Survey – সার্ভে (জরিপ) পোস্টঃ ১২
Qualitative data analysis (QDA)
কোয়ালিটেটিভ ডাটা এনালাইসিস এ মূলত পড়তে হবে, পড়তে হবে, এবং পড়তে হবে৷ অনেক বেশি স্টাডি করে মেইন থিম বোঝার চেষ্টা করতে হবে। তারপর সব সামারাইজ করতে হবে। এরপর কোডিং করতে হবে বা মার্কিং করতে হবে আসলে কি বের হয়ে আসতেছে সেই স্টাডির মধ্যে, বা কোন কোন জিনিসগুলো বার বার বের হয়ে আসতেছে বা কোন ইনফরমেশন গুলো মিলে যাচ্ছে। সেগুলো বিভিন্ন গ্রুপ এ সাজাতে হবে এবং কোন ইনফো বেশি বা কোন তথ্য কত বেশি বার রিপিট হচ্ছে সেসব মিলিয়ে এনালাইসিস করতে হবে৷ এরপর ই ডিসিশন এ আসা যাবে। সবকিছুর পূর্বশর্ত হিসেবে কাজ করবে আসলে কি জানতে চাই আমরা এই স্টাডি থেকে, আমাদের মেইন উদ্দেশ্য কি আসলে।৷
এটার জন্য কিছু প্রাকটিক্যাল কাজ আছে, যা ইন শা আল্লাহ আমি কখনো প্রেজেন্ট করার চেষ্টা করবো৷
এখন, এই পোস্ট এ মেইনলি যা বলবো তা হলো Qualitative data analysis এর বেশ কিছু টাইপস আছে৷ অর্থাৎ বেশ কয়েকভাবে এই ডাটা এনালাইসিস করা যায়৷ একচুয়ালি সিচুয়েশন গুলোকে বিভিন্ন ভাবে ভাগ করে ডাটা এনালাইসিস করা যায়, তাতে কাজের ধারা টা বোঝা সহজ হয়। নীচে সেগুলো তুলে ধরার চেষ্টা করছিঃ
Qualitative Content Analysis:
অনেক বেশি কমন এবং অনেক সহজ এই প্রক্রিয়া। যেখানে অনেক কনটেন্ট থাকে এবং সকল কন্টেন্ট থেকে কিছু সংখ্যক থিম বা শব্দ বা অঙ্গভঙ্গির মধ্যে কিছু সংখ্যক বৈশিষ্ট্য নিয়ে এনালাইসিস করা হয়। উদাহরণ স্বরূপ আমরা অনেক পত্রিকা পড়ি, অনেকেই অনেক ধরণের পত্রিকা পড়ে৷ এসবের মধ্যে নির্দিষ্ট কিছু টপিক নিয়ে বা কোন টপিক গুলো পপুলেশন এর মাঝে বেশি এফেক্ট ফেলছে বা কোন টপিক কিংবা কোন শব্দ বা কোন ব্যাপারগুলো বেশি হাইলাইটেড হচ্ছে এসব যখন এনালাইসিস করা হয়৷
এখানে পপুলেশন হতে পারে অনেক৷ সময় ও অনেক বেশি লাগবে এটাই স্বাভাবিক। পত্রিকা পড়ার ব্যাপার আছে৷ এবং তা একবার না, কয়েকবার পড়ে হয়তো বের করতে হবে কিংবা কয়েকবার পড়ার ফলে বিভিন্ন কিছু বের হয়ে আসবে।। সেক্ষেত্রে প্রতিবার পড়ে মার্কিং করা যায় বা কিছু ঘটনা নিয়ে টেবুলেশন ফর্ম করা যায় পরবর্তীতে সেগুলো অরগেনাইজ করে এনালাইসিস করতে হবে।
বারবার এক কাজ করতে হয়, পড়া, রিভিশন। তাই কাজ অটাকে বোরিং না ভেবে এগুতে হবে৷
Narrative Analysis:
কোন একটা সার্ভে যদি এমন হয় যে বিশেষ কিছু ব্যক্তির উপর সার্ভে করা হয়, তাদের গল্প শুনতে হয়, তাদের সেইসব স্টোরি থেকে আসলে সার্ভের উদ্দেশ্য অনুযায়ী মেইন পয়েন্ট তুলে আনতে হয়, তবে সেইসব ক্ষেত্রে এই প্রক্রিয়া ব্যবহার করা যায়। এসব ক্ষেত্রে এটি খুব ই পাওয়ারফুল একটি প্রক্রিয়া।
