Исследования неразрывно связаны с функционированием человека в окружающей среде. Каждый из нас, осознаем мы это или нет, является исследователем. Когда мы встаем утром, у нас много раз возникает вопрос, что надеть на работу или учебу. И это наш главный исследовательский вопрос в данный момент нашей жизни. В ответ на них мы обращаемся к соответствующим методам и приемам. Мы смотрим прогноз погоды или слушаем его, добираемся до результатов анализов, представленных на сайтах, проверяем температуру на улице с помощью термометра, выставленного за окном, наблюдаем за людьми – в теплых ли они куртках или только в рубашках? Высовываем руку в окно или выходим на улицу, чтобы самостоятельно проверить температуру воздуха. Проводя таким образом «исследования», мы превращаемся в исследователей.
Каждый из нас является исследователем и проводит исследовательский процесс много раз в течение одного дня, но каждый ли из нас ученый? Ну нет. Чтобы получить научное знание, в отличие от здравого смысла, мы должны действовать с полной осознанностью, вдумчиво и придерживаться строгих правил. Грандиозность социальной реальности, которая нас окружает, делает ее такой
мы не в состоянии собственными интеллектуальными силами открыть все интересующие нас механизмы, поэтому тянемся к современным решениям.
Исследователю, который также является ученым, помогают в его открытиях современные компьютерные технологии. Динамичное развитие этих технологий в наше время выливается в использование различных инструментов с использованием бинарной системы (также называемой бинарной) для выявления закономерностей социальной жизни. Вера в силу современных технологий означает, что компьютеры используются, например, для предсказания совершения преступления. «Полиция Флориды США использует программное обеспечение, которое предсказывает, когда будут совершены преступления. […] пакеты аналитики компании обеспечивают «надежные прогнозы». Благодаря полученной информации полиция принимает меры по предотвращению этих преступлений. [.] Как выясняется из,
Компьютеры смело вошли во все сферы нашей жизни, в том числе и в сферу научных исследований. При поиске информации, столь необходимой в социологических исследованиях, мы обращаемся к веб-сайтам, которые представляют строго определенный контент, отобранный с помощью расширенных операторов, например, в поисковой системе Google. Этот поисковик занимает доминирующее положение, поэтому описание полезных возможностей ограничится им. Касаясь поиска ценной информации, стоит обратить внимание на вопрос дипвеба — то есть по разным (техническим) причинам невидимые для поисковых систем страницы, управляемые, например, научными учреждениями; у них есть много материалов, тщательно подготовленных и сохраненных (подробнее об этом позже в этой главе).
Если мы получили знания о различных содержательных аспектах исследования, знаем, о чем спрашивать респондентов, можно переходить к созданию инструмента исследования. Если мы намерены использовать компьютерные программы для анализа количественных данных, на этапе построения инструмента исследования стоит одновременно закодировать вопросы в выбранной программе. Проблемы могут возникнуть, когда мы проводим исследование с помощью данного инструмента и оказывается, что кафетерии вопросов (или вопросов) и ответов построены таким образом, что мы не знаем, как их кодировать.
Использование современных технологий для сбора, анализа исследовательского материала и описания результатов является очень важным элементом исследовательской деятельности. Эти технологии в значительной степени поддерживают работу исследователя. Существуют, например, специализированные сайты для построения опросов, которые любой исследователь без специальных знаний языков программирования может сгенерировать в виде html-страницы или отправить респондентам по электронной почте.
Современные компьютерные программы позволяют быстро создать базу данных, а статистический анализ еще никогда не был таким простым. Для количественного анализа социологи чаще всего используют пакет SPSS.
SPSS представляет собой обширный пакет, поддерживающий работу исследователя с точки зрения статистического анализа и графического представления результатов. Эта программа была создана в 1968 году и постоянно развивается. «Норман Х. Но, К. Хэдлай Халл и Дейл Х. Бент разработали программное обеспечение в Стэнфордском университете для преобразования необработанных данных в информацию с использованием статистики. Это дало возможность анализировать большие массивы данных, собранных в университете и собранных различными методами, в основном для нужд общественных наук».
SPSS популярен среди других потому что он удобен для пользователя, потому что он относится к привычкам пользователя, связанным с использованием других компьютерных программ. Этот пакет графически очень похож на всем известный MS Excel (есть ячейки, вкладки).
Помимо несомненных преимуществ, к которым относятся, в том числе, логически сгруппированные команды в меню, отдельное окно отчетов, возможность экспорта данных отчета в файл: pdf, doc, txt, xls, ppt, копирование выбранных элементов в текстовый редактор, эта программа не свободна от недостатков. В то время как, например, при копировании таблицы из SPSS в текстовый редактор мы можем ее редактировать, вносить в нее изменения, диаграмму, скопированную в текстовый редактор, модифицировать нельзя (она рассматривается как изображение). Графики, напротив, характеризуются не очень обширными возможностями.
Умение производить различные статистические расчеты без обширных знаний статистических вопросов не освобождает, однако, исследователя от наличия знаний по интерпретации полученных результатов.
Будем помнить, что компьютер, даже самый производительный, не заменит мудреца из стекла и глаза. Это лишь инструмент в руках исследователя. Искусство интерпретации результатов зависит от человеческих знаний и навыков.