Download
1 / 23
411 likes | 1.12k Views
NİTEL ANALİZ TEKNİKLERİ İsmail ŞİMŞİR. KAVRAMSAL ÇERÇEVE.
E N D
KAVRAMSAL ÇERÇEVE • Her nitel araştırma farklı birtakım özellikler taşır ve veri analizinde bir takım yeni yaklaşımlar gerektirir. Bu nedenle araştırmacı, araştırmanın ve toplanan verilerin özelliklerinden yola çıkarak, var olan veri analiz yöntemlerini gözden geçirmeli, kendi araştırması için bir veri analiz planı geliştirmelidir. • Strauss veri analizini standartlaştırmanın nitel araştırmacıyı sınırlandıracağını, bu nedenle analiz yöntemlerinin de standart hale getirilemeyeceğini savunmaktadır. • Benzer şekilde Coffey ve Atkinson veri analiz sürecinin kapsamlı ve sistematik olması gerektiğini, ancak, bu süreci her araştırma için geçerli olabilecek standart bir süreç haline getirmenin mümkün olamayacağını belirtmektedir.
Kavramsal Çerçeve • Wolcott veri analizinde üç yol önermektedir. Birinci yol, toplanan verinin özgün formuna mümkün olduğu kadar sadık kalarak ve gerektiğinde araştırmaya katılan bireylerin söylediklerinden doğrudan alıntı yaparak betimsel bir yaklaşımla verileri okuyucuya sunmaktır. Bu yaklaşımda veriler ve ulaşılan sonuçlar bir biririne anlatım olarak çok yakındır. • İkinci yol bazı nedensel ve açıklayıcı sonuçlara ulaşmak amacıyla “sistematik analiz” yapmaktır. Yani, veriler betimsel bir yaklaşımla sunulur ve buna ek olarak belirlenen bazı temalar ve temalar arası ilişkiler belirlenir.
Kavramsal Çerçeve • Üçüncü yaklaşımda ise araştırmacı birinci veya ikinci yaklaşımı temel alır ve buna ek olarak, veri analizi sürecine kendi yorumlarını da dahil eder. Burada araştırmacının katılımcı ve öznel yönü daha ön plana çıkmaktadır. • Wolcott sözü edilen bu üç yaklaşımın birbirinden tamamıyla ayrılamayacağını kabul etmektedir. Ayrıca bu sınıflandırma ilgili yazında karşımıza çıkan “betimsel analiz” ve “içerik analizi” yaklaşımlarından çok farklı değildir.
Kavramsal Çerçeve • Gerek Wolcott’un sınıflaması gerekse ilgili diğer sınıflamalar, veri analizinde her araştırmacı için önemli olan üç temel kavramı vurgulamaktadır. Bunlar “betimleme”, “analiz” ve “yorumlama” dır. Bu kavramların iyi anlaşılması, analiz planında bu kavramların ne şekilde ele alınacağına karar verilmesi açısından önemlidir. • Betimleme: Toplanan verilerin araştırma problemine ilişkin olarak neler söylediği ya da hangi sonuçları ortaya koyduğu ön plana çıkmaktadır. Betimleme yaklaşımı ile ne sorusuna yanıt bulunabilir, ancak “neden” ve “nasıl” sorularına doğrudan yanıt alınması mümkün olmayabilir.
Kavramsal Çerçeve • Analiz: Veri setinde doğrudan görülmeyen, ancak kavramsal kodlama ve sınıflama yoluyla elde edilen temaların ve bu temalar arası anlamlı ilişkilerin ortaya çıkarılması, analiz sürecinin temel işlevidir. “Neden ve “nasıl” sorularına yanıtlar aranır. • Yorumlama: “Bu söylenen ya da gözlenen ne anlama gelmektedir?” sorusu, yorumlamanın temelini oluşturmaktadır. Veri analizinde “anlam” ön plana çıkarılmaktadır. Verilerin anlamlandırılması öznel bir süreçtir ve bu nedenle herkes tarafından aynen kabul edilmesi beklenemez. Araştırmacı, kendi yorumları ile elde ettiği verileri ve bundan çıkardığı sonuçları nasıl gördüğünü ortaya koymakta ve bu şekilde okuyucuya araştırma sorusunun yanıtına ilişkin bir bakış açısı sunmaya çalışmaktadır.
