სოციალური კვლევის მეთოდები – მოკლე გზამკვლევი

---

შესავალი

სოციალური კვლევის მეთოდები კვლევითი ნაშრომის საფუძველს წარმოადგენს და გადამწყვეტ როლს თამაშობს ხარისხიანი საბაკალავრო თუ სამაგისტრო ნაშრომების შექმნაში. მეთოდოლოგიის სწორად შერჩევა და გამოყენება განსაზღვრავს თქვენი კვლევის სიღრმეს, სანდოობასა და სამეცნიერო ღირებულებას. თანამედროვე საუნივერსიტეტო სივრცეში წარმატებული ნაშრომის შესაქმნელად აუცილებელია კვლევის მეთოდების საფუძვლიანი ცოდნა და მათი მიზანმიმართული გამოყენება. სოციალური მოვლენების შესასწავლად სხვადასხვა მიდგომა არსებობს, რომელთაგან თითოეულს თავისი უპირატესობები და გამოყენების სფეროები აქვს.

თუ გიწევთ სამეცნიერო ნაშრომზე მუშაობა და არ გაქვთ საკმარისი დრო სოციალური კვლევის მეთოდების შესარჩევად და სათანადოდ გამოსაყენებლად, დაგვიკავშირდით და შთაგონება დაგეხმარებათ მაღალი ხარისხის აკადემიური ნაშრომის შექმნაში.

რა არის სოციალური კვლევის მეთოდები?

სოციალური კვლევის მეთოდები წარმოადგენს სოციალური მოვლენების შესწავლისა და ანალიზის სისტემურ მიდგომებს. ეს არის ლოგიკური აზროვნებისა და ანალიზის სისტემა, რომელიც ემყარება ფაქტობრივ დაკვირვებას და მოიცავს სოციალური ფენომენების აღწერის, ახსნისა და წინასწარმეტყველების ინსტრუმენტებს. მეთოდოლოგია ამ კონტექსტში უზრუნველყოფს კომუნიკაციისა და მსჯელობის წესების საფუძველს, რაც აუცილებელია სისტემური კვლევის ჩასატარებლად.

სოციალური კვლევა მოიცავს ურთიერთდაკავშირებულ ეტაპებს:

1. კვლევის პრობლემის განსაზღვრა – ემპირიულად დადგენილი, ნათელი და კონკრეტული კვლევის პრობლემების ფორმულირება, რაც მოითხოვს ანალიზის ერთეულის სერიოზულ განხილვას
2. ჰიპოთეზების ფორმულირება – შემოწმებადი დებულებების შექმნა ცვლადებს შორის სავარაუდო კავშირების შესახებ
3. კვლევის დიზაინის შემუშავება – იმ სტრატეგიის დაგეგმვა, რომელიც წარმართავს მკვლევარს კვლევის მთელი პროცესის განმავლობაში
4. გაზომვა – ცნებების ოპერაციული განსაზღვრება, რაც მკვლევარს საშუალებას აძლევს დააკავშიროს ცნებები რეალობის ასპექტებთან
5. მონაცემთა შეგროვება – კვლევის კითხვებზე პასუხის გასაცემად საჭირო ინფორმაციის მოპოვება
6. მონაცემთა ანალიზი – შეგროვებული ინფორმაციის დამუშავება და ინტერპრეტაცია
7. განზოგადება – დასკვნების გამოტანა და მიგნებების განვრცობა უფრო ფართო კონტექსტზე

ეს ეტაპები არ არის აუცილებლად თანმიმდევრული. მკვლევარი შეიძლება დაბრუნდეს წინა ეტაპებზე ახალი ინფორმაციის საფუძველზე ან სხვადასხვა ეტაპზე იმუშაოს ერთდროულად.

თეორიული ჩარჩოები და კონცეპტუალიზაცია

თეორიული მიდგომების მნიშვნელობა

სოციალური კვლევის საფუძველს წარმოადგენს თეორიული ჩარჩოები, რომლებიც განსაზღვრავენ კვლევის მიმართულებას და მეთოდოლოგიას. თეორიისა და კვლევის ურთიერთკავშირი ორი ძირითადი სტრატეგიით ხორციელდება:

1. ჯერ-თეორია-შემდეგ-კვლევა – ეს მიდგომა იწყება თეორიით და შემდეგ გრძელდება კვლევის ჩატარებით მის შესამოწმებლად. ამ შემთხვევაში მკვლევარი ჯერ აყალიბებს თეორიულ მოდელს, შემდეგ კი ცდილობს ემპირიული მონაცემების საშუალებით მის დადასტურებას ან უარყოფას.
2. ჯერ-კვლევა-შემდეგ-თეორია – ეს მიდგომა ჯერ მონაცემებს აგროვებს და შემდეგ ავითარებს თეორიას დაკვირვებულ მოდელებზე დაყრდნობით. მკვლევარი ჯერ აგროვებს ფაქტებს რეალობის შესახებ და შემდეგ ცდილობს დააჯგუფოს ისინი აზრიან მთლიანობად.

რაოდენობრივი კვლევის მეთოდები

რაოდენობრივი კვლევა მიზნად ისახავს სოციალური მოვლენების მეცნიერულ ახსნასა და პროგნოზირებას. ის ემპირიულ და სისტემატურ ხასიათს ატარებს და მკაცრად განსაზღვრულ მეთოდოლოგიაზეა დაფუძნებული. რაოდენობრივი კვლევა განასხვავებს მეცნიერებას ცოდნის სისტემებისგან, რომლებიც აბსოლუტურ ჭეშმარიტებაზეა დაფუძნებული.

