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गुणात्मक अनुसंधान (Qualitative research) कई अलग शैक्षणिक विषयों में विनियोजित, पारंपरिक रूप से सामाजिक विज्ञान, साथ ही बाज़ार अनुसंधान और अन्य संदर्भों में जांच की एक विधि है।[1] गुणात्मक शोधकर्ताओं का उद्देश्य मानवीय व्यवहार और ऐसे व्यवहार को शासित करने वाले कारणों को गहराई से समझना है। गुणात्मक विधि निर्णय के न केवल क्या, कहां, कब की छानबीन करती है, बल्कि क्यों और कैसे को खोजती है। इसलिए, बड़े नमूनों की बजाय अक्सर छोटे पर संकेंद्रित नमूनों की ज़रूरत होती है।
गुणात्मक विधियां केवल विशिष्ट अध्ययन किए गए मामलों पर जानकारी उत्पन्न करती हैं और इसके अतिरिक्त कोई भी सामान्य निष्कर्ष केवल परिकल्पनाएं (सूचनात्मक अनुमान) हैं। इस तरह की परिकल्पनाओं में सटीकता के सत्यापन के लिए मात्रात्मक पद्धतियों का प्रयोग किया जा सकता है।
1970 के दशक तक, वाक्यांश 'गुणात्मक अनुसंधान' का उपयोग केवल मानव-विज्ञान या समाजशास्त्र के एक विषय का उल्लेख करने के लिए होता था। 1970 और 1980 दशक के दौरान गुणात्मक अनुसंधान का इस्तेमाल अन्य विषयों के लिए भी किया जाने लगा और यह शैक्षिक अध्ययन, सामाजिक कार्य अध्ययन, महिला अध्ययन, विकलांगता अध्ययन, सूचना अध्ययन, प्रबंधन अध्ययन, नर्सिंग सेवा अध्ययन, राजनैतिक विज्ञान, मनोविज्ञान, संचार अध्ययन और कई अन्य क्षेत्रों में अनुसंधान का महत्वपूर्ण प्रकार बन गया। इस अवधि में उपभोक्ता उत्पादों में गुणात्मक अनुसंधान होने लगा, जहां शोधकर्ता नए उपभोक्ता उत्पादों और उत्पाद स्थिति/विज्ञापन के अवसरों पर जांच करने लगे। प्रारंभिक उपभोक्ता अनुसंधान अग्रदूतों में शामिल हैं डेरियन, CT में द जीन रेइली ग्रूप के जीन रेइली, टैरीटाउन, NY में जेरल्ड शोएनफ़ेल्ड एंड पार्टनर्स के जेरी शोएनफ़ेल्ड और ग्रीनविच, CT में कॉले एंड कंपनी के मार्टिन कॉले, साथ ही लंदन, इंग्लैंड के पीटर कूपर तथा मिशन, ऑस्ट्रेलिया में ह्यू मैके.[उद्धरण चाहिए] वैसे गुणात्मक बनाम मात्रात्मक अनुसंधान के उचित स्थान के बारे में असहमति जारी रही है। 1980 और 1990 दशक के अंत में मात्रात्मक पक्ष की ओर से आलोचनाओं की बाढ़ के बाद, डेटा विश्लेषण की विश्वसनीयता और अनिश्चित विधियों के संबंध में परिकल्पित समस्याओं से निबटने के लिए गुणात्मक अनुसंधान की नई पद्धतियां विकसित हुईं.[2] इसी दशक के दौरान, पारंपरिक मीडिया विज्ञापन खर्च में एक मंदी रही, जिसकी वजह से विज्ञापन से संबंधित अनुसंधान को अधिक प्रभावी बनाने में रुचि बढ़ गई।
पिछले तीस वर्षों में पत्रिका प्रकाशकों और संपादकों द्वारा गुणात्मक अनुसंधान की स्वीकृति बढ़ने लगी है। इससे पहले कई मुख्यधारा की पत्रिकाओं का झुकाव प्राकृतिक विज्ञान आधारित तथा मात्रात्मक विश्लेषण वाले शोध लेखों की ओर था[3].