Kavramsal Çerçeve • Miles & Huberman tarafından nitel analiz, “veri özleştirme (data reduction)”, “veri sunumu (data display)” ve “sonuç çıkarımı ve teyit etme (drawing conclusion and verification)”olmak üzere üç bölümde incelenir. İlk aşamada araştırmacı veriyi inceler ve kodlar. Kodlama sırasında, araştırma sorusu açısından önemli olan kavramları ve temaları kullanacağından, veriler özetlenmiş ve önemli olanları seçilmiş olur. Daha sade ve araştırma problemiyle uyumlu hale gelen veri seti, ikinci aşamada çeşitli grafikler, tablolar ve şekiller yoluyla görsel hale getirilir. Üçüncü aşamada ise ortaya çıkan kavramlar, temalar ve ilişkiler yorumlanır, karşılaştırılır ve teyit edilir. Bu şekilde, araştırma sonuçlarının anlamlandırılması ve geçerliliğin sağlanması mümkün olmaktadır.
Kavramsal Çerçeve • Dey veri analizi sürecini “betimleme”, “sınıflama” ve “ilişkilendirme” şeklinde üç aşamada incelemektedir. Araştırmacı betimleme aşamasında verileri kapsamlı bir şekilde tanımlar. Amaç okuyucunun veri hakkında değişik boyutlarda bilgi edinmesini sağlamaktır. Sınıflama aşamasında veriler kodlanır ve buna göre sınıflandırılır. Son aşamada ise, belirli temalar altında sınıflandırılan veriler ilişkilendirilir ve bu ilişkiler yorumlanır.
Kavramsal Çerçeve • Görüldüğü gibi nitel verilerin analizi konusunda ilgili yazın farklı kavramlar ve yaklaşımlar ortaya koymaktadır; ancak tüm bu yaklaşımlarda göze çarpan en önemli nokta, verilerin betimlenmesine ve temaların ortaya çıkarılmasına verilen önemdir. Bunun yanında araştırmacının yorumları ve ortaya çıkan temaların anlamlı bir biçimde ilişkilendirilmesi de ön plana çıkmaktadır. İlgili yazın her ne kadar farklı analiz yaklaşımları ortaya koyuyorsa da, yapılan analizin derinliğine göre veri analizini iki grupta incelemek mümkündür.
Kavramsal Çerçeve • Bu iki grup, Strauss ve Corbin’in sınıflamasıyla “betimsel analiz” ve “içerik analizi” dir. Betimsel analiz içerik analizine göre daha yüzeyseldir ve daha çok, araştırmanın kavramsal yapısının önceden açık bir biçimde belirlendiği araştırmalarda kullanılır. İçerik analizi, toplanan verilerin derinlemesine analiz edilmesini gerektirir ve önceden belirgin olmayan temaların ve boyutların ortaya çıkarılmasına olanak tanır.
Betimsel Analiz • Bu analiz türünde elde edilen veriler daha önceden belirlenen temalara göre özetlenir ve yorumlanır. Betimsel analizde, görüşülen ya da gözlenen bireylerin görüşlerini çarpıcı bir biçimde yansıtmak amacıyla doğrudan alıntılara sık sık yer verilir. Bu tür analizde amaç, elde edilen bulguları düzenlenmiş ve yorumlanmış bir biçimde okuyucuya sunmaktır. • Betimsel analiz dört aşamadan oluşur. • 1. Betimsel Analiz İçin Bir Çerçeve Oluşturma: Araştırma sorularından, araştırmanın kavramsal çerçevesinden ya da görüşme ve/veya gözlemde yer alan boyutlardan yola çıkarak veri analizi için bir çerçeve oluşturulur. Bu çerçeveye göre verilerin hangi temalar altında düzenleneceği ve sunulacağı belirlenir. Eğer daha önceden belirlenmiş bir kavramsal çerçeve yoksa, betimsel analizi kullanmak güçtür. Böyle bir durumda belirlenecek temalar, veri kaybına ve yanlış veri düzenlenmesine neden olabilir.
Betimsel Analiz • 2. Tematik Çerçeveye Göre Verilerin İşlenmesi: Bu aşamada, daha önce oluşturulan çerçeveye göre elde edilen veriler okunur ve düzenlenir. Buna göre bazı veriler dışarıda kalabilir ya da önemli olmayabilir. Ayrıca bu aşamada, daha sonra sonuçlar yazılırken kullanılacak doğrudan alıntılar da seçilir. • 3. Bulguların Tanımlanması: Düzenlenen veriler tanımlanır ve gerekli yerlerde doğrudan alıntılarla desteklenir. • 4. Bulguların Yorumlanması: Tanımlanan bulguların açıklanması, ilişkilendirilmesi ve anlamlandırılması bu aşamada yapılır.
