ИТМО 2025
Интернет-исследования: традиции и направления
Количественные методы: между фреймом и жанром, практикой и текстом

Материалы подготовлены Александром Вильховенко и Яной Сосновской
  • Что такое количественные методы?
    Количественные методы – методологическая ветка, объединяющая в себя способы анализа и работы с [так называемыми] количественными данными. Для понимания этой методологии лучше углубиться в то, что можно отнести к количественным данным, а что нельзя.
  • Что такое количественные данные?
    Количественные данные – по сути все, к чему мы можем приложить какую бы то ни было исчисляемую метрику. Мы можем понимать счастье как философскую, качественную категорию. А можем ли мы счастье переложить в количественное измерение?

Конечно, мы можем попробовать! При этом, мы не забудем про смысловое понимание счастья. Надо, чтобы численные выражения имели смысловую нагрузку при попытках измерения. Ведь каждый феномен (например, феномен “счастья”) – очень непростой! Он включает в себя множество факторов, которые влияют на это эмоциональное ощущение. Например, экономическое благосостояние, социальная среда, доверие, структура семьи – все то, что его составляет.

Мы можем задать вопрос “Насколько Вы счастливы от 0 до 10?”, но что это нам дает без дополнительной информации?
Здесь в игру вступает ещё один важный элемент количественного исследования – составление концепций, теорий и объяснительных моделей.

У нас как у исследователей есть два варианта:
  1. Пойти по пути проверки существующих теорий
  2. Создать свою объяснительную модель и построить дизайн для её измерения
Главное, что объединяет оба пути – моделирование и проверка числовых взаимосвязей
Количественные взаимосвязи можно проверить статистическими методами. В теории, эти инструменты позволяют проверить непроверяемое. Именно здесь нам нужен здравый смысл и теория, без которой даже в количественной методологии никуда.

Важно помнить: “Post hoc, ergo propter hoc”
Прим. “После” – не значит “вследствие”
— Где граница между качественными и количественными данными?
Можно читать тексты и оценивать их качественно, выделяя нарративную составляющую, которая нас интересует. Мы собираем воедино контекст источника, его содержание, свою собственную оценку интонаций, ироний, основываясь на собственном когнитивном объяснении феноменов и объяснении предшествующей теоретической традиции.

А можно взять текст, оцифровать его и построить модель, которая будет оценивать интонацию, идентифицировать иронию, выделять темы, сюжеты, основываясь на математической оценке языка.

Ключ ко всему == ма-те-ма-ти-ка!
Что мы считаем количественными методами и что они нам дают?
Есть ли конфликт между количественными и качественными методами? Скорее нет! (хотя, об этом любят спорить)

Качественные методы – слабо экстраполируемы на большие группы, их сложно перепроверить. Их мощности мало для того, чтобы объяснить глобальные паттерны в больших группах и на больших данных.
Количественные методы – результат математических конвенций.

Большой порог вхождения → нереплицируемость результатов.

Конвергенция метода → Методологический консенсус

Смешение методов → “Mixed Method Research”

Создание смешанного дизайна исследования – это восполнение незаполненных пробелов, которые присутствуют у исследовательских инструментов обеих методологий.

К примеру, мы знаем, что компании, занятые в “сфере смерти” обладают организационной стигмой (см. И. Гофман, “Стигма: Заметки об управлении испорченной идентичностью”). Эдакой дурной репутацией, которая накладывает маркер “особого отношения” при взаимодействии в публичном поле. Но со временем компании могут её преодолевать, занимаясь не только военной промышленностью, а, например, производством аэробусов для гражданской авиации (прим.: компания “Boeing” - один из крупнейших оборонных концернов в мире).

Какие факторы влияют на эту репутацию? Как компании меняют отношение к себе в публичной среде, в интернете и медиа? Мы можем измерить это при помощи количественных методов. Вычислить события, которые поведут репутацию компании ко дну. На основе той же динамики можно выявить ситуации восстановления репутации. Сопоставив публичные события, связанные с этой компанией, мы можем понять эффект мероприятий на репутацию, выраженную в положительных упоминаниях в медиа.

Здесь, однако, не хватает полноты вывода. Как именно менеджмент внутри компании пришел к этому решению, каково его целеполагание? Мы пока сделали лишь косвенные выводы, покрывающие лишь часть вопросов исследования.

И к нам на помощь приходят экспертные интервью, извлечение качественных нарративов от работников компаний. Они дополняют наши выводы и делают их гораздо богаче в смысловом плане.
— Окей, а почему количественные методы – это хороший инструмент для исследования интернета?
Интернет – очень большая и сложная структурная единица. В ней очень много составляющих и она растет с каждым днём. Без количественных методов мы не сможем производить знание об интернете вовремя и делать его актуальным.

Интернет как пространство – продукт эпохи диджитал. Не смотря на то, что количественные методы используют ряд допущений – точность инструментов, которые они предлагают достаточно высока. Они постоянно тестируются и улучшаются в новых областях знания.

Для знакомства с интернет исследованиями в количественном ключе Яна подготовила для Вас несколько интересных статей.

Интернет полезен:
  • Чтобы исследовать взаимодействие людей
  • Чтобы исследовать интернет-культуру
  • Чтобы исследовать формирование сетей
  • Чтобы исследовать сохраненные документы (даже из аналогового мира)
Made on
Tilda