespoň jednu důležitou okolnost. Odborné texty se většinou píšou nadvakrát. Nejprve se napíše tzv. pracovní verze, která se nechá „uležet“ a potom se upraví do definitivní podoby. Studenti často tuto skutečnost přehlížejí a jejich diplomové práce se většinou z nedostatku času zastaví na té pracovní verzi. Důležitá je i časová prodleva mezi prvním a druhým psaním, která by měla být v řádu týdnů a klidně i několika měsíců. 2 Beck, U. 2007. Vynalézání politiky. Praha: Slon, s. 124, kurzíva v originále. 31 Úpravy textu do definitivní podoby sice nejsou již tak náročné jako psaní pracovní verze, ale často zaberou téměř stejný čas jako pracovní verze. Diplomové práce, jejichž autorům se podařilo stihnout obě fáze před termínem odevzdání textu, patří většinou k těm nejlepším. SHRNUTÍ KAPITOLY Proces psaní je nedílnou součástí výzkumného procesu. Často předchází samotnému výzkumu v podobě přípravy výzkumného projektu. Výsledky z výzkumů bývají zachyceny vždy v písemné podobě (výzkumné zprávy, článku, monografie). Každý výzkumný projekt by měl odpovídat na čtyři základní výzkumné otázky: co je předmětem a cílem výzkumu; na co lze v plánovaném výzkumu navázat; jaké metody k řešení použijeme; jaký je předpokládaný časový a finanční harmonogram. Nejčastějším výstupem z výzkumu je odborný článek ve vědeckém časopise. Takové články obvykle sledují výkladovou linii (TAIMRD): začínají názvem, obsahují abstrakt, v úvodní části představují východiska zkoumání, následuje popis metod, shrnutí hlavních výsledků a diskuse závěrů. Mezi odborné texty patří také diplomové práce studentů a měly by respektovat standardy odborných textů. Mezi ně patří zejména dodržování zásad publikační etiky a formálních požadavků na práci se zdroji informací. KONTROLNÍ OTÁZKY Co označuje zkratka TAIMRD? Jaké čtyři základní otázky by měl zodpovědět každý výzkumný projekt? Které základní požadavky publikační etiky by měly striktně dodržovat i diplomové práce? ÚKOLY K ZAMYŠLENÍ Zkuste promyslet téma případného vlastního výzkumu a zformulujte odpovědi na první dvě základní projektové otázky. PRO ZÁJEMCE Další literatura: Punch, K. 2008. Úspěšný návrh výzkumu. Praha: Portál. s. 933. 32 4 Kvantitativní a kvalitativní výzkumné paradigma (jejich rozdílnost i komplementarita) RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Ve čtvrté kapitole se seznámíte s dvěma základními strategiemi empirického výzkumu v sociálních vědách, s tzv. kvantitativním a kvalitativním výzkumným paradigmatem. Většina soudobých výzkumů přináleží spíše buď k jedné, nebo druhé z nich. Někdy se mezi oběma liniemi vedou spory, snažte se je však vnímat jako dva rovnocenné komplementární přístupy k sociální realitě. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Budete umět popsat dva hlavní výzkumné přístupy k sociální realitě. Získáte: Získáte základní představu o dvou hlavních výzkumných strategiích v empirickém sociálním výzkumu. Budete schopni: Když se setkáte s výsledky určitého výzkumu, měli byste být schopni posoudit jeho obecné klady i zápory a nemít falešná očekávání. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY spor o metodu duchovních věd, kvantitativní výzkum, kvalitativní výzkum, povaha informace v kvantitativním a kvalitativním výzkumu, logika kvalitativního a kvantitativního výzkumu, generalizace závěrů, validita, reliabilita, kombinace kvalitativních i kvantitativních technik, integrovaný výzkum. PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY Nejprve si pro pochopení logiky kvantitativního a kvalitativního výzkumu přiblížíme historické okolnosti, v nichž se formovaly oba výzkumné přístupy. Potom se zaměříme na schematické přiblížení rozdílů mezi kvantitativním a kvalitativním typem výzkumu a ukážeme si základní výhody a nevýhody 33 obou přístupů. Důležité informace se týkají rozdílných možností zobecnění (generalizace) poznatků, zjištěných těmito dvěma rozdílnými výzkumnými přístupy. Přiblížíme si také dva klíčové metodologické pojmy validita a reliabilita. 4.1 Historický exkurz do doby formování kvantitativního a kvalitativního výzkumného paradigmatu V první kapitole jsme se věnovali otázce pluralitního charakteru sociálně vědního poznání, tzv. multiparadigmatičnosti sociálních věd. Mluvili jsme o meritorních a metodologických paradigmatech v sociologii. Nyní se zaměříme na zmiňovaná metodologická paradigmata podrobněji. Sociologický či obecně sociální výzkum stojí, obrazně řečeno, rozkročen na dvou nohách, kvantitativní a kvalitativní. Pod termínem kvantitativní metody se skrývají metody pracující s hromadnými daty (rozsáhlé soubory dat vypovídající o mnoha lidech). K analýze těchto dat se často využívá speciální software pro statistickou analýzu dat. Typickou metodou, i když zdaleka ne jedinou, tohoto typu výzkumu je dotazník. Kvalitativní výzkum se nesoustředí na čísla a množství, ale na odhalování struktur smyslu a významu jedinečných situací v sociálním životě. Typickou metodou kvalitativního výzkumu je tzv. zúčastněné pozorování, při kterém výzkumník participuje na sociálním životě zkoumané skupiny či sub/kultury. Namísto statistických operací se používá často tzv. hustý popis (zejm. v etnografii) k vystižení typických rysů a jedinečností zkoumaných jevů. Pro porozumění logice těchto dvou výzkumných přístupů je užitečné ohlédnutí do doby formování těchto paradigmat. Možná víte, že sociologii dal její jméno francouzský filosof August Comte, první představitel pozitivismu. Jeho představou bylo budovat sociologii po vzoru přírodních věd. Zprvu také sociologii nazýval sociální fyzikou. Pozitivistická sociologie se snažila prezentovat společenský život jako víceméně automatické působení neosobních sil (Dějiny... 1982: 168). Úkolem sociologie je odhalovat objektivní zákony sociálního dění, podobně jako to dělá fyzika u dění přírodního. Jednostrannost pozitivismu i reálné problémy, do kterých se dostal při výzkumné praxi, brzy přivodily kritiku protipozitivistického proudu. Ten hledal pro vysvětlení sociálních jevů namísto neosobních objektivních principů principy subjektivní, individuálně osobnostní. Asi nejznámější dobový představitel tohoto antinaturalistického (naturalismus znamená v tomto kontextu snahu připodobnit se přírodním vědám, natur = příroda) přístupu Wilhelm Dilthey svůj postoj zdůvodňoval přibližně následujícím způsobem: Příroda je nám vnější. Naším světem je společnost. Rozumíme životu 34 společnosti, protože jsme její součástí. Sociální jevy jsou proto pochopitelné zvnitřku. Co je láska, sociální distance, svědomí nebo přátelství, nepochopíme žádným vnějším „objektivním“ popisem. Tyto věci chápeme u jiných, protože je sami prožíváme. Krize fyziky na přelomu 19. a 20. století, tj. obrat od newtonovské k relativistické einsteinovské fyzice, nabourala ještě více pozitivistickou představu a posílila pozice antipozitivistů. 4.2 Rozdíly kvantitativního a kvalitativního přístupu Základní rozpor mezi zastánci tzv. „nestranné objektivity čísel“ a zastánci „subjektivního porozumění smyslu“ při sociálním výzkumu přetrvává dodnes v různých obměnách a nuancích. Od druhé poloviny 20. století se však ozývá stále více hlasů, které se snaží tyto dva rozdílné přístupy ke skutečnosti kombinovat. (V české produkci viz např. Loučková 2010). Nelze jednoznačně rozhodnout, který přístup je lepší. Dobrý výzkumník by měl znát oba dva a umět porovnat jejich vzájemné výhody a nevýhody. V ideálním případě by měl být schopen oba přístupy kombinovat v rámci jednoho výzkumu. Kvantitativní výzkum se používá především pro zjišťování postojů a názorů populace, případně preferované hodnoty s cílem zmapovat většinové trendy. Kvalitativní přístup využijeme především u marginalizovaných skupin, které jsou spíše na okraji společenského dění. Dotazník je v tomto případě obtížně použitelný. Zkombinovat oba výzkumy můžeme například při výzkumu rozvodovosti. Kvantitativní přístup může zjistit míru rozvodovosti v populaci a zda má vzestupný nebo sestupný trend. Důvody rozvodu u rozvedených však pomůže zjistit spíše přístup kvalitativní. Následující tabulka přináší přehled základních rozdílů obou přístupů. Berte je však jako protilehlé póly, přičemž většina výzkumné reality se nachází někde mezi nimi. 35 kvantitativní kvalitativní cílem je testování hypotéz cílem je vytvoření teorie (hypotéz) cílem je tvorba hypotéz deduktivní logika induktivní logika omezený rozsah informace o mnoha jednotkách/jedincích mnoho informace o malém počtu jednotek/jedinců redukce reality na proměnné a sledované vztahy mezi nimi (kvantitativní výzkum je schopen řešit jen problémy redukovatelné na sledovatelné a kvantifikovatelné proměnné a jejich vztahy) redukce počtu sledovaných jedinců/jednotek generalizace na populaci je snadná a měřitelná generalizace na populaci je problematická či nemožná vyžaduje silnou standardizaci = vysoká reliabilita slabá standardizace = nízká reliabilita omezenost kategorií redukuje validitu neomezenost kategorií zvyšuje validitu testuje porozumění sociální realitě snaží se o porozumění sociální realitě Zpracováno podle: Disman (1998: 286287) a Reichel (2009: 41) 4.2.1 Logika kvantitativního a kvalitativního výzkumu: Testování hypotéz versus rozumění Zatímco kvantitativní výzkum sleduje striktně deduktivní logiku, kvalitativní výzkum může být veden jak deduktivní, tak induktivní logikou. Deduktivní logika znamená, že si předem připravíme model, jak asi sociální realita funguje ve skutečnosti. Tento model popisují předem 36 zformulované hypotézy. V průběhu výzkumu potom zjišťujeme, jakou má náš model představu v realitě, neboli testujeme své hypotézy. Například na základě existujících výzkumů můžeme předpokládat, že v otázce výběru životního partnera existuje vyšší pravděpodobnost pro volbu stejně vzdělaného partnera než pro partnera s odlišným stupněm vzdělání (mluvíme o tzv. vzdělanostní homogamii). Tento model zkusíme zformulovat co nejkonkrétněji. Na základě podrobnějšího modelu můžeme například zkonstruovat nástroje (např. dotazník, rozhovor, analýza statistik), kterými budeme zjišťovat preference jednotlivých lidí ve volbě jejich budoucího partnera co do vzdělání a dále zjišťovat reálné vzdělání životních partnerů. Na základě sebraných dat můžeme potom konstatovat, do jaké míry je náš předpokládaný model pravdivý (jak pro deklarované preference, tak pro reálné jednání) a ve kterých ohledech se odlišuje od zkoumané reality. Naproti tomu induktivní logika představuje takový postup, při kterém nemáme jasně určený model. Do výzkumu vstupujeme s vágní představou, kterou zpřesňujeme teprve na základě dat, která sebereme v terénu. Tento přístup byl rozvíjen zejména v kulturní antropologii a etnografii při výzkumu exotických kultur. Například chceme-li se něco dozvědět o partnerských preferencích společnosti Papuánců na Nové Guineji, kteří žili až do 20. století odříznuti od ostatního světa, máme k dispozici jen dílčí informace od dobrodružných cestovatelů. Svoji vágní představu můžeme dále zpřesňovat až na základě zprvu trochu chaotického sběru dat. Z nich se můžeme snažit vytušit určité struktury a svůj vágní model zpřesňovat. Až bude náš model dostatečně propracovaný, aby šel převést na matematizovatelné proměnné, můžeme zkusit přistoupit ke kvantitativní výzkumné strategii a ověřit jej exaktněji. Příklad Papuánců je názorný vzhledem k jejich exotičnosti a evidentní neznámosti. Ale i v naší kultuře existuje mnoho „jiných“ subkultur či dílčích sociálních světů, které jsou z hlediska sociologie i majoritní společnosti v podstatě neznámé a tedy „exotické“. Typickými příklady jsou etnické menšiny ve velkoměstech nebo náboženské komunity. Myslím, že všichni dobře porozumí Parkovu (1925:26) tvrzení, že lidé ve městě, kteří se mohou na přechodu téměř dotýkat svými lokty, často reálně žijí ve zcela odlišných sociálních světech (R. E. Park  představitel tzv. Chicagské školy, která začala v USA 20. let s empirickými sociologickými výzkumy města). Pro proniknutí do těchto sociálních světů jsou daleko obratnější měkčí techniky kvalitativního výzkumu (např. zúčastněné pozorování, opakované hloubkové rozhovory) než kvantitativní nástroje. Kvalitativní metody lze samozřejmě uplatnit 37 také v rámci deduktivního schématu. Kvantitativní metody lze uplatnit pouze v rámci deduktivního schématu. 4.2.2 Redukce v obou typech výzkumu Protože kvantitativní výzkum sleduje takové proměnné, které je možné kvantifikovat, lze v jeho rámci zjišťovat pouze formy odpovědí, které lze převést na číselné škály (např. míru souhlasu s daným výrokem, kladný nebo záporný postoj k nějakému objektu, věk, pohlaví, počet členů domácnosti apod.), s nimiž lze dále dělat statistické operace. Kvantitativní výzkum je schopen řešit jen problémy redukovatelné na sledovatelné proměnné a jejich vztahy. Díky tomu ale dochází k určité redukci významové bohatosti informace, kterou sociální život reálně má. Kvantitativní výzkum je schopen poskytnout pouze omezený rozsah informace o mnoha jedincích. Oproti tomu kvalitativní výzkum, pátrající po smyslu a významu jedinečných sociálních situací, je schopen poskytnout velké množství informace (bohatý popis), ale pouze o malém počtu jedinců. Vezměme příklad výzkumu nejrůznějších domácích rituálů (stravovacích, uklízecích, vítacích atp.). V realitě se nelze účastnit života velkého počtu domácností zároveň a konat v nich kvalitativní pozorování. A i kdyby to bylo možné, vznikl by pravděpodobně tak rozsáhlý datový materiál, že výsledky jeho analýzy by spatřily světlo světa v době, kdy by už nebyly aktuální. Zatímco kvantitativní výzkum redukuje rozmanitou sociální realitu na proměnné a sledované vztahy mezi nimi, kvalitativní výzkum nutně redukuje počet sledovaných jedinců (srov. Disman 1998: 286 an.). 4.2.3 Generalizace Obě paradigmata se liší v možnostech generalizace neboli zobecnění našich závěrů zjištěných ve vzorku na celou populaci. Populace v sociologickém smyslu nepředstavuje vždy pouze populaci lidí žijících na nějakém území nebo v hranicích států. Populace je různými způsoby vymezená skupina nejen lidí, ale klidně i jiných „jednotek“, např. knih pro děti, časopiseckých článků, televizních pořadů apod. Většinou však nejsme schopni prozkoumat všechny jednotky dané populace. Ptáme se jen některých lidí, sledujeme jen některé televizní pořady, čteme jenom některé texty z populace knih pro děti. Ty skutečně zkoumané jednotky tvoří náš výzkumný vzorek. Zatímco u kvantitativního výzkumu jsme v řadě případů schopni matematicky vyjádřit pravděpodobnost, s jakou jsou naše zjištění na vzorku platná i pro populaci a také jak moc se náš vzorek liší od populace, u kvalitativního výzkumu je 38 matematizace naší jistoty nemožná. Často pomocí tohoto typu výzkumu zkoumáme populace, které nemají pevně stanovené hranice, např. populaci příslušníků punkové subkultury nebo populaci milovníků moderního umění. U takových populací je velmi těžké určit, kdo k ní (ještě) patří a kdo (už) nikoli. Kvantitativní výběr i metody jsou při zkoumání takových populací dosti těžkopádné a omezené. Náš vzorek je konstruován jiným způsobem a naše zobecnění nelze vyjádřit pomocí statistické jistoty. Spíše formulujeme závěry typu: „Pro milovníky moderního umění je typické, že...“, „Velmi často se můžeme u příslušníků punkové subkultury setkat s...“, apod. 4.2.4 Standardizace a otázka reliability Pro to, abychom získali stejně strukturovanou informaci o mnoha jednotkách, a také proto, že statisticky se dají porovnávat pouze jednoduše srovnatelné a matematizovatelné vlastnosti, pracuje kvantitativní výzkum s vysoce standardizovanými nástroji (všechny dotazníky v jednom výzkumu jsou stejné, všichni tazatelé musí klást otázky v předepsaném znění i pořadí, při pozorování se zaznamenává délka nebo frekvence jednoznačně rozpoznatelné jednotky chování). Tento přístup přináší jednu velikou výhodu, vysokou reliabilitu. Reliabilita znamená v sociologickém výzkumu totéž co spolehlivost. Reliabilní měření je takové, které dává při opakovaném použití stejné výsledky, nezmění-li se stav objektu (Disman 1998: 62). Máte-li zapsat např. počet cyklistů, kteří projedou po mostě přes řeku Opavu mezi 12. a 13. hodinou, se spolehlivostí záznamu nebude asi větší problém. Velmi snadno lze předem ošetřit případy, kdy si to cyklista v půli mostu rozmyslí, nebo případy, kdy cyklista vjede na most v 12:59 a vyjede z něj v 13:01. Budete-li mít za úkol popsat výraz v obličeji cyklisty, bude jistota, že jej popíší různí výzkumníci stejně, nebo i jeden výzkumník v různou dobu, daleko problematičtější. Sociologickým jazykem řečeno, druhý případ měření má problematickou reliabilitu. Z hlediska reliability obvykle vyhrává kvantitativní přístup nad přístupem kvalitativním. Ovšem i kvalitativní přístup často poskytuje stejně reliabilní výsledky jako přístup kvantitativní. Většinou jsou však kroky k zajištění reliability daleko pracnější. 4.2.5 Otázka validity Standardizace s sebou ovšem nese již zmiňované úskalí redukce informace. Kategorie dotazníku jsou často uzavřené nebo velmi obecné a jen obtížně si mezi nimi respondent může najít místo plně vystihující jeho pozici. Kvantitativní výzkum trpí problémem s validitou. 39 Validita představuje něco jako pravdivost či hodnověrnost. Validní měření je takové, které měří skutečně to, co jsme zamýšleli měřit. Zatímco reliabilita je termín, který lze použít pouze na techniky měření, pojem validity se používá jak na měření, tak na posouzení hodnoty výsledné informace. Validní měření vede pochopitelně k validním výsledkům. Neomezenost předem stanovenými kategoriemi v kvalitativním výzkumu zvyšuje validitu našich technik i našich zjištění. SHRNUTÍ KAPITOLY Empirický výzkum v sociálních vědách je založen na dvou pilířích. Jednu tvoří kvalitativní výzkumná strategie, druhou kvantitativní. Kvantitativní přístup má blíže k přírodním vědám. Kvalitativní přístup má blíže k vědám humanitním. Obě výzkumné strategie mají své výhody i omezení. Kvantitativní výzkum je schopen zjistit pouze omezený rozsah informace a jen takové, která je převoditelná na proměnné a jejich vztahy. To je vykoupeno větší možností matematické přesnosti statistických analýz a při zobecňování našich závěrů. Zjištění kvantitativního výzkumu lze častěji vztáhnout na rozsáhlé populace než ve výzkumu kvalitativním. Kvalitativní výzkum je schopen podat detailní informaci, ale pouze o poměrně malém souboru jedinců. Zobecnění na rozsáhlejší populace je problematické. Oba typy výzkumu bychom měli vnímat jako vzájemně se doplňující přístupy k plnému pochopení sociální reality. KONTROLNÍ OTÁZKY Validita a reliabilita jsou základní pojmy, s nimiž operuje sociologická metodologie. Mají k sobě úzký vztah. Přemýšlejte o něm a zkuste zodpovědět dvě následující otázky: úkol 1: Může být nereliabilní měření validní a proč? úkol 2: Může být nevalidní měření reliabilní a proč? Porovnejte hlavní výhody a nevýhody kvantitativního a kvalitativního výzkumu. ÚKOLY K ZAMYŠLENÍ V rámci předchozí kapitoly jste měli za úkol navrhnout předmět potenciálního výzkumu. Nyní zkuste v obecné rovině zvážit, jak by asi vypadal konkrétní výzkum v rámci této problematiky ve své kvantitativní podobě a jak by vypadal v podobě kvalitativní. 40 PRO ZÁJEMCE Další literatura: Disman, M. 1998. Jak se vyrábí sociologická znalost. Příručka pro uživatele. Praha: Karolinum. s. 284325. 41 5 Hlavní metody kvantitativního výzkumu; validita a reliabilita a problém hypotéz RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY V předchozí kapitole jsme se věnovali základním rozdílům kvantitativního a kvalitativního paradigmatu v sociálně vědním výzkumu a kladli jsme důraz na jejich vzájemnou komplementaritu. Každý z obou typů empirického výzkumu je schopen zachytit ze sociální reality něco, co tomu druhému zůstává skryto. V této kapitole si představíme obecně hlavní metody kvantitativního výzkumu. Kvalitativnímu výzkumu se budeme věnovat v osmé kapitole. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Budete umět vystihnout hlavní kvantitativní výzkumné metody, popsat jednotlivé kroky kvantitativního výzkumu. Získáte: Získáte přehled o základních postupech v kvantitativní linii výzkumu. Budete schopni: Zařadit si určitý výzkum, s nímž se v praxi setkáte, do obecné mapy kvantitativních metod. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY interaktivní a neinteraktivní techniky, pozorování, obsahová analýza, standardizovaný rozhovor, dotazník, analýza oficiálních statistik, sekundární analýza dat, etapy kvantitativního výzkumu: formulace problému, formulace hypotéz, formulace pracovních hypotéz, rozhodnutí o populaci a vzorku, pilotní studie, rozhodnutí o technice sběru dat, konstrukce nástrojů sběru dat, předvýzkum, sběr dat, analýza dat, interpretace závěrů 42 PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY V první části kapitoly si představíme hlavní metody kvantitativního výzkumu: společenský průzkum (survey), experiment, analýzu oficiálních statistik a sekundární analýzu dat, strukturované pozorování, obsahovou analýzu. V druhé části potom projdeme jednotlivé etapy kvantitativního výzkumu. 5.1 Hlavní metody kvantitativního výzkumu Přehlednou typologii základních metod kvantitativního výzkumu přináší ve své knize věnované kvalitativnímu výzkumu David Silverman: METODA CHARAKTERISTIKY VÝHODY společenský průzkum (survey) -náhodný výběr vzorku -měření proměnných -reprezentativnost -testování hypotéz experiment -experimentální podnět -„kontrolní skupina“, která není vystavena podnětu -přesné měření oficiální statistiky -analýza předem sebraných dat -velké soubory dat strukturované pozorování -zaznamenávání pozorování podle předem definovaného plánu -spolehlivost pozorování (reliabilita) obsahová analýza -předem definované kategorie se používají na spočítání obsahu masmediálních produktů -spolehlivost nástrojů na měření zdroj: Silverman, D. 2005. Ako robiť kvalitatívny výskum. Bratislava: Ikar. str.15 43 Společenský průzkum a experiment jsou reaktivní metody, tzn. zasahují určitým způsobem do života respondenta, vyžadují jeho reakci a svým způsobem jej vyrušují. Před jejich použitím by se proto mělo zvážit, zda náhodou nejsme potřebné informace schopni získat i některou nereaktivní technikou: analýzou statistik či sekundární analýzou dat z již provedených výzkumů, strukturovaným pozorováním nebo obsahovou analýzou. Existují ještě další důvody pro prioritu nereaktivních technik. Nereaktivní techniky bývají obyčejně daleko levnější a dále nedochází ke „znehodnocování populace“ nadměrným počtem výzkumů. Úměrně k rostoucímu počtu výzkumů klesá ochota respondentů odpovídat. To zase zvyšuje náklady na výzkum, které musíme vynaložit, chceme-li skutečně validní informace získat. 