A research तरीका for developing theory from data.
- कार्यप्रणाली: विचार, समस्या समाधान
आधार सामग्री विश्लेषण द्वारा बने सिद्धांत
आधार सामग्री विश्लेषण द्वारा बने सिद्धांत
- प्रसरण का विश्लेषण (एनोवा), निरंतर सुधार, नवाचार, क्रियाविधि, प्रक्रिया सुधार, अनुसंधान और विकास, उपयोगकर्ता-केंद्रित डिज़ाइन
उद्देश्य:
इसका उपयोग कैसे किया जाता है:
- सामाजिक विज्ञान में एक व्यवस्थित पद्धति जिसमें आंकड़ों के व्यवस्थित संग्रह और विश्लेषण के माध्यम से सिद्धांतों का निर्माण किया जाता है। यह एक आगमनात्मक दृष्टिकोण है जो आंकड़ों से शुरू होता है और उससे एक सिद्धांत का निर्माण करता है।
फायदे
- यह वास्तविक दुनिया के आंकड़ों पर आधारित सिद्धांत प्रस्तुत करता है; गुणात्मक अनुसंधान के लिए एक कठोर और व्यवस्थित दृष्टिकोण प्रदान करता है।
नुकसान
- इसे संचालित करने में समय लग सकता है और यह जटिल हो सकता है; इसके लिए डेटा की गहरी समझ और अमूर्त रूप से सोचने की क्षमता की आवश्यकता होती है।
श्रेणियाँ:
- विचार, समस्या समाधान
इसके लिए सबसे अच्छा:
- गुणात्मक आंकड़ों के आधार पर किसी सामाजिक घटना के बारे में एक नया सिद्धांत या समझ विकसित करना।
ग्राउंडेड थ्योरी पद्धति उपयोगकर्ता अनुभव डिज़ाइन जैसे संदर्भों में विशेष रूप से प्रभावी है, जहाँ वास्तविक आवश्यकताओं को पूरा करने वाले उत्पादों को विकसित करने के लिए उपयोगकर्ता के व्यवहार और दृष्टिकोण को समझना आवश्यक है। इसका उपयोग आमतौर पर स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और प्रौद्योगिकी जैसे उद्योगों में किया जाता है, जहाँ गुणात्मक अंतर्दृष्टि ऐसे नवाचारों को जन्म दे सकती है जो लक्षित दर्शकों के साथ गहराई से जुड़ते हैं। यह पद्धति उत्पाद विकास के प्रारंभिक चरण में विशेष रूप से लागू होती है, जहाँ साक्षात्कार, अवलोकन या फोकस समूहों के माध्यम से प्रारंभिक उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया एकत्र की जाती है। प्रतिभागियों में आमतौर पर अंतिम उपयोगकर्ता, हितधारक, डिज़ाइनर और शोधकर्ता शामिल होते हैं जो सहयोगात्मक रूप से डेटा संग्रह और पुनरावृत्ति विश्लेषण में संलग्न होते हैं। पुनरावृत्ति प्रक्रिया एक लचीला दृष्टिकोण प्रदान करती है, जहाँ उभरते सिद्धांत बाद के डिज़ाइन परिवर्तनों को सीधे प्रभावित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक तकनीकी कंपनी किसी नए एप्लिकेशन के साथ उपयोगकर्ता की बातचीत का विश्लेषण करने के लिए ग्राउंडेड थ्योरी का उपयोग कर सकती है, और परिणामस्वरूप पूर्वकल्पित धारणाओं के बजाय ठोस उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के आधार पर सुविधाओं को अनुकूलित कर सकती है। यह सुनिश्चित करता है कि परिणामी डिज़ाइन अनुमानों के बजाय वास्तविक उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को प्रतिबिंबित करता है, जिससे अधिक प्रभावी समाधान संभव हो पाते हैं। जो कंपनियां इस पद्धति को अपनाती हैं, उन्हें इसके कठोर लेकिन अनुकूलनीय गुणों से लाभ होता है, जिससे उनके उत्पाद से जुड़ी सामाजिक पेचीदगियों की गहन समझ से विकसित अभूतपूर्व नवाचार हो सकते हैं।
इस पद्धति के प्रमुख चरण
- ओपन कोडिंग: डेटा में अवधारणाओं को पहचानें और लेबल करें।
- अक्षीय कोडिंग: श्रेणियों और उपश्रेणियों के बीच संबंध स्थापित करना।
- चयनात्मक कोडिंग: मूल श्रेणी को एकीकृत और परिष्कृत करके एक सुसंगत सिद्धांत में परिवर्तित करना।
- सैद्धांतिक नमूनाकरण: उभरते सिद्धांत को परिष्कृत करने के लिए लगातार डेटा एकत्र करना और उसका विश्लेषण करना।
- मेमो लेखन: सैद्धांतिक विकास के लिए डेटा और कोड पर विचारों और चिंतन को दस्तावेज़ित करना।
- निरंतर तुलना: सिद्धांत को बेहतर बनाने के लिए नए डेटा की तुलना मौजूदा कोड और श्रेणियों से करें।
प्रो टिप्स
- शोध प्रक्रिया के दौरान व्यापक सैद्धांतिक नमूनाकरण करें ताकि विविध और प्रतिनिधि डेटा सुनिश्चित हो सके, जिससे उभरते सिद्धांतों की समृद्धि बढ़ सके।
- सभी कोडिंग प्रक्रियाओं को सावधानीपूर्वक प्रलेखित करें, जिससे समय के साथ श्रेणियों और गुणों के विकास को पारदर्शी रूप से ट्रैक किया जा सके, जो निष्कर्षों को मान्य करने में सहायक होता है।
- सैद्धांतिक ढाँचों को परिष्कृत करने और व्यापक प्रयोज्यता की पहचान करने के लिए न केवल आंकड़ों के भीतर बल्कि विभिन्न अध्ययनों के बीच भी निरंतर तुलनात्मक विश्लेषण में संलग्न रहें।
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ऐतिहासिक संदर्भ
(यदि तिथि अज्ञात है या प्रासंगिक नहीं है, उदाहरण के लिए "द्रव यांत्रिकी", तो इसके उल्लेखनीय उद्भव का एक अनुमानित आंकड़ा प्रदान किया गया है)
