Glavna stran

Razvoj raziskovalnega modela

Raziskovalni model nam nudi podrobnejši vpogled v koncept, ki ga raziskujemo. Raziskovalni model nam predstavi odnos med posameznimi spremenljivkami, ki model sestavljajo, pri čemer se spremenljivke delijo na neodvisne in odvisne spremenljivke. Odvisne spremenljivke so spremenljivke, ki so odvisne od neodvisnih spremenljivk v raziskovalnem modelu. Gre za spremenljivke, ki jih je mogoče razložiti z eno ali več neodvisnimi spremenljivkami v raziskovalnem modelu. Neodvisne spremenljivke pa v raziskovalnih modelih stojijo same zase in so neodvisne od vplivov ostalih spremenljivk. Raziskovalni model lahko uporabimo za razvoj hipotez, ki so vezane na razmerja med danimi spremenljivkami. Razvoj raziskovalnega modela poteka v več fazah.

Pregled literature

Ko razvijamo koncept, ki ga želimo raziskovati, je pomembno, da določimo spremenljivke, ki bodo sestavljale raziskovalni model. Najprej je potrebno določiti odvisne spremenljivke, ki se nanašajo na koncept, ki ga želimo raziskovati. Če nas na primer zanima občutek ogroženosti policistov na delovnem mestu, odvisno spremenljivko predstavlja občutek ogroženosti. Neodvisne oziroma napovedovalne spremenljivke identificiramo s pregledom literature v podatkovnih bazah, ki so prek digitalne identitete na voljo vsem študentom Univerze v Mariboru. V pregledu literature analiziramo pretekle raiskave, ki so našo odvisno spremenljivko obravnavale iz podbnega zornega kota kot zanima nas. Pri tem je pomembno upoštevati širši namen naše raziskave. V kolikor želimo že uveljavljene raziskovalne modele perveriti v novi situaciji (npr. občutek ogroženosti policistov na delovnem mestu v Sloveniji) v literaturi iščemo celotne raziskovalne modele in obdržimo vse spremenljivke, ki jih ti raziskovalni modeli predvidevajo. V kolikor pa želimo postaviti nov raziskovalni model, ki na koncept raziskave, oziroma odvisno spremenljivko, gleda iz novega zornega kota, pa moramo v literaturi identificirati spremenljivke, ki se z odvisno spremenljivko smiselno povezujejo. Neodvisne spremenljivke, ki so bile predhodno identificirane v preteklih raziskavah najlažje iščemo kar prek odvisne spremenljivke.

Za tovrsten pregled literature sta najprimernejši podatkovni bazi Web of Science in Scopus, ki za iskanje podpirata Boolovo iskanje - uporabo operatorjev "AND", "OR" in "NOT". V primeru, da raziskujemo zgoraj navedeni primer ogroženosti policistov na delovnem mestu, smiselni iskalni niz predstavlja: "threat" AND "workplace" AND "police". V kolikor naša raziskava predpostavlja vpliv točno določene neodvisne spremenljivke na odvisno, je smiselno podobno poizvedbo opraviti tudi za to neodvisno spremenljivko: ugotoviti ali je ti dve spremenljivki že kdo povezal ter s katerimi odvisnimi spremenljivkami se ta neodvisna spremenljivka navadno povezuje in na kakšen način. Podobno velja za primer, če želimo določen pojav razlagati skozi prizme določenih teorij. V tem primeru je posebej pomembno, da pregledamo tudi literaturo, ki se na izbrane teorije navezuje v podobnem kontekstu, kot zanima nas. Pri Boolovem iskanju moramo biti pozorni, da besede ali besedne zveze pišemo znotraj narekovajev, ter da ob uporabi operatorja OR, besede, ki jih s tem operatorjem razlikujemo, postavimo znotraj oklepajev: ("threat" OR "fear") AND "workplace" AND "police". Idealno je, da nam podatkovna baza na izbran iskalni niz vrne med približno 200 in 300 rezultatov. V kolikor nam podatkovna baza vrne manj oziroma več rezultatov smo iskalni niz zastavili preozko oziroma preširoko.

