Mis on andmete transkriptsioon? Kvalitatiivne andmete transkriptsioon

Kvalitatiivne andmete transkriptsioon

Sõnal "andmed" on palju tähendusi. Esimene asi, mis enamikule tavainimestele seda kuuldes pähe tuleb, on numbrid ja statistika. Mõni võib isegi ette kujutada, et robot teeb mingisuguseid arvutusi. Astumaks sammu edasi, võib öelda, et kindlasti seostavad mõned inimesed mõistet "andmed" väljamõeldud Star Treki frantsiisiga, kuna sarja üks tegelane kannab nime Data. Ta valib oma nime tänu armastusele teadmiste vastu ja lisaks sellele on tal positroonne aju, mis annab talle muljetavaldava arvutusvõime. Need konnotatsioonid, mis meile meelde tulevad, on kõik õigel teel, kuid mõistagi on see termin pisut keerulisem. Esiteks, kui me räägime andmetest, siis peame mainima, et teeme vahet kvantitatiivsetel ja kvalitatiivsetel andmetel, mida kogutakse ja kasutatakse kvalitatiivsetes ja kvantitatiivsetes uuringutes. Niisiis, laskume siin natuke üksikasjadesse.

Andmeid, mis on näidatud numbrite kujul ja mida saab õigesti mõõta, nimetatakse kvantitatiivseteks andmeteks. Kvantitatiivse uurimistöö läbiviimiseks on vaja suurt hulka aineid. Matemaatika ja statistika mängivad kvantitatiivses uurimistöös tohutut rolli, kuna siin on eesmärk anda leidudele numbrilisi ülesandeid. Kvantitatiivsed teadlased esitavad selliseid küsimusi nagu "kui palju?" või "kuidas andmed omavahel korreleeruvad?". Näiteks võivad mõned kvantitatiivsed uurimisküsimused olla järgmised: milline on Memphise demograafiline struktuur 2020. aastal? Kuidas on keskmine temperatuur Ameerika Ühendriikides viimase kahe aastakümne jooksul muutunud? Kas kaugtöö vähendab tootlikkust?

Teisest küljest on meil ka andmeid, mis kuuluvad termini kvalitatiivne dana alla. Kvalitatiivset uurimistööd ei näidata numbrites, vaid see on edasi antud sõnadega. Seda ei hinnata rangelt ega sisalda statistilist teavet ning see on kindlasti vähem objektiivne kui kvantitatiivne uuring. Kvalitatiivsete andmete peamine eesmärk on kirjeldada millegi aspekte või olemust või saada subjektist tugevam arusaam. Näiteks kvalitatiivsed andmed annavad ülevaate inimeste motiividest: miks nad käituvad teatud viisil või miks neil on teatud hoiak. Mõnikord on kvalitatiivsed andmed lihtsalt seisukohad või hinnangud. Kvantitatiivne uuring võib vastata näiteks küsimustele: Kuidas mõjutab Hollywood teismeliste kehapilti? Kuidas tõlgendavad lapsed tervislikku toitumist Chicagos? Tegelikult võivad kvantitatiivsed uuringud olla suureks abiks arstidele, psühholoogidele või teadlastele, et saada aru, miks patsiendid valivad teatud elustiili või kuidas nad käituvad, kui neil on teatud haigus. Kvantitatiivsed andmed on ka paljudele ettevõtetele väga kasulikuks teabeallikaks, kuna need aitavad analüüsida oma klientide eelistusi.

Niisiis, vaatame nüüd küsimust: miks peaksite kvalitatiivseid andmeid transkribeerima?

Nagu me juba ütlesime, ei ole kvalitatiivne uuring lõpliku, absoluutse ja konkreetse vastuse leidmine, kuna puudub võimalus mõõta kvalitatiivseid andmeid nii, nagu me kvantitatiivseid andmeid mõõdame. Kvalitatiivset uurimistööd tehakse enamasti siis, kui on vaja uurida teemat või probleemi ja see suumib üksikisikuid või terveid ühiskondi. Niisiis, milliseid meetodeid kasutatakse kvalitatiivsete andmete kogumiseks? Vaatlus, küsitlused, intervjuud ja fookusgrupid on tavaliselt õige tee. Täna keskendume kahele järgmisele meetodile.

1. Intervjuud – see meetod seisneb selles, et teadlased vestlevad eksaminandidega ja esitavad neile küsimusi.
2. Fookusgrupid – selle meetodi puhul esitavad uurijad küsimusi, et meelitada vestlust eksaminandide rühma vahel.

Intervjuude ja fookusgruppide eeliseks on see, et eksamineeritavatel on rohkem vabadust end väljendada, oma sõnadega teadlastega infot jagada ning kolme või kolme hulgast valides pole võimalik seda teha viisil, mis näiteks küsitlustega pole võimalik. viis juba etteantud vastust. Samuti annavad intervjuud ja fookusgrupid uurijale õiguse esitada alamküsimusi, nii et teemat saab uurida palju põhjalikumalt kui teiste meetoditega.

