Gap'i kabul etmek: Neden Karma-Methods Matter in History

Tarihsel araştırmalar yeniden inşa eylemidir. Geçmişin parçalarından bir araya getirdik - bazı sayısal, bazı anlatı. Sayısal veriler, ve [[DÜD:2) ne kadar [DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜ: Endüstri çıktısının yükselişi, bir nüfusun azalması, bebek ölüm oranlarındaki düşüş, tek bir dilbilimcinin getirdiği her türlü zaferle ortaya çıkıyor.

Nicelik ve niteliksel veriler, Fransız Devrimini anlamak için bir yöntemsel değildir; Üçüncü Emlak üzerindeki yükü göstermek için vergi kayıtları önemlidir, ancak nitel kaynaklar olmadan bu tür bir dizi risk olmadan kişisel bir anlatıyı (eskiler) bir araya getirir.[Döneticileri düşünün) Fransız Devrimini anlamak için.

İki Dünyayı Anlamak: Güçlüler ve Sınırlar

Bütünleşmeden önce, her veri türünin ne yapabileceğini ve yapamayacağını takdir etmelidir. Bu anlayış meydan pegs'i yuvarlak deliklere zorlamalarını engeller.İki arasındaki etkileşim simetrik değildir; her biri saygıdeğer olan farklı epistemolojik temellere sahiptir.

Sayısal Veri: Desen Gücü

Sayısal tarihsel kaynaklar, nüfus sayımı, vergi ruloları, ticaret istatistikleri, ölüm kayıtları, oy boyunları ve ekonomik endeksleri içerir. birincil güçleri 19. yüzyılda Amerika'da okuryazarlık ve sanayileşme arasındaki korelasyonlar, eğilimler ve korelasyonlar büyük nüfus veya uzun süre boyunca büyümenin daha hızlı yaşadığı bölgelerin, tek başına kanıtlanacak bir ilişkiden ortaya çıkmasını sağlar.

Ancak, nicel veriler aynı zamanda [[Dönetici önyargı[[Döneticileri) ile (belirli) arasındaki ayrımlar da var olabilir, ancak 1850'lerde çalışan kadınların %70'inin neden işe yaradığını, ne zaman değiştiğini veya alt gruplar halindeki farklılıkların ne kadar iyi olduğunu gösteren bir istatistik.

Qualitative Data: The Texture of Experience

Qualitative kaynaklar canlı tarihinin bir parçasıdır: sözlükler, mektuplar, anılar, mahkeme transkriptleri, gazete editörleri, sözlü röportajlar, fotoğraflar ve materyal kültürü.Onlar bir ortaçağ rahmanlığı sağlamalı:0)kontist kayıtları, bir Sivil Savaş askerinden gelen tek bir mektup, resmi istatistikleri bastıran ve alternatif bakış açılarının baskısını asla açamayacağı şekilde aydınlatabilir.

Ancak nitel veriler kendi tuzakları vardır. Genellikle [FONTT:0] Adliye[Dönetici: zengin, ya da ses bireyler daha fazla kayıt bırakırlar). Daha sonra nicel topraklama, bir tarihçi, öz-censorluk ve hata[Dönemli bir giriş) bir günlük giriş, yazarın ne olmasını istediğini yansıtabilir, olaylardan on yıllar sonra toplanan onlarca yıl sonra tekrarlanan Dünyadaki tüm tıbbi travmalar.

Bütünleşmek için Foundational Strategies

1. Clear, Multi-Pronged Research Sorusu ile Anchor

Bütünleme arşivde değil, masada. Formulate araştırma soruları [FONTFLT:0) talep edilen Her iki tür kanıta da değindi: “Doğu İngiltere'de Siyah Ölüm sosyal yapıları nasıl değiştirdiniz?”, insansız kayıtları (popülasyon düşüşü, ABD'de kronik ve yasal olarak artışlar) ve yasal olarak, dini açıklamalarda değişimleri ve yanlış anlamaları için nasıl bir soru olabilir.