Med rezultati, ki nam jih na vnesen iskalni niz vrne podatkovna baza je potrebno identificirati publikacije, ki vsebujejo raziskovalne modele z isto odvisno spremenljivko naši, oziroma publikacije, ki navajajo neodvisne spremenljivke, ki se pogosto povezujejo z izbrano odvisno spremenljivko. Pomembno je, da te publikacije shranimo, podrobnosti samih objav pa zabeležimo, saj nam bo to močno koristilo pri nadaljnjem razvoju raziskovalnega modela ter samem pisanju raziskovalnega poročila. Ker lahko pregled literature rezultira v številnih primernih člankih, ki jih je potrebno sistematično obdelati in shraniti je za ta namen smiselno uporabiti orodja kot na primer Mendeley ali Zotero. Ker je namen pregleda literature pri razvoju raziskovalnega modela identifikacija spremenljivk, moramo spremenljivke, ki jih v literaturi zaznamo podrobno zabeležiti. Pri tem si najlažje pomagamo kar z Excel ali Google Sheets tabelo. Pomembno je, da za vsako identificirano spremenljivko zabeležimo vir, ki to spremenljivko navaja, datum objave vira ter krajši povzetek vira iz katerega je razviden kontekst, v katerem spremenljivka nastopa. Prav tako je smiselno zabeležiti ostale spremenljivke, v povezavi s katerimi se identificirana spremenljivka pojavlja. V kolikor je viru, v katerem se spremenljivka pojavlja priložen tudi vprašalnik, s katerim so avtorji merili spremenljivke, je pomembno, da si zabeležimo vprašanje/a, s katerimi so avtorji merili dano spremenljivko. To nam bo koristilo pri razvoju vprašalnika, saj uporaba uveljavljenih vprašanj za merjenje določene spremenljivke poveča veljavnost tako vprašalnika kot rezultatov.

Razvoj teoretičnega modela

Ko zberemo vse spremenljivke, ki so bile do sedaj v literaturi smiselno povezane z izbrano odvisno spremenljivko, moramo oblikovati teoretični raziskovalni model. Ne glede na to, da skušamo s pregledom literature zajeti zgolj spremenljivke, ki so z odvisno spremenljivko smiselno povezane, moramo upoštevati, da bomo identificirali tudi spremenljivke, ki ne spadajo v naš koncept. Zato je pomembno, da dobro premislimo katere izmed identificiranih spremenljivk bomo v teoretični raziskovalni model vključili. V model tako vključimo želene odvisne spremenljivke, ter neodvisne spremenljivke, ki se v okviru koncepta raziskave z neodvisnimi spremenljivkami smiselno povezujejo. V kolikor našo odvisno spremenljivko predstavlja ogroženost policistov na delovnem mestu, sta resnost grožnje in ranljivost policistov smiselni neodvisni spremenljivki, medtem ko fizična aktivnost policistov morda ne sodi v naš model, ne glede na to, da smo to spremenljivko zaznali v preteklih raziskavah. Pri oblikovanju teoretičnega modela je pomembno, da se zgledujemo po obstoječih raziskovalnih modelih in teorijah, vsako spremenljivko, ki jo v model dodamo ali jo iz modela odvzamemo, pa lahko podpremo z argumenti, ki izvirajo iz literature.

Pri izbiri spremenljivk in razvoju teoretičnega raziskovalnega modela svetujemo posvetovanje z mentorjem.

Priprava vprašalnika

Čeprav se priprava vprašalnika na prvi pogled zdi preprosta naloga, gre v celotnem procesu za eno izmed najpomembnejših faz. Če vprašanj ne postavimo pravilno, ali če za merjenje spremenljivk uporabimo napačno lestvico, nam niti velik in reprezentativen vzorec raziskave ne more rešiti. Zato moramo biti pri pripravi vprašalnika pozorni na številne podrobnosti.

Oblikovanje vprašanj

Pri raziskavah, ki vključujejo razvoj raziskovalnega modela, je vprašalnik navadno sestavljen iz dveh sklopov: iz vprašanj s katerimi merimo izbrane odvisne in neodvisne spremenljivke ter iz vprašanj, ki se nanašajo na demografske podatke.