যেমনঃ জেলখানার কয়েদিদের গল্প শোনা। সেসব গল্পের আলকে সেখান থেকে কোনগুলো সত্য, কোনগুলো মিথ্যা, কোনগুলো পয়েন্ট সার্ভে রিলেটেড সেসব বের করে আনা।
আবার অনেক সময় উদ্যোক্তাদের উঠে আসার গল্প শোনা হয়। তাদের ক্যারিয়ার এর সফলতার গল্প বা এই পর্যন্ত আসতে কত কিছু ফেস করা হয়েছে সেসব শোনা হয়। সব আমাদের প্রয়োজনীয় না। তাই যেগুলো প্রয়োজন সেগুলো নিয়ে পরবর্তীতে কি কাজ করতে হবে তা ডিটারমাইন্ড করা হয়।
এটিও খুব ই সময় স্বাপেক্ষ কেননা প্রতিটি পপুলেশন কে অনেক বেশি সময় দিতে হয়।
যদিও অনেক লম্বা গল্প থেকে আসল পয়েন্ট খুঁজে পাওয়া কষ্ট হয় তবুও এখানে যেন কোন তথ্য bias না হয় সেদিকে লক্ষ্য রাখতে হবে।
Discourse analysis:
যদি কোন ইস্যু এমন হয় যে তা আমাদের সামাজিক, সাংস্কৃতিক বিষয়ের সাথে রিলেট করে বা কিভাবে আমাদের সংস্কৃতি, আমাদের ইতিহাস সামান্য কিছু সিচুয়েশনের সাথে পরিবর্তন হতে থাকে সেইসব ক্ষেত্রে এই এনালাইসিস করা হয়ে থাকে।
যেমনঃ কিভাবে একজন স্টাফ তার বস এর সাথে কথা বলে। কোন বিষয়গুলো কিভাবে তারা প্রেজেন্ট করে কিংবা একজন পলিটিশিয়ান যখন কোন বক্তৃতা দেয় কোন বিষয়গুলো কে সে বারবার হাইলাইট করে, কোন বিষয়গুলো সে বারবার ই বোঝাবার চেষ্টা করে, তা কিভাবে আমাদের সমাজে এফেক্ট ফেলছে এই ব্যাপারগুলোর ক্ষেত্রে এই এনালাইসিস ব্যবহার করা হয়ে থাকে।
এইক্ষেত্রে প্রথমেই মাথায় সেট করে নিতে হবে আমরা কোন প্রশ্নের ভিত্তিতে এগুবো এবং কোন প্রশ্নের এন্সার পেলে তা নোটডাউন করে পরবর্তী তে এনালাইসিস করবো।
Thematic analysis:
খুব বেশি ইউসফুল একটি কোয়ালিটেটিভ ডাটা এনালাইসিস প্রক্রিয়া। যখন কোন গ্রুপ এর মধ্যে স্যাম্পল বা পপুলেশন এর অভিজ্ঞতা, তাদের চিন্তা ভাবনা, তাদের মতামত কিংবা কোন একটা বিষয়ে তাদের রিভিউ নেয়া হয় এবং কি উঠে আসলো তা জানার চেষ্টা করা হয় সেসব ক্ষেত্রে থিম্যাটিক এনালাইসিস প্রযোজ্য।
যেমন কোন একটি রেস্টুরেন্টে যদি ক্রেতাদের মাঝে তাদের খাবার নিয়ে অভিজ্ঞতা জানতে চাওয়া হয় বা কোনটা কাস্টমার কেন পছন্দ বা অপছন্দ করছে সেক্ষেত্রে হতে পারে।
যিনি পোশাক নিয়ে কাজ করেন তার উদ্যোগের কোন পোশাক এর রিভিউ কেমন বা ক্রেতা আরো কোন পোশাকে কি ইনক্লুড করতে বলছেন এসব যখন জানার চেষ্টা করা হয় তখন এ এনালাইসিস বেস্ট অপশন। এক্ষেত্রে পপুলেশন বেশি বা বিভিন্ন গ্রুপ অফ পপুলেশন হতে পারে৷ এখানে অবশ্যই পপুলেশন এর পূর্বঅভিজ্ঞতা থাকতে হবে৷
