Репост из: Альянс цифровых гуманитарных проектов
#исследования : неполевая беседа с Еленой Каганой. Елена ведёт канал «какая-то библиотека» и менеджером по исследованиям в Т-банке.
— Как понять, что мне (например, студентке или работнице библиотеки) нужно провести именно кабинетное исследование? На какие вопросы оно может ответить?
— Если коротко:
Хочешь понять рынок → кабинетное.
Хочешь понять людей → полевое.
Кабинетные исследования — это про структуру, контекст, факты, тренды.
Они помогают ответить на вопросы типа:
• Что другие исследователи написали по моей теме?
• Какие есть компании, игроки, продукты?
• Какие технологии внедряются?
• Каковы объёмы производства/продаж/спроса?
• Как устроено законодательство в области X?
📚 Источники: статьи, отчёты, статистика, официальные базы, СМИ, научные публикации, метаобзоры.
— Как работать с источниками данных, и есть ли способ отличить более достоверные от тех, которым не стоит доверять? Работают ли цифровые проекты (типа тех, что у нас в конкурсе — как источники данных)?
— Не читайте перед обедом советских газет!
На практике я редко сталкиваюсь с источниками, которые прямо и грубо врут. Откровенные фейки — скорее исключение. То есть вопрос достоверности возникает не так уж часто, особенно если вы не строите всё своё кабинетное исследование исключительно на материалах СМИ. А ведь именно в СМИ чаще всего встречаются интервью, мнения, ошибки, жёлтая подача — и, соответственно, более высокий риск искажений.
Но, поверьте, если ваша главная проблема — фейки в новостях, значит, у вас, скорее всего, не столько вопрос с достоверностью, сколько с самой логикой построения исследования. Если же всё-таки приходится разбираться с сомнительными медиа-материалами, рекомендую использовать алгоритм IMVAIN — он поможет быстро и структурно оценить, насколько можно доверять источнику.
И да, цифровые проекты могут быть источником для кабинетного исследования. Вот, например, Пушкин цифровой — это отличный источник для кабинетного исследования про Пушкина. Национальный корпус русского языка можно использовать, если вы делаете исследование на базе лингвистического анализа и проводите условный LDA новостей. Так что выбор источников зависит от цели исследования.
Кабинетное исследование — это не только про рынок. Это любое исследование, которое можно провести, имея доступ к источникам и ноутбук, без необходимости опрашивать людей или выезжать «в поле».
В этом смысле, например, «Пушкин » — сразу и источник данных (вторичный источник информации), и объект анализа (первичный источник информации), в зависимости от целей исследования.
- Если ты исследуешь цифровые гуманитарные проекты в России, ПЦ — это объект исследования: ты можешь анализировать его бизнес-модель, юнит-экономику, структуру данных, функции и т.д.
- Если ты исследуешь наследие Пушкина, лингвистические особенности его текстов, или подходы к оцифровке литературных архивов — ПЦ становится источником данных: он предоставляет тебе тексты, рукописи, комментарии, метаданные.
Он дает готовую информацию, не требует полевых методов, и позволяет извлекать как количественные, так и качественные данные.
— Что тебе было бы интересно узнать о пользователях цифровых проектов или других аспектах их (проектов) существования?
— Мне больше интересно узнавать про компании, их бизнес-модели и экономику. Что касается цифровых гуманитарных проектов, я бы очень хотела узнать, как устроена их юнит-экономика.
— Посоветуй, пожалуйста, цифровые инструменты для кабинетных и инструкции по их использованию (знаю, что есть твои, они классные и можно их)?
— Гугл Поиск, Эксель, Python и любой интерпретатор для него. А, и Блокнот. Все остальное – от лукавого (и ИИ тоже! Чем больше пользуюсь, тем меньше его рекомендую). Кабинетные исследования – это ручной труд по поиску и анализу информации. Тут мало, что можно автоматизировать.
— Как понять, что мне (например, студентке или работнице библиотеки) нужно провести именно кабинетное исследование? На какие вопросы оно может ответить?
— Если коротко:
Хочешь понять рынок → кабинетное.
Хочешь понять людей → полевое.
Кабинетные исследования — это про структуру, контекст, факты, тренды.
Они помогают ответить на вопросы типа:
• Что другие исследователи написали по моей теме?
• Какие есть компании, игроки, продукты?
• Какие технологии внедряются?
• Каковы объёмы производства/продаж/спроса?
• Как устроено законодательство в области X?
📚 Источники: статьи, отчёты, статистика, официальные базы, СМИ, научные публикации, метаобзоры.
— Как работать с источниками данных, и есть ли способ отличить более достоверные от тех, которым не стоит доверять? Работают ли цифровые проекты (типа тех, что у нас в конкурсе — как источники данных)?
— Не читайте перед обедом советских газет!
На практике я редко сталкиваюсь с источниками, которые прямо и грубо врут. Откровенные фейки — скорее исключение. То есть вопрос достоверности возникает не так уж часто, особенно если вы не строите всё своё кабинетное исследование исключительно на материалах СМИ. А ведь именно в СМИ чаще всего встречаются интервью, мнения, ошибки, жёлтая подача — и, соответственно, более высокий риск искажений.
Но, поверьте, если ваша главная проблема — фейки в новостях, значит, у вас, скорее всего, не столько вопрос с достоверностью, сколько с самой логикой построения исследования. Если же всё-таки приходится разбираться с сомнительными медиа-материалами, рекомендую использовать алгоритм IMVAIN — он поможет быстро и структурно оценить, насколько можно доверять источнику.
И да, цифровые проекты могут быть источником для кабинетного исследования. Вот, например, Пушкин цифровой — это отличный источник для кабинетного исследования про Пушкина. Национальный корпус русского языка можно использовать, если вы делаете исследование на базе лингвистического анализа и проводите условный LDA новостей. Так что выбор источников зависит от цели исследования.
Кабинетное исследование — это не только про рынок. Это любое исследование, которое можно провести, имея доступ к источникам и ноутбук, без необходимости опрашивать людей или выезжать «в поле».
В этом смысле, например, «Пушкин » — сразу и источник данных (вторичный источник информации), и объект анализа (первичный источник информации), в зависимости от целей исследования.
- Если ты исследуешь цифровые гуманитарные проекты в России, ПЦ — это объект исследования: ты можешь анализировать его бизнес-модель, юнит-экономику, структуру данных, функции и т.д.
- Если ты исследуешь наследие Пушкина, лингвистические особенности его текстов, или подходы к оцифровке литературных архивов — ПЦ становится источником данных: он предоставляет тебе тексты, рукописи, комментарии, метаданные.
Он дает готовую информацию, не требует полевых методов, и позволяет извлекать как количественные, так и качественные данные.
— Что тебе было бы интересно узнать о пользователях цифровых проектов или других аспектах их (проектов) существования?
— Мне больше интересно узнавать про компании, их бизнес-модели и экономику. Что касается цифровых гуманитарных проектов, я бы очень хотела узнать, как устроена их юнит-экономика.
— Посоветуй, пожалуйста, цифровые инструменты для кабинетных и инструкции по их использованию (знаю, что есть твои, они классные и можно их)?
— Гугл Поиск, Эксель, Python и любой интерпретатор для него. А, и Блокнот. Все остальное – от лукавого (и ИИ тоже! Чем больше пользуюсь, тем меньше его рекомендую). Кабинетные исследования – это ручной труд по поиску и анализу информации. Тут мало, что можно автоматизировать.