5.1.1 Společenský průzkum Pod pojmem společenský průzkum (anglicky survey) se nejčastěji míní hromadné šetření, do kterého jsou vybíráni respondenti podle statistických pravidel, která zaručují, že vzorek dobře odráží strukturu populace, tj. je reprezentativní.3 Nejčastější technikou sběru dat je dotazník či standardizovaný rozhovor, tj. rozhovor, který má u všech respondentů stejnou strukturu a je vedený školeným tazatelem. Společenský průzkum se realizuje ve formě překladu jazyka otázek kladených respondentům do matematického jazyka proměnných, s nimiž lze provádět statistické operace. Vztahy mezi proměnnými jsou předem formulovány ve formě hypotéz, které analýza dat buďto potvrdí nebo vyvrátí. Klasickým příkladem takového typu výzkumu je výzkum veřejného mínění. 5.1.2 Experiment Charakteristickým rysem experimentu je existence experimentálního podnětu, kterému jsou respondenti vystaveni. Důležitou vlastností, nezbytnou pro správné provedení experimentu, je existence kontrolní skupiny, která je ve stejných podmínkách, ale není experimentu vystavena. Příkladem experimentální a kontrolní skupiny mohou být dvě školní třídy. Zajímá nás efektivita zavedení nové vyučovací metody cizích jazyků, např. výuka s pomocí rodilého mluvčího, který neovládá mateřský jazyk žáků. V jedné třídě probíhá výuka s rodilým mluvčím (experimentální skupina), ve druhé pokračuje standardní výuka bez rodilého mluvčího 3 K problematice toho, jak to udělat, abychom se nemuseli dotazovat celé populace, a přesto bychom získali validní výsledky, viz následující kapitolu. 44 (kontrolní skupina). Výhodou experimentu je možnost přesného měření díky kontrole podmínek výzkumu, která je v každodennosti sociálního života problematická. 5.1.3 Analýza oficiálních statistik a sekundární analýza dat Asi největší výhodou analýzy oficiálních statistik jsou nízké náklady na výzkum. Jedná se o analýzu dat, která shromáždil již někdo jiný. Obdobnou metodou je sekundární analýza dat, která je analýzou dat sebraných v rámci jiného průzkumu. Pořizování rozsáhlých datových souborů o velkém počtu jedinců je poměrně drahá záležitost, pohybující se v řádech statisíců a nejednou milionů korun. Nevýhodou těchto metod je, že zdaleka ne vždy poskytují odpovědi na otázky, které si ve vlastním výzkumu klademe. Používáme-li data z různých zdrojů, musíme vždy zohlednit rozličné okolnosti jejich sběru, rozdílný způsob výběru respondentů, různé časy, v nichž byly jednotlivé výzkumy realizovány. Často nám spíš existující datové soubory vymezí zkoumatelné pole a modifikují naše badatelské ambice. Příkladem takového výzkumu jsou analýzy dlouhodobých trendů sňatečnosti, věkové homogamie apod. Jeden z nich reprezentuje práce T. Katrňáka (2008), který ve své analýze sňatečnosti vycházel z dat z matričních úřadů, která publikoval Český statistický úřad. 5.1.4 Strukturované pozorování Pozorování v kvantitativním výzkumu charakterizuje existence předem připravených kategorií, ke kterým pozorovatel přiřazuje probíhající jednání. Příkladem takového typu sběru dat, s nímž jste se pravděpodobně již setkali, je zaznamenávání počtu cestujících v autech na určitém silničním úseku. Úkolem pozorovatele je zapisovat čárky do kategorií aut, definovaných různým počtem cestujících. Největší výhodou strukturovaného pozorování je jeho spolehlivost. Pozorovatel zapisuje výskyt jasně definovaných a lehce rozpoznatelných jevů či typů chování. Výhodou takového typu pozorování je jeho spolehlivost neboli reliabilita (k pojmu reliability viz kapitolu 4). Pochopitelnou nevýhodou je, že strukturované pozorování je obtížně použitelné na zaznamenání složitějších forem mezilidských interakcí. 5.1.5 Obsahová analýza Obsahová analýza je kvantitativní metodou používanou pro analýzu obsahu textů nebo mediálních sdělení. Podobně jako u standardizovaného pozorování, také u obsahové analýzy zaznamenává výzkumník frekvenci a/nebo délku jasně identifikovatelných struktur textového, 45 zvukového nebo obrazového sdělení, podle předem připravených kategorií. Příkladem takové analýzy může být výzkum hlavního televizního zpravodajství různých stanic, který učinil V. Štětka (2007). Zajímalo jej, zda ve zpravodajstvích českých televizních stanic převládají zprávy orientované na domácí nebo spíše mezinárodní kontext. U jednotlivých zpráv je potom měřen čas věnovaný národnímu nebo mezinárodnímu tématu. Z celkového poměru sečtených časů k různým typům tématu si můžeme udělat obrázek, jakým typům zpráv dávají jednotlivé stanice přednost, i o tom, jaký typ zpráv převládá v českém televizním zpravodajství jako celku. Jasná definovanost kategorií a možnost použití formalizovaných postupů zvyšuje reliabilitu této metody. 5.2 Etapy kvantitativního výzkumu Jak jsme se již zmiňovali v předchozí kapitole, kvantitativní výzkum sleduje deduktivní logiku. Pro popis jednotlivých kroků kvantitativního výzkumu existuje řada více či méně podrobných schémat. M. Disman (1998: 120) popisuje kvantitativní výzkum pomocí jedenácti po sobě jdoucích etap. 1. Formulace výzkumného problému. Každý, nejen kvantitativní výzkum začíná tím, že si výzkumník musí zformulovat, co vlastně chce zkoumat. Jaký teoretický či praktický problém jej zajímá. Tato etapa může být různě dlouhá a většinou vyžaduje již určitou práci s odbornými texty. Zpočátku má výzkumník pouze vágní představu. Tu zpřesňuje při práci s odbornou literaturou k dané problematice. Teprve na základě této znalosti je schopen adekvátně formulovat, co konkrétně by mohl jeho výzkum zjistit, jakou výzkumnou otázku by mohl zodpovědět. 2. Formulace teoretických hypotéz. Na základě podrobnější znalosti problematiky, která nemusí plynout nutně jen z literatury, ale třeba i z vlastní životní zkušenosti, si výzkumník zformuluje v druhé fázi výzkumu hlavní hypotézy. Hypotézy mají povahu oznamovacích vět, které vyjadřují očekávaný stav věcí. Hypotézy předpovídají souvislosti mezi proměnnými, např. mezi náboženskou a politickou orientací. Pro každou z proměnných (v našem příkladu je to náboženská orientace, politická orientace) musí výzkumník určit, jakým způsobem ji bude měřit. Musí být schopen teoretický koncept vyjádřit popisem operací, kterými jej bude měřit. Náboženskou orientaci může měřit např. pozorováním nebo dotazem, zda chodí respondent 46 do kostela a jak často. Zda je respondent členem nějaké náboženské organizace, zda má doma bibli, zda někdy četl bibli a kdy naposledy apod. 3. Formulace pracovních hypotéz. Obecnější hypotézy je užitečné rozpracovat do souboru pracovních hypotéz. To je celkem nudná, ale užitečná část výzkumu. Každá hypotéza je rozpracována do konkrétních empiricky ověřitelných tvrzení. Tento přepis do jazyka konkrétních dílčích tvrzení má několik funkcí. Jednak výzkumníkovi ukáže, zda je výzkum vůbec realizovatelný, případně jak obtížný asi bude. Dále pracovní hypotézy optimalizují redukci informací. Jednoduše nám ukážou, zda jsme na některou důležitou proměnnou nezapomněli. Pracovní hypotézy slouží také jako vodítko pro výběr techniky sběru dat. A tím, že popisují strukturu vztahu mezi proměnnými, napoví, jaké statistické operace budeme potřebovat ve fázi analýzy dat. Pracovní hypotézy jsou základem pro odhad rozsahu výzkumu. Pracovní hypotézy obvykle popisují různé další proměnné, které do zkoumaného vztahu zasahují. V našem příkladu zkoumání souvislosti mezi náboženskou a politickou orientací to může být např. věk, velikost příjmu nebo místo bydliště. Obvykle jich je velké množství. Díky tomu vidíme náročnost výzkumu a máme šanci realisticky posoudit naše šance na úspěšné řešení. Případně na revizi původních výzkumných ambicí. 4. Rozhodnutí o populaci a vzorku. V této fázi výzkumu musí výzkumník rozhodnout, koho, resp. co konkrétně bude zkoumat a s jakou pravděpodobností může svá zjištění generalizovat na zbytek populace. Jde o to zhodnotit, o kom vlastně zkoumaný vzorek vypovídá. Různým způsobům konstrukce vzorku a jejich šancím na to, že odráží adekvátně zbytek populace, se budeme podrobněji věnovat v následující kapitole. 5. Pilotní studie je nástrojem pro zjištění, zda je vůbec informace, kterou chceme zjistit, v populaci, kterou chceme zkoumat, zjistitelná. Pilotní studie často využívá kvalitativních postupů a jejím úkolem je rozhodnout, zda je výzkum v populaci uskutečnitelný. Pilotní studie má např. za úkol zjistit, zda všichni lidé ve skupině, kterou chceme zkoumat, mají skutečně nějaký názor na téma (v námi vymyšleném příkladu třeba náboženství a politika), k němuž chceme zjistit jejich postoje. V případě obsahové analýzy novin je zase úkolem pilotní studie napovědět, zda je námi sledované téma v daných novinách vůbec zastoupeno apod. 6. Rozhodnutí o technice sběru dat. To je jedna z těch zajímavějších částí výzkumného procesu. Základní otázkou, která před výzkumníkem stojí, je rozhodnutí mezi reaktivní nebo nereaktivní 47 technikou sběru dat. Existuje mnoho technik sběru dat. Většinou jsou ale kombinací nebo modifikací čtyř základních postupů: pozorování, analýza dokumentů, rozhovor, dotazník. Některé z nich budou přiblíženy v příslušných kapitolách. 7. Konstrukce nástrojů pro sběr dat. Jde o přizpůsobení obecných technik konkrétním potřebám výzkumu. V této fázi se např. vytváří záznamové archy pro pozorování, kódovací instrukce pro obsahovou analýzu dat, design dotazníku nebo scénář standardizovaného rozhovoru. 8. Předvýzkum. Předvýzkumem se rozumí test nástrojů sběru dat. Většinou se předvýzkum dělá na malém vzorku respondentů. V případě dotazníku je užitečné jej dát vyplnit některému z kolegů, který se nepodílel na jeho konstrukci. Provedení zkušebního rozhovoru s některým z kolegů nebo známých umožní přesně odhadnout čas potřebný k jeho realizaci, často si v průběhu rozhovoru výzkumník sám uvědomí některá „slabá“ místa scénáře. Podle předvýzkumu lze ještě udělat poslední korekce v konstruovaném nástroji (přeformulovat otázku v dotazníku, změnit kategorie apod.) před samotným sběrem dat. 9. Sběr dat. 10. Analýza dat. K analýze kvantitativních dat se v sociologii používá speciální software (nejčastěji program SPSS nebo STATA). Ty umožňují třídit data nejen podle jednotlivých proměnných a jejich kombinací, ale také počítají korelace mezi proměnnými a pomáhají odhalovat složitější struktury „ukryté“ v datech. Pro zájemce existuje řada příruček ke statistické analýze dat nebo kurzů na vysokých školách nebo v komerční sféře k ovládání specializovaného software. Důležité však je si uvědomit, že sofistikované postupy matematické analýzy jsou spíše třešničkou na dortu výzkumné procedury. Kvantitativní sociologové dokážou často analyzovat data s velkou virtuozitou, někdy ale bagatelizují redukce, které vznikají v předchozích fázích výzkumu, zejména v procesu sběru dat. Redukce způsobené nízkou návratností odpovědí, špatnou konstrukcí technik sběru dat, volbou nevalidního postupu měření proměnných apod. ani ta nejsofistikovanější analýza dat neodstraní, maximálně zmírní. 11. Interpretace závěrů. V konečném kroku, kdy je úkolem výzkumníka zformulovat závěry, přichází ke slovu individuální kritický intelekt a teoretický rozhled badatele, který žádný 48 software (zatím) nedokáže nahradit. I přes všechny návody, jak správně dělat výzkum, interpretaci toho, co jsme zjistili, nelze formalizovat. Poslední krok vždy zůstává interpretací. Správná interpretace závisí na hloubce znalostí výzkumníka i na jeho výzkumných zkušenostech. Ty lze ale získat pouze studiem a realizací samotných výzkumů. SHRNUTÍ KAPITOLY V kvantitativním výzkumu můžeme rozlišit přibližně pět hlavních metod. Klasický survey, který sbírá data od velkého počtu respondentů; sociologický experiment; standardizované pozorování; analýzu oficiálních statistik a sekundární analýzu dat; obsahovou analýzu. Ačkoli jejich konkrétní modifikace a kombinace mohou být velmi různorodé, sleduje jejich aplikace vždy přibližně stejnou logiku po sobě jdoucích etap: formulace problému, formulace hypotéz, formulace pracovních hypotéz, rozhodnutí o populaci a vzorku, pilotní studie, rozhodnutí o technice sběru dat, konstrukce nástrojů sběru dat, předvýzkum, sběr dat, analýza dat, interpretace závěrů. KONTROLNÍ OTÁZKY Co je to pilotní studie? Jakou funkci má předvýzkum? K čemu slouží pracovní hypotézy? Jaké jsou základní charakteristiky experimentu? Jaké jsou základní charakteristiky standardizovaného pozorování? Jaké jsou základní charakteristiky obsahové analýzy? Jaké jsou základní charakteristiky sekundární analýzy dat? ÚKOLY K ZAMYŠLENÍ Zkuste pro svůj hypotetický výzkumný problém navrhnout možné použití každé z pěti uvedených výzkumných metod. PRO ZÁJEMCE 49 Další četba: Punch, K. 2008. Základy kvantitativního šetření. Praha: Portál. s. 1540. 50 6 Výběrové šetření v sociologii: problém reprezentativity RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY I když kvantitativní výzkum sbírá informace (data) o velkém počtu jedinců, žádný výzkum není schopen sesbírat informace o všech lidech. V této kapitole se zaměříme na jeden z klíčových problémů kvantitativního výzkumu, který představuje otázka: Co nás opravňuje k tomu, abychom mohli ze zkoumání jen omezeného počtu lidí usuzovat na vlastnosti rozsáhlejších sociálních celků? CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Popsat základní způsoby výběru respondentů do vzorku. Uvažovat o sociologických výzkumech pomocí základních pojmů, které se vztahují k výběrovým šetřením. Získáte: Znalosti o tom, jak se v sociálních vědách vybírají lidé, kteří mají být zahrnuti do výzkumu jako respondenti, a také znalosti o charakteristikách základních typů výběru. Budete schopni: Měli byste být schopni s použitím základních metodologických znalostí kriticky přistupovat k různým výzkumům, s nimiž se setkáváte ve své vlastní pracovní praxi nebo které prezentují média. Také byste měli umět kriticky posoudit možnost generalizace vlastních výzkumů (např. vlastního šetření pro diplomovou práci). KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY Populace, vzorek, pojem reprezentativity v kvantitativním výzkumu, různé podoby reprezentativity, způsoby konstrukce vzorku (náhodný výběr a jeho modifikace, kvótní výběr, 51 anketa, arbitrární výběr, metoda sněhové koule) a jejich vztah k reprezentativitě, praktické obtíže s reprezentativitou (redukce samovýběrem), teoretická nasycenost vzorku, reprezentativita v kvantitativním a kvalitativním výzkumu. PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY Nejprve si vysvětlíme základní pojmy populace, vzorek, reprezentativita, poté si přiblížíme základní způsoby, jakými můžeme vybrat ke zkoumání konkrétní jedince, které reálně zkoumáme, a především jak nám rozdílné způsoby výběru respondentů do zkoumaného souboru ovlivňují možnosti zobecnění našich zjištění na rozsáhlejší sociální celky. 6.1 Základní pojmy: populace, vzorek, reprezentativita Na začátek je třeba si vyjasnit základní trojici pojmů: populace, vzorek, reprezentativita. Všechny tři pojmy jsme v předchozích kapitolách v nějakých souvislostech již použili. Nyní si je vymezíme přesněji. Pojem populace má v kontextu kvantitativního výzkumu specifický význam. Populací v tomto kontextu nerozumíme pouze skupinu osob vymezenou životem na určitém území, kupříkladu v hranicích některého státu (např. populace obyvatel České republiky). Populace mohou tvořit například vysokoškolští studenti Moravskoslezského kraje, členové církví na jižní Moravě nebo odběratelé časopisu Čtyřlístek. Populace v sociologickém výzkumu nemusí být ani tvořeny lidmi. Mohou být populace sociologických článků v odborných časopisech, populace televizních pořadů, populace textů písní nebo učebnic základní školy. Pokud píšeme o proměnách přístupů ke stáří v učebnicích základních škol, populací nám budou tyto učebnice. Zajímá-li nás kultura protestu, můžeme analyzovat texty písní undergroundových hudebníků a sledovat v nich nejčastěji pojmenovávané sociální problémy. Jednotkou je v tomto případě text jedné písně z populace písní tzv. nezávislé hudební scény. „Populace (neboli základní soubor) je soubor jedinců nebo jednotek, o kterém předpokládáme, že jsou pro něj naše závěry platné.“ (Disman, 1998: 92). Naproti tomu vzorek je „skupina jedinců nebo jednotek, které skutečně pozorujeme“ (Disman 1998: 92). Jsou to ty konkrétní učebnice nebo písně z výše uvedených příkladů, které jsme při výzkumu skutečně analyzovali. 52 Vztah mezi vzorkem a populací, který nám umožňuje ze zjištění na vzorku usuzovat na vlastnosti celé populace (základního souboru), se nazývá reprezentativita. Reprezentativita je vlastnost vzorku imitovat strukturu populace. Reprezentativní výběr je potom výběr provedený takovým způsobem, který zaručuje, že náš vzorek imituje vlastnosti populace a umožňuje zobecňovat naše závěry na základní soubor (populaci).4 V některých případech je reprezentativitu možné matematicky vyjádřit. V jiných případech mluvíme spíše jen o dobrých důvodech k tomu považovat svůj vzorek za reprezentativní (jistotu nelze matematicky vyjádřit). Někdy je reprezentativita sporná, neodůvodněná nebo velmi nepravděpodobná. Vždy závisí na tom, jaký způsob výběru zvolíme, resp. jaký si můžeme dovolit. 6.2 Základní způsoby konstrukce vzorku Obecně můžeme typy výběru rozdělit do třech typů: a) náhodné výběry b) záměrné výběry c) nahodilé výběry a samovýběry 6.2.1 Náhodné výběry Náhodné výběry nebo někdy označované jako pravděpodobnostní výběry mají mezi způsoby konstrukce vzorku v jistém smyslu výjimečné postavení. Mají totiž jednu velikou výhodu. Jejich reprezentativita se dá kvantifikovat. U náhodných výběrů jsme schopni matematicky vyjádřit, o kolik se liší náš vzorek od populace a jak velkou jistotu má naše tvrzení. Podoba našeho prohlášení může mít třeba formu věty, že s 95% pravděpodobností můžeme tvrdit, že průměrný věk číšníků tříhvězdičkových hotelů v Moravskoslezském kraji je 35 let, plus minus 3 roky (uvedené tvrzení berte jako hypotetický příklad, nikoli jako faktické tvrzení, průměrný věk zmiňované populace neznám). Principy náhodného výběru, na kterých je založena možnost zmiňované matematizovatelné jistoty, popisuje přístupnou formou Disman (1998: 91117). Zde také naleznete vysvětleny základní pojmy pravděpodobnostních výběrů – 4 Jedna z posledních metodologických publikací na českém trhu definuje reprezentativitu jako „… takovou kvalitu výběru a dalších postupů metodiky výběrového šetření, díky níž dotázaný soubor jednotek získá rozložení charakteristik, jež můžeme považovat za shodné s populací, ze které vybraný soubor pochází.“ (Krejčí 2008: 11). 53 konfidenční interval (interval spolehlivosti), směrodatná chyba, hladina významnosti – které jsou však pro obecné pochopení logiky výběrových šetření spíše doplňující. Klíčové pro možnost uskutečnění náhodného výběru je existence úplného seznamu populace, kterou chceme zkoumat. To je často ten zásadní problém, který nám realizaci pravděpodobnostního výběru znemožní. Jednotky z tohoto seznamu potom vybíráme do vzorku náhodně, tj. tak, aby každá jednotka měla stejnou šanci na to, že se dostane do vzorku. Z metodologického hlediska je nejjednodušší, pokud si jednotky populace očíslujeme, vygenerujeme si pomocí speciálního programu (nebo speciálních matematických tabulek) seznam náhodných čísel, který nám určí jednotky, jež máme pojmout do vzorku. Tomuto postupu se říká prostý náhodný výběr. Výzkumná praxe si často vyžaduje různé modifikace tohoto „učebnicového“ postupu. Pro některé výzkumné otázky je vhodné použít např. náhodný stratifikovaný výběr. Jeho princip spočívá v tom, že populace je rozřazena do skupin a náhodný výběr je proveden až v jejich rámci. Tento postup lze uplatnit, např. chceme-li porovnávat jednotlivé okresy ve volebních preferencích. Nebo chceme-li znát názory studentů různých fakult jedné univerzity nebo různých univerzit jedné země. Jiným typem pravděpodobnostního výběru je vícestupňový náhodný výběr. Výběr podmnožin celkové populace je udělán náhodně, z těchto podmnožin jsou náhodně vybrané jejich podmnožiny, z nich další a z nich další až ke konečným konkrétním jednotkám, které budou zařazeny do vzorku. Například v zemi můžeme vybrat náhodně okresy, v těchto okresech náhodně vybrat obce, z těchto obcích čtvrtě a z těchto čtvrtí konkrétní jedince, které navštíví tazatel s dotazníkem. Statistickou reprezentativitu zajišťuje dodržení principů náhodnosti při výběru. Na druhou stranu reálnou reprezentativitu ohrožují struktury sociálního světa, které statistika vidět nemůže. Např. to, že určité lokality obývají určité specifické skupiny lidí (tzv. lepší čtvrtě jsou určeny pro bohaté a úspěšné, a naproti tomu vnitřní městská ghetta obývají chudí, neúspěšní a s tmavou barvou pleti). Vedle této potíže, která vstupuje do vztahu reprezentativity mezi vzorkem a populací, je třeba zmínit ještě jednu zásadní praktickou obtíž, která je ve výzkumné praxi velmi vážná a velmi častá. Odborně se jí říká redukce negativním samovýběrem (Disman, 1998: 116). Jde však o velmi prostý efekt, který nastane, když někteří vybraní respondenti odmítnou odpovědět nebo 54 odevzdají neúplně vyplněný dotazník. Vzorek se tak zdeformuje. Již nemáme odpovědi od těch lidí, které jsme na začátku vybrali. V podstatě máme data z jiného vzorku. Kvantifikace reprezentativity u tohoto typu redukce je obtížná a někdy nemožná. 