Työkaluja laadulliseen tutkimukseen

 

Työkaluja laadulliseen tutkimukseen

#

Kun tutkimuksen aineisto on kerätty, on sen analyysin aika. Tutkija on yleensä ennen aineiston keräämistä miettinyt, mikä olisi hyvä tapa käsitellä aineistoa ja tehdä siitä analyysiä. Perinteisesti kvantitatiiviseen tutkimukseen on käytetty joko Excell- ohjelmaa tai SPSS-ohjelmistoa (SPSS). Nämä ohjelmat ovatkin pääsääntöisesti tunnettuja myös ensimmäistä tutkielmaansa tekevien opiskelijoiden keskuudessa. Sen sijaan vähemmän tunnettuja työkaluja löytyy kvalitatiivisen (laadullisen) tutkimuksen tekemiseen tai ainakin niihin on kiinnitetty huomattavasti vähemmän huomiota. Usein kvalitatiivisia raportteja lukevalle jää mielikuva, että kenttämateriaalin valikoiva esittäminen riittää tutkimustuloksina. Usein käy jopa niin, että tutkimuksessa ei esitellä deskription valikoivia prosesseja. (Grönfors & Vilkka 2011, s. 84). Lukija ei siis voi arvioida tutkijan tekemiä valintoja eikä sitä, miten tutkija on johtopäätöksiinsä päätynyt.

Laadullinen aineisto kerätään vuorovaikutuksessa

Laadulliset aineistot kerätään tyypillisesti vuorovaikutuksessa kahden tai useamman henkilön välillä. Puhe ja toiminta puretaan (litteroidaan) yleensä kirjoitettuun muotoon, jotta aiheisto saadaan otettua haltuun ja sille voidaan suorittaa analyysejä. Litterointi vie huomattavan paljon aikaa ja se vaatii tarkkuutta tekijältään. Se on yleensä analyysin ensimmäinen vaihe, jossa tutkielman tekijä tutustuu aineistoonsa ja tekee samalla havaintoja ja tulkintoja keräämästään aineistosta. (Kallio, i.a.)

On tyypillistä, että kvalitatiivisen aineiston analysointi tapahtuu osin samanaikaisesti, kun aineistoa kerätään. Käytännössä aineistoa analysoi kenttätutkimuksen suorittanut henkilö itse. Aineistoa keräävä tutkija on itse osa kenttäaineistoa ja kvalitatiivisia tutkimusmenetelmiä käyttävä tutkija on osa analyysiä. Analyysi ja synteesi yhdistyvät kvalitatiivisen aineiston analysoinnissa. Käytännössä aineisto hajotetaan käsitteellisiksi osiksi ja näin saadut osat kootaan uudelleen synteesin avulla tieteellisiksi johtopäätöksiksi. (Grönfors & Vilkka 2011, s. 85.) Omien ennakko-oletusten ja asenteiden näkyväksi tekeminen on osa tutkimuksen luotettavuutta.

Grönfors & Vilkka (2011, s. 85) siteeraavat kantilaista ajatusta, joka kuuluu näin: ”Havainto ilman käsitystä on sokea, ja käsitys ilman havaintoa on tyhjä”. Kvalitatiivisiin menetelmiin nojautuva tutkija käyttää sekä deduktiivista että induktiivista logiikkaa. Käytännössä deduktiivinen logiikka ilmenee tavassa, miten tutkija lähestyy tutkimusongelmaa.

Analysointi voidaan jakaa kolmeen päävaiheeseen, joista ensimmäinen on abstrakti mielikuva kohderyhmästä ja sen luonteesta sekä abstrakti mielikuva strategioista, joilla aineistoa voidaan lähestyä. Toiseksi kokemusperäistä tutkimustietoa järjestetään ja sitä tarkastellaan yksityiskohtaisesti edellisen pohjalta. Tilannekohtainen analyysi on kolmantena. Siinä yhdistetään käsitteellinen ja kokemusperäinen loogisesti kokonaisuudeksi toisiinsa. (Grönfors & Vilkka, 2011, s. 85–86.)

Kvalitatiivisen aineiston käsittely

Kvalitatiivinen aineisto on usein sirpaleista. Se voi sisältää niin äänitteitä, muistiinpanoja, erilaisia dokumenttiaineistoja jne. tutkija kirjoittaa aineiston yleensä puhtaaksi ja samalla hän tekee analyysiä materiaalin pohjalta. Usein valikoiva litterointi äänitteistä riittää tarvittavien kenttäkuvausten saamiseksi. Aineiston jäsentäminen on, etenkin ensimmäistä tutkielmaansa tekevälle, suuri haaste. Menetelmäkirjallisuudesta on haastava löytää yksiselitteistä systemaattista mallia. Mallin puuttuminen tekee tutkielman tekemisestä haastavaa. (Grönfors & Vilkka, 2011, s. 91.) Tässä kohdassa punnitaan tutkielman tekijän motivaatio ja kyky haastaa itsensä oppimaan uutta.

