डेटा ट्रान्सक्रिप्शन म्हणजे काय? गुणात्मक डेटा ट्रान्सक्रिप्शन

गुणात्मक डेटा ट्रान्सक्रिप्शन

"डेटा" या शब्दाचे बरेच अर्थ आहेत. बहुतेक सरासरी लोक जेव्हा ते ऐकतात तेव्हा त्यांच्या मनात पहिली गोष्ट येते ती म्हणजे संख्या आणि आकडेवारी. काही जणांना रोबोट काही प्रकारची गणना करत असल्याची कल्पना देखील करू शकते. एक पाऊल पुढे टाकण्यासाठी, आम्ही असे म्हणू शकतो की काही लोक "डेटा" हा शब्द काल्पनिक स्टार ट्रेक फ्रँचायझीशी जोडतात कारण मालिकेतील एका पात्राचे नाव डेटा आहे. ज्ञानावरील प्रेमामुळे तो स्वत:चे नाव निवडतो आणि त्याशिवाय त्याच्याकडे पॉझिट्रॉनिक मेंदू आहे जो त्याला प्रभावी संगणकीय क्षमता देतो. जे अर्थ आपल्या मनात येतात ते सर्व योग्य मार्गावर आहेत, परंतु अर्थातच, हा शब्द थोडा अधिक जटिल आहे. सर्व प्रथम, जेव्हा आपण डेटाबद्दल बोलत असतो, तेव्हा आपल्याला हे नमूद करणे आवश्यक आहे की आम्ही गुणात्मक आणि परिमाणात्मक संशोधनामध्ये एकत्रित केलेल्या आणि वापरल्या जाणाऱ्या परिमाणात्मक आणि गुणात्मक डेटामध्ये फरक करतो. तर, आपण येथे थोडे तपशीलात जाऊ या.

जो डेटा संख्यांच्या स्वरूपात दर्शविला जातो आणि जो योग्यरित्या मोजला जाऊ शकतो त्याला परिमाणात्मक डेटा म्हणतात. परिमाणात्मक संशोधन करण्यासाठी अनेक विषयांची आवश्यकता असते. परिमाणवाचक संशोधनामध्ये गणित आणि सांख्यिकी मोठी भूमिका बजावतात, कारण निष्कर्षांना संख्यात्मक असाइनमेंट देणे हे येथे उद्दिष्ट आहे. परिमाणवाचक संशोधक "किती?" असे प्रश्न विचारतात. किंवा "डेटा एकमेकांशी कसा संबंध ठेवतो?". उदाहरणार्थ, काही परिमाणात्मक संशोधन प्रश्न असू शकतात: 2020 मध्ये मेम्फिसची लोकसंख्याशास्त्रीय रचना काय आहे? युनायटेड स्टेट्समध्ये गेल्या दोन दशकांमध्ये सरासरी तापमान कसे बदलले आहे? दूरस्थ कामामुळे उत्पादकता कमी होते का?

दुसरीकडे, आमच्याकडे डेटा देखील आहे जो गुणात्मक दाना या शब्दाखाली जातो. गुणात्मक संशोधन संख्यांमध्ये दाखवले जात नाही, परंतु ते शब्दांमध्ये व्यक्त केले जाते. त्याचे मूल्यमापन कठोर पद्धतीने केले जात नाही किंवा त्यात सांख्यिकीय माहिती असते आणि ती परिमाणात्मक संशोधनापेक्षा निश्चितच कमी वस्तुनिष्ठ असते. गुणात्मक डेटाचे मुख्य ध्येय म्हणजे पैलू किंवा एखाद्या गोष्टीचे स्वरूप वर्णन करणे किंवा एखाद्या विषयाची सशक्त समज प्राप्त करणे. उदाहरणार्थ, गुणात्मक डेटा लोकांच्या हेतूंची अंतर्दृष्टी देतो: ते विशिष्ट पद्धतीने का वागतात किंवा त्यांची विशिष्ट वृत्ती का आहे. कधीकधी गुणात्मक डेटा केवळ दृष्टिकोन किंवा निर्णय असतो. एक परिमाणात्मक संशोधन उदाहरणार्थ प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकते जसे: हॉलीवूडचा किशोरवयीन मुलांच्या शरीराच्या प्रतिमेवर कसा परिणाम होतो? शिकागोमध्ये मुले निरोगी आहाराचा अर्थ कसा लावतात? खरं तर, रुग्ण विशिष्ट जीवनशैली का निवडतात किंवा त्यांना एखादा आजार असल्यास ते कसे वागतात हे समजून घेण्यासाठी डॉक्टर, मानसशास्त्रज्ञ किंवा शास्त्रज्ञांना परिमाणात्मक संशोधन खूप मदत करू शकते. परिमाणात्मक डेटा हा अनेक कंपन्यांसाठी माहितीचा एक अतिशय उपयुक्त स्रोत देखील आहे, कारण ते त्यांच्या ग्राहकांच्या प्राधान्यांचे विश्लेषण करण्यात मदत करू शकतात.

