Вадим Радаев - Как организовать исследовательский проект

Если уж мы отобрали кого-то полухаотичным перекатыванием снежного кома от знакомых к друзьям этих знакомых, то давайте хотя бы задним числом попытаемся выявить, по каким закономерностям происходил отбор, представители каких групп попали в наше исследование и к какому объекту относятся полученные нами результаты. Но лучше, конечно, продумать некие принципы отбора заранее, чтобы потом не было мучительно больно за бесцельно потраченные силы.

Каковы же минимальные требования нестатистического характера, которые желательно соблюсти в любом, сколь угодно малом обследовании? Первое требование – собрать максимальное количество данных о генеральной совокупности: статистику (если есть), существующие профессиональные описания объекта. Второе требование – отобрать наиболее важные группы или кластеры, которые будут помещены в фокус нашего исследования и из которых мы отберем единицы наблюдения. Каждая группа должна представлять особый тип объекта, а все вместе они должны покрывать предметное поле нашего исследования в той мере, в какой мы это себе можем позволить (полностью покрыть это поле, как правило, никому не удается).

Третье требование – обеспечить наличие и качественное представительство каждой отобранной группы во всей выборке. Как обеспечить наличие, довольно ясно – представители всех этих групп должны быть охвачены нашим обследованием. Менее понятно, что значит «обеспечить представительство», ибо здесь неумолимо встает вопрос о количестве единиц обследования. Достаточно ли взять по одному случаю на каждый тип объекта? Строить свои суждения на основе одного кейса как-то неловко, поскольку не оставляет мысль: «А вдруг второй респондент станет говорить нечто совершенно противоположное». Берем два, три – все равно мало. Или достаточно? Есть ли какие-то счастливые формулы, которые можно вычитать из учебника и с успехом применять на микровыборках? Увы, таких правил и формул быть не может, ибо мы оказываемся вне поля статистических расчетов. Сколько мы возьмем интервью – 10, 20 или 50 – с точки зрения статистики никакой роли не играет: все это не достигает пределов статистического анализа. Иные специалисты скажут нам, что статистически разница между 100 и 200 тоже не существенна. Она существенна только для нас, ибо в этих случаях серьезно различаются затраты нашего собственного труда.

Как же быть, чтобы не растерять весь энтузиазм на полевых работах и добраться живым до анализа полученных данных, не растратив попусту и без того небольшие деньги? Сначала мы должны рассчитать свои силы и отпущенное нам время. И здесь следует учесть нехитрое правило.

Правило 15. Полевые обследования всегда занимают больше времени, чем мы рассчитываем, пусть даже со всеми припусками и допусками.

Затем мы должны еще раз просмотреть список основных критериев, по которым выделяются группы и подгруппы изучаемых нами объектов. Чем они более детальны, тем больше единиц наблюдения требуется для того, чтобы после завершения обследования мы спали спокойно. Не исключено, что здесь придется умерить амбиции и отказаться от какого-то не столь важного для нас аналитического аспекта, уменьшить количество выделенных типов, привести задачу в соответствие нашим возможностям.

Наконец, мы берем каждую группу (подгруппу) и начинаем опрашивать ее представителей. Когда мы вправе остановиться? Или мы обязаны подчиняться принципу «чем больше – тем лучше» и «трясти» объект, пока не кончатся время и силы? Правило таково.

Правило 16. Нужно продолжать обследование, пока не появится уверенность в том, что основные формы, в которых являет нам себя данная группа (подгруппа), исчерпаны, когда принципиальные признаки начинают упорно повторяться и не возникает каких-то качественно новых вариантов.

Можем ли мы знать это наверняка (тем более, определить магическое число заранее, до выхода в поле)? Нет, не можем, и никакой учебник по качественным методам нам в этом отношении не поможет. Потому что, как ни прискорбно это признавать, речь идет о тонком вопросе исследовательской интуиции. И в качестве доказательства полноты охвата мы можем предложить лишь нашу уверенность в том, что мы не упустили что-то очень существенное, – в надежде, что симпатизирующие нам коллеги и бесстрастные эксперты нам поверят. Впрочем, мы в состоянии помочь себе и другим способом – предоставив впоследствии добросовестное описание нашего исследовательского пути.