• для руководителей всех уровней, которые хотят понимать возможности качественных методов и контент-анализа, поручать задания с их использованием и уверенно контролировать их выполнение,
• для специалистов по инновациям, по маркетингу, по качеству, по работе с клиентами, по работе с персоналом, которые хотят ввести эти инструменты в свою повседневную практику,
• для научных и педагогических работников, которые хотят использовать эти эффектные и результативные методы в своих исследованиях и учить этому своих учеников,
• для государственных служащих, которые самостоятельно анализируют данные и поддерживают исследования.

   Обучение научных и педагогических работников, специалистов компаний, государственных служащих, осуществляющих профессиональную деятельность в сферах, связанных с анализом данных, полученных качественными методами, в частности, посредством глубинных интервью и фокус-групп, а также смешанными количественными и качественными методами. Цель программы – научить слушателей делать заказ и контролировать проведение качественных и смешанных исследований, самостоятельно планировать исследование и выбирать методы и инструменты исследования, формировать отчетность, в том числе, с использованием программы анализа и визуализации качественных и смешанных данных MAXQDA.

   Создание курса обусловлено интересом к использованию качественных методов анализа и получению данных, характеризующих те или иные аспекты функционирования современного общества и экономики; а также к анализу различных текстов, медиаматериалов, смешанных количественных и качественных данных и их визуализации с использованием современного программного обеспечения.

Слушатель, освоивший программу, будет:

• знать основные методы проведения социологических исследований, типы количественных и качественных методов, их плюсы и минусы, способы проведения смешанных количественных и качественных исследований;
•  уметь планировать исследование, разрабатывать программу исследования, выбирать методы и инструменты исследования для решения своих исследовательских и/или управленческих задач;
• уметь применять методы полуструктурированного интервью и проведения фокус-группы; включая разработку сценария интервью или фокус-группы, принципы отбора информантов, правила транскрибирования материалов, применения существующих популярных инструментов, приемов и техник исследования, применяемых в рамках данных методов; а также формировать аналитические отчеты по результатам качественных исследований;
• владеть навыками анализа, интерпретации и визуализации результатов исследования с применением программы для анализа качественных и смешанных данных MAXQDA на примерах разных типов текстов и документов (концептуальные и программные тексты в области социально-демографической, экологической, экономической политики, материалы стенограмм открытых обсуждений общественно значимых вопросов, материалы СМИ и соцсетей, научные статьи, материалы корпоративной политики и пр.)

В весьма сжатом виде данный курс является частью популярного дистанционного курса «Как сделать научное исследование: методология, инструменты, методы» открытого университета Фонда Е. Гайдара (около 2 тыс. слушателей в год). ЭФ МГУ предоставляет возможность слушателям подробно изучить качественные методы исследования, методологию и технику контент-анализа с преподавателем, «своими руками» поработать с программой анализа и визуализации смешанных данных (MAXQDA). Есть возможность работать не только с предложенными преподавателем базами данных, но и с данными слушателей, преподаватель проконсультирует, какие инструменты и как использовать для анализа ваших данных.

• Удостоверение о повышении квалификации МГУ

Контакты:  

• Руководитель программы – Калабихина Ирина Евгеньевна, доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой народонаселения Экономического факультета МГУ, специалист по качественным исследованиям в экономике и демографии и контент-анализу текстов и смешанных данных, руководитель более 30 исследовательских проектов, преподаватель с большим стажем и опытом разработки и ведения дистанционных курсов
  • e-mail: kalabikhina@econ.msu.ru