يمكن تصميم البحث بشكل مثالي عندما يتم الوصول إلى فهم متعمق للمشكلة وتحديد سؤال مركزي يحتاج إلى حل. الباحث الذي يفهم بوضوح مشكلة البحث هو الأفضل في الوصول إلى إجابة منطقية لسؤال البحث، حيث إن البيانات التي سيجمعها الباحث تكون مرتبطة بشكل وثيق بمشكلته الرئيسية وليست بعيدة عنها. في هذه الورقة، سأناقش خطة جمع البيانات البحثية، الأساليب المستخدمة، التقنيات المستخدمة لقياس هذه البيانات، صعوبات هذه العملية، وأخيرًا قيمة سؤال البحث في تخطيط البحث نفسه.
خطة جمع البيانات البحثية
هي عملية الحصول على المعلومات اللازمة للبحث من مصادر مختلفة وبأشكال متنوعة تستهدف مصلحة الدراسة. يجب أن تكون عملية جمع البيانات قانونية وأخلاقية حتى تكون دقيقة ويمكن استخدامها في البحث (Phillips & Stawarski, 2008). هناك عدة طرق لجمع البيانات وهي: نوعية، كمية، ومختلطة.
- البيانات النوعية: هي بيانات وصفية غير إحصائية تعتمد أكثر على السرد وليس على الأرقام. هناك عدة طرق لجمع هذا النوع من البيانات، وأهمها السجلات، الوثائق، تسجيلات المقابلات، مجموعات التركيز، والبحث الملاحظاتي (Sgier, 2012).
- البيانات الكمية: هي بيانات في شكل أرقام مرتبطة بمجموعة بيانات محددة. هناك عدة طرق لجمع هذا النوع من البيانات، أهمها الاستطلاعات، التجارب، الاختبارات، المعايير، وتقارير السوق (Cramer, 2003).
- البيانات المختلطة: يجمع هذا النوع من البيانات بين البيانات النوعية والكمية التي لا يمكن فصلها. أحيانًا، يعتبر هذا النمط أفضل أشكال البحث التجاري، حيث يميزه عن البحث العلمي (Sayago, 2015).
تقنيات القياس
وفقًا لما ذكره (McKubre, Macdonald, Sayers & Macdonald, 2018)، يجب على كل باحث إجراء تحليلات لتحسين البيانات وضمان جودتها. واحدة من هذه التقنيات هي التحليل التشخيصي الذي يجيب على السؤال "لماذا حدث هذا؟". التحليل التنبؤي يجيب على السؤال "ما الذي من المحتمل أن يحدث؟". التحليل الإحصائي يجيب على السؤال "ماذا حدث؟". التحليل الوصفي يخلط بين البيانات الأخرى ويعيد صياغتها في شكل سردي مناسب للبحث. وأخيرًا، تحليل النصوص الذي يتم فيه استخراج بيانات المستخدم للبحث ومراجعتها.
العقبات والصعوبات
وفقًا لما ذكره (Merlino et al., 2019)، تكمن بعض الصعوبات في وفرة البيانات، وعدم القدرة على معالجتها، أو الوقت غير الكافي لذلك؛ وعلى العكس، قد يواجه بعض الباحثين القليل من البيانات أو لا يجدون بيانات على الإطلاق. هناك أيضًا مشكلة نشر المعلومات الكاذبة والمضللة لغرض معين، والاعتماد على قاعدة بيانات غير صحيحة، مثل البحث في دولة معينة والبحث في دولة أخرى. الوقت والتكلفة المطلوبة لجمع البيانات عوامل مهمة. في الماضي، كان الوقت والتكلفة التي يتحملها المستهلكون للتنقل بين الكتب والمراجع تصعّب عليهم إجراء البحوث في إطار زمني وميزانية مالية محددة. هناك سهولة كبيرة في التنقل بين المكتبات الإلكترونية، بين مليارات البيانات المتاحة مجانًا أو من خلال اشتراكات أكاديمية، مثل مكتبة جامعة تورو.
قيمة سؤال البحث في تخطيط تصميم البحث
يساعد سؤال البحث بشكل كبير في التخطيط، حيث يساعد في جمع البيانات المتعلقة بالبحث. بالإضافة إلى ذلك، يوفر أهدافًا واضحة يمكن تحقيقها ويحدد ما هو صالح أو غير ذي صلة بالبحث. عند الوصول إلى سؤال بحث محدد، يمكن التخطيط للبحث من خلال نقاط محددة مثل هدف البحث، نوع البيانات المطلوبة، وطرق جمع البيانات ومعالجتها حتى يتم الوصول إلى الحلول المتاحة.
الخاتمة
على الرغم من أن سؤال البحث الخاص بي يُعتبر بسيطًا لأنه يبحث في طرق مكافحة التلوث الناتج عن مواقع البناء، إلا أن ندرة الحلول وصعوبتها وارتفاع تكلفتها تجعل التحديات في تنفيذ هذه الحلول نظريات غير فعالة، وهذا ما سأحاول جاهداً حله في البحث.
المراجع
Cramer, D. (2003). Advanced quantitative data analysis. McGraw-Hill Education (UK).
Merlano, M., Denaro, N., Benasso, M., Licitra, L., Bossi, P., Locati, L., ... & Bruzzi, P. (2019). Difficulties in conducting pure academic research, data collection obstacles, and information quality: The example of the INTERCEPTOR study. Oral Oncology, 97, 99-104.
McKubre, M. C., Macdonald, D. D., Sayers, B., & Macdonald, J. R. (2018). Measuring techniques and data analysis. Impedance spectroscopy: theory, experiment, and applications, 107-174.
Phillips, P. P., & Stawarski, C. A. (2008). Data collection: Planning for and collecting all types of data. John Wiley & Son.
Sayago, S. (2015). Constructing qualitative and quantitative data using discourse analysis as a research technique. Quality & Quantity, 49(2), 727-737.
Sgier, L. (2012). Qualitative data analysis. An Initiat. Gebert Ruf Stift, 19, 19-21.