現地調査の特徴、種類、技術および段階



の 実地調査 または実地調査は実験室か仕事場の外の情報の収集です。つまり、調査を行うために必要なデータは、実際の管理されていない環境で取得されます。.

たとえば、動物園でデータを取得する生物学者、実際の社会的相互作用からデータを取得する社会学者、都市で気候データを取得する気象学者.

この種の研究は制御不可能な性質または環境で行われますが、科学的方法のステップで実行することができます。.

索引

  • 1著者によるフィールド調査の定義
    • 1.1サンタパレッラとフェリベルトマルティンス
    • 1.2 Fidias Arias
    • 1.3アルトゥーロ・エリゾンド・ロペス
    • 1.4マリオたまよ
  • 2デザイン
  • 3種類
  • 4段階
    • 4.1テーマの選択と範囲
    • 4.2問題の特定と取り組み
    • 4.3目的への取り組み
    • 4.4理論的枠組みの作成
  • 5主なテクニック
    • 5.1データ収集のための技術と手段
    • 5.2処理技術
    • 5.3データ解析
  • 6現地調査の成功例
    • 6.1コロンビア、ボゴタのトランスミレニアスシステム
    • 6.2アメリカ合衆国、ニューヨークのハイライン
    • 6.3イキケのQuinta Monroy、チリ
    • 6.4 Intelとヨーロッパの消費
  • 7参考文献

著者によるフィールド調査の定義

サンタPalellaとFeliberto Martins

研究者のSanta PalellaとFeliberto Martinsによると、実地調査は変数を操作したり制御したりすることなく、現実から直接データを収集することからなる。自然環境における社会現象の研究. 

研究者は、それが現れる自然環境の喪失のために変数を操作しない.

フィディアスアリアス

研究者Fidias Ariasにとって、フィールドリサーチとは、調査対象から直接収集されたデータ、またはイベントが発生した現実からデータを収集するものです（一次データ）。.

この研究では、変数は修正も操作もされていません。つまり、研究者は情報を取得しますが、既存の条件を変更することはありません。.

二次データは、書誌情報源から得られるフィールド調査にも使用されます。.

アルトゥーロ・エリゾンド・ロペス

メキシコのArturo ElizondoLópezは、実地調査は研究者の環境で自然発生的に起こる事実に基づくデータソースとこれが現象を知るために生成するものによって構成されることを示します.

研究者は、仮説を証明または却下することを可能にする試験に近づくために、任意の情報源を使用します.

マリオたまよ

最後に、研究者Mario Tamayoは、実地調査ではデータは現実から直接収集されていると述べています。.

Tamayoによれば、これの価値はそれがデータが得られた真の条件を検証することを可能にすることであり、それは疑いの場合にその修正または修正を容易にする。.

デザイン

フィールドリサーチにおけるデザインは研究者による現実の利用を指すので、研究者と同じくらい多くのデザインがあると言える.

各調査は、特定の現実に基づいて研究者が提示する独自のデザインです。.

それは、仮説または問題から生じる未知のものに関して信頼できる結果を見つけるために、調査の中で従うべきステップの構造です。.

提起された問題の適切な解決のために研究者が従うべき最良の操作を構成する.

設計はまた、各調査に適応可能で、データの収集と分析に使用されるステップ、テスト、および技法を提案する、一連の漸進的かつ体系的な活動です。.

タイプ

最も関連性の高いフィールドリサーチデザインの種類は以下のとおりです。

調査デザイン

それはもっぱら社会科学によるものです。人々の特定の行動を研究するために、理想は彼らの環境で彼らに直接尋ねることであるという前提に基づいています.

統計的デザイン

いくつかの変数または変数のグループの値を決定するために測定を行います。それは集団現象の定量分析または数値評価に基づいています.

ケースデザイン

勉強する1つまたは複数の目的の絶対的な研究、それはそれらの広くて詳細な知識を提供します.

それは同じのいくつかの通常の問題を知ることができるようにシステムの任意のユニットを研究することに基づいています.

実験デザイン

それは、発生する効果を観察するために、ある特定の制御された条件または刺激に勉強することを目的または個人のグループに委ねることから成ります。現象の原因を探そうとする.

準実験デザイン

これは実験計画法と密接に関係していますが、変数を厳密に制御するものではありません.

準実験計画法では、研究対象または研究対象は無作為にグループに割り当てられることもペアにされることもありませんが、これらのグループは実験の前にすでに形成されています.

