Sposobnost študenta za analitično mišljenje oziroma njegova analitična pronicljivost je izjemno pomembna za kakovostno diplomo, posebej za njen empirični del.  V tem okviru so v nadaljevanju obravnavani (A) opredelitev analitičnosti, (B) analitični proces ter  (C) posebnosti družboslovja, kjer je navedenih tudi nekaj  (D) ilustracij.

A. Opredelitev analitičnosti

Analitičnost je deloma osebnostna lastnost, ki jo študent ima ali pa je nima, deloma pa jo je mogoče tudi razviti. V veliki meri je celoten študij pravzaprav namenjen razvoju analitičnega pristopa do problemov nasploh in specifičnega analitičnega razmišljanja na določenem (strokovnem) področju. Pri analitičnosti gre predvsem za naslednje:

  • za zmožnost, da znamo iz goščave podatkov in empiričnih dejstev učinkovito (hitro, pravilno, poglobljeno) izluščiti, kaj je bistvo, kaj je trend v ozadju, kakšne so povezave, in kakšna so na določeni točki prava vprašanja;
  • za zmožnost odkrivanja zakonitosti in vzorcev (angl. pattern), za posploševanje oziroma za induktivno sklepanje in za povezovane obstoječih dejstev oziroma za deduktivne izpeljave (glej razdelek 2.2 Indukcija in dedukcija);
  • za sposobnost, da se v analitičnem procesu ustrezno orientiramo oziroma samo-usmerjamo glede določanja nadaljnjih analitičnih korakov.

V analitičnem procesu moramo po pregledu določenega vira ali po izvedbi določene analize vsakič znova sprejeti odločitev o tem, kaj bo – glede na pretekle analize, ugotovitve,  okoliščine, veliko sliko (angl. big picture) in predvsem glede na cilje našega raziskovanja – naš naslednji korak. V okviru empiričnega proučevanja smo namreč pogosto pred odločitvijo, da analizo zaključimo in strnemo dosedanje rezultate, ali pa se odločimo še za eno dodatno analizo, za še en izračun, za še en eksperiment, za pregled še enega vira, za še en krog iskanja prek spleta, za še en intervju z izvedencem, za še eno prebiranje pomembne literature ipd.

Če se na določeni točki odločimo za nadaljnje korake analiziranja oziroma raziskovanja, je pri tem bistveno, kako določimo naslednji korak, kakšne so njegove metodološke in tehnične podrobnosti ter nivo poglobljenosti. Izbira ustreznega oziroma optimalnega zaporedja korakov je pri tem izjemnega pomena in v tem pogledu so med študenti (in ljudmi nasploh) velike razlike.

Kadar ima študent šibko razvito analitično mišljenje, potrebuje pri določanju korakov empirične analize več pomoči mentorja, sicer lahko zatava v povsem zgrešeno smer. V skrajnem primeru so potrebni celo tedenski sestanki, kjer mentor na osnovi opravljenega tedenskega dela vsakič znova usmerja študenta o nadaljnjem poteku analitičnega procesa.

Analitičnost se torej nanaša na proces, katerega rezultat je smiselna razlaga pojavov, dejstev, trendov in številk.  Pogosto gre pri tem za podobno iskanja resnice in določanja naslednjih korakov kot na nekaterih drugih področjih:

  • zdravnik ima pri iskanju vzroka bolezenskih težav v začetku na voljo le nejasne simptome, ki jih mora z dodatnimi analizami, poizvedbami in raziskavami, določanimi sprotno oziroma iterativno, umestiti v ustrezen okvir razumevanja in poiskati ne le razlago, ampak tudi rešitev oziroma obravnavo;
  • detektiv ima pri razkrivanju kriminalnega dejanja v začetku na voljo le neke pomanjkljive indice in mora na tej osnovi usmerjati nadaljnje korake in smeri preiskovanja, da bi se dokopal do razumevanja dejanskega stanja;
  • mehanik mora pri odkrivanju okvare v določeni napravi z različnimi dodatnimi preverjanji postopno diagnosticirati naravo težav, kar je nato osnova za popravilo;
  • raziskovalni novinar mora za določen pojav (npr. škandal, konflikt, problem) presojati, katere dodatne poizvedbe in analize so smiselne, potrebne ali nujne, da čim preje sestaviti verodostojno razlago.