İçerik Analizi • Temel amaç, toplanan verileri açıklayabilecek kavramlara ve ilişkilere ulaşmaktır. Betimsel analizde özetlenen ve yorumlanan veriler içerik analizinde daha derin bir işleme tabi tutulur ve betimsel bir yaklaşımla fark edilemeyen kavram ve temalar bu analiz sonucu keşfedilebilir. Bu amaçla toplanan verilerin önce kavramlaştırılması, daha sonra ortaya çıkan kavramlara göre mantıklı bir biçimde düzenlenmesi ve buna göre veriyi açıklayan temaların saptanması gerekir. • İçerik analizi yazılı, sözlü bir metni veya sembolü analiz edip rakamlara dönüştürüp bu rakamların üzerinden yoruma gitmek, diğer bir deyişle rakamları tekrar söze dönüştürmek olarak ta tanımlanabilir.
İçerik Analizi • İçerik analizinde temelde yapılan işlem, birbirine benzeyen verileri belirli kavramlar ve temalar çerçevesinde bir araya getirmek ve bunları okuyucunun anlayabileceği bir biçimde düzenleyerek yorumlamaktır. İçerik analizinin aşamalarını incelemeden önce kullanılan terimleri tanımlamak gerekir. • Tümevarımcı Analiz: Kodlama yoluyla verilerin altında yatan kavramlar ve bu kavramlar arasındaki ilişkiler ortaya çıkarmaktır. Nitel araştırmada araştırmacı topladığı tanımlayıcı ve ayrıntılı verilerden yola çıkarak incelediği probleme ilişkin ana temaları ortaya çıkarma, topladığı verileri anlamlı bir yapıya kavuşturma yani bu verilerden yola çıkarak bir kuram oluşturma çabası içindedir. Başka bir deyişle, nitel araştırmalarda tümevarımsal bir yaklaşım söz konusudur. Strauss ve Corbin’e göre incelenen olguya temel oluşturabilecek bir kuramın olmaması durumunda tümevarımcı analiz, yani kodlamaya dayalı içerik analizi gereklidir.
İçerik Analizi • Kodlama: Veriler arasına yer alan anlamlı bölümlere (bir sözcük, cümle, paragraf gibi) isim verilmesi sürecidir. Kodlama süreci elde edilen verileri bölümlere ayırmayı, incelemeyi, karşılaştırmayı, kavramlaştırmayı ve ilişkilendirmeyi gerektirir. • Kavram: Veriler arasında yer alan anlamlı bölümlere (bir sözcük, cümle, paragraf gibi) ve olaylara verilen anlamdır. Kavramlar temel analiz birimini oluşturur. • Kategori (Tema): İçerik analizinde elde edilen kavramların birbirleriyle belirli bir tema altında sınıflandırılmasıdır. Kavramların incelenmesi sonucunda birbirleriyle olan ilişkileri ortaya çıkarılır ve bu ilişkiler daha üst düzey bir tema ile açıklanır. Kategori ya da tema içerik analizinde elde edilen kavramlardan daha soyuttur ve geneldir.
İçerik Analizi • İçerik analizinde görüşme, gözlem veya dökümanlar yoluyla elde edilen nitel araştırma verileri dört aşamada analiz edilir: • Verilerin kodlanması, • Temaların bulunması, • Kodların ve temaların düzenlenmesi, • Bulguların tanımlanması ve yorumlanması.
İçerik Analizi 1. Verilerin Kodlanması • Bu aşamada araştırmacı, elde ettiği bilgileri inceleyerek, anlamlı bölümlere ayırmaya ve her bölümün kavramsal olarak ne anlam ifade ettiğini bulmaya çalışır. Bu bölümler bazen bir sözcük, bazen bir cümle ya da paragraf, bazen de bir sayfalık veri olabilir. Kendi içinde anlamlı bir bölüm oluşturan bu bölümler, araştırmacı tarafından isimlendirilir, diğer bir deyişle kodlanır.
İçerik Analizi • Verilerin kodlanması süreci genelde, araştırmacının veri setini birkaç defa okumasını ve ortaya çıkan kodlar üzerinde tekrar tekrar çalışmasını gerektirir. Verilerin derinliğine ve kapsamına göre ortaya çıkan kodların sayısı değişir. • Strauss ve Corbin üç tür kodlama biçiminden bahsetmektedir. Bunlar: • Daha önceden belirlenmiş kavramlara göre yapılan kodlama, • Verilerden çıkarılan kavramlara göre yapılan kodlama, • Genel bir çerçeve içinde yapılan kodlamadır. • Kodlamanın ne kadar ayrıntılı olması gerektiği önemli bir sorudur. Bu sorunun yanıtı araştırmanın amacına ve niteliğine göre farklılık gösterir. İletişim süreçlerini içeren araştırmalarda çok ayrıntılı kodlama yapmak gerekirken, farklı bir konudaki araştırmada bu kadar ayrıntılı kodlama gerekli olmayabilir.
