Qual at Scale, laadullisen tutkimuksen uusi kehityssuunta
Nopeiden teknologisten edistysaskelten myötä, kvalitatiivinen data-analyysi on tässä hetkessä yksi tutkimuksen muutoksen kärjistä. Yksi mielenkiintoisimmista ja vauhdikkaimmista kehityssuunnista on laadullisen tiedon kerääminen suuremmassa mittakaavassa tekoälyratkaisuja hyödyntäen. Tämä uudenlainen laadullisen tutkimuksen lähestymistapa, Qual at Scale, tuo laadullisen ja määrällisen tutkimuksen lähemmäksi toisiaan.
Muutaman kymmenen osallistujan sijaan laadulliseen tutkimukseen voidaan osallistaa kymmenittäin tai sadoittain vastaajia. Näin voidaan saavuttaa sekä suuri määrä laadullista syvää ymmärrystä, mutta samalla saadaan myös määrällistä dataa ja yleistettävyyttä. Laadullista dataa on myös mahdollista tarkastella vastaajien taustojen, kuten demografioiden perusteella entistä helpommin ja erottelu on mielekkäämpää. Qual at Scale lähestyminen poistaa monia esteitä laadullisten menetelmien hyödyntämiseen ja tuo sen yhä vahvemmin hyödynnettäväksi kvantitatiivisen tutkimuksen rinnalla. Lähestymistapaa lisää nopeutta ja tehokkuutta isojen, laadullisten aineistojen käsittelyyn säilyttäen samalla analyysin laadun ja tulkinnan syvällisyyden.
Laadullinen tutkimus on erinomainen työkalu kohdeyleisön tarpeiden, odotusten ja toiveiden ymmärtämiseen. Usein menetelmä on alihyödynnetty suhteessa kvantitatiiviseen tutkimukseen, jonka etuja ovat kustannustehokkuus, nopeus ja suuret vastaajamäärät.
Kvantitatiivinen tutkimus ei kuitenkaan tarjoa vastauksia kaikkeen. Laadullista tutkimusta tarvitaan, kun halutaan syvällistä ymmärrystä ja kuulla asiakkaan ääntä tilastojen takana. Niin ikään moni tutkimushaaste on lähtökohtaisesti parhaiten ratkaistavissa hyödyntäen monimenetelmäisyyttä eli yhdistelmänä laadullista ja määrällistä tutkimusta.
Mutta mihin käyttötarkoituksiin Qual at Scale sitten sopii?
Yksi erinomainen tapa hyödyntää suurempaa mittakaavaa ovat verkkoyhteisöt. Ne voivat koostua jopa tuhannesta vastaajasta ja tutkimustietoa kerätään esimerkiksi avoimen keskustelun, kyselyjen ja päiväkirjojen kautta.
Toinen erinomainen tapa hyödyntää menetelmää ovat isot olemassa olevat laadulliset aineistot kuten vaikkapa avoin asiakaspalaute, henkilöstökyselyn palaute tai sosiaalisen median keskustelu ja kommentit. Jo olemassa olevasta aineistosta voidaan tekoäly-avusteisesti vetää yhteen tulokset, keskeiset teemat, asioiden väliset yhteydet sekä paljastaa vastaajaryhmien väliset erot.
nSightin ostettua tekoälypohjaiseen, laajojen tekstimassojen analyysiin erikoistuneen iloom Oy:n, tarjoamme asiakkaillemme uusia mahdollisuuksia laadullisen tiedon analysointiin ja hyödyntämiseen liiketoiminnan kehittämisessä.
Kerromme mielellämme lisää. Alla olevasta linkistä nSightin uusiin uutisiin!