Neredko se analitičnost povezuje tudi s posebnim miselnim oziroma spoznavnim preskokom, ki se lahko zgodi, ko se v problematiko dovolj poglobimo. Gre za določen »klik« v možganih, ko nenadoma dobimo pravo idejo, ko naenkrat »uvidimo« določeno povezavo, ko se prikaže oziroma utrne (»kapne) ustrezna rešitev problema, ko »zagledamo« pravilno razlago, ko »začutimo« nadaljnjo smer analitičnega proučevanja.

Omenjeni preskok se povezuje tudi z intuicijo oziroma intuitivnim mišljenjem, ki lahko nadgradi analitično delo. Seveda pa se tovrsten preskok lahko zgodi le, če problematiko res dobro poznamo, kar pomeni, da jo smo jo pred tem temeljito analizirali. V nekaterih primerih, ko se je na problematiki (npr. raziskovalnem problemu) dlje časa delalo posebej intenzivno, se tovrsten uvid lahko zgodi v neki naključni nepovezani situaciji in lahko se odvije celo med spanjem. Ravno tako je res, da imajo nekateri ljudje intuitivno občutenje bolje razvito in zato razmeroma hitro zaslutijo oziroma začutijo rešitev, včasih tudi brez pretiranega predhodnega analitičnega poglabljanja.

V vsakem primeru moramo svoje analitične ugotovitve podpreti z ustreznimi viri, izpeljavami, kreativnimi rešitvami ali pa z dejstvi, ki smo jih empirično ugotovili. Pri tem moramo slediti ustreznemu toku argumentacije in tudi etike, tako kot je razdelano v podpoglavju o argumentaciji (4.2. Teorija in argumentacija). Posebej skrbni moramo biti, kadar se naše analize in ugotovitve razlikujejo od obstoječih študij ali od ustaljenih prepričanj v določeni stroki.

Pri vsem tem je nadvse pomembno, da v analitičnem procesu izluščimo neko novo informacijo, novo znanje, strokovno novost ali novo uporabo (glej 0.2 Element novosti). Vedno se torej naših analizah sprašujemo in iščemo, kaj je novega. Kadar naše ugotovitve zgolj potrjujejo obstoječe stanje na področju, to eksplicitno povemo in ne odkrivamo že odkritega (»tople vode«). V tem smislu v osrednjem analitičnem procesu, ki naj bi generiral glavno dodano vrednost naše diplome, ne smemo »ugotavljati« povsem trivialnih ugotovitev, že odkritih spoznanj, ter očitnih in nespornih dejstev.

Sestavni del analitičnega dela je tudi ustrezen prikaz in zapis ugotovitev oziroma rezultatov, kar mora biti izvedeno čim enostavnejše in razumljivejše, vendar ne na škodo strokovnosti. To je skoraj vedno mogoče izpeljati, čeprav terja nekoliko več dela, kot morda pričakujemo, in praviloma tudi več, kot smo ga pripravljeni vložiti.

B. Analitični proces

Če želimo narediti kakovostno in pronicljivo analizo, moramo kontinuirano poskrbeti predvsem za naslednje:

  • stalno povezovanje empiričnih ugotovitev z drugimi splošnimi znanji (splošno poznavanje problematike, teoretska literatura, povezana področja) in vsemi drugimi relevantnimi informacijami o proučevanem pojavu, npr. s prejšnjimi poročili, drugimi relevantnimi viri, novicami iz medijev. V primeru, ko obstaja neko podobno vsebinsko poročilo ali vir, ki se nanaša na preteklo obdobje, je nujno izdelati tudi vsebinske in po možnosti še časovne primerjave;
  • vzpostavljanje stalnega odnosa med empiričnimi ugotovitvami in svojim osnovnim raziskovalnim oziroma vsebinskim problemom. Vedno moramo imeti pred seboj osredotočenost na svoje diplome in na veliko sliko.

Ko v analitičnem procesu obravnavamo empirične vire in podatke, povezujemo in preverjamo dodatne informacije, se pri določenih vidikih ustavljamo, dodajamo nove poizvedbe, luščimo bistvene ugotovitve, sestavljamo trende ipd. Z zaporedjem navedenih aktivnosti vzpostavljamo tudi določen analitični tok raziskovanja, iskanja in poizvedovanja. Vse to lahko preide v raziskovalno strast, iskalni patos, spoznavno mrzlico oziroma vznemirjenje pri iskanju novega. Na tej osnovi lahko postane naše analitično raziskovanje tudi bistveno intenzivnejše, bolj poglobljeno, učinkovitejše in tudi zanimivejše ali celo zabavnejše (angl. fun). Zelo dobro je zato, da se v določenem obdobju raziskovanja oziroma pisanja v nas prebudi povečana zavzetost za obravnavo.