6.2.2 Záměrné výběry (kvótní, účelový, snowball, teoretický) U záměrných výběrů neplatí stejné statistické charakteristiky reprezentativnosti jako u výběru pravděpodobnostního. Pro vystižení reprezentativnosti zde nepoužíváme formální matematické důkazy, ale slovní formulace (argumenty). Reprezentativnost není možné posoudit na základě principu náhodnosti a nelze ji dost dobře kvantifikovat (matematicky podložit). Pro reprezentativnost v tomto případě má výzkumník „dobré důvody“, které jsou „přesvědčivé“. Ty by měl v textu, jenž shrnuje výsledky výzkumu, vysvětlit. Mezi hlavní typy záměrných výběrů patří tzv. kvótní výběr, účelový výběr a technika sněhové koule. Vzorek v kvótním výběru imituje známé vlastnosti populace. Např. podle věku, když potřebujeme mít pro účely výzkumu respondenta z každé relevantní věkové skupiny. Nebo když pro účely marketingových výzkumů potřebujeme, aby vzorek imitoval strukturu určitého podniku. Účelový výběr je výběr na základě výzkumníkova vlastního úsudku. Záleží na jeho vlastním zvážení, kdo je vhodným kandidátem do vzorku. Je zřejmé, že u takového typu výběru nemůže být o kvantifikaci reprezentativity ani řeč. Pro účelový výběr platí dvojnásobně imperativ dobře zvážit, co vlastně (jakou populaci) vzorek doopravdy reprezentuje. Technika sněhové koule, stejně jako výše uvedený účelový výběr se používá častěji v kvalitativním výzkumu. Nicméně lze oba typy výběrů použít, i když sledujeme logiku výzkumu kvantitativního. Vždy však musíme mít na paměti otázku po reprezentativnosti našeho vzorku a uvědomovat si, že u záměrných výběrů je často nemožné reprezentativnost podložit matematickou jistotou (určitou výjimku tvoří výběry kvótní). Princip techniky sněhové koule je velmi jednoduchý. U prvního respondenta dostaneme tip na dalšího, u něj zase na dalšího atd. Respondenti se do vzorku nabalují jeden na druhého, jako se nabaluje sníh, když kutálíme sněhovou kouli ze svahu. Např. chceme-li zkoumat hodnotu, jakou může mít dítě pro partnery stejného pohlaví, jenom těžko dostaneme seznam takovýchto párů i s informací, zda vychovávají či nevychovávají děti. Technika sněhové koule zde ale může velmi dobře 55 zafungovat. U prvního páru získáme velmi pravděpodobně tip na další potenciální respondenty. Tito lidé se nacházejí v tak specifické sociální pozici a životní situaci, že pravděpodobně budou znát podobné páry v blízkém i vzdáleném okolí více než kdokoli jiný. U účelového výběru a techniky sněhové koule vzniká pochopitelná otázka, kdy je vzorek dostatečně velký. Protože jsou tyto výběry dělané na populacích, jejichž seznamy většinou neexistují, a které mají často i velmi rozmazané hranice, nelze určit velikost vzorku pomocí matematických měřítek. Pro posouzení toho, že vzorek je dostatečný, se používá někdy koncept tzv. teoretické nasycenosti. Vzorek je nasycen tehdy, když už nezískáváme další relevantní informace, které by rozšiřovaly naše poznání vzhledem k naší výzkumné otázce. Je zřejmé, že v procesu výzkumu využívajícího účelový výběr nebo techniku sněhové koule, se střídá fáze sběru a analýzy dat několikrát po sobě. Není tomu tedy tak jako u klasického náhodného výběru, kdy analýzu dat děláme, až když máme pohromadě všechna data. 6.2.3 Nahodilý výběr a samovýběr Nahodilým výběrem rozumíme takový způsob konstrukce vzorku, do kterého jsou respondenti/jednotky vybíráni podle pravidla „ber, co přijde pod ruku“. Jde o výzkumy typu „ptáme se nakupujících, jak jim chutná Rama“ nebo ty, při nichž jsou zastavováni na ulici chodci s žádostí o zodpovězení otázek. U tohoto typu výběru respondentů je velmi problematická reprezentativita. Nejen, že nelze reprezentativitu vyjádřit matematicky, ale je velmi obtížné přesvědčivě vyložit, jakou populaci vzorek reprezentuje. To neznamená, že je takto provedený výzkum bezcenný. Vůbec ne. Jen je třeba dobře vážit, na koho lze naše závěry vztáhnout a jak silné důvody nás k tomuto zobecnění vedou. Samovýběr neboli anketa představuje konstrukci vzorku vytvořeného nikoli na základě výběru výzkumníka, ale na základě výběru respektive samovýběru respondenta. Do vzorku se dostane každý, kdo chce odpovědět. Příkladem ankety mohou být výzvy čtenářům/divákům/posluchačům, aby odpovídali na dotazy uveřejněné v určitém médiu. Nebo některými TV kanály oblíbené hlasování diváků pomocí SMS zpráv. Velkým nebezpečím tohoto typu výběru je, že svádí k nepřípustnému zobecňování. Co je vlastně populací takového vzorku? Nemáme žádnou záruku, že odpovědi odrážejí rozložení názorů diváků určitého pořadu. Víme pouze, že určitý počet diváků má určitý názor, který se rozhodli vyjádřit aktivně SMS zprávou. Ale nevíme, jestli jej nesdílí i jiní diváci, kteří se rozhodli neodpovědět. Jisté je, 56 že vzorek takto získaných odpovědí reprezentuje populaci diváků, kteří se rozhodli odpovědět. Jaké další vlastnosti má tato populace, zda a jak se odlišuje od zbytku populace diváků daného pořadu (kromě zaslání odpovědi), o tom nemáme nejmenší ponětí. Výpovědní hodnota takovýchto výzkumů je velmi sporná. To platí, i když máme úplný seznam populace, např. studentů Slezské univerzity, mezi kterými je anketa dělána. I když víme, že máme zjištěny názory např. od 30% všech studentů, netušíme, jaké názory má zbylých 70%. Zato pokud provedeme odpovídající pravděpodobnostní výběr v této populaci a získáme od vybraných studentů odpovědi, můžeme matematicky vyjádřit jistotu, s jakou se náš vzorek liší od populace. Závisí na velikosti vzorku (v absolutních počtech, nikoli relativních procentech) a povaze měřených proměnných. Dost dobře můžeme získat velmi reprezentativní vzorek, i když jeho velikost bude pouhých 5% ze všech studentů nebo i menší. Minimálně budeme mít jisto v míře reprezentativity tohoto vzorku. Tuto jistotu nám anketa nikdy neposkytne, i když bude vzorek mnohonásobně větší. Ale opět platí, že něco jsme přece zjistili, i když jsme použili anketu. Co nám tedy anketa řekne přímo? Anketa nám řekne, jaký názor/postoj/problém v populaci (např. zmiňovaných studentů univerzity) existuje. To samo o sobě není málo. Co nám anketa řekne nepřímo? V případě dlouhodobě a opakovaně prováděných stejných anket nám kolísání návratnosti v čase může odhalovat intenzitu názoru/postoje/problému (jeho palčivost), i když nedosahujeme reprezentativní návratnosti odpovědí. Co nám anketa nikdy neposkytne? Jistotu (statisticky vyjádřitelnou), že v dané populaci (např. mezi studenty univerzity) neexistuje žádný jiný názor/postoj/problém. To se týká případu, že respondenti jsou vyzváni k vyjádření svého názoru ve formě otevřené odpovědi tj. vlastní formulací. Neposkytne nám v drtivé většině případů ani dostatečně přesnou představu o rozložení anketou zjištěného názoru ve zkoumané populaci. Obecně platí, že vzorek, který reprezentuje známé i neznámé vlastnosti populace, lze získat pouze náhodným (pravděpodobnostním) výběrem, tedy nikoli anketou. Kvótní a účelové výběry se drží známých vlastností populace a jejich reprezentativita se může za určitých podmínek blížit výběrům pravděpodobnostním. 57 6.2.4 Velikost vzorku Nelze jednoznačně a všeobecně platně říci, kolik lidí ve vzorku je dostatečných a kolik ne. Statistikové se domnívají, že v souborech větších jak 30 jednotek již mohou vedle individuálních vlastností vyniknout i strukturální vlastnosti celého souboru. (Cyhelský, Kahounová, Hindls, 1999). To je však teoretická poučka, pro kterou v praxi někdy nalezneme, ale často také nenalezneme věcné oprávnění. Počet se odvíjí od typu výběru, použité metody a cílů výzkumu. Při náhodném výběru platí, že při rostoucí velikosti vzorku se přibližuje jeho struktura struktuře populace poměrně rychle, až do výše cca 1500 respondentů (či jednotek), po této hranici se tempo připodobňování výrazně zpomaluje. Při tomto typu výběru jsme také schopni od velikosti vzorku matematicky odvodit míru odlišnosti vzorku od populace, ať je jakkoli velký. Ve studentských pracích se však jen ojediněle můžeme setkat s náhodným výběrem. A v reálném světě navíc existuje řada populací (v sociologickém smyslu), ke kterým neexistují seznamy, a možnost přesného náhodného výběru tudíž neexistuje (např. populace milovníků vína, populace rybářů atd.). Pro studentské práce, které chtějí zpracovávat data kvantitativní metodou, je spíše vhodné si uvědomit, že počítat procenta u souboru tvořeného méně než stem lidí může přinášet dosti zkreslující obraz. Hrozí to situací, jež vyjadřuje následující anekdota o výsledcích výzkumu z výzkumného drůbežářského ústavu: po požití nového krmiva 33,3 % drůbeže uhynulo, 33,3 % přežilo a u 33,3 % vzorku nám chybí přesné výsledky měření, protože to třetí kuře uteklo. Jistou direktivou pro nízkorozpočtové práce studentů by měl být spíše výběr vhodné populace, než velikost vzorku. Z hlediska tvorby vzorku otázka typu: „Chtěli bychom zjistit, co si veřejnost myslí o ...“ je de facto předem odsouzena k neúspěchu. Naproti tomu otázka: „Chtěli jsme zjistit, co si myslí o ... členové opavských fotbalových klubů/ sestřičky na oddělení JIP opavské nemocnice / zaměstnanci odboru výstavby na úřadu městské části XY / apod.“ má velkou šanci na úspěšné zodpovězení i bez sofistikovaných výběrových metod. K daným populacím jednak existuje seznam členů, z něhož můžeme generovat náhodně vzorek, a jednak se obejdeme i bez něj. Tyto populace jsou poměrně malé, a tak i bez náhodných čísel je jednodušší zkusit oslovit všechny členy populace. Máme velkou šanci, že získáme odpovědi např. od 2/3 celé populace (např. od 20 z celkově 30 zaměstnanců určitého odboru na úřadě). V tu chvíli se 58 obejdeme i bez matematických důkazů, abychom si troufli tvrdit, že struktura našeho vzorku má velkou šanci blížit se struktuře populace. Potom samozřejmě nemá smysl prezentovat výsledky v procentech, ale spíše v obratech „více než třetina“, „přibližně polovina“ pouze „3 respondenti z 30 si myslí...“. SHRNUTÍ KAPITOLY V sociologickém výzkumu jen málokdy přijdeme do styku se všemi členy populace, kterou zkoumáme. Výzkumy se většinou realizují na vzorku. Existuje řada způsobů výběru lidí do vzorku. V jistém smyslu výsadní postavení mezi ostatními typy výběrů mají náhodné neboli pravděpodobnostní výběry. Ty nám umožňují matematicky zdůvodnit pravděpodobnost našich závěrů. Často ale není možné pravděpodobností výběr zrealizovat. V tu chvíli přichází na řadu některé ze záměrných výběrů nebo výběr nahodilý či samovýběr. Pro všechny typy výběrů bychom měli znát jejich možnosti a limity, co do reprezentativity. KONTROLNÍ OTÁZKY Co je to reprezentativita? Co je to populace? Co je to vzorek? Popište vícestupňový náhodný výběr. Popište kvótní výběr. V čem spočívá princip techniky sněhové koule? ÚKOLY K ZAMYŠLENÍ Navrhněte pro svůj hypotetický výzkumný problém tři rozdílné výběry podle výše uvedené typologie (pravděpodobnostní (tj. náhodné); záměrné; nahodilé a samovýběry). Určete a zdůvodněte, na jakou populaci byste mohli své závěry zobecnit. 59 PRO ZÁJEMCE Další četba: Disman, M. 1998. Jak se vyrábí sociologická znalost. Příručka pro uživatele. Praha: Karolinum. s. 91–117. Krejčí, J. 2008. Kvalita sociálněvědních výběrových šetření v České republice. Praha: Slon. s. 53– 64. 60 7 Dotazník a pozorování jako techniky sběru dat: problém operacionalizace RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY V této kapitole se seznámíme s dvěma úzce souvisejícími okruhy problémů. První se týká obecného problému konstrukce měřících sociologických nástrojů. Druhým okruhem je uspořádání a podoba dotazníku, formulace otázek v dotazníku neboli jeho celková dramaturgie. Na problematice dramaturgie dotazníku lze velmi dobře ilustrovat obecnější problémy tvorby měřících nástrojů v sociálních vědách. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Navrhnout vlastní dotazník v souladu se základními metodologickými pravidly a podívat se na problém měření v sociálních vědách z obecnější perspektivy. Získáte: Obecný znalostní základ o metodologických problémech spjatých s měřením v sociálních vědách, s formulací otázek v dotazníku a s celkovou úpravou dotazníku. Budete schopni: Posoudit kompetentněji dotazníky, se kterými se setkáte v praxi. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY Empirizace a operacionalizace, Lazarsfeldův model operacionalizace, sociologický výzkum jako překladatelství, dotazník jako celek a jeho uspořádání, logika pořadí otázek (omnibusové výzkumy, haló efekt), kritéria formulace otázek, hlavní možná zkreslení, podpora úspěšného dokončení, délka dotazníku, podpora anonymity, jiné údaje než odpovědi respondentů 61 PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY V první části kapitoly vysvětlíme metodologický problém tzv. operacionalizace, což znamená problém transformace teoretických konceptů (např. chudoba, sociální status, nerovnost, deprivace apod.) do otázek v dotazníku. Dále se zaměříme na některé základní aspekty formulace otázek v dotazníku. V závěru kapitoly zmíníme nejdůležitější pravidla pro celkové uspořádání dotazníku. 7.1 Operacionalizace a problém překladu v sociologickém výzkumu Sociologický výzkum se snaží hledat odpovědi na otázky spjaté s nejrůznějšími aspekty společenského života. Např. sociální nerovnosti, rovnost šancí obou pohlaví v přístupu ke vzdělání nebo k práci, příčiny poklesu porodnosti v Evropě, dopady globalizované ekonomiky na život lokálních komunit, generační proměny hodnotových vzorců, sociální distance, anebo naopak těsnost vztahů v různých typech skupin, šikana na školách či v armádě, sociální determinismus partnerské volby, migrace, nacionalismus, etnicita atd. Mohli bychom pokračovat velmi dlouho. U všech nebo minimálně u většiny uvedených (teoretických) konceptů narazíme velmi brzy na problém, jak daný jev vlastně (empiricky) měřit. Jak měřit např. velikost sociální nerovnosti? Všichni nějakým způsobem sociální nerovnosti vnímáme, o jejich příčinách máme více nebo méně vágní představy. Nikdo ale neviděl sociální nerovnost, kterou by bylo možné měřit podobným způsobem jako nerovnost podlahy. Jak zjistit existenci šikany, ke které se jen málokdo otevřeně přizná? Co je to nacionalismus a hlavně jak je možné zjistit jeho intenzitu? Je to vůbec měřitelné? Kde leží hranice etnických skupin? Kolik může žít Romů na severní Moravě? Jsou to ti, kteří se přihlásí ve sčítání lidu? Co když se ve sčítání lidu přihlásí k Romské národnosti zrzavý a pihatý právník, mluvící spisovnou češtinou? Kdo rozhodne, jestli je někdo Rom a jiný už ne? Lze to určit objektivně? A jak? Tyto a podobné otázky se vynořují vždy, když se snažíme převést teoretické koncepty do empirické výzkumné praxe. V první třetině 20. století se kolem tohoto obecného problému točil zájem nejen sociologů (sociologů spíše až později), ale i filosofů, logiků a teoretiků vědy. Na počátku minulého století se zformoval velmi vlivný myšlenkový proud, který se nazývá analytická filosofie. Její protagonisté v kritické reakci na dosavadní způsob filosofování se zaměřili na samotný problém kladení filosofických a obecně vědeckých otázek. Tito filosofové (např. Russel, Wittgenstein, Carnap ad.) začali „především úzkostlivě dbát na to, aby se dříve, než se začne odpovídat na nějakou otázku, bezpodmínečně prozkoumalo, zda tato otázka dává 62 dobrý smysl, zda je zřejmé, že slova, která jsou v ní obsažená, mají jasný význam, a zda je jasné, jak by vůbec mohla vypadat přijatelná odpověď na takovou otázku. Oporu hledali v moderní vědě a především v moderní logice, která, jak se jim zdálo, mohla pomoci oddělit smysluplné od nesmyslného. Analytičtí filosofové razili názor, že pokoušet se nějak vypořádat s problémy, které nelze jasně formulovat, znamená dělat nejenom něco marného, ale především vyvolávat zhoubnou iluzi obsahu tam, kde žádný není.“ (Peregrin, 1999: 14). Jedna větev těchto snah vyrostla na přechodnou dobu ve snahy vyloučit z empirické vědy výroky, které nelze převést na věty založené na empirickém pozorování. Do jazyka vědy patří podle badatelů této periody jenom ty výroky, které lze empiricky ověřit. Patří sem pouze ty koncepty, které lze opsat v jazyce pozorovacích vět, tj. které lze převést na systém operací, kterými je lze empiricky zachytit v realitě. Tyto úvahy lze dnes považovat za částečně překonané. Respektive neúspěch výše uvedených snah dovedených do důsledků ukázal na to, že nelze budovat striktně empirickou vědu bez neempirických předpokladů. Jedním z trvalých výsledků diskutovaných snah je detailní pozornost, kterou dnes badatelé věnují problematickému přechodu od teorie (konceptu) k empirii (faktu). V sociálním výzkumu je tento problém tematizován pojmem operacionalizace. Operacionalizace znamená překlad z teoretického jazyka do jazyka operací, kterými můžeme teoretický koncept zachytit v realitě. Operační definice je popis těchto operací. Např. operační definicí kyselosti v chemii může být zbarvení lakmusového papírku po navlhčení zkoumanou kapalinou. Operační definicí příslušnosti k určité třídě může být jistý typ pracovní smlouvy, určitá výše příjmu a specifické volební chování. Operační definice sociologa může znít: osoba, která získala vysokoškolský titul v oboru sociologie, publikovala minimálně dvě statě v hlavním oborovém časopise a sama se za sociologa považuje. Kdo nesplňuje jedno ze tří uvedených pozorovatelných kritérií, není podle uvedené operační definice sociologem. Možná cítíte, že uvedená kritéria nemusí vždy zcela vystihovat sociologičnost určitého vědce. Co badatel, který vystudoval ekonomii, statistiku a historii, pracuje v Sociologickém ústavu Akademie věd, je autorem několika desítek statí v renomovaných sociologických časopisech a sám se za sociologa považuje? Podle uvedené operační definice by však sociologem nebyl. Operacionalizovat určitou teorii nebo koncept znamená přeložit ji do jazyka operací, kterými jej budeme měřit v realitě. Je známo, že existují lepší a horší překlady. Výše uvedená 63 problematická operační definice sociologa ukazuje asi nepříliš povedený překlad. Jak poukázal M. Petrusek (1993:7678), z určitého pohledu se můžeme na sociologický výzkum dívat jako na proces mnohonásobného překladu: kvantitativní sociologický výzkum můžeme vnímat jako překlad z přirozeného jazyka komunikace se zadavatelem do teoretického jazyka sociologie jako vědy z něj do teoretického jazyka hypotéz z něj do jazyka operačních procedur z něj do přirozeného jazyka komunikace s respondentem z něj do matematicko-statisticky kondenzované informace (korelačních tabulek, diagramů, matice dat, grafů atd.) z něj do teoretického sociologického jazyka interpretujícího data z něj do přirozeného jazyka výzkumné zprávy  V průběhu výzkumu dochází nutně k několikanásobnému překladu, což ovšem nemůže zůstat bez vlivu na ontologickou povahu výsledné informace. Zpracováno podle: Petrusek, 1993:77 V tuto chvíli nechme stranou proměny, které prodělává překládaná informace. Na uvedeném přehledu mnohonásobného překladu v rámci sociologického výzkumu si můžeme uvědomit, že některé překlady jsou asi poměrně jednoduché (třeba jako překlad z češtiny do slovenštiny). 64 Jiné jsou složitější (třeba jako překlad do polštiny) a jiné vyžadují velmi zkušeného překladatele, téměř jako překlad do čínštiny. Mezi ty složitější a přitom zásadní patří překlady mezi jazykem teorie a jazykem empirického výzkumu. Metafora jazykového překladu je pro problém operacionalizace velmi vhodná. Stejně jako u jazykového překladu nejsou ani u operacionalizace vybudována žádná jasná formální pravidla. P. F. Lazarsfeld, jeden ze zakladatelů kvantitativní sociologie v užším slova smyslu v období před druhou světovou válkou, popisuje obecné schéma operacionalizace jako sled čtyř fází: na začátku je 1. intuitivní představa, kterou 2. konkretizujeme, 3. stanovíme empirické indikátory a končíme 4. sumací těchto indikátorů do škál a indexů (Petrusek, 1993: 104107). Různorodost možných teoretických perspektiv, stejně jako různorodost výzkumných otázek, si vyžaduje často jedinečná řešení. Stejně jako v běžném jazyce se liší překlady beletrie, poezie a literatury vědecké. Pro některé problémy a teoretické pojmy jsou v sociologickém výzkumu zavedené určité osvědčené překlady. Například pro pocit životní dezorientace, který má svůj sociální projev v určitém hodnotovém chaosu, se v sociologii používá pojem anomie. Pro měření tohoto konceptu se vžil tzv. Sroleho index anomie, podle jeho tvůrce Lea Sroleho. Třídní analýza, která vychází z tradice teoretiků sociálních nerovností a moci Maxe Webera a Karla Marxe, využívá v empirickém výzkumu tzv. EGP škálu. V obou případech jde o speciální baterie otázek, které používají výzkumníci v dané problematice pro účely svých výzkumů. I kdyby šlo vytvořit ještě lepší operační definice zkoumaných jevů, univerzální použití jednoho měřícího nástroje (stejné formulace otázek) umožňuje provádět mezinárodní srovnání. To je nezanedbatelný přínos standardizace. 7.2 Důsledky pro formulaci otázek v dotazníku Pro dotazník z výše nastíněných problémů vyplývá několik konkrétních dilemat. Všechny se vztahují k validitě otázek. Tj. k tomu, zda položená otázka doopravdy měří to, co jsme se rozhodli měřit. Například u zařazení respondenta na stupnici sociální hierarchie je třeba se zamyslet nad tím, co asi tak může měřit otázka: „Do které sociální vrstvy byste se zařadil?