2. Karma-Methods Research Design

Yaklaşımınızı yapılandırın. Tarihi araştırmadaki ortak tasarımlar şunları içerir:

  • [FONT:0]Sequential explanatory tasarımı[Dönetici: Bir model veya anomali tespit etmek için önce sayısal verileri toplamak ve analiz etmek, o modelde açıklamak veya genişletmek için nitel kaynaklar kullanın. Örneğin, 1920'lerde bir regresyon analizi bazı bölgelerde keskin bir düşüş ortaya çıkarabilir; niteliksel mektuplar ve polis raporları, paramiliter gruplar tarafından sindirme taktikleri, örneğin paramiliter gruplar tarafından korkutucu baskılar.
  • [FONT:0]Sequential exploratory design[Dönetici: 1) Bu tasarımda hipotezler veya kategoriler üretmek için nitel araştırma ile başlayın, sonra bu konu kötü şekilde anlaşıldığında veya kategorilerin "konuşaklama" temalarına dikkat edin.
  • [FONT:0)Mevcut triangulation[[[Dönetici]: Her iki türü aynı anda kullanın, birbirine karşı çapraz kontrol edin. Bu, tam bir resim inşa etmek için idealdir - örneğin, bir şehirde ekmek fiyatı (kuvvetli) grafiğini çizerek, aynı zamanda bir gıda isyanlarının sonuçlarını analiz eder.

3. Triangulation Through Triangulation

Bir tek kaynak türüne asla güvenmeyin. Sayısal bir veri kümesi bir trende işaret ettiğinde, DWT:0) Potansiyel olarak, ya da destekleyen veya çelişen kanıtlara sahip olabilir). Bu, tarihi rigorun kalbidir.Eğer nüfus sayımının bir önceki dönemdeki bir artış gösterirse, boşanma dilekçeleriyle koreasyon, hayır raporları ve kadınların dergisi makalelerini gösterir.

Tersine, niteliksel öngörüler:0) Sınırları numaralarınızın bir setini, bir fabrika çalışmasının stop page'ın geniş desteği olduğunu iddia edebilir. Birçok işçinin aslında evlendiğini görmek için nice para kayıt kayıtları kontrol edin. Diskrepliklilik, etnik veya cinsiyet cleavages gibi iç bölünmeleri ortaya çıkarabilir. Triangulation mükemmel bir anlaşmaya varmakla ilgili değildir; bu, yorumunuzu anlamak ve kullanarak.

Data ile bütünleme için Pratik İş Akışı

Tasarım ötesinde, günlük entegrasyon uygulaması sistematik bir iş gerektirir. İşte birçok tarihçinin verimli bulduğu bir adım adım yaklaşımıdır.

Adım 1: Bir Veri Oluşturucu

Araştırma sorunuz için mevcut tüm kaynaklar listeleyin, tiplerini (kuntitatif veya niteliksel) notlamalar, tarih aralıkları ve bilinen önyargılar. Bu envanter boşlukları belirlemenize yardımcı olur. 19. yüzyıl kentsel yoksulluğu için, listelenebilir: her on yılda bir bağışıklama programları (kuntitatif ve niteliksel) özel olarak doldurulabilir.

2. Adım: Metadata ile Digitize ve Organize

Veri tabanı yazılımı (havalı veya basit bir yay sayfası gibi) her iki sayısal ve niteliksel kaynaklar için metadata depolamak için kullanın.Her kaynak için, yazar, tarih, yer, tür ve bir özet için.To nicel veri setleri için, not the Unit ofwatch (e.g., ilçe, bireysel, yıl) ve herhangi bir dönüşümler için, tam metin transkriptleri veya görüntülerle bağlantı.Bu organizasyon, kanıtlanmış modları kaybetmeden analiz modları arasında geçiş yapmanızı sağlar.

