Tulemuste esitamine

 

Autor: Mari-Liis Tikerperi

Kui kogutud andmed on kodeeritud ja koodid kategooriatesse jaotatud, tuleb need taas lahti kirjutada ning koostada ladusalt loetav ja ülevaatlik uuringutulemuste peatükk. 

Kuidas jõuda andmetest korrektse uurimistulemuste peatükini?

Tuletame Joonis 1 abil meelde, millised tegevused on uuringu käigus juba tehtud. Uurimisküsimustele vastuste leidmiseks on hulk andmeid lahutatud väikesteks tähenduslikeks osadeks, millele on antud eristamise ja materjalis orienteerumise eesmärgil märksõnad ehk koodid, ning nendest on loodud kategooriad, mis moodustavad ka teemad, mida tulemustena esitleda. Kui analüüsiks on valitud deduktiivne tee ehk kodeeritud lähtuvalt olemasolevatest kategooriatest, on andmete ja tulemuste esitamise vaheline protsess vaadeldav küll teistpidi (kategooriate alla tekivad koodid, mitte koodidest kategooriad), kuid sisuliselt on tulemus sama: loodud on koodipuu, mis tuleb nüüd tekstina lahti kirjutada. 

Tulemuste peatüki struktuuri loomiseks on mitu võimalust:

• alapeatükid lähtuvad kategooriatest või omavahel sobivate kategooriate grupist. 
• alapeatükid lähtuvad uurimisküsimustest
• temaatiline jaotus lähtuvalt töö iseloomust, valdkondlikest tavadest või töö teemast

Kuigi teadustöös üldiselt on väga olulisel kohal analüüsiv lähenemine, siis tulemuste esitamine võib olla suhteliselt kirjeldav osa tööst. Samas ei tähenda see ümberjutustust, mida arvas esimene intervjueeritav ja kuidas suhtus kolmas. Oluline on jõuda isikute/dokumentide tasemelt nö aste kõrgemale ja kirjeldada fenomeni saadud infokildude abil.  Seega peaks kogu kirjutamise protsessi juures meeles pidama, et oluline pole vaid see, mida tulemused näitavad, vaid milline sisuline tähendus neil uuringu kontekstis on. 

Kvalitatiivse uuringu juures on üks esmaseid reegleid see, et tulemused ei ole üldistatavad laiemale populatsioonile. Kui ka sarnane arvamus esines kõikides materjalides (kümnes intervjuus, 20 dokumendis jne), peab sõnastusega selgelt väljendama, et tulemus kehtib vaid uuritava valimi kohta. Samuti tuleks ettevaatlik olla sarnaste arvamuste hulga väljendamisega, sest kvalitatiivne uuring keskendub fenomeni sisule selle nüanssides, mitte arusaamade esinemissagedusele. Hulgale viitavaid väljendeid nagu “enamus”, “pea kõik”, “mitu”, “vähesed”, “vaid üks” jne võib mingil määral kasutada näiteks proportsioonide väljendamiseks või erandite väljatoomiseks. 

Kuidas tulemusi ilmestada?

Selleks, et lugejal oleks lihtsam töö tulemusi mõista, on illustreerimiseks hea kasutada väljavõtteid andmestikust. Need peaks olema eriti tähendusrikkad, erandlikud või muul moel märkimisväärsed näited, mis väljendavad uuritava fenomeni olemust selle nüansirikkuses. Väljavõtete pikkus võib varieeruda ühesõnalisest mõistest (kui näiteks tuua välja, milliseid sõnu on mingis kontekstis kasutatud) kuni terviklike lõikudeni (kõnekas terviklik mõte intervjuust). Kirjutades eristatakse kõik illustreerivad näited ühe stiiliga – näiteks on tekst kursiivis, täiendava taandega või muust tekstist vaheridadega eristatud (Näide Joonis 1).  

Oluline on meeles pidada, et väljavõtted ei võimaldaks allikat (intervjueeritavat või dokumendi taga olevat organisatsiooni/inimest vms) tuvastada. Sisuliselt on seega oluline vaadata, et näited ei läheks liiga spetsiifiliseks, ei sisaldaks inimeste/asutuste/kohtade nimesid ega avalikkusele teadaolevaid sündmuseid, mis võivad juhtida intervjueeritava või muu allikani.  Anonüümsuse hoidmise kõrval on oluline siiski ka väljavõtete allikale viidata ja selleks tähistatakse andmed uurijale sobiva süsteemiga. 

Näiteks 
M18, N35a, M40, N35b, N19 – ehk vastaja sugu ja vanust väljendades. Sobib uuringutesse, kus need näitajad on tulemuste kontekstis olulised (näiteks erinevate generatsioonide arvamused)
Int1, Int2, Int3… – ehk intervjueeritav 1; 2 jne. Sobib eriti hästi juhul, kui intervjueeritavad oleks täpsema infoga kergelt tuvastatavad või kui nende isiklik profiil pole niivõrd oluline. 
Päevik1; Päevik2; Päevik3… – kui on kasutusel erinevate inimeste märkmed/päevikud
Vaatlus1; Vaatlus2, Vaatlus3… – sobivad, kui on vaja näiteks erinevad olukorrad, vaatluskohad või vaatlusajad esile tuua.

Loomulikult võib uurija valida ka talle sobivad või tema töös asjakohased varjunimed. Kui andmeteks on avalikud dokumendid või artiklid, ei ole anonüümsuse hoidmine oluline, kuid neist näidete toomine eeldab korrektset viitamist autorile/dokumendile. Samal moel võib vahel olla ekspertintervjuude puhul kokkulepe, et ekspert esineb töös oma nimega.

Kuigi tabelid, graafikud ja joonised on tavapärased eelkõige kvantitatiivsetes uurimustes, on ka kvalitatiivsete meetodite korral võimalik andmeid kanda tabelisse või koostada fenomeni selgitav joonis. Eriti sobiv võib see olla juhul, kui väljendatakse mingi süsteemi omadusi/eripärasid, mitte indiviidide arvamusi. 

Üldised soovitused tulemuste kirjutamisel:

• Kuigi kogu info, millega töötad, on omavahel seotud, jälgi, et ei tekiks korduvate mõtetega lõike. Lugeja ei taha tunda, et on mingit teksti juba samas töös lugenud.
• Struktuur ja vormistus olgu selged – seda loomulikult töös tervikuna. 
• Tekstis peab olema selgelt eristatav andmetest saadud info, teiste autorite tekst ja uuringu autori omalooming.   
• Andmed võivad sisaldada muudki põnevat, kuid uuringuteemaga nõrgemalt seotud infot. Töös on siiski oluline hoida fookust ja ka kõige huvitavam kõrvaline teave võib rajalt kõrvale juhtida. 
• Ettevaatlik tuleks olla uurijapoolsete hinnanguliste väljenditega tulemuste kohta nagu “kahjuks”, “üllatuslikult”, “nagu eeldasin”, “vastused olid kummalised” jne. Uurija objektiivsuses võib tekkida kahtluseid ja kannatada võib akadeemiline keelekasutus.