The following text is a partial translation of the original English article, performed by ChatGPT (gpt-3.5-turbo) and this Jekyll plugin:
Допустим, вы проводите исследование, чтобы выяснить мнение программистов о своих рабочих условиях: ценят ли они свое рабочее пространство или нет. Подготовка опроса с несколькими вопросами является важной составляющей. Их ответы позволят узнать их мысли и чувства. После работы с несколькими группами студентов, я заметил общую ошибку в оформлении вопросника - они слишком очевидны в своих вопросах, просто спрашивая: “Как вы относитесь к этому?” Существует более эффективный подход.
Обычно, чтобы понять мысли и чувства людей, мы можем просто спросить: “Что вы думаете и чувствуете?” Это подобно врачу, который спрашивает: “Какая у вас болезнь? Какой вид таблетки мне следует назначить?” Хотя прямолинейный, этот метод больше подходит врачу, меньше беспокоящемуся о выздоровлении пациента.
Прямое обращение также раскрывает цель опроса. Опытные респонденты могут понять наши исследовательские цели и, возможно, исказить результаты, соответствуя или нарушая исследование. Некоторые могут заявить, что им нравится их рабочая обстановка, в то время как другие могут выразить недовольство. Однако немногие будут совершенно откровенными, чувствуя себя больше исследователями, чем участниками.
Вот пример неэффективной структуры опроса:
Опытный врач, вместо прямого вопроса о заболеваниях, интересуется симптомами: “Как часто вы мочитесь?” или “Вы испытываете жажду по утрам?” Точно так же, при проведении эмпирических исследований в области компьютерных наук, мы можем вовлечь опрошаемых в гипотетические сценарии.
Задавая вопросы непосредственно, мы неосознанно перекладываем наши исследовательские обязанности на них. Наша роль заключается в определении того, нравится ли им их рабочее пространство. Мы должны наблюдать за их поведением, симптомами и реакциями, чтобы сделать выводы. Просто спросить “Вы чувствуете себя комфортно?” может показаться ленивым или неопытным интервьюером. Отвечая на такой общий вопрос, опрошенные должны будут вспомнить свой полный опыт работы в офисе, проанализировать его, сделать некоторые выводы, а затем подытожить их для нас - это работа исследователей, а не наших опрошенных.
Рассмотрите этот пересмотренный опросник:
Первые два вопроса, Q4 и Q5, ситуативные, ставят респондентов в конкретные сценарии. Затем мы интерпретируем их реакции, чтобы вывести ответы на наш основной вопрос: нравится ли им их рабочая среда? Этот метод интерпретации следует уточнить в исследовательской статье.
Вопрос Q6, хотя и не является ситуативным, превосходит Q1-Q3. Он избегает прямого обращения к респондентам с просьбой о самодиагностике, тонко исследуя их мнения о кофейных машинах в офисе. Ответы косвенно указывают на их общую удовлетворенность рабочей средой.
В итоге, избегайте непосредственного опроса о заболеваниях; вместо этого задавайте вопросы о симптомах, чтобы ненавязчиво преследовать вашу исследовательскую цель. Такой подход позволяет получить более честные ответы.
Когда список вопросов будет готов, вы можете создать таблицу в вашей исследовательской статье, перечислив все вопросы по вертикальной оси и возможные ответы по горизонтальной оси. Под каждым ответом вы указываете, какое влияние он оказывает на один из ваших исследовательских вопросов, например:
Эта таблица ясно объясняет читателям вашего исследования, почему вы задали эти вопросы и как ответы, полученные от респондентов, помогли вам ответить на ваши исследовательские вопросы.
Translated by ChatGPT gpt-3.5-turbo/42 on 2023-12-27 at 10:34