İçerik Analizi 2. Temaların Bulunması • İlk aşamada ortaya çıkan kodlardan yola çıkarak verileri, genel düzeyde açıklayabilen ve kodları belirli kategoriler altında toplayabilen temaların bulunması gerekmektedir. Bunun için önce kodlar bir araya getirilir ve incelenip ortak yönler bulunmaya çalışılır. Bu bir anlamda tematik kodlama işlemidir. Tematik kodlama için ortaya çıkan kodların benzerlik ve farklılıklarının saptanması ve buna göre birbiriyle ilişkili olan kodlar bir araya getirebilecek türden temaların belirlenmesi gerekir.
İçerik Analizi • Tematik kodlama yapılırken dikkat edilmesi gereken iki ilke söz konusudur. Bunların ilki, “iç tutarlılığa” ilişkindir. Yani, ortaya çıkan temaların altında yer alan verilerin anlamlı bir bütün oluşturup oluşturmadığı, tematik kodlamada göz önüne alınması gereken önemli bir ilkedir. İkinci ilke ise, ortaya çıkan temaların tümünün araştırmada elde edilen verileri anlamlı bir biçimde açıklayabilmesine ilişkindir. Yani bu temaların, birbirinden farklı olmakla birlikte, kendi aralarında anlamlı bir bütün oluşturmaları gerekmektedir. Bu ilke de tematik kodlamada dış tutarlılığı yansıtır.
İçerik Analizi 3. Verilerin Kodlara ve Temalara göre Düzenlenmesi ve Tanımlanması • İlk aşamadaki ayrıntılı kodlama ve ikinci aşamadaki tematik kodlama sonucunda, araştırmacı topladığı verileri düzenleyebileceği bir sistem oluşturur. Üçüncü aşamada ise araştırmacı, bu sisteme göre elde edilen verileri düzenler ve bu şekilde belirli bulgulara göre verileri tanımlamak ve yorumlamak mümkün olabilir. Verilerin okuyucunun anlayabileceği bir dille tanımlanması, açıklanması ve sunulması önemlidir. Bu aşamada araştırmacı kendi görüş ve yorumlarına yer vermez ve toplanan bilgileri işlenmiş bir biçimde okuyucuya sunar.
İçerik Analizi 4. Bulguların Yorumlanması • Nitel araştırmada araştırmacı, incelenen olguya yakın olduğu ve gerekirse o olguya ilişkin ilk elden deneyimler edindiği için, onun yapacağı yorumlar değerlidir. Toplanan verilerin açıklanmasında ve anlamlandırılmasında yardımcı olabilecek araştırmacının görüş ve yorumları nitel araştırmada önemli bir yer tutar. Bu nedenle araştırmacı bu son aşamada topladığı verilere anlam kazandırmak ve bulgular arasındaki ilişkileri açıklamak, neden-sonuç ilişkileri kurmak, bulgulardan birtakım sonuçlar çıkarmak ve elde edilen sonuçların önemine ilişkin açıklamalar yapmak zorundadır.
Sonuç • Sonuç olarak, daha çok nicel araştırmalarda söz konusu olan genelleme ve genellenebilirliğin nitel araştırmalarda da söz konusu olduğu bazı araştırmacılar tarafından savunulmaktadır. Söz konusu olan sonuçların sınırlandırılması ve analitik genellemelere ulaşılmasıdır. Nitel araştırmalarda sosyal olaylar inceleme konusudur. Sosyal olaylar ise duruma, zamana göre değişiklik göstermektedirler. Ayrıca nitel araştırmada çalışma grubu söz konusu olduğu için yani evereni temsil edebilecek sayıda ve düzeyde kişiyi örnekleme dahil etmek çoğu zaman mümkün olmadığı için, bu araştırmalarda elde edilen bulguların genellenebilmesi güçtür. Bu nedenle nitel araştırmalarda ancak sınırlı genellemeler yapılabilmektedir. Sınırlı genelleme yapılırken araştırmanın çerçevesi ve sınırlılıkları dikkate alınmalı ve araştırma raporunda bu sınırlılıklar belirtilmelidir.
