Теоретическая чувствительность — это термин, который часто ассоциируется с обоснованной теорией. Действительно, таково название книги Глезера (1978) об этом методе. Но что же это такое — теоретическая чувствительность? Откуда она появляется? Как мы можем ее использовать, чтобы она скорее помогала, нежели препятствовала развитию нашей теории? В этой главе мы будем исследовать эти вопросы в общем смысле, чтобы обеспечить предпосылки для более углубленных дискуссий в последующих главах. (Дополнительное чтение см. по этой теме Glaser, 1978, глава 1, и Glaser & Strauss, 1967, Chapter 9.) Определение Теоретическая чувствительность относится к личным качествам исследователя. Она указывает на осознание тонких различий значения данных. Можно войти в исследовательскую ситуацию с разной степенью чувствительности, в зависимости от предшествующего чтения и опыта в релевантной (соответствующей) области. Ее можно развить далее в процессе исследования. Теоретическая чувствительность относится к свойству проницательности, способности осмысливать данные, способности понимать и умению отделять подходящее от того, что таковым не является. Все это скорее концептуально, нежели конкретно. Именно теоретическая чувствительность позволяет развить обоснованную, концептуально плотную и хорошо интегрированную теорию — и делать это быстрее, чем если бы эта чувствительность отсутствовала. Источники теоретической чувствительности Теоретическая чувствительность имеет под собой ряд источников. Один из них — литература, что включает чтение теории, исследований и документов (например, биографий, правительственных публикаций) различных видов. Имея некоторое знакомство с этими публикациями, вы получаете ценную основу информации, которая «повышает вашу чувствительность» к тому, что происходит с изучаемым феноменом. (Использование литературы в проектах обоснованной теории более конкретно будет обсуждаться в следующей главе.) Профессиональный опыт — это еще один источник чувствительности, если исследователь работает достаточно успешно, чтобы иметь этот опыт. За годы практики в поле он приобретает понимание того, как вещи работают в этом поле, и почему и что произойдет при определенных условиях. Это знание, даже если оно не выражено прямо, включается в исследовательскую ситуацию и помогает вам понимать увиденные и услышанные события и действия, и делать это быстрее, чем в случае, если бы вы не внесли эти предпосылки в исследование. Например, медицинская сестра, изучающая работу медсестер в больницах, может войти в ситуацию и приобрести способность проникновения в суть вещей быстрее, чем кто-либо, никогда не изучавший больницы. Чем больше профессиональный опыт, тем ценнее и обширнее база знаний и интуиция, пригодная для привлечения ее в исследование. С другой стороны, такой вид опыта может также препятствовать вам в том, чтобы видеть вещи, которые стали обыденными или «очевидными». (В главе 6 мы обсуждаем техники для прорыва через такие шоры.) Личный опыт представляет собой еще один источник теоретической чувствительности. Например, опыт, приобретенный в процессе развода, может сделать особенно чувствительным к опыту потери. Потеря, пережитая в результате смерти любимого человека, отличается от потери в результате развода. Однако в концептуальном смысле имеются как подобия, так и различия между двумя этими опытами потерь. Привлекая личный опыт развода, аналитик может иметь основу для проведения сравнений, которые поочередно стимулируют рождение потенциально подходящих понятий и их связей, которые относятся к потере в результате смерти. (Применение сравнений мы обсуждаем в главе 6.) Вдобавок, после того, как вы получили дополнительный опыт в связи с исследовательскими проектами, он становится также полезным аспектом вашего личного опыта. Однако вам следует быть осторожным, чтобы не предполагать, что опыт другого был подобен вашему собственному опыту. Тем не менее, позднее, когда вы обнаружите или осмыслите такие различия, эти данные внесут в ваш анализ какие-то вариации. До этого момента мы говорили о теоретической чувствительности, как производной от образовательной подготовки, которую аналитик вносит в исследовательскую