Dušan Janák Vybrané metody výzkumu Opava 2018 2/102 Obsah 1 Úvodem......................................................................................................................................................... 4 2 Rychlý náhled studijního materiálu.............................................................................................................. 6 3 Empirický výzkum v bakalářské a diplomové práci ..................................................................................... 8 3.1 Místo empirického výzkumu v rámci bakalářské nebo diplomové práce............................................... 9 3.2 Praktická část DP nemusí být totéž, co výzkum..................................................................................... 9 3.3 Výzkumná část kvantitativní................................................................................................................ 10 3.4 Úvod, závěr, literatura, přílohy............................................................................................................ 16 3.5 Výzkumná část kvalitativní .................................................................................................................. 16 4 Základní kvalitativní metody výzkumu ...................................................................................................... 20 4.1 Preference kvalitativních výzkumníků.................................................................................................. 21 4.2 Hlavní metody kvalitativního výzkumu................................................................................................ 22 4.2.1 Kvalitativní pozorování................................................................................................................ 22 4.2.2 Analýza textů a dokumentů........................................................................................................ 25 4.2.3 Kvalitativní rozhovor................................................................................................................... 25 4.2.4 Kvalitativní analýza zvukových a obrazových záznamů............................................................... 25 4.2.5 Jiný způsob členění hlavních metod kvalitativního výzkumu...................................................... 26 4.3 Reliabilita v kvalitativním výzkumu ..................................................................................................... 26 4.4 Generalizace v kvalitativním výzkumu................................................................................................. 26 5 Analýza a interpretace kvalitativních dat .................................................................................................. 29 5.1 Principy kvalitativní analýzy dat .......................................................................................................... 29 5.2 Příprava dat k analýze ......................................................................................................................... 31 5.3 Kódování.............................................................................................................................................. 33 5.4 Reliabilita a validita kvalitativní analýzy a interpretace...................................................................... 35 5.5 Prezentace dat..................................................................................................................................... 35 6 Lokální multiplikátor – kudy tečou peníze z lokální ekonomiky?.............................................................. 38 6.1 Co je to lokální multiplikátor (LM)? ..................................................................................................... 39 6.2 Jak LM funguje?................................................................................................................................... 40 6.3 LM v praxi ............................................................................................................................................ 42 6.3.1 Co je to lokální?........................................................................................................................... 42 6.3.2 Příliš mnoho subjektů ke zkoumání? .......................................................................................... 42 6.3.3 Jak zjišťovat konkrétní údaje?..................................................................................................... 43 7 Sémantický diferenciál................................................................................................................................ 45 7.1 Co je to sémantický diferenciál? .......................................................................................................... 46 7.2 Koho se zeptat?.................................................................................................................................... 49 7.3 Jiné techniky než sémantický diferenciál ............................................................................................. 49 8 Sociometrie ................................................................................................................................................. 51 3/102 8.1 Co je to sociometrie? ........................................................................................................................... 52 8.2 Výsledky sociometrie ........................................................................................................................... 52 8.3 Průběh sociometrie.............................................................................................................................. 53 9 Orální historie a analýza vyprávění............................................................................................................ 58 9.1 Co je to orální historie a analýza vyprávění......................................................................................... 58 9.2 Analýza vyprávění a problém paměti .................................................................................................. 59 9.3 Rozhovor zachycující vyprávění ........................................................................................................... 60 9.3.1 Realizace rozhovoru.................................................................................................................... 61 9.4 Analýza a interpretace vyprávění ........................................................................................................ 63 10 Obsahová analýza dokumentů ................................................................................................................... 67 10.1 Co je to obsahová analýza ................................................................................................................... 68 10.2 Kvantitativní versus kvalitativní obsahová analýza............................................................................. 68 10.3 Jak na to?............................................................................................................................................. 69 10.3.1 Výzkumná otázka........................................................................................................................ 69 10.3.2 Rozhodnutí o populaci a vzorku.................................................................................................. 69 10.3.3 Definice analytické jednotky....................................................................................................... 69 10.3.4 Vymezení klíčových proměnných................................................................................................ 70 10.3.5 Operacionalizace......................................................................................................................... 70 10.3.6 Kódovací klíč ............................................................................................................................... 71 10.4 Validita a reliabilita ............................................................................................................................. 73 10.5 Datová matice ..................................................................................................................................... 75 11 Dotazník jako technika sběru dat: problém operacionalizace .................................................................. 78  Operacionalizace a problém překladu v sociologickém výzkumu.......................................................... 79  Důsledky pro formulaci otázek v dotazníku ........................................................................................... 82  Dotazník jako celek ................................................................................................................................. 84 12 Analýza kvantitativních dat a interpretace výsledků výzkumu................................................................. 87  Proměnné a jejich indikátory .................................................................................................................. 87  Matice dat, kódování a rekódování dat ................................................................................................. 89  Třídění 1. stupně...................................................................................................................................... 91  Třídění 2. stupně...................................................................................................................................... 92  Třídění 3. a vyšších stupňů ...................................................................................................................... 95  Interpretace výsledků aneb je třeba opět vzít rozum do hrsti ............................................................... 95 13 Závěr............................................................................................................................................................ 99 14 Použitá literatura a zdroje ........................................................................................................................ 