Pri tem je seveda treba paziti, da ne bi zaradi prevelike vneme nastala zaslepljenost ali celo obsedenosti z izkrivljenimi predstavami o realnosti, kar bi nas usmerjalo v napačno smer. Če zaslutimo, da zavijamo v napačno smer, je nujno opraviti formalno samo-refleksijo dogajanja, kjer se vprašam nekaj ključnih vprašanje:

  • Ali se moje aktivnosti gibljejo v začrtanem okviru zastavljenih ciljev?
  • Ali izvajam postopek argumentacije na etičen in strokovno korekten način (glej priporočila v podpoglavju 4.2 Teorija in argumentacija)?
  • Ali upoštevam vsa objektivno znana dejstva in predvsem morebitna opozorila, ki smo jih prejeli (od mentorja in drugih osebe) ali prebrali (v odgovarjajoči literaturi)?
  • Ali usmerjam svoj čas v ustrezne prioritetne naloge, kot so bile postavljene z načrtom?
  • Ali morda porabljam nesorazmerno veliko časa za manj pomembne vidike?

Še boljša je v takih primerih – posebej, kadar je precej očitno, da smo zabredli v napačno smer, hkrati pa se iz tega ne moremo izvleči sami – seveda povratna informacija s strani mentorja, zunanjega bralca ali dobrega poznavalca problematike.

Posebej velja opozoriti, da v raziskovalnem oziroma analitičnem zanosu včasih ne ločimo več dobro, kaj je na eni strani neposreden in nesporen rezultat, ki izhaja iz empiričnih analiz te drugih dejstev, in kaj je na drugi strani zgolj naša interpretacija teh rezultatov, ki pa je zgolj ena od možnih interpretacij. Za sam tok analitičnega raziskovanja morda to ločevanje niti ni tako pomembno, je pa nujno in bistveno v fazi predstavljanja, zapisovanja in zaključevanja ugotovitev. Problematika ločevanja objektivnih dejstev od subjektivne interpretacije – oziroma ločevanje informacije od komentarja – je bila v splošnem obravnavama že v podpoglavjih 4.2.5 Argumentacija in interpretacija in 4.1.2 Empirija, v nadaljevanju pa je predstavljena tudi na specifičnem primeru anket (4.3.4 Anketno raziskovanje) in statistike (4.3.6 Statistične analize).

C. Analitičnost v družboslovju

V okviru empiričnega raziskovanja v družboslovju je posebej pomembno, da analitične ugotovitve povzemajo bistvene odnose med spremenljivkami oziroma odgovarjajočimi koncepti. Pri vsaki analizi v družboslovju se je treba izogniti predvsem naslednjim osnovnim nevarnostim:

  1. prevelik determinizem pri odkrivanju in interpretaciji povezav. Za razliko od naravoslovja in tehnike, kjer določene zakonitosti vedno veljajo (npr. Newtonovi zakoni težnosti zagotavlja, da določeno objekt vedno pade navzdol), so v družboslovju povezave običajno zgolj stohastične, manj izrazite in se pojavljajo zgolj z določeno verjetnostjo. Če npr. ugotovimo, da ženske v večji meri podpirajo določeno politično stranko, to nikakor ne pomeni, da jo podpirajo vse ženske, ampak npr. 10 % (v primerjavi z 7 % med moškimi). Podobno lahko navedena povezanost pomeni določeno verjetnosti, da bo tako tudi naslednje leto, ni pa to nujno. V procesu odkrivanja in interpretacije povezav moramo biti v družboslovju zato zelo previdni;
  2. navajanje prevelikih podrobnosti, ki v resnici za naš problem, cilj in namen niso pomembne oziroma niso dovolj relevantne (glej tudi 4.3.6 Statistične analize, točka E. Pomembnost in relevantnost). Če določena podrobnost (npr. regija ali tip naselja respondentov) za naš problem ni relevantna, potem je enostavno ne analiziramo in je v diplomo niti ne vključujemo;
  3. vključevanje množice podatkov in indikatorjev, ki niso integrirani oziroma med seboj niso povezani z rdečo nitjo, ampak se navajajo zgolj mehanično. Tako se včasih npr. navaja kar vse korelacijske koeficiente, vse standardne odklone, vse variance in vsa povprečja, čeprav vse to ni ni povezano z cilji naše diplome;
  4. odsotnost glavne oziroma sumarne analitične ugotovitve, ki prežema celoten analitičen tok in zajema bistveno,
  5. odsotnost ustreznega primerjalnega okvira. Tako npr. podatek, da je v določenem podjetju indeks zadovoljstva 3.4, ne pomeni ničesar, če ga ne primerjamo z drugimi podjetji in s splošnimi vrednosti tega indeksa. Za ugotovitve, ki nimajo nobenega primerjalnega okvira, velja premisliti, če so sploh potrebne. Nekaj primerjalnih okvirov za interpretacijo povprečij ordinalne spremenljivke na lestvici 1-5 je navedenih v razdelku 4.3.5 Statistične analize, točka K.

