एफ़िनिटी आरेख: न केवल ब्रेनस्टॉर्मिंग अनिमोर के लिए
एफ़िनिटी आरेख मुख्य रूप से एक brainstorming सत्र के दौरान संकलित जानकारी व्यवस्थित करने के लिए उपयोग किया जाता है। एफ़िनिटी आरेख का उपयोग करके समस्याएं और समाधान अक्सर "काम करते हैं" होते हैं। एक एफ़िनिटी आरेख विचारों या विशेषताओं को व्यवस्थित करने का एक तरीका है। एक एफ़िनिटी आरेख का उपयोग को केकि विधि के रूप में भी जाना जाता है, जिसका नाम क्वकिता जिरो के नाम पर रखा गया है, जिन्होंने गुणवत्ता सुधार मंडल में विधि को लोकप्रिय बनाया।
एक एफ़िनिटी आरेख बनाना एक छह-चरण प्रक्रिया है।
- वर्गीकरण से संबंधित कारकों की सूची।
- एक वर्गीकरण के तहत प्रत्येक कारक या विचार रखें।
- संयोजन और सरलीकरण करके वर्गीकरण को कम करें ।
- आरेख का विश्लेषण करें - वर्गीकरण के कुल समूह ।
कार्ड सॉर्ट करें: अनुसंधान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एक निम्न तकनीक तरीका
द्वितीय विश्व युद्ध के पहले और उसके दौरान सैन्य परीक्षण सैनिकों के बाद से कार्ड सॉर्ट स्टडीज का इस्तेमाल मनोविज्ञान और संज्ञान अनुसंधान में किया गया है।
आज, सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर की प्रयोज्यता का परीक्षण करने के लिए कार्ड सॉर्ट रणनीतियों का उपयोग अक्सर किया जाता है। कार्ड सॉर्ट विधियों के बारे में जानकारी उत्पन्न होती है कि उत्तरदाताओं कैसे विचार, समूह, या उत्पादों को समूहबद्ध करते हैं। गुणात्मक प्रक्रिया के रूप में, कार्ड सॉर्टिंग अंतर्दृष्टि के विकास का समर्थन करने में मदद करता है।
कार्ड सॉर्ट गतिविधि में भाग लेने के लिए, उत्तरदाताओं को समूह में छोड़े गए कार्ड व्यवस्थित करने की आवश्यकता होती है।
उन्हें उनके द्वारा बनाई गई श्रेणियों को लेबल करने के लिए भी कहा जा सकता है। कार्ड सॉर्ट गतिविधि के दो संस्करण हैं: बंद कार्ड सॉर्ट और ओपन कार्ड सॉर्ट। ओपन कार्ड सॉर्ट गतिविधि में, उत्तरदाता अपनी श्रेणियां बनाते हैं । एक बंद कार्ड प्रकार में, उत्तरदाताओं को उन श्रेणियों में कार्ड को सॉर्ट करने के लिए कहा जाता है जिन्हें बाजार शोधकर्ता द्वारा पहले से पहचाना जाता है।
कार्ड सॉर्टिंग एक बहुत ही कम तकनीक विधि है जो पोस्ट-इट ™ नोट्स या इंडेक्स कार्ड को नियोजित करती है। जैसा कि आप अनुमान लगा सकते हैं, सॉफ्टवेयर पैकेज जो डिजिटल कार्ट सॉर्ट गतिविधियों के निर्माण का समर्थन करते हैं। कार्ड सॉर्टिंग व्यक्तिगत उत्तरदाताओं के साथ आयोजित की जा सकती है, जिसमें एक छोटे समूह के साथ समवर्ती कार्ड सॉर्टिंग आयोजित की जाती है, या एक संकर गतिविधि के रूप में जहां उत्तरदाता व्यक्तिगत रूप से कार्ड प्रकार का प्रदर्शन करते हैं और फिर समूह के रूप में एक साथ आते हैं कि चर्चा कैसे की जाती है और उनकी तुलना कैसे करें परिणामों।