3. Adım: Preliminary Analysis ayrı ayrı ayrı olarak

Bütünlemeden önce, her veri türünü kendi terimlerini analiz edin. Run descriptive istatistikler, nicel veriler için görselleştirmeler oluşturmak ve nitel kaynaklar için tematik summaryları yazmak.Bu ilk ayrı analiz, her kaynağın benzersiz katkısını gizlemek için erken karıştırır. Ayrıca verilerin modellerini ve sınırlamalarını içselleştirebilirsiniz.

Adım 4: İletişim ve Contrast Noktaları Tanımlayın

İki analizin bir araya geldiği yerlere bakın. Sayılar ve anlatılar bir trende katılıyor mu? Yakınlık ve çelişkiler tablosunu mı oluşturuyorlar? Örneğin, eğer ölüm oranları (kuvvetli) bir halk sağlığı müdahalesinden sonra bir düşüş gösteriyorsa, ancak kişisel mektuplar (kuvvetli) kötü sağlık hakkında şikayet ediyor, ayrımcılıkları araştırıyorlar. Belki de müdahaleler ölümleri azaltmıyorlar, belki de bir azınlıktan mı geliyor?

Adım 5: Refine Interpretasyon ve Yaz

Bir sentetik argüman inşa etmek için iletişim noktaları kullanın. Sayısal bulgular ve niteliksel kanıtlar arasında hareket eden anlatıyı yazın, ikincisinin gösterilmesi, hak sahibi veya eskiye meydan okumalarını sağlayın.Her zaman her iki türü de, birbirlerini nasıl destekledikleri veya gerilimlerin gelecekteki araştırmalar için alanlar olarak çözülmediğini göster.

Deep Integration için İleri Teknikler

4. İçerik Analizi ile Quantification

En güçlü hibrit yöntemlerden biri, Stamp Yasasından sonra nitel kaynakları tedavi etmektir.([Dönetici:0) Uygulamanızı yapılandırın.([Döneticiler için bir kodlama planı oluşturun, duygusallar veya belirli olayların söz konusu olduğunda, sömürge gazeteleri “liberty” daha fazla veya daha az sıklıkta “birikinci sınıfsal bir okuma” size bir kodlama önerisinde bulunabilir.

Örneğin, 19. yüzyılda İngiltere'de halk sağlığına yönelik tutumları inceleyen bir araştırmacı, Voyant Tools gibi 500 kişisel mektuplar, hastalık, doktorlar ve ev ilaçları. Sayılar hakkında tartıştığımız konuları ortaya koyar; mektup alıntıları Voyant Tools gibi gelişmiş araçlar frekans ve anahtar kelime frekansı ve anahtar kelime analizine yol açabilir, ancak insan yargıları anlamları yorumlamak için önemli kalır.

5. GIS ve Spasal Analizleri Kullanın

Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS) kesinlikle sayısal değildir, ancak bu tür bazı mahallelerde sayısal ve niteliksel verileri sabit bir şekilde kümelenebilir. Tüm hayatta kalan günlüklerin yerlerini belirli bir bölgeden (kalite envanteri) haritaya ve sonra nüfus yoğunluğu, etnik köken ve zenginlik üzerine sayımlama bilgilerini ekleyin.Yerel gazetelerden gelen hikayelerle birlikte büyük ölçüde kümelenmiş olabilir.

6. Anlatıcı Synthesis ve "Thick Description"

Anthropolog Clifford Geertz, “tamam açıklaması” popülerleşmiştir - başka bir bölümde ve başka bir deyişle, kişisel bir ifade ile açılan bir paragraf yazmak yerine, bu tür bir eğilime (kuvvetli) göre, nitel anlatılar içinde niceliksel bulgulara işaret eder (Dönetici).

