İletişim Fakültesi’nde, "Nitel Veri Analizi ve MAXQDA Uygulamaları" atölyesi gerçekleştirildi. Fakültenin araştırma yöntemleri dersleri kapsamında düzenlenen etkinliğe konuk olan Manisa Celal Bayar Üniversitesi İletişim Fakültesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Nuray Yılmaz Sert, nitel araştırmanın temel felsefesini, kodlama süreçlerini ve analiz yazılımlarının teknik detaylarını katılımcılarla paylaştı.

 ARAŞTIRMADA VERİNİN GÜCÜ VE KODLAMA SANATI

MAXQDA programı üzerinden uygulamalı olarak gerçekleştirilen atölyede, nitel analizin en küçük anlam birimi olan "kodlar"dan başlayarak kategorilere ve üst temalara uzanan süreç, örnek projeler eşliğinde anlatıldı. Metinlerin satır satır incelenmesi ve anlamlandırılması gibi teknik aşamaları detaylı şekilde aktaran Sert, nitel analizin yalnızca bir yazılım süreci olmadığını, aynı zamanda derin bir "veriyi konuşturma sanatı" olduğunu vurguladı.

 Sert, atölyede araştırmalarda kullanılan tümdengelimsel ve tümevarımsal yöntemlerin farklarına dikkat çekerken, literatüre hâkimiyetin analiz sonuçlarının kalitesini doğrudan etkileyen en önemli unsur olduğunun altını çizdi. Sert, “Biz nitel analizde tümdengelimsel ya da tümevarımsal iki yöntem kullanıyoruz. Tümdengelimde temalarımızı biz literatürden buluyoruz. Literatüre çok hâkim olmanız gerekiyor. Siz neye hâkimseniz, o analizleri ve sonuçları da o kadar iyi çıkıyor” sözlerini ekledi.

AVRUPA BİRLİĞİ TEMALARI ÜZERİNDEN ÖRNEK ANALİZ YAPILDI

Atölyenin devamında, araştırmanın şeffaflığını ve geçerliliğini sağlayan vazgeçilmez parçalar olan "memo" (not) kullanımı ve tematik yapılandırma teknikleri ele alındı. Eğitimin pekiştirilmesi amacıyla, Avrupa Birliği'nin "Yaşam Boyu Öğrenme Becerileri" standartları üzerinden yapılmış gerçek bir analiz süreci katılımcılarla birlikte incelendi. Milli Eğitim Bakanlığı, Halk Eğitim Merkezleri ve Olgunlaşma Enstitüleri gibi kurumların ürettiği verilerin bu temalara nasıl entegre edildiği adım adım gösterildi.

YAPAY ZEKÂ VE AKADEMİK GÜVENİRLİK TARTIŞILDI

Verilerin kodlanmasında yapay zekânın rolü tartışılırken, araştırmanın güvenilirliği ve geçerliliği için verilerin en az yüzde onunun ikinci bir araştırmacı tarafından kodlanması gerektiği Sert tarafından hatırlatıldı. Yapay zekâ araçlarının süreci hızlandırabileceği ancak "verinin ne söylediğini anlama ve yorumlama" inisiyatifinin her zaman araştırmacıda kalması gerektiği belirtildi.

Etkinlik, katılımcıların tez süreçlerinde ve dönem boyunca hazırlayacakları araştırmalara ilişkin bilgilendirmelerin ardından gerçekleştirilen soru-cevap bölümüyle sona erdi.

Muhabir: Hediye Dua Yıldırım

Fotoğraf: Sude İclal Kızıltepe