Что на самом деле означает «сбор данных» и какие методы обычно для этого используются?

Когда вы слышите термин «сбор данных», вы можете сразу же подумать о гнусных компаниях, собирающих ваши конфиденциальные личные данные с целью их хранения и продажи. И хотя это может быть правдой, на самом деле сбор данных — это гораздо более широкий термин, который относится к компании или частному лицу, систематически собирающему информацию с целью оценки гипотезы, исследования демографических данных пользователей, ведения учета и лучшего понимания всего остального, о чем вы, возможно, захотите принять обоснованное решение. Сбор данных в той или иной форме используется практически во всех основных секторах промышленности, включая медицину, технологии, финансы и другие.

Методы сбора данных различаются в зависимости от того, какой тип информации вы хотите собрать. Пять наиболее распространенных типов сбора данных — это анкеты и опросы, интервью, фокус-группы, наблюдения и анализ документов. Возможно, вы видели рекламу в социальных сетях, например YouTube или Instagram, с просьбой выбрать, какую рекламу вы предпочитаете видеть или о каком из следующих брендов вы слышали. Это пример сбора данных с помощью опросов, который используется для понимания как ваших конкретных предпочтений, так и более широких тенденций рынка.

Методы сбора данных можно разделить на такие категории, как первичные и вторичные, ручные или автоматизированные, количественные и качественные. Первичные данные собираются непосредственно из источника, тогда как при сборе вторичных данных анализируются существующие документы или записи для получения новых выводов. Сбор данных вручную предполагает, что человек активно собирает информацию, например, во время интервью для научного исследования. Автоматический сбор данных осуществляется без участия человека, например, опрос удовлетворенности клиентов после размещения онлайн-заказа. Количественные данные относятся к числовой информации, такой как измерения или оценки от 1 до 10, а качественные данные документируют наблюдения, мнения и опыт людей с продуктом или процессом.

Опрос — это широкий метод исследования, который включает в себя разработку вопросов, их распространение и анализ данных. Анкеты могут быть самостоятельными или частью опроса — они представляют собой набор открытых или закрытых вопросов, которые разрабатываются и распространяются исследователем для сбора информации и отзывов об определенном продукте или теме. Опросы распространены в нескольких отраслях, поскольку они позволяют исследователям собирать информацию непосредственно от целевой аудитории. Открытые вопросы дают вам возможность поделиться своими мыслями, в то время как закрытые вопросы могут быть с несколькими вариантами ответов, да/нет или числовыми, в зависимости от того, что исследователь хочет измерить.

Велика вероятность, что за последний год вас несколько раз просили принять участие в опросах. Например, после размещения розничного онлайн-заказа на Amazon вы увидите всплывающее окно или электронное письмо с вопросом: «Как прошла доставка?» с опцией «Было здорово» или «Не очень хорошо». Вы также можете увидеть QR-код или ссылку на чеке быстрого питания с просьбой оставить отзыв о полученной вами услуге, часто сопровождаемой возможностью выиграть приз. Эти опросы собирают данные, чтобы лучше понять, как клиенты рассматривают различные аспекты бизнеса исследователя.

Благодаря своей гибкости опросы могут быть автоматизированными или ручными и позволяют измерять как количественные, так и качественные данные даже в рамках одного и того же опроса. Форматами опроса являются бумажная анкета, в которой студентам задают несколько быстрых вопросов об их университете, и автоматизированная анкета в мобильном приложении. Обычно опросы собирают первичные данные, но исследователь может также проанализировать существующие результаты опроса в качестве вторичного источника, чтобы сделать выводы.

Интервью аналогичны опросам, но предполагают прямое общение между исследователями и участниками. Вместо простого заполнения формы для ответов на вопросы этот метод сбора данных может осуществляться лично, по телефону или посредством видеозвонка и дает целевой аудитории возможность открыто ответить своими мыслями и чувствами. Интервью могут быть структурированными, полуструктурированными и неструктурированными. Структурированные интервью основаны на заранее определенном наборе вопросов, которые задаются всем одинаково. Полуструктурированные интервью основаны на базовом наборе вопросов, но позволяют интервьюеру задавать динамические дополнительные вопросы. Неструктурированные интервью направлены на сбор информации или отзывов по теме и носят в основном разговорный характер с наибольшим пространством для исследования.

Каждый метод имеет свой вариант использования. Структурированное интервью отлично подходит для сбора количественных данных, тогда как неструктурированное интервью позволяет исследователям сразу же узнать мысли и реакции участников. Интервью, как и опросы, также используются в нескольких отраслях: от здравоохранения и технологий до розничной торговли и услуг. Исследовательский центр Pew провел полуструктурированные интервью с 13 журналистами и редакторами, чтобы лучше понять, что «новости» означают для американцев сегодня, задав такие вопросы, как: «Когда вы смотрите на технологические изменения и потребительские привычки в информационной индустрии, верите ли вы, что определение новостей меняется/эволюционирует?»