101 4/102 1 Úvodem Text studijního materiálu Metodologický seminář k empirickým výzkumům je určen především studentům, kteří v rámci své kvalifikační (závěrečné, bakalářské, diplomové) práce chtějí provést empirický výzkum. Studium a praktické využití tohoto učebního materiálu předpokládá elementární znalost logiky empirického výzkumu a základních postupů – jako je příprava výzkumného projektu, rešerše odborné literatury, příprava a vyhodnocování dotazníku apod. Text je strukturován podle čtyř základních problémových okruhů. Ten první (kapitola 3) představuje problematika empirického výzkumu v diplomové práci. Přináší jakýsi obecný návrh osnovy toho, jak by měla vypadat struktura diplomové práce, jejíž stěžejní částí je empirický výzkum. Neexistuje žádný závazný pevný model, jak je třeba práci strukturovat a navržená osnova je jednou z možných variant, kterou lze ve zdůvodněných situacích (a ideálně po konzultaci se školitelem) měnit a modifikovat. Nicméně doporučená varianta je navržena tak, aby diplomová práce splňovala metodologické nároky, které jsou na prezentaci empirického výzkumu v odborném textu standardně kladeny. Druhý problémový okruh (kapitoly 4 a 5) se věnuje kvalitativnímu výzkumu, který považuji za jakousi pokročilou strategii sociálního výzkumu, protože už na svém základním stupni klade poněkud vyšší požadavky na odborné zkušenosti a znalostní rozhled než výzkum kvantitativní, který má více formalizovatelné postupy. Vedle obecných charakteristik kvalitativního výzkumu a metod sběru kvalitativních dat se věnujeme klíčovým momentům kvalitativní analýzy dat. Třetí a nejrozsáhlejší část textu (kapitoly 6 až 10) je věnována různým dílčím výzkumným metodám. Jejich výběr byl pořízen s ohledem na možnost jejich uplatnění v nízkorozpočtových studentských pracích. Tomu je podřízena i jejich prezentace. Potlačeny jsou obecně metodologické problémy, které metoda vyvolává, a důraz je kladen na praktické dimenze aplikace. V této části textu je pojednáno o metodě měření tzv. lokální ekonomiky, která může být jedním z nástrojů sociálněvědní analýzy míry globalizovanosti ekonomických procesů v určitém regionu. Metoda sociometrie je zaměřena na analýzy vztahů v malých kolektivech, kde se lidé osobně znají (sportovní nebo pracovní týmy, třídní kolektivy). Sémantický diferenciál je metoda orientovaná na postižení různých dimenzí významu, jenž 5/102 lidé přikládají k různým pojmenovatelným objektům. Orální historie a analýza vyprávění se věnuje interpretaci životní zkušenosti respondentů, zachycené v jejich naracích ve formě rozhovorů s výzkumníkem. Je to metoda zaměřená na minulé události. Obsahová analýza dokumentů je zde představena ve své klasické (spíše kvantitativní) verzi. Je to metoda užitečná pro analýzu obsahu mediálních sdělení (noviny, časopisy, zpravodajství), ale i pro další dokumenty všeho druhu. Čtvrtý problémový okruh je věnován typicky kvantiativní metodě – dotazníku - a jeho analýze (kapitola 11 a 12). Studijní text je vzhledem ke svému rozsahu spíše letmým průvodcem po vybraných metodách, které by mohli studenti využít ve vlastních výzkumech. Je koncipován tak, aby si mohli udělat jasnou souhrnnou představu o dané metodě. Pro její fundovanou aplikaci v diplomové práci samozřejmě nestačí přečíst několikastránkovou kapitolu a prodiskutovat ji na jednom semináři. U každé kapitoly je však uvedeno korespondenční úkol sloužící k procvičení probírané látky, případně přípravě na seminář a většinou i několik vhodných krátkých textů, na základě kterých si mohou studenti udělat hlubší představu o aplikaci metody a jejím praktickém využití. 6/102 2 Rychlý náhled studijního materiálu Předkládaný studijní materiál je věnován problematice empirického výzkumu v souvislostech kvalifikačních (bakalářských, diplomových, závěrečných) prací studentů. Cíle studijního materiálu: Po prostudování studijního materiálu Budete umět: Vybrat některou z dílčích a dostatečně konkrétních výzkumných metod, jež jsou aplikovatelné na různorodé pole témat studentských prací. Získáte: Znalosti o sérii výzkumných technik a konkrétní představu o tom, jak strukturovat svoji diplomovou práci využívající empirický výzkum. Budete schopni: Vydat se na cestu realizace vlastního malého výzkumu (nejen) pro svou diplomovou práci. Průvodcem studiem: Text je strukturován podle tří základních problémových okruhů. Ten první (kapitola 3) představuje problematika empirického výzkumu v diplomové práci. Přináší jakýsi obecný návrh osnovy toho, jak by měla vypadat struktura diplomové práce, jejíž stěžejní částí je empirický výzkum. Doporučená varianta, kterou lze po dohodě se školitelem modifikovat, je navržena tak, aby diplomová práce splňovala metodologické nároky, které jsou na prezentaci empirického výzkumu v odborném textu standardně kladeny. Druhý problémový okruh (kapitoly 4 a 5) se věnuje kvalitativnímu výzkumu a hlavním postupům kvalitativní analýzy dat. 7/102 Třetí a nejrozsáhlejší část textu (kapitoly 6 až 10) je věnována různým dílčím výzkumným metodám. Jejich výběr byl pořízen s ohledem na možnost jejich uplatnění v nízkorozpočtových studentských pracích. Tomu je podřízena i jejich prezentace. Potlačeny jsou obecně metodologické problémy, které metoda vyvolává, a důraz je kladen na praktické dimenze aplikace. Čtenáři se tak seznámí s metodou měření tzv. lokální ekonomiky, která může být jedním z nástrojů sociálněvědní analýzy míry globalizovanosti ekonomických procesů v určitém regionu. Metoda sociometrie je zaměřena na analýzy vztahů v malých kolektivech, kde se lidé osobně znají (sportovní nebo pracovní týmy, třídní kolektivy). Sémantický diferenciál je metoda orientovaná na postižení různých dimenzí významu, jenž lidé přikládají různým pojmenovatelným objektům. Orální historie a analýza vyprávění se věnuje interpretaci životní zkušenosti respondentů, zachycené v jejich naracích ve formě rozhovorů s výzkumníkem. Je to metoda zaměřená na minulé události. Obsahová analýza dokumentů je zde představena ve své klasické (spíše kvantitativní) verzi. Je to metoda užitečná pro analýzu obsahu mediálních sdělení (noviny, časopisy, zpravodajství), ale i pro další dokumenty všeho druhu. Studijní text je vzhledem ke svému rozsahu spíše letmým průvodcem po vybraných metodách, které by mohli studenti využít ve vlastních výzkumech, a je koncipován tak, aby si mohli udělat jasnou souhrnnou představu o dané metodě. Pro její fundovanou aplikaci v diplomové práci samozřejmě nestačí přečíst několikastránkovou kapitolu a prodiskutovat na jednom semináři. U každé kapitoly je však uvedeno několik vhodných titulů, na základě kterých si mohou studenti udělat hlubší představu o aplikaci metody a jejím praktickém využití. 8/102 3 Empirický výzkum v bakalářské a diplomové práci 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 9/102 PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY 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. 3.1 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 3.2 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 10/102 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. 3.3 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 11/102 studenti formulují a formulují a ani moc přesně nevědí co a proč. Pro ně odkazuji k literatuře (např. Disman 7591; Janák 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. 12/102 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. (...) 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 13/102 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 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 pedagogickopsychologické 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 14/102 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. 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. 15/102 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). 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. 16/102 3.4 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 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. 3.5 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 17/102 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. 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 18/102 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 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. 19/102 Kontrolní otázky Jak se liší diplomová práce opírající se o kvalitativní výzkum od textu, který vychází z výzkumu kvantitativního? Korespondenční úkoly Navrhněte strukturu textu DP v případě kombinace kvantitativních a kvalitativních postupů. Vypracujte anotace níže uvedených textů: 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. 20/102 4 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. 21/102 4.1 Preference kvalitativních výzkumníků Začneme tím, že si představíme preference kvalitativních výzkumníků, s nimiž přistupují ke zkoumané sociální realitě.1 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. 1 Uvedený přehled je převzat z osvědčené učebnice Davida Silvermana. V literatuře se lze setkat s celou řadou různě podrobných pojednání o kvaliattivním výzkumu. Nejrozsáhlejší přehledovou publikaci ke kvalitativnímu výzkumu v českém prostředí představuje práce J. Hendla (4. vyd. Hendl 2016), z novějších přehledových publikací z renomovaných nakladatelství lze doporučit např. (Bailey 2018) a (Creswell, Poth 2018). 22/102 4.2 Hlavní metody kvalitativního výzkumu Výše uvedené tvrzení lze ilustrovat následující tabulkou, shrnující hlavní metody kvalitativního výzkumu 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) V kvalitativním výzkumu stejně jako ve výzkumu kvantitativním 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. 4.2.1 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. 23/102 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. 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 24/102 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. 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. 25/102 4.2.2 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 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. 4.2.3 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). 4.2.4 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 26/102 může být opakovaný záznam interakcí zdravotníků s autistickými dětmi s cílem odhalit z hlediska terapie úspěšné a neúspěšné komunikační vzorce. 4.2.5 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 zaměřeného na určitý problém.2 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. 4.3 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. 4.4 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 2 Vybrané výzkumné techniky sledující logiku ohniskové skupiny popisuje Reichel (2009: 135-151) 27/102 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 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? 28/102 Lze zjištění v kvalitativním výzkumu zobecňovat? Jak se liší povaha zobecnění v kvantitativním a kvalitativním výzkumu? KORESPONDENČNÍ ÚKOLY Zamyslete se a zkuste vymyslet a popsat alespoň tři různé způsoby sběru dat, které by šly využít pří výzkumu subkultury fotbalových chuligánů. Vypracujte anotace níže uvedených textů: Disman, M. 1998. Jak se vyrábí sociologická znalost. Příručka pro uživatele. Praha: Karolinum. s. 284325. Silverman, D. 2005. Ako robiť kvalitatívny výskum. Bratislava: Archa. s. 1325. 29/102 5 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. 5.1 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 30/102 této „hromady“ dat je přehledně „surový“ materiál uspořádat a zdůvodněně vyložit jeho 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 31/102 mohou být velmi různorodé, např. tematické podobnosti, analogie, vztah prostředku a účelu, funkční vztah, vztah časové následnosti, vztah obecného a zvláštního případu obecného apod. 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. 5.2 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 32/102 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 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. 33/102 5.3 Kódování Klíčovou aktivitou při analýze a interpretaci kvalitativních dat je kódování. Kódování v kvalitativním výzkumu je něco jiného než ve výzkumu kvantitativním. Zatímco 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 34/102 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. 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 35/102 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. Poznámky zachycují vlastně naše uvažování o datech a přidělených kódech. Jsou tak základem závěrečné interpretace. 5.4 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. 5.5 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 36/102 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 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? KORESPONDENČNÍ ÚKOLY Na kvalitativní výzkum je namířena námitka subjektivismu. Znamená to, že takovýto výzkum je nevědecký, tedy že to není výzkum v pravém slova smyslu? Proč? Odpověď vypracujte písemně. Vypracujte anotace níže uvedeného textu D. Silvermana: 37/102 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. 38/102 6 Lokální multiplikátor – kudy tečou peníze z lokální ekonomiky? RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY V této kapitole se seznámíme s metodou měření peněžních toků v lokální ekonomice. Metoda je zaměřena na postižení toho, jestli se peníze v určitém regionu točí a udržují relativně dlouho v oběhu nebo zda rychle mizí za jejími hranicemi v globalizovaných ekonomických sítích. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Budete umět vypočítat hodnotu lokálního multiplikátoru Získáte: Získáte znalost jednoho ze způsobů, jak měřit hodnotu lokální ekonomiky. Budete schopni: Budete schopni posoudit relativní přínos určitého ekonomického subjektu do lokální ekonomiky. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY multiplikace, lokální ekonomika, lokální multiplikátor (LM), dvě strategie použití metody LM, interpretace LM 39/102 PRŮVODCEM STUDIEM KAPITOLY Lokální multiplikátor je nástroj k mapování toků našich peněz v určité námi vymezené lokalitě. V rozsahu předkládaného textu je možné se věnovat pouze obecným charakteristikám tohoto měřícího nástroje. Podrobnější informace k lokálnímu multiplikátoru naleznete v publikace Penězům na stopě (Kutáček 2007)3, o kterou se v našem výkladu budeme opírat. 6.1 Co je to lokální multiplikátor (LM)? Lokální multiplikátor (LM) je číslo charakterizující strukturu výdajů určitého ekonomického subjektu. LM je v podstatě číslo, které lze vypočítat pro každou firmu, úřad, domácnost, osobu nebo skupinu osob. Toto číslo ukazuje, do jaké míry se výdaje utrácené sledovaným subjektem (tj. firmou, osobou, domácností apod.) udržují v lokální ekonomice a do jaké míry odtékají hned pryč. Lokální multiplikátor je šitý sociálnímu podnikání na míru. Je indikátorem toho, jak dlouho a jak moc z jistého balíku peněz profituje určitá lokalita. U peněžních toků, stejně jako u těch vodních, nejde pouze o to, kam tečou, ale i o to, jak rychle tečou a kudy tečou. Podržme metaforu vodního toku. Vezměme si řeku řeku, která se valí mohutným proudem, strhávajícím místy břehy svého koryta. Je zřejmé, že způsobů využití této řeky je mnoho. Můžeme ji nechat protéct a vodu použít např. pouze na výrobu elektrické energie ve vodní elektrárně. Můžeme ale také část vody odvést a použít ji na zavlažování polí. V rozličných zákrutách bočních kanálů z ní mohou čerpat vodu pro své potřeby i domácnosti, které by jinak musely vrtat hluboké studny nebo dovážet vodu z jiných zdrojů. Kanály také mohou sloužit jako dopravní toky v určité lokalitě. Jistě, voda teče vždy odshora dolů, ale předtím, než se znovu napojí do mohutného říčního koryta o několik kilometrů níže po proudu, může pomoci lokálnímu hospodářství v různých oblastech, nejen výrobou elektřiny. Je tomu tak proto, že voda vykoná delší cestu lokalitou, zůstane v ní déle, déle ji mohou členové lokality využívat. Podobně tomu může být i s penězi. Pokud je v daném regionu silná firma, která zaměstná sice řadu lidí, ale kromě mezd utrácí všechny peníze u zahraničních dodavatelů, můžeme ji 3 Publikace je volně dostupná na internetové stránce Trasu pro ekonomiku a společnost www.thinktank.cz 40/102 připodobnit k tomu silnému vodnímu proudu, který sice roztočí turbíny vodní elektrárny, ale jinak mizí brzy za hranicemi. Kromě elektrické energie už víc místnímu hospodářství neposkytne. Vedle toho může být firma, která sice zaměstnává méně lidí, ale většina jejích subdodávek je od místních dodavatelů, suroviny berou z místních zdrojů a také daně odvádí v regionu. Tu bychom mohli připodobnit k menší říčce, která se vine v různých zákrutách krajinou regionu. Elektrické energie nevyrobí mnoho, ale může zavlažit mnoho polí a zahrad, vodu z ní využije řada místních domácností, děti si na ní mohou stavět hráze a díky tomu si v ní zaplavat. Je těžké rozhodnout, která řeka přinesla regionu více užitku. Stejně tak je to při porovnávání lokálního přínosu různých firem. Lokální multiplikátor je nástrojem, který se snaží měřit, kolik procent výdajů určitého ekonomického subjektu a na jak dlouho zůstává v regionu. Měří nikoli sílu, ale lokálnost výdajů. Porovnává tedy poměr části výdajů, které zůstávají o něco déle v lokalitě, s těmi, které tečou velmi rychle mimo region. Použijeme-li opět metaforu vodního toku, LM nám naznačí, zda je říční proud vytížený pro místní potřeby hodně nebo málo. Sílu říčního proudu však neměří. K tomu slouží jiné ekonomické ukazatele. 6.2 Jak LM funguje? Princip, na kterém výpočet LM funguje, je poměrně jednoduchý. V prvním kole zjistíme počáteční příjem, prodej nebo obrat zkoumaného ekonomického subjektu, např. firmy. V dalším kroku zjistíme, jak se tento počáteční příjem utrácí, ke kterým dalším ekonomickým subjektům peníze putují. Tyto subjekty si rozdělíme podle svých vlastních kritérií na ty, které jsou lokální, a na ty, které leží za hranicemi lokální ekonomiky. Poté zjišťujeme stejnou strukturu výdajů u těch subjektů, které leží uvnitř hranic lokální ekonomiky. Tedy zjišťujeme opět, jaký podíl výdajů jde k subjektům v lokální ekonomice, a jaký podíl odtéká za hranice lokality. Pro výpočet LM pracujeme vždy se součty výdajů v místní ekonomice od všech subjektů. Ve sledování toku peněz bychom mohli pokračovat i v dalších kolech. Nicméně pro výpočet LM stačí zrealizovat první 3 kola. V jejich průběhu se totiž ve většině případů podchytí 85 % lokálních výdajů. Podle počtu kol lze počítat různé LM. Tříkolový je LM3. Výpočet LM se poté provádí následujícím způsobem. V prvním kole zjistíme čistý příjem měřeného subjektu. Ve druhém kole zjistíme, kolik peněz vydá v místí ekonomice, a tuto 41/102 částku přičteme k první zjištěné částce (příjmům). Ve třetím kole zjistíme strukturu výdajů od dalších subjektů a přičteme adekvátní poměrnou část z výdajů zjištěných v druhém kole. Součet vydělíme částkou zjištěnou v prvním kole. Ukažme si to na jednoduchém příkladu. Pan XY má čistý příjem 100 000,- Kč 50 000,- utratil v místní ekonomice za opravu auta. zbytek jde na výdaje za elektřinu a půjčku od velké banky, které můžeme považovat za nemístní. Protože má velké hospodářství, ve sledovaném období neutratil nic za potraviny. Opravář auta, u kterého si pan XY nechal auto spravit, nakupuje díly od nemístních dodavatelů přes internet, ale v místní ekonomice nechá přibližně 50 % svých příjmů. Z těch 50 000,-, vydaných panem XY za opravu, je to tedy 25 000,-. Výpočet LM3 bude následující: (100 000 + 50 000 + 25 000): 100 000 = 1,75 Hodnota LM3 pro pana XY je 1,75. Vzhledem ke způsobu výpočtu je zřejmé, že hodnota LM nemůže být nižší než 1 a nemůže být vyšší než 3. (100 000 + 0 + 0) : 100 000 = 1 (100 000 + 100 000 + 100 000) : 100 000 = 3 Hodnota 1 platí pro subjekt, který nepustí žádné peníze do lokální ekonomiky. Hodnota 3 platí pro subjekt, jehož všechny vydané peníze kolují v lokální ekonomice ještě ve třetím kole. Vzhledem k tomu, že většina ekonomických subjektů platí daně, odvody a výdaje za energie, které všechny tečou převážně do pokladen mimo lokalitu, reálná maximální hodnota LM3 bude někde kolem 2,20. Tuto maximální hodnotu můžeme interpretovat tak, že z každé vydělané koruny zkoumaného subjektu se pro lokální ekonomiku vytvoří 2,20 korun. Přidaná lokální hodnota neboli efekt multiplikace činí 1,20 korun. 42/102 6.3 LM v praxi 6.3.1 Co je to lokální? První a důležitá otázka, která vás nejspíš napadne, je, jak poznáme lokálnost ekonomiky? Jak určit hranice lokálního? Kde tyto hranice leží? Na tyto otázky neexistuje jedna odpověď nebo možnost nějakého jednoznačného formálního výpočtu. Pro různé účely a pro různé zadavatele se hranice místní ekonomiky rýsují jinak. Pro úřady místní správy budou smysluplné hranice lokální ekonomiky tvořit politické hranice správního území. Pro malou farmu, která dodává potravinové produkty drobným prodejcům, lze stanovit hranice místní ekonomiky např. kruhem o poloměru 50 km, i když tato hranice prochází např. třemi různými okresy. Pro seskupení partnerských obcí ležících nedaleko města, které tvoří přirozené centrum regionu, zase může být toto centrum vyjmuto z definice lokálního, protože z tohoto centra neplynou obcím ani jejich obyvatelům žádné příjmy, pouze tam směřují výdaje (tok peněz je jednosměrný). Zkrátka pro určení hranic lokální ekonomiky musí zapracovat zdravý a kritický rozum. Stejný problém může nastat s určením lokálnosti nakupovaného zboží? Co když nakupuji v geograficky lokálních hranicích v prodejně patřící do sítě obchodů, která hranice lokality výrazně přesahuje (národní či nadnárodní obchodní řetězce)? Studie z Velké Británie ukazují, že lokální pobočky těchto nadnárodních řetězců berou od lokálních dodavatelů přibližně jen 12 % prodávaného zboží. Zda tyto údaje platí i pro Českou republiku, není přesně známo. Pro účely konkrétního výzkumu je možné zkusit tyto údaje zjistit (alespoň přibližně) na konkrétní pobočce nebo odhadnout. I když se LM měří na dvě desetinná místa, nezapomínejte, že je to pouze indikátor, který nám něco naznačuje, nikoli detailně popisuje. A i když se budete v konkrétním případě mýlit o nějaké to desetinné číslo, pro účely srovnání různých subjektů v dané lokalitě platí, že se budete mýlit u všech stejně. Indikační hodnotu LM to nediskvalifikuje. 6.3.2 Příliš mnoho subjektů ke zkoumání? Může se stát, že zkoumaná firma má velký počet zaměstnanců z lokality nebo velký počet dodavatelů. Je tedy velmi obtížné všechny obejít a zjistit údaje pro třetí kolo měření. Pro případ zaměstnanců můžeme zkonstruovat reprezentativní vzorek podle metodologických 43/102 pravidel, uvedených v kapitole 6. Při velkém množství dodavatelů bychom měli provést měření u těch, kteří v součtu odčerpají víc jak 60 % výdajů na dodavatele. 6.3.3 Jak zjišťovat konkrétní údaje? Máme v podstatě dvě možnosti. Buď rozhovor s různou mírou standardizace, nebo dotazník (viz kapitola 7). Pro první a druhé kolo měření je asi vhodnější rozhovor s kompetentní osobou ve firmě. Pro druhé kolo, kde lze předpokládat potřebu získání dat od většího počtu respondentů a třeba i vzdálených, bude praktičtější sáhnout po dotazníku. SHRNUTÍ KAPITOLY Lokální multiplikátor je číselná hodnota, kterou lze vypočítat pro jakýkoli ekonomický subjekt. Jeho velikost ukazuje, do jaké míry se výdaje daného subjektu udržují v lokální ekonomice a do jaké míry odtékají hned pryč. Vypočítat lokální multiplikátor není nic těžkého, jen k tomu potřebujeme znát strukturu výdajů zkoumaného ekonomického subjektu. Ke zjištění těchto údajů využíváme nástroje sběru dat, se kterými jste se seznámili v předchozích obecnějších kapitolách. I přes přesnost, kterou nám svou číselnou formou lokální multiplikátor dává, nesmíme zapomínat, že se jedná o indikátor, tedy nikoli realitu samotnou. Proto musíme být schopni výši lokálního multiplikátoru posoudit v širších souvislostech sociálních i lokálně ekonomických podmínek. KONTROLNÍ OTÁZKY Co je to lokální multiplikátor? Co to je efekt multiplikace? V jakých číselných rozmezích se lokální multiplikátor LM3 může pohybovat? Co naznačuje nejnižší možná hodnota lokálního multiplikátoru a co nejvyšší možná hodnota? KORESPONDENČNÍ ÚKOLY Zkuste navrhnout region, ve kterém byste mohli provést výzkum pomocí metody měření lokálního multiplikátoru. Jak byste stanovili jeho hranice? Zdůvodněte výběr regionu i jeho hranic. 44/102 Vypracujte anotaci textu: Kutáček, S. 2007. Penězům na stopě. Brno: Trast pro ekonomiku a společnost. s. 3246. 45/102 7 Sémantický diferenciál RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Další z konkrétních výzkumných technik, která nachází široké uplatnění ve výzkumné praxi, je sémantický diferenciál. Jedná se o metodu vycházející z poznatků sociální psychologie o mnohovrstevnatosti významů, které lidé připisují nejrůznějším událostem, situacím, věcem. Vedle explicitní roviny významu, která se vztahuje k objektu jako jakýsi jeho popis či zobrazení a můžeme jej nazývat denotativním významem, jsou lidské pojmy prostoupeny tzv. konotativními významy, jakýmisi postraními uličkami smyslu, které jsou napojeny na hlavní denotativní význam míněného objektu. Ovšem tyto významy jsou velmi důležité pro to, jaký postoj (kladný či záporný) a následně jednání k danému objektu zaujmeme. K měření těchto přidružených sfér smyslu je zaměřena metoda sémantického diferenciálu a řádky této kapitoly. