המדע במדעי החברה

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית
קפיצה לניווט קפיצה לחיפוש

המדע במדעי החברה, היא אחת הסוגיות שהעסיקה את החוקרים גארי קינג, רוברט קוהן וסידני ורבה בספרם Designing Social Inquiry. במהלך הספר, החוקרים ביקשו לבחון מה כתיבה של מחקר מדעי צריכה לכלול ולשם כך הם בדקו שני סוגי מחקר: איכותי וכמותי.

קינג, קוהן וורבה מציינים כי מייחסים למחקר כמותי למחקר איכותי הבדלים מהותיים:

  • המחקר הכמותי - מתבסס על מדידה מספרית של היבטים שונים של התופעה. הוא מכליל מדוגמאות לתיאור כללי ומבקש לבדוק היפותזה, השערת מחקר. המחקר הכמותי, מחפש מדדים ושיטת ניתוח שמתקבל בקלות על ידי חוקרים אחרים.
  • המחקר האיכותי - לא מתבסס על מדידה מספרית, אלא נוטה להסתמך על מספר מועט יותר של מקרים, תוך שימוש אינטנסיבי בראיונות עומק, ניתוח של חומרים היסטוריים, שימוש בשיטות של שיח, וחיפוש ניתוח מעגלי שלם של אירוע או יחידה אחת. למרות שמחקר איכותי מתמקד במספר קטן יותר של מקרים, החוקרים מצליחים לחשוף מידע רב במחקריהם, ומשתמשים במידע על מוסדות, חקיקה וכדומה.

הוויכוח בין המחקר הכמותי והאיכותי מפצל את מדעי החברה לענף מחקר כמותי מכליל שיטתי, ולמחקר איכותי הומניסטי שיחי. כך בעוד המחקר הכמותי הופך למתוחכם בניתוח סטטיסטי של ממצאים, האיכותי סובר שהממצאים הכמותיים פחות רלוונטיים.

קינג, קוהן וורבה מבקשים להוכיח כי ההבדלים בין שני סוגי המחקר הם הבדלים סגנוניים בלבד וכי במתודולוגיה הם חסרי משמעות. לטענתם, שני סוגי המחקרים יכולים להיות שיטתיים ומדעיים. יחד עם זאת הם טוענים, שמחקר איכותי יניב תוצאות טובות יותר אם עורכיו יצייתו יותר לחוקי המחקר הכמותי. כשמתמקדים רק במחקר כמותי, נגרעת ההתייחסות לפילוסופיות של מדעי החברה, או לוויכוח הפוסט מודרניסטי על אמת, יחסיות, ונושאים קשורים. מחקר כמותי, מתעלם גם מתופעות קטנות יחסית, אותן גם חשוב לחקור גם אם יש עליהן מעט מידע. השאיפה למידע כולל ומושלם ללא חוסרים, היא דבר שיש להימנע ממנו כי אינו נכון לתיאור חברה.

עקרונות המחקר המדעי[עריכת קוד מקור | עריכה]

על פי קינג, קוהן וורבה, מחקר מדעי צריך לכלול מספר שלבים:

1. הסקת מסקנות - שיאפשרו התבוננות כללית גם על מה שטרם נחקר, הכללה גם מעבר לממצאים שנאספו במחקר.

2. הליכים שהם ציבוריים ושקופים - כדי שהקהילה המחקרית תוכל לשפוט את הביסוס של הממצאים.

3. המסקנות הן לא ודאיות.

4. התוכן הוא השיטה - יש נושאי מחקר רבים ועצומים, ומה שמאפשר לכידות מדעית היא השיטה ולא החומר המחקרי.

המחקר במדעי החברה הוא יזמה חברתית, שגיאות בו הן בלתי נמנעות. מטרת המחקר, היא לתרום לתיאור ומישוג של בעיה ולכן יש לשמור על עקביות בשיטות החקירה המדעיות.

מדעי החברה מנסים להסביר מצבים חברתיים מורכבים. המורכבות אומנם יכולה להביא לתוצאות פחות ודאיות, אך אין זה אומר כי היא פחות מדעית.