非実験デザイン

これらは、変数を意図的に操作することなく実行され、現象のみがその自然環境で観察されてから分析される研究です。.

非実験的設計は横断的または横断的であり得る。この場合、彼らはデータを収集して変数を記述し、その影響を一瞬で分析するという目的を果たします。横方向のデザインは次のように分けられます。

- 探索的その名前が示すように、それは特定の時間に研究に介入するであろう変数を知り始めることについてです.

- 記述的：得られた結果が記載されている、集団内の1つまたは複数の変数のモダリティ、カテゴリ、またはレベルの影響を調べる.

- 相関因果関係：この種のデザインは、原因を特定せずに変数間の関係を確立したり、原因と結果の意味を分析しようとします。.

非実験的デザインはまた、縦断的または進化的であり得る。このタイプの設計では、データはその進化、その原因、および影響を分析するために異なる時点で収集されます。.

非実験計画法の最後のサブタイプは事後設計であり、これは事象が発生した後に実験が行われ、研究者が試験の条件を操作または調整していない場合を指す。.

ステージ

実地調査を実行するために従うべき段階やステップは、通常、そのアプローチ、モデル、およびその設計に関連しています。.

この意味で、Tamayoにとってフィールド調査プロセスを実行するための方法論は以下の構造に従うことができます。

テーマの選択と範囲

トピックの選択は調査の実現における最初のステップであり、それは研究可能な問題の作業領域を明確に決定しなければなりません.

いったん選択されると、主題は区切られます、それは研究が開発されることができるように生存能力に関連しています.

範囲を定める際には、知識の見直し、範囲と限界（時間的な観点から）、そして研究を実行するために必要とされる材料と財源を考慮に入れるべきです。.

問題の特定とアプローチ

それは研究の出発点です。それは困難、つまりカバーする必要があることから生じる。問題の特定において、一連の具体的な現象の特定の状況が分離されます。.

特定されたら、その問題のタイトルを選択します。それは調査されることになっているものの合理化についてです、それは問題が何であるかの明確で要約された考えでなければなりません.

それが合理化されたならば、問題への特定のアプローチがなされなければならず、それは目的を達成することを目的とする研究のガイドラインを確立する.

目的の声明

それは調査が行われる目的についてです。これらに基づいて研究者は意思決定を下し、それが結果を生み出すものです。これらの目的は、一般的なものと具体的なものがあります。.

理論的枠組みの作成

それは調査の基礎を象徴し、問題の記述を広げ、そして調査されるべき現象の特徴に対処し、それは後にデータ収集において作用する変数を確立する。.

このセクションには、次の要素が含まれています。

  • バックグラウンド：その名の通り、問題の判断と解釈に使用されるデータ、概念、または以前の作品です。.
  • 概念的な定義：現実から抽出されたデータの編成と、それらの間に存在する関係を許可します。.
  • 仮説：確立されていない真実の仮定です。それは理論と研究の間のリンクであり、特定の現象の説明を提案し、そして他のものの研究を指揮する。.
  • 可変：観察を通して決定され、ある観察単位から別の観察単位への様々な価値を明示する現実の特定性を示すために使用されます。.
  • 方法論得られた結果と新しい知識との間の信頼性の関係を確立するために従うべき順序付けられた手順または一連のステップである。研究の目的を効果的に達成することを可能にするのは一般的な方法です。これは、研究を実施するための技術と手順が介入するところです.
  • 報告するこのセクションには、調査中に起こったことがすべて書き留められています。それは概念が定まるところ、観察されたこと、そしてもちろんフィールド調査の間に得られた結果です.

主なテクニック

研究者が彼らの研究のための情報を得ることを可能にする2つのタイプの技術がフィールド調査で取り組まれることができる：データ収集技術とデータ処理と分析技術.

データ収集のための技術と機器

これらのテクニックは研究の焦点によって異なります.

それが定量的である（年齢、性別などのような変数の測定を必要とする）場合、最も適切な技術は調査であり、それを通して被験者から回答が得られる以前に構造化された質問票.

他方、収集される情報またはデータが専門的、科学的または専門家タイプのものである場合、構造化面接を適用することができ、これもまた専門家に宛てた事前に設定された質問票に基づいている。.

研究が定性的アプローチ、すなわち測定可能または定量化不可能であることを目的としている場合、適切な手法は被験者の視点を包括的に理解することに焦点を当てた非構造化インタビューであろう。.

この場合、発生した相互作用に関与するさまざまな要素を理解するためのエピソードの観察に基づいたケーススタディも適切です。.