რაოდენობრივი კვლევის პრინციპები

რაოდენობრივი კვლევის ცენტრალური ასპექტებია:

1. ცვლადების განსაზღვრა და გაზომვა – რაოდენობრივი კვლევა ეყრდნობა ცვლადების მკაფიო განსაზღვრას და მათ გაზომვას. ცვლადები შეიძლება იყოს დამოკიდებული (შედეგი, რომელიც გვაინტერესებს), დამოუკიდებელი (სავარაუდო მიზეზი) და საკონტროლო (ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ ძირითად ურთიერთკავშირზე).
2. ცვლადებს შორის ურთიერთკავშირის ანალიზი – რაოდენობრივი კვლევა ცდილობს დაადგინოს და გააანალიზოს კავშირები ცვლადებს შორის. ეს კავშირები შეიძლება იყოს სხვადასხვა ტიპის – პოზიტიური, ნეგატიური, ძლიერი, სუსტი, პირდაპირი ან არაპირდაპირი.
3. ჰიპოთეზების ფორმულირება და შემოწმება – რაოდენობრივი კვლევის პროცესში მკვლევრები აყალიბებენ შემოწმებად ჰიპოთეზებს ცვლადებს შორის ურთიერთკავშირების შესახებ და შემდეგ აგროვებენ მონაცემებს მათ შესამოწმებლად.
4. სტატისტიკური მეთოდების გამოყენება – მონაცემთა ანალიზისთვის გამოიყენება სტატისტიკური მეთოდები, როგორიცაა აღწერითი სტატისტიკა (საშუალო, მედიანა, მოდა, სტანდარტული გადახრა) და მისაკუთრებითი სტატისტიკა (ჰიპოთეზების ტესტირება, კორელაციის ანალიზი, რეგრესია).

ექსპერიმენტული დიზაინები

ექსპერიმენტული დიზაინები, განსაკუთრებით კონტროლირებული ექსპერიმენტები, წარმოადგენს მნიშვნელოვან რაოდენობრივ მიდგომას მიზეზობრივი კავშირების კვლევისთვის. ეს დიზაინები ხშირად მოიცავს საკონტროლო ჯგუფებს შედარებისთვის და ცვლადების მანიპულაციას მათი ეფექტების დასაკვირვებლად.

კონკრეტული ექსპერიმენტული დიზაინების მაგალითებია:

• სოლომონის ოთხჯგუფიანი დიზაინი – ეს დიზაინი წარმოადგენს ეფექტურ საშუალებას პოტენციური შემაშფოთებელი ფაქტორების გასაკონტროლებლად, რომლებმაც შეიძლება უზრუნველყონ შედეგების ალტერნატიული ახსნები. ის აერთიანებს პრეტესტისა და პოსტტესტის კონტროლის ჯგუფის დიზაინს იმ ჯგუფებთან, რომლებიც მხოლოდ პოსტტესტს იღებენ.
• პოსტ-ტესტირების საკონტროლო ჯგუფის დიზაინი – აქ მონაწილეები შემთხვევითი წესით ნაწილდებიან ექსპერიმენტულ და საკონტროლო ჯგუფებში, ორივე ჯგუფი ფასდება ექსპერიმენტული ჩარევის შემდეგ, მაგრამ მხოლოდ ექსპერიმენტული ჯგუფი იღებს ჩარევას.
• ფაქტორიალური დიზაინები – ეს დიზაინები წარმოდგენილია როგორც საშუალება ორი ან მეტი დამოუკიდებელი ცვლადის ურთიერთქმედების ეფექტების სისტემატური შეფასებისთვის. ისინი საშუალებას იძლევა დავაკვირდეთ, როგორ ცვლის ერთი ცვლადის ეფექტი მეორის გავლენას დამოკიდებულ ცვლადზე.

გარდა ამისა, კვლევის დიზაინის სხვა ტიპები, როგორიცაა ჯვარედინი განაკვეთების დიზაინები, პანელური კვლევები და დროითი სერიების დიზაინები, ასევე გამოიყენება სოციალურ მეცნიერებებში.

გამოკითხვები და სტრუქტურირებული კითხვარები

გამოკითხვები სტრუქტურირებული კითხვარების გამოყენებით წარმოადგენს რაოდენობრივი მონაცემების შეგროვების გავრცელებულ მეთოდს. ეს მეთოდი ფართოდ გამოიყენება სოციალურ მეცნიერებებსა და სამთავრობო კვლევებში.

გამოკითხვების მთავარი ასპექტებია:

1. ნათელი და არაორაზროვანი კითხვები – ტექსტი ხაზს უსვამს ზუსტი გაზომვის უზრუნველსაყოფად ნათელი და არაორაზროვანი კითხვების მნიშვნელობას. ეს არის გადამწყვეტი ასპექტი, რათა მონაწილეებმა სწორად გაიგონ, რა ინფორმაციას ითხოვენ მათგან.
2. კითხვების სხვადასხვა ფორმატი – გამოკითხვები შეიძლება მოიცავდეს სხვადასხვა ფორმატის კითხვებს, როგორიცაა:
   • რეიტინგის შკალები (მაგ., ლიკერტის შკალები), სადაც რესპონდენტებს სთხოვენ შეაფასონ დებულებები თანხმობის ან არათანხმობის სხვადასხვა დონეზე
   • მატრიცული კითხვები, რომლებიც საშუალებას აძლევს რესპონდენტებს ერთნაირად შეაფასონ რამდენიმე საკითხი
   • სემანტიკური დიფერენციალის შკალები, რომლებიც იყენებს პოლარულ ზედსართავებს შეფასებისთვის
   • ღია კითხვები, სადაც რესპონდენტებს შეუძლიათ საკუთარი სიტყვებით უპასუხონ
3. სხვადასხვა თემების შესწავლა – გამოკითხვები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ადგილობრივი მთავრობის, პოლიციის, პირადი უსაფრთხოებისა და სხვა საკითხებისადმი დამოკიდებულებების შესასწავლად. მათი მრავალმხრივობა ხდის მათ სასარგებლო ინსტრუმენტად მრავალი სოციალური ფენომენის შესასწავლად.
4. ადმინისტრირების გამოწვევები – გამოკითხვების ჩატარება შეიძლება წარმოადგენდეს გამოწვევებს, როგორიცაა პასუხების დაბალი მაჩვენებელი და მიკერძოების პოტენციალი. ტექსტი აღნიშნავს, რომ პასუხების გაცემის მაჩვენებლები უმჯობესდება, როდესაც შემდგომი მეთოდების სტანდარტიზაცია იზრდება, რაც ხაზს უსვამს გამოკითხვების სისტემატური ადმინისტრირების მნიშვნელობას.