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(सरल शब्दों में - गुणात्मक से तात्पर्य है गैर संख्यात्मक डेटा संग्रहण या ग्राफ़ या डेटा स्रोत की विशेषताओं पर आधारित स्पष्टीकरण। उदाहरण के लिए, यदि आपसे विविध रंगों में प्रदर्शित थर्मल छवि को गुणात्मक दृष्टि से समझाने के लिए कहा जाता है, तो आप ताप के संख्यात्मक मान के बजाय रंगों के भेदों की व्याख्या करने लगेंगे।)
प्रथमतः, मामलों का इस आधार पर उद्देश्यपूर्ण चुनाव हो सकता है कि वे कतिपय विशेषताओं या प्रासंगिक स्थानों के अनुसार हैं या नहीं। दूसरे, शोधकर्ता की भूमिका या स्थिति पर अधिक गंभीरता से ध्यान दिया जाता है। यह इस वजह से कि गुणात्मक अनुसंधान में शोधकर्ता द्वारा 'तटस्थ' या मीमांसात्मक स्थिति अपनाने की संभाव्यता को व्यवहार में और/या दार्शनिक रूप से अधिक समस्यात्मक माना गया है। इसलिए गुणात्मक शोधकर्ताओं से अक्सर अनुसंधान की प्रक्रिया में अपनी भूमिका पर विचार करने और अपने विश्लेषण में इसे स्पष्ट करने को प्रोत्साहित किया जाता है। तीसरे, जहां गुणात्मक डेटा विश्लेषण विस्तृत विविध रूप ग्रहण कर सकता है, वहीं यह मात्रात्मक शोध से भाषा, संकेत और तात्पर्य पर संकेंद्रण तथा साथ ही, अतिसरल और अलगाव के बजाय समग्र और प्रासंगिक विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण से भिन्न हो जाता है। फिर भी, विश्लेषण के व्यवस्थित और पारदर्शी दृष्टिकोण को लगभग हमेशा ही यथातथ्यता के लिए आवश्यक माना जाता है। उदाहरण के लिए, कई गुणात्मक विधियों में शोधकर्ताओं को ध्यानपूर्वक डेटा कोड करने और एक सुसंगत और विश्वसनीय तरीके से विषयों पर विचार और प्रलेखित करने की अपेक्षा की जाती है।
संभवतः सामाजिक विज्ञान में प्रयुक्त गुणात्मक और मात्रात्मक अनुसंधान का अधिक पारंपरिक भेद, पर्यवेक्षण (अर्थात् परिकल्पना-सृजन) उद्देश्य के लिए या उलझन में डालने वाले मात्रात्मक परिणामों की व्याख्या के लिए गुणात्मक तरीक़ों के इस्तेमाल में है, जबकि मात्रात्मक पद्धतियों का उपयोग परिकल्पनाओं के परीक्षण के लिए किया जाता है। इसका कारण यह है कि सामग्री की वैधता की स्थापना को - कि क्या वे उन मानों को मापती हैं जिन्हें शोधकर्ता समझता है कि वे माप रही हैं? - एक गुणात्मक अनुसंधान के ताकत के रूप में देखा जाता है। जबकि मात्रात्मक पद्धतियों को संकेंद्रित परिकल्पनाओं, माप उपकरणों और प्रायोगिक गणित के माध्यम से अधिक निरूपक, विश्वसनीय और सटीक माप प्रदान करने वाले के रूप में देखा गया है। इसके विपरीत, गुणात्मक डेटा को आम तौर पर ग्राफ या गणितीय संदर्भ में प्रदर्शित करना मुश्किल है।