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Budete umět popsat i použít metodu sémantického diferenciálu Získáte: Získáte znalosti o metodě sémantického diferenciálu. Budete schopni: Budete schopni použít sémantický diferenciál v rámci vlastního výzkumu. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY sémantický diferenciál, denotativní vs. konotativní významy 46/102 PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY V této kapitole se zaměříme na představení výzkumné techniky sémantického diferenciálu. Tato technika mapuje subjektivní významy, jež si dotazované osoby spojují s určitým objektem resp. pojmem. Pokusíme se její využití vysvětlit v kontextu marketingového výzkumu, nicméně pole jejího vyžití je daleko širší. Nejprve představíme teoretické pozadí metody, a následně způsob praktické aplikace. *** Jeden z klasiků americké sociologie W. I. Thomas formuloval jednu ze zákonitostí lidského jednání přibližně takto: Lidé v různých situacích nejednají podle toho, jaká situace je „objektivně“, ale podle toho, za jakou ji považují. Např. pozdrav či jiné projevy úcty používáme pouze tehdy, když jsme subjektivně přesvědčeni, že bychom je použít měli. Kdybychom jednali podle toho, jak jsou situace „objektivně“, tj. bez závislosti na našich subjektivních představách o situaci, nebyla by možná různá nedopatření, např. že si spleteme neznámého člověka na ulici se svým známým a přátelsky na něj zamáváme. Nebyla by možná nedorozumění a tzv. společenská faux pas. Na projevech společenských zvyklostí a slušného chování je tento Thomasův teorém nejpatrnější, ale vztahuje se na veškeré lidské chování, i na to tržní. To, jak zákazníci přistupují k určitému výrobci či prodejci se odvíjí na jednu stranu z povahy samotného nabízeného zboží, ale z velké části z představy, která je s firmou spojena. Jinak by nemohly fungovat reklamní strategie firem. Nemohly by existovat obchody s tzv. značkovým zbožím, které svou cenu odvozuje nikoli z reálné, ale zejména z údajné kvality svého zboží, z jeho image. Řada obchodů a firem spojuje svoji existenci s produkcí zboží pro určitý typ zákazníků, kteří se od ostatní populace zákazníků neodlišují tím, že by používali ke svému životu předměty odlišné povahy, ale spíše předměty odpovídající specifickému vkusu. Zkrátka řečeno, postoje zákazníků a veřejnosti k podniku se odvíjejí od subjektivní představy, kterou o podniku mají, která může, ale nemusí korespondovat se záměry či „objektivní“ povahou podniku samotného. 7.1 Co je to sémantický diferenciál? Sémantický diferenciál je založen na předpokladu, že lidé jednají nejen racionálně, ale i na základě emocí, které jsou spojovány s objekty, pojmy a skutečnostmi, k nimž se při svém jednání vztahují. Tyto emoce nemusí být jasně uvědomované, ale mohou být spíše v pozadí vědomí. Jednání však ovlivňují. Tyto emoce tvoří jakýsi vedlejší význam objektu. Sémantický 47/102 diferenciál zachycuje tyto vedlejší neboli konotativní významy. Vychází se přitom z dělení tzv. denotativních a konotativních významů. Denotativní význam je význam, který k určitému jazykovému výrazu přiřadíme podle modelu zobrazení. Jako by slovo bylo obrazem určitého objektu. Např. denotativní význam slova pes je něco chlupatého, čtyřnohého, štěkajícího. Přibližně stejně, jako když fotografie či obraz psa je zobrazením takovéhoto tvora. Konotativní významy jsou nepřímé významy, které jsou u různých lidí s představou psa spojené. Jsou to emoce, které jsou s objektem spojené na základě předchozích individuálních zkušeností. Podle sociolingvistické teorie, vycházející z linie již zmiňované analytické filosofie, má každé slovo rodinu významů, kterou reprezentují podobné výrazy. Mezi těmito významy jsou jakési rodové podobnosti. Nelze je formálně vymezit, stejně jako nelze jasně vymezit, co je základním rysem podobností všech členů jedné rodiny. U jednoho je to nos, u druhého oči, u třetího celkový postoj, používání určitých slov, gest atp. Sémantický diferenciál se snaží vymezit významovou rodinu určitého myšlenkového objektu vztaženou k určitým emočním dimenzím. V našem případě jde např. o to, zachytit rodinu významů, sdruženou kolem představy určitého podniku. Konotativní významy myšlenkových objektů je možné vztáhnout ke třem základním odlišitelným dimenzím: 1. dimenze hodnocení – jde o významové emoční pole, které se rozkládá mezi póly líbí – nelíbí, příjemné – nepříjemné, dobré – zlé, vkusné – nevkusné, pozitivní – negativní, hodnotné – bez hodnoty, čistý – špinavý, lákavý – odpuzující apod. 2. dimenze síly – toto významové emoční pole je svázáno s představou moci, síly či energie, která je danému myšlenkovému objektu připisována. Příklady významových dichotomií, které se mohou vztahovat k této dimenzi, mohou být např. energický – bez energie, silný – slabý, mohutný – drobný, masivní – subtilní, nabitý – vybitý, lehký – těžký, tvrdý – měkký atd. 3. dimenze aktivity – významy vztažené k dynamice a proměnlivosti resp. stálosti daného objektu. Protilehlé významové póly pak mohou tvořit pólové dvojice jako aktivní – pasivní, rychlý – pomalý, stabilní – proměnlivý, klidný – neklidný, pružný – rigidní Vzhledem k těmto dimenzím lze potom každý myšlenkový objekt umístit v třírozměrném symbolickém prostoru. Od pozice v tomto prostoru lze očekávat způsob, kterým se bude jednající k objektu vztahovat. Jinak se chováme k objektům příjemným, měkkým a pomalým než k objektům nepříjemným, tvrdým a rychlým. 48/102 Sémantický diferenciál je vlastně seznam opozic přídavných jmen. Tyto opozice jsou v dotazníku graficky uspořádány naproti sobě. Respondent má na obvykle sedmibodové škále zaznačit, kam přibližně by daný objekt zařadil. Podívejme se na jeden možný příklad využití sémantického diferenciálu. V následující tabulce je uvedeno šest dvojic protikladných pojmů. Zaznamenejte, prosím, na každém řádku křížkem, ke kterému významovému pólu a jak těsně byste přiřadili svým pocitem pojem. SOCIÁLNÍ PODNIKÁNÍ silný slabý pasivní aktivní čistý špinavý nesprávný správný solidární nesolidární chytrý hloupý Čím blíže je křížek umístěn k jednomu z významových pólů, tím těsněji je k danému pólu v respondentově mysli hodnocený myšlenkový objekt přimknut. Každé políčko má určité bodové ohodnocení (v našem případ 1–7). To nám umožňuje převedení sémantického diferenciálu do číselné podoby. Díky tomu můžeme počítat různé statistické operace – modus, medián, průměr apod. Díky nim zase dělat určité závěry týkající se významové jednoznačnosti či nejednoznačnosti měřeného myšlenkového objektu (pojmu) v populaci. Použitých protikladných opozic v dotazníku bývá obvykle 12. Ke každé dimenzi konotace se vztahují 4. Nicméně není to nezbytné. Také v uvedeném příkladu je jich méně. Sémantický diferenciál si můžete upravit dle svých potřeb a vztáhnout k významovým polím, která lépe odrážejí váš zájem. Také uspořádání dvojic v otázce směřování pólů by mělo být náhodné. Tedy nikoli takové uspořádání, že např. v levém sloupci budou kladné a v pravém sloupci záporné vlastnosti. Stereotypní uspořádání dvojic vede ke stereotypní odpovědi. Při analýze dat nesmíme samozřejmě zapomenout různě uspořádané dvojice „přepólovat“, abychom docílili jednotného vyhodnocení v dané dimenzi. Stejně tak bychom měli promíchat řazení dvojic, aby nebyly za sebou naskládány škály vztahující se ke stejné dimenzi. 49/102 Sémantický diferenciál byl sice zkonstruován na základě teorie konotativních významů, hlubší zamyšlení ukáže, že denotativní a konotativní významy jsou v praxi silně promíchány. Respektive můžeme nalézt řadu příkladů, kdy jsou denotativní (předmětné) a konotativní (emoční) významy propleteny. Je na zvážení výzkumníka v konkrétním výzkumu, zda se při konstrukci svého sémantického diferenciálu chce držet linie striktně odlišující konotativní významy od denotativních. V tom případě bude v sémantickém diferenciálu používat abstraktnější adjektiva, která se zkoumaným objektem věcně nesouvisí. V našem příkladu by například vypustil dvojici solidární – nesolidární, protože sociální podnikání je věcně spojeno s ideou solidarity, která má dopad na podnikovou kulturu a hodnotové cíle organizace. Na druhou stranu, sociální podnikání je pojem, jenž je pro české kulturní prostředí relativně nový. Proto je otázka, zda si respondenti, kteří se s tímto pojmem třeba ještě nikdy nesetkali, spojují pojem sociálního podnikání s jeho zamýšleným obsahem, zcela na místě. 7.2 Koho se zeptat? Jak víte z jiného kurzu nebo jiných textů, pro sociologii existují různé populace, o kterých sociologie vypovídá. Přitom jeden člověk může náležet k několika populacím. Proto bychom měli mít na paměti, že jsou rozdíly mezi populací pracovníků, zákazníků, veřejností. Zatímco populace pracovníků určitého podniku je celkem jednoduše vymezitelná, se zákazníky a veřejností tomu bude jinak. Když budeme rozhodovat o populaci zákazníků, musíme zvážit, zda nás zajímají skuteční nebo i potenciální zákazníci podniku. A podle jakých charakteristik je můžeme identifikovat. Podle toho přizpůsobit kritéria výběru lidí do vzorku. Stejně tak tomu bude u veřejnosti. Měli bychom si klást otázky typu: existuje jedna veřejnost nebo více typů veřejnosti? Jaký typ veřejnosti nás zajímá? Podle odpovědi na tyto otázky potom musíme uvažovat o kritériích konstrukce našeho vzorku a o jeho reprezentativitě. 7.3 Jiné techniky než sémantický diferenciál V této kapitole jsme se věnovali technice sémantického diferenciálu. Je to velmi užitečná a rychlá technika zjišťování toho, jak lidé vnímají určitý myšlenkový objekt, v našem případě např. určitý podnik. Považuji ale za důležité zdůraznit, že není technikou jedinou. Vedle sémantického diferenciálu lze využít celou škálu odlišných metod a technik. Např. pro posouzení, jak se o určitém podniku mluví v médiích, která jsou důležitým spolutvůrcem vnímání reality, je vhodná metoda obsahové analýzy. Klasické dotazníkové šetření i bez využití sémantického diferenciálu nebo se zařazením sémantického diferenciálu jako jedné 50/102 z položek dotazníku je velmi silnou (a asi i nejpoužívanější) metodou pro marketingový výzkum. Své místo mají v marketingovém výzkumu i kvalitativní postupy. Např. při ověřování validity použitého sémantického diferenciálu může být využito kvalitativních postupů (rozhovoru) ke zjištění toho, jak si jednotliví lidé významové dichotomie vyložili, co pro ně znamenají. Toto zjištění by měl výzkumník zahrnout do interpretace získaných dat. SHRNUTÍ KAPITOLY Většina lidského jednání, včetně toho tržního, se odehrává na základě významů, které jednající lidé přikládají lidem i věcem kolem sebe. Jednou z technik, které zjišťují významy, jež lidé přikládají věcem okolo sebe, je sémantický diferenciál. Je založen na představě dvou různých typů významu: denotativních a konotativních. Denotativní významy se vztahují k předmětnosti představovaných objektů, konotativní významy se vztahují k emočnímu náboji, který představované objekty pro jednajícího nesou. Sémantický diferenciál se zaměřuje právě na měření konotativních významů. Při operacionalizaci dimenzí konotace i při interpretaci dat by však měl být výzkumník opatrný a (sebe)kritický v otázce jejich validity. KONTROLNÍ OTÁZKY Co je to sémantický diferenciál? Jaký je rozdíl mezi denotativními a konotativními významy? Jak byste opsali základní myšlenku tzv. Thomasova teorému? KORESPONDENČNÍ ÚKOLY Zkuste navrhnout vlastní výzkumný problém, kde by bylo užitečné sémantický diferenciál využít. Vypracujte anotace níže uvedených textů: Disman, M. 1998. Jak se vyrábí sociologická znalost. Příručka pro uživatele. Praha: Karolinum. s. 160162. Janoušek, J. 1968. Sociální komunikace. Praha. s. 6268 51/102 8 Sociometrie RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Metoda sociometrie byla velmi populární v druhé polovině minulého století. Od té doby je poněkud na ústupu. Jedná se však o osvědčenou výzkumnou metodu, která má své stálé místo v rejstříku sociologických výzkumných postupů. Je určena pro zjišťování vztahů ve skupině, jejíž členové se znají. Protože je založena na tom, že členové skupiny vyjadřují adresně svoje názory o dalších členech skupiny, je tato metoda náročná na etiku výzkumu. Je využitelná při potřebě vylepšení vztahů ve skupině – např. ve sportovním týmu, kde je potřeba zvýšit soudržnost nebo ve školním třídním kolektivu. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Budete umět vysvětlit smysl, cíl i průběh specifické sociologické metody sociometrie. Získáte: Získáte představu o klasické výzkumné metodě určené pro měření povahy vztahů v malých skupinách. Budete schopni: Budete schopni navrhnout sociometrické šetření pro (nejen) pracovní kolektiv, v němž se lidé znají tváří v tvář. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY sociometrie, účel a cíl sociometrie (výzkum, terapie), sociometrický test, šest faktorů sociometrických testů, sociometrické matice, sociometrické indexy, etické zásady 52/102 PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY V této kapitole se zaměříme na metodu zkoumání sociálních vztahů uvnitř sociální skupiny, ve které se znají lidé osobně. Specifickou metodou zaměřenou na zkoumání kvality neformálních vztahů vzájemných sympatií, antipatií či lhostejnosti ve „face to face“ skupinách je sociometrie. Na následujících řádcích si ji stručně představíme, počínaje její historií, způsobem sběru dat, až po jejich vyhodnocování. 8.1 Co je to sociometrie? Za hlavního tvůrce sociometrické metody je považován psychiatr J. L. Moreno. Moreno sociometrii vyvíjel ve 20. letech 20. století v souvislosti se svými terapeutickými záměry. Vedle sociometrie rozvíjel skupinovou terapeutickou metodu tzv. psychodrama, v němž měli klienti hrát určité role vůči sobě navzájem. Terapeutický rozměr psychometrie můžeme však nechat stranou a věnovat se sociometrické výzkumné metodě. Od 30. do 60. let zaznamenala sociometrie velký boom, včetně vlastních institutů i časopisů, s přesahy do obecné sociologické teorie. Její význam dnes sice upadá, nicméně její výzkumná metodika je v mnoha ohledech využitelná dodnes. Princip sociometrie jako výzkumného postupu spočívá v tom, že každý z členů skupiny určuje povahu svých vztahů k ostatním členům skupiny. Jde především o zjištění kladných a záporných postojů k ostatním členům skupiny a také postojů indiference. Zjišťování těchto postojů má často podobu odpovědí na projekční otázky, které navozují určité situace (např. pobyt na pustém ostrově, společná práce, společné trávení volného času apod.). Respondenti mají určovat, s kým by danou činnost rádi dělali, resp. s kým by byli ochotni trávit společný čas, a naopak s kým by rozhodně trávit společný čas nebo společně provozovat činnost nechtěli. 8.2 Výsledky sociometrie Zjištěné odpovědi se zaznamenají graficky na papír ve formě šipek znázorňujících různé typy vztahů. Z výsledných dat, zjištěných od všech členů skupiny, jsme schopni zkonstruovat řadu relevantních skupinových portrétů. Dozvíme se nejen kdo s kým „kamarádí“ a „nekamarádí“, resp. kdo koho preferuje a koho odmítá. Také jsme schopni zjistit, jak je skupina vnitřně členěna. Jestli v ní existuje jedna nejoblíbenější osoba, a která, nebo jestli v ní existují izolované skupinky, jejichž členové si udělují preference mezi sebou navzájem. A zda vztahy k ostatním podskupinám jsou vztahy negace nebo nezájmu. Případně, které skupinky stojí 53/102 proti sobě, a které netečně vedle sebe. Na základě sociometrických měření jsme schopni odhalit, zda ve skupině existují jedinci, kteří jsou izolovaní. A také to, zda se sami izolují nebo jsou vylučováni ze skupinového života ostatními členy skupiny. Podle počtu různých typů voleb jsme schopni určit status každého ze členů skupiny. Sociometrie nám dává do ruky podklady pro konfrontaci formální a neformální struktury skupiny. Pokud jsou ve skupině rozděleny určité funkce, ať hierarchicky (předseda, vedoucí) nebo horizontálně (nástěnkář, pokladník), sociometrie nám může relativně přesně ukázat sociální status jejich nositelů a rozsáhlost sociálních sítí, do nichž jsou ve skupině zapojeni. Sociometrie může do jisté míry odhalit také povahu a intenzitu těchto vazeb. Vzhledem k tomu, že sociometrie rozkrývá reálnou neformální strukturu skupiny, může být nástrojem diagnózy příčin problémů v určitém kolektivu a kontrolním nástrojem jejich terapie. 8.3 Průběh sociometrie Z výše uvedeného by mělo být patrné, že sociometrie je použitelná na relativně malé kolektivy. Přitom je celkem důležité snažit se získat odpovědi od všech členů skupiny. Absencí odpovědí některých členů nám mohou uniknout důležité skupinové vazby. Sice zjistíme počty voleb směřujících k nim, ale nezjistíme volby směřující od nich k jiným členům skupiny. Nevíme tedy, zda se tito jednotlivci neizolují, případně zda a komu opětují volby sympatií apod. Obecně platí, že je vhodné, aby každý člen skupiny mohl volit všechny ostatní členy. Pro účely snadnějšího vyhodnocení a pro určitou výzkumnou otázku (např. zjistit, kdo má ve skupině nejvyšší status) lze počet jmenovaných osob snížit. Např. formulací: „Vyjmenujte maximálně 4 osoby, s nimiž...“ nebo „Vyjmenujte přibližně 4 osoby...“ apod. Sociometrické měření se realizuje formou dotazníků, jimž se někdy říká sociometrické testy, v nichž mají respondenti na rozličné otázky doplňovat jména svých skupinových kolegů. Pro formulaci otázek neexistují žádná přesná formální kritéria. Je třeba se řídit obecnými kritérii formulace otázek v dotazníku. Každopádně je třeba vzít do úvahy skutečnost, že časté jsou tzv. projekční otázky, tj. otázky, při nichž má respondent za úkol vyjadřovat se k hypotetickým situacím. U nich je třeba zvážit, co skutečně zjišťují (reflektovat jejich validitu). Projekční otázky se mohou vztahovat k reálným činnostem skupiny (např. „S kým byste byl ochoten jít do krátkodobého, ale intenzivního pracovního projektu, který vyžaduje 54/102 téměř nepřetržitou komunikaci?“), nebo k činnostem, které s pracovní náplní skupiny nijak nesouvisí (např. „Kdybyste měl strávit měsíc na neobydleném ostrově, které kolegy byste si vybral za společníky?“, případně „Které byste si rozhodně nevybral?“). Vedle těchto projekčních otázek se lze ptát samozřejmě i na věci související s realizovanou činností skupiny (např. Komu ze spolupracovníků nejvíce důvěřujete?, nebo specifičtěji „Komu důvěřujete v pracovních věcech?“ a „Na koho se s důvěrou obrátíte ve věcech soukromých?“) Je na zvážení výzkumníka, jakým způsobem bude interpretovat hypotetické nereálné situace v konfrontaci se situacemi, které se vztahují k reálné činnosti skupiny. Jejich srovnání může přinést poznatky o vazbách, které jsou velmi pevné a přesahují rámec pracovní náplně kolektivu a o těch které se vztahují výlučně k účelové činnosti skupiny. Vhodné je učinit poznámku k otázkám, které vyžadují negativní hodnocení konkrétních lidí. Lidé obecně neradi vydávají negativní hodnocení druhých lidí, protože to porušuje představy o sociální slušnosti či kolegiální korektnosti. Otázky vyžadující negativní hodnocení kolegů by měly být formulovány opatrně a opatrně také interpretovány. Zajímavým údajem, který rozšiřuje detailní znalost o zkoumané skupině, může být zahrnutí tzv. samoodhadu do sociometrického dotazníku. V tomto případě je úkolem respondenta pokusit se odhadnout, jak jej posuzovali ostatní členové skupiny. Z míry reciprocity stejných hodnocení i očekávání můžeme usuzovat na vyrovnanost vztahu, případně nerovnovážnost, jednostrannost apod. Výsledky sociometrického měření se přenesou buď do grafické podoby nebo do číselné matice. V grafické podobě jsou na papíře zaneseny body, které zastupují jednotlivé osoby. Mezi nimi se zaznačí rozdílnými šipkami směřování jednotlivých voleb. V případě kombinace různých typů kritérií (reálné situace, hypotetické reálné situace, nereálné situace apod.) se pro každý typ použije odlišná šipka (graficky, barvou). Druhou formou, vhodnou pro rozsáhlejší skupiny, je převést zjištěné údaje do číselné matice. Tu představuje tabulka o stejném počtu řádků a sloupců. Každé jméno zabírá jeden řádek a jeden sloupec. Do řádku se zapisuje počet voleb určitého typu respondenta směrem k členovi skupiny, jehož jméno je uvedeno v příslušném sloupci. Na konci řádků pak můžeme uvést součet odevzdaných voleb respondenta, jehož jméno je na řádku. Na konci sloupců zase můžeme uvést součet získaných voleb. Volby mohou být buď nominální tedy přítomnost či absence kladné či záporné hodnoty, nebo mohou být ordinální. V tom případě zachycují nejen 55/102 směr, ale i intenzitu sympatie. V následující tabulce můžeme uvést příklady odpovědí na otázku: Zaznamenejte, prosím, s kým byste byl ochoten strávit měsíční dovolenou? Pro posouzení použijte následujících voleb: 1 = určitě ano, 2 = spíše ano, 3 = nevím, 4 = spíše ne, 5 = určitě ne. Respondenti pochopitelně nedostanou za úkol vyplnit tabulku, ale jmenný seznam svých kolegů. Vyplněné údaje se zaznamenají následně od tabulky JMÉNO A B C D E ODEVZDANÉ VOLBY (průměr) A x 1 3 3 5 3 B 1 x 3 3 5 3 C 2 3 x 3 4 3 D 3 3 4 x 4 3,5 E 4 4 1 1 x 2,5 ZÍSKANÉ VOLBY (průměr) 2,5 2,75 2,75 2,5 3,5 Číselné zaznamenání údajů nám umožňuje dělat matematické operace a počítat různé typy indexů. Tyto indexy nám dávají různé informace o postavení jedince ve skupině i o povaze skupiny jako celku. Pro představu si uveďme alespoň některé z nich. Jestliže vezmeme součet kladných voleb a vydělíme jej počtem lidí ve skupině, dostaneme index poukazující na míru vstřícnosti vztahů. V uvedené tabulce by to byly všechny volby o hodnotě 1 a 2. Výše indexu by byla v tomto případě menší než 1 a napovídala by o spíše nevstřícných vztazích ve skupině. Ten můžeme porovnat s indexem měřícím opačnou povahu vztahů. Ten dosahuje téměř čísla dvě. Odstředivé síly jednoznačně v naší skupince převažují nad silami dostředivými. 56/102 Převládající povahu skupinových vazeb nám dá modus, tedy nejčastější hodnota z možných voleb. Ve skupince uvedené v naší tabulce je to číslo 3, tedy spíše neutrální postoj. Nezapomínejme, že stejně jako u lokálního multiplikátoru i v případě sociometrie vypočítáváme indikátory. Tedy hodnoty, které něco naznačují, nikoli realitu samotnou. Jejich validitu je vždy vhodné ověřit doplňujícími postupy (tzv. triangulace metod). V případě sociometrie platí, že pro jednu proměnnou nepoužíváme jednu otázku, ale vždy několik. Stejně jako v dotazníku měříme jednu proměnnou více jak jednou otázkou. Pro triangulaci metod, které mohou podpořit validitu sociometrických šetření, je vhodné použít kvalitativní rozhovory s určitými jedinci ve skupině, jimž sociometrické indexy určí specifický status (názorový vůdce, osoba oblíbená, osoba izolovaná apod.). Nebo s nahodile vybranými členy skupiny. Sociometrie má své místo zejména tam, kde nám jde o zkvalitňování podmínek skupinového života. To může sloužit i jako motivační pobídka pro respondenty. Na závěr je vhodné zdůraznit, že sociometrie klade své požadavky i na etiku výzkumu. Tím, že efektivní sociometrické měření je neanonymní, musí výzkumník zajistit, aby se data z výzkumu nedala zneužít. Tedy např., že je neposkytne vedení podniku či školy, pokud se jedná o výzkum třídního kolektivu, nebo některým členům skupiny. SHRNUTÍ KAPITOLY Sociometrie je metoda pro měření kvality sociálních vazeb v malých skupinách. Je možné ji využít pro analýzu vztahů v rámci pracovních kolektivů sociálního podniku. Principem sociometrie je, že každý člen zkoumané skupiny vyjádří své kladné a záporné vztahy k ostatním členům skupiny. Tyto vztahy se převedou do číselné podoby, která nám umožní vypočítat, jak určité hodnoty pro sociální status každého individuálního člena skupiny, tak vypovídají o celku vztahů v sociální skupině. Sociometrická měření nám dávají do rukou určité kvantifikované indikátory o povaze sociálních vztahů ve skupině. Validitu těchto zjištění je však vhodné vždy otestovat ještě některou doplňující metodou. Protože sociometrie zjišťuje data velmi osobního charakteru, klade velké nároky na etiku výzkumu a vyžaduje věnovat zvýšenou pozornost ochraně údajů před zneužitím. KONTROLNÍ OTÁZKY Co je to sociometrie? 