Piše: Maja Dolinar
Na Oxfordu je med 19. in 23. marcem 2018 potekala pomladna šola Naprednih raziskovalnih metod, ki jo je organiziral Oddelek za politiko in mednarodne odnose Univerze na Oxfordu. Odvijale so se različne delavnice, ki so pokrivale tehnike kvalitativne in kvantitativne analize podatkov, poudarek pa je bil še zlasti na uporabi mešanih raziskovalnih metod. Pomladne šole se je udeležila tudi sodelavka ADP, ki vam je že predstavila, kako uporabiti prostorske podatke v družboslovni analizi, v pričujočem prispevku pa podrobneje predstavlja metodo Sledenja procesu.
Kako analizirati družbene procese?
V raziskovanju velja, da kvalitativni raziskovalci dajejo manj poudarka na iskanju vzorcev soodvisnosti med spremenljivkami in da dajejo prednost analizi procesov, ki vodijo k specifičnim rezultatom. Zaradi omejenega števila primerov, ki jih običajno raziskujejo kvalitativni raziskovalci (število opazovanj je po navadi premajhno, da bi omogočilo splošno sklepanje o razmerjih med spremenljivkami znotraj populacije), izhaja najmočnejša empirična podlaga za oblikovanje veljavnih vzrokov iz analize vzročnih procesov. Poleg tega standardi dobre razlage v kvalitativnih raziskavah zahtevajo, da raziskovalci dokumentirajo vzročne verige in mehanizme, ki povezujejo neodvisne in odvisne spremenljivke. To je mogoče storiti le z analizo znotraj primera. Analiza vzročnih procesov znotraj primera nam omogoča, da ugotovimo časovno in vzročno povezanost ter da preizkusimo teorije, ki nakazujejo na vzročne verige in mehanizme. To tehniko imenujemo metoda »sledenja procesu«.
Sledenje procesu pa je več kot le opisovanje dogodkov, kot si sledijo v vrstnem redu, kar kaže na zaporedje, ki vodi od vzroka do izida. Za uspešno uporabo te metode je potrebno razumeti naravo vzročnih mehanizmov in filozofske temelje »mehaničnih« družbenih razlag, čemur smo posvetili še posebno pozornost na delavnici. Prav tako je potrebno razlikovati med pojasnjevalnimi, stopničastimi teorijami o vzročnih procesih, ki zahtevajo strogo sledenjem procesom, in tistimi, ki se osredotočajo na napovedi stalnih pojavljanj. Iz teorij mora raziskovalec izluščiti opazne posledice, ki nakazujejo na vzročne verige in mehanizme in tako empirično preučiti te posledice. Metodo sledenja procesu lahko tako definiramo kot skupino opisnih sklepov o prisotnosti različnih sestavnih delov hipoteze vzročne verige, ki skupaj in v kombinaciji z bogatim znanjem o kontekstu, ustreznimi dokazi (literatura) in orodji logike, zagotavljajo vzvod za ugotavljanje vzročne poti, s katero X ustvari Y.
Metoda temelji na uporabi Bayesove logike, ki jo ponazarja spodnja formula:
Imenovalec predstavlja verjetnost, da je hipoteza veljavna glede na poznavanje konteksta, obstoječih dokazov in raziskovalčeve intuicije. Števec pa predstavlja verjetnost, da najdemo dokaze, ki spodbijajo veljavnost hipoteze, se pravi dokaze, ki dokazujejo, da je hipoteza napačna. Formula tako prikazuje odnos med tem, kar mislimo, da drži, pred samim zbiranjem podatkov, in kvaliteto podatkov, ki jih zberemo.
Kot primer oblikujmo hipotezo, da vedeževalec pravilno napoveduje prihodnost. Naš vedeževalec nam napove naslednje: »Nocoj boš na sprehodu srečal_a tujca.« Glede na naše poznavanje konteksta, naših preteklih izkušenj in dokazov sklepamo, da se zdi enako verjetno, da je hipoteza bodisi veljavna bodisi napačna, saj je vedeževalčeva napoved zelo ohlapna. Zgolj zaupanje, da bo temu tako, še ne more bistveno povečati našega zaupanja v zastavljeno teorijo, da vedeževalec pravilno napoveduje prihodnost.
Če vedeževalec spremeni svojo napoved oz. jo podkrepi z dodatnimi podrobnostmi: »Nocoj boš na sprehodu na Dunajski cesti srečal_a tujca s tremi brki, ki bo nosil vijoličast plašč.«, pa se naše zaupanje v veljavnost hipoteze bistveno zmanjša, saj je sprehod mimo tujca s temi značilnostmi glede na naše poznavanje konteksta, pretekle izkušnje in dokaze malo verjeten, če je vedeževalec zgolj šarlatan. V primeru, da pri našem zbiranju podatkov naletimo na tovrstne zelo specifične dokaze (da v populaciji prebivalcev Ljubljane naletimo na osebo s temi značilnostmi), lahko bistveno povečamo zaupanje v svojo hipotezo:
Metoda sledenja procesu v družboslovnih vedah deluje tako, da sledi vsem opaznim posledicam teorije in odvisne spremenljivke. Ko prepoznamo te opazne posledice (zlasti, kako neodvisna spremenljivka teorije povzroča vnaprej določene spremembe v odvisni spremenljivki), jih lahko nato preizkusimo še empirično, npr. z metodo elitnih intervjujev, pa tudi z drugimi metodami analize podatkov.
Metoda se pogosto uporablja za dopolnitev primerjalnih študij primerov, saj se s sledenjem vzročnega procesa neodvisne spremenljivke, ki je zanimiva za odvisno spremenljivko, lahko izključi morebitne intervencijske spremenljivke, v primerih, ki niso popolno primerljivi. To lahko ustvari močnejšo podlago za oblikovanje vzročne pomembnosti ostalih neodvisnih spremenljivk.
Vir:
Beach, D. & B. Pedersen (2012). Process Tracing Methods: Foundations and Guidelines. New York: Cambridge University Press. Chapters 5 & 6.