Nende meetodite üks suurimaid puudusi on see, et mõnikord on neid raske dokumenteerida. Probleem on selles, et isegi kõige tähelepanelikum uurija ei suuda üles kirjutada kõike, mida intervjuu või arutelu käigus on räägitud. Peale selle, kui nad teevad märkmeid, on vähem tõenäoline, et nad on piisavalt tähelepanelikud ja keskenduvad eksaminandidele nii, nagu peaks. Seetõttu salvestavad teadlased enamasti intervjuud ja arutelud ning lõpuks on neil põhiteabega video- või helifail. See võimaldab teadlastel keskenduda suhtlemisele eksaminandidega, neid ei segata ja see on neile palju mugavam.

Kuid heli- ja videosalvestused toovad endaga kaasa ka mõningaid probleeme. Üks neist on see, et salvestatud sisust on sageli raske pead või saba välja teha. Niisiis, mida saab selle lahendamiseks teha? Esiteks peab keegi kõik eksaminandide märkused, vastused ja arvamused korralikult struktureerima. Siin võivad transkriptsioonid mängida väga olulist rolli. Kui teadlased transkribeerivad video või helisalvestise, on neil siiski kogu salvestise sisu, kuid kirjalikus vormis. Nii et kvalitatiivsed andmed on nende ees, must valgel. Kui nad on selle sammu lõpetanud, on neil uurimistöö alus olemas. Võib öelda, et väga kurnav osa ülesandest on täidetud ja siit edasi läheb andmete süstemaatiline struktureerimine lihtsamaks. See jätab teadlastele võimaluse süveneda tulemustesse ja oma tähelepanekutesse, selle asemel, et teha märkmeid ja pidevalt plaati tagasi- või edasikerimise teel lehitseda. Lisaks on ärakiri palju usaldusväärsem kui lihtsalt märkmed, rääkimata sellest, et kirjalikust dokumendist on lihtsam jagada konkreetset teavet, kuna te ei pea jagama kõiki salvestisi, vaid saate lihtsalt kopeerida. kleepige lõik või kaks. Viimaseks, kuid mitte vähem tähtsaks, sisu saab konkreetse vormi ja selle kaudu on lihtne teatud mustrit järgida. Olulist teavet saab hõlpsasti sorteerida ja töövahendisse sisestada, et seda koguda ja omavahel võrrelda, ning lõpuks kasutatakse seda induktiivse analüüsi (teooria väljatöötamine) või deduktiivse analüüsi (olemasoleva teooria testimine) läbiviimiseks. . See võimaldab saada sisukaid tulemusi ja teha järeldusi, mida saab hiljem esitada uuringu, artikli või aruande vormis.

Valige oma ärakirjateenuse pakkujaks Gglot

Kvalitatiivse andmeuuringu läbiviimine võib olla keeruline ülesanne. See nõuab palju pühendumist: teadlased peavad andmeid koguma, struktureerima ja analüüsima ning lõpuks tegema järelduse ja esitama selle teadusliku dokumendina. See on tõepoolest protsess, mis võtab aega ja energiat.

Kui olete teadlane ja teil on vaja jõuda oma tulemusteni kiiresti või kui soovite lihtsalt oma tööd lihtsamaks muuta, kuid samal ajal ei soovi te tulemust ega tulemuste kvaliteeti ohustada, soovitame et rakendate transkribeerimist oma kvalitatiivse uurimistöö etapina. Hea on see, et see on samm, mida saate (ja peaksite) allhanke korras hankima. Kui annate oma kirjed professionaalse transkriptsiooniteenuse pakkuja kätte, on teil rohkem aega oma uurimistöö muudele olulisematele etappidele pühendada. Samas võid uskuda, et saad tagasi täpse algsisu, lihtsalt teisel, mugavamal kujul.

Ggloti ärakirja tellimise protsess on meie klientide jaoks väga kasutajasõbralik. Kõik, mida pead tegema, on üles laadida oma heli- või videosalvestised ja mõni teave, mis võib ette näha, et transkribeerijatele abiks olla (nt kõnelejate nimed või mõne mitte väga tuntud termini selgitus). Enne kui saadame teile ärakirjad tagasi, on teil võimalus need läbi vaadata ja vajadusel mõnda osa redigeerida.

Ggloti transkriptsioonitegijad on inglise keelt emakeelena kõnelevad ja nad on hoolikalt valitud, kuna meie kvaliteedinõuded on kõrged. Teeme koostööd koolitatud spetsialistidega, kes transkribeerivad teie dokumendid kuni üksikasjadeni lühikese aja jooksul. Tarneaeg on loomulikult erinev sõltuvalt heli- või videofaili kvaliteedist ja pikkusest.

Samuti on oluline rõhutada, et võite oma dokumendid meile usaldada: konfidentsiaalsus mängib Ggloti juures suurt rolli. Seega peavad meie meeskonna liikmed allkirjastama mitteavaldamise lepingu, kui nad soovivad meiega koostööd teha.

Seda kõike öeldes võime veel kord korrata, et hea transkriptsioon võib olla kvaliteetsete andmete uurijatele tõeline pääste. Proovige meie teenuseid ja uurige ise.