სტატისტიკური ანალიზი

რაოდენობრივი კვლევის მნიშვნელოვანი ასპექტია მონაცემთა სტატისტიკური ანალიზი. წყაროები გვაცნობენ სტატისტიკის ფუნდამენტურ კონცეფციებს:

1. აღწერითი სტატისტიკა – ეს პროცედურები გამოიყენება მონაცემთა ორგანიზებისთვის, აღწერისა და შეჯამებისთვის. ისინი მოიცავს:
   • სიხშირეების განაწილებას – ცხრილები, რომლებიც აჩვენებს შემთხვევათა რაოდენობას ცვლადის ყოველ კატეგორიაში
   • ცენტრალური ტენდენციის საზომები – მოდა (ყველაზე ხშირი მნიშვნელობა), მედიანა (შუა მნიშვნელობა), საშუალო არითმეტიკული (მნიშვნელობების საშუალო)
   • დისპერსიის საზომები – დიაპაზონი, კვარტილებს შორის დიაპაზონი, ვარიანტულობა და სტანდარტული გადახრა
2. მისაკუთრებითი სტატისტიკა – ეს საშუალებას აძლევს მკვლევრებს განაზოგადონ მონაცემებიდან, შეაფასონ ჯგუფებს შორის განსხვავებები და განსაზღვრონ მიგნებების მნიშვნელობა. ძირითადი კონცეფციები მოიცავს:
   • ჰიპოთეზების ტესტირება – ნულოვანი და ალტერნატიული ჰიპოთეზების ფორმულირება და სტატისტიკური ტესტების გამოყენება მათ შორის არჩევანის გასაკეთებლად
   • მნიშვნელობის დონე (ალფა) – ალბათობა, რომ უარვყოფთ ჭეშმარიტ ნულოვან ჰიპოთეზას (I ტიპის შეცდომა)
   • საგანგებო ტესტები – t-ტესტები, ხი-კვადრატი ტესტები და სხვა სტატისტიკური ინსტრუმენტები ჰიპოთეზების შესამოწმებლად
3. ორი ცვლადის ანალიზი – ეს ეხება ორ ცვლადს შორის კავშირის შესწავლას:
   • კროს-ტაბულაცია – ორი კატეგორიული ცვლადის ერთობლივი სიხშირეების ჩვენება
   • კოვარიაციის პრინციპი – იმის შესწავლა, თუ როგორ ვარირებს ორი ცვლადის მნიშვნელობები ერთად
   • ასოციაციის ზომები – ორ ცვლადს შორის კავშირის სიძლიერისა და მიმართულების გასაზომად
4. მრავალი ცვლადის ანალიზი – ეს ეხება სამი ან მეტი ცვლადის ურთიერთობის ანალიზს:
   • კონტროლი – გარკვეული ცვლადების მუდმივად შენარჩუნება სხვა ცვლადებს შორის ურთიერთობის უფრო ნათლად შესასწავლად
   • დეტალიზაცია – ორი ცვლადის ურთიერთობის დახვეწა შუამავალი ან პირობითი ცვლადების შემოტანით
   • პროცესის ანალიზი – ცვლადებს შორის მიზეზობრივი ურთიერთობების შესწავლა

თვისებრივი კვლევის მეთოდები

თვისებრივი კვლევის მეთოდები გამოიყენება არავერბალური ქცევების შესასწავლად არაფორმალურ გარემოში. ეს მეთოდები ხშირად იღებს მონაწილეობითი დაკვირვებისა და თვისებრივი გამოკითხვის ფორმას. ისტორიულად, ადრეული თვისებრივი კვლევა ძირითადად მოიცავდა პირადი დოკუმენტების, როგორიცაა ავტობიოგრაფიები, ცხოვრების ჩანაწერები, წერილები და დღიურები, შეგროვებას. დროთა განმავლობაში, საველე სამუშაო გახდა უფრო მნიშვნელოვანი სოციოლოგიაში, როგორც თვისებრივი მეთოდი.

საველე კვლევა

საველე კვლევა წარმოადგენს მნიშვნელოვან თვისებრივ მეთოდს სოციოლოგიაში. ის ხაზს უსვამს მკვლევრის მონაწილეობას შესასწავლი ადამიანების ცხოვრებაში, რათა მიიღოს უფრო ღრმა წარმოდგენა.

საველე კვლევის ძირითადი ასპექტებია:

1. სისტემატური დაკვირვება – საველე მუშაობის დროს მკვლევრები აწარმოებენ სისტემატურ დაკვირვებას და იღებენ დეტალურ საველე ჩანაწერებს. ეს ჩანაწერები, რომლებიც აღწერენ სხვადასხვა ტიპის ჯგუფის წევრების ქმედებებს, შემდეგ კატეგორიზებული და კოდირებულია შესაბამისი კლასიფიკაციების გამოყენებით.
2. კატეგორიზაციის პროცესი – საველე სამუშაოს მიმდინარეობისას მკვლევრები იყენებენ თავიანთ დაგროვილ გაგებას, რათა დახვეწონ და ზოგჯერ ხელახლა განსაზღვრონ თავიანთი კატეგორიები. ყოველი ცვლილების შემდეგ, მკვლევარი ბრუნდება და ახლიდან აკატეგორიზებს შესაბამის ჩანაწერებს. კატეგორიზაციის ამ პროცესის მეშვეობით, მკვლევარი ავითარებს სავარაუდო ჰიპოთეზებს.
3. კანონზომიერებებისა და მოდელების ძიება – თვისებრივი მონაცემების ანალიზი მოიცავს კანონზომიერებებისა და მოდელების ძიებას, რომლებიც ჩნდება საველე სამუშაოების დროს ჩატარებული დაკვირვებების სერიიდან. ამის მისაღწევად, მკვლევრებმა შეიძლება დასვან რამდენიმე საკვანძო კითხვა დაკვირვებული ქცევის შესახებ, როგორიცაა:
4. რა ტიპის ქცევაა ეს?
5. რა არის მისი სტრუქტურა?
6. რამდენად ხშირია ის?
7. რა არის მისი მიზეზები?
8. როგორ მიმდინარეობს?
9. რა არის მისი შედეგები?
10. რა არის ადამიანების სტრატეგიები?

საველე კვლევის დასრულება – საველე კვლევის კულმინაცია როგორც წესი არის წერილობითი ანგარიშის შექმნა. ეს ანგარიში დეტალურად აღწერს კვლევის წინაპირობას, მის თეორიულ ჩარჩოს, კვლევის დიზაინს და გამოყენებულ მეთოდოლოგიას. ის ასევე წარმოადგენს მონაცემების დეტალურ ანალიზსა და ინტერპრეტაციას, კვლევის მიგნებების მნიშვნელობის შესახებ ინფორმაციასთან ერთად სამომავლო ანალიზისთვის ან საჯარო პოლიტიკის გადაწყვეტილებებისთვის.

