Зачем использовать триангуляцию в качественных исследованиях?

Триангуляция заимствовала свое название из геодезии, где неизвестное положение фиксируется путем взятия пеленгов на него из двух известных точек. Эта метафора проделывает огромную работу, но не вся она честна. В геодезии существует одно истинное положение, которое ждет своего обнаружения. В качественных исследованиях вопрос о том, существует ли единая истина, ожидающая обнаружения, — это как раз то, по поводу чего люди расходятся во мнениях.

Это напряжение — самое интересное в триангуляции и то, что упускается почти в каждом руководстве. Ниже: какими на самом деле являются эти четыре типа, что триангуляция может и чего не может вам дать, что делать, когда ваши источники расходятся во мнениях, и как описать это в разделе методологии без преувеличенных заявлений.

<CTA title="Keep Your Evidence and Your Claims in Line" description="Jenni helps you draft, cite, and check that every claim matches what your data can support" buttonLabel="Try Jenni Free" link="https://app.jenni.ai/register" />

Что такое триангуляция?

Триангуляция — это практика изучения явления с более чем одной точки зрения, чтобы ваш вывод не опирался на один источник, один метод, одного аналитика или одну теорию. Этот термин вошел в социальные исследования благодаря Норману Дензину, чья работа The Research Act заложила типологию, которую все используют до сих пор.

Основная идея проста: любой единичный способ сбора доказательств имеет свои характерные слепые зоны, и эти слепые зоны не случайны. Интервью фиксируют то, что люди готовы сказать. Наблюдение фиксирует то, что они делают, когда за ними наблюдают. Документы фиксируют то, что организация решила записать. Каждое из этих искажений систематично, поэтому добавление второго угла зрения не просто добавляет данные, оно добавляет другой набор искажений, который может не совпадать с первым.

Четыре типа триангуляции по Дензину

Дензин выделил четыре типа, и различие между ними заключается в том, какой именно элемент вы варьируете.

Триангуляция данных

Варьируйте источник. Дензин выделил три подтипа: время, пространство и люди. Вы можете опросить одну и ту же группу в марте и снова в сентябре, запустить один и тот же протокол в двух разных местах или поговорить с медсестрами, врачами и пациентами об одном и том же эпизоде. Метод остается неизменным; меняется то, кто, когда или где.

Триангуляция исследователей

Варьируйте исследователя. Два или более аналитиков собирают или кодируют данные независимо, а затем сравнивают результаты. Этот тип чаще всего ошибочно принимают за проверку надежности, но отношение к нему исключительно как к упражнению по согласованию оценок упускает суть: интересным результатом часто является то, где два опытных читателя увидели разные вещи в одной и той же стенограмме, а не то, в чем они согласились.

Теоретическая триангуляция

Варьируйте оптику (линзу). Интерпретируйте один и тот же набор данных через более чем одну теоретическую базу и посмотрите, на чем фокусируется каждая из них. Это наименее используемый из четырех типов и часто самый продуктивный, поскольку он показывает, какая часть вывода содержалась в данных, а какая была привнесена используемой теорией.

Методологическая триангуляция

Варьируйте метод. Дензин разделил ее на внутриметодовые и межметодовые варианты; это различие более подробно описано в сопроводительной статье о триангуляции данных и методологической триангуляции.

Пятый тип, экологическая триангуляция, появляется в публикации Университета Флориды и определяется как использование различных локаций, условий и других ключевых факторов, связанных со средой, в которой проводилось исследование. Относитесь к ней как к полезному дополнению, а не как к одному из первоначальных четырех типов Дензина.

<ProTip title="🔺 Angle it:" description="Before adding a second source, write down what your first one systematically cannot see. If the second source shares that same blind spot, you have added volume rather than triangulation" />

Подтверждение или полнота?

Вот аргумент, который популярные руководства полностью опускают. Триангуляция обычно преподносится как инструмент повышения валидности: проверьте одно и то же двумя способами, и если ответы совпадут, вы можете быть более уверены. Эта формулировка оспаривается, причем уже на протяжении десятилетий. Классическим выражением этого противоречия является статья Брейтмайер, Эйрс и Кнафл 1993 года в журнале Image: Journal of Nursing Scholarship под названием Triangulation in Qualitative Research: Evaluation of Completeness and Confirmation Purposes, которая обозначает эти две цели прямо в своем заголовке.

Интерпретация через подтверждение утверждает, что совпадение данных из разных источников повышает уверенность в реальности вывода. Она предполагает, что существует единая картина, к которой нужно прийти.

Интерпретация через полноту утверждает, что разные методы раскрывают разные аспекты явления, поэтому целью является получение более полной картины, а не верифицированной. Сам Дензин высказывался в этом ключе: разные методы раскрывают аспекты явления, которые использование другого метода может не обнаружить.

То, какое заявление вы делаете, имеет последствия. Если вы пишете, что триангуляция подтвердила валидность ваших результатов, вы подписываетесь под интерпретацией через подтверждение, и рецензент-конструктивист вполне может попросить вас защитить предположение о том, что существует единая фиксированная картина, подлежащая валидации. Если вы пишете, что она позволила получить более полную картину, вы делаете менее амбициозное заявление, которое гораздо проще обосновать.

