tgoop.com/low_theory_raw/761
Last Update:
Process tracing в оценочных исследованиях
Как писал классик, дело заключается не просто в том, чтобы объяснить мир, а в том, чтобы его изменить. Поэтому в прикладной социологии меня больше всего интересует применение process tracing в оценочных исследованиях, направленных на улучшение результатов социальных программ. Здесь важен анализ причинно-следственных связей, поскольку задача таких исследований - это понять привели ли действия активисток и активистов к позитивным результатам.
Упрощенно process tracing в оценочных исследованиях включает три основных этапа:
- Описываем таймлайн событий программы. Отбираем как активности в рамках самой программы, так и внешние события, повлиявшие на ее результат.
- Разрабатываем теорию изменений входе процесса, выдвигая гипотезы о том, как на каждом этапе события влияли друг на друга, что мешало и что способствовало достижению результата программы.
- Переходим к тестированию альтернативных гипотез. Используем фреймворк с тестами, описанными выше, хотя есть и другие подходы систематической работы с гипотезами.
Для иллюстрации представим анализ образовательной программы для беларуских мигрантов, один из результатов которой - создание участниками собственных инициатив в сфере социального предпринимательства. Допустим, мы знаем, что такие инициативы были созданы, но с помощью process tracing хотим понять, что именно помогло их создать. Предположим, в рамках теории изменений один из наборов гипотез включает три конкурирующих предположения: инициативы были созданы благодаря повышению веры в свои силы (H1), улучшению цифровых навыков (H2) или нахождению команды (H3) в ходе мероприятий программы.
Для проверки гипотез опираемся на отчеты организаторов программы и интервью с участниками. В результате видим: все кейсы создания инициатив объединяет то, что их совместно создали люди, познакомившиеся в ходе программы. Плюс программа действительно включала много активностей для нетворкинга. Некоторые участники также отмечают, что создание инициатив стало возможным благодаря знакомству с примерами подобных проектов - они поняли, что тоже способны это сделать. При этом, хотя были мероприятия, посвященные цифровым навыкам, никто не упомянул, что использовал их в процессе создания инициативы. Таким образом, H1 и H3 проходят hoop test, а H2 - нет.
Допустим далее в ходе анализа, детально протестировав все гипотезы, мы получаем доказанную теорию изменений, позволяющую сделать вывод: в подобных программах в будущем лучше уделять больше внимания нетворкингу и меньше цифровым навыкам, потому что у целевой группы они и без этого хорошие.
В этом и заключается практическая польза process tracing в оценочных исследованиях. Количественные методы чаще просто доказывают, произошли ли изменения в ходе программы, хотя и могут включать оценку роли дополнительных переменных (ковариат, медиаторов и модераторов). Однако именно детальное изучение процесса позволяет понять механизм находящийся между статистически проанализированными зависимыми и независимыми переменными. Это, в свою очередь, важно, чтобы понять, что внутри программы сработало лучше или хуже, как преодолеть сложности или на чем сделать акцент в следующий раз и многое другое.
BY плодотворные дебютные идеи
Share with your friend now:
tgoop.com/low_theory_raw/761