Author:
Brosz Maciej,Bryda Grzegorz,Siuda Piotr
Abstract
Świat życia codziennego zalewany jest ogromną liczbą różnych skwantyfikowanych i zdigitalizowanych danych. Mogą one być przetwarzanie i traktowane jako materiał badawczy – również jakościowy. Zastosowanie w badaniach jakościowych wielkich zbiorów danych (Big Data) modyfikuje postępowanie na wszystkich etapach procesu badawczego: od projektowania badania aż po formułowanie wniosków końcowych. Czy osadzenie w badaniach jakościowych modelu Big Data prowadzi ku ateoretyczności badań? Jakie skutki niesie rezygnacja z próby losowej na rzecz kompletności danych? Celem artykułu jest zasygnalizowanie owych zmian i krótkie ich scharakteryzowanie z uwzględnieniem znaczącej roli różnego typu oprogramowania (zwłaszcza CAQDAS), a co za tym idzie – analiz, które można przeprowadzać.
Publisher
Uniwersytet Lodzki (University of Lodz)
Subject
General Economics, Econometrics and Finance
Reference25 articles.
1. Anderson Chris (2008) The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete. „Wired”, 16 lipca [dostęp 26 kwietnia 2017 r.]. Dostępny w Internecie http://www.uvm.edu/~cmplxsys/wordpress/wp-content/uploads/reading-group/pdfs/2008/anderson2008.pdf
2. Berelson Bernard (1952) Content Analysis in Communication Research. Glencoe, IL: Free Press.
3. Brent Edward E. (1984) Qualitative Computing: Approaches and Issues. „Qualitative Sociology”, vol. 7 (1/2), s. 36‒60.
4. Bryda Grzegorz (2014a) CAQDAS a badania jakościowe w praktyce. „Przegląd Socjologii Jakościowej”, t. 10, nr 2, s. 12‒38. Dostępny w Internecie www.przegladsocjologiijakosciowej.org
5. Bryda Grzegorz (2014b) Caqdas, Data Mining i odkrywanie wiedzy w danych jakościowych [w:] Jakub Niedbalski, red., Metody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych. Łódź: Wydawnictwo UŁ, s. 13–40.
Cited by
2 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献