Glavni namen vprašalnika je pridobiti podatke o spremenljivkah, ki smo jih predhodno identificirali s pregledom literature. Ker gre v večini primerov za spremenljivke v angleškem jeziku, moramo spremenljivkam najprej poiskati ustrezen slovenski izraz. Pri uveljevljenih spremenljivkah, s katerimi imamo največkrat opravka gre za dokaj preprosto nalogo, saj lahko slovenske poimenovanja teh spremenljivk najdemo v objavah drugih slovenskih avtorjev. Ko vsem spremenljivkam najdemo ustrezna slovenska poimenovanja sledi najpomembnejši korak, v katerem postavimo vprašanja za merjenje teh spremenljivk. Za merjenje spremenljivk največkrat uporabljamo zaprte tipe vprašanj s petstopenjsko Likertovo lestvico, pri čemer največkrat merimo strinjanje respondentov s postavljeno trditvijo. Zaradi zanesljivosti rezultatov, vsako spremenljivko navadno merimo s tremi vprašanji, ki jim rečemo indikatorji. Spodaj je predstavljen primer merjenja spremenljivke skrbi glede zasebnosti, v kontekstu socialnih omrežij (povzeto po Fujs, Mihelič in Vrhovec, 2019).

Prosimo označite svoje strinjanje z naslednjimi izjavami

1. Zelo me moti, ko me socialna omrežja sprašujejo po osebnih podatkih.

2. Preden posredujem svoje osebne podatke socialnim omrežjem, vedno premislim dvakrat.

3. Zelo me skrbi, da socialna omrežja o meni zbirajo preveč osebnih podatkov.

Raziskovalci so v tem primeru strinjanje merili na petstopenjski Likertovi lestvici - od Sploh se ne strinjam do Popolnoma se strinjam.

Indikatorje posameznih spremenljivk, ki jih uporabimo v vprašalnikih, največkrat najdemo v preteklih raziskavah, ki so obravnavale isto spremenljivko kot mi. Pri tem je zelo pomembno, da pazimo na kontekst, v katerem so raziskovalci spremenljivko raziskovali. Kot vidimo na zgornjem primeru, so raziskovalci skrb glede zasebnosti preučevali znotraj konteksta uporabe socialnih omrežij. V kolikor bi raziskovalci dano spremenljivko raziskovali v kontekstu uporabe avtonomnih vozil, bi bili tudi indikatorji zapisani drugače. Zato je zelo pomembno, da indikatorje iščemo v raziskavah, ki raziskujejo podoben koncept kot naša. V kolikor primernih indikatorjev v preteklih raziskavah ne zaznamo, lahko indikatorje razvijemo sami, pri čemer pa svetujemo, da se to stori v sodelovanju z mentorjem. Indikatorje, ki jih povzamemo po preteklih raziskavah je (v kolikor so ti v tujem jeziku) potrebno prevesti v slovenščino. Pri tem se lahko zgledujemo po drugih raziskvah v slovenskem jeziku, ki so te indikatorje uporabile, oziroma jih prevedemo sami. V kolikor indikatorje prevajamo sami, je priporočljivo, da to neodvisno storita vsaj dve osebi.

Pri oblikovanju indikatorjev in ostalih vprašanj moramo paziti, da smo dosledni ter hkrati uporabljamo besede ali besedne zveze, ki so razumljive vsem respondentom. V kolikor je za raziskavo nujno da uporabljamo tujke, oziroma strokovne besede je pomembno, da le-te pred samim vprašanjem razložimo. Pri indikatorjih je potrebno paziti, da vedno merimo zgolj eno stvar. Indikator Zelo me moti, ko me socialna omrežja sprašujejo po osebnih podatkih in lokacijskih podatkih.'tako ni primeren, saj zbira mnenje respondentov o dveh različnih tipih informacij.

Literatura

Fujs, D., Mihelič, A., & Vrhovec, S. (2019). Social network self-protection model: What motivates users to self-protect? Journal of Cyber Security and Mobility, 8(4), 467–492. https://doi.org/10.13052/jcsm2245-1439.844