“ Měří otázka na sebezařazení skutečnou sociální pozici? Spíše bude měřit respondentův subjektivní pocit, který může s objektivní pozicí korespondovat, ale také nemusí. A to je ten lepší případ. Také může měřit to, jak se chce respondent jevit v dotazníku. Jedno z dilemat 65 operačních definic tedy zní, ptát se přímo nebo neptat? Řada sociologicky relevantních otázek se týká soukromého života lidí. Např. výzkumy domácího násilí jsou nepochybně legitimním cílem sociologického snažení, nicméně získat validní data k této problematice je nesmírně těžké. Porovnejte dvě podobné, ale nestejné otázky k tomuto tématu: Bijete své děti? X Souhlasíte s názorem, že v krajních případech lze použít při výchově dětí fyzických trestů? Tyto otázky se vztahují k jiným, i když příbuzným, operačním definicím jedné proměnné. Proměnnou by mohlo být v tomto případě použití fyzického násilí v rodině. I pokud potřebujeme získat informaci o mnohem méně choulostivých záležitostech, např. čtenářské aktivitě, je na zvážení formulace otázek. Porovnejte dvě následující otázky k této proměnné: Kolik knih přečtete v průměru za měsíc? X Vyjmenujte, prosím, knihy, které jste za poslední čtyři týdny přečetl. Operační definice čtenářské aktivity by v prvním případě zněla: respondentem uvedený průměrný počet knih, který přečte za měsíc. Ve druhém případě by zněla: respondentem uvedený výčet knih přečtených v uplynulém měsíci. Druhá otázka je daleko konkrétnější a navádí lépe k validnímu zodpovězení otázky po čtenářské aktivitě než obecná otázka na průměrné údaje, pod kterou si řada lidí v první chvíli představí pouze mlhavě správnou odpověď. Druhá operační definice je podle mého názoru validnější. Je to lepší překlad z jazyka teoretických úvah o čtenářské aktivitě do jazyka operačních definic a z něj do jazyka dotazníku či tazatele, který komunikuje s respondentem. Častým problémem otázek v dotazníku, tentokrát již méně spjatým s operacionalizací, je tzv. dvouhlavňovost otázek. Příkladem takto špatně položené otázky může být: 66 Můžete říct, že jste šťastná/ý ve svém manželství a práci? Je zřejmé, že člověk může být šťastný v manželství, ale ne v práci, nebo naopak. Dvouhlavňová otázka míří na dva cíle zároveň, takže z odpovědi, která má nejčastěji povahu jednoslovné možnosti, nelze usoudit, který cíl zasahuje. Je třeba zmínit ještě jednu okolnost. Právě proto, že při překladu teoretického konceptu do řeči empirických indikátorů může dojít snadno k chybě (proceduru nelze kvantifikovat, ale chce to určitou zkušenost,šikovnost a imaginaci), důležité proměnné nikdy neměříme pouze jednou otázkou. Výjimku budou tvořit jednoduché tzv. tvrdé proměnné jako je věk, pohlaví, nejvyšší dosažené vzdělání nebo bydliště respondenta. Ty můžeme reliabilně a validně změřit jednoduchým dotazem. Složitější teoretické koncepty jako např. religiozitu však jednou otázkou nezměřím. Na co bychom se měli zeptat? Věříte v Boha? Nebo snad: Jste věřící? Nebo radši: Jak často chodíte do kostela? A co třeba: Máte doma Bibli? Nebylo by dobré zjistit, zda je respondent členem církve? Religiozita je zrovna jev, který má mnoho dimenzí. Na jeho měření musíme použít spíše baterii (tj. sadu) otázek. Uvedené příklady ukazují nejčastější a nejzávažnější problémy spjaté s formulací otázek v dotazníku nebo standardizovaném rozhovoru. Podrobnější výčet kritérií otázek v dotazníku přináší např. Disman (1998: 140156) nebo Venerová a kol. (2007: příloha 6). Je třeba si říci ještě několik poznámek k uspořádání dotazníku jako celku. 7.3 Dotazník jako celek Odhlédneme-li od formulace konkrétních otázek, mezi nejdůležitější vlastnosti dobře uspořádaného dotazníku patří jeho přiměřená délka, přesvědčivost ve vztahu k anonymitě respondentů (pokud je šetření anonymní) a řazení jednotlivých otázek. Je obecně přijímaným faktem, že člověk nedokáže udržet pozornost více jak 4560 minut. Vycházet z tohoto předpokladu pro určení délky dotazníku by bylo více než optimistické. Výzkumná zkušenost ukazuje, že návratnost dotazníků, jejichž vyplnění zabere více než 1015 minut prudce klesá s každou další otázkou navíc. Proto je důležité zvážit, zda je otázka opravdu nezbytná. U delších dotazníků je třeba počítat s vysokými náklady na zvýšení návratnosti. 67 Důležitým a ne jednoduchým aspektem anonymních šetření je přesvědčivost anonymity vůči respondentovi. V praxi komplikuje přesvědčivost anonymity i technická komplikace. Tazatel navštíví konkrétního neanonymního jednotlivce, což zajišťuje reprezentativitu, který má věřit v anonymní zpracování jeho odpovědí. Ve velkých výzkumech nebo marketingových výzkumech ještě bývají zakomponovány mechanismy kontroly tazatelů, zda si nevyplnili dotazník sami doma, ale vybraného respondenta skutečně navštívili. Kontrola se provádí většinou telefonicky. Ujistit o anonymitě někoho, komu zavoláte, abyste se ujistili, že dotazník skutečně vyplňoval, může být problematické. Rozdíl v anonymních a neanonymních odpovědích na určité typy otázek zjišťujících neveřejné údaje je pochopitelný. Řazení otázek by mělo sledovat určitou logickou linii z pohledu respondenta. Dotazník se tak stává více „uživatelsky“ přístupný a zvyšuje se šance na úspěšné dokončení dotazníku. U tzv. omnibusových výzkumů, tj. výzkumů, které v rámci jednoho dotazníku sbírají data pro více různých výzkumů, je vhodné tuto skutečnost vysvětlit. Jedním z kritérií, která přicházejí do úvahy, je, zda nemůže některá z předchozích otázek ovlivnit odpověď na pozdější otázku (tzv. haló efekt). Dále bývají do dotazníků k důležitým proměnným řazeny tzv. kontrolní otázky. Na stejnou věc se ptáme ještě jednou jinou otázkou. Cílem je zajistit validitu odpovědí. Konzistentní odpovědi mají jinou hodnotu než ty nekonzistentní. SHRNUTÍ KAPITOLY Jedním ze základních problémů měření v sociálních vědách je přechod od teoretického konceptu k smyslově vnímatelným datům. V jistém smyslu se můžeme na tento přechod dívat obdobně jako na proces překladu. Teoretické koncepty je nutné pro potřeby empirického výzkumu přeložit do jazyka operací, kterými je můžeme zachytit v realitě. Tomuto přechodu se říká v sociologii operacionalizace. Jedním z měřících nástrojů v sociálních vědách je dotazník. V sociologii byla vypracována celá řada metodických pokynů k celkovému uspořádání dotazníku i formě jednotlivých dotazníkových otázek. Ty hlavní z nich jsme zmínili na předchozích řádcích, některé další naleznete v doporučené literatuře. KONTROLNÍ OTÁZKY Co je to operacionalizace? Co je to operační definice? 68 Jaká je optimální délka dotazníku? Co označuje termín omnibusový výzkum? Jaký je smysl tzv. kontrolních otázek? Co je to haló efekt? ÚKOLY K ZAMYŠLENÍ Zkuste vydefinovat a pojmenovat pět klíčových proměnných ve vašem výzkumu. Vymyslete ke každé z nich tři operační definice. Převeďte tyto operační definice, respektive ty, u nichž to je možné, do jazyka dotazníkových otázek. PRO ZÁJEMCE Další četba: Punch, K. 2008. Základy kvantitativního šetření. Praha: Portál. s. 6780. Disman, M. 1998. Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum. s. 140164. 69 8 Analýza kvantitativních dat a interpretace výsledků výzkumu RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Kapitola je věnována elementárním postupům analýzy kvantitativních dat a interpretace výsledků výzkumů. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Základní potupy statistické analýzy. Získáte: Představu o principech, na kterých je kvantitativní analýza dat založena. Budete schopni: Provést základní analýzu vlastních dat. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY analýza dat, statistika, modus, medián, aritmetický průměr, směrodatná odchylka, korelace, kontingenční tabulka, hladina významnosti, datová matice PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY V kapitole se nejprve věnujeme základní typologii proměnných, se kterými kvantitativní analýza pracuje. Poté stručně charakterizujeme základní statistické ukazatele, které nám umožňují o datovém souboru vypovídat, a přiblížíme přípravu dat ke kvantitativní analýze. Závěr kapitoly je věnován problematice interpretace výsledků statistické analýzy. 8.1 Proměnné a jejich indikátory Kvantitativní výzkum zkoumá to, co lze ze sociálního světa přeložit do jazyka kvantifikovatelných proměnných. Kvantitativní výzkum probíhá jako měření proměnných a zjišťování rozložení jejich hodnot a statistických souvislostí mezi nimi. Proměnnou můžeme popsat jako určitou vlastnost měřeného objektu nebo jeho obecnou charakteristiku, která může nabývat dvou a více hodnot. Základní sociodemografické proměnné, kterými 70 v kvantitativním výzkumu charakterizujeme zkoumané objekty, potažmo celý výzkumný soubor, jsou pohlaví, věk, dosažené vzdělání, bydliště, výše příjmu, případně moc. Jako proměnné mohou vystupovat i takové charakteristiky jako barva vlasů, počet dětí, volební preference, míra spokojenosti v zaměstnání, velikost bydliště, značka auta, atd. Sociologicky relevantních proměnných je nespočetně a nepochybně byste během minuty přišli na desítky dalších. Ačkoli je proměnných nespočet, z hlediska kvantitativního výzkumu je lze rozdělit do tří skupin, podle toho, jaké analytické operace s nimi lze provádět. Nominální proměnné jsou takové, jejichž hodnoty nelze uspořádat do vzestupné nebo sestupné řady. Příkladem takové proměnné je pohlaví. Tato proměnná může nabývat dvou hodnot (muž/žena), u nichž jedna není víc než druhá, ačkoli v kvantitativní analýze jedné hodnotě přiřadíme číslo 1 a druhé 2. Nemůžeme s nimi však dělat operace jako s číselnými hodnotami, jedná se pouze o symboly, místo kterých bychom mohli klidně dosadit písmena „a“ nebo „b“ nebo jakýkoli jiný symbol. Číslice se používá jednoduše proto, že specializovaný software umí číst čísla snadněji než jakékoli jiné symboly. Proměnná pohlaví je specifická ještě tím, že je dichotomická, což samotné ji předurčuje k určitému druhu statistických operací. Jiným příkladem nominální proměnné může být oblíbené jídlo nebo oblíbený nápoj, barva vlasů nebo národnost. Ani u nich nejsme schopni určit pořadí či hierarchii. Ordinální proměnné jsou takové, u jejichž hodnot jsme schopni určit pořadí, jsme schopni je řadit od nejvyšší hodnoty k nejnižší a naopak. Příkladem často měřené ordinální proměnné je vzdělání, které může nabývat hodnot: základní / středoškolské / vysokoškolské. Ordinální proměnné jsou také časté pří měření postojů souhlasu a nesouhlasu nebo spokojenosti či nespokojenosti (např. hodnoty: velmi spokojen / spíše spokojen / ani spokojen, ani nespokojen / spíše nespokojen / velmi nespokojen). Třetím typem proměnných jsou kardinální proměnné. Ty jsou z hlediska statistické analýzy těmi nejlepšími, protože se s nimi dá dělat nejvíce matematických operací, protože jejich hodnoty se kryjí s číselnými hodnotami. Nejen, že je lze seřadit od největšího po nejmenší, ale zároveň jsme schopni vyjádřit, o kolik se jedna hodnota liší od druhé. Typickými příklady kardinální proměnné je věk, cena výrobku nebo příjem respondenta v Kč, počet členů v domácnosti, počet cestujících v dopravním prostředku atd. 71 Většinu proměnných nemůžeme měřit přímým pozorováním, ale skrze indikátory, které nám indikují hodnotu proměnné, jež je neviditelná a je spíše jakýmsi teoretickým konstruktem. Indikátor je měřitelný projev hodnoty určité proměnné. Indikátorem pohlaví respondenta může být například zakroužkování varianty „muž“ v dotazníku, nebo odpověď „muž“ na otázku „Jste muž nebo žena?“. Stejně tak bychom mohli pohlaví indikovat pozorováním, ale společensky přijatelné je to asi pouze u novorozeňat. Indikátorem příjmu může být údaj na daňovém přiznání, indikátorem míry spokojenosti zvolená hodnota na škále v dotazníku atp. Obecně platí, že složitější proměnné (např. míra anomie, politické přesvědčení, religiozita) neměříme pouze jedním indikátorem, ale musíme použít indikátorů více. Tím se však dostáváme k problematice operacionalizace (tj. převodu teoretických konceptů do praxe empirického výzkumu), jíž jsme věnovali pozornost na jiném místě. 8.2 Matice dat, kódování a rekódování dat Řekli jsme, že kvantitativní výzkum probíhá jako měření proměnných a následné sledování rozložení jejich hodnot a zjišťování souvislostí mezi nimi (např. mezi vzděláním a politickou orientací, věkem a příjmem apod.). Abychom se do těchto procedur mohli pustit, potřebujeme verbální nebo písemná data převést do takové podoby, kdy s nimi můžeme provádět matematické operace. Jinými slovy, musíme je převést na čísla nebo entity jim podobné. V praxi to znamená, že musíme odpovědi od našich respondentů převést do tzv. datové matice. Matice dat je nejčastěji tabulka vytvořená v Excelu, ve které každý řádek představuje jednoho respondenta a ve sloupcích jsou zanášeny hodnoty měřených proměnných. 72 Příklad výseče datové matice proměnná 1: pohlaví (dichotomická nominální) proměnná 2: věk (kardinální) proměnná 2a: rekódovaný věk proměnná 3: vzdělání (ordinální) proměnná 4: počet členů v domácnosti (kardinální) proměnná 5 : míra souhlasu s vládními reformami respondent 1 1 78 8 2 1 5 respondent 2 2 33 4 3 4 3 respondent 3 2 14 2 1 3 1 atd. ... ... ... ... ... ... zdroj: autor Tabulka datové matice má tedy tolik řádků, kolik respondentů jsme měli ve výběrovém souboru a tolik sloupců, kolik proměnných jsme se rozhodli měřit. V rozsáhlejších výzkumech mívá výsledná tabulka více než tisíc řádků a mnoho desítek sloupců. V dotazníku je obvykle jedna otázka indikátorem jedné proměnné. Pro statistické výpočty je třeba slovní varianty převést do číselné podoby. Jednotlivým variantám přiřadíme číselné hodnoty (např. žena = 1, muž = 2; u proměnné vzdělání ZŠ = 1, SŠ = 2, VŠ = 3; u míry souhlasu jednoznačně souhlasím = 1, spíše souhlasím = 2, ani nesouhlasím ani souhlasím = 3, spíše nesouhlasím = 4, jednoznačně nesouhlasím = 5), které potom zanášíme do polí tabulky matice dat. Tomuto označování číslicemi se říká kódování. Někdy je potřeba některé proměnné sloučit nebo rekategorizovat. Důvodem může být potřeba srovnání s výzkumem s jinak členěným souborem, zpřehlednění výsledků, nebo malý počet případů v určité kategorii, díky kterému nelze se souborem provádět složitější statistické výpočty. V praxi to znamená, že do tabulky přidáme nový sloupec – např. vytvoříme věkové skupiny po desítkách let a do polí tabulky zaznačíme dekádu (viz tabulku výše). Po vyplnění datové matice dochází k tzv. čištění dat – tj. hledání překlepů, omylem nevyplněných políček tabulky atp. Jakmile máme datovou matici hotovou, můžeme přistoupit k samotné analýze. 73 8.3 Třídění 1. stupně Tříděním prvního stupně se obvykle míní výpočty týkající se jednotlivých izolovaných proměnných. V našem ilustrativním souboru výše uvedené tabulky by to byl například počet mužů a žen, průměrný věk respondentů v souboru, počty respondentů v jednotlivých věkových kategoriích nebo rozložení míry souhlasu v jednotlivých kategoriích. Tyto údaje můžeme získat a prezentovat buď v absolutních četnostech (tj. v reálných počtech případů), nebo v relativních četnostech (tj. v procentech). U výběrových souborů, kde pracujeme méně než se stem případů (což je většina kvantitativních výzkumů zpracovaných v rámci kvalifikačních prací studentů) ztrácí uvádění relativních četností smysl, protože 1 % je zde většinou méně než 1 člověk. Základní statistické ukazatele, se kterými při třídění 1. stupně pracujeme, jsou medián (respektive kvantily), modus, aritmetický průměr a případně směrodatná odchylka. Užitečnou statistickou hodnotou je modus, který představuje nejčastější či typickou hodnotu dané proměnné ve výzkumném souboru. Modus můžeme vypočítat u všech třech typů proměnných. Medián rozděluje výzkumný soubor na polovinu. Např. si můžeme seřadit soubor podle věku od nejmladšího k nejstaršímu účastníkovi a medián nám nalezne věk, kde končí mladší polovina respondentů a začínají starší respondenti. Podobně fungují tzv. kvantily (percentily, tercily, kvartily, decily atp.), které rozdělují soubor do stejně velkých skupin (kvartily do čtyř, decily do deseti např. věkových skupin atd.). Tento typ ukazatelů se používá spíše pro další práci s daty, než že by se jednalo o samotný výsledek analýzy. Můžeme jej aplikovat na ordinální a kardinální proměnné. Aritmetický průměr je ukazatel, který může být sám o sobě značně zavádějící. Např. jeden důchodce v partě malých kluků může udělat ze skupiny průměrné muže ve středních letech. Nicméně je to hodnota velmi užitečná, která je častým prostředníkem při složitějších statistických výpočtech. Pro korekci uvedeného zkreslení je užitečné se podívat na hodnotu směrodatné odchylky, která ukazuje na míru odlišnosti hodnot proměnné od vypočítaného statistického průměru. Jestliže je směrodatná odchylka nízká, je soubor vzhledem k průměru homogenní. Jestliže je vysoká, jednotlivé případy (respondenti) se od vypočítaného průměru často a značně vzdalují. 74 Už třídění prvního stupně nám může poskytnout velmi zajímavé výsledky a řada drobných (a dobrých) výzkumů na bakalářském stupni) si poměrně úspěšně může vystačit jenom s ním. Rozkrývání struktur v datech a nalézání zajímavých souvislostí a hledání jejich vysvětlení však většinou přináší až další stupně analýzy dat. 8.4 Třídění 2. stupně Třídění druhého stupně znamená počítání rozložení hodnot proměnných u podskupin výzkumného souboru, které vznikly díky rozložení hodnot jiné proměnné. Tříděním druhého stupně se např. dozvíme, jak je rozloženo vzdělání podle pohlaví nebo míra souhlasu v jednotlivých věkových skupinách. Toto sdělení nám přináší specializovaný software v tzv. kontingenčních tabulkách. Samozřejmě, že se stejného údaje lze dobrat i bez počítačových programů, akorát je to daleko pracnější. Na následující straně naleznete příklad kontingenční tabulky. 75 Příklad kontingenční tabulky pohlaví / souhlas s reformami souhlas s reformami Total 1 silně souhlasí 2 spíše ano 3 ani/ani 4 spíše nesouhlasí 5 silně nesouhlasí pohlaví 1 ženy Count 121 90 27 6 12 256 % within pohlaví 47,3% 35,2% 10,5% 2,3% 4,7% 100,0% % within souhlas s reformami 73,3% 75,6% 87,1% 75,0% 100,0% 76,4% % of Total 36,1% 26,9% 8,1% 1,8% 3,6% 76,4% 2 muži Count 44 29 4 2 0 79 % within pohlaví 55,7% 36,7% 5,1% 2,5% 0,0% 100,0% % within souhlas s reformami 26,7% 24,4% 12,9% 25,0% 0,0% 23,6% % of Total 13,1% 8,7% 1,2% 0,6% 0,0% 23,6% Total Count 165 119 31 8 12 335 % within pohlaví 49,3% 35,5% 9,3% 2,4% 3,6% 100,0% % within souhlas s reformami 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % of Total 49,3% 35,5% 9,3% 2,4% 3,6% 100,0% zdroj: autor Kontingenční tabulka nám sdělí jak v absolutních, tak v relativních četnostech, jaké je např. zastoupení mužů a žen z našeho souboru v jednotlivých kategoriích míry souhlasu s vládními reformami. Každé pole tabulky potom obsahuje tři číselné údaje. Prvním je prostý počet respondentů (či jednotek) další dva údaje se týkají relativních počtů v procentech. Tyto procentuální údaje se liší proto, že jeden se počítá pro sloupec a druhý pro řádek. Výše uvedenou tabulku (kterou jsem vygeneroval z jiného výzkumu a změnil názvy proměnných, 76 takže si nedělejte úsudky o radikálním reformním naladění mužů a žen) bychom mohli interpretovat takto: Většina respondentů souhlasí s vládními reformami. 121 žen jednoznačně souhlasí s vládními reformami. To je přibližně 36,1 % z celého zkoumaného souboru. Z podsouboru žen je to 47,3 %. A v podskupině těch (tj. mužů a žen), kteří jednoznačně souhlasí s vládními reformami, to činí 73,3%. Je to dáno ovšem tím, že v celém výběrovém souboru (který je 335 respondentů) je výrazně více žen (256) než mužů (79). Relativní počet mužů, kteří jednoznačně souhlasí s vládními reformami je totiž ve skutečnosti ještě o něco vyšší vyšší (55,7 % mužů oproti 47,3 % žen). Kontingenční tabulka nám dá představu o rozložení respondentů v jednotlivých subkategoriích (středoškolsky vzdělaní muži, počet respondentů ve věku 31-40 let žijících ve čtyřčlenné domácnosti apod.), nedá nám však dostatečně pevný podklad pro tvrzení, že toto rozložení je nějakým způsobem významné. Prostá kontingenční tabulka nám nesdělí, zda je např. mezi pohlavím a vzděláním (abychom použili příklad z naší tabulky) významná vazba, ačkoli nám sdělí, jaké jsou v našem vzorku početní rozdíly. K zjišťování statisticky významných souvislostí mezi proměnnými slouží počítání korelací. To se provádí pomocí tzv. statistických testů, které ukazují, zda a jak moc se rozložení hodnot určitých proměnných liší od náhodného rozložení. Porovnáváme-li tedy souvislost dvou proměnných (např. pohlaví a vzdělání), statistickými testy zjišťujeme, zda rozložení kombinací hodnot proměnných pohlaví a vzdělání se blíží nebo vzdaluje náhodnému rozložení. Jestliže mezi těmito proměnnými není vztah, rozložení hodnot v tabulce se bude blížit náhodnému rozložení (tomuto ideálnímu ve smyslu teoretickému stavu se říká nulová hypotéza, tj. mezi proměnnými není žádný vztah, korelační koeficient je roven 0). Jestliže mezi proměnnými existuje souvislost, rozložení hodnot proměnných vzdělání a pohlaví se bude od náhodného rozložení lišit. Např. ženy měli v 19. století výrazně těžší přístup k univerzitnímu vzdělání, a proto nedosahovaly takového formálního vzdělání jako muži. Pokud bychom porovnávali data z 19. století s těmi ze století 21., dostali bychom s největší pravděpodobností velmi odlišné výsledky testu souvislosti mezi pohlavím a vzděláním. Korelační koeficienty, jejichž hodnota se většinou pohybuje v rozmezí od 0 do 1, nám také ukazují jak těsná je souvislost obou proměnných. Při hodnotě od 0 do 0,3 usuzujeme na velmi 77 slabý vztah, od 0,3 do 0,6 hovoříme o středně silné souvislosti a u hodnot vyšších než 0,6 se uvažuje o velmi silné souvislosti mezi proměnnými. Celá statistika je o pravděpodobnostech a statistické hledání souvislostí mezi proměnnými o tom, jestli je rozložení hodnot proměnných systematické nebo náhodné. Pro posuzování souvislosti mezi proměnnými, respektive pro interpretaci statistických výpočtů obecně, je důležitý ještě jeden statistický pojem – hladina významnosti. Ta vypovídá, zjednodušeně řečeno, o tom, jak moc je jisté, že naše výpočty platí pro analyzovaný soubor. Jinými slovy, nalezneme-li určitou statistickou souvislost mezi proměnnými, je třeba se podívat, na jaké hladině významnosti lze tuto souvislost považovat za statisticky prokazatelnou. V sociálních vědách se většinou používá hladina významnosti 95 %, v přírodních vědách většinou 99 %. Výpočet hladiny významnosti se odvíjí od variability proměnné a od homogenity vzorku (která se určuje pomocí tzv. směrodatné odchylky). 8.5 Třídění 3. a vyšších stupňů Pochopitelně je na třídění druhého stupně navázat tříděním třetího stupně nebo i čtvrtého stupně. V našem modelovém příkladu nás může zajímat, jaké je věkové rozložení u středoškolsky vzdělaných žen, které vyjadřují jednoznačný souhlas s vládními reformami. V praxi se můžeme sice méně četně, ale přece jen s takovým postupem setkat, ale většinou již nemůžeme s takto rozdrobeným souborem dělat složitější statistické operace jako je počítání korelací a podobně. Důvodem je, že statistika je přece jen o hromadných jevech a při dalším a dalším štěpení výzkumného souboru dochází k tomu, že některé subkategorie mají ve výběrovém souboru tak malé množství případů (např. podmnožina středoškolaček nad 90 let, které spíše nesouhlasí s vládními reformami). V důsledku toho statistické testy nelze použít, neboť pro jednotlivé testy jsou předepsané minimální počty případů v subkategoriích vstupujících do analýzy. 