ситуацию. Кроме того, сам аналитический процесс обеспечивает дополнительный источник теоретической чувствительности. Проницательность и понимание феномена возрастают, когда вы взаимодействуете с вашими данными. Это происходит в процессе сбора и постановки вопросов о данных, их сравнения, осмысления того, что вы видите, создания гипотез, разработки теоретических рдмок (минирамок) относительно понятий и их взаимосвязей. Исследователь по очереди использует их, вновь рассматривая данные. Часто новая идея или вспышка интуиции побуждает вас более внимательно рассмотреть данные, чтобы осмыслить слова, прежде казавшиеся не имеющими значения, и чтобы искать ситуации, которые могут объяснить, что здесь происходит. Эта усиливающаяся чувствительность к понятиям, их значениям и взаимосвязям является важным основанием для того, чтобы переплетать отбор данных с их анализом. Одно питает другое, тем самым, усиливая интуицию и осознание параметров развивающейся теории. Соблюдение баланса между творчеством и наукой Теоретическая чувствительность представляет значительный творческий аспект обоснованной теории. Эта чувствительность представляет собой способность творчески использовать не только личный и профессиональный опыт, но также и литературу. Она позволяет аналитику видеть исследовательскую ситуацию и связь в ее данных по-новому и исследовать потенциал данных для развития теории. Как однажды писал знаменитый биолог: «Суть конкретного открытия состоит не в том, чтобы первым увидеть какое-то событие, но чтобы установить твердые взаимосвязи между прежде известным и до сих пор неизвестным» (Selye, 1956, р. 6). Селье, в свою очередь, также добавил, что целью проведения исследования является построение теории, которая внесет вклад в организацию теоретического знания, именуемого наукой. Но как же обеспечить одновременно и научный, и творческий подход? Как создать валидную и надежную теорию, достаточно свободную от предвзятости, непризнанных или неисследованных допущений? По общему признанию, нелегко творчески использовать свои знания и опыт, придерживаясь в то же время скорее реальности феномена, чем просто образно размышляя о нем. Чтобы помочь вам, мы выдвигаем следующие предложения. (1) Периодически делать шаг назад и задавать вопрос: Что здесь происходит? То, что я думаю и вижу, соответствует реальности данных? Данные сами по себе не лгут. Как этому трудному делу обучал один из авторов (Corbin), описано ниже. При изучении процесса менеджмента беременных женщин с хроническими заболеваниями, вскоре стало очевидно, что их действия были нацелены на контролирование рисков, связанных с такой беременностью, с тем, чтобы они могли иметь здорового ребенка. Более того, было отмечено, что риски изменялись в ходе беременно сти, в какое-то время риски были выше, в другое время они были ниже. Ожидали, что тактика менеджмента будет меняться в зависимости от степени риска: чем выше риски, тем больше контролирование стратегий. Исследователь предположила, что верификация этой гипотезы будет заключаться просто в проверке каждого случая. Неверно! Что исследовательница обнаружила, так это то, что иногда гипотеза поддерживалась, а иногда нет, к ее большому разочарованию. Как бы она ни старалась, она не могла навязать эту гипотезу данным. Она не работала. Почему нет? Потому что исследовательница распределяла беременных женщин по категориям уровней риска в соответствии со своим собственным пониманием ситуации. Это, как оказалось, не обязательно совпадало с их пониманием. Другими словами, исследовательница «купилась» на медицинскую модель уровней риска, но беременные женщины не обязательно поступали таким образом. Когда она вернулась к данным, исследовала их, и задалась вопросом, почему отдельные формулировки и действия не соответствуют ее представлениям, она смогла установить, что женщины действовали на основе своего собственного понимания ситуации. Иначе говоря, риски, которые женщины оценивали и взвешивали, не обязательно были те же самые, что у профессиональных медиков. Когда первоначальная гипотеза была пересмотрена, с тем чтобы отразить реальность ситуации, она стала соответствовать данным. Собственная оценка