एक कार्ड सॉर्टिंग अध्ययन समानता स्कोर के सेट के रूप में मात्रात्मक डेटा उत्पन्न करता है। इसी तरह के स्कोर कार्ड के विभिन्न जोड़े के लिए मैच का एक उपाय हैं। उदाहरण के लिए, कार्ड की एक जोड़ी दी गई है, अगर सभी उत्तरदाताओं ने एक ही श्रेणी में कार्ड की जोड़ी को क्रमबद्ध किया तो समानता स्कोर 100 प्रतिशत होगा। अगर उत्तरदाताओं में से आधा ने दो कार्ड्स को एक ही श्रेणी में क्रमबद्ध किया, लेकिन दूसरे छमाही ने विभिन्न श्रेणियों में कार्ड को क्रमबद्ध किया, तो समानता स्कोर 50 प्रतिशत होगा।
यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि कार्ड सॉर्टिंग तकनीक, जो गुणात्मक शोध प्रक्रिया है, का उपयोग खोजी कारक विश्लेषण के रूप में ज्ञात मात्रात्मक तकनीक को प्रतिस्थापित करने के लिए किया गया है। इस अध्ययन के लिए उद्धरण इस प्रकार है: सैंटोस, जीजे (2006)। मात्रात्मक खोजी कारक विश्लेषण के लिए गुणात्मक विकल्प के रूप में कार्ड सॉर्ट तकनीक, कॉर्पोरेट संचार: एक अंतर्राष्ट्रीय जर्नल, 11 (3), 288 - 302।
कोडिंग प्राकृतिकवादी अनुसंधान डेटा के लिए लगातार तुलना
निरंतर तुलना विधि सबसे अच्छी तरह से ज्ञात गुणात्मक शोध विधि है जिसे पहले वर्णित और ग्लैज़र एंड स्ट्रॉस और लिंकन और गुबा जैसे प्राकृतिक अनुसंधान टीमों द्वारा परिष्कृत किया गया है। निरंतर तुलना विधि चार चरणों में की जाती है: (ए) श्रेणियों के उभरने के साथ-साथ प्रत्येक श्रेणी पर लागू डेटा की तुलना करना; (बी) डेटा सेट और डेटा शोर को कम करने के लिए श्रेणियों और उनके गुणों को एकीकृत करना; (सी) कम डेटा सेट के आधार पर सिद्धांत को आगे सीमित करना; और (डी) सिद्धांत लिखना।
मात्रात्मक अनुसंधान विधियों के विपरीत, जिसमें अनुसंधान शुरू होने से पहले एक परिकल्पना उत्पन्न होती है, निरंतर तुलना विधि सिद्धांत को उत्पन्न करती है क्योंकि यह प्रगति करता है। शोध को निर्देशित करने के लिए एक परिकल्पना रखने के बजाय, थीम को कोडित और विश्लेषण के रूप में उभरा है। इसे प्राकृतिकवादी अनुसंधान या आधारभूत सिद्धांत कहा जाता है। विश्लेषण के माध्यम से सिद्धांत की निरंतर इमारत की वजह से, संबंधों की खोज शुरू होती है क्योंकि प्रारंभिक अवलोकनों का विश्लेषण किया जाता है। निरंतर परिष्करण की प्रक्रिया तब होती है क्योंकि कोडिंग डेटा संग्रह और डेटा विश्लेषण के अभिन्न अंग है।
साक्षात्कार और खुले अंत सर्वेक्षण प्रश्नों की कथा सामग्री का विश्लेषण महत्वपूर्ण पैटर्न के लिए किया जाता है। विषयों को उजागर करने के लिए पैटर्न की पहचान, वर्गीकृत, और कोडित हैं। निरंतर तुलना प्रक्रिया अपरिवर्तनीय शोध है। यही है, डेटा एकत्र करने या विश्लेषण करने से पहले डेटा पर लगाए जाने के बजाय श्रेणियों की श्रेणियां और अर्थ डेटा से उभरा है।