Интервью особенно полезны из-за глубины данных, которые они могут собрать, но поскольку они обычно проводятся вручную, они могут быть очень ресурсоемкими (особенно при работе с большим количеством участников). Как и опросы, интервью изначально являются первичным источником данных, но их стенограммы впоследствии можно интерпретировать и использовать в качестве вторичных источников. Они также могут охватывать как количественные, так и качественные вопросы.

Фокус-группы аналогичны интервью, но включают в себя небольшие группы примерно из шести-десяти участников, которые собираются вместе с модератором для обсуждения темы и записи ответов. Модератор руководит группой лично или посредством видеозвонка, задавая вопросы и поощряя беседу. У всех участников есть возможность поделиться своими мыслями и чувствами, что может вызвать новые идеи, которые могут быть не раскрыты в ходе дискуссий один на один. Это также дает модератору общее представление о том, как группа реагирует в целом.

Фокус-группы, как и упомянутые ранее методы сбора данных, применимы к широкому спектру отраслей, включая технологии, здравоохранение и многие другие. В исследовании Американского журнала Lifestyle Medicine под названием «Ожидания пациентов: качественное исследование того, чего пациенты хотят от своих поставщиков медицинских услуг, чтобы поддержать их в здоровом старении», исследователи провели 22 одночасовые фокус-группы среди разнообразной группы из 79 участников. В результате дискуссий были сделаны три качественных вывода: пациенты хотят уважения и сотрудничества, информации об альтернативах лекарствам и информации о профилактической помощи.

Фокус-группы почти всегда проводятся вручную и обычно направлены на сбор качественных данных. Количественные данные также могут быть собраны, хотя обычно это не является предметом обсуждения. В то время как модератор, собирающий данные непосредственно от участников, дает первичные данные, запись фокус-группы может служить источником вторичных данных в последующих исследованиях.

Вместо того, чтобы полагаться в первую очередь на задание вопросов участникам, метод наблюдения за сбором данных предполагает наблюдение за поведением и взаимодействием людей для записи результатов. Наблюдение может принимать разные формы в зависимости от того, насколько исследователь направляет участников и взаимодействует с окружающей средой — здесь мы обсудим три распространенных метода наблюдения. При натуралистическом наблюдении исследователь не вмешивается и не дает каких-либо указаний демографической группе или области, которую он исследует. Исследователи просто наблюдают и записывают, например, наблюдая, как покупатели в супермаркете перемещаются между рядами и сколько времени они проводят в каждом из них.

Включенное наблюдение аналогично, но предполагает непосредственное участие исследователя в изучаемом процессе и, возможно, взаимодействие с другими субъектами. Возвращаясь к примеру с супермаркетом, исследователь, занимающийся включенным наблюдением, может работать вместе с персоналом, чтобы лучше понять, как сотрудники приветствуют клиентов, управляют запасами и выполняют повседневные обязанности. Контролируемое наблюдение гораздо более структурировано: добровольных участников помещают в заранее определенные условия, например в офис или лабораторию, и просят их выполнить задание или отреагировать на стимулы. Эти методы также не обязательно являются взаимоисключающими. Например, наблюдение может быть как участвующим, так и контролируемым.

Наблюдения полезны, потому что они позволяют исследователям понять, что люди на самом деле делают естественным образом, а не то, о чем они могут подумать в качестве ответа на вопрос интервью. Обычно они проводятся вручную, хотя для автоматического наблюдения можно использовать системы камер и датчики, которые могут предоставлять как качественные, так и количественные данные.

При сборе данных анализ документов — это именно то, на что это похоже. Исследователи используют существующие записи, отчеты, публикации в социальных сетях, интервью и другие данные для выявления закономерностей, принятия обоснованных решений и создания таких ресурсов, как инфографика. Это дает некоторые существенные преимущества — и создает несколько важных недостатков — по сравнению с методами сбора данных, которые требуют от исследователя задавать вопросы непосредственно участникам. Анализ документов позволяет исследовательской группе просматривать большие объемы данных без набора участников или проведения интервью, опросов или фокус-групп самостоятельно.

Используя этот метод, исследователи могут легко получить как количественные, так и качественные данные, при условии, что исследования, которые они ищут, уже существуют. Например, продавец Amazon может изучать отзывы пользователей о продукте, чтобы определить качественные данные, например, какие жалобы возникают чаще всего и какие аспекты больше всего интересуют его клиентов. Что касается количественного анализа, исследователь может проанализировать финансовые отчеты компании за последние несколько лет, чтобы получить представление об изменениях доходов и расходов. Но сделать это можно только в том случае, если документы уже имеются.

Это один из основных недостатков анализа документов: конкретная тема, которую ищет исследователь, возможно, не была ранее изучена и зафиксирована. Записанные данные также могут быть ненадежными, устаревшими или неточными (как в случае с поддельными обзорами Amazon). Вот почему исследователю крайне важно проверять и проверять источники информации, которые он использует. Анализ документов может представлять собой первичные данные, хотя он часто опирается на вторичные данные, которые изначально изучались для другой цели.