データ収集に使用できる他の技術は、とりわけ観察、実験、生活史および討論グループです。.

処理技術

それらは、それらが提出される手順、および研究または研究で得られたデータが提示される方法です。. 

それは分類、登録、作表、そして必要ならばそのコーディングを扱う。.

データ解析

分析に関連した技術に関しては、帰納が強調され、それを通して全体がその部分の一つから分析される。そして控除は、反対の見方を上げ、一般性に基づいて特定の要素を分析しようとします.

データ分析のもう1つの技法は合成です。これに従って、状況の一部が分析され、全体の一般的な特性が識別されます。.

最後に、データを分析するために、記述的および推論的の両方の統計も使用されます。.

実地調査の成功例

コロンビア、ボゴタのTransmilenioシステム

研究は1998年に始まりました、そこでボゴタの移動性は以下の問題を提示することが確立されました：

  1. 遅い、70分以上が平均的な旅行でした.
  2. 長距離路線であり、時代遅れの低職業バスであったため、非効率.
  3. 汚染、排出量の70％が自動車からのもの.

このシナリオを考えると、解決策はルートを再構築し、それらをより直接的にし、そして大容量バスを実装することであることがわかった。その結果、車両台数の減少により、交通事故は97％減少しました。.

さらに、専用チャネルを使用することで、時速18 km前後の車両の移動性が大幅に向上し、もちろん輸送時間も大幅に増加しました。.

この現地調査は、問題を直接観察し、最も適切な解決策を見つけることを可能にしたそれぞれの方法論的開発の後、すべてのボゴタ人の運命を変えることに成功しました.

アメリカ合衆国、ニューヨークのハイライン

ニューヨーク市は、1980年に閉鎖されたハイライン列車の路線をどうするかというジレンマに直面しているため、2009年にはさまざまなプロジェクトが行われるコンテストが開かれます。.

勝者は、James Corner Field Operations社が行った調査に基づくプロジェクトで、自発的に成長している植生を利用して公園を作ることが最善の選択肢であると結論付けました。.

それは2014年に終了し、その見積もりはそれが年間4万人の観光客を魅了し、財務省に2億8000万ドルを追加するというものでした、見積もりははるかに超えていました。公園から取られたデータによると、それは500万人以上の人々が訪れ、提案された日に2.2兆ドルを調達するリズムを持っています。.

イキケ、チリのキンタ・モンロイ

イキケでは、100人の低所得世帯が不法にその都市の区域に住んでいたが、市はそれらを追放することを望んでいなかったので、都市は家族ごとに7,500ドルの補助金を申し出た人々にELEMENTAL建築事務所を雇った.

前述の会社の調査はこの量のまともな家を作ることは不可能でありそして危険にさらされた家族が残りを買う余裕がないことができると結論を下した.

彼らが見つけた解決策は、彼らが家の最も重要な要素を上げ、家族の可能性に合わせて調整された将来の拡張のためのスペースと基盤を残すというモジュール式の建築設計でした。.

このプロジェクトは "ハーフハウス"としても知られており、そのプロモーターであるアレハンドロ・アラベナが建築界で最も権威のあるプリツカー賞を受賞しました。.

ヨーロッパにおけるインテルと消費

2002年に、インテルは、その子会社であるPeople and Practices Researchを通じて、人類学者Genevieve Bellの後押しの下、ヨーロッパでの効率的な販売方法を模索していました。.

彼らは、ヨーロッパ5カ国の中小都市45戸の住宅を6年間訪問し、単一のヨーロッパについて話をすることは不可能であり、それぞれの国には独自性があると結論付けました。.

しかし、現地調査の結果、旧大陸各国でより効果的なマーケティングを行うための十分なデータが得られました。.

参考文献

  1. ベイリー、C。A.（1996）. フィールドリサーチの手引き. サウザンドオークス：パインフォージプレス.
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  5. キンタモンロイ/ ELEMENTAL。 2017年12月20日にPlataformaarquitectura.clから取得.
  6. Vélez、C. and Fioravanti、R.（2009）。マーケティングにおける学際的アプローチとしての民族誌学：新しい試みボゴタ：管理ノート。ハベリアーナ大学.
  7. 「研究の種類」論文および調査からの抜粋：tesisein INVESACIONES.COM
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  10. Tamayo、M.（2003）。科学研究プロセス（第4版）。メキシコリムサ社説.
  11. López、A.（2002）。会計研究の方法論メキシコトンプソン論説.