57/102 Kdy se sociometrie formovala? Pro jaké typy skupin je sociometrie vhodná? Co jsou to sociometrické testy? Jaký typ údajů zjišťujeme pomocí sociometrických testů? Jaké jsou dvě základní formy zpracování sociometrických dat? Co jsou to tzv. projekční otázky? KORESPONDENČNÍ ÚKOLY: Zkuste navrhnout konkrétní kolektiv, kde byste mohli provést sociometrické zkoumání. Pokuste se navrhnout takový kolektiv, kterému by mohlo být vaše zkoumání užitečné. Vypracujte anotaci textu: Petrusek, M. 1969. Sociometrie. Praha: Svoboda. s. 100109, 183193, přílohy I a II. Další četba: Pavlica, K. 2000. Sociální výzkum, podnik a management. Praha: Ekopress. 58/102 9 Orální historie a analýza vyprávění RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Orální historie je výzkumná metoda vyvinutá někde na pomezí historie, sociologie, kulturní a sociální antropologie. Slouží k zachycení vyprávění pamětníků a přenesení těchto informací do oblasti vědeckých poznatků. V kapitole se seznámíte se základními postupy a metodologickými problémy této metody. CÍLE KAPITOLY Po prostudování této kapitoly Budete umět: Popsat další metodu sociálního výzkumu. Získáte: Znalost o metodě orální historie a základní kompetence pro její využití v praxi. Budete schopni: Navrhnout a realizovat svůj první rozhovor pomocí metody orální historie. KLÍČOVÁ SLOVA KAPITOLY orální historie, paměť, kolektivní paměť, narace, rozhovor PRŮVODCE STUDIEM KAPITOLY Nejprve si představíme, co je to orální historie a jaký je její vztah k tzv. analýze vyprávění. Důležitým metodologickým momentem obou typů analýz je otázka paměti, takže i jí budeme věnovat zběžně pozornost. Nejrozsáhlejší část kapitoly je věnovaná realizaci rozhovoru, kterým vyprávění zachycujeme a otázkám jeho analýzy a interpretace. 9.1 Co je to orální historie a analýza vyprávění Orální historie je soubor postupů, jejichž pomocí se dobíráme nových poznatků na základě ústního sdělení osob, které byly účastníky či svědky určitého historického procesu nebo období, jež je předmětem našeho badatelského zájmu (Vaněk, Mücke, Pelikánová 2007: 11). 59/102 Základní rámec sběru informací tvoří rozhovor tváří v tvář vedený badatelem k tématům, která jsou relevantní pro zkoumané události. Ačkoli doménou orální historie je, jak odráží její název, historické zkoumání, jedná se o metodu na pomezí historie, sociologie, kulturní a sociální antropologie. Z tohoto propojení vyplývá i charakteristická orientace této metody na tzv. malé dějiny, na dějiny každodennosti a sféru interpretace dějinných událostí jednotlivými aktéry. Protože sběr dat k analýze má charakter nestrukturovaného nebo polostrukturovaného a často opakovaného rozhovoru, jedná se o metodu kvalitativní. Předpokládá však výzkumníkovu znalost širšího kontextu z pohledu tzv. velkých dějin, které se opírají o analýzy psaných pramenů a statistiky. Ačkoli je orální historie metodou zaměřenou na analýzu vyprávění, záměrně je v názvu kapitoly uvedeno vedle orální historie i analýza vyprávění, protože jde o pojem širší. Zatímco zájem orální historie leží v důrazu na odhalení nových fakt a dimenzí historické situace, která nebyla fixována na jiný pramenný materiál, analýza vyprávění může mít i jiný rozměr. Může se naopak pídit po tom, jak je vyprávění jako takové strukturováno. Co a proč je ve vyprávěních potlačeno a zamlčeno, ačkoli bychom to tam očekávali. Jak je narace podřízena logice sebeprezentace, vynucované potřebou sebeúcty. Jaké sociální stereotypy a myšlenková schémata nabízená současností jsou vypravěčem používány pro interpretaci minulosti. V jakých momentech se objevují ve vyprávění rozpory a jakými způsoby jsou rozpory ve vyprávěních překlenovány. Schematicky řečeno, v prvním případě je vyprávění zdrojem nových fakt o historické situaci, ve druhém případě jde o rozkrývání struktury vyprávění. V prvním přístupu je v popředí obsah, ve druhém přístupu forma. První přístup je více spjatý s historiografií, druhý přístup navazuje často na sémiotiku Rolanda Barthese, filosofické práce Paula Ricoeura, Jacquese Derridy ad. V Čechách se v rámci historiografie rozvíjí především první přístup ve specializovaném pracovišti Akademie věd, z jehož publikace zde především vycházíme. Druhý přístup nemá nějaké zřetelné centrum a je prezentován spíše směsí různých prací z oblasti sociologie, etnografie, filosofie. 9.2 Analýza vyprávění a problém paměti Paměť jako taková je velmi různorodý fenomén, který si vysloužil mnoho pozornosti u různých myslitelů, filosofy počínaje a kybernetiky konče. Snaha podrobně paměť definovat a 60/102 rozebírat její rozličné podoby a dimenze v rámci stručné kapitoly by byla předem odsouzena k nezdaru už pro mnohost různých přístupů, a proto se o to ani pokoušet nebudeme. Zmíníme však dva důležité aspekty problematiky, které bychom měli ve výzkumné praxi orální historie a analýzy vyprávění obecně vždy reflektovat, ať už své bádání směřujeme spíše prvním směrem k zjišťování nových fakt nebo druhým směrem k rozkrývání struktur samotné narace. Za prvé, paměť je vždy selektivní. Stejně tak je selektivní každá historie v tom smyslu, že vybere určité věci jako důležité, jiné potlačí a některým se nevěnuje vůbec. Příčin selektivnosti paměti je celá řada: sebezáchovná snaha vytěsnit nepříjemné vzpomínky, nutnost sebeúcty, nahlížení minulosti optikou aktuální situace vypravěče, vliv sociálních stereotypů atd. atp. Selektivnost paměti není pouze jakousi nevýhodou, ale zároveň v obecné rovině je vůbec elementárním předpokladem sdělování smyslu. Bez diference, která odděluje řečené od nevyřčeného, bychom nebyli vůbec schopni informaci rozlišit. Nezjevnost, která se nalézá za hranicí vyřčeného, je principiálním předpokladem každého sdělení  vzpomínky nevyjímaje. Každopádně při analýze vyprávění by se měl výzkumník pokusit postihnout základní zdroje selekce, které do vyprávění vstoupily, a snažit se určit, kdy lze selekci přiřknout spíše status (vědomé či nevědomé) manipulace se vzpomínkami (Chrenková v Vaněk, Mücke, Pelikánová 2007: 70). Za druhé, pro účely sociálního výzkumu je dobré mít na paměti základní dělení paměti na paměť individuální a paměť sociální. Sociální pamětí pak bývá označováno to, co je společné pamětem členů určitého kolektivu a co je sociálně podmíněno. Patří sem nejrůznější sdílené hodnoty, normy, obrazy, formy komunikace atp. (Mayerová, Vašíček citováno v Vaněk, Mücke, Pelikánová 2007: 65). V analýze vyprávění je vhodné snažit se vždy určit to, co je v individuálním příběhu součástí sdílené kolektivní paměti. (K problému kolektivní paměti je v českém překladu dostupné klasické dílo M. Halbwachse (2009)). 9.3 Rozhovor zachycující vyprávění Vyprávění zachycujeme formou rozhovoru, který může nabývat různých podob. Buď může tazatel klást konkrétní otázky, na které respondent odpovídá, nebo se respondentovi nechá větší prostor pro jeho vlastní vyprávění, do kterého výzkumník příliš nezasahuje. V obou případech však jde o rozhovor tváří v tvář, což je forma, která nepochybně ovlivňuje samotnou povahu výpovědi minimálně ve trojím ohledu. Jednak do interakce vstupují genderové aspekty komunikace a jednak generační aspekty. Poněkud jinak se bude odvíjet komunikace mezi ženami nebo mezi muži a jinak mezi ženou a mužem. Také větší věkový 61/102 rozdíl mezi tazatelem a respondentem určitým způsobem bude ovlivňovat komunikaci a způsob vypovídání. V neposlední řadě přítomnost nahrávací techniky zachycující vyprávění (zachytit vyprávění na diktafon je důležité a optimální) posouvá vyprávění blíže k veřejnému proslovu a může ovlivnit, co a jak bude sdělováno. Základní otázka, která při přípravě rozhovoru před výzkumníkem stojí, zní, zda jej zajímá určitá epizoda v životě vypravěče (současná odborná literatura používá odpudivý termín „narátor“) nebo celý životní příběh. I když nás zajímá pouze určitá životní etapa, forma životního příběhu umožní nenásilnou formou zjistit, jakou relevanci připisuje této dílčí etapě vypravěč dnes. Nevýhodou je zase velká časová náročnost, větší nároky na respondenta i tazatele, náročnější analýza dat atp. Často nás může zajímat jen určitá rovina respondentova života – např. profesní nebo naopak rodinná. Podle toho si můžeme rozhovor strukturovat do určitých tematických celků, ke kterým vypravěče vedeme. Je také třeba zvážit, zda vyprávění chceme nechat plynout chronologicky nebo strukturovaně tematicky. Obecně platí, že chronologická linie příběhu je přirozenější a snazší pro respondenty, a že se ji jednodušeji drží i v rámci tematických celků. 9.3.1 Realizace rozhovoru V rozhovorech, které zachycují životní osudy, je třeba připravit sebe i respondenta (tj. vypravěče, narátora) na to, že optimální formou je opakovaný rozhovor. První setkání má často „oťukávací“ funkci a vedle samotného obsahu vyprávění slouží k seznámení obou stran i „zabydlení se“ v rolích (vypravěč, naslouchající). Druhý rozhovor je důležitý z hlediska upřesnění údajů, prohloubení určitých dimenzí předchozího setkání, které jsou pro výzkum důležité, ale na které nebyl čas nebo se jich respondent dotkl jenom letmo. Následný rozhovor může sloužit k (taktnímu) vyjasnění některých nesrovnalostí a rozporů ve vyprávění. Samotným rozhovorům by měla předcházet pečlivá příprava v knihovně, zaměřená jak na problém, který chce výzkumník zkoumat, tak na osobu vypravěče. Pochopitelně, že k většině lidí neexistují slovníková hesla a biografie. Ale měli bychom se pokud možno seznámit např. s jejich profesním světem nebo sociálním světem, k němuž se vztahují naše otázky (např. pokud děláme rozhovory s politickými vězni, je vhodné podívat se do několika autobiografií politických vězňů, zkusit najít odborný článek nebo alespoň informace na internetu; je-li naším cílem mapovat životní svět továrních dělnic v dělnických koloniích, je vhodné si projít literaturu věnovanou jak zkoumané lokalitě, tak problematice životního způsobu dělníků 62/102 obecně nebo historii dělnických kolonií apod.). Díky této přípravě budeme nejen schopni zrealizovat rozhovor, který bude informačně plnější a pro naše poznání přínosnější, ale také získáme určitou míru nezbytné jistoty pro vedení rozhovoru. Důležitý je i moment navození vztahu důvěry s respondentem, který vnímá, že jeho životní svět je pro výzkum důležitý, protože o něm máte určité informace a ochotněji poskytne požadované informace. Kontaktování respondentů a získání jejich souhlasu s realizací rozhovoru je možné uskutečnit osobně, telefonicky, poštou ať už přímo nebo pomocí prostředníka. Vždy závisí na konkrétních okolnostech. Např. chceme-li dělat výzkum v malé vesnici, kde žije některý z našich příbuzných, můžeme využít právě jeho jako prvního zprostředkovatele kontaktu. Pozornost by měla být věnována i přípravě místa, času a nahrávací techniky. Některé rozhovory lze nejúspěšněji absolvovat v kuchyni respondentova domu či bytu, pro jiné je vhodnějším místem kavárna nebo jiná „neutrální“ půda. Při realizaci rozhovoru na potenciálně rušném místě (např. kavárna) je třeba mít na paměti, že diktafon s oblibou zaznamenává projíždějící trolejbusy, štěkající psy, smích lidí okolo apod. a to zejména ve chvíli, kdy se vyprávění týká důležitých míst. Pro úspěšné vedení rozhovoru a zaznamenání