მონაწილეობითი დაკვირვება

მონაწილეობითი დაკვირვება არის თვისებრივი კვლევის მეთოდი, სადაც მკვლევრები პირდაპირ აკვირდებიან და ზოგჯერ მონაწილეობენ ქეისებში, რომელსაც ისინი სწავლობენ. ის მოიცავს ორ ძირითად მიდგომას

1. სრული მონაწილეობა – მკვლევარი სრულად ერთვება ჯგუფში საკუთარი ვინაობისა და კვლევის მიზნის გამჟღავნების გარეშე. ეს მიდგომა საშუალებას აძლევს მკვლევარს დააკვირდეს ბუნებრივ ქცევას, მაგრამ წამოჭრის ეთიკურ საკითხებს დაკავშირებულს სიცრუესთან და ინფორმირებული თანხმობის არარსებობასთან.
2. მონაწილე როგორც დამკვირვებელი – მკვლევრები მონაწილეობენ ჯგუფის აქტივობებში, მაგრამ აცნობენ ჯგუფს თავისი ვინაობისა და კვლევის მიზნების შესახებ. ეს მიდგომა ეთიკურია ინფორმირებული თანხმობის თვალსაზრისით, მაგრამ შეიძლება გავლენა მოახდინოს დაკვირვებულ ქცევაზე.

ტექსტი ხაზს უსვამს საველე კვლევაში ეთიკურ მოსაზრებებს, განსაკუთრებით სიცრუესთან და პოტენციურ განზრახველ შედეგებთან დაკავშირებით შესწავლილი ინდივიდებისთვის. მკვლევარმა უნდა გააცნობიეროს მისი როლის პოტენციური გავლენა შესწავლილ ჯგუფზე და იზრუნოს, რომ მინიმუმამდე დაიყვანოს ნებისმიერი ნეგატიური შედეგი.

არსებული მონაცემების ანალიზი

მიუხედავად იმისა, რომ ტექსტში დეტალურად არ არის აღწერილი, სტატისტიკური წყაროების ხსენება მიანიშნებს არსებული მონაცემთა ნაკრებების გამოყენებაზე ანალიზისთვის. არსებული მონაცემების ანალიზი მოიცავს უკვე შექმნილი მონაცემების გამოყენებას კვლევის მიზნებისთვის და ხაზგასმულია მისი კონცეპტუალური, მეთოდოლოგიური და ეკონომიკური მიზეზების გამო.

ისტორიული და დოკუმენტური ანალიზი

ტექსტი ეხება პირადი დოკუმენტების, როგორიცაა ავტობიოგრაფიები, გამოყენებას მონაცემთა წყაროებად, ხაზგასმით მათი ავთენტურობისა და სიზუსტის კრიტიკული შეფასების საჭიროებას. ეს მეთოდი საშუალებას აძლევს მკვლევარს შეისწავლოს ისტორიული კონტექსტები და ინდივიდუალური პერსპექტივები, რომლებიც შეიძლება სხვაგვარად მიუწვდომელი იყოს.

დასაბუთებული თეორიის განვითარება

თვისებრივი საველე კვლევის ცენტრალური მიზანია დასაბუთებული თეორიის განვითარება ანალიტიკური ინდუქციის მეშვეობით. ეს მოიცავს მკვლევრის მიერ ანალიტიკური კატეგორიების შექმნას მონაცემებზე დაყრდნობით და ჰიპოთეზების განვითარებას ამ კატეგორიებს შორის ურთიერთობების შესახებ. როგორც ანალიტიკური კატეგორიები, ასევე ჰიპოთეზები გადაიხედება და დაიხვეწება კვლევის მიმდინარეობისას პოზიტიური და ნეგატიური შემთხვევების შედარების გზით.

ანალიტიკური ინდუქცია განისაზღვრება როგორც თეორიული მიდგომა საველე კვლევაში, სადაც მკვლევარი იწყებს სავარაუდო ჰიპოთეზით დაკვირვებული ფენომენის ასახსნელად და შემდეგ ცდილობს მის დადასტურებას შემთხვევების მცირე რაოდენობაზე დაკვირვებით, გადახედავს ან უარყოფს ჰიპოთეზას, თუ ის არ შეესაბამება.

ცვლადები სოციალურ კვლევაში

ცვლადების ტიპები და მნიშვნელობა

სოციალურ კვლევაში გამოიყოფა ცვლადების რამდენიმე ტიპი, რომლებიც კრიტიკულად მნიშვნელოვანია კვლევის პროცესისთვის:

1. დიქოტომიური ცვლადი – ცვლადი, რომელსაც მხოლოდ ორი მნიშვნელობა შეიძლება ჰქონდეს (მაგ., მამრობითი/მდედრობითი, დიახ/არა). ბინარული ბუნების გამო, ეს ცვლადები ხშირად გამოიყენება სტატისტიკურ ანალიზში და კატეგორიულ კვლევებში.
2. დამოკიდებული ცვლადი – ცვლადი, რომლის ახსნაც სურს მკვლევარს. იგულისხმება, რომ მასზე გავლენას ახდენს დამოუკიდებელი ცვლადი.
3. დამოუკიდებელი ცვლადი – ცვლადი, რომელიც მკვლევარის ჰიპოთეზის თანახმად იწვევს ცვლილებას დამოკიდებულ ცვლადში. მას ასევე უწოდებენ პრედიქტორ ცვლადს. “…ხოლო ცვლადი, რომელიც მკვლევარის ვარაუდით ხსნის ცვლილებას დამოკიდებულ ცვლადში, არის დამოუკიდებელი ცვლადი.”
4. საკონტროლო ცვლადი – ცვლადები, რომლებსაც მკვლევრები იყენებენ, რათა შეამოწმონ, არის თუ არა დამოკიდებულ და დამოუკიდებელ ცვლადებს შორის კავშირი მცდარი, რაც ნიშნავს, რომ მასზე შეიძლება გავლენა მოახდინოს სხვა გაუზომავმა ცვლადმა. “საკონტროლო ცვლადების გამოყენებით მკვლევარს შეუძლია დარწმუნდეს, რომ არსებობს ნიშანდობლივი, მიზეზობრივი კავშირი ცვლადებს შორის, როგორც ეს ჰიპოთეზაშია ნათქვამი და რომ გამოვლენილი მიმართება არ ემყარება გაუთვალისწინებელ კავშირს სხვა რომელიმე ფენომენთან.”
5. უწყვეტი ცვლადი – ცვლადი, რომელსაც არ აქვს მინიმალური ერთეული (მაგ., მანძილი). ამ ტიპის ცვლადებს შეუძლიათ მიიღონ ნებისმიერი მნიშვნელობა მოცემულ დიაპაზონში.
6. დისკრეტული ცვლადი – ცვლადი, რომელსაც აქვს მინიმალური ერთეული. მათ შეუძლიათ მიიღონ მხოლოდ დადგენილი მნიშვნელობები, ხშირად მთელი რიცხვები.