शीर्षक नसलेले ९

तर, आता या प्रश्नावर एक नजर टाकूया: तुम्ही गुणात्मक डेटा का लिप्यंतरित करावा?

आम्ही आधीच म्हटल्याप्रमाणे, गुणात्मक संशोधन हे अंतिम, निरपेक्ष, विशिष्ट उत्तर शोधण्याबद्दल नाही, कारण आम्ही ज्या प्रकारे परिमाणवाचक डेटा मोजतो त्या पद्धतीने गुणात्मक डेटा मोजण्याची शक्यता अस्तित्वात नाही. गुणात्मक संशोधन हे मुख्यतः जेव्हा एखादा विषय किंवा समस्या एक्सप्लोर करण्याची गरज असते तेव्हा केले जाते आणि ते व्यक्ती किंवा संपूर्ण समाजावर झूम केले जाते. तर, गुणात्मक डेटा गोळा करण्यासाठी कोणत्या पद्धती वापरल्या जातात? निरीक्षण, सर्वेक्षण, मुलाखती आणि फोकस गट हे सहसा जाण्याचा मार्ग असतो. आज आपण खालील दोन पद्धतींवर लक्ष केंद्रित करू:

  1. मुलाखती - या पद्धतीमध्ये संशोधक परीक्षार्थींना प्रश्न विचारताना त्यांच्याशी संभाषण करतात.
  2. फोकस ग्रुप्स - या पद्धतीत संशोधन परीक्षार्थींच्या गटामध्ये चर्चेला आकर्षित करण्यासाठी प्रश्न विचारतात.
शीर्षक नसलेले 10

मुलाखती आणि फोकस ग्रुप्सचा फायदा असा आहे की परीक्षार्थींना स्वतःला व्यक्त करण्याचे, संशोधकांसोबत त्यांच्या स्वतःच्या शब्दात माहिती सामायिक करण्याचे अधिक स्वातंत्र्य आहे आणि ते तीनपैकी निवडताना सर्वेक्षणे म्हणू या, तेव्हा त्यांना शक्य नाही अशा प्रकारे विस्तृत करण्याची संधी दिली जाते. पाच आधीच पूर्वनिर्धारित उत्तरे. तसेच, मुलाखती आणि फोकस गट संशोधकाला उप-प्रश्न विचारण्याचा अधिकार देतात जेणेकरून विषय इतर पद्धतींपेक्षा जास्त खोलवर शोधला जाऊ शकतो.

त्या पद्धतींचा सर्वात मोठा दोष म्हणजे त्यांचे दस्तऐवजीकरण करणे कधीकधी कठीण असते. समस्या अशी आहे की अगदी सजग संशोधकाकडे मुलाखत किंवा चर्चेदरम्यान सांगितलेल्या प्रत्येक गोष्टीच्या नोट्स लिहून ठेवण्याची क्षमता नसते. त्या व्यतिरिक्त, जर ते नोट्स घेत असतील, तर ते पुरेसे निरीक्षण करतील आणि परीक्षार्थींवर त्यांचे लक्ष केंद्रित करतील अशी शक्यता कमी आहे. म्हणूनच बहुतेक वेळा संशोधक मुलाखती आणि चर्चा रेकॉर्ड करतात आणि शेवटी, त्यांच्याकडे मुख्य माहिती असलेली व्हिडिओ किंवा ऑडिओ फाइल असते. हे संशोधकांना परीक्षार्थींसोबतच्या संवादावर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देते, ते विचलित होत नाहीत आणि त्यांच्यासाठी ते अधिक सोयीचे आहे.