vyprávění je třeba se pokusit co nejvíce si osvojit schopnost umění naslouchat. To znamená navodit takovou komunikační situaci, v níž je respondent pokud možno otevřený a ochotný něco sdělit, vyprávět. Mezi elementární předpoklady takové situace patří zdržení se častého přerušování a vstupování do vyprávění nebo dokonce nabízení a vnucování tazatelových vlastních interpretací popisované situace. Ke každému realizovanému rozhovoru je vhodné si udělat záznam o rozhovoru, ve kterém tazatel stručně popíše okolnosti, za kterých rozhovor vedl, charakterizuje atmosféru rozhovoru, povahu respondentova projevu (např. nervozita, uvolněnost), otevřenost či rezervovanost narátora. Zmíněny by měly být místa rozhovoru, kde došlo k otevření citlivého tématu. Také je potřeba zaznamenat nějaké nepředpokládané události, k nimž v průběhu rozhovoru došlo a které mohou mít na podobu rozhovoru vliv (např. vstup třetí osoby, selhání nahrávací techniky). Před analýzou dat by se měl výzkumník rozhodnout, zda rozhovory přepíše a případně i redakčně upraví. Slovní projev se liší od psaného. Až budete přepisovat svůj první rozhovor, zjistíte, že v mluveném dialogu zůstávají nedokončené věty, přeskakuje se a navazuje se z hlediska logiky psaného textu nesouvisle na dříve řečené. Přepis, který by měl i graficky zohlednit narátorův důraz na některá slova, váhání, zeslabení hlasu, teatrálnost apod., je velmi 63/102 užitečný proto, že zpřístupňuje data dalším výzkumníkům k analýze, vizualizuje, a tím zvýrazňuje určité aspekty projevu a zpřístupňuje je analýze, zároveň při přepisu si výzkumník ujasňuje celou řadu souvislostí a opakuje si a už rovnou v hlavě třídí to, co bylo řečené. Přepis je bohužel časově velmi náročnou prací. Pro reprodukci narace v textu (např. diplomové práce, odborného článku nebo výzkumné zprávy) je někdy potřeba redakční úpravy gramatické i stylistické, aby se výpověď stala „uživatelsky přístupná“ pro recipienty, kteří nebyli účastníky přímé komunikace. Redakční úprava však nepochybně dalším způsobem mění povahu výpovědi (určitou formou překladu je už samotný přepis, tj. převod z mluveného do psaného výrazu). V případě redakčních úprav je třeba snažit se vybalancovat nejasnou a křehkou rovnováhu mezi uchováním autenticity výpovědi na jedné straně a čtenářskou přístupností výsledného textu na straně druhé. 9.4 Analýza a interpretace vyprávění Analýza a interpretace vyprávění označují závěrečnou fázi zpracování vyprávění. Analýza se týká operací, které s daty (nahraným a/nebo přepsaným vyprávěním) provádíme, interpretace označuje výklad vyprávění, zasazení do širších souvislostí, přiřknutí širšího významu řečenému. Protože orální historie a výzkum vyprávění (tzv. narrative inquiry) jsou bytostně kvalitativní metody, také analýza a interpretace dat má kvalitativní charakter. A jak již víte, analýza a interpretace kvalitativních dat bývají operace organicky spojené. Už při vstupním analytickém třídění materiálu podle struktury jeho smyslu a významu nutně datový materiál interpretujeme. Jak zdůrazňují čeští orální historikové (Vaněk, Mücke, Pelikánová 2007: 129) pro analýzu a interpretace orálně historických pramenů neexistuje nějaký závazný či zaužívaný přístup. Vzhledem k interdisciplinaritě orální historie jde spíše o škálu různorodých kvalitativních postupů aplikovaných na narativní materiál. Pro analýzu vyprávění obecně platí pochopitelně totéž, ale ještě více. Nebudeme se věnovat představování jednotlivých možných přístupů, které samy o sobě zabírají prostor specializovaných publikací a jejich shrnutí do kapitoly by bylo nutně zplošťující, ale zaměříme se na momenty, které považuji za podstatné. Pro analýzu, tj. uspořádání datového materiálu, se nabízí dva základní postupy. Buď členíme materiál tematicky, a/nebo podle nějakého jiného kritéria: např. hodnocení/nehodnotící popis, podle množství prostoru v textu, individuální/kolektivní motiv, podle míry rezervovanosti, s jakou vypravěč o něčem hovořil, atd. Toto kritérium výzkumník vymýšlí a volí podle cíle svého výzkumu. Nejjednodušší a asi i nejčastější postup je členit materiál nejprve tematicky a potom uplatňovat k jeho analýze další dílčí kritéria – těmi základními je frekvence a intenzita 64/102 (délka), jakou vypravěč určitému tématu věnuje, a dále hodnocení určité události (tématu) vypravěčem. K rozčlenění materiálu používáme kódování. Kódování v praxi znamená přiřazování určitých slov či slovních spojení jednotlivým pasážím textu. V praxi nám k tomu může posloužit tužka, kterou si označujeme určité pasáže v textu přepsaného a vytištěného rozhovoru. Nebo jednoduchá funkce „Komentář“ ve Wordu, či specializovaný software Atlas. Těmito kódy si při tematické analýze označujeme v textu místa, která se vztahují k nějakému obecnějšímu tématu. Takové kódy mohou být velmi různorodé – např. rodina, povolání, nespravedlnost, vztah k dětem, druhá světová válka atp. Tematické kódy můžeme buďto vytvářet induktivně při opakovaném pročítání textu rozhovoru, nebo můžeme mít předem připravenou baterii témat, která se snažíme v textu najít a která při čtení textu přiřazujeme k dílčím pasážím. Přirozeně, že k jedné pasáži můžeme přiřadit více kódů. Výhodou softwarového kódování je, že posléze můžeme velmi jednoduše z okódovaných pasáží sestavit samostatné podmnožiny, můžeme si jednoduše sestavit pasáže, kde se nám určitá témata prolínají, řadit si tyto pasáže podle četnosti nebo délky atp. Pro ověření reliability vlastního kódování je vhodné dát okódovat část textu kolegovi. Podle míry shody můžeme usuzovat na reliabilitu, a tím i validitu našich zjištění. O problému testování reliability je přehledně pojednáno v kapitole o obsahové analýze. Při interpretaci vyprávění bychom měli zohlednit tři úrovně textu: Jednak se zaměřit na to, o čem text explicitně vypovídá (kdo je jmenován, co je popisováno, hodnoceno atd.) Vedle toho se však také snažíme dívat skrze text za jeho hranice. To znamená, že se snažíme nalézt, co nevyřčeného ono vyřčené odráží. V tuto chvíli zaměřujeme pozornost např. na to, co bylo v rozhovoru tabuizováno, čemu se respondent vyhýbal, ke kterému tématu se nerad vyjadřoval. Ale nejen k tomu. Důležitou součástí tohoto koukání „skrze“ text na to, co je „za“ textem, je pokus odlišit, jak se v individuální výpovědi odrážejí kolektivní reprezentace. A to např. ve volbě výkladových (interpretačních) rámců (předsudky, ustálené výklady situace, stereotypy), ať již celospolečenských nebo specifických pro určitou sociální skupinu, jíž je nebo byl vypravěč členem. Pokud bychom použili klasickou formulaci Ch. W. Millse (2002) definující schopnost tzv. sociologické imaginace, snahou interpretace v sociálním výzkumu je propojit individuální biografie se skupinovou historií a širším kontextem sociálních vztahů. Bohužel (nebo možná bohudík) neexistuje nějaký standardizovaný metodický postup, jak toho 65/102 docílit, jak odlišit ve vyprávění to, co je čistě individuální, a to, co se ve vyprávění promítá kolektivního. Proto je vhodné setrvat u termínu imaginace, která závisí na individuálních myšlenkových schopnostech výzkumníka a zejména na jeho zkušenosti a šíři znalostí. Ovšem jedině díky imaginaci, kterou lze systematicky kultivovat, ale nelze se jí naučit tak jako gramatice, lze zkušenost a znalost propojit se sebranými daty do výsledného objevu nových a vyargumentovaných (tj. podložených) poznatků. Součástí interpretace by měla být i (sebe)reflexe toho, do jaké míry vyprávění ovlivnila přítomnost tazatele (výzkumníka). Ačkoli vypráví vypravěč, vždy vypráví někomu. A tento někdo je součástí komunikační situace a podílí se na její konstrukci a tedy i na podobě výsledného vyprávění (viz genderové a věkové podobnosti a rozdíly mezi tazatelem a vypravěčem). Při orálně historickém výzkumu, ve kterém jde vždy (buď hlavně, nebo také) o rozšíření faktografické znalosti o určité minulé situaci či události, vyvstává před badatelem důležitý úkol určit faktografickou hodnotu popisovaných situací. I když se nám podaří v naraci identifikovat a odfiltrovat hodnocení a emoce, které jsou více či méně součástí každé výpovědi (v těch vědeckých se je však snažíme minimalizovat) a zbude nám „čistý“ popis, musíme se pokusit o jeho potvrzení (verifikaci) nebo vyvrácení. K tomu musíme využít postupu tzv. triangulace metod. To znamená, že narativní materiál konfrontujeme s naší znalostí nabytou z odborné literatury a také z dalších pramenů (archivy, korespondence, publikované paměti, konfrontace s jinými rozhovory, konzultace s odborníky na danou problematiku, kroniky atd.). Čím více zdrojů dat vzájemně konfrontujeme, tím větší šanci na objektivitu výsledné interpretace máme. Musíme mít však stále na paměti, že interpretace kvalitativních dat je v principu otevřenou záležitostí. A že ačkoli pochopitelně existují lepší a horší interpretace, a tím kvalitní a nekvalitní výsledky výzkumu, ani ta nejlepší interpretace není interpretací jednou pro vždy už proto, že samotný jazyk, ve kterém myslíme a interpretujeme, se proměňuje, a proto, že existuje mnohost interpretačních rámců a postupů, takže i když odečteme ty horší interpretace, pořád zůstane několik různých navzájem neporovnatelných interpretací a zároveň pravděpodobnost, že se vynoří ještě i další kvalitní interpretace získaných dat. Pro posouzení kvality interpretace je velmi důležité snažit se přehledně a vhodně prezentovat sebraná data (tj. hojně používat citace z rozhovorů, nebát se komentovat data a způsob jejich sběru, do příloh textu dát rozsáhlejší doslovné pasáže z vyprávění apod.). A pro následné interpretace je důležité pokusit se data zachovat v podobě použitelné pro další výzkumníky. 66/102 SHRNUTÍ KAPITOLY Orální historie a analýza vyprávění (narace) jsou postupy, kterými se snažíme dobrat nových poznatků na základě rozhovorů s pamětníky, aktéry nebo svědky určité situace. Orální historie je pojem užší, analýza vyprávění je pojem širší. Můžeme rozlišit dvě základní roviny, na které se analýza vyprávění zaměřuje: buď rovinu faktografickou nebo samotnou strukturu narace. Obě roviny jsou však bytostně propojeny, což je třeba zohlednit při každé analýze vyprávění. Základním způsobem získávání dat je opakovaný rozhovor tváří v tvář, který výzkumník (se souhlasem respondenta) nahrává. Ve většině případů je následně rozhovor přepsán a data analyzována v písemné podobě. Orální historie a analýza vyprávění jsou kvalitativní metody, a proto je k analýze a interpretaci dat využíváno především kvalitativních analytických postupů. Těchto postupů je poměrně velké množství a je na výzkumníkovi, který z nich si osvojí a pokusí se jej aplikovat na vlastní data. Analýza dat představuje rozčlenění sebraného materiálu podle určitých kritérií, nejčastěji podle tematických celků, délky a frekvence těchto celků a podle toho, zda se jedná o popis nebo hodnocení určité situace vypravěčem. Interpretace se následně snaží o propojení sebraných dat, tj. individuální výpovědi s širším historickým a sociálním kontextem. KONTROLNÍ OTÁZKY Jak lze zjišťovat reliabilitu u analýzy vyprávění? Jakými postupy zvyšujeme validitu našich zjištění? Co všechno je třeba zajistit před realizací samotného rozhovoru zachycujícího vyprávění? KORESPONDENČNÍ ÚKOL Zkuste promyslet, jak byste vybrali a kontaktovali pamětníky srpnové okupace Československa z r. 1968 a na jaké tematické okruhy by bylo možné zaměřit výzkum, aby došlo k rozšíření znalostí známých z politické historie. PRO ZÁJEMCE Vaněk M., Mücke P., Pelikánová H. 2007. Naslouchat hlasům paměti. Teoretické a praktické aspekty orální historie. Praha: Ústav pro soudobé dějiny AV ČR. 67/102 10 Obsahová analýza dokumentů 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. 68/102 10.1 Co je to obsahová analýza 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. 10.2 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. 