D. Povezanost spremenljivk

Eden od ključnih segmentov analitičnega procesa je ugotavljanja in povzemanje bistvene povezanosti med spremenljivkami. V nadaljevanju je podanih nekaj primerov oziroma ilustracij analitičnih ugotovitev, ki se nanašajo na statistično interpretacijo povezanosti enega, dveh, treh ali več konceptov oziroma spremenljivk.

  • Analiza ene spremenljivke (univariatna analiza). V primeru ene spremenljivke se analitičnost omejuje na glavne opisne statistike (predvsem povprečje), ki jih je treba jasno in smiselno umestiti v nek primerjalni okvir. Tako npr. pri zadovoljstvu zaposlenih 2.8 na lestvici 1-5 navedemo, utemeljimo in poudarimo, da gre glede na standarde tega področja (glej razdelek 4.3.5 Statistične analize, točka K) za »kritično nizko zadovoljstvo«. Podobno velja za odgovarjajoče ugotovitve kvalitativne analize, ki bi v tem primeru morda navajala, da so »zaposleni v kvalitativnih intervjujih izražali izjemno visoko nezadovoljstvo«. V obeh primerih bi nato, na osnovi dodatnih analiz, podali tudi vsebinsko interpretacijo vzrokov za ugotovljen nizko zadovoljstvo. Enaka priporočila kot za interpretacijo povprečja veljajo tudi za ostale mere srednjih vrednosti (mediana, modus, geometrijsko sredino, harmonično sredino) in druge univariatne statistike (npr. kvantili in ostale mere razpršenosti). V primeru standardnega odklona (angl. standard deviation – SD) spremenljivke (npr. povprečna plača), za katero v grobem pričakujemo normalno porazdelitev, smo pri interpretaciji posebej pozorni na razmerje med standardnim odklonom in povprečjem, kar imenujemo tudi koeficient variacije. Če je to razmerje za spremenljivko, ki odraža določen družboslovni pojav, večje od 0.5 ali celo večje od 1.0, potem kot prvo raziščemo vzroke (npr. morda obstajajo osamelci, ki jih je smiselno odstraniti, ali pa celo obstajajo v podatkih napake), nato pa v statistični interpretaciji navedemo, da je standardni odklon izjemno velik in razpršenost pojava razmeroma velika. Pri družboslovnih pojavih je koeficient variacije tudi sicer praviloma velik, običajno nad 0.2 ali 0.3. Pri naravnih pojavih je namreč nižji, npr. pri spremenljivki teža in višina je tako pri moških kot pri ženskah običajno pod 0.05.
  • Analiza dveh spremenljivk (bivariatna analiza). V primeru empirične raziskave, kjer obravnavamo npr. povezanost spola (X) in spletnih nakupov (Y), torej povezavo XY, je nujno, da izdelamo in izpostavimo neko bistveno sumarno analitično ugotovitev. V tem primeru je to lahko npr. enostavna trditev, da »moški pogosteje kupujejo prek spleta kot ženske«. Seveda smo morali za takšno povezavo (XY) predhodno empirično ugotoviti, da je statistično značilna in tudi pomembna, npr. z odgovarjajočo bivariatno analizo (npr. korelacija, regresija, kontingenca). Lahko pa povezanost med dvema spremenljivkama seveda dokazujemo tudi konceptualno, z ustreznimi kvalitativnimi metodami, npr. če v focusni skupini opazimo, da moški izražajo bistveno večje navdušenje nad spletnimi nakupi kot ženske. V vsakem primeru bi tej sumarni analitični ugotovitvi, ki temelji na statistični interpretaciji, dodali še neko vsebinsko interpretacijo oziroma analitično pojasnilo. Podobno je lahko tudi v primeru, kjer med podjetji različnih velikosti proučujemo uporabo določene storitve (U) glede na čas (V), ustrezna sumarna analitična ugotovitev, da so »velika podjetja skoraj v celoti vstopila v uporabo določene storitve že pred tremi leti, mala pa šele letos«.
