ما هو الفرق بين Qual و Quant؟
هذا سؤال دائم وقد تم طرحه في محادثة في وقت سابق اليوم. إذن ، إليك محاولة أخرى لإنتاج إجابة.
أول شيء أود التأكيد عليه هو أننا بحاجة إلى التركيز على التحليل النوعي والتحليل الكمي ، لأن البيانات المستخدمة ليست معيارًا كافيًا أو ضروريًا.
لنبدأ بالتحليل الكمي لأنني أعتقد أن التعريف أضيق. التحليل الكمي هو المكان الذي يتم فيه إنتاج الأرقام التي تصف بشكل هادف شيئًا مثيرًا للاهتمام من البيانات. بشكل عام ، يتم استخدام خوارزمية لإنتاج المخرجات. على سبيل المثال ، للعثور على المتوسط ، تتم إضافة القيم وتقسيمها على عدد القيم المستخدمة – وهي خوارزمية. إلى حد ما ، يمكننا التفكير في التحليل الكمي على أنه “اكتشاف” للأشياء (أي أنه شكل من أشكال ما بعد الوضعية). من الناحية النظرية ، ولكن ليس في الممارسة العملية غالبًا ، إذا قمت بتغيير المحلل في مشروع كمي ، فستحصل على نفس الأرقام *.
في التحليل النوعي ، يجمع المحلل / الباحث / البصير البيانات مع رؤيتهم للانضمام إلى النقاط لإنشاء المعنى (أي أنه شكل من أشكال البنائية / التفسيرية). السبب الأكثر شيوعًا لاستخدام التحليل النوعي هو أن المشكلة التي تتم معالجتها لا يمكن حلها ببساطة عن طريق تطبيق خوارزمية لتوليد الأرقام. ملاحظة ، إذا قمت بتغيير الباحث ، فسوف تقوم عادة (إلى حد ما) بتغيير التفسير – لأن المعلومات الإضافية التي يجلبونها وطريقتهم الخاصة في رؤية الأنماط ستختلف.
هل الكيف والكم أصبحا نفس الشيء؟ رقم! يستشهد الأشخاص بمثال تطبيق أدوات مثل الذكاء الاصطناعي على الصور ومقاطع الفيديو والنصوص وما إلى ذلك لإنتاج تحليلات مثل المشاعر. هذا مجرد تحليل كمي. قد يكون جيدًا جدًا ، وقد يجيب بشكل كامل على المشكلة ، لكنها عبارة عن خوارزمية تولد الأرقام.
هل المؤهل فريد في معالجة “لماذا؟”. ليس نهائيا. على سبيل المثال ، قد تقوم بدراسة إثنوغرافية للحصول على وصف لما يحدث ، لكنها قد لا تجيب عن السبب. على العكس من ذلك ، فإن معظم نتائج علم الاقتصاد السلوكي من كانيمان ، وتفيرسكي ، وآريلي ، وثالر وآخرون (التي تفسر سبب قيام الناس بأشياء يفعلونها) تستند إلى تجارب وملاحظات كمية. لكن من الصحيح أن لماذا عادة ما يتم طرح سؤال بواسطة Qual ، ولماذا لا يكون غالبًا العنصر الأساسي في التحليل الكمي.
ماذا عن الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التقاط الصور والنصوص ومقاطع الفيديو وما إلى ذلك والتي تنتج إجابات مكتوبة لمشكلة البصيرة ، بالاعتماد على المعرفة غير المدرجة في البيانات التي تتم مراجعتها. قد يكون هذا مؤهلاً ، أو قد يكون فئة جديدة ، ربما AQ (مؤهل اصطناعي) – لكنه لن يكون كميًا.
هل يحتاج جميع العملاء إلى فهم الفرق بين الجودة والكمية؟ لا! يحتاج بعض العملاء إلى المعرفة (لأنهم يتخذون القرار) ، ولا يحتاج العملاء الآخرون إلى المعرفة (لكنهم مهتمون) ، ولا يحتاج العملاء الآخرون إلى المعرفة ولا يريدون أن يعرفوا (يريدون فقط أن يعرفوا) البحث صحيح والتوصيات مفيدة). ومع ذلك ، فإن الشخص الذي يجري البحث ، ولا سيما الشخص الذي يختار الطريقة ويفسر النتائج ، يحتاج إلى فهم نقاط القوة والقيود المفروضة على الطريقة المختارة ، بغض النظر عما إذا كانت نوعية أو كمية.
* في الجزء العلوي من هذا المنشور ، قلت إن تغيير المحلل الكمي في المشروع غالبًا ما يغير الأرقام ، وهو ما قد لا تتوقعه بالكمية. وذلك لأن عددًا كبيرًا من القرارات الشخصية يتخذها المحلل ، بما في ذلك البيانات التي يجب تضمينها / استبعادها ، وما إذا كانت هناك حاجة إلى أي تحويلات للبيانات ، وكيفية تطبيق التحليلات التكرارية (مثل تحليل الكتلة). حتى القرارات المتعلقة بالتركيز على المتوسط أو الوسيط هي قرارات تعتمد على تفضيلات المحلل وخبراته.