69/102 10.3 Jak na to? 10.3.1 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. 10.3.2 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. 10.3.3 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 (např. výzkum veřejného mínění) nebo i kvalitativní studii nějaké subkultury (např. náboženské subkultury Hare Kršna) naší přirozenou analytickou jednotkou jsou jednotliví 70/102 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. 10.3.4 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. 10.3.5 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 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 71/102 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. 10.3.6 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. 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 72/102 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. 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) 73/102 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. 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. 10.4 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, 74/102 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 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. 75/102 10.5 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 normo- stran typ textu autor původ autora tém. typ téma (otevřená proměnná) TematickécentrumNÁBOŽENSTVÍ 1930 12,367 1 Chalupný 1 2 názory Otokara Březiny na náboženství 1930 8,493 1 Fryček 1 2 kritický náčrt Comtovy teorie polyteismu 1932 17,135 1 Salaba 1 1 filosofie české reformace, náboženství, postavy české reformace, mravnost 1932 24,287 1 Salaba 1 1 česká reformace: její proudy, vliv na Evropu, protestantství, náboženství 1932 15,66 1 Moudrý 1 1 náboženství, monoteismus, primitivní národy, Pygmejové, animismus a totemismus 1935 23,94 1 Eubank 2 3 obor a problémy sociologie náboženství 1935 1,8 1 Fryček 1 1 genderové (resp. pohlavní) dichotomie v náboženstvích 1935 1,8 1 Frantl, Šíma 1 1 náboženství v mysli dětí, výzkum ve škole, vliv na stát 1937 12,6 1 Šíma 1 3 obory a problémy speciální sociologie, Chalupný, sclg. náboženství 1939 7,45 1 Zbořil 1 2 Bláha, náboženství 1946 4,86 1 Bláha 1 1 národ, socialismus, náboženství, mravnost, poválečná sociologie 1946 9 6 Kunte 1 1 Náboženství, nacionalismus, dějiny, nacismus, fašismus, individualismus 1947 56,62 6 Pachner 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) 76/102 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 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? KORESPONDENČNÍ ÚKOL: Vypracujte anotace níže uvedených textů: Scherer, h. 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. 77/102 78/102 11 Dotazník jako technika 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 79/102 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. 11.1 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 80/102 tato otázka dává 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. 81/102 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 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 82/102 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). 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. 11.2 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?“ 83/102 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 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 84/102 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: 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. 11.3 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. 85/102 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. 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 86/102 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? Jaká je optimální délka dotazníku? Co označuje termín omnibusový výzkum? Jaký je smysl tzv. kontrolních otázek? Co je to haló efekt? KORESPONDENČNÍ ÚKOLY: 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. Vypracujte anotace níže uvedených textů: Punch, K. 2008. Základy kvantitativního šetření. Praha: Portál. s. 6780. Disman, M. 1998. Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum. s. 140164. 87/102 12 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. 12.1 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 88/102 může nabývat dvou a více hodnot. Základní sociodemografické proměnné, kterými 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. 89/102 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. 12.2 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. 90/102 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. 91/102 12.3 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. 92/102 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. 12.4 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. 93/102 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, 94/102 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 95/102 velmi 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). 12.5 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. 12.6 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 96/102 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? 97/102 O čem vypovídá určitá hladina významnosti? Co je to třídění prvního stupně? Jak se liší třídění druhého a třetího stupně? KORESPONDENČNÍ ÚKOL: 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. Vypracujte anotaci textu: Bryman A. 2008. Social research methods. Oxford University Press. 660690, 313–362. 98/102 99/102 13 Závěr Celkové shrnutí studijního materiálu a odkazy na další studijní zdroje. Pokud máte po prostudování studijního materiálu jasnější představu o tom, jak postupovat při empirickém výzkumu v rámci zpracovávání své diplomové práce, cíle textu bylo naplněno. Měli byste mít konkrétní představu o tom, jaké podkapitoly by se měly v části vaší diplomové práce, jež je věnovaná prezentaci vašeho vlastního empirického výzkumu, objevit. Text vám nabídl několik konkrétních výzkumných postupů, které jsou aplikovatelné na různé typy témat, jež by se mohla potenciálně stát předmětem vašich výzkumů. Text je koncipován spíše pro seznámení s různými možnými metodami, z nichž si můžete vybrat. Pro jejich aplikaci bude nezbytné podívat se do další literatury a vyhledat příklady výzkumů. Pro toto další hledání byste měli být vyzbrojeni pomocí odkazů na literární zdroje, které byly uvedeny na konci každé kapitoly. Nicméně na závěr bychom mohli zmínit některé syntetičtější práce, ke kterým je užitečné se vracet téměř při kterémkoli průzkumu. V českém jazyce stojí určitě za to kniha M. Dismana Jak se vyrábí sociologická znalost (Disman 1998), jež se dočkala řady opakovaných vydání a dotisků. Jde rozhodně o text, který je užitečné mít v příruční knihovně. Uvádí přístupně zejména do logiky a praxe kvantitativního výzkumu, okrajově do obecné logiky výzkumu kvalitativního. Pro lepší vhled do výzkumu kvalitativního, do praktických problémů se sběrem, kódováním a analýzou kvalitativních dat, jakož i s praktickými problémy spjatými se psaním prací založených na kvalitativním výzkumu velmi dobře poslouží kniha D. Silvermana Ako robiť kvalitativny výskum (Sileverman 2005). Mezi skutečně syntetické práce, obsahující řadu konkrétních příkladů i odkazů na relevantní zdroje, patří kniha A. Brymana Social Research methods (Bryman 2008). Obsahuje nejen popisy jednotlivých metod, ale i ukázky dotazníků a řadu příkladů aplikace jednotlivých výzkumných postupů. Jde o poměrně podrobného průvodce sociálním výzkumem od projektu výzkumu až po psaní závěrečné zprávy. Brymanova kniha je orientována velmi prakticky a návodně (včetně základního průvodce aplikací SPSS). Více teoreticky zaměřeným textem, který propojuje vývoj výzkumných metod s rozvojem sociologické teorie, je kniha Theory and methods in sociology. An introduction tu sociological thinking and practice (Hughes a Sahrrock 2007). Je čtivým a poučeným zamyšlením nad obecně metodologickými problémy sociálního výzkumu, které jsou rozebírány v jejich vazbě 100/102 na rozvoj sociologického myšlení. Tento text lze doporučit všem, koho zaujaly obecné metodologické problémy sociálních výzkumů. Problematika prezentace výsledků výzkumné činnosti v různých typech odborných textů je podrobně a přehledně pojednána v Akademické příručce (Meško, Katuščák, Findra a kolektiv 2006). 101/102 14 Použitá literatura a zdroje Bailey, Carol A. 2018. A guide to qualitative field research. Third edition. Los Angeles: SAGE Bell, P. 2001. „Content Analysis of Visual Images.“ Pp 10-34 in Th. van Leeuwen, Carey Jewitt (eds.) Handbook of visual analysis. London, Thousand Oaks, New Delhi: Sage. Bryman A. 2008. Social research methods. Oxford University press. 660690. Creswell, John W, Poth, Ch. N. 2018. Qualitative inquiry & research design: choosing among five approaches. Fourth edition. Los Angeles: SAGE,. Disman, M. 1998. Jak se vyrábí sociologická znalost. Příručka pro uživatele. Praha: Karolinum. Giddens, A. 1999. Sociologie. Praha: Argo. Hendl, J. 2008. Kvalitativní výzkum. Základní teorie, metody a aplikace. Praha: Portál. Hendl, J. 2016. Kvalitativní výzkum: základní teorie, metody a aplikace. Čtvrté, přepracované a rozšířené vydání. Praha: Portál. Halbwachs, M. 2009. Kolektivní paměť. Praha: Sociologické nakladatelství Hughes J. A., Sahrrock W. W. 2007. Theory and methods in sociology. An introduction to sociological thinking and practice. Palgrave Macmillan. Janoušek, J. 1968. Sociální komunikace. Praha. Janák, D. 2011a. Metody a techniky sociologického výzkumu. (Studijní materiál) Opava: VVP SU Janák, D. 2011b. „Autorská a tematická struktura Sociologické revue. Příspěvek k sociologickému rozboru dějin české sociologie.“ Sociologický časopis 47 (5) Katrňák, T. 2008. Spřízněni volbou? Homogamie a heterogamie manželských párů v České republice. Praha: Sociologické nakladatelství. Krippendorf, K. 2009. „Testing the Reliability of Content analyzing Data: What is Involved and Why.“ Pp 350-357 in K. Krippendorf, M. A. Bock (ed.) The Content Analysis Reader. Los Angeles, London, New Delhi, Singapore: Sage. Kronick, J. 1997. „Alternativní metodologie pro analýzu psaných textů.“ Sociologický časopis, 23 (1) s. 57-67. Kutáček, S. 2007. Penězům na stopě. Brno: Trast pro ekonomiku a společnost. s. 3246. Neuendorf, K. A. 2002. The Content Analysis Guidebook. London, Thousand Oaks, New Delhi: Sage. 102/102 Meško D., Katuščák D., Findra J. a kolektiv. 2006. Akademická příručka. Martin: Osveta. Mills, Ch. W. 2002. Sociologická imaginace. Praha: Sociologické nakladatelství. Pavlica, K. 2000. Sociální výzkum, podnik a management. Praha: Ekopress. Petrusek, M. 1969. Sociometrie. Praha: Svoboda. Riffe, D., S. Lacy, F. G. Fico. 2005. Analyzing Media Messages. Using Quantitative Content Analyzes in Research. Mahwah, New Jersey, London: Lawrence Erlbaum Associates. Scott, W. A. 2009. Scott´s π (Pi): Reliability for Nominal Scale Coding. Pp 347-349 in K. Krippendorf, M. A. Bock (ed.) The Content Analysis Reader. Los Angeles, London, New Delhi, Singapore: Sage. Scherer, 1998. „Úvod do obsahové analýzy.“ Pp. 29–53 in Schulz W., Hagen L., Scherer H., Reifová I. Analýza obsahu mediálních sdělení. Praha: Karolinum. Reichel, J. Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. Praha: Grada. Silverman, D. 2005. Ako robiť kvalitatívny výskum. Bratislava: Archa. Strauss A., Corbinová J. 1999. Základy kvalitativního výzkumu: Postupy a techniky metody zakotvené teorie. Boskovice: Albert. Trampota, T – Vojtěchovská M. 2010. Metody výzkumu médií. Praha: Portál. Vaněk M., Mücke P., Pelikánová H. 2007. Naslouchat hlasům paměti. Teoretické a praktické aspekty orální historie. Praha: Ústav pro soudobé dějiny AV ČR. Titscher, S., M. Meyer, R. Wodak, E. Vetter. 2003. Methods of Text and Discourse Analysis. London, Thousand Oaks, New Delhi: Sage. ;