Курс «Методы сбора данных и дизайн социального исследования научно-технических процессов»

Общая трудоемкость курса: 6 ЗЕТ = 216 часов

Цель курса – познакомить студентов с методологическими основами научных проектов и объяснить логику, стоящую за научными текстами. Несмотря на то, что основное содержание курса релевантно дизайнам, опирающихся на качественную и количественную стратегию исследований, большее внимание уделяется качественной методологии.

Дизайн исследования – это важный и необходимый этап исследовательского проекта. Это один из первых аналитических этапов работы, в котором формулируется структура и стратегия будущего исследования. В грамотно составленном исследовательском дизайне все компоненты должны быть логически связаны друг с другом, что в итоге значительно упрощает работу по сбору данных и их интерпретации и приводит к успешному завершению исследовательского проекта.

Курс разработан для студентов, приступающих к проектам в области исследования научно-технических процессов. Курс ориентирован, в первую очередь, на традиции двух академических областей – исследований науки и технологий (Science and Technology Studies - STS) и области исследований инноваций (Innovation Studies - ИИ). Несмотря на то, что обе исследовательские области изучают инновации в широком значении этого понятия и ставят под вопрос создание, распространение и управление инновациями, каждая из них имеет свою перспективу и подход к решению исследовательских задач.

Область исследования инноваций возникла среди исследовательских групп, состоящих преимущественно из экономистов и социологов. Основной интерес этой группы ученых состоял в изучении влияния технологического развития на экономический рост, а также поиска ответов на вопросы эффективности управления и распространения инноваций на разных уровнях (компании, национальные и региональные инновационные системы и т.п.). Область инноваций привлекает экспертизу преимущественно из области экономики, экономической истории, социологии, организационных исследований, менеджмента, политических наук. Эволюционная экономика послужила основой для объяснительной модели в ИИ и повлияла на формирование области ИИ как дисциплины. Все это определило методологические предпочтения дисциплины, ориентированную на позитивистский тип исследовательского дизайна, количественные данные и работу с базами данных.

Исследования науки и технологий (STS) формировалась из постановки вопросов, связанных с природой научной работы и процесса производства научного знания. Позже интерес исследователей привлекли вопросы появления новых технологий и артефактов, их отношения с группами пользователей и аспекты внедрения в пользовательские практики. Для решения этих вопросов область STS опирается на экспертизы таких научных дисциплин как философия, антропология, история, и работает в интерпретативной парадигме с интервью, наблюдениями, архивными документами как источниками данных.

Различия в постановке исследовательских вопросов, академического поля, в рамках которого проводится исследования, и принятых в нем методологий, приводят к различиям и в исследовательских дизайнах. В зависимости от исследовательской перспективы формулируется вопрос, отбираются разные источники данных и применяются методы их анализа. Однако, при всех явных различиях, исследования в той или иной области опираются на общие принципы построения дизайна исследовательского проекта.

Поскольку студенты только приступают к разработке дизайнов собственных проектов, первая часть курса предполагает обзор основного инструментария, использующегося специалистами в той и другой области. Студенты знакомятся с основными этапами исследовательской работы, базовыми понятиями исследования (выборка для качественного исследования, источники данных, валидность исследования, концептуальная модель и т.п.). Особое внимание уделяется этике проведения исследования, надежности исследования и достоверности полученных результатов.

Вторая часть курса состоит из разбора основных исследовательских стратегий и методов сбора данных (кейс стади, этнография, исследования в электронной среде, интервью), методов анализа качественных данных (кодирование в этнографии, обоснованная теория, дискурс-анализ, работа с интервью).

Курс направлен на развитие практических навыков студентов, где основной из них – это умение формулировать исследовательский вопрос, аргументировать стратегию исследования и выстраивать логику дизайна работы в соответствии с той дисциплинарной областью, в которой выполняется работа.

Темы курса:

Часть I. Дизайн исследования                                                                                                                                  

  • Занятие 1. Исследовательские парадигмы (на примере STS и Innovation Studies)
  • Занятие 2. Ключевые понятия исследовательского дизайна                                                                     
  • Занятие 3. Этика исследования (приглашенный преподаватель)                                                          
  • Занятие 4. Презентации черновиков исследовательских проектов (воркшоп)
  • Занятие 5. Надежность и валидность в исследованиях                                                                          
  • Занятие 6.  Источники данных исследовательских проектов                                                                 
  • Занятие 7. Составление базы источников проекта (воркшоп).                                                              

Часть II. Стратегии исследования                                                                                                                

  • Занятие 8. Этнографическое исследование: что такое работа в поле.
  • Занятие 9. Рубрикатор наблюдений
  • Занятие 10. Подготовка к этнографии (воршкоп)
  • Занятие 11. Результаты этнографий (воркшоп)
  • Занятие 12. Кодирование данных
  • Занятие 13. Кодирование данных (воркшоп)
  • Занятие 14. Этнография организаций
  • Занятие 15. Кейс-стади как стратегия исследования
  • Занятие 16. Применение стратегии кейс-стади в собственном проекте (воркшоп)
  • Занятие 17. Стратегия исследования в электронной среде
  • Занятие 18. Дискурс-анализ
  • Занятие 19. Исследования на основе интервью
  • Занятие 20. Составление гайда интервью
  • Занятие 21. Интервью (воркшоп)
  • Занятие 22. Анализ данных в обоснованной теории
  • Занятие 23. Анализ биографических интервью
  • Занятие 24. Анализ нарративов
  • Занятие 25. Представление результатов исследовательского проекта

Разработка курса поддержана Фондом Потанина (2017-2018)