8.6 Interpretace výsledků aneb je třeba opět vzít rozum do hrsti Když máme hotovou analýzu dat, je potřeba svá zjištění nějak shrnout, vysvětlit, začlenit do existujících znalostí o problematice, jedním slovem interpretovat. A zde se kruh empirického výzkumu uzavírá. Je třeba se vrátit tam, odkud se vyšlo, k odborným textům, k badatelově odbornému rozhledu i životní zkušenosti. Samotná čísla nemluví. Ani ten nejrychlejší a nesofistikovanější matematický postup či počítačový program zatím nedokáže nahradit 78 lidskou mysl při interpretaci výsledků analýzy dat. Data a výsledky jejich analýzy, tj. nalezené souvislosti mezi proměnnými, výsledky statistického třídění prvního a druhého stupně jsou podklady pro badatelovy závěry. Samy o sobě jsou však obrazně řečeno bez života, nevypovídají nic určitého. To musí udělat výzkumník vybavený svým vlastním myšlením a nabytými znalostmi a zkušenostmi. Ten musí posoudit a rozhodnout a také zdůvodnit, jestli zjištěné korelace jsou platné i v realitě, nebo zda jsou způsobeny např. nějakou třetí proměnnou, která působí na obě porovnávané proměnné, takže v jejich statistickém srovnání to pouze vypadá, že spolu souvisejí. Podržíme-li se našeho příkladu, musí to být výzkumníkova znalost hlubšího historického kontextu, na základě které rozhodne, zda např. v 19. století byly ženy hloupější než muži, a proto nedosahovali tak vysokého vzdělání, nebo zda ženám ve vzdělání bránily dobové společenské konvence a neviditelné sociální bariéry, nebo zda je vysvětlení třeba hledat ještě v něčem jiném. Součástí interpretace by měla být také reflexe hranic její platnosti, upozornění na „bílá místa“, která obvykle při analýze vyplynou na povrch. SHRNUTÍ KAPITOLY Proces analýzy kvantitativních dat a interpretace výsledků této analýzy je jednou ze závěrečných fází výzkumného procesu. Sesbírané dotazníky je třeba přepsat do číselné podoby datové matice. Teprve tu potom analyzujeme. Verbální odpovědi je nutné přepsat do jazyka proměnných a u každé určit jakého typu daná proměnná je. Podle toho následně můžeme s daty provádět odpovídající statistické operace, třídění prvního, druhého a dalších stupňů. Mezi základní statistické ukazatele patří medián, modus a aritmetický průměr. K pokročilejším výpočtům řadíme třídění druhého stupně, které reprodukují tzv. kontingenční tabulky a počítání korelací. Interpretaci zjištěných údajů však musí provést opět výzkumník. Kvalitní a validní interpretace však závisí více na jeho odborných znalostech a zkušenostech než na sofistikovaných statistických postupech jako takových. KONTROLNÍ OTÁZKY Co je to tzv. datová matice a jak ji lze připravit? K čemu slouží směrodatná odchylka? Co je to modus a medián? O čem vypovídá určitá hladina významnosti? 79 Co je to třídění prvního stupně? Jak se liší třídění druhého a třetího stupně? ÚKOLY K ZAMYŠLENÍ Zkuste si představit vlastní malé dotazníkové šetření a popište krok po kroku postup, kterým byste získali ze sebraných dotazníků datovou matici, rozložení hlavních proměnných a navrhněte, jaké třídění druhého stupně by bylo užitečné uskutečnit. PRO ZÁJEMCE Bryman A. 2008. Social research methods. Oxford University Press. 660690, 313–362. 80 9 Obsahová analýza dokumentů: metoda na pomezí kvantitativních a kvalitativních postupů Rychlý náhled kapitoly V této kapitole máte možnost se seznámit s obsahovou analýzou, která představuje poměrně levnou nereaktivní metodou, jež má však široké pole možného využití. Z tohoto důvodu se nabízí její využití ve studentských diplomových pracích, ale používají ji i zkušení výzkumníci, zejména při analýze mediálních sdělení. Cíle kapitoly Po prostudování této kapitoly Budete umět: Využít výzkumnou metodu, která je vhodná k analýze obsahů mediálních sdělení. Získáte: Znalosti o konkrétní a poměrně levné výzkumné metodě, která je využitelná i pro potřeby malých studentských výzkumů, jakými jsou diplomové práce apod. Budete schopni: Navrhnout a provést jednoduchý výzkum pomocí obsahové analýzy. Klíčová slova kapitoly obsahová analýza, diskurz, jazyk, kódování Průvodce studiem kapitoly V první části kapitoly je vysvětleno, co je to obsahová analýza, a načrtnuto pole jejího možného využití. Stěžejní částí kapitoly je popis jednotlivých hlavních kroků při aplikaci této metody. V závěru kapitoly je zvláštní pozornost věnována problému reliability měření při obsahové analýze. 9.1 Co je to obsahová analýza 81 Obsahová analýza je vždy analýzou určité formy komunikace, nejčastěji psaných dokumentů. Psaným dokumentem, který se stane předmětem zkoumání, může být v podstatě cokoli. Sbírka zákonů, deník, román, knihy pohádek, texty písní, programy politických stran, nápisy na veřejných záchodcích nebo učebnice občanské výchovy pro základní školy. Nejčastějším předmětem obsahové analýzy však bývají obsahy mediálních sdělení. V případě psaných dokumentů jde o noviny a časopisy. Obsahová analýza se však neomezuje pouze na texty, ale také na analýzu zvukových a obrazových záznamů. Objektem obsahové analýzy se tak mohou stát rozhlasové pořady pro děti nebo hlavní televizní zpravodajství. 9.2 Kvantitativní versus kvalitativní obsahová analýza Tak jako většina obecných metod má i obsahová analýza své dvě varianty, kvantitativní a kvalitativní. Zatímco ta kvantitativní se zaměřuje např. na četnost výskytu určitého tématu nebo určité postavy, na délku pořadu či na rozsah prostoru, věnovaného určité problematice, kvalitativní obsahová analýza se zaměřuje na výstavbu argumentace v textu, či strategie vedení komunikace při zvukových a obrazových záznamech, na vnitřní souvislosti dokumentu a na jeho souvislosti s dalšími analyzovanými dokumenty. V praxi se často obě strategie spojují, protože při analýze textů téměř vždy musíme být schopni vnímat alespoň elementární rovinu významu jazykových výrazů, ke které potřebujeme určité porozumění, jež je typickým rysem kvalitativního, tj. rozumějícího přístupu. Ale lze si přestavit i čistě kvantitativní analýzu psaného dokumentu, např. když vyhledáváme četnost určitých jmen, jež mohou být rozpoznána čistě formálně. V tomto případě lze k analýze využít softwarových programů pro tvorbu a editaci textů. Koneckonců na těchto principech funguje např. tzv. citační index, tj. výskyt odkazů na dílo určitého autora v odborných vědeckých časopisech, podle kterého se měří jedna z dimenzí míry autorovy vědecké kvality. Obsahová analýza jako sociologická výzkumná metoda byla vytvořena především jako kvantitativní nástroj pro analýzu mediálních sdělení. Na následujících řádcích bude výklad směřován s ohledem na tento spíše kvantifikující přístup a metodické postupy kvalitativní analýzy textů budou spíše upozaděny. 82 9.3 Jak na to? 9.3.1 Výzkumná otázka Jako každý výzkum i obsahová analýza začíná formulací zkoumatelné výzkumné otázky. Ta může znít např.: Jaká je autorská a tematická struktura časopisu XY? Nebo: Jak se liší zobrazování ženy v časopise Vlasta v 70. letech a po roce 2000? Nebo: Jaké vlastnosti preferují muži a jaké ženy ve sňatkových inzerátech? Nebo: Jaký prostor je věnován stáří v učebnicích ZŠ a jakým způsobem jsou v nich staří lidé zobrazováni? Nebo: Kterým historickým postavám je věnován největší prostor v učebnicích dějepisu před rokem 1989 a po roce 2000? Nebo: Jak se liší témata hlavních článků v Právu a Lidových novinách za poslední tři roky? Výzkumných otázek může být celá řada a nemusí se omezovat jen na psané texty jako u výše uvedených příkladů. 9.3.2 Rozhodnutí o populaci a vzorku Dalším důležitým krokem, který jde často ruku v ruce s formulací výzkumné otázky, je rozhodnutí o populaci a vzorku. Pokud například chceme zkoumat určitý časopis, musíme se rozhodnout, zda jsme schopni zanalyzovat všechny ročníky nebo zda bude třeba z časových a finančních důvodů vybrat jen některé. Také nás může zajímat jenom určitý typ článků, např. úvodníky nebo hlavní články. Vždy si však musíme klást otázku, jakou populaci daný vzorek skutečně reprezentuje? Při vymezování zkoumaného souboru bychom měli dodržet metodologické zásady popsané v kapitole o výběrových šetřeních. Pokud chceme např. vybrat pouze vzorek článků, který bude dobře reprezentovat např. celé jedno desetiletí objemného časopisu, je poměrně jednoduché použít pravděpodobnostní výběr. Stačí, pokud si články očíslujeme a pomocí programu pro generování náhodných čísel si vybereme ty z nich, které se stanou objektem podrobnější analýzy. V případě, že nás zajímá určité téma, musíme vytvořit nástroje, kterými je v textu nalezneme, a potom pracujeme s vytvořeným podsouborem. Většinou se však tento typ analýzy neobejde bez předchozího alespoň základního rozboru většího souboru, obvykle všech jednotek. 9.3.3 Definice analytické jednotky Tím se dostáváme k jednomu důležitému kroku, který většina ostatních výzkumných metod neřeší, jímž je definice analytické jednotky. Když děláme kvantitativní dotazníkové šetření 83 (např. výzkum veřejného mínění) nebo i kvalitativní studii nějaké subkultury (např. náboženské subkultury Hare Kršna) naší přirozenou analytickou jednotkou jsou jednotliví lidé. Ať už mluvíme v číslech a procentech o názorech veřejnosti nebo typických formách náboženské konverze a významech, které pro jednající má, tou poslední jednotkou, kterou „měříme“, je individuální člověk. Tento postup je jaksi samozřejmý a přirozený. V případě obsahové analýzy nejsou hranice toho posledního atomu, z nichž se skládají vyšší celky, tak přirozené, samozřejmé a evidentní. Analytickou jednotkou může být v případě časopisů či tiskových periodik nadpis, abstrakt, článek, reklama, fotografie, úvodní odstavec apod. Závisí na nás, kde určíme její začátek a konec. Kde končí člověk a začíná druhý a kdo je vlastně jednající individuum, není většinou problém rozeznat. V případě textů nebo zvukových a obrazových záznamů komunikace jsou hranice mezi jednotlivými jednotkami více arbitrární, a tím pádem hůře identifikovatelné. Např. v časopisech se mohou objevovat texty bez nadpisu a podpisu, v TV zpravodajství lze někdy těžko odlišit dvě rozdílné zprávy, pokud se např. vztahují k podobným tématům (domácí politika) apod. Každopádně v kvantitativní obsahové analýze musíme analytickou jednotku vymezit tak, aby byla pokud možno jednoduše odlišitelná podle formálních kritérií. 9.3.4 Vymezení klíčových proměnných Podle naší výzkumné otázky a případných hypotéz musíme vytvořit soubor proměnných, které chceme měřit. Např. nás zajímají nejčastější témata článků v časopise a nejproduktivnější autoři určitého časopisu. Naše proměnné, které chceme měřit, budou tedy pravděpodobně znít: článek, téma, autor, rozsah článku. 9.3.5 Operacionalizace Tyto proměnné musíme převést do postupů (neboli operací), kterými je budeme měřit. V uvedeném příkladu musíme nejprve přesně vymezit, jak rozpoznáme „článek“ a jak jej odlišíme od těch částí časopisu, které článkem nejsou. Zda sem např. patří i takové „jednotky“ jako komiks nebo fotoreportáž, dopisy čtenářů, fejetony, krátké zprávy ze sportu, recenze apod. Druhou proměnnou je autor článku. Tedy u těch textů, které budou rozpoznány jako článek, chceme určit autorství. Nejjednodušší je za autora článku označit toho, kdo je u článku 84 podepsán. V tom případě bude třeba ošetřit případy, kdy je text podepsán zkratkou, pseudonymem (zvážit, zda jsme schopni to rozeznat), nebo není podepsán vůbec. Zdánlivě jednoduchá proměnná  téma  bude asi nejproblematičtější částí celého měření. Nejjednodušší je zvolit nějakou uzavřenou typologii témat. Musíme však zdůvodnit, proč jsme použili právě tuto a ne jinou. Druhou možností je použít kvalitativních postupů. Např. ke každému článku přiřadit několik slov nebo slovních spojení, které podle vás vystihují jeho tematický obsah, a následně analyzovat tato slovní spojení přiřazená jednotlivým článkům s cílem vytvořit obecnější tematické kategorie, do kterých je možné texty rozřadit. Tento postup bude možná přesnější, ale také pracnější a zpracovatelné množství textů bude pochopitelně nižší. Pokud chceme znát nejen počet textů, ale i jejich rozsah, ze kterého můžeme odvodit reálný prostor, které buď téma, nebo autor v kontextu časopisu zabírá, je vhodné měřit i délku textů. To můžeme dělat buď pomocí pravítka, nebo jednoduchého počtu stran. Musíme však věnovat pozornost tomu, abychom převedli různé velikosti písma a formátování na srovnatelné jednotky rozsahu. Nejlépe na tzv. normostrany. 9.3.6 Kódovací klíč Výše uvedené postupy, tj. definici analytické jednotky, měřené proměnné a způsoby jejich měření, zaneseme v písemné podobě do tzv. kódovací knihy, kódovacího klíče či kódovníku, což jsou synonyma označující dokument instrukcí pro kodéry, tj. ty, kteří budou měření realizovat. Je to ale také důležitá metodologická informace při prezentaci výsledků. Zveřejnění informací z kódovacího klíče je standardní součástí prezentace výsledků obsahové analýzy. Dáváme tak k dispozici a diskusi nástroj, který jsme použili při výzkumu. Jinými slovy prezentujeme metodu, kterou jsme své výsledky a zjištění získali. Prezentací tohoto postupu naplníme imperativ intersubjektivní kontrolovatelnosti našich výsledků, jak jsme o něm pojednávali v první kapitole. Příklady z kódovacího klíče Pro osvětlení výše uvedených postupů uveďme příklady z kódovacího klíče použitého při výzkumu meziválečných sociologických časopisů. Metodologie výzkumu byla popsána např. 85 v (Janák 2011b)). Následující pasáž se vztahuje k identifikaci analytické jednotky a operační definice vybraných klíčových proměnných. Analytická jednotka (AJ) AJ je každý text, který má identifikovatelný začátek a konec. AJ je každý článek, recenze, anotace, zpráva, oznámení, výzva čtenářům. Jestliže v časopise vyšla nějaká stať či jiný delší text na pokračování, každý díl je samostatnou AJ s vlastním číslem. AJ není reklama, obsah, titulní strana, popisy technického rázu (např. údaje o tom, kdo navrhl obálku či vytiskl časopis, kdo je členem redakční rady). AJ není ani obecný vstupní odstavec informačního charakteru, který popisuje povahu rubriky, kterou uvádí. K textu připojený cizojazyčný abstrakt, shrnutí nebo překlad otištěného textu není samostatnou AJ, ale součástí české předlohy. Každá analytická jednotka má své individuální pořadové číslo (je-li stránka rozdělená do sloupců, vlevo nahoře na stránce se nalézá první AJ, vpravo dole poslední) a identifikační údaje podle klíče: ročník/číslo/strany. Rozsah (kardinální proměnná) Operační definice: Kodér spočítá počet stran, které text v periodiku zabírá. Textem zcela nepokryté strany kvantifikuje do tří přibližných kategorií (s využitím jednoduché papírové měrky): do 0,3 (tj. méně jak 1/3); nepřepočítává se na normostrany (resp. koeficient 1) přibližně 0,5 (tj. více jak 1/3 a méně jak 2/3); nepřepočítává se na normostrany (resp. koeficient 1) 0,7 (více jak 2/3); koeficient přepočtu na normostrany v závislosti na typu písma a formátu strany. Typ textu (nominální proměnná) Hodnoty proměnné:1 = článek; 2 = recenze; 3 = anotace; 4 = zpráva z dění ve vědecké komunitě, 5 = diskuse/polemika; 6 = ostatní Operační definice: Rozřazení jednotek do kategorií by mělo proběhnout na základě rychlého projití obsahů jednotlivých čísel a případného prolistování. Většina časopisů má obdobně členěné rubriky a nejasné případy lze velmi jednoduše identifikovat a zařadit. Kategorie 1 – článek: Zahrnuje nejen standardní výzkumné stati, ale také jubilejní připomenutí a medailony delší než 2 strany, dále zveřejněné výzkumné záměry a souhrnné výsledky původních výzkumů. Kategorie 2 – recenze: Zahrnuje nejen standardní recenzi, ale také rozsáhlejší pojednání – referát o periodiku nebo výzkumné zprávě/zprávách, či recenzi a referát o více knihách. 86 Kategorie 3 – anotace: Krátké zprávy o odborné literatuře, kratší než jedna třetina strany. Dále také bibliografické soupisy literatury (tematicky, jazykově či jinak vymezené), u nichž pojednání o jedné položce je kratší než třetina stránky. Pokud má bibliografický přehled podobu uceleného bloku (např. několikastránkový výčet literatury k americké sociologii venkova), lze jej považovat za jednu jednotku, která je anotací a zároveň zabírá více než 0,3 strany. Kategorie 4 – zprávy z dění ve vědecké komunitě: zahrnuje zprávy institucionálního charakteru např. informace o konferenci, semináři, vzniku výzkumného zařízení, realizaci výzkumu, pokud informace nepřihlíží k obsahu a rozboru výsledků výzkumu; jubilejní medailony kratší než dvě strany. Kategorie 5 – diskuse/polemika: Text, jehož hlavním cílem je souhlasně nebo kriticky reagovat na názory jiného dobového badatele (a není recenzí), text uvedený v rubrice diskuse/polemiky nebo text, který se explicitně hlásí k diskusi o nějakém tématu, dobově aktuálnímu ve vědecké komunitě. Kategorie 6 – jiné: Varianta pro text nezařaditelný do výše uvedených kategorií. Jedná se např. o oficiální prohlášení, otevřené dopisy, krátké rozhovory apod. Tematický typ (nominální proměnná) Hodnoty proměnné: 1 = sociální realita; 2 = sociologická tradice (sociologie); 3 = sociologická teorie a epistemologie; 4 = metodologie empirického výzkumu; 5 = jiné Operační definice: Postup při určení tématu článku začíná analýzou názvu článku a přečtením abstraktu/shrnutí, pokud je uvedeno. Každý článek se projde metodou systematického rychlého čtení, spočívající v přečtení začátků a konců odstavců. První a poslední odstavec článku bude přečtený celý. V případě neurčitosti kodér celý postup zopakuje s větší podrobností. Určení tematického typu standardního článku by mělo zabrat cca 5 minut. Kategorie 1 – sociální realita: Do kategorie sociální realita spadá každý článek vztahující se k nějakému empiricky vymezenému či vymezitelnému sociálnímu jevu (např. „O rodině a syndikátu“, „Výzkum obce Velká nad Veličkou“, „Primitivismus a zločinnost s hlediska všeobecného“). Do kategorie sociální reality spadá každá stať z empirického výzkumu, ale i obecněji založená pojednání (teoretické statě) vztahující se k empiricky vymezenému tématu. Kategorie 2 – sociologická tradice (sociologie): Do této kategorie spadají všechny texty, které svým obsahem pojednávají o sociologických autorech, o nějaké sociologické škole nebo směru, případně diskusi nějakého problému v domácí nebo zahraniční odborné produkci. Kategorie 3 – sociologická teorie a epistemologie: V případě kategorie sociologická teorie jde o neempirická témata, konceptuální analýzy (např. „Ke sporu o definici jevů sociálních“), obecnou sociologickou teorii. Epistemologické úvahy filosofického rázu. 87 Kategorie 4 – metodologie empirického výzkumu: Do této kategorie spadají texty věnované sociologické metodě a metodologickým problémům empirického výzkumu (např. „Experimentální metoda ve vědách sociálních“). Nejde tedy o zveřejnění výsledků výzkumů. Kategorie 5 – jiné: do kategorie spadnou tematicky nezařaditelné texty. Téma (stringová nominální proměnná) Hodnoty proměnné: slovní label tvořený max. osmi slovy/slovními spojeními Operační definice: Úkolem kodéra je vytvořit label vystihující konkrétní téma a obsah příspěvku. Cílem další analýzy bude snaha o tvorbu širších kategorií (slučování do tematických celků). Postup při určení tématu textu začíná analýzou názvu článku a přečtením abstraktu/shrnutí, pokud je uvedeno. Článek se vždy projde metodou systematického rychlého čtení, spočívající v přečtení začátků a konců odstavců a vytipování klíčových míst textu. První a poslední odstavec článku bude přečtený celý. Stejně tak vytipovaná klíčová pasáž. Pokud nelze jednoznačně určit povahu textu, je třeba opakovaným rychlým čtením identifikovat klíčové pasáže, jejichž pochopení by mělo vést k definitivnímu určení obsahu. Výsledný label by měla být jakási klíčová slova či slovní spojení k článku, vystihující jeho obsah. Doba nezbytná k jejich určení u standardní stati cca 10 min. 9.3.7 Validita a reliabilita Jako u každé metody, i v případě obsahové analýzy nás zajímá validita a reliabilita našich měření, ze kterých dovozujeme další obecnější závěry. Po přečtení výše uvedených operačních definic některých proměnných vás možná napadlo, že může vzniknout problém, aby dva různí kodéři zařadili určitý text do stejné kategorie, nebo že při nalezení vlastních slov pro vystižení tématu článku se mohou dva lidé popsat jeden text různě. Každý si text může vyložit trochu jinak nebo mu přijde důležité něco jiného než tomu druhému. Reliabilní měření je takové, které nám dává stabilní výsledky. Jinými slovy, dobrou operační definici máme tehdy, pokud různí kodéři po přečtení instrukcí z kódovacího klíče zařadí k analytickým jednotkám stejné hodnoty proměnných (rozsah, téma, typ textu, atd.). Pro zjištění míry spolehlivosti (reliability) našich měření lze použít různé výpočty, které kvantifikují míru shody dvou a více kodérů. Uveďme si alespoň ten nejzákladnější Holstiho koeficient: R = 2S / (k1 + k2) S je počet shodných voleb dvou kodérů u jedné proměnné. Ten vynásobíme dvěma a vydělíme součtem voleb (kódů) prvního kodéra (k1) a druhého kodéra (k2), (podrobněji viz Scherer 1998). Výsledek se může pohybovat od 0 do 1, přičemž o uspokojivé reliabilitě lze podle 88 Scherera (1998: 50) hovořit od 0,7 výše. Reliabilitu otestujeme v praxi tak, že dáme stejné texty okódovat různým kodérům a potom pro každou proměnnou uskutečníme uvedený výpočet. Metodologická literatura k obsahové analýze uvádí i řadu dalších sofistikovanějších způsobů kvantifikace reliability (např. Titscher a kol. 2003: 65; Bell 2001: 2224; Neuendorf 2002: 141165; Riffe, Lacy, Fico 2005: 122155; Scott 2009: 347349; Krippendorf 2009: 350357), pro vstupní informaci o metodě obsahové analýzy však jejich výpočty a podmínky použitelnosti nemusíme uvádět. Reliabilitu lze tímto způsobem testovat pouze u uzavřených proměnných. U otevřených proměnných je možné pouze zapojit neformalizovatelné postupy, jako je diskuse s kolegy apod. Vedle reliability nás zajímá i validita měření. Tedy zda naše měření měří skutečně to, co jsme chtěli měřit. U proměnných jako autor, název textu nebo rozsah je validita neproblematická, protože indikátor zjišťované vlastnosti splývá do značné míry se zkoumaným objektem. U sémanticky náročnějších měření, kde dovozujeme o textu jeho významové vlastnosti (ve výše uvedeném příkladu např. proměnná téma) může být s validitou problém. Pro určování validity však neexistují podobné kvantifikující postupy jako pro měření reliability. Musíme se spokojit s postupy, jako je např. mínění určitých odborníků, s tím, zda nám naměřené výsledky u některých snadných případů sedí s našimi očekáváními apod. 9.3.8 Datová matice Výsledkem našich měření je potom tabulka, v níž každý řádek je určený pro jednu analytickou jednotku a jednotlivé sloupce obsahují proměnné. Pro ilustraci uvádím výsek z datové matice komentovaného výzkumu meziválečných časopisů. Jedná se o texty, které byly zařazeny pod stejný tematický celek s názvem náboženství. rok počet norm o- stran typ text u autor půvo d autor a té m. typ téma (otevřená proměnná) Tematické centrumNÁBOŽENSTVÍ 89 193 0 12,36 7 1 Chalup ný 1 2 názory Otokara Březiny na náboženství 193 0 8,493 1 Fryček 1 2 kritický náčrt Comtovy teorie polyteismu 193 2 17,13 5 1 Salaba 1 1 filosofie české reformace, náboženství, postavy české reformace, mravnost 193 2 24,28 7 1 Salaba 1 1 česká reformace: její proudy, vliv na Evropu, protestantství, náboženství 193 2 15,66 1 Moudr ý 1 1 náboženství, monoteismus, primitivní národy, Pygmejové, animismus a totemismus 193 5 23,94 1 Eubank 2 3 obor a problémy sociologie náboženství 193 5 1,8 1 Fryček 1 1 genderové (resp. pohlavní) dichotomie v náboženstvích 193 5 1,8 1 Frantl, Šíma 1 1 náboženství v mysli dětí, výzkum ve škole, vliv na stát 193 7 12,6 1 Šíma 1 3 obory a problémy speciální sociologie, Chalupný, sclg. náboženství 90 193 9 7,45 1 Zbořil 1 2 Bláha, náboženství 194 6 4,86 1 Bláha 1 1 národ, socialismus, náboženství, mravnost, poválečná sociologie 194 6 9 6 Kunte 1 1 Náboženství, nacionalismus, dějiny, nacismus, fašismus, individualismus 194 7 56,62 6 Pachne r 1 1 Terezín, Židé, koncentrační tábor, dělník, antisemistismus, sionismus, židovské náboženství, židovská národnost Pozn.: typ textu (1=článek, 2=recenze 3=anotace, 4=zpráva z dění ve vědecké komunitě, 5=polemika, 6=ostatní) původ autora (1=domácí, 2=zahraniční, 3=pravděpodobně domácí, 4=pravděpodobně zahraniční),tematický typ (1=sociální realita, 2=sociologická tradice, 3=sociologická teorie a epistemologie, 4=metodologie empirického výzkumu, 5=jiné) Výsledky měření, zanesené do datové matice, je vhodné přepsat do excelové tabulky nebo jiného programu, který umožňuje dělat statistické operace. Formát excelové tabulky umí načítat i program pro statistickou analýzu dat SPSS. V Excelu nebo SPSS je potom otázkou několika minut, než zjistíte např. množství stran věnovaných určitému tématu, počet příspěvků od určitého autora, jak kolísala publikační aktivita časopisu v letech apod. Shrnutí kapitoly Obsahová analýza je metodou ke zkoumání psaných dokumentů nebo obrazových či zvukových záznamů komunikace. Nejčastěji se používá k analýze obsahů mediálních sdělení (časopisy, TV pořady, zpravodajství apod.), ale předmětem obsahové analýzy mohou být i jiné dokumenty: např. archivní záznamy, učebnice nebo písňové texty. Obsahová analýza slouží většinou ke zpracování a zpřehlednění velkého množství materiálu, a proto se nejčastěji setkáme s její kvantitativní podobou. Mezi charakteristické znaky kvantitativní 91 obsahové analýzy patří tzv. kódovací klíč (kódovací kniha, kódovník) obsahující operační definice proměnných, testování interkodérské realiability, a matice dat analyzovatelná statisticky. Otázky: Co to je kódovací klíč neboli kódovací kniha či kódovník? Vysvětlete princip výpočtu základního testu interkodérské reliability. Co je to operační definice a k čemu slouží? Další literatura: Scherer, 1998. „Úvod do obsahové analýzy.