<ProTip title="🤔 Not proof:" description="Two sources agreeing may mean the finding is robust, or it may mean both sources share the same bias. Convergence is evidence, not confirmation, and saying so in your methods section signals that you understand the difference" />

Что делать, когда ваши источники расходятся во мнениях

Большинство студентов относятся к расхождениям как к неудаче. Это не так, и для правильной работы с ними существует общепризнанная терминология.

О'Кэтейн, Мерфи и Николл описали три метода интеграции данных в журнале BMJ, один из которых — протокол триангуляции, построенный вокруг матрицы кодирования конвергенции. Он делит результаты на четыре категории, и их ключевую фразу стоит процитировать вашему научному руководителю: расхождение — это не признак того, что что-то пошло не так.

Молчание — это категория, которой никто не учит, но которая дает самые глубокие инсайты. Если какая-то проблема неоднократно поднимается в интервью и никак не отражена в собственных документах организации, это отсутствие является выводом об организации, а не пробелом в ваших данных.

Более старый и детальный протокол существует в работе Фармера и коллег, посвященной протоколу триангуляции для качественных исследований в области здравоохранения. В ней утверждается, что сближение, взаимодополняемость и диссонанс должны быть рассмотрены, и отмечается, что на тот момент существовало мало руководств по операционализации этого процесса.

<ProTip title="🗣️ Disagreement:" description="When two sources conflict, resist the urge to decide which one is right. Ask instead what each method was positioned to see, because the explanation for the conflict is usually more informative than either finding on its own" />

Критика, о которой стоит знать

Если вы работаете в рамках конструктивистской или интерпретативистской традиции, кто-нибудь в итоге обязательно спросит, совместима ли триангуляция с вашей эпистемологией. Держите ответ наготове.

Возражение заключается в том, что триангуляция как валидация предполагает существование единой объективной реальности, к которой сходятся несколько методов. Браун и Кларк, цитируемые в обзоре Qualitative Report за 2024 год, выразились прямо: стратегии триангуляции не могут приблизить исследователей к единой фиксированной истине, потому что для них подобного рода вещи не существуют. Связанное с этим беспокойство заключается в том, что использование триангуляции для устранения предвзятости отбрасывает субъективность и рефлексивность исследователя, которые многие качественные традиции рассматривают как ресурсы, а не как загрязнение данных. Канонической формальной критикой является статья Блэйки 1991 года в журнале Quality and Quantity, A critique of the use of triangulation in social research.

Самое поразительное свидетельство заключается в том, что сам Дензин изменил свою позицию. В обзоре 2018 года в журнале Journal of Social Change отмечается, что позже он предложил переосмыслить триангуляцию как преломление кристалла, множество световых точек, и стал критически относиться к наивным постпозитивистским трактовкам смешанных методов.

Это указывает на кристаллизацию — альтернативу Лорел Ричардсон. Ее формулировка: в постмодернистских текстах мы не триангулируем, мы кристаллизуем, и центральным образом является не жесткий двумерный треугольник, а кристалл, который сочетает в себе симметрию и вещественность с бесконечным разнообразием форм, превращений, многомерностей и углов подхода. Триангуляция сходится к одной картине. Кристаллизация множит частичные, локализованные картины.

Как описывать триангуляцию в разделе методологии

Два практических момента, один из которых поддается проверке и почти никогда не упоминается.

Стандарт отчетности качественных исследований SRQR упоминает триангуляцию дважды: один раз в методах сбора данных и один раз как метод повышения надежности. COREQ, другой широко используемый чеклист для качественных исследований, вообще не упоминает триангуляцию ни в одном из своих 32 пунктов; его ближайшими эквивалентами являются количество кодировщиков данных, проверка участниками и насыщение данных. Если ваш целевой журнал требует соответствия COREQ, триангуляция не является обязательным пунктом для галочки, а значит, вам придется обосновывать ее на ее собственных условиях, а не просто ссылаться на чеклист.

Что должен содержать хороший параграф по методологии: какой тип вы использовали и почему именно его, что конкретно вы варьировали, на каком этапе анализа вы сравнивали источники, что вы делали при их расхождении и на что вы претендуете в результате. Последний пункт — самый важный, так как именно здесь незаметно расходятся подтверждение и полнота.

<ProTip title="📄 Write it up:" description="Name the type explicitly. Writing that you used data triangulation across three participant groups is checkable. Writing that you triangulated your findings is not, and examiners read the vague version as decoration" />

Используйте её, но заявляйте меньшее, чем вам хотелось бы

Триангуляция оправдывает себя, когда она планируется заранее, а не добавляется постфактум, когда у второго ракурса действительно другие слепые зоны, отличные от первого, и когда о расхождениях сообщается, а не замалчивается. Она не превращает качественное исследование в строго верифицированное, и исследователи, которые получают от нее максимальную отдачу, обычно заявляют на ее основе скромнее всего.

<CTA title="Write Methods Sections You Can Defend" description="Structure your chapter, cite the methodologists you rely on, and check every claim against your design" buttonLabel="Try Jenni Free" link="https://app.jenni.ai/register" />

Если вы выбираете между типами, то в сопроводительной статье о триангуляции данных и методологической триангуляции подробно разбирается, какую ось варьировать и когда. И что бы вы ни использовали, базовая привычка остается той же, которая определяет любой методологический раздел: пишите точно, что вы сделали, словами, которые читатель мог бы использовать для повторения, и убедитесь, что каждый источник, на который вы опираетесь, может выдержать возложенную на него нагрузку.