गुणात्मक अनुसंधान का उपयोग अक्सर नीति और कार्यक्रम मूल्यांकन अनुसंधान के लिए किया जाता है क्योंकि वह मात्रात्मक दृष्टिकोण की तुलना में कतिपय महत्वपूर्ण प्रश्नों का अधिक कुशलता और प्रभावी ढंग से उत्तर दे सकती है। यह विशेष रूप से यह समझने के लिए है कि कैसे और क्यों कुछ परिणाम हासिल हुए हैं (सिर्फ़ इतना ही नहीं कि परिणाम क्या रहा) बल्कि प्रासंगिकता, अनपेक्षित प्रभावों और कार्यक्रमों के प्रभाव के बारे में महत्वपूर्ण सवालों का जवाब देने के लिए भी, जैसे कि: क्या अपेक्षाएं उचित थीं? क्या प्रक्रियाओं ने अपेक्षानुरूप काम किया? क्या प्रमुख घटक अपने कर्त्तव्यों को पूरा करने में सक्षम थे? क्या कार्यक्रम का कोई अवांछित प्रभाव रहा था? गुणात्मक दृष्टिकोण में प्रतिक्रियाओं की अधिक विविधता के मौके अनुमत करने के अलावा अनुसंधान प्रक्रिया के दौरान ही नए विकास या मुद्दों को अनुकूल बनाने की क्षमता की सुविधा मौजूद है। जहां गुणात्मक अनुसंधान महंगा और संचालन में ज़्यादा समय ले सकता है, कई क्षेत्र ऐसे गुणात्मक तकनीकों को लागू करते हैं, जो अधिक सारगर्भित, किफ़ायती और सामयिक परिणाम देने के लिए विशेष रूप से विकसित किए गए हों. इन अनुकूलनों का एक औपचारिक उदाहरण है त्वरित ग्रामीण मूल्यांकन, पर ऐसे और भी कई मौजूद हैं।
गुणात्मक शोधकर्ता डेटा संग्रहण के लिए कई अलग दृष्टिकोण अपना सकते हैं, जैसे कि बुनियादी सिद्धांत अभ्यास, आख्यान, कहानी सुनाना, शास्त्रीय नृवंशविज्ञान या प्रतिच्छाया. कार्य-अनुसंधान या कार्यकर्ता-नेटवर्क सिद्धांत जैसे अन्य सुव्यवस्थित दृष्टिकोण में भी गुणात्मक विधियां शिथिल रूप से मौजूद रहती हैं। संग्रहित डेटा प्रारूप में साक्षात्कार और सामूहिक चर्चाएं, प्रेक्षण और प्रतिबिंबित फील्ड नोट्स, विभिन्न पाठ, चित्र और अन्य सामग्री शामिल कर सकते हैं।
गुणात्मक अनुसंधान परिणामों को व्यवस्थित तथा रिपोर्ट करने के लिए अक्सर डेटा को पैटर्न में प्राथमिक आधार के रूप में वर्गीकृत करता है। [उद्धरण चाहिए] गुणात्मक शोधकर्ता आम तौर पर सूचना एकत्रित करने के लिए निम्न पद्धतियों का सहारा लेते हैं: सहभागी प्रेक्षण, गैर सहभागी प्रेक्षण, फील्ड नोट्स, प्रतिक्रियात्मक पत्रिकाएं, संरचित साक्षात्कार, अर्द्ध संरचित साक्षात्कार, असंरचित साक्षात्कार और दस्तावेजों व सामग्रियों का विश्लेषण[4].
सहभागिता और प्रेक्षण के तरीक़े सेटिंग दर सेटिंग व्यापक रूप से भिन्न हो सकते हैं। सहभागी प्रेक्षण प्रतिक्रियात्मक सीख की रणनीति है, न कि प्रेक्षण की एकल पद्धति[5]. सहभागी प्रेक्षण में शोधकर्ता आम तौर पर एक संस्कृति, समूह, या सेटिंग के सदस्य बनते हैं और उस सेटिंग के अनुरूप भूमिका अपनाते हैं। ऐसा करने का उद्देश्य शोधकर्ता को संस्कृति की प्रथाएं, प्रयोजन और भावनाओं के प्रति निकटस्थ अंतर्दृष्टि का लाभ उपलब्ध कराना है। यह तर्क दिया जाता है कि संस्कृति के अनुभवों को समझने के प्रति शोधकर्ताओं की क्षमता में अवरोध उत्पन्न हो सकता है अगर वे बिना भाग लिए निरीक्षण करते हैं।