Aineiston käsittelyä helpottavia vinkkejä ovat muun muassa muistiinpanojen tekeminen aineistosta. Jos on kyse äänitteestä, kannattaa siitä valita tieto, joka on tutkimuksen kannalta merkityksellistä ja käyttökelpoista. Äänitteen kohta (aika) kannattaa merkitä muistiinpanoon, jotta sen löytäminen on helpompaa, jos kohta täytyy etsiä nauhalta uudelleen. (Grönfors & Vilkka, 2011, s. 91–92.)

Laadullista analyysia tehdään useilla eri menetelmillä. Teemoittelu, koodaaminen ja tyypittely ovat perinteisiä välineitä laadullista analyysiä tehtäessä. Käytännössä näitä usein pidetään sisällönanalyysin muotoina. Käytännössä, kun aineisto on muutettu tutkittavaan muotoon, tutkija ryhtyy analysoimaan aineistoa valitsemansa menetelmän avulla. Analyysi ei siis ole vain aineiston teknistä jäsentämistä, vaan se on salapoliisityötä, jossa tutkija etsii ja jäsentää tutkimusongelman kannalta merkityksellisimmät asiat. Analyysiprosessi etenee käytännössä ajattelemalla ja kirjoittamalla, ja kirjoittamalla yhä uudelleen. Se ei ole analyysiä, että tutkija esittelee katkelmia aineistosta ja kertoo omin sanoin, mitä aineistossa on.  Analyysissa tutkija kertoo, mitä menetelmää hän on käyttänyt, millaisia apuvälineitä hän on hyödyntänyt ja miten hän on analyysinsä tehnyt. Hän myös selittää, miksi hän on mitäkin tehnyt. (Günther, Hasanen & Juhila, i.a.)

Ohjelmistoja kvalitatiivisen aineiston analyysiin löytyy runsaasti

Ohjelmistot, joita on kehitetty kvalitatiivisen aineiston analyysiin ovat kehittyneet harppauksin, ja niihin kannattaa tutustua ja hyödyntää kun on aika analysoida keräämäänsä aineistoa. Tässä esitellään muutamia tällaisia ohjelmistoja, joista tutkimuksen tekijä todennäköisesti hyötyy.

Express Scribe Transcription Software (i.a.) on ohjelma, jolla on mahdollista litteroida äänitallennettu ohjelma. Transana (i.a.) ohjelmistolla puolestaan on mahdollisuus litteroida video- ja äänitallenteita ja Elan (i.a.) -ohjelmisto on puolestaan sanallisen ja kehollisen toiminnan litterointiin.

Sivustolla Pat Research on esitelty 19 ilmaista kvalitatiivisen datan analyysiin tarkoitettua ohjelmaa (Pat Research, i.a.) ja samalta sivustolta löytyy parhaat 14 kvalitatiivisen datan analyysiin tarkoitettujen ohjelmien listaus (Pat Research, i.a.a).

Esimerkiksi sisällönhakua voidaan käyttää sisällönanalyysissa, tiedon visualisoinnissa ja raportoinnissa ja tiedon kartoituksessa. Parhailla ohjelmistotyökaluilla voidaan hakea tietoa videoista, äänitiedostoista, grafiikasta ja muista laadullisen tiedon lähteistä. Tietojen visualisointiin ja raportointiin suunnitellut analyysiohjelmistot mahdollistavat niin haastattelujen, kyselyjen kuin videoiden visualisoinnin. Ja useimmat laadulliset data-analyysisovellukset mahdollistavat raporttien luomisen organisaation tarpeiden mukaan. Niiden avulla myös sellaiset käyttäjät, jotka eivät ole ohjelmien käyttämisessä teknisesti huippulahjakkaita, kykenevät tuottamaan näiden ohjelmistojen avulla dataa. Erilaiset QDA (Qualitative Data Analysis) -ohjelmistot sisältävät työkaluja, joiden avulla voidaan koodata, tehdä erilaisia syy-seuraussuhde karttoja ja muuta visuaalista aineistoa tukemaan ja havainnollistamaan löydöksiä. (Pat Research, i.a.) Top 19 Free Qualitative Data Analysis Software.)