“ Pp. 29–53 in Schulz W., Hagen L., Scherer H., Reifová I. Analýza obsahu mediálních sdělení. Praha: Karolinum. Trampota, T – Vojtěchovská M. 2010. Metody výzkumu médií. Praha:Portál. str. 99126. 92 10 Základní kvalitativní metody výzkumu RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Kapitola se věnuje obecným charakteristikám kvalitativního výzkumu a popisu hlavních způsobů sběru kvalitativních dat. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Budete umět vyjmenovat základní postupy kvalitativního výzkumu. Získáte: Získáte základní přehled o postupech a logice kvalitativního výzkumu. Budete schopni: Budete schopni si uvědomit elementární vlastnosti, výhody a nevýhody různých přístupů při navrhování vlastního výzkumu nebo posouzení výzkumů cizích. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY nestandardizované pozorování, participace výzkumníka na zkoumaném procesu, terénní poznámky, nestandardizovaný rozhovor, analýza textů a dokumentů, analýza zvukových a obrazových záznamů, problém reliability, generalizace v kvalitativním výzkumu, problém reprezentativity PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY Doposud jsme se věnovali především kvantitativní linii sociálního výzkumu. V této kapitole se zaměříme na výzkum kvalitativní. Představíme si hlavní metody tohoto typu výzkumu. Zmíníme hlavní obecné problémy kvalitativního výzkumu spjaté s reliabilitou měření i analýzy dat. 93 10.1 Preference kvalitativních výzkumníků Začneme tím, že si představíme preference kvalitativních výzkumníků, s nimiž přistupují ke zkoumané sociální realitě. PREFERENCE KVALITATIVNÍCH VÝZKUMNÍKŮ 1. Preferují se spíš kvalitativní data – zjednodušeně se tím rozumí spíš analýza slov a obrazů než čísel. 2. Preferují se přirozeně se vyskytující data – radši pozorování než experiment, radši nestrukturované než strukturované interview. 3. Preferují se spíš významy než chování – pokus o „dokumentování světa z pohledu zkoumaných lidí“. 4. Odmítají se přírodní vědy jako výchozí model. 5. Preferuje se spíš induktivní výzkum spojený s generováním hypotéz než testování hypotéz. zdroj: Silverman, D. 2005. Ako robiť kvalitatívny výskum. Bratislava: Archa. str. 20. (upraveno) V uvedeném přehledu jde spíše o podtrhnutí specifických znaků kvalitativního výzkumného přístupu, oproti výzkumu kvantitativnímu. Nicméně mějme na paměti, že obě strategie se doplňují. Např. kvalitativními postupy získaná data lze analyzovat kvantitativními nástroji statistické analýzy. Příkladem takového výzkumu může být obsahová analýza časopisů, při níž vyjdeme z porozumění obsahu textu (např. témat), nikoli z formálních náležitostí textu. Nebo naopak může být design výzkumu postavený zcela deduktivně na předchozích teoretických poznatcích, akorát ve skupině potenciálních respondentů nelze sbírat a následně ani analyzovat kvantitativními postupy. Např. pro výzkum příčin sociálního vyloučení u lidí bez domova můžeme mít docela propracovaný model složený z hypotéz, ale dobrat se relevantních údajů pomocí dotazníku bude téměř nemožné. Nejenom, že se může jednat o choulostivá témata z osobního života, ale bezdomovci jsou skupinou, jejíž seznam de facto neexistuje a která není pravděpodobně ani příliš rozsáhlá, takže i možnosti statistické indukce (tj. zobecnění) jsou velmi omezené. 10.2 Hlavní metody kvalitativního výzkumu Výše uvedené tvrzení lze ilustrovat následující tabulkou, shrnující hlavní metody kvalitativního výzkumu 94 METODA CHARAKTERISTIKY DEKLAROVANÝ PŘÍNOS Kvalitativní pozorování Dlouhé časové úseky kontaktu, „terénní poznámky“ Porozumění „subkulturám“ Analýza textů a dokumentů Pozornost zaměřená na organizaci a použití takového materiálu – kontext Porozumění jazyku a jiným znakovým systémům Interview Relativně nestrukturované a „otevřené“ Porozumění „prožívání“ Zvukové a obrazové záznamy Přesné přepisy přirozeně probíhajících interakcí Porozumění způsobům, jakými je organizovaná interakce zdroj: Silverman, D. 2005:102 (upraveno) Srovnáme-li uvedenou tabulku s tou, kterou jsme uvedli v páté kapitole ke kvantitativnímu výzkumu, zjistíme, že metody jako takové se od kvantitativního výzkumu neliší. Opět máme co do činění s pozorováním, rozhovorem, analýzou textů nebo zvukových či obrazových záznamů. Rozdíl oproti kvantitativnímu výzkumu leží v kontextu použití a strategii aplikace. 10.2.1 Kvalitativní pozorování Pozorování je typickou a základní metodou sběru dat v kvalitativním výzkumu. Zatímco v kvantitativním výzkumu jde o zaznamenávání předem definovaných kategorií, ve výzkumu kvalitativním jde spíše o to „koukat kolem sebe s otevřenýma očima“ se snahou porozumět, o co v dění kolem nás jde. Ačkoli mezi uvedenými preferencemi kvalitativních výzkumníků je jmenován i induktivní přístup spojený s generováním hypotéz (ne testování hypotéz - bod 5), neplatí to tak zcela. I do úplně neznámé skupiny vždy vstupujeme s určitým předporozuměním, vytváříme si určitou představu, jak asi mohou vztahy ve skupině fungovat. Svoji vágní a nepřesnou představu na místě dále zpřesňujeme. Důraz na induktivní přístup v kvalitativním výzkumu znamená spíše položení důrazu na onen proces postupného zpřesňování. V kvantitativním výzkumu můžeme kategorie zpřesnit naposledy ve fázi tzv. předvýzkumu (viz kapitolu 5). Potom už musíme pracovat s těmi kategoriemi, které jsme si předem vytvořili. Kvalitativní výzkum používá opačnou strategii, kategorie se formují za pochodu. 95 Pozorování v kvalitativním výzkumu můžeme rozdělit podle míry participace do čtyř kategorií. Výzkumník může být jednoduše pozorovatelem, který je se zkoumanou skupinou spojen pouze prostorově, tj. nepodílí se na činnosti skupiny. V tomto případě hrozí nejvíce tzv. efekt morčete. Jeho podstatu vystihuje následující kreslený vtip. zdroj: Giddens (1999: 511) Jde jednoduše o to, že chování lidí je ovlivněno prostým vědomím, že jsou někým pozorováni. Každý si to zažil v mnoha podobách, na vysoké škole nejčastěji při prezentaci referátů. Efekt morčete může zmírnit určitá participace pozorovatele na životě skupiny. Např. jeden můj kolega se rozhodl realizovat výzkum fenoménu hranice v národnostně komplikované situaci Kyrgyzstánu, kde existují ostrůvky uzbeckých území obklopené ze všech stran kyrgyzským okolím. V hornaté části Kyrgyzstánu není často možnost cestovat jinak než průchodem přes tyto „zahraniční“ oblasti. Můj kolega vycestoval, přes státní správu si sehnal v dané oblasti ubytování v jedné z rodin a nezbytné povolení k provádění výzkumu, seznámil se s místními lidmi, sem tam šel někomu pomoci v hospodářství, jako host se účastnil vesnického života. Zpočátku silný efekt morčete, se kterým se setkal, byl postupem času zmírněn, jakmile si „našel“ své místo ve světě „domorodců“, kteří si na jeho přítomnost postupně zvykli. Přesto všem obyvatelům bylo jasné (už pro jeho blonďaté vlasy a světlou pleť mezi středoasijskými lidmi), že jde o výzkumníka, který přijel z Evropy studovat jejich život. 96 Třetím způsobem realizace kvalitativního pozorování je, že výzkumník se stane součástí skupinového života. Kdo chce studovat život v některé náboženské komunitě, se při této formě pozorování účastní chodu společenství jako ostatní řadoví členové. Stane se „jakoby“ členem, i když svůj záměr provádět výzkum netají. U této formy participace hrozí efekt zvaný „go native“ (Disman: 306). Z „jakoby“ člena se stane člen úplný, který nejen poznal, ale i přejal perspektivu zkoumané skupiny. Stane se domorodcem. Negativním důsledkem je v tomto případě ztráta objektivity poznání. Poslední možností je participace výzkumníka na životě skupiny, aniž by kdokoli z jejích členů věděl, že dotyčný provádí výzkum. Totožnost výzkumníka je skrytá. Při tomto typu pozorování se však vynořuje silný etický problém a dilema mezi rolí výzkumníka a agenta. Standardy přijímané morálky vědecké práce vyžadují od výzkumníka na oplátku zachování anonymity zkoumané skupiny. V případě výzkumu nelegálních skupin (např. mládežnických gangů) může tento přístup k pozorování přinášet velmi svízelná dilemata. U všech uvedených způsobů kvalitativního pozorování si vede výzkumník tzv. terénní poznámky. Tedy záznamy toho, co se děje ve zkoumaném prostředí i v samotném výzkumníkovi. V terénních poznámkách si výzkumník zachycuje popisy dějů i záznamy o interpretaci viděného. Poznamenává si metodologické úvahy, úvahy o dalších krocích, sebereflexivní postřehy. Terénní poznámky mají tutéž funkci jako záznamový arch u standardizovaného pozorování (podrobněji viz Hendl 2008: 197; Disman 1998: 311321; Silverman 137140) Asi vás (oprávněně) napadne, že oproti standardizovanému pozorování jsou terénní poznámky více subjektivní, a tím méně reliabilní. Ano, jsou. Je dost dobře možné, že různí výzkumníci zaznamenají stejný děj odlišně. Tomu lze do jisté míry zabránit určitou formou organizace a předpřipravené schematizace terénních poznámek. Nicméně silný díl subjektivity zde zůstane vždy. Není ostatně zcela vyloučen ani z kvantitativní strategie. Nicméně terénní poznámky jsou jediný hmatatelný důkaz validity našich zjištění a často jsou jediným souborem dat k pozdější analýze. Není asi třeba zdůrazňovat, že tvorba terénních poznámek je velmi pracná. A je také zřejmé, že takto založený výzkum klade vysoké nároky na poctivost výzkumníka. 10.2.2 Analýza textů a dokumentů Při analýze textů a dokumentů nejde v kvalitativním výzkumu o počítání výskytů určitých jazykových výrazů, ale o porozumění celkovému systému, jehož součástí je analyzovaný text. Výzkumníka zajímají okolnosti vzniku textu, jeho účel, to, jak text funguje (působí) v určitém sociálním prostředí. I v rámci kvalitativního paradigmatu se v průběhu času vytvořilo několik rozdílných metodických postupů k analýze psaných textů (podrobněji viz např. Kronick (1997)). Pro naše účely je však postačující 97 pochopit rozdílné přístupy k textu v kvantitativní a kvalitativní výzkumné perspektivě. Typickými texty pro kvalitativní analýzu jsou deníky, korespondence, výpovědi příslušníků určité subkultury zachycené v rozličných médiích a výpovědi o těchto příslušnících apod. 10.2.3 Kvalitativní rozhovor Cílem kvalitativního rozhovoru je pochopit, jak zkoumaní lidé interpretují určité skutečnosti. Analýza potom vysvětluje, proč tito lidé vnímají skutečnost právě tak, jak ji vnímají. Povaha kvalitativního rozhovoru je relativně nestrukturovaná. Většinou má výzkumník pouze seznam témat, ke kterým by se chtěl v průběhu rozhovoru dostat. K nim se potom z různých úhlů, podle toho jak se rozhovor vyvíjí, přibližuje. Kvalitativní rozhovor klade na tazatele vyšší nároky než dotazování pomocí standardizovaného dotazníku. I když se dá vedení kvalitativních rozhovorů v mnoha ohledech naučit, velkou roli vždy hrají osobní schopnosti a osobnostní rysy výzkumníka. Také více než v kvantitativním výzkumu zde hrozí tzv. interviewer bias (ilustrativně viz např. Disman 1998: 133), tj. vliv samotného výzkumníka na to, co respondent odpovídá (z důvodů možné sugesce, sebestylizace a sebeprezentace apod.). Pokud je to možné, kvalitativní rozhovor se zaznamenává pomocí diktafonu a k analýze se používá doslovný přepis rozhovoru, často s využitím různých značek pro odstínění nevyslovených vlastností odpovědí (váhání, nejistota, délka pauzy, překotné mluvení apod.). (srov. např. Silverman 2005: 142148, 196). 10.2.4 Kvalitativní analýza zvukových a obrazových záznamů Většinou jde o analýzu záznamů spontánních interakcí. Cílem je porozumět způsobům, jakými je interakce organizována. Např. jakými mimoslovními aktivitami (gestikulace, postoj těla, vzdálenost) je situace strukturována a interakce udržována. Příkladem takové analýzy může být opakovaný záznam interakcí zdravotníků s autistickými dětmi s cílem odhalit z hlediska terapie úspěšné a neúspěšné komunikační vzorce. 10.2.5 Jiný způsob členění hlavních metod kvalitativního výzkumu Méně obecnou typologii, která je aplikovatelná na kvalitativní výzkum, nabízí Bryman (2008). Mezi hlavní metody kvalitativního výzkumu řadí 1. etnografický výzkum, jehož ústředním bodem je zúčastněné pozorování; 2. různé druhy kvalitativních rozhovorů; 3. analýzy jazyka, mezi kterými mají čelní postavení konverzační analýza a diskurzivní analýza; 4. analýzu dokumentů jako zdrojů kvalitativních dat a jako samostatnou metodu uvádí 5. tzv. focus group (ohniskovou skupinu), což je v poslední době relativně rozšířený způsob získávání údajů v rámci skupinového rozhovoru 98 zaměřeného na určitý problém.5 Brymanovo členění se v zásadě kryje s výše uvedeným, akorát vyzdvihuje některé specifické postupy před typem dat. Např. diskurzivní analýza může kombinovat analýzu textů, rozhovorů i zvukových záznamů, součástí etnografického výzkumu je realizace rozhovorů apod. 10.3 Reliabilita v kvalitativním výzkumu Z uvedeného přiblížení kvalitativních výzkumných metod je zřejmé, že vzhledem k otevřenému charakteru otázek, nestrukturovanosti rozhovorů, určité otevřenosti psaní při tvorbě terénních poznámek apod. je oproti kvantitativnímu výzkumu problematičtější udržet reliabilitu našich měření. V praxi se tento problém ošetřuje tak, že např. doslovný přepis určité pasáže rozhovoru nebo stejný dokument dostanou k analýze dva nezávislí výzkumníci. Čím je jejich shoda větší, tím je větší reliabilita kvalitativního měření. Nebo se např. terénní poznámky strukturují do předem připravených kategorií, aby byla zaručena jednotná struktura zápisu. Kvalitativní výzkum může být, a často také je, stejně reliabilním postupem jako výzkum kvantitativní a u řady výzkumných problémů vede k validnějším výsledkům. Je však náročnější tuto reliabilitu hlídat a transparentně popsat. 10.4 Generalizace v kvalitativním výzkumu Jaké jsou vlastně možnosti zobecnění našich závěrů? Na koho se naše zjištění vztahují? V kapitole věnované výběrovému šetření jsme si řekli, že typickými způsoby konstrukce vzorku pro kvalitativní výzkum je účelový výběr nebo technika sněhové koule. Co vlastně tyto vzorky reprezentují? Už víme, že typický vzorek v kvantitativním výzkumu reprezentuje určitou populaci jedinců. V kvalitativním výzkumu vzorek spíše reprezentuje populaci problémů (Disman 1998: 304). Např. kvantitativní výzkum nám může napovědět, kolik procent domácností v populaci tvoří páry vychovávající více než čtyři děti. Kvalitativní výzkum pak může přinést odpověď, jak tyto páry vnímají hodnotu dítěte a jak se jejich vnímání rodinných hodnot liší od párů s menším počtem dětí. Kvalitativní výzkum je na první otázku (rozložení problému v populaci) krátký. Hlouběji porozumět zkoumanému problému však dokáže často lépe, než výzkum kvantitativní. Zobecnění v kvalitativním výzkumu je sice možné, ale není kvantifikovatelné. Zobecňující soudy nepoužívají procenta a poměry, ale znějí spíše takto: „Asi nejčastěji zmiňovaným důvodem pro početnou rodinu je...“ nebo „Typický denní režim v početných rodinách vypadá přibližně takto...“. Kvalitativní výzkum má často charakter případových studií, tj. studií věnovaných výzkumu určité konkrétní skupiny, která je něčím specifická. Kvalitativního výzkumníka 5 Vybrané výzkumné techniky sledující logiku ohniskové skupiny popisuje Reichel (2009: 135-151) 99 zajímá určitý sociální typ, to, co je pro zkoumané lidi charakteristické, typické. Rozložení četností tohoto typu v populaci kvalitativní výzkum nezjistí. K tomu je třeba použít postupů kvantitativních. SHRNUTÍ KAPITOLY Stejně jako v kvantitativní linii výzkumu používají kvalitativní výzkumníci k výzkumu obecné metody rozhovoru, analýzy dokumentů, pozorování. Rozdíl je však ve způsobech jejich použití. Zatímco kvantitativní linie výzkumu se zaměřuje vždy na četnosti, kategorizaci do předem připravených kategorií a odpovědi převoditelné v principu na číselné hodnoty, kvantitativní výzkum se zaměřuje především na struktury smyslu a významu. Vzhledem k otevřenosti kategorií, do kterých kvalitativní výzkum kategorizuje svá data, je tato strategie častěji vystavena námitce z nízké reliability měření. Neznamená to však, že se jedná o postupy nereliabilní. Závěry v kvalitativním výzkumu lze zobecňovat, ale ani ne tak na populaci jedinců jako na populaci problémů. Kvalitativní výzkum se spíše zaměřuje na vykreslení toho, co je pro určitou sociální skutečnost typické, než na to, jaké je rozložení popisovaných charakteristik v určité populaci. To je úkol pro výzkum kvantitativní. KONTROLNÍ OTÁZKY Co jsou to terénní poznámky a k čemu slouží? Jak se liší kvalitativní rozhovor od standardizovaného rozhovoru v kvantitativním výzkumu? Lze zjištění v kvalitativním výzkumu zobecňovat? Jak se liší povaha zobecnění v kvantitativním a kvalitativním výzkumu? ÚKOLY K ZAMYŠLENÍ Zamyslete se a zkuste vymyslet a popsat alespoň tři různé způsoby sběru dat, které by šly využít pří výzkumu subkultury fotbalových chuligánů. PRO ZÁJEMCE Další četba: Disman, M. 1998. Jak se vyrábí sociologická znalost. Příručka pro uživatele. Praha: Karolinum. s. 284325. 100 Silverman, D. 2005. Ako robiť kvalitatívny výskum. Bratislava: Archa. s. 1325. 101 11 Analýza a interpretace kvalitativních dat RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Kapitola pojednává o základních postupech analýzy a interpretace kvalitativních dat. Specifičnost těchto postupů představuje především v opozici ke kvantitativním postupům. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Přistoupit k praktickému provedení analýzy kvalitativních dat. Získáte: Konkrétnější představu o tom, jak se analyzují kvalitativní data. Budete schopni: Analyzovat alespoň elementárním způsobem kvalitativní data. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY kvalitativní data, analýza kvalitativních dat, kódování, poznámkování, prezentace dat PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY Na začátku kapitoly jsou představeny obecné principy kvalitativní analýzy. Následují praktická doporučení týkající se přípravy dat k analýze a klíčové operaci analýzy, tzv. kódování. V závěrečných částech kapitoly je pojednáno o problému zvyšování reliability analýzy a validity interpretace a o nutnosti prezentace dat v kvalitativních studiích. 