कुछ विशिष्ट गुणात्मक विधियां हैं फोकस समूहों का उपयोग और प्रमुख सूचक साक्षात्कार. फोकस समूह तकनीक में शामिल होता है एक मध्यस्थ जो किसी विशिष्ट विषय पर चयनित व्यक्तियों के बीच एक छोटी चर्चा को आयोजित करता है। यह बाज़ार अनुसंधान और प्रयोक्ता/कार्यकर्ताओं के साथ नई पहल के परीक्षण की विशेष रूप से लोकप्रिय विधि है।
गुणात्मक अनुसंधान का एक पारंपरिक और विशेष स्वरूप संज्ञानात्मक परीक्षण या प्रायोगिक परीक्षण कहलाता है जिसका उपयोग मात्रात्मक सर्वेक्षण मदों के विकास के लिए किया जाता है। सर्वेक्षण मदों का अध्ययन प्रतिभागियों पर प्रयोग किया जाता है ताकि मदों की विश्वसनीयता और वैधता की जांच की जा सके।
शैक्षिक सामाजिक विज्ञान में अक्सर इस्तेमाल किए जाने वाले गुणात्मक अनुसंधान दृष्टिकोण में निम्नलिखित शामिल हैं:
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गुणात्मक डेटा का सर्व सामान्य विश्लेषण पर्यवेक्षक प्रभाव है। अर्थात्, विशेषज्ञ या दर्शक प्रेक्षक डेटा की जांच करते हैं, एक धारणा बनाने के ज़रिए उसे समझते हैं और अपने प्रभाव को संरचनात्मक और कभी-कभी मात्रात्मक रूप में रिपोर्ट करते हैं।
कोडिंग इस अर्थ में एक व्याख्यात्मक तकनीक है कि दोनों डेटा को सुव्यवस्थित करते हैं और कुछ मात्रात्मक पद्धतियों में उन निर्वचनों को प्रवर्तित करने के लिए साधन उपलब्ध कराते हैं। अधिकांश कोडिंग में विश्लेषक को डेटा के पठन और उसके खंडों को सीमांकित करना पड़ता है। प्रत्येक खंड पर एक "कोड" का लेबल लगा होता है - आम तौर पर एक शब्द या छोटा वाक्यांश, जो यह जताता है कि कैसे संबद्ध डेटा खंड अनुसंधान के उद्देश्यों को सूचित करते हैं। जब कोडिंग पूरा हो जाता है, विश्लेषक निम्न के मिश्रण के माध्यम से रिपोर्ट तैयार करता है: कोड के प्रचलन का सारांश, विभिन्न मूल स्रोत/संदर्भों के पार संबंधित कोड में समानताओं और विभिन्नताओं पर चर्चा, या एक या अधिक कोडों के बीच संबंध की तुलना.
कुछ उच्च संरचना वाले गुणात्मक डेटा (उदा., सर्वेक्षणों से विवृत्तांत प्रतिक्रियाएं या दृढ़तापूर्वक परिभाषित साक्षात्कार प्रश्न) आम तौर पर सामग्री के अतिरिक्त विभाजन के बिना ही कोडित किए जाते हैं। इन मामलों में, कोड को अक्सर डेटा की ऊपरी परत के रूप में लागू किया जाता है। इन कोडों के मात्रात्मक विश्लेषण आम तौर पर इस प्रकार के गुणात्मक डेटा के लिए कैप्स्टोन विश्लेषणात्मक क़दम है।
कभी-कभी समकालीन गुणात्मक डेटा विश्लेषण कंप्यूटर प्रोग्राम द्वारा समर्थित होते हैं। ये प्रोग्राम कोडिंग के व्याख्यात्मक स्वभाव को नहीं निकालते, बल्कि डाटा संग्रहण/पुनर्प्राप्ति में विश्लेषक की दक्षता को बढ़ाने और डेटा पर कोड लागू करने के उद्देश्य को पूरा करते हैं। कई प्रोग्राम संपादन और कोडिंग के संशोधन क्षमता की पेशकश करते हैं, जो काम साझा करने, सहकर्मी समीक्षा और डेटा के पुनरावर्ती परीक्षण को अनुमत करते हैं।