तथापि, ऑडिओ आणि व्हिडिओ रेकॉर्डिंग देखील त्यांच्यासह काही समस्या आणतात. त्यापैकी एक म्हणजे रेकॉर्ड केलेल्या सामग्रीमधून डोके किंवा शेपटी बनवणे अनेकदा कठीण असते. तर, हे सोडवण्यासाठी काय करता येईल? सर्वप्रथम, कोणीतरी परीक्षार्थींच्या सर्व टिप्पण्या, उत्तरे आणि मतांची योग्य रचना करणे आवश्यक आहे. इथेच लिप्यंतरण खूप महत्त्वाची भूमिका बजावू शकते. जर संशोधकांनी व्हिडिओ किंवा ऑडिओ रेकॉर्ड लिप्यंतरण केले, तर त्यांच्याकडे रेकॉर्डिंगची संपूर्ण सामग्री असेल, परंतु लिखित स्वरूपात. तर, गुणात्मक डेटा त्यांच्यासमोर असणार आहे, पांढऱ्यावर काळा. जेव्हा ते ही पायरी पूर्ण करतात तेव्हा त्यांच्याकडे त्यांच्या संशोधनाचा आधार असतो. आपण असे म्हणू शकतो की कार्याचा एक अतिशय थकवणारा भाग पूर्ण झाला आहे आणि येथून, पद्धतशीर पद्धतीने डेटाची रचना करणे सोपे होणार आहे. यामुळे संशोधकांना नोट्स बनवण्यापेक्षा आणि रेकॉर्ड रिवाइंड करून किंवा फास्ट-फॉरवर्ड करून सतत फ्लिप करण्याऐवजी निकाल आणि त्यांच्या निरीक्षणांमध्ये गुंतून राहण्याची संधी मिळेल. शिवाय, प्रतिलिपी केवळ नोट्सपेक्षा अधिक विश्वासार्ह आहे, हे नमूद करू नका की लिखित दस्तऐवजातून विशिष्ट माहिती सामायिक करणे देखील सोपे आहे, कारण तुम्हाला संपूर्ण रेकॉर्डिंग सामायिक करण्याची आवश्यकता नाही परंतु तुम्ही फक्त कॉपी करू शकता- एक किंवा दोन परिच्छेद पेस्ट करा. सर्वात शेवटी, सामग्रीला एक ठोस स्वरूप प्राप्त होईल आणि त्याद्वारे विशिष्ट पॅटर्नचे अनुसरण करणे सोपे होईल. महत्त्वाच्या माहितीची सहजपणे क्रमवारी लावली जाऊ शकते आणि ती एकत्रित करण्यासाठी आणि एकमेकांशी तुलना करण्यासाठी ऑपरेटिंग टूलमध्ये घातली जाऊ शकते आणि शेवटी, ते प्रेरक विश्लेषण (सिद्धांत विकसित करणे) किंवा डिडक्टिव विश्लेषण (विद्यमान सिद्धांताची चाचणी) करण्यासाठी वापरले जातात. . यामुळे अर्थपूर्ण परिणाम मिळणे आणि निष्कर्ष काढणे शक्य होईल जे नंतर अभ्यास, लेख किंवा अहवालाच्या स्वरूपात सादर केले जाऊ शकतात.

Choose Gglot as your transcript service provider

गुणात्मक डेटा संशोधन आयोजित करणे एक आव्हानात्मक कार्य असू शकते. यासाठी खूप समर्पण आवश्यक आहे: संशोधकांना डेटा, रचना आणि त्यांचे विश्लेषण करणे आवश्यक आहे आणि शेवटी, त्यांनी एक निष्कर्ष काढणे आणि ते वैज्ञानिक दस्तऐवजाच्या रूपात सादर करणे आवश्यक आहे. ही खरोखरच वेळ आणि शक्ती घेणारी प्रक्रिया आहे.

जर तुम्ही संशोधक असाल आणि तुमचे निकाल जलद मिळवायचे असतील किंवा तुम्हाला तुमचे काम कमी क्लिष्ट करायचे असेल, परंतु त्याच वेळी तुम्हाला परिणाम किंवा निकालांच्या गुणवत्तेशी तडजोड करायची नसेल, तर आम्ही सुचवतो की तुम्ही तुमच्या गुणात्मक संशोधनातील एक पाऊल म्हणून लिप्यंतरण लागू करता. चांगली गोष्ट अशी आहे की हे एक पाऊल आहे जे तुम्ही आउटसोर्स करू शकता (आणि तुम्ही केले पाहिजे). तुम्ही तुमचे रेकॉर्ड व्यावसायिक ट्रान्सक्रिप्शन सेवा प्रदात्याच्या हातात दिल्यास तुमच्याकडे तुमच्या संशोधनातील इतर, अधिक महत्त्वाच्या पायऱ्यांना समर्पित करण्यासाठी अधिक वेळ मिळेल. त्याच वेळी, तुम्हाला विश्वास असू शकतो की तुम्हाला अचूक मूळ सामग्री परत मिळेल, फक्त दुसर्या, अधिक सोयीस्कर स्वरूपात.

The process of ordering a transcript at Gglot is very user friendly for our customers. All you need to do is to upload your audio or video recordings and some information that you foresee might be of help to the transcribers (like the names of the speakers or explanations of some not so very well-known terms). Before we send you the transcripts back, you will have the possibility to go through them and edit some parts if needed.

Transcriptionist at Gglot are native English speakers and they are carefully chosen since our quality requirements are high. We work with trained professionals who will transcribe your documents up to details in a short period of time. Delivery time of course various depending on the quality and the length of the audio or video file.

It is also important to outline that you can trust us with your documents: confidentiality plays a great role at Gglot. Thus, members of our team need to sign a Non-disclosure agreement if they want to work with us.

हे सर्व सांगितले जात आहे की आम्ही फक्त पुन्हा एकदा पुनरावृत्ती करू शकतो की दर्जेदार डेटा संशोधकांसाठी एक चांगला ट्रान्सक्रिप्शन वास्तविक जीवनरक्षक असू शकतो. आमच्या सेवा वापरून पहा आणि स्वतःसाठी शोधा.