11.1 Principy kvalitativní analýzy dat Kvalitativní data získaná během rozhovorů, pozorování či studia psaných dokumentů mají podobu „hromady“ nestrukturovaného sémantického (tj. významuplného) materiálu. Jsou to slova, gesta, věty, myšlenky, komunikace, symboly. Hlavním úkolem analýzy a interpretace této „hromady“ dat je přehledně „surový“ materiál uspořádat a zdůvodněně vyložit jeho 102 význam z pohledu výzkumného cíle, pro který byl sebrán. Zatímco poměrně zásadním krokem kvantitativního výzkumu je překlad sémantických výroků (odpovědí respondentů) do jazyka jednoduchých číselných symbolů, v kvalitativním výzkumu zůstávají data plná významů. Od toho se odvíjejí i základní odlišnosti obou typů analýzy. V kvantitativním výzkumu jsme sbírali jen taková data, která můžeme přeložit do jazyka čísel a jednoduchých symbolů, které můžeme zpracovávat pomocí statistických postupů. V závěru kvantitativního výzkumu se opět ze sféry statistiky vracíme (při interpretaci výsledků analýzy dat) do sféry významů. V kvalitativním výzkumu je situace odlišná. Analýza dat není vedená odbočkou přes matematickou statistiku, ale stále se děje na půdě přirozeného jazyka: slov, vět a jejich významů; významů explicitních i skrytých, hlavních i vedlejších, zamýšlených i nevědomých, skupinově specifických i „kvazi-celospolečenských“. Důsledkem této odlišné situace je, že v kvalitativním výzkumu neděláme nejprve analýzu a potom interpretaci výsledků analýzy. Ačkoli můžeme „analyticky“ obě fáze odlišovat a o analýze uvažovat jako o organizaci dat a interpretaci jako jejich výkladu, obě fáze jsou časově propojené. Analýza dat vyžaduje interpretaci a interpretace dat je vždy jejich analýzou. Protože kvalitativní analýza je vždy analýzou smyslu a významu (slov, konverzace, vyprávění, interakce, korespondence, deníků, atd.), jedná se o analýzu pojmovou. A ačkoli můžeme při ní využívat specializovaný software, stěžejním momentem analýzy je lidská (výzkumníkova) intelektuální činnost, založená na „rozumění“ významu a smyslu datového materiálu. Toho není (doposud) žádný stroj schopen. Hlavními nástroji kvalitativní analýzy tedy nejsou proměnné a počty pravděpodobnosti, ale kategorie a pojmy. Kvantitativní analýza uspořádává data tak, že je rozkládá do kvantifikovatelných proměnných (např. pohlaví, vzdělání) a jejich hodnot (např. muž, středoškolské vzdělání) a vypočítává množství výskytu různých hodnot rozličných proměnných (třídění prvního stupně) a dále vztahuje proměnné k sobě navzájem (třídění druhého stupně). Kvalitativní analýza oproti tomu postupuje tak, že datový materiál uspořádává pomocí pojmů a kategorií do strukturovaných segmentů podle jejich (nekvantifikovatelného) smyslu a významu. Nehledá statisticky průkazné vztahy mezi proměnnými, ale hledá smysluplné vztahy mezi konfiguracemi v datech a mezi kategoriemi, do kterých data rozčleňujeme. Tyto vztahy mohou být velmi různorodé, např. tematické podobnosti, analogie, vztah prostředku a účelu, funkční vztah, vztah časové následnosti, vztah obecného a zvláštního případu obecného apod. 103 Metodologická literatura (např. Hendl 2008: 232 an.) nabízí různé typologie vztahů, které může výzkumník v datech rozkrývat. Jsou to však pouze hrubé návody, které mají spíše funkci stimulovat výzkumníkovu myšlenkovou aktivitu k vypracování vlastní optiky, kterou bude data třídit. 11.2 Příprava dat k analýze Kvalitativní data mohou být velmi různorodé povahy. V případě zúčastněného pozorování si píšeme terénní poznámky. V případě kvalitativních rozhovorů se snažíme rozhovory zachytit nahrávací technikou. Můžeme však zaměřit analýzu i na přirozeně probíhající verbální komunikaci, např. členů basketbalového týmu při utkání a po něm, konverzaci důchodkyň v parku na lavičce nebo pacientů v čekárně lékařské ordinace. V případě analýzy písemných materiálů je variabilita velmi vysoká. Mohou to být dopisy, deníky, zákony, autobiografie, knihy pohádek. Analyzovat můžeme učebnice pro základní školy, sociologické časopisy, lékařské posudky, úvodníky v novinách. Předmětem analýzy mediálních sdělení mohou být nejen fotografie v novinách a časopisech, ale také televizní pořady, televizní zpravodajství nebo seriály. Už z tohoto zběžného výčtu je patrné, že datový materiál je velmi rozmanitý a před jeho analýzou bude třeba si jej náležitě připravit. Nejběžnější způsob přípravy nepísemných dat je jejich převod do písemné podoby. Tak jako kvantitativní výzkum převádí psané či mluvené slovo na čísla, v kvalitativním výzkumu většinou převádíme vizuální i zvukové vjemy na text. Nahrané rozhovory či konverzace bývají přepisovány, v terénu viděné interakce popisovány (v terénních poznámkách). Určitou výjimku tvoří analýza fotografií či obrazů a analýza videozáznamů. Ale i v tomto případě je základní součástí analýzy, resp. interpretace v závěrečné zprávě textový popis toho, co se odehrává na videozáznamu nebo je zobrazeno na fotografii. I sem nám vpadne text. Příprava dat v kvalitativním výzkumu většinou tedy vypadá tak, že si připravíme k analýze text. Často se odlišuje od běžného textu, jakým je třeba ten, který právě čtete, protože např. při přepisech konverzace se využívá různých symbolů k vyjádření důrazu mluvčího, zaváhání, odmlčení, překotnosti v projevu, kolísání hlasu a podobně. V zásadě je to však opět text. Ovšem přepsat například dvacetiminutovou konverzaci tímto způsobem (pro představu viz např. Silverman 2005: 142148, 196) není vůbec otázka dvaceti minut a často ani otázka dvou hodin. A co teprve když máte nahráno patnáct hodinových rozhovorů? Vždy záleží na cílech 104 výzkumu, ale často by doslovný přepis nebo tzv. „hustý popis“ nebyl ani potřebný, ani efektivní. Proto se výzkumníci často uchylují k selektivnímu přepisu nebo popisu. Pro přípravu redukovaného textu máme před sebou několik možných variant. Při nahraných rozhovorech je vhodné si je několikrát po sobě pustit, až získáme dobrou orientaci v rozhovoru a potom vybereme části, které nám přijdou klíčové, a ty přepíšeme a následně jim věnujeme podrobnou analytickou pozornost. To je vhodné tehdy, když třeba hledáme v rozhovorech určité předem známé téma a zajímají nás pouze ty části výpovědi, které se k němu vztahují. Druhou možností je pokusit se jednotlivé fáze rozhovoru (nebo záznamu interakce) shrnout jednoduchými popisnými větami či krátkými odstavci, které informují, o čem se v dané pasáži jedná. Asi tak, jako kdybychom chtěli každý odstavec v knize vystihnout jednou či dvěma větami. Následně se při analýze orientujeme podle této osnovy, která nám umožňuje rychleji v datech „listovat“. Např. pokud absolvujeme sérii kratších rozhovorů, je vhodné si u každého rozhovoru poznamenat základní údaje, včetně obsahu otázek a odpovědí či tipů na možné nosné momenty k hlubší analýze. Tento redukovaný záznam je nám potom vodítkem při probírání se rozsáhlejším surovým materiálem. Extrémní variantou redukce dat je převedení do zhutnělé grafické podoby ve formě tabulek či diagramů. Tabulky můžeme využít, např. pokud máme sérii kratinkých rozhovorů na určitá konkrétní témata. V řádcích tabulky budeme mít v tomto případě respondenty, respektive jednotlivé rozhovory, protože s někým jsme mohli mluvit opakovaně a nezřídka k jednomu tématu v různých časech má stejný člověk rozdílné komentáře. Ve sloupcích potom jednotlivá témata. Do polí tabulky umístíme vybrané citace z uskutečněných rozhovorů. Pro grafické znázornění jsou vhodné takové typy výpovědí, ve kterých např. zjišťujeme faktickou nebo optimální organizační strukturu určité organizace, ptáme se na časovou následnost určitých dějů, reprodukujeme určitý popisovaný algoritmus činností nebo pokud chceme reprodukovat nějaký kauzální řetězec. Uvedené postupy však již s sebou nesou určitou organizace datového materiálu, a tím i určitou interpretaci. Potvrzuje to jen uvedenou charakteristiku kvalitativního výzkumu, podle kterého se analýza a interpretace dat dají jenom stěží oddělit. 11.3 Kódování Klíčovou aktivitou při analýze a interpretaci kvalitativních dat je kódování. Kódování v kvalitativním výzkumu je něco jiného než ve výzkumu kvantitativním. Zatímco 105 v kvantitativním výzkumu se kódováním míní přiřazení číslic určitým variantám odpovědí a s těmito číslicemi potom počítá formální kvantitativní analýza, v kvalitativním výzkumu proces kódování znamená přiřazování určitým pasážím datového materiálu určité obecnější pojmy, pod které lze tyto části textu podřadit. Nejčastějším materiálem ke kvalitativní analýze je psaný text. Ať už se jedná přímo o nějaký původní dokument (dopisy, deníky, novinové články, autobiografie, slohové práce, lékařské posudky, hesla z volebních kampaní politických stran atd.) nebo přepis konverzace či zvukového záznamu rozhovoru nebo vyprávění. Kódovat lze i obrazy (např. reklamní fotografie v časopisech pro muže, billboardy politických kampaní) nebo sekvence filmového záznamu (třeba záznamu interakce dětí na pískovišti nebo televizního zpravodajství různých televizních stanic). Hlavním cílem kódování v kvalitativním výzkumu je zpřehlednění dat a jejich organizace do nových celků. Proces kódování není většinou jednorázovou činností. Neprobíhá tak, že bychom si přečetli přepsaný rozhovor, jednotlivé pasáže okódovali a bylo hotovo. Kódování je opakovanou činností. Většinou probíhá tak, že pročítáme text a pasážím, které nás z různých důvodů či intuitivně zaujaly, přiřadíme určitý kód (obecnější pojem). Textem se probíráme opakovaně a třeba i na přeskáčku a kódy přibývají. K jedné pasáži třeba přiřadíme i více kódů. V následných krocích analýzy začínáme pracovat více se samotnými kódy, ale k primárním datům se neustále vracíme, uvažujeme o oprávněnosti předchozího okódování, a případně jej revidujeme, modifikujeme, doplňujeme. Pro kódování byly vyvinuty různé postupy. Většina výzkumníků si časem utvoří nějaký svůj systém, kterým se datovým materiálem probírá. Jedním z nejpropracovanějších i nejpopulárnějších postupů analýzy kvalitativních dat představuje tzv. zakotvená teorie Glasera a Strausse (a později i Corbinové), která doporučuje aplikovat na datový materiál trojí typ kódování (Strauss, Corbinová 1999). Prvním kódováním je tzv. otevřené kódování. Při procházení dosud neokódovaným materiálem identifikuje výzkumník vynořující se témata. Kódy zprvu nemají příliš daleko k samotnému datovému materiálu. Cílem otevřeného kódování je tematické rozkrytí textu (Hendl 2008: 247). Kód může mít podobu jednoho slova nebo i slovních spojení. Mohou to být podstatná jména nebo slovesa, doplněná o přídavná jména. Při opakovaném procházení datovým souborem (textem) navrhuje výzkumník stále abstraktnější tematické kategorie, do kterých se dají kódy nízké úrovně abstrakce společně podřadit. 106 Zároveň s tímto kódováním již pomalu přemýšlí o vazbách a vztazích, kterými mohou být jednotlivé kategorie pojmů propojeny. Hledá osy, na kterých by mohl o kategoriích uvažovat. V určitém momentě, když jej nějaké smysluplné propojení napadne, přiřadí kategoriím kód, který označuje typ vztahu. Jde tedy o nový typ kódování. Zakotvená teorie pro něj používá pojem axiální kódování. Strauss a Corbinová a samostatně i Glaser navrhli určité formální možnosti jak propojovat kategorie. Např. tak že k určité kategorii hledáme další kategorii, která by se k ní mohla vztahovat jako její kontext, kauzální podmínka, následek, intervenující podmínka nebo strategie jednání (Graf v Hendl 2008: 250). Tuto typologii ale není nutné brát jako závaznou. Spíše jako inspiraci nebo model k modifikaci. Třetím typem je tzv. selektivní kódování. Jeho náplní je vyhledávání hlavních kategoriích, vybírání typických příkladů a stěžejních pasáží v datech, kterými jednak výzkumník může ilustrovat a dokladovat svoji interpretaci, a jednak kolem dané kategorie soustředí ostatní systém vedlejších kategorií a jejich spojení. Ústředním bodem metodiky zakotvené teorie je nalézt hlavní téma či ústřední kategorii, kolem které lze ostatní kategorie seskupit ve strukturovaných konfiguracích. Při selektivním kódování se výzkumník snaží vyselektovat tyto klíčové kategorie. Není naším cílem rozebírat postupy a jednotlivé kroky budování zakotvené teorie tak, jak byly vyvinuty jejími tvůrci. K tomu slouží specializované publikace (v nepříliš dobrém, ale určitě záslužném překladu je dostupná publikace Strauss, Corbinová 1999). Spíše se snažím nabídnout metodické postupy, které mohou být užitečné v každé kvalitativní analýze. Mimo uvedené tři různě motivované kódovací postupy bychom zmínili ještě jeden metodický postup, který není doménou pouze zakotvené teorie, i když i v jejím rámci je mu věnovaná náležitá pozornost. Je jím tzv. poznámkování. Po celou dobu kvalitativního výzkumu je užitečné si vést poznámky. Při zúčastněném pozorování jsou tzv. terénní poznámky přímo klíčovou zásobárnou datového materiálu. Poznámky je užitečné vést i při procesu, kdy již sedíme doma či v práci nad daty a pokoušíme se je systematicky analyzovat. Při kódování, když nás napadne nějaká interpretace, která by mohla být nosná, je užitečné poznamenat si ji buď bokem do terénních poznámek, nebo přímo ke kódovanému materiálu. Buďto tak, že na jeden okraj stránky si poznamenáváme kódy a na druhý poznámky, nebo tak, že poznámky vpisujeme mezi kódy např. do hranatých závorek. 107 Poznámky zachycují vlastně naše uvažování o datech a přidělených kódech. Jsou tak základem závěrečné interpretace. 11.4 Reliabilita a validita kvalitativní analýzy a interpretace O problémech s reliabilitou jsme psali již v kapitole věnované kvalitativnímu výzkumu obecně. Kritika, která bývá na kvalitativní výzkum směřována, se vždy dotýká jednoho momentu. Kvalitativní výzkum bývá kritizován za přílišnou subjektivnost poznatků. Vždyť přiřazování kategorií výzkumníkem závisí pouze na jeho úvaze a nikoli na nestranné objektivitě čísel. Do hry tak mohou vstupovat individuální rysy výzkumníkovy osobnosti, stereotypy, předsudky, nevědomá přání apod. Tato kritika je v mnohém oprávněná, nicméně kvalitní kvalitativní výzkum může dosahovat stejně reliabilních a možná i reliabilnějších, a tím i validnějších výsledků než výzkum kvantitativní. Mezi základní postupy zvýšení reliability při analýze patří, že kódování jedné pasáže se účastní více výzkumníků (podrobněji s praktickými příklady viz Silverman 2005: 198201). Ačkoli nemáme třeba hned možnost kvantifikace shody (jako např. u obsahové analýzy, která stojí někde na rozhraní kvantitativních a kvalitativních technik), ze vzájemného porovnávání přiřazených kódů a diskuse výsledků analýzy můžeme dojít k jasným závěrům o míře reliability kódování a validity interpretace. Dalším z nástrojů zvyšování validity je tzv. triangulace metod. Výsledky analýzy se pokusíme ověřit i na jiných zdrojích – odborné literatuře, konzultaci s odborníky, jiných výzkumech, nebo provedením rychlé ověřující kvantitativní nebo kvalitativní sondy. 11.5 Prezentace dat Protože kvalitativní výzkum musí čelit námitce přílišného subjektivismu, klade se velký důraz na prezentaci dat, na základě kterých výzkumník formuloval své závěry. Data musí být ve výsledném výstupu z výzkumu prezentována v takové míře, aby umožňovala alespoň elementárním způsobem prověřit validitu výzkumníkovy interpretace. To s sebou nese i dostatečnou informaci o způsobu sběru dat, tedy o okolnostech uskutečněných pozorování a rozhovorů apod. Základním pravidlem kvalitativních studií je, že v textu nešetří ilustrativními citacemi z rozhovorů nebo popisy situací z terénních poznámek a někdy poměrně obsáhle tyto citace komentují a dávají do souvislosti s dalšími pasážemi textu (daty). Důležitou součástí těchto studií jsou také rozsáhlé přílohy (textové i obrazové), ve kterých jsou data zpřístupněna 108 ve větší míře, a v textu je na ně hojně odkazováno. Pro prezentaci dat je také vhodné využít tabulek a diagramů popsaných v podkapitole o přípravě dat k analýze. SHRNUTÍ KAPITOLY Kvalitativní analýza nepracuje s proměnnými a jejich statistickými vlastnostmi a vztahy, ale s významy a vztahy mezi pojmy a je orientována na odhalování smyslu a významu. Data připravená pro kvalitativní analýzy mají většinou podobu psaného textu, ale analyzovat lze i obrazy, fotografie či filmový záznam. Základní operací kvalitativní analýzy dat je kódování. Jedním z nepoužívanějších postupů kvalitativní analýzy je metoda tzv. zakotvené teorie, která rozlišuje otevřené, axiální a selektivní kódování. U kvalitativních studií je třeba dbát na dobrou prezentaci dat a pokusit se použít některé specifické postupy zvyšující reliabilitu analýzy a validitu interpretace. KONTROLNÍ OTÁZKY Co je to otevřené kódování? Co je to axiální kódování? Co je to selektivní kódování? Vyjmenujte tři možnosti prezentace kvalitativních dat. Jakými postupy můžeme zvýšit reliabilitu kvalitativní analýzy? ÚKOLY K ZAMYŠLENÍ Na kvalitativní výzkum je namířena námitka subjektivismu. Znamená to, že takovýto výzkum je nevědecký, tedy že to není výzkum v pravém slova smyslu? Proč? PRO ZÁJEMCE Strauss A., Corbinová J. 1999. Základy kvalitativního výzkumu: Postupy a techniky metody zakotvené teorie. Boskovice: Albert. Silverman, D. 2005. Ako robiť kvalitatívny výskum. Bratislava: Archa. 131166, 188204, 233262. 109 12 Empirický výzkum v bakalářské a diplomové práci, prezentace dat a etika výzkumu RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Kapitola je rozčleněna do dvou celků, přičemž první se týká organizace studentské diplomové práce v případě využití kvantitativního výzkumu a druhá se týká organizace studentské diplomové práce v případě využití kvalitativních postupů. Z didaktických důvodů se držíme tohoto rozdělení, ačkoli v jedné práci lze bez problémů spojovat kvantitativní postupy s kvalitativními, ba dokonce je to žádoucí. CÍLE KAPITOLY Cílem kapitoly je poskytnout jakousi obecnou osnovu toho, jak by měla vypadat struktura té části diplomové práce, která reprodukuje průběh a výsledky empirického výzkumu tak, aby výsledný text odpovídal základním metodologickým standardům kladeným na prezentaci výzkumu v sociálních vědách. Po prostudování této kapitoly Budete umět: Strukturovat lépe svoji bakalářskou nebo diplomovou práci, resp. tu její část, která se věnuje prezentaci výsledků vašeho vlastního empirického výzkumu. Získáte: Znalostní podklady k dobrému a systematickému členění vaší bakalářské či diplomové práce, které odpovídá obsahovým požadavkům na prezentaci výsledků výzkumu v sociálních vědách. Budete schopni: Úspěšněji napsat dobrou bakalářskou nebo diplomovou práci. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY struktura diplomové práce, empirický výzkum v diplomové práci PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY 110 Protože diplomová práce je často prvním odborným textem, který studenti píší se všemi nároky na formální i obsahové kvality odborného textu a v případě realizace empirického výzkumu jde většinou o první výzkum, který student realizuje, jsou následující řádky motivovány snahou vytvořit jakéhosi průvodce, který studentům ukáže, které věci by se měly v praktické části práce založené na empirickém výzkumu objevit, a zdůrazní ty, které tam nesmějí chybět. Zároveň se pokusí ukázat na nejčastější chyby, kterých se studenti jak při výzkumu, tak při prezentaci jeho výsledků, dopouštějí. Navržená struktura jistě není jediná přípustná. Pokud se s vedoucím práce shodnete na důvodech ji nedodržet nebo obměnit, je to samozřejmě možné. Nicméně informace uvedené v konkrétních oddílech by se měly objevit v každé empirické práci, ať už bude strukturovaná jakkoli. 12.1 Místo empirického výzkumu v rámci bakalářské nebo diplomové práce Následující osnova ukazuje, kde by měla být pasáž reprodukující výzkumná zjištění empirického výzkumu v rámci diplomové práce umístěna. Obsah Úvod I. Teoretická část (Text členěn do podkapitol, obvykle ne více jak tří.) II. Výzkumná část / Praktická část 1. Cíl výzkumu 2. Hypotézy a/nebo Výzkumné otázky 3. Výzkumný soubor 4. Použité metody 5. Způsob zpracování dat 6. Prezentace výsledků analýzy dat 7. Shrnutí výsledků výzkumu a interpretace závěrů Závěr Literatura Přílohy 111 12.2 Praktická část DP nemusí být totéž, co výzkum Asi by bylo vhodné na tomto místě zdůraznit, že empirický výzkum není nebo nemusí být totéž co praktická část práce. Pokud je v požadavcích studia na aplikovaných oborech, aby diplomové práce obsahovaly praktickou část, neznamená to, že musí obsahovat empirický výzkum. Přesah do praxe může mít mnoho různých podob. Může jít o SWOT analýzu určité instituce, může to být návrh nové metodiky hodnocení kvality v určité organizaci, může to být pokus o projekt nového podnikatelského subjektu (např. portfolio možného sociálního podniku), v případě právních analýz může praktická část spočívat v návrhu manuálu pro určitý okruh občanů, nebo sdělný návod k využití některých služeb, který potenciálním uživatelům pomůže překonat bariéru nesrozumitelnosti, kterou právnický a byrokratický jazyk obsahují. Možností toho, jak uchopit a zapracovat do diplomové práce praktickou stránku problému, je nepřeberné množství. Empirický výzkum je jen jednou z variant a u řady problémů ne zrovna tou nejvhodnější a rozhodně ne tou nejsnazší. Alespoň ne v případě, že má odpovídat minimálním metodologickým standardům sociologie, potažmo sociálních věd. 12.3 Výzkumná část kvantitativní 1. Cíl výzkumu V této pasáži je třeba vyložit, co jste chtěli výzkumem zjistit, jaké hlavní otázky si výzkum kladl i jaká je jeho role v rámci vaší diplomové práce. U některé diplomové práce je výzkum stěžejní částí, u jiné může jít pouze o doplněk či dílčí ilustraci problematiky, která je v práci řešena. Tato část nemusí být nikterak dlouhá, ale neměla by být kratší než jedna normostrana (cca 250 slov). 