  • Analiza treh spremenljivk (trivariatna analiza). V tem primeru je analiza bistveno težavnejša, saj imamo pri treh spremenljivka (npr. X, Y, Z) lahko tri dvojne povezave (XY, YZ, XZ), ki jih obravnavamo kot tri ločene bivariatne povezave. Najbolj težavna postane analiza treh spremenljivk pri tako imenovani interakciji, kjer so trije koncepti neločljivo prepleteni, in določena spremenljivka (npr. X, starost) vpliva na to, kakšna bo povezanost drugih dveh spremenljiv (npr. Y, spol, in Z, izobrazba). Tako lahko npr. starost (X) vpliva na naravo povezave med spolom in izobrazbo (YZ): »med mladimi so ženske bolj izobražene kot moški, med starejšimi pa imajo moški boljšo izobrazbo kot ženske«. Navedeni statistični interpretaciji (glej tudi razdelek 4.3.6 Statistična analiza)  lahko v analitičnem procesu dodamo še bistveno vsebinsko interpretacijo oziroma pojasnilo, zakaj se to dogaja, npr. »včasih so bile ženske zaradi tradicionalne diskriminacije  izrinjene iz izobraževanja, danes pa so izobraževalni sistemi naravnavani tako, da bolj spodbujajo ženske««. Tovrstne povezave (interakcije) je v analitičnem smislu težko odkriti, saj potrebujemo bodisi zelo premišljeno izdelane pogojne analize oziroma pogojne tabele bodisi napredna statistična orodja (npr. regresija, loglinearni modeli). Ravno tako takih povezav ni enostavno izraziti na poljuden način. Tudi bralci oziroma uporabniki jih ne razumejo zlahka, posebej če se pri razlagi ne potrudimo. Poleg interakcije pa so možne med tremi spremenljivkami tudi druge oblike kompleksnih povezav, kjer tretja spremenljivka spreminja naravo povezanosti, ki bi izhajala iz (bivariatne) analize dveh spremenljivk. Tako npr. lahko obstaja na določeni univerzi (navidezna) povezava, da so dekleta v večjem deležu sprejeta v želene študijske programe kot fantje, vendar pa podrobna analiza pokaže, da to ni res, ali pa je celo obratno, saj navedena povezava nastaja zgolj zato, ker se fantje pogosteje vpisujejo v programe z omejitvami vpisa, kar je v tem primeru tudi osnovna analitična ugotovitev. Če namreč analizo opravimo znotraj posameznih študijskih programov – kar je seveda tudi edino pravilno –, potem  povezave med spolom in deležem sprejetih študentov ni več. Tovrstne učinke treh spremenljivk imenujemo tudi Simpsonov paradoks.
  • Analiza več spremenljivk (multivariatna analiza). V primeru večjega števila spremenljivk so pri kvantitativnih analizah kot prvo potrebna zahtevnejša statistična orodja (npr. multipla regresija, faktorska analiza, loglinearni modeli ipd.), ki omogočajo, da iz množice spremenljivk izluščimo bistvene povezave. Zahtevnejša analitična orodja (npr. programi za analizo besedil) so potrebna tudi v primeru kvalitativne analize (npr. kvalitativni intervjuji, focusna skupina). Tako npr. lahko na osnovi več deset dejavnikov, ki vplivajo na volilno udeležbo, s poglobljeno analizo najprej izluščimo statistično interpretacijo, kjer se lahko izkaže, da bistvena (statistično značilna) ena sama komponenta, npr. ali potencialni volivec spremlja medije, nakar skušamo to dejstvo vsebinsko pojasniti.
<< Nazaj Naprej >>