कोडिंग विधि की एक लगातार होने वाली आलोचना है कि यह गुणात्मक डेटा को मात्रात्मक डेटा में बदलने का प्रयास करता है, जिससे डेटा की विविधता, समृद्धि और व्यक्तिगत स्वभाव समाप्त हो जाता है। विश्लेषक पूरी तरह अपने कोड की परिभाषा के प्रतिपादन और उन्हें अंतर्निहित डेटा के साथ बख़ूबी जोड़ते हुए, कोडों की मात्र सूची से अनुपस्थित समृद्धि को वापस लाकर इस आलोचना का जवाब देते हैं।
कुछ गुणात्मक डेटासेटों का बिना कोडिंग के विश्लेषण किया जाता है। यहां एक सामान्य विधि है प्रत्यावर्ती पृथक्करण, जहां डेटासेटों का सारांश निकाला जाता है और फिर उनको संक्षिप्त किया जाता है। अंतिम परिणाम एक अधिक सुसंबद्ध सार होता है जिन्हें आसवन के पूर्ववर्ती चरणों के बिना सटीक रूप से पहचानना मुश्किल होता है।
प्रत्यावर्ती पृथक्करण की एक लगातार की जाने वाली आलोचना यह है कि अंतिम निष्कर्ष अंतर्निहित डेटा से कई गुणा हट कर होता है। हालांकि यह सच है कि ख़राब प्रारंभिक सारांश निश्चित रूप से एक त्रुटिपूर्ण अंतिम रिपोर्ट उत्पन्न करेंगे, पर गुणात्मक विश्लेषक इस आलोचना का जवाब दे सकते हैं। वे कोडन विधि का उपयोग करने वाले लोगों की तरह, प्रत्येक सारांश चरण के पीछे तर्क के दस्तावेजीकरण द्वारा, जहां बयान शामिल हों डेटा से और जहां बयान शामिल ना हों, मध्यवर्ती सारांशों से उदाहरणों का हवाला देते हुए ऐसा करते हैं।
कुछ तकनीक गुणात्मक डेटा के विशाल सेटों को स्कैन करते हुए तथा छांटते हुए कंप्यूटरों के उत्तोलन पर निर्भर करते हैं। अपने सर्वाधिक बुनियादी स्तर पर, यांत्रिक तकनीक डेटा के भीतर शब्द, वाक्यांश, या टोकन के संयोग की गिनती पर निर्भर होते हैं। अक्सर सामग्री विश्लेषण के रूप में संदर्भित, इन तकनीकों के आउटपुट कई उन्नत सांख्यिकीय विश्लेषणों के प्रति उत्तरदायी होते हैं।
यांत्रिक तकनीक विशेष रूप से कुछ परिदृश्यों के लिए अधिक उपयुक्त हैं। एक ऐसा परिदृश्य ऐसे विशाल डेटासेटों के लिए है जिसका प्रभावी ढंग से विश्लेषण मानव के लिए बस संभव नहीं, या उनमें आवेष्टित सूचना के मूल्य की तुलना में उनका विश्लेषण लागत की दृष्टि से निषेधात्मक है। एक अन्य परिदृश्य है जब एक डाटासेट का मुख्य मूल्य उस सीमा तक है जहां वह "लाल झंडा" (उदा., चिकित्सीय परीक्षण में रोगियों के लंबे जर्नल डेटासेट के अंतर्गत कुछ प्रतिकूल घटनाओं की रिपोर्ट के लिए खोज) या "हरा झंडा" (उदा., बाज़ार के उत्पादों की सकारात्मक समीक्षा में अपने ब्रांड का उल्लेख खोजना) लिए हुए है।
यांत्रिक तकनीक की एक सतत आलोचना मानव अनुवादक का अभाव है। और जहां इन तरीकों के स्वामी कुछ मानवीय निर्णयों की नकल करने के लिए अत्याधुनिक सॉफ्टवेयर लिखने में सक्षम हैं, "विश्लेषण" का अधिकांश हिस्सा बिना मानव के है। विश्लेषक अपने तरीकों के सापेक्ष मूल्य को या तो क) डेटा के विश्लेषण के लिए मानव टीम को काम पर रखने और उनके प्रशिक्षण द्वारा या ख) किसी कार्रवाई योग्य पिंड को अनदेखा छोड़ते हुए, डेटा को अछूता जाने देते हुए, प्रमाणन द्वारा प्रतिक्रिया जताते हैं।