Pratik Pitfalls ve Them Nasıl Kaçırılır

7. Yanlış Eşdeğerlik Dikkatine

Tüm veriler eşit olarak karıştırılamaz. Tek bir sayı istatistiki binlerce vakayı temsil edebilir; tek bir mektup onları doğrudan karşılaştırılabilir olarak ifade etmez. Bunun yerine, genel bir desen oluşturmak için sayısal verileri kullanın:0) bir fenomenin ve prevalan) ve onun mekanizmalarını ve anlamlarını açıklamak için niteliğe sahip değildir; ancak bu, daha büyük bir ideoloji bitkisinin sınırlarını ortaya çıkarır.

8. Yönteminiz Teşkiyolojiniz

İyi entegrasyon, nitel kaynaklarınızı nasıl seçtiniz? Kodlarınızı nasıl kodladınız?Komsal testlerin hangileri çalıştırdığını? Bu uygulama, açık bilim ilkeleriyle uyumlu ve bulgularınızı güçlendirmek için başka araştırmacılara olanak sağlar.

9. Kaynağı Bias Proaktif olarak

Her kaynak önyargılıdır. Sayısal veriler, nicel veri setinizde eksik olan ve o boşlukları doldurabilecek niteliksel kaynaklar için aramayabilir.Eğer veri toplama kayıtları veya oral heyetler oluşturun.Eğer oylama kayıtları sadece erkek mülklerini yakalarsa, bazı olumsuzlukları kabul etmek için uygun olmayan bir şekilde geri bildirimler arayabilir.

Modern Tarihçi için Araçlar ve Teknolojiler

Dijital dönem, sayısal olarak kullanılan kodların yanı sıra sayısal olarak kullanılmasını sağlar.[Dönetici][/FONT][/FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=D=D=D=D=D=D=D=D=D=D=D=D=D=D=D=D=D=D=D=D)))))))))))

Ancak araçlar yöntemler değildir. En önemli yazılım parçası tarihçinin kendi yargısını kalır.Görünüşe göre yönetmek ve görselleştirmek için teknolojiyi kullanın.Her zaman şunu sorun: Bu araç araştırma sorumu cevaplamama yardımcı olur, yoksa kendi iyiliğim için bir rehber yaratıyor mu?

Vaka Çalışması: Büyük Göç Model Olarak

Bu stratejileri eylemde görmek için, büyük Afrika Amerikalıların büyük Göçünü kırsal Güney'den kentsel Kuzey'e (1910-1970) göz önünde bulundurarak, net göç akışlarını, şehirlerdeki demografik değişiklikleri ve iş istatistiklerine tamamen uygun bir şekilde niteleneğe sahip olacağını düşünün.

yetenekli bir bütünlük her iki şeyi de yapardı: IPUMS'ten göçmenlerin katıldığı ve hangi endüstrilerin girdiği haritaya mikrodatayı kullanmak, özellikle de New York'ta Chicago'da özel bir aile teklif ettiğini veya bir kilise ağının, Mississippi'deki bir tarım sıkıntısının iki katına çıktığını göstermek için.

Sonuç: Tüm Exceeds the Sum of its Parçalar

Analizler sayısal ve nitel verilerin entegre edilmesi sadece katkı değildir - insan anlamını tanımlamak; hikayeler belirgin bir şekilde kilo vermek ve karışık yöntemleri şeffaf bir şekilde kullanmak, tarihçiler sosyal bilim insanının talep ettiği gibi, hem de insansal değerleri tanımlamak için takdir edilir.

Daha fazla okuma için, bkz.D:0) Bu tarihsel demografi) ve [[Amerikan Tarihçilerinin Organizasyonu[Döntgenselliksel bir bakış açısına sahip olmak için [Döneticileri hakkında bilgi sahibi olmak için] [Döneticileri için [Döneticileri için] [Döneticileri için [Döneticileri görebilmek için bir yöntemsel bakış açısına sahip olmak, bu makaleye sistematik olarak tarihsel belgelere yönelik yaklaşımlara yönelik yaklaşımlara yönelik olarak bakınız).