Kotimainen kvalitatiivisen tutkimuksen työkalu CMAP3. Sen avulla voidaan aineistosta muodostaa kausaalikarttoja. Ohjelma on professori (emeritus) Mauri Laukkasen kehittämä. Laukkasen ohjelmisto on ladattavissa Itä-Suomen yliopiston verkkosivustolta. (Laukkanen, i.a.) Laukkasen (2018) teos, Mitä he oikein ajattelevat? Kausaalikartat tutkimusmenetelmänä käsittelee kausaalikarttatutkimusta, sen käsiteperustaa ja toteuttamisen tapoja. Kirjasta saa hyvän käsityksen siitä, miten kausaalikarttatutkimusta tehdään käytännössä ja miten eri lähestymistavoissa ratkaistaan tutkimuksen keskeisiä tehtäviä. Kirjassa otetaan kantaa myös siihen, millaiseen tutkimukseen kausaalikartat sopivat parhaiten ja vastaavasti siinä pohditaan myös sitä, mihin tätä menetelmää ei tulisi käyttää.

Mikään uusi asia kausaalikartat eivät ole. Laukkasen (2018, s. 17) mukaan niitä alettiin laajemmin käyttää yhteiskuntatieteellisessä tutkimuksessa 1970-luvan loppupuolella.

Tutkimuksen tekeminen on uskallusta oppia uutta

Tutkimuksen tekeminen on uskaltautumista omalle epämukavuusalueelle. Uuden oppiminen tapahtuu juuri siellä. Tutkielman tekemiseen kannattaa suhtautua niin kuin seikkailuun. Esteistä ei kannata lannistua. On yleensä palkitsevaa, kun keksii keinot, miten voi mennä mukavasti eteenpäin.

Harjoittelu tekee mestarin, on vanha kulunut sanonta. Se kuitenkin pitää paikkansa myös tutkimuksen tekemisessä.

Margit Mannila
lehtori, KTT
SeAMK

Margit Mannila on lehtori ja KTT SeAMKissa, joka innostuu erityisesti yrittäjyydestä ja ympäristöoikeudesta. Mannilan intohimona on uusien asioiden oppiminen ja hän jäsentää asioita mielellään kirjoittamalla.

Lähteet

Elan. (i.a.). The Language Archive. Viitattu 7.2.2023. https://archive.mpi.nl/tla/elan/download

Express Scribe Transcription Software (i.a.). Foot Pedal Controlled Digital Transcription Audio Player Viitattu 7.2.2023. https://www.nch.com.au/scribe/index.html

Grönfors, M. & Vilkka, H. (toim.) (2011). Laadullisen tutkimuksen kenttätyömenetelmät. SoFia-Sosiologi-Filosofiapu. Hämeenlinna. Viitattu 7.2.2023. http://vilkka.fi/books/Laadullisen_tutkimuksen.pdf

Günther, K., Hasanen, K. & Juhila, K. Johdanto: Analyysi ja tulkinta. Teoksessa Jaana Vuori (toim.) Laadullisen tutkimuksen verkkokäsikirja. Tampere: Yhteiskuntatieteellinen tietoarkisto. Viitattu 7.2.2023. https://www.fsd.tuni.fi/fi/palvelut/menetelmaopetus/kvali/analyysitavan-valinta-ja-yleiset-analyysitavat/analyysi-ja-tulkinta/

Kallio, A. (i.a.) Litterointi. Teoksessa Jaana Vuori (toim.) Laadullisen tutkimuksen verkkokäsikirja. Tampere: Yhteiskuntatieteellinen tietoarkisto. Viitattu 7.2.2023. https://www.fsd.tuni.fi/fi/palvelut/menetelmaopetus/kvali/laadullisen-tutkimuksen-prosessi/litterointi/

Laukkanen, M. (i.a). Mauri Laukkanen. Itä-Suomen yliopisto. Viitattu 7.2.2023. https://uefconnect.uef.fi/henkilo/mauri.laukkanen/

Laukkanen, M. (2018). Mitä he oikein ajattelevat? Kausaalikartat tutkimusmenetelmänä. Publications of the University of Eastern Finland. Generall Series. No 22. University of Eastern Finland. Kuopio. Viitattu 8.2.2023. https://erepo.uef.fi/bitstream/handle/123456789/19121/urn_isbn_978-952-61-2728-6.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Pat Research. (i.a.). Top 19 Free Qualitative Data Analysis Software. Viitattu 7.2.2023. https://www.predictiveanalyticstoday.com/top-free-qualitative-data-analysis-software/

Pat Research. (i.a.a.). Top 14 Qualitative Data Analysis Software. Viitattu 7.2.2023. https://www.predictiveanalyticstoday.com/top-qualitative-data-analysis-software/

SPSS. SPSS Finland Oy. Viitattu 7.2.2023. https://spss.fi/

Transana. Transana.com. Viitattu 7.2.2023. https://www.transana.com/

Comments