מרכיבי המחקר[עריכת קוד מקור | עריכה]

מחקר חברתי הוא שילוב של תובנה, מבט מבפנים וממצאים בהליך מובנה היטב של מחקר חברתי. החוקר צריך לא רק לאסוף ממצאים אלא גם להיות חופשי לשאול שאלות חדשות שיניבו חיפוש חדש אחר ממצאים. יש חוקרים חברתיים שמתחילים מחקר עם קצת ממצאים ומסקנות. אך שיטה זו סופה להוביל למשבר לפי החוקרים. טענתם, היא כי יש לתכנן טוב יותר את איסוף הממצאים, או לעיתים לתכנן מחדש את שאלת המחקר.

המחברים מחלקים את המחקר לארבעה מרכיבים: שאלת מחקר, תאוריה ממצאים ושימוש בממצאים.

א. שאלת מחקר

במחקר חברתי שאלות מחקר נובעות לעיתים מעמדותיו של החוקר, הרקע ממנו בא או עניין אישי שמצא בנושא המחקר. שאלת מחקר צריכה להיות רלוונטית לעולם החברתי, ובעלת תרומה לספרות מחקרית. תרומה לספרות המחקרית יכולה לבוא מאפשרויות אלה:

  1. בחירת השערה מחקר שלא נבחנה עד הסוף.
  2. בחירת השערה שנחשבת במובהק נכונה או לא נכונה.
  3. בדיקת השערות מחקר שנמצאות במרכז ויכוח.
  4. בדיקת השערות שלא נבדקו מעולם.
  5. בדיקת נושא שהוחמץ במחקר.
  6. ניסוי ויישום תאוריות מתחום אחר שהקשר שלהן לנושא לא נבדק מעולם.

לעיתים נוצר ניגוד בין שני הקריטריונים של בדיקת המציאות וההסתמכות על תאוריות. יש חוקרים שבוחרים בנושא מהפרקטיקה ואחרים בתאוריה כנקודת מוצא. חשוב ששאלת המחקר תתקדם בו זמנית בשני הקריטריונים.

ב. תאוריה

תאוריה במדעי החברה היא ספקולציה הגיונית ומדויקת על תשובה לשאלת מחקר, כולל הצהרה מדוע התשובה נכונה. התאוריה צריכה להיות עקבית להוכחות מוקדמות לשאלת מחקר. אי אפשר לפתח תאוריה בלי ידע על מחקרים קודמים.

ג. נתונים

שיפור נתונים וממצאים קיימים - יש להשתמש בממצאים שאינם מוטים, שנכונים ביחס לממוצע.

עקרון היעילות בסטטיסטיקה - למשל, אם הממצאים לא מגובשים בתוך יחידות גאוגרפיות קטנות, צריך להתייחס אליהן כך לא בצורה של מצרף. זה אולי מביא לחוסר ודאות מסוימת אבל יש לזה חשיבות על ההשלכות של המחקר.

שיפור איכות נתונים:

  • כלל ראשון - לתעד ולדווח על התהליך שבו נאספו הנתונים. במחקר דעת קהל כמותי, צריך לדעת בדיוק את השיטה המדויקת איזה מדגם ואיזה שאלות הופנו אליו. במחקר איכותי, חשוב לתעד באיזו שיטה נבחרה קבוצת מקרים קטנה.
  • כלל שני - לאסוף מה שיותר נתונים עם השלכות נרחבות יותר.
  • כלל שלישי - למקסם את הביסוס של הנתונים, להיצמד לנתונים שניתנים למדידה. לדוגמה, במדינות של דיכוי פוליטי תשובה "לא יודע" לא בהחלט מראה על בורות אלא גם צורה לביקורת על משטר. ולכן זן תשובה שקשה למדוד את נכונותה ולהסיק ממנה מסקנות.
  • כלל רביעי- להבטיח שאיסוף נתונים הוא מבוסס ואמיתי. כלומר שהליך איסוף נתונים חוזר באותה שיטה יניב אותן תוצאות, וכל זה תלוי כמובן בהליך שקוף שניתן לחזור ולבצעו.
  • כלל חמישי - שיהיה ניתן לשכפל נתונים, כך שחוקר חדש יוכל לעקוב אחר הקשר בין נתונים למסקנות. השכפול קשה או בלתי אפשרי למשל כאשר מרואיינים מתים או נעלמים. לכן, חשובות הערות שוליים ורשימה ביבליוגרפית. מחקרים שמבוססים על תצפיות ישירות, קשה לשכפל. אם חוקרים ירבו בהערות, יהיה קל לחוקרים הבאים להשתמש בתצפיות שלהם. כל חוקר חייב לתת גישה לחוקרי העתיד לחומר שאסף.