მეხანძრეების რაოდენობასა და ხანძრის მიერ მიყენებულ ზიანს შორის ურთიერთმიმართების მაგალითი, რომელიც კონტროლდება ხანძრის ზომით, ილუსტრირებას უკეთებს საკონტროლო ცვლადების მნიშვნელობას. ასევე, პოლიტიკურ მონაწილეობასა და მთავრობის ხარჯებს შორის ურთიერთკავშირი ქრება, როდესაც ხდება ეკონომიკური განვითარების კონტროლი.

მიზეზობრივი კავშირები

ტექსტი ხაზს უსვამს მიზეზობრივი ურთიერთობის დასადგენად საჭირო პირობებს:

1. ასოციაცია – ცვლადები უნდა იყოს სტატისტიკურად დაკავშირებული. თუმცა, ასოციაცია ავტომატურად არ ნიშნავს მიზეზობრიობას. ორ ფენომენს შეიძლება ჰქონდეს კორელაცია, მაგრამ ეს არ ნიშნავს, რომ ერთი იწვევს მეორეს.
2. დროითი წესრიგი – დამოუკიდებელი ცვლადი უნდა წინ უსწრებდეს დამოკიდებულ ცვლადს დროში. ეს ლოგიკური აუცილებლობაა – მიზეზი უნდა წინ უსწრებდეს შედეგს.
3. კონტროლი – სხვა პოტენციური მეტოქე ახსნები კორელაციისთვის უნდა გამოირიცხოს. ეს ხშირად მოითხოვს საკონტროლო ცვლადების გამოყენებას და პოტენციური გარე ფაქტორების გათვალისწინებას.

ურთიერთობების სიდიდე და მიმართულება: ცვლადებს შორის ურთიერთობები ხასიათდება არა მხოლოდ მათი მიმართულებით (დადებითი ან უარყოფითი), არამედ მათი სიდიდით (სიძლიერით). დადებითი ურთიერთობა ნიშნავს, რომ ცვლადები ერთად იზრდება ან მცირდება; უარყოფითი ურთიერთობა ნიშნავს, რომ როდესაც ერთი იზრდება, მეორე მცირდება. ურთიერთობის სიძლიერე კი განსაზღვრავს, რამდენად მჭიდროდაა დაკავშირებული ცვლადები.

მცდარი ურთიერთობები: ცვლადებს შორის დაკვირვებული ურთიერთობები შეიძლება იყოს მცდარი, რაც ნიშნავს, რომ ისინი გამოწვეულია გაუზომავი მესამე ცვლადით. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია გასათვალისწინებელი, როდესაც მკვლევარი ცდილობს მიზეზობრივი დასკვნების გამოტანას. შესაძლებელია ორი ცვლადი იყოს კორელაციაში არა იმიტომ, რომ ერთი იწვევს მეორეს, არამედ იმიტომ, რომ ორივეზე მოქმედებს რაიმე სხვა ფაქტორი.

გაზომვა სოციალურ კვლევაში

გაზომვის მნიშვნელობა

ზუსტი გაზომვა გადამწყვეტია ჰიპოთეზების შესამოწმებლად და ვალიდური თეორიების შესაქმნელად. ამრიგად, სამეცნიერო კვლევა ეყრდნობა დაკვირვებად და გაზომვად ფენომენებს.

“როგორ უნდა შევამოწმოთ ჰიპოთეზა, რომ მიკრობ C-ს სეკრეცია დადებით დამოკიდებულებაშია დაავადება D-სთან, თუ არ გვექნება ინსტრუმენტი, რომლის საშუალებითაც გამოვავლენთ მიკრობს?”

ეს მაგალითი ხაზს უსვამს, რომ თუ ვერ გავზომავთ ცვლადებს, ვერ შევძლებთ ჰიპოთეზების შემოწმებას. გაზომვა არის პროცესი, რომელიც აკავშირებს რიცხვებს ან კატეგორიებს ობიექტებთან ან მოვლენებთან კონკრეტული წესების შესაბამისად. რიცხვები, რომლებიც მიენიჭება რაოდენობრივ კვლევაში, ხდება მონაცემები, რომლებიც შეიძლება დაექვემდებაროს მათემატიკურ და სტატისტიკურ ანალიზს.

გაზომვის დონეები

წარმოადგენილია გაზომვის ოთხი ძირითადი დონე:

1. ნომინალური – კატეგორიული მონაცემები იერარქიის გარეშე (მაგ., სქესი). ნომინალური დონე უბრალოდ ახდენს ობიექტების კლასიფიცირებას სხვადასხვა კატეგორიებად, მაგრამ ამ კატეგორიებს შორის არ არსებობს ბუნებრივი წესრიგი.
2. ორდინალური – კატეგორიული მონაცემები რანგის წესრიგით, მაგრამ არათანაბარი ინტერვალებით (მაგ., თანხმობის დონეები). ორდინალურ სკალაზე, კატეგორიები შეიძლება დალაგდეს მაღალიდან დაბლამდე, მაგრამ კატეგორიებს შორის მანძილები არ არის აუცილებლად თანაბარი.
3. ინტერვალური – რიცხვითი მონაცემები თანაბარი ინტერვალებით, მაგრამ ნამდვილი ნულოვანი წერტილის გარეშე (მაგ., ტემპერატურა ცელსიუსში). ინტერვალურ სკალაზე შესაძლებელია არა მხოლოდ მნიშვნელობების დალაგება, არამედ მათ შორის განსხვავებების გაზომვაც.
4. შეფარდების – რიცხვითი მონაცემები თანაბარი ინტერვალებითა და ნამდვილი ნულოვანი წერტილით, რაც საშუალებას იძლევა შეფარდების შედარებისთვის (მაგ., შემოსავალი). შეფარდების დონე საშუალებას გვაძლევს გავაკეთოთ დებულებები როგორიც არის “A ორჯერ მეტია, ვიდრე B.”