2. Hypotézy a/nebo Výzkumné otázky Z předchozího studia víte, že kvantitativní výzkum je testováním hypotéz. Proto se většinou po studentech, kteří se rozhodli využít jako výzkumný nástroj dotazník, vyžaduje v rámci jejich výzkumu formulace hypotéz, jež analýza sebraných dat buď potvrdí, nebo vyvrátí. Ačkoli logika kvantitativního výzkumu je deduktivní, ne vždy je dobré se tohoto modelu striktně držet v tom smyslu, že součástí deduktivní logiky musí být za každou cenu i zformulované hypotézy. Zkušenost s vedením DP totiž ukazuje, že s tímto bodem mají studenti často a zbytečně velikou potíž. Výsledkem je potom nezřídka buď to, že zformulují hypotézy velmi triviální, takže k jejich potvrzení snad není ani třeba dělat výzkum, nebo natolik neurčité či marginální k danému problému, že jejich potvrzením nebo vyvrácením se mnoho nového nedozvíme. Důvod těchto komplikací je dvojí. Ten první spočívá v tom, že studenti ani moc neví, k čemu hypotézy slouží, a formulují je de facto jen proto, že mají za úkol hypotézy formulovat. Tak studenti formulují a formulují a ani moc přesně nevědí co a proč. Pro ně odkazuji k literatuře (např. Disman 7591; Janák 112 2011a). Druhý důvod leží v tom, že některé výzkumné otázky není potřeba a ani dost dobře možné do jazyka hypotéz převádět. Např. když se chceme dozvědět názory a postoje lidí k určitému problému, chceme to zjistit často právě proto, že nemáme jasno, co si mohou myslet, a ani nemusíme mít ujasněný model, jak se budou určité postoje spojovat s dalšími sociodemografickými charakteristikami. Příkladem takového výzkumu může být zjišťování spokojenosti čtenářů obecní knihovny s vybaveností knihovny nebo otevírací dobou. Nebo když chceme zjistit názory posluchačů diskusního pořadu, které osobnosti by si rádi v pořadu poslechli. Příkladem kvantitativního výzkumu bez (nutných) hypotéz je také výzkum volebních preferencí, zjišťování spokojenosti se sociálními službami a jejich dostupností apod. To v žádném případě neznamená, že na hypotézy můžeme v klidu rezignovat. Na jejich místě by se měla v práci objevit pasáž rozebírající výzkumné otázky. Ta by potom měla obsahovat argumentaci, proč nelze nebo není vhodné výzkumný problém převádět do jazyka hypotéz. Řadu výzkumných problémů i na úrovni bakalářských prací do jazyka hypotéz však převést lze. Např. když zkoumáme efektivitu zavedení určité nové výukové metodiky na školách, z předběžné teoretické znalosti problematiky můžeme snadno zformulovat hypotézu, zda nová metodika povede ke zvýšení edukační efektivity nebo k jejímu snížení. Vděčnou oblastí jsou módní témata genderových nerovností, kde můžeme na základě dnes už početné a aktuální literatury předpokládat, jak budou postoje a zkušenosti mužů rozdílné od postojů a zkušeností žen. Každopádně podkapitola věnovaná hypotézám (nebo alternativně výzkumným otázkám) by neměla obsahovat pouze jejich výčet, ale musí obsahovat také jejich zdůvodnění. Jako modelový příklad zdůvodnění dílčí hypotézy uvádíme pasáž z monografie T. Katrňáka věnované sňatkovému chování v České republice. Věkově netradiční sňatky přibývají a souvisejí se sňatkovým věkem mužů a žen. (...) Jako věkově tradiční sňatek chápu takový sňatek, v němž je muž stejně starý nebo starší než jeho partnerka. Ve věkově netradičním sňatku je žena starší než její snoubenec. Vývoj věkové tradičnosti a netradičnosti sňatků není zatím v české populaci zevrubněji zmapován. Musíme se proto opřít o závěry ze zahraničních výzkumů. Ty ukazují, že během 20. století docházelo ke kvalitativní proměně manželských párů. Počet sňatků, v nichž je muž starší než žena, klesá a zvyšuje se naopak počet sňatků, v nichž je žena mladší než muž (Mensch 1986; Gunter, Wheeler 1986). Křivky grafu 2.6 naznačují oprávněnost tohoto závěru také pro českou společnost. I když převážná většina českých sňatků byla v celém sledovaném období stále věkově tradiční, od roku 1965 (nejprve pozvolna, od roku 1992 již výrazněji) rostl podíl věkově netradičních sňatků. Graf 2.7 ukazuje vývoj věkově netradičních sňatků podle sňatkového věku mužů a žen. Vidíme, že podíly věkově tradičních a netradičních sňatků jsou podle pohlaví a kohort sňatkového věku v české společnosti zrcadlově převrácené. (...) 113 Navzdory těmto rozdílným zjištěním o vývoji podílu věkově netradičních sňatků podle pohlaví a sňatkového věku budeme v naší druhé hypotéze předpokládat, že: „Šance mužů, kteří se ožení v brzkém věku, a šance žen, které se vdají v pozdějším věku, na věkově netradiční sňatky jsou v České republice vyšší než šance mužů, kteří se ožení v pozdějším věku, a šance žen, které se vdají v brzkém věku – přitom platí, že tyto šance ve sledovaném období (1950–2004) vzrůstají.“ (Katrňák 2008: 5657). Uvedená rozsáhlá citace ukazuje, že i pro dílčí hypotézy v odborném textu musíme uvést (někdy poměrně rozsáhlé) vysvětlení, grafy, zjištění a další podklady ve formě odkazů na cizí výzkumy, odbornou literaturu apod. V bakalářské práci samozřejmě můžeme vyjít z nějakého jednoduchého teoretického předpokladu nebo několika málo knih. Vedle toho, že součástí vašeho textu by mělo být obsahové zdůvodnění hypotéz, upozorňuji na to, že i v praktické části DP by se měly objevovat odkazy na literaturu. Ve studentských pracích často dochází k tomu, že při reprodukci výzkumu a prezentaci výsledků, jako by nebylo odborné literatury třeba. Zatímco při formulaci cíle výzkumu a podložení hypotéz jde o literaturu meritorní (k tématu výzkumu) v následujících pasážích popisujících výběr respondentů, použité metody a analýzu dat, mělo by se pro metodologická rozhodnutí využít odborných znalostí z oblasti sociálněvědní metodologie, tj. příruček, konzultací, příkladů jiných výzkumů, jež byly inspirací apod. 3. Výzkumný soubor V této části textu je potřeba popsat způsob konstrukce zkoumaného souboru. Jinak řečeno, je třeba dát čtenářům informaci o tom, jak jste se rozhodovali o populaci a vzorku. Jak jste vybírali respondenty (nebo jednotky v případě obsahové analýzy), u kterých jste prováděli měření (tj. rozdali dotazník, absolvovali rozhovor, pozorovali). Zároveň musíte posoudit, zda zjištění ze vzorku jsou zobecnitelná (a do jaké míry) i na širší okruh lidí (tzv. populaci). Je třeba probrat otázku reprezentativity vzorku. Tyto informace jsou velmi důležité pro posouzení a vymezení platnosti vašich závěrů. Velmi častou chybou studentských prací je, že výběr respondentů do vzorku probíhá nahodilým výběrem nebo samovýběrem. Z dřívějšího studia víte, resp. měli byste vědět, že se jedná v podstatě o dva „nejhorší“ a často spíše zkreslující způsoby výběru respondentů do vzorku, který má jen velmi omezenou výpovědní hodnotu. K tomuto nevhodnému způsobu konstrukce vzorku se přidružuje obvykle druhá závažná chyba, spočívající v terminologickém popletení nahodilého a náhodného (pravděpodobnostního) výběru. Lze si představit řadu studentských výzkumů, kde jsou studenti schopni realizovat náhodný výběr za pomoci programu na generování náhodných čísel, např. studenti určité školy, členové jistého kroužku, obyvatelé malé obce apod. Tedy nevelké populace, ke kterým existují dostupné seznamy. Pokud ale 114 zkoumáme rozsáhlejší populace, většinou je daleko lepší volbou než nahodilý výběr a/nebo samovýběr (anketa), použít výběr záměrný nebo kvótní. Pochopitelně v jednom výzkumu můžeme zkoumat více souborů (např. při výzkumu sociálních služeb můžeme zkoumat jak poskytovatele, tak i příjemce sociálních služeb). Potom je třeba uvést, že jsme zkoumali dva soubory a ke každému z nich uvést výše zmiňované potřebné informace. A samozřejmě údaje o velikosti vzorku a jeho základní relevantní sociodemografické charakteristiky, jako je např. věk, pohlaví, vzdělání, místo bydliště a další podle předmětného problému výzkumu. 4. Použité metody Většina studentských výzkumů používá pouze jednu metodu sběru dat (obvykle dotazník). Hodnotu výzkumu však zvýší, pokud student dokáže nakombinovat více existujících metod. Např. v jedné bakalářské práci, která se věnovala výzkumu tzv. přípravných ročníků na konkrétní základní škole, dokázala diplomantka využít čtyři výzkumné metody: dotazník, rozhovor, analýzu statistik, pozorování, analýzu dokumentů, a přitom ji tvorba Bc. práce nestála výrazně více úsilí a času než u standardní práce. Zajímalo ji, zda zavedení přípravných ročníků, jež jsou určeny především pro romské děti, na dané ZŠ, je efektivním nástrojem přípravy na další edukační proces na prvním stupni ZŠ a zda obsahuje také prvky tzv. multikulturní výchovy. Dotazníky byly určené učitelům a také rozhovory byly vedeny s pedagogy. Pozorování se týkalo popisu třídy a její výzdoby a způsobu vedení jedné vyučovací hodiny pedagogem. Škola ochotně poskytla k analýze statistiky o studijních výsledcích (známkách) dětí, které absolvovaly přípravný ročník, i těch, které jej neabsolvovali. Mezi analyzované dokumenty patřila prezentace přípravného ročníku na internetových stránkách školy, příklady diagnóz na poruchy učení z pedagogicko-psychologické poradny, které jsou součástí protokolů k takto zařazeným dětem, a dokumenty týkající se metodiky a organizace výuky v přípravném ročníku. Výsledkem byl poměrně komplexní obraz o přípravném ročníku na jedné konkrétní ZŠ, na jehož základě bylo možné zformulovat řadu postřehů k možným problematickým bodům centrální ministerské metodiky zavádějící přípravné ročníky do škol. Přitom všechna potřebná data bylo možné sesbírat během několika málo návštěv na ZŠ. Výhodou v tomto případě bylo obeznámení diplomantky s pedagogickou prací i školním prostředím, takže předem věděla, jaké potenciální zdroje dat jsou k dispozici. Nicméně pro své kvalifikační práce obvykle volí studenti nějaké relativně blízké prostředí, takže otázka využití různých zdrojů dat je většinou skutečně spíše záležitostí sociologické imaginace než ne/znalosti prostředí. Často jsou studenti tak koncentrovaní na dotazníkové šetření, že úplně přehlédnou další „přirozené“ zdroje dat, které zkoumané prostředí nabízí a jejichž využití je nezřídka daleko snadnější než zajistit návratnost dotazníků. 115 V případě využití dotazníku musí být součástí této podkapitoly vyjmenování hlavních proměnných a zdůvodnění operačních definic pro jejich měření a výčet otázek v dotazníku, které se ke klíčovým proměnným vztahují. Dále způsob distribuce dotazníků, období sběru dat, míra návratnosti a způsoby jejího zvýšení. Nebojte se upozornit na problémy, které se vyskytly při distribuci dotazníků, nebo např. na to, že při vyplňování dotazníků se ukázalo, že některé otázky jste naformulovali špatně, a proto jste změnili v průběhu šetření znění otázky (pokud jste si to uvědomili hned zpočátku), či spíše vypustili tuto otázku z analýzy. V pasáži popisující použité metody by se mělo objevit, zda jste uskutečnili pilotní studii a předvýzkum a v případě, že tomu tak nebylo, zdůvodněte proč. U pozorování napište, kdy, jak a kolikrát probíhalo. Zda probíhalo za přibližně stejných podmínek, v čem významném se jednotlivá pozorování lišila. Při využití statistik nebo dat z výzkumů někoho jiného uveďte, jak jste se k nim dostali, zda jsou veřejně přístupné, nebo jestli se jedná o interní údaje úřadu/firmy/instituce. Jestliže využíváte např. SWOT analýzu, mělo by být zřetelné, zda přebíráte učiněnou SWOT analýzu nebojestli děláte vlastní a jestli jste ji dělali sami nebo ve spolupráci s někým dalším, nebo zda např. děláte analýzu, která je SWOT analýzou inspirovaná (např. využíváte pouze některé ze čtyř dimenzí). Analogicky postupujte, pokud si upravujete nějakou další výzkumnou techniku. 5. Způsob zpracování dat Část zabývající se prezentací způsobu, jakým jste sebraná data zpracovali, může být relativně stručná. Nicméně protože v případě využití rozličných zdrojů dat i při samotném sběru dat se mohou vyskytnout komplikace nebo změny, které se promítnou do podoby výsledné datové základny, není na škodu věnovat této části samostatný oddíl. V podkapitole byste měli shrnout, zda jste sebrané dotazníky převedli do podoby datové matice. Zda jste použili pouze kvantitativní nebo i kvalitativní postupy při analýze dat. V případě kvantitativní analýzy uveďte, jestli jste vystačili s kalkulačkou a výpočtem absolutních a relativních četností, nebo jste použili sofistikovanější postupy statistické analýzy, a jaký software jste využili (Excel, SPSS). V případě využití cizích dat, ať už statistik nebo z výzkumů, by se měla objevit informace, zda jste pouze převzali údaje, nebo zda jste použili vlastní členění a typologie, případně přeškálování kategorií (např. místo přesných údajů o věku jste z důvodu sloučení dvou datových souborů museli použít typologii věkových skupin). 116 6. Prezentace výsledků analýzy dat Prezentace výsledků analýzy dat tvoří asi nejrozsáhlejší pasáž části DP shrnující výsledky vašeho výzkumu. Zde je místo pro prezentaci grafů a přehledových tabulek s odpovídajícím komentářem. Je čistě na vás, zda budete prezentaci výsledků analýzy strukturovat podle stanovených hypotéz či výzkumných otázek, nebo podle struktury použitých metod, nebo podle vnitřní logiky zkoumaného procesu, tj. předmětu vašeho výzkumu. Toto rozhodnutí je součástí vaší tvůrčí práce, ale mělo by být vedeno snahou o přehlednost, systematičnost a sdělnost, která bude patrná i lidem, kteří o problematice ví méně než vy a vaši práci pročítají jen rychle, právě za účelem zjištění vašich výsledků. 7. Shrnutí výsledků výzkumu a interpretace závěrů Zde je místo pro stručné shrnutí výsledků analýzy, tedy jakousi rekapitulaci předchozího oddílu. Pasáž musí korespondovat s prvními dvěma oddíly, ve kterém jste formulovali cíle výzkumu a výzkumné hypotézy či otázky. Jinak řečeno, aby čtenáři stačilo přečíst cíle výzkumu a výchozí výzkumné otázky či hypotézy, a potom přeskočit ke shrnutí výsledků a interpretaci závěrů a dozvědět se na ně odpověď, případně důvody přijetí či vyvrácení hypotéz. Ačkoli tato pasáž nemusí být dlouhá, rozhodně by neměla být kratší než jedna strana a v žádném případě by se neměla omezit na tvrzení typu „První hypotézu jsme zamítli a druhou přijali. Cíl výzkumu byl splněn.“ bez přiměřeného rozvedení důvodů. 12.4 Úvod, závěr, literatura, přílohy Úvod Vstupní informace o tom, že v práci byl využit vlastní empirický výzkum, má své místo již v úvodu. Mělo by se zde již objevit, zda má výzkum pro práci doplňující význam, nebo zda se jedná o část stěžejní. Také by mělo být zřetelně řečeno, na jaké otázky se snažil výzkum zaměřit, a v obecné rovině mohou být naznačena hlavní zjištění. Závěr Jde o závěr celé práce, nikoli pouze empirického výzkumu. Obsah závěru by měl korespondovat s cíli práce, které bývají vymezeny v úvodu. Závěr není nějakým závěrečným zamyšlením na rozloučenou, ale měl by rekapitulovat hlavní zjištění a přínos celé práce k výzkumu dané problematiky. Neměl by být kratší než dvě normostrany. Literatura 117 Bibliografický přehled literatury použité v celé práci. V bakalářské práci založené na vlastním empirickém výzkumu by měly být minimálně dvě metodologické příručky, v magisterské práci se očekává větší počet. Výjimkou není ani zahraniční metodologická literatura. Přílohy Přílohy obsahují např. použitý dotazník; nebo doplňující tabulky a grafy, jejichž umístění přímo v textu by text znepřehledňovalo; případně slovník specifických pojmů apod. 12.5 Výzkumná část kvalitativní Rozdělení textu DP v případě, že realizujete kvalitativní výzkum, se zásadně neliší od případu, kdy realizujete kvantitativní výzkum. Navíc je jen kladem, pokud jste schopni oba výzkumné přístupy kombinovat. V následujícím textu tedy jenom doplníme do příslušných pasáží, co by se v nich mělo objevit. Navíc by se ve struktuře textu měla objevit pasáž, věnující se etice výzkumu, nejlépe v části popisující výzkumný soubor a způsob jeho výběru nebo v části popisující použité metody. 1. Cíl výzkumu Platí totéž co pro kvantitativní výzkum. 2. Hypotézy a/nebo Výzkumné otázky Inverzně k výše řečenému, že i kvantitativní výzkum může být bez hypotéz, tak i kvalitativní výzkum může být naopak s hypotézami. Můžeme mít např. na základě literatury vydefinované příčiny dobrovolné bezdětnosti, které jednoduše převedeme do jazyka hypotéz. K jejich ověření však spíše než dotazníky využijeme opakované polostrukturované či nestrukturované rozhovory s dobrovolně bezdětnými ženami či páry. Stejně tak můžeme mít dobře zformulované hypotézy o chování či hodnotových vzorcích (např. ve vztahu k rodině) u mentálně postižených nebo malých dětí, ale s dotazníkem nebo strukturovaným rozhovorem u nich mnoho nepochodíme. Daleko vhodnější jsou v tuto chvíli nestrukturované rozhovory a pozorování chování a interakcí, na jejichž základě navržené hypotézy přijmeme nebo odmítneme, resp. pozměníme. 3. Výzkumný soubor Podobně jako u kvantitativního výzkumu bychom měli specifikovat, jak jsme respondenty našli a oslovili, kolik respondentů tvoří náš zkoumaný soubor a kdy probíhal sběr dat, stejně jako základní charakteristiky zkoumaných osob. 118 Protože kvalitativní výzkum je často výzkumem tzv. marginalizovaných společenských seskupení ležících na „okraji“ společnosti (etnické minority, nezaměstnaní, chudí, sexuální menšiny, delikventi, drogové subkultury apod.), ale také proto, že kvalitativní výzkum jde často do hloubky životní zkušenosti a vzorců významu a smyslu zkoumaných osob a přitom je v principu výzkumem neanonymním, mělo by být součástí výzkumné sebe/reflexe pojednání o etice výzkumu. Tedy o tom, zda naše neanonymní zkoumání, resp. prezentace jeho výsledků nemůže zkoumané respondenty nějak ohrozit. Tento problém vyvstává zejména u oboru, jakým je sociální patologie a prevence či sociální práce. Oblasti výzkumu jsou často nasyceny potenciálem morálních hodnotových soudů a třeba i zákonných norem a sankcí. Podle toho by se potom mělo nakládat s prezentací výsledků, spočívající minimálně v anonymizaci identity respondentů. Měli byste však jasně říci, které údaje jsou změněné nebo vynechané. 4. Použité metody Etická reflexe výzkumu by měla být i součástí popisu metod v případě, že jste se rozhodli pro zúčastněné pozorování, při kterém (všichni nebo někteří) členové zkoumané skupiny (či subkultury) nevěděli, že realizujete výzkum. Příkladem takového výzkumu je třeba případová studie o subkultuře fotbalových hooligans nebo kvalitativní studie z prostředí neonacistické subkultury skinheads. V obou zmíněných sociálních světech lze jen stěží uskutečnit úspěšný sběr dat bez alespoň částečného utajení badatelské identity. 5. Způsob zpracování dat Popis zpracování dat z kvalitativního výzkumu je obvykle delší než v případě kvantitativního přístupu. Jeho součástí by mělo být, jak jste transformovali výsledky z pozorování do podoby dále analyzovatelného materiálu (terénní poznámky), jakým způsobem jste analyzovali zaznamenané rozhovory – zda jste uskutečnili doslovné přepisy, které jste analyzovali, nebo jste použili pouze selektivní poslech záznamů. Datovou základnou mohou být také reklamní fotografie, které systematickým způsobem popisovali a kategorizovali. Nejčastějšími daty jsou však rozhovory, resp. záznamy rozhovorů. Každopádně by měl být patrný postup, jakým jste dospěli k nalezení určitých kategorií v datovém souboru, o které opíráte své závěry. 6. Prezentace výsledků analýzy dat Většina výsledků kvalitativní analýzy není transformovatelná do tabulek a grafů. Namísto toho je třeba hojně používat citace a úryvky z rozhovorů a bohatě své závěry a výsledky analýzy jimi dokumentovat. Jestliže např. v případové studii o fotbalových chuligánech budeme tvrdit, že je spojuje sdílený odpor ke všem formám bezpečnostních složek, je třeba toto své tvrzení podpořit několika výňatky 119 z rozhovorů, případně ukázkou prezentace jejich tetování nebo vlajky s nápisem A.C.A.B. (all co(r)ps are bastards) apod. 7. Shrnutí výsledků výzkumu a interpretace závěrů Platí v zásadě totéž co při kvantitativním výzkumu. Součástí by měla být i stručná sebereflexe výzkumníkova vlivu na povahu sebraných dat a na jejich interpretace, případně naznačení možných alternativních způsobů interpretace dat. Shrnutí kapitoly Jestliže je stěžejní součástí diplomové práce empirický výzkum, měl by text odpovídat nárokům standardně kladeným na prezentaci výzkumu a jeho výsledků v odborných textech. Proto by měl vždy obsahovat explicitní vymezení výzkumných cílů, hypotéz a/nebo výzkumných otázek, popis výzkumného souboru, představení použitých metod, přiblížení způsobu, jakým byla zpracována data, přehlednou prezentaci výsledků analýzy dat a shrnutí výsledků výzkumu a interpretaci závěrů. Kontrolní otázky Jak se liší diplomová práce opírající se o kvalitativní výzkum od textu, který vychází z výzkumu kvantitativního? Úkoly k zamyšlení Jakou byste navrhli strukturu textu DP v případě kombinace kvantitativních a kvalitativních postupů? Pro zájemce Bryman A. 2008. Social research methods. Oxford University press. 660690. Meško D., Katuščák D., Findra J. a kolektiv. 2006. Akademická příručka. Martin: Osveta. 164193. Silverman, D. 2005. Silverman, D. 2005. Ako robiť kvalitatívny výskum. Bratislava: Archa. 235268. 120 Literatura Beck, U. 2007. Vynalézání politiky. Praha: Slon. ISBN 978-80-86429-64-9 Bauman, Z. 1996. Myslet sociologicky. Praha: Slon. Bryman A. 2008. Social research methods. Oxford University press. Cyhelský L., Kahounová J., Hindls R. 1999. Elementární statistická analýza. Praha: Management press. 1982. Dějiny buržoazní sociologie 19. a začátku 20. století. Praha: Svoboda. Disman, M. 1998. Jak se vyrábí sociologická znalost. Příručka pro uživatele. Praha: Karolinum. ISBN 80-7184-141-2 Fajkus, B. 2005. Filosofie a metodologie vědy. Vývoj, současnost a perspektivy. Praha: Academia. ISBN 80-200-1304-0 Giddens, A. 1999. Sociologie. Praha: Argo. Hendl, J. 2008. Kvalitativní výzkum. Základní teorie, metody a aplikace. Praha: Portál. Hughes J. A., Sahrrock W. W. 2007. Theory and methods in sociology. An introduction to sociological thinking and practice. Palgrave Macmillan. Janák, D. 2005. „ Sociální věda versus přírodní věda. Opozice přírody a kultury v klasickém sporu o metodu sociálních věd a jeho brněnské reminiscence.“Sociální studia 2/2005:7187. ISSN: 1214-813X Katrňák, T. 2008. Spřízněni volbou? Homogamie a heterogamie manželských párů v České republice. Praha. Slon. ISBN 978-80-86429-98-4 Keller, J. 1992. Úvod do sociologie. Praha: Slon. ISBN 80-901059-3-9 Keller, J. 2004. Dějiny klasické sociologie. Praha: Slon. ISBN 80-86429-34-2 Krejčí, J. 2008. Kvalita sociálněvědních výběrových šetření v České republice. Praha: Slon. ISBN 978-80- 7419-001-8 Kronick, J. 1997. „Alternativní metodologie pro analýzu psaných textů.“ Sociologický časopis, 23 (1) s. 57-67. Loučková, I. 2010. Integrovaný přístup v sociálně vědním výzkumu.Praha : Sociologické nakladatelství. Meško D., Katuščák D., Findra J. a kolektiv. 2006. Akademická příručka. Martin: Osveta. 164193. Park, R.E. (ed.). 1925. The City. Chicago: The university of Chicago Press 121 Peregrin 1999. Význam a struktura. Praha: Oikúméné Petrusek, M. 1993. Teorie a metoda v moderní sociologii. Praha: Karolinum.ISBN 80-7066-799-0 Punch, K. 2008a. Úspěšný návrh výzkumu. Prah: Portál. ISBN 978-80-7367-468-7 Punch, K. 2008b. Základy kvantitativního šetření. Praha: Portál.978-80-7367-381-9 Reichel, J. 2009. Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. Praha: Grada. ISBN 978-80-247-3006-6 Silverman, D. 2005. Ako robiť kvalitatívny výskum. Praktická príručka. Bratislava: Ikar. ISBN 80-551- 0904-4 Strauss A., Corbinová J. 1999. Základy kvalitativního výzkumu: Postupy a techniky metody zakotvené teorie. Boskovice: Albert. Šanderová, J. 2009. Jak číst a psát odborný text ve společenských vědách. Praha: Slon. ISBN:978-80- 86429-40-3 Šesták, Z. 2000. Jak psát a přednášet o vědě. Praha: Academia. ISBN 80-200-0755-5 Štětka, V. 2007.Mediální integrace národa v době globalizace. Brno: Masarykova univerzita Brno, Mezinárodní politologický ústav. Venerová A. a kolektiv. 2007. Studentské hodnocení kvality. Stále hledáte kudy na to? Brno: VUT. ISBN 978-80-214-3523-0 Wallerstein, I. a kol. 1998. Kam směřují sociální vědy? Zpráva Gulbenkianovy komise o restrukturaci sociálních věd. Praha: Slon. ISBN 8085850656