ד. שימוש בנתונים

מה קורה במצבים שהתאוריה היא במצב שמצריך נתונים נוספים?

לפי המחברים, אם הניבוי שלנו הוא מותנה במשתנים אחדים, אזי אפשר להוריד את אחד התנאים. כלומר אם נמצא עובדות שלא מתאימות לתאוריה אפשר להרחיב אותה, לא לצמצם בלי איסוף נתונים חדשים. אם נוכחנו בטעות לא צריך להפסיק לכתוב, אלא להוסיף פרק על הצורך במחקר חדש ובתאוריה נוספת. נצטרך להוכיח שהיינו מגיעים למחשבה זו אם חשבנו על כך לפני איסוף הנתונים. המסקנה מכך שפרויקטים של (ניסויי מוקדם חשובים ויעילים במיוחד שצריך לאסוף נתונים בראיונות שעלותם יקרה.

עקרונות תכנון המחקר במדעי החברה[עריכת קוד מקור | עריכה]

החוקרים, מדגישים כי ישנם מספר עקרונות אליהם יש לשים לב בעת ביצוע מחקרים במדעי החברה :

1. שימוש ביישומים נראים לעין, לקישור בין תאוריה לממצאים - משמע, קשר רצוף בין תאוריה למחקר אמפירי, כאשר התאוריה צריכה להגדיר את שאלות המחקר. עלינו לשאול את עצמנו האם הצפיות רלוונטיות לשימושי התאוריה, ומה ניתן ללמוד מהם על נכונות התאוריה. מסקנות מחקר יחשבו למשכנעות, רק אם יהיה בהם צירוף של תאוריה וממצאים.

2. מיקסום המינוף - להסביר הרבה עם מעט : אם נוכל להסביר מה שנראה מורכב בעזרת מעט משתנים המינוף יהיה מקסימלי. זו בעיה במחקרים חברתיים איכותניים, כיוון שהסברים במחקר זה דורשים רשימה של משתנים מסבירים. ניתן להביא למינוף אם נשפר את התאוריה כך שהשלכותיה תהיינה ניתנות לצפייה. לגבי שיפור ממצאים, המחברים ממליצים לחוקרים לעשות רשימה של ההשלכות העשויות לנבוע מהשערת המחקר שלהם, מן הממצאים שלהם או של מחקרים אחרים. יש גם לבחון השלכות של נתונים על העתיד, ולעשות רשימה של השלכות נתונים ממחקרים אחרים.

3. לדווח על חוסר ודאות - ראיונות עומק עם מרואיינים שמוכרים לנו, יניבו פחות טעויות מראיון עם מרואיין מקרי. אך עדיין, יש לדווח על חוסר ודאות צפויה, הן במחקר כמותי והן באיכותני.

4. לחשוב כמדען חברתי - ספקנות והיפותזות מתחרות : למשל, מדען חברתי קורא שביפן מתים פחות מהתקפי לב מאשר בארצות הברית כי ביפן אוכלים פחות בשר אדום. ישאל עצמו על הבדלים בתזונה בין שתי המדינות, מאפיינים גנטיים, האם ניתן להחליף סיבה בתוצאה כלומר אולי בגיל מבוגר יש פחות חשק לאכול בשר אדום ולכן מי שחי חיים ארוכים מידי ולא עבר התקף לב לא אוכל בשר אדום? כלומר המדען החברתי הופך כל מקרה לנקודת מוצא למחקר חדש.