Avantaje și dezavantaje ale cercetării cantitative

Cercetătorii de piață folosesc adesea abordări cantitative în activitatea noastră. Este important să înțelegeți puterea și limitările oricărei abordări de cercetare. Acest lucru este valabil în special în ceea ce privește tehnicile de cercetare cantitativă din două motive: în primul rând, culturile științifice și laicare sunt destul de îndrăgostite de tehnicile de cercetare cantitative și tind să nu se uite profund la proiectarea și mecanica acestor proceduri și, în al doilea rând, proiectați un efort cantitativ de cercetare.

O concentrare falsă asupra numerelor

Sale "cool" pentru a putea spune că sunteți o cercetare cantitativăr. "Quants", termenul afectuos prin care sunt cunoscuți analiștii cantitativi, au fost puse pe numere mari pe podeaua cerului . Cred că acest lucru este mai mult pentru că matematica complexă și statisticile sunt venerate pur și simplu pentru că majoritatea dintre noi nu înțeleg o mare parte din domeniu.

Dacă ceva pare să aibă un beneficiu social și este în același timp dificil și misterios, acesta tinde să adopte o "strălucire" culturală. Piața este preocupată de modelarea și simularea calculatoarelor. A fost atât de venerată cutia neagră de derivate, încât a reacționat lent atunci când modelele nu au reușit să prezică volatilitatea inevitabilă.

Pe de altă parte, spuneți cu voce tare că sunteți calitativ cercetătorul și oamenii sunt susceptibile de a vă oferi un aspect nedumerit. Cei mai mulți știu asta experti sunt implicate cumva în selecția stocurilor și evaluarea portofoliului. Dar ce face cercetătorul calitativ? Dincolo de faptul că este Margaret Mead, care este rolul pe care îl are un cercetător calitativ? Sau poate gândirea convențională ar putea merge.

Un principiu foarte vechi al științei informatice este. Modelele computerizate sunt la fel de bune ca și conținutul pe care sunt construite. Problema reflexivitatea nu este niciodată foarte departe. George Soros a folosit cuvântul reflexivitate în conjuncție cu economia în general și, în special, cu piețele financiare. Principiul incertitudinii lui Heisenberg, cel al reflexivității în domeniul fizicii, este, de asemenea, relevant în acest context.

Heisenberg - pe scurt, care nu face justiția principală - a susținut că nu putem măsura două atribute ale unui lucru dintr-o dată, deoarece, în măsurarea noastră, impactăm atributele sau lucrul și, prin urmare, provoacă schimbarea sau denaturarea originalului . Luați în considerare comentariul lui George Soros la Departamentul Economiei Mondiale al MIT în 1994.

' Teoria general acceptată este că piețele financiare tind spre echilibru și, în ansamblu, reduc corect viitorul. Eu operez folosind o teorie diferită, conform căreia piețele financiare nu pot să reducă viitorul în mod corect, deoarece nu doar reduc viitorul; ele ajută la modelarea acesteia. În anumite circumstanțe, piețele financiare pot afecta așa-numitele fundamente pe care ar trebui să le reflecte. Când se întâmplă acest lucru, piețele intră într-o stare de dezechilibru dinamic și se comportă destul de diferit de ceea ce ar fi considerat normal de către teoria piețelor eficiente ".

O altă viziune mai contemporană asupra aceluiași fenomen este descrisă în cartea The Swan Negre de Nassim Nicholas Taleb. O lebădă neagră nu este comună în natură - puțini oameni au văzut o lebădă neagră. Potrivit lui Taleb, o lebădă neagră este un eveniment pozitiv sau negativ care este considerat foarte improbabil. Dar atunci când are loc o lebădă neagră, ea are consecințe masive. Unii oameni cred că evenimentele lebedelor negre explică mult despre lume. Dar majoritatea oamenilor - în special experții - sunt orbi la lebede negre.

O abordare sceptică este esențială pentru știința bazată pe dovezi. Există câteva lucruri pe care trebuie să le luați în considerare atunci când explorați conceptele legate de numărul de fetișuri care împing oamenii la capcanele acceptării cercetării cantitative la valoarea nominală și în dependența excesivă de distribuția normală.

Este o greșeală să credem că cercetarea cantitativă bazată pe statisticile inferențiale este mai credibilă sau mai științifică decât cercetarea observațională bazată pe cunoaștere. Un punct cu adevărat important în comparația dintre cercetarea cantitativă și cercetarea calitativă este că subiectiv participarea cercetătorului - una dintre cele mai rezistente obiecții privind cercetarea calitativă - are loc în abordări cantitative. De fapt, apare mai devreme în secvența empirică a fluxului de cercetare în cercetarea cantitativă decât în ​​cercetarea calitativă.

Cercetătorul generează o ipoteză în cercetarea cantitativă care va fi "testată" de procesele statistice. Generarea unei ipoteze poate fi o activitate foarte subiectivă. Iar concentrarea foarte restrânsă a testării ipotezelor poate fi înșelătoare.

Multe forme de cercetare calitativă permit modelelor emergente din date să indice teme la care se pot atribui relații (acesta este echivalentul testării ipotezelor în cercetarea cantitativă). Cercetarea calitativă este mult mai probabil să fie deschisă pentru "lebedele negre" care apar, pentru care nu există ipoteze care să fie dovedite sau respinse.