1.4.2 जटिलता भन्दा सरलता

जटिल अनुसन्धान अचम्मको कुरा को कहिल्यै कसैलाई विश्वस्त गर्न सक्नुहुन्छ। तपाईं मन परिवर्तन ख्याल भने, त्यसपछि आफ्नो अनुसन्धान सरल हुनुपर्छ।

डिजिटल युगमा सामाजिक अनुसन्धान अक्सर फैंसी एल्गोरिदम र परिष्कृत गणनाको रूपमा, जटिलता सँग सम्बन्धित छ। सबैभन्दा पत्यार पार्र्ने सामाजिक अनुसन्धान अक्सर साधारण छ किनभने यो दुर्भाग्यपूर्ण छ। स्पष्ट हुन, सरल अनुसन्धान गर्न सजिलो अनुसन्धान जस्तै हो। वास्तवमा, यो सरल अनुसन्धान सिर्जना गर्न अक्सर धेरै कठिन छ।

सरल अनुसन्धान रुचि गर्न सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कारण यो विश्वास गर्न सकिने, अनपेक्षित परिणाम सिर्जना गर्न मात्र तरिका हो भन्ने छ। उदाहरणका लागि, तपाईं बस एक अविश्वसनीय जटिल पद्धति प्रयोग केही अनुसन्धान सञ्चालन गरेको कल्पना गर्नुहोस्। आफ्नो परिणाम आफ्नो आशा मेल भने, त्यसपछि तपाईं शायद उनलाई स्वीकार गर्नेछ। आशै नगरेको परिणाम स्वीकार वा जटिल पद्धति शङ्का: तर, आफ्नो परिणाम तपाईं अपेक्षा के फरक छ भने, तपाईं दुई विकल्प छन्। मेरो अनुमान तपाईं धेरै बढी जटिल पद्धति शङ्का संभावना छ कि छ। यो सिद्ध अर्थमा बनाउँछ, तर यो थप जटिल भएको पद्धति, कम संभावना यो तपाईं वास्तवमा विश्वास हुनेछ अप्रत्याशित परिणाम उत्पादन गर्न छ भन्ने हो। केही विन्दुमा विधिहरू विश्वास गर्न सक्छौं कि मात्र परिणाम तपाईं आशा मेल खाने ती हुन् भनेर जटिल बन्न सक्छ। अनुसन्धान आफ्नो मन परिवर्तन गर्न सक्षम हुनुपर्छ: त्यस बिन्दु मा, अनुसन्धान धेरै महत्त्वपूर्ण कुरा गुमाएको छ।

एक पटक तपाईं अरू कसैको मन परिवर्तन गर्न प्रयास सुरु मैले वर्णन गर्नुभएको समस्या अझ गम्भीर छ। अनुसन्धान को एक अविश्वसनीय जटिल टुक्रा अरू कसैले गर्न अनपेक्षित परिणाम छ प्रस्तुत कल्पना गर्नुहोस्। अन्य व्यक्ति आफ्नो कोड लेखन र तिनीहरूले अनपेक्षित परिणाम स्वीकार वा जटिल पद्धति शङ्कालु को विकल्प सामना त जब आफ्नो डाटा मार्फत काम खर्च छ छैन महीना, उनि लगभग पक्कै पनि जटिल पद्धति शङ्का गर्न जाँदैछन्। तपाईं आफ्नो मन परिवर्तन गर्न अरू कसैले पत्यार पार्र्ने ख्याल भने, त्यसपछि आफ्नो अनुसन्धान सरल हुन आवश्यक छ।

सरल अनुसन्धान प्रश्न र डाटा बीच एक प्राकृतिक फिट आउँछ; अर्को शब्दमा, राम्रो अनुसन्धान डिजाइन मा। गरिब अनुसन्धान डिजाइन, तथापि, तिनीहरूले उपयुक्त छैनन् जसको लागि एउटा प्रश्न गर्न आफ्नो डाटा stretching आउने तितो जटिलता निम्त्याउँछ। यो पुस्तक प्रश्न र डाटा बीच एक प्राकृतिक फिट सिर्जना गर्न दुई दृष्टिकोण मा केंद्रित। पहिलो, यो पुस्तक तपाईं आफ्नो डेटा को व्यावहारिक प्रश्न गर्न मद्दत गर्नेछ। दोस्रो, यो पुस्तक तपाईं आफ्नो प्रश्नको जवाफ सही डाटा संकलन गर्न मद्दत गर्नेछ।