समकालीन गुणात्मक अनुसंधान अन्य बातों के साथ-साथ वैधता, नियंत्रण, डेटा विश्लेषण, सत्तामीमांसा और ज्ञान-मीमांसा की संकल्पनात्मक और वैचारिक चिंताओं को प्रभावित करने वाले कई अलग निदर्शनों से किया जाता है। पिछले 10 वर्षों में आयोजित शोध अधिक व्याख्यात्मक, आधुनिकोत्तर और आलोचनात्मक व्यवहारों के प्रति विशिष्ट झुकाव लिए हैं[6]. गुबा और लिंकन (2005) समकालीन गुणात्मक अनुसंधान के पांच प्रमुख निदर्शनों की पहचान करते हैं: निश्चयात्मक, निश्चयोत्तर, आलोचनात्मक सिद्धांत, रचनात्मक और सहभागी/सहकारी[7]. गुबा और लिंकन द्वारा सूचीबद्ध प्रत्येक निदर्शन, मूल्य-मीमांसा, अभिप्रेत अनुसंधान कार्रवाई, अनुसंधान प्रक्रिया/परिणामों का नियंत्रण, सत्य और ज्ञान की नींव के साथ संबंध, वैधता (नीचे देखें), पाठ प्रतिनिधित्व और शोधकर्ता/प्रतिभागियों की आवाज़. और अन्य निदर्शनों के साथ अनुरूपता के स्वयंसिद्ध मतभेदों द्वारा अभिलक्षित हैं। विशेष रूप से, स्वयंसिद्धि में वह सीमा शामिल हैं जहां तक निदर्शनात्मक चिंताएं "उन तरीक़ों से एक दूसरे के प्रति बाद में ठीक बैठाई जा सकती हैं, जो दोनों के एक साथ अभ्यास को संभव कर सके"[8]. निश्चयात्मक और निश्चयोत्तर निदर्शन स्वयंसिद्ध मान्यताओं को साझा करते हैं, लेकिन बड़े पैमाने पर आलोचनात्मक, रचनावादी और सहभागी निदर्शनों के साथ अतुलनीय हैं। इसी तरह, आलोचनात्मक, रचनावादी और सहभागी निदर्शन कुछ मुद्दों पर स्वयंसिद्ध हैं (जैसे, अभिप्रेत कार्रवाई और पाठ का प्रतिनिधित्व).
गुणात्मक अनुसंधान का एक केंद्रीय मुद्दा है वैधता (जो विश्वसनीयता और/या निर्भरता के रूप में भी जाना जाता है). वैधता को स्थापित करने के कई अलग तरीक़े हैं, जिनमें शामिल हैं: सदस्य जांच, साक्षात्कारकर्ता पुष्टीकरण, सहकर्मी से जानकारी लेना, लंबे समय तक विनियोजन, नकारात्मक मामला विश्लेषण, लेखांकनक्षमता, पुष्टिकरणक्षमता, बराबर समझना और संतुलन. इनमें से अधिकांश तरीकों को लिंकन और गुबा (1985) ने गढ़ा है, या कम से कम व्यापक रूप से वर्णित किया है[9].
1970 दशक के अंत तक कई प्रमुख पत्रिकाओं ने गुणात्मक शोध लेखों का प्रकाशन आरंभ कर दिया[3] और कई नई पत्रिकाएं उभरीं जिन्होंने गुणात्मक अनुसंधान पद्धतियों के बारे में केवल गुणात्मक अनुसंधानपरक अध्ययनों और लेखों को प्रकाशित किया[10].
1980 और 1990 दशक में, नई गुणात्मक अनुसंधान पत्रिकाओं का ध्यान संकेंद्रन विविध विषयक हो गया, जो गुणात्मक अनुसंधान के पारंपरिक मूल यथा नृविज्ञान, समाजशास्त्र और दर्शन से परे देखने लगीं[10].
नई सहस्राब्दी ने प्रति वर्ष कम से कम एक नई गुणात्मक शोध पत्रिका के प्रवर्तन सहित, गुणात्मक अनुसंधान के क्षेत्र में विशेषज्ञता रखने वाली पत्रिकाओं की संख्या में नाटकीय वृद्धि देखी.
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