تهدف الأبحاث التي يتم إجراؤها في (سوداليتيكا) إلى تأطير تصورات المواطنين حول مختلف القضايا الاجتماعية والسياسية والاقتصادية في السياق السوداني. ولذلك نهدف الى أن تكون العينة في كل استطلاع ممثلة للمواطنين السودانيين ككل، أو لمجتمع الدراسة المعنية، ولكن في بعض الأحيان تكون هناك تحديات مرتبطة بالحصول على إطار، أو قائمة واضحة للعينة السكانية.
إن إطار العينة هو حصر مُفصل لجميع العناصر أو الأشخاص في مجتمع الدراسة. ولغَرض الحصول على مثل هذه الوثائق، يلجأ فريق البحث في (سوداليتيكا) عادةً إلى أحدث إحصائيات التعداد السكاني من المصادر الرسمية.
في بعض الأحيان، يركز موضوع البحث على مجموعة فرعية من عامة السكان؛ وفي هذه الحالة، ستقوم (سوداليتيكا) بأخذ عينات من “مجتمعات خاصة”، مثل أعضاء مهن محددة أو فئات عمرية محددة، او مناطق جغرافية معينة… الخ. قد يختلف اختيار مجتمع الدراسة والعينة من بحثٍ إلى آخر، لكن الجوانب المتبقية من عملية الاستطلاع تظل معتمدة على المبادئ نفسها.
تختلف الطرق المستخدمة لاختيار العينات حسب نوع ومجتمع البحث. لكن الأساليب المستخدمة بصورة عامة في استطلاعات (سوداليتيكا) تستند على أخذ العينات الاحتمالية، وهي العينات التي تستند على مفهوم العينة العشوائية مما يسمح بتعميم استنتاجات قويةإحصائياً. بعض الأمثلة على ذلك هي العينة العشوائية البسيطة والعينة العنقودية. بغض النظر عن آلية المعاينة المستخدمة، يتم تصميم وتنفيذ جميع الاستطلاعات باستخدام الإطار النظري لأخطاء الاستطلاع.
من المهم ذكر أنه في بعض الأحيان لا يمكن تحديد أو تأطير مجتمع الدراسة بوضوح، خاصة بالنسبة للدراسات التي تشمل مجتمعات منشأة حديثًا، نظرًا لعدم وجود أرقام رسمية أو قواعد بيانات يمكن استخدامها كإطار للعينة، أو قد يكون من الصعب الحصول عليها بسبب مخاوف تتعلق بالأمن والسلامة.
في مثل هذه الحالات، يلجأ فريق البحث الى العينات غير الاحتمالية باستخدام معايير مختلفة. تُستخدم هذه العينات عادة في الأبحاث النوعية أو الاستكشافية، كما تختلف اعتمادًا على طبيعة السكان، وتشمل بعض الأمثلة العينة الحصصية وعينة كرة الثلج.
إن استراتيجية أخذ العينة لأي بحث هي من أهم العوامل التي يمكن أن تؤثر على تحليله و الاستنتاجات المستخلصة من البيانات. ولذلك نسعى في (سوداليتيكا) الى تفصيل طريقة المعاينة المستخدمة في أي مشروع بحثي ضمن التقرير الخاص به.
يستخدم فريق البحث مزيج من الأسئلة الكمية والنوعية خلال كل جولة لجمع البيانات، وعادة ما يعتمد اختيار الأسئلة على الرؤى المُقدمة من أصحاب المصلحة أو الخبراء في مجال البحث. يمر كل استطلاع بفترة تجريبية ومراحل متعددة من الاختبارات قبل بدء عملية جمع البيانات، وذلك يتضمن جمع البيانات من مجموعة صغيرة داخل العينة المستهدفة لضمان ما يلي:
بالإضافة إلى ذلك ، يتواصل فريق البحث باستمرار مع باحثين وخبراء في المجال للتأكد من أن منهجية البحث مطابقة للمعايير المطلوبة.
إن طرق جمع البيانات لاستطلاعات الرأي تعتمد في الغالب على المقابلات وجهاً لوجه، حيث يستخدم المحاورون تقنيات جمع البيانات الالكترونية (CAPI)، وهو عندما يستخدم جامع البيانات برنامج على الهاتف أو الكمبيوتر لتسجيل إجابات مفردات العينة على أسئلة الاستبيان. تسمح هذه التقنية بجمع البيانات وإدخالها بطريقة فعالة وسريعة نسبياً؛ مع الحفاظ أيضًا على الجودة من خلال المراقبة المستمرة.