გაზომვის დონე განსაზღვრავს სტატისტიკური ოპერაციების ტიპებს, რომლებიც შეიძლება აზრიანად გამოყენებულ იქნას მონაცემებზე. მაგალითად, საშუალო არ არის შესაფერისი სტატისტიკა ნომინალური მონაცემებისთვის, მაგრამ შეიძლება გამოყენებულ იქნას ინტერვალურ ან შეფარდების დონეზე.

გაზომვის ვალიდურობა

ვალიდურობა ეხება იმას, თუ რამდენად ზომავს გაზომვის ინსტრუმენტი სინამდვილეში იმას, რისი გაზომვაც მას აქვს განზრახული. განხილულია ვალიდურობის სხვადასხვა ტიპი:

1. შინაარსის ვალიდურობა – ხარისხი, რამდენადაც ინსტრუმენტი მოიცავს ცნების ფარგლებში შემავალი მნიშვნელობების დიაპაზონს. ეს მოიცავს შესახედაობით ვალიდურობას (სუბიექტური შეფასება) და შერჩევის ვალიდურობას (რამდენად კარგად ახდენს ინსტრუმენტი ცნების დომენის შერჩევას).
2. ემპირიული ვალიდურობა – ხარისხი, რამდენადაც ზომა უკავშირდება გარე კრიტერიუმს. ამას ასევე ეწოდება კრიტერიუმთან დაკავშირებული ვალიდურობა, რომელიც შეიძლება იყოს პროგნოზიკი (მომავალი ქცევის წინასწარმეტყველება) ან თანხვედრილი (ახლანდელი ქცევის გაზომვა).
3. კონსტრუქტის ვალიდურობა – ხარისხი, რამდენადაც ზომა უკავშირდება სხვა ცვლადებს თეორიულად მოსალოდნელი სქემის ფარგლებში. ეს ეხება, თუ რამდენად კარგად ზომავს ინსტრუმენტი თეორიულ კონსტრუქტს ან ცნებას, რომლის გაზომვასაც ცდილობს.

მკვლევრები ადგენენ კონსტრუქტის ვალიდურობას ინსტრუმენტის შესწავლით ჯგუფებში ცნობილი მახასიათებლებით. ცნობილი ჯგუფების ანალიზი არის ვალიდაციის პროცესი, სადაც ტესტის ქულები შედარებულია ჯგუფებთან, რომლებზეც უკვე ცნობილია, რომ განსხვავდებიან გასაზომი თვისებით.

გაზომვის სანდოობა

სანდოობა ეხება გაზომვის თანმიმდევრულობას და სტაბილურობას. სანდო ზომა იძლევა თანმიმდევრულ შედეგებს განმეორებითი გაზომვებისას. სანდოობის შესაფასებლად მეთოდები მოიცავს ტესტ-რეტესტს, პარალელურ ფორმებს და გაყოფილ ნახევრებს. ასევე შემოტანილია განზოგადებადობის ცნება, როგორც სანდოობის თანამედროვე პერსპექტივა.

სანდოობა აუცილებელია, მაგრამ არ არის საკმარისი პირობა ვალიდურობისთვის. ზომა შეიძლება იყოს სანდო (თანმიმდევრული), მაგრამ არავალიდური (არ ზომავს იმას, რისი გაზომვაც არის საჭირო). მეორე მხრივ, ზომა ვერ იქნება ვალიდური, თუ ის არ არის სანდო.

კვლევის ეთიკური საკითხები

ინფორმირებული თანხმობა

ინფორმირებული თანხმობა არის გადამწყვეტი პროცედურა, სადაც ინდივიდები იღებენ გადაწყვეტილებას კვლევაში მონაწილეობის შესახებ თავიანთი ნების საფუძველზე, კვლევის შესახებ საკმარისი ინფორმაციის მიღების შემდეგ. ტექსტი ხაზს უსვამს ეთიკურ იმპერატივს კვლევის მონაწილეთაგან ნებაყოფლობითი თანხმობის მიღებისთვის. ეს მოითხოვს, რომ ინდივიდებს ჰქონდეთ თანხმობის გაცემის იურიდიული უფლება, ჰქონდეთ თავისუფალი არჩევანი იძულების ან სიცრუის გარეშე და იყვნენ სრულად ინფორმირებულნი კვლევის შესახებ.

ინფორმირებული თანხმობის ძირითადი კომპონენტებია:

1. კომპეტენტურობა – ინდივიდებს უნდა ჰქონდეთ უნარი გააკეთონ რაციონალური და გაცნობიერებული გადაწყვეტილებები.
2. ნებაყოფლობითობა – გადაწყვეტილება კვლევაში მონაწილეობის შესახებ უნდა იყოს თავისუფალი ნებისმიერი იძულების, ზეწოლის ან გავლენისგან. ტექსტი აღიარებს შეხედულებას, რომ ნებაყოფლობითი თანხმობის მიღება შეიძლება რთული იყოს ავტორიტეტის ფიგურების მქონე გარემოში, როგორიცაა ციხეები, ფსიქიატრიული საავადმყოფოები და საჯარო სკოლები.
3. სრული ინფორმაცია – მონაწილეებს უნდა მიეწოდოთ საკმარისი ინფორმაცია კვლევის შესახებ, მათ შორის მისი მიზნის, პროცედურების, რისკებისა და სარგებლის შესახებ, რათა მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილება მონაწილეობის შესახებ. ტექსტი აღიარებს გასაგები ახსნა-განმარტების მიწოდების სირთულეს, სპეციფიკური ჟარგონის არარსებობის პირობებშიც კი.
4. გაგება – მნიშვნელოვანია არა მხოლოდ ინფორმაციის მიწოდება, არამედ იმის უზრუნველყოფაც, რომ მონაწილეებს ესმოდეთ, რა ინფორმაციას იღებენ და გასცემენ.

თუმცა, ტექსტი აღნიშნავს, რომ ინფორმირებული თანხმობა შეიძლება არ იყოს აბსოლუტური მოთხოვნა ყველა სოციალური მეცნიერების კვლევაში, განსაკუთრებით, როდესაც დაბალი რისკის კვლევა სხვაგვარად შეუძლებელი იქნებოდა.

კონფიდენციალურობა და პირადი ინფორმაციის დაცვა

კვლევის მონაწილეთა პირადი ინფორმაციისა და კონფიდენციალურობის დაცვა წარმოადგენს ეთიკური კვლევის მნიშვნელოვან ასპექტს. პატარა ქალაქში ჩატარებული კვლევის მაგალითი, სადაც გამოგონილმა სახელებმა ვერ შეძლეს იდენტიფიკაციის თავიდან აცილება, ხაზს უსვამს კვლევის მონაწილეთა პირადი ცხოვრების და კონფიდენციალურობის დაცვის მნიშვნელობას. საზოგადოების რეაქცია ხაზს უსვამს არაადეკვატური კონფიდენციალურობის ზომების პოტენციურ ზიანს.

მკვლევრებისთვის მნიშვნელოვანია მონაწილეთა ვინაობისა და პირადი ინფორმაციის დაცვა. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია, როდესაც შეგროვებული ინფორმაცია შეიძლება იყოს სენსიტიური ან პოტენციურად დამაზიანებელი. კონფიდენციალურობის დაცვის სტრატეგიები მოიცავს:

1. მონაცემთა ანონიმიზაცია – პირადი საიდენტიფიკაციო ინფორმაციის წაშლა და მონაწილეებისთვის კოდების ან ფსევდონიმების მინიჭება.
2. უსაფრთხო მონაცემთა შენახვა – კვლევის მონაცემების დაცვა პაროლებით, დაშიფვრით და სხვა უსაფრთხოების ზომებით.
3. შეზღუდული წვდომა – მხოლოდ კვლევის გუნდის იმ წევრებისთვის მონაცემებზე წვდომის შეზღუდვა, რომლებსაც ეს ესაჭიროებათ.
4. ინფორმირებული ნებართვა – მონაწილეთა ინფორმირება იმის შესახებ, თუ როგორ იქნება დაცული მათი ინფორმაცია და როგორ იქნება იგი გამოყენებული.
5. დაზიანების თავიდან აცილების კონტექსტუალიზაცია – მონაცემების წარდგენისას საკმარისი კონტექსტის უზრუნველყოფა, რათა თავიდან ავიცილოთ არასწორი ინტერპრეტაცია ან სტიგმატიზაცია.

სარგებლისა და რისკების დაბალანსება

ადამიანებთან დაკავშირებული კვლევის ეთიკური ჩატარება მოითხოვს კვლევის პოტენციური სარგებლის ფრთხილ დაბალანსებას პოტენციურ რისკებთან. ეს რისკ-სარგებლის ანალიზი წარმოადგენს ფუნდამენტურ ეთიკურ დილემას, რომელსაც მკვლევრები უნდა გაუმკლავდნენ. პოტენციური სარგებლისა და დანაკარგების მნიშვნელობა შეიძლება გავლენას ახდენდეს მკვლევრის წარსულზე და რწმენებზე.

მკვლევრებმა უნდა შეაფასონ:

1. პოტენციური რისკების სიმძიმე – რა ზიანი შეიძლება მიადგეს მონაწილეებს ან საზოგადოებას? ეს შეიძლება მოიცავდეს ფიზიკურ, ფსიქოლოგიურ, სოციალურ ან ეკონომიკურ ზიანს.
2. რისკების ალბათობა – რამდენად სავარაუდოა, რომ ეს ზიანი მოხდება? ზოგიერთი რისკი შეიძლება იყოს სერიოზული, მაგრამ ძალიან ნაკლებად სავარაუდო.
3. პოტენციური სარგებელი – რა სარგებელი შეიძლება მოუტანოს კვლევამ მონაწილეებს, სამეცნიერო ცოდნას ან ფართო საზოგადოებას?
4. არაპირდაპირი შედეგები – რა დაუგეგმავი ან გაუთვალისწინებელი შედეგები შეიძლება ჰქონდეს კვლევას?

საველე კვლევაში, განსაკუთრებით, ეთიკური გამოწვევები წარმოიშობა მკვლევრის როლთან (სრული მონაწილე vs. მონაწილე-როგორც-დამკვირვებელი), სიცრუის პოტენციალთან და შესწავლილი ჯგუფისთვის გაუთვალისწინებელ შედეგებთან დაკავშირებით.

სიცრუის პოტენციალი

საველე კვლევაში შენიღბული დაკვირვების გამოყენება წარმოქმნის ეთიკურ დილემებს, რომლებიც დაკავშირებულია სიცრუესთან. რეისის კვლევის მაგალითი პოლიციის ქცევაზე, სადაც ოფიცრებმა არ იცოდნენ, რომ ისინი იყვნენ დაკვირვების და ანალიზის სუბიექტები კვლევის მიზნით, ხაზს უსვამს ეთიკურ დილემას, თუ როგორ დავაბალანსოთ პოტენციურად ვალიდური მონაცემების მიღების საჭიროება ინდივიდების უფლებასთან, იცოდნენ, რომ ისინი შეისწავლებიან.

მკვლევრებს შეუძლიათ გამოიყენონ საუკეთესო სამეცნიერო განსჯა კვლევის თემების შერჩევისას და ეთიკურად შეაფასონ, უნდა ჩატარდეს თუ არა კვლევა ადამიანებზე, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც არსებობს ალტერნატიული, ნაკლებად ინვაზიური მეთოდები კონკრეტული ინტელექტუალური კითხვის გადასაჭრელად.

შერჩევა და მონაცემთა შეგროვება

შერჩევის მეთოდები

სოციალურ კვლევაში გამოიყენება შერჩევის სხვადასხვა მეთოდი, რომლებიც მოიცავს როგორც ალბათურ, ასევე არაალბათურ მიდგომებს:

1. მარტივი შემთხვევითი ალბათური შერჩევა – ეს მეთოდი იძლევა პოპულაციის ყველა წევრის თანაბარ შანსს, იყოს შერჩეული, ამდენად შემცირებულია შერჩევითი ცდომილება. ის ხორციელდება შემთხვევითობის პრინციპის გამოყენებით, რათა შერჩეულ იქნას პოპულაციის ერთეულები.
2. სისტემატური შერჩევა – ეს მოიცავს პოპულაციის სისტემატურ ინტერვალებით შერჩევას. მაგალითად, ყოველი მე-10 პიროვნების არჩევა სიიდან. ეს მეთოდი ეფექტურია, როდესაც პოპულაციის სია უკვე არსებობს, მაგრამ შეიძლება წარმოიშვას პრობლემები, თუ სიაში არსებობს პერიოდული თვისება.
3. სტრატიფიცირებული შერჩევა – ეს მეთოდი ყოფს პოპულაციას ფენებად (ქვეჯგუფებად) საერთო მახასიათებლის საფუძველზე და შემდეგ იღებს შემთხვევით შერჩევას თითოეული ფენიდან. ეს უზრუნველყოფს, რომ ყველა მნიშვნელოვანი ქვეჯგუფი წარმოდგენილი იყოს შერჩევაში და სასარგებლოა პოპულაციის ქვეჯგუფების შესადარებლად.
4. კლასტერული შერჩევა – ეს მეთოდი ყოფს პოპულაციას ბუნებრივად არსებულ კლასტერებად (როგორიცაა გეოგრაფიული რეგიონები) და შემდეგ შემთხვევით ირჩევს რამდენიმე კლასტერს. ეს ეფექტურია, როდესაც პოპულაცია გეოგრაფიულად გაფანტულია, მაგრამ ის შეიძლება წარმოქმნიდეს უფრო დიდ შერჩევით ცდომილებას, ვიდრე სხვა მეთოდები.
5. მიზნობრივი (განსჯითი) შერჩევა – ეს არის არაალბათური შერჩევის მეთოდი, სადაც მკვლევრები სუბიექტურად ირჩევენ ერთეულებს, რომლებიც წარმომადგენლობითი იქნება. ეს მეთოდი ეყრდნობა მკვლევრის ცოდნას პოპულაციის შესახებ, მაგრამ შეიძლება ჰქონდეს შერჩევითი მიკერძოება.

მნიშვნელოვანია სამიზნე პოპულაციის მკაფიოდ განსაზღვრა და პოტენციური პრობლემების მოგვარება, როგორიცაა პასუხის არგაცემის ცდომილება (შერჩევის პროცედურასთან დაკავშირებული შეცდომები). შერჩევის ჩარჩო, რომელიც წარმოადგენს პოპულაციაში ყველა ერთეულის სიას, კრიტიკულად მნიშვნელოვანია ალბათური შერჩევისთვის.

მონაცემთა შეგროვების ინსტრუმენტები

მონაცემთა შეგროვების ინსტრუმენტები მოიცავს:

1. კითხვარები – სტრუქტურირებული ინსტრუმენტები, რომლებიც შეიცავს კითხვებს რესპონდენტების დამოკიდებულებების, შეხედულებების, ქცევების და ა.შ. შესაგროვებლად. ისინი შეიძლება ადმინისტრირებულ იქნას სხვადასხვა ფორმით, მათ შორის ინტერნეტით, ფოსტით, პირისპირ ან ტელეფონით.
2. ინტერვიუები – ეს შეიძლება იყოს სტრუქტურირებული (სკრიპტის მიყოლა), ნახევრად სტრუქტურირებული (მოქნილი სახელმძღვანელო) ან არასტრუქტურირებული (ღია საუბარი). ინტერვიუები იძლევა უფრო ღრმა ინფორმაციას, ვიდრე კითხვარები და საშუალებას აძლევს ინტერვიუერს ახსნას კითხვები ან გამოიკვლიოს საინტერესო პასუხები.
3. დაკვირვების ფორმები – სტრუქტურირებული პროტოკოლები, რომლებიც გამოიყენება ქცევის ან მოვლენების ჩასაწერად პირდაპირი დაკვირვების დროს. ისინი შეიძლება იყოს ძალიან სტრუქტურირებული კონტროლირებადი დაკვირვების სიტუაციებში ან უფრო მოქნილი თვისებრივი დაკვირვებისთვის.
4. არსებული მონაცემების ანალიზი – არსებული მონაცემების ან სტატისტიკური წყაროების გამოყენება კვლევის კითხვებზე პასუხის გასაცემად. ეს შეიძლება მოიცავდეს სამთავრობო მონაცემებს, ორგანიზაციულ ჩანაწერებს, წინა კვლევების მონაცემებს ან არქივებს.
5. დოკუმენტური ანალიზი – პირადი დოკუმენტების, როგორიცაა ავტობიოგრაფიები, დღიურები, წერილები და სხვა წერილობითი მასალები, შესწავლა. ამ წყაროების კრიტიკული შეფასება მნიშვნელოვანია მათი ავთენტურობისა და სიზუსტის დასადგენად.
6. შეუმჩნეველი ზომები – მონაცემთა შეგროვების მეთოდები, რომლებიც აგროვებენ ინფორმაციას სუბიექტების ცოდნის გარეშე, რომ ისინი შეისწავლებიან. ეს ამცირებს რეაქტიულობას, მაგრამ ქმნის ეთიკურ პრობლემებს. მაგალითები მოიცავს ფიზიკური კვალის ანალიზს, გამომხატველი მოძრაობის ანალიზს და არქივების შესწავლას.
7. კონტენტ-ანალიზი – კომუნიკაციების შინაარსის სისტემატურად გაანალიზების მეთოდი. ეს მოიცავს კატეგორიზაციის სისტემის შექმნას და შემდეგ შინაარსის კოდირებას ამ კატეგორიებში. ეს შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტექსტებზე, სურათებზე, ფილმებზე და სხვა მედიაზე.

დასკვნა

სოციალური კვლევის მეთოდები წარმოადგენს ფუნდამენტურ ინსტრუმენტებს სოციალური მოვლენების სისტემურად შესასწავლად. კვლევის მეთოდოლოგიის სწორად შერჩევა და გამოყენება განსაზღვრავს აკადემიური ნაშრომის ხარისხს, სანდოობას და სამეცნიერო ღირებულებას.

კვლევის მეთოდების შესწავლა გვთავაზობს სოციალური რეალობის გაგების სტრუქტურირებულ მიდგომას. ის გვეხმარება პასუხი გავცეთ შეკითხვებს ადამიანების ქცევის, სოციალური სტრუქტურებისა და პროცესების შესახებ მტკიცებულებებზე დაფუძნებული გზით. ამ მეთოდების ოსტატური გამოყენება აუცილებელია მკვლევარებისთვის, რომლებსაც სურთ მნიშვნელოვანი წვლილი შეიტანონ სოციალურ მეცნიერებებში.

ხოლო თუ მუშაობთ, ან რაიმე ფორსმაჟორი გამოგიჩნდათ და ნაშრომის შესასრულებლად დრო არ გრჩებათ, მოგვწერეთ ახლავე! შთაგონება დაგეხმარებათ მაღალი ხარისხის აკადემიური ნაშრომის შექმნაში, რომელიც შეესაბამება ყველა სტანდარტს და მოთხოვნას.