женщин и балансирование рисков влияли на количество и типы стратегий, принятых для их контроля. (2) Придерживаться позиции скептицизма. Все теоретические объяснения, категории, гипотезы, и вопросы о данных, исходят ли они прямо или косвенно из сравнений, литературы, либо из опыта, должны приниматься как предварительные. Они всегда нуждаются в проверке, сопоставлении с фактическими данными и никогда не принимаются как факт. Например, категории, взятые из исследовательской литературы (переменные, идентифицированные в предыдущих исследованиях) всегда имеют определенный контекст. Они могут соответствовать тому исследованию, в котором они были получены. Однако это не обязательно означает, что они применимы к ситуации, которую вы изучаете, или появляются вместе с другими понятиями точно таким же образом, как в предыдущих теориях. Помните в этом случае, что любые теоретические объяснения или категории, привнесенные в исследовательскую ситуацию, рассматриваются как предварительные до тех пор, пока они не подтверждены фактическими данными (найдены соответствующими этой ситуации). (3) Следовать исследовательским процедурам. Сбор данных и аналитические процедуры предназначены для того, чтобы придать точность изучению. В то же время они помогают вам прорваться через предубеждения и направляют вас проверить, по крайней мере, некоторые из ваших допущений, иначе они могут повлиять на такое прочтение данных, которое не соответствует реальности. Имеет смысл чередовать сбор и анализ данных. Это не только позволяет делать выборку на базе понятий, возникающих как подходящие к этой конкретной исследовательской ситуации, но и способствует верификации гипотез по мере того, как они разрабатываются. Те, которые были найдены недостоверными, затем могут быть пересмотрены, чтобы соответствовать реальности изучаемой ситуации. Кодирование является систематическим и точно определенным набором процедур, которые не могут выполняться бессистемно или по прихоти исследователя. (См. главы 5-8.) Для того чтобы возникающая теория была обоснованной, так же как валидной и надежной, следует придерживаться процедур столь же тщательно, как и в хороших количественных исследованиях. Не имеется двойных стандартов для одной формы исследования относительно другой. Процедуры различаются, но основные стандарты остаются те же. Мы хотели бы завершить нашу дискуссию о теоретической чувствительности цитатой из книги под названием: Science: Methods and Meaning (Rapport & Wright, 1964). Во введении к разделу об открытиях авторы пишут: Но случай никогда не бывает доминирующим фактором в открытии. Начинающий ученый, который надеется превзойти успех Лавуазье или Фарадея, или даже менее значительных ученых, руководствуется известным изречением Пастера, что «случай благоволит лишь к подготовленному уму» (р. 130-131). Выводы Теоретическая чувствительность — это способность распознавать, что важно в данных и наделять это смыслом. Она помогает формулировать теорию, которая является верной относительно реальности изучаемого феномена. (Glaser, 1978). Теоретическая чувствительность имеет два источника. Во-первых, она основана на специальной литературе, так же как на профессиональном и личном опыте. Вы вносите это комплексное знание в исследовательскую ситуацию. Однако теоретическая чувствительность также приобретается во время исследовательского процесса, благодаря продолжительным взаимодействиям с данными — благодаря тому, что вы собираете и анализируете данные. В то время как многие из аналитических техник, которые используются для развития теоретической чувствительности, являются творческими и образными по характеру, важно сохранять баланс между тем, что создается исследователем, и реальным. Вы можете делать это следующим образом: а) задаваясь вопросом, что реально здесь происходит?; б) поддерживая скептическое отношение к любым категориям или гипотезам, внесенным или возникшим на ранней стадии исследования, и валидизируя их повторно самими данными; и в) следуя процедурам сбора данных и анализа, как обсуждалось в этой книге. Хорошая наука (хорошая теория) создается благодаря этой взаимосвязи творчества и умений, приобретаемых тренировкой.