योग्यता अनुसंधान में पीआर समस्या है। इसकी प्रतिष्ठा व्यक्तिपरकता और ढीले विज्ञान में से एक है। इस धारणा को इस तथ्य से खिलाया जाता है कि गुणात्मक निष्कर्ष संख्यात्मक नहीं हैं, भले ही गुणात्मक डेटा को मात्रात्मक डेटा में परिवर्तित किया जा सके । गुणात्मक शोध की वैज्ञानिक नींव और प्रक्रियाओं को पूरी तरह से समझने के लिए, गुणात्मक ढांचे और दार्शनिक ग्राउंडिंग की जांच करना आवश्यक है।
क्वालिटिवेटिव रिसर्च एक तर्क प्रक्रिया का उपयोग करता है जो लगातार थोक या गैस्टल बनाने के लिए डेटा के बिट्स को एक साथ रखता है। इस प्रक्रिया के माध्यम से, अर्थ उभरता है। गुणात्मक शोध में, अर्थ शोध प्रतिभागियों के विभिन्न अवधारणात्मक फ़िल्टरों के माध्यम से बनाया गया है। एक साथ ले लिया, इन धारणा सिद्धांत के निर्माण में योगदान देते हैं।
सैद्धांतिक ढांचे और गेस्टल्ट
सिद्धांत के माध्यम से, शोधकर्ता एक गेस्टल्ट या देखने के तरीके स्थापित कर सकते हैं। जब शोधकर्ता किसी विशेष सिद्धांत का समर्थन करते हैं, तो ऐसा इसलिए होता है क्योंकि वे सिद्धांत को समझने के लिए समझते हैं और अनुसंधान के लिए जो जानकारी लाते हैं उन्हें सही किया जाता है। जेस्टलेट्स के साथ एक समस्या यह है कि एक बार जब किसी व्यक्ति ने सोचने का तरीका गले लगा लिया है, तो सिद्धांत को प्रदान किए गए ढांचे के बाहर एक घटना को समझना अक्सर मुश्किल होता है।
इस बात पर विचार करें कि एक सिद्धांत दोनों एक घटना के आसपास अर्थ की पीढ़ी को बढ़ा और बाधित कर सकता है।
योग्यता अनुसंधान नए gestalts स्थापित करने और नए सिद्धांतों के विकास में योगदान करने के लिए एक प्रभावी के रूप में प्रभावी है। गुणात्मक शोध प्रक्रिया बनाने वाली प्रक्रियाएं एक शोधकर्ता को स्थापित सिद्धांतों के बाहर निकलने और स्वीकृत गेस्टल्ट को सक्षम करने में सक्षम बनाती हैं। कई औपचारिक तकनीकें हैं जो एक शोधकर्ता को गुणात्मक शोध के दौरान खुले दिमाग रखने के लिए प्रेरित करती हैं।
गेस्टल्ट परिवर्तनों में सहायता के लिए गुणात्मक शोध में विभिन्न रणनीतियों का उपयोग किया जाता है। इन रणनीतियों में से एक बस ध्यान केंद्रित करना है। नए तरीकों से इस घटना को देखते हुए अक्सर शुरुआत में सहज नहीं होता है, लेकिन कुछ समय दिया जाता है, दिमाग उसी तरीके से दिखने के नए तरीके से समायोजित होता है जिस तरह लोगों की आंखें प्रकाश के विभिन्न स्तरों में समायोजित होती हैं। एक नया गेस्टल्ट जल्द ही प्राकृतिक अनुभव लेता है और अवधारणात्मक और वैचारिक स्थिरता का स्तर प्राप्त करता है।
उत्तेजित सोच
कुछ घटनाओं में मजबूत पारंपरिक या ऐतिहासिक आधार हैं। जब शोधकर्ता इन घटनाओं का पता लगाते हैं, तो वे दृश्य या सिद्धांतों के तलछट या सीमेंट वाले बिंदुओं से निपट सकते हैं। इन कठोर दृष्टिकोणों को लंबे समय से आयोजित, अचूक मान्यताओं द्वारा विशेषता है। समस्या यह है कि ये सीमेंटेड मान्यताओं गलत या गलत हो सकती हैं।
गुणात्मक सम्मेलनों का पालन करके, शोधकर्ता स्थैतिक सिद्धांतों के खतरों से बच सकते हैं। यह काफी हद तक है कि गुणात्मक शोध उन्मुख है: गुणात्मक शोध विशिष्ट (व्यक्तिगत अर्थ) से सामान्य (आधारभूत सिद्धांत) तक चलता है, जबकि मात्रात्मक अनुसंधान सामान्य (अनुभवजन्य सिद्धांत) से विशिष्ट (माप डेटा) तक चलता है।
योग्यता अनुसंधान कठोर है, आम आलोचना के विपरीत, लेकिन गुणात्मक शोध का मूल्यांकन नियमों के गुणात्मक सेट के खिलाफ किया जाना चाहिए - मात्रात्मक डेटा का मूल्यांकन करने के लिए नियमों का एक अलग सेट उपयोग किया जाता है।
मात्रात्मक शोध की कठोरता इन विशेषताओं से आती है:
- प्रतिकृति
- विशेषता
- संक्षिप्ति
- निष्पक्षतावाद
- सिद्धांत के आधार पर
गुणात्मक शोध की कठोरता इन विशेषताओं से आती है:
- खुलापन
- अनुभव के आधार पर
- दार्शनिक ग्राउंडिंग का पालन करना
- संपूर्ण डेटा संग्रह
- सिद्धांत पर पहुंचने के लिए सभी डेटा को ध्यान में रखते हुए
योग्यता अनुसंधान का अर्थ मूल्य मुक्त नहीं है
जिस संदर्भ में गुणात्मक शोध डेटा एकत्र किया जाता है वह खुला है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि मूल्य डेटा संग्रह की प्रक्रिया से जुड़े नहीं हैं। वास्तव में, प्रत्येक गुणात्मक दृष्टिकोण दार्शनिक अभिविन्यास में आधारित होता है जो डेटा विश्लेषण और व्याख्या को आकार देता है और प्रभावित करता है । इस कारण से, गुणात्मक शोध दृष्टिकोण एक ढांचे के भीतर प्रस्तुत किए जाते हैं जो पद्धति को समझाता है और विशिष्ट दार्शनिक अभिविन्यास के फ़िल्टर का उपयोग करता है।
महत्वपूर्ण गुणात्मक शोध दृष्टिकोण में निम्नलिखित शामिल हैं:
- घटना
- नृवंशविज्ञान
- कार्रवाई पर शोध
कभी-कभी प्रतिभागी पर्यवेक्षक द्वारा योग्यता अनुसंधान आयोजित किया जाता है। यह मूल रूप से सोशल मीडिया नेटवर्किंग के मामले में है जिसमें एक बाजार शोधकर्ता वार्ता में भाग लेता है और उपभोक्ताओं के साथ वार्तालाप करता है।
गुणात्मक शोध में कठोरता की कमी खराब शोध प्रथाओं का परिणाम हो सकती है। शायद एक शोधकर्ता ने पर्याप्त डेटा एकत्र नहीं किया है या खराब गुणवत्ता वाले डेटा एकत्र किए हैं , या डेटा को सावधानीपूर्वक विचार नहीं दिया गया है, या सैद्धांतिक विकास एक कारण या किसी अन्य कारण से अपर्याप्त है।