يمكن أن تستخدم بعض المشاريع البحثية طرقًا متعددة لجمع البيانات بغرض تقديم تحليل أكثر شمولاً من خلال الوصول إلى أنواع مختلفة من البيانات. يمكن أن تشمل هذه الطرق مجموعات التركيز، أو المقابلات المتعمقة، أو الاستبيانات المنشورة عبر الإنترنت، أو استخراج البيانات من مواقع الكترونية مثل منصات التواصل الاجتماعي.
تعد جودة البيانات التي يتم جمعها في صميم أي مشروع بحثي ، وهذا هو السبب في أن جميع جامعي البيانات يخضعون لتدريب شامل يجريه فريق البحث الأساسي حول تقنيات جمع البيانات وإجراء المقابلات قبل أي عمل ميداني، وذلك لتجنب التحيز أو عدم الدقة، والتأكد من التواصل المنتظم مع المشرفين. بالإضافة إلى الاختبارات التي تجرى للاستبيان نفسه، وتحليل نتائج الفترة التجريبية بدقة قبل بدء مرحلة جمع البيانات.
ايضاً، تساعد تقنيات جمع البيانات الإلكترونية على ضمان جودة البيانات المدخلة والتأكد من دقتها واكتمالها، حيث أنها يمكن أن تتضمن أنواعًا مفيدة من البيانات مثل الموقع الجغرافي وفي بعض الحالات التسجيلات الصوتية للمقابلات، مما يسمح أيضًا للمشرفين بضمان جمع البيانات وفقًا لاستراتيجية المعاينة.
عادةً ما تحتوي بيانات الاستبيان الأولية على عدد من القيم المفقودة، أو الأخطاء، أو التناقضات. وهذا هو السبب في أن معالجة البيانات وتنقيبها قبل عملية التحليل ضرورية لضمان نتائج ورؤى موثوقة. يستخدم فريق التحليل مجموعة من تقنيات ضمان الجودة مثل معالجة القيم المفقودة وتحديد أنواع البيانات غير المتطابقة والقيم المتطرفة والسجلات المكررة.
يتم بعد ذلك تنظيف البيانات تمامًا، وذلك عندما يتم تحويلها فعليًا لإصلاح الأخطاء التي تم تحديدها مسبقًا. يمكن أن تتضمن هذه العملية إزالة السجلات المكررة أو معالجة القيم المفقودة أو ترميز الاجابات على الاسئلة المفتوحة. نستخرج بعد هذه المرحلة مجموعة بيانات نظيفة يمكن تحليلها لإعطاء نتائج دقيقة وموثوقة.
خلال مرحلة معالجة البيانات، يحدد الفريق المتغيرات التي يجب تضمينها في التحليل ثم يستخدم عددًا من تقنيات تحليل البيانات الكمية والنوعية، بناءً على السؤال ونوع البيانات.
يُعتبر تحليل البيانات النوعية عادةً أكثر صعوبة وبالتالي يعتمد الفريق على اليات مختلفة لتحليل هذا النوع من البيانات. يمكن أن تكون الطرق المستخدمة يدوية، من خلال التصنيف والترميز، أو باستخدام برنامج تحليل البيانات النوعية (QDA). هناك حالتين لترميز البيانات النوعية، إما استنتاجيًا (بناءً على فئات محددة مسبقًا) أو استقرائيًا (بناءً على البيانات نفسها بعد جمعها).
إذا كان التحليل قد تم يدويًا أو من خلال استخدام برنامج، يعتمد الفريق في الحالتين على تقنيات تحليل السرد والخطاب للحصول على فكرة عن الارتباطات الاجتماعية والسياسية والاقتصادية بين المتغيرات المختلفة المتعلقة بالدراسة، ويتم تمثيل الفئات النوعية رقمياً كلما أمكن ذلك لتسهيل عملية التحليل.
نعتقد في (سوداليتيكا) أن القيمة الحقيقية للبيانات تظهر عندما يستطيع الجمهور تفسيرها بسهولة واستخدامها للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ، ولهذا السبب نجعل جميع النتائج الرئيسية متاحة على منصاتنا في شكل منشورات وتقارير، مع التركيز أيضًا على إنشاء المحتوى المرئي مثل الرسومات البيانية (انفوجرافيك) والرسومات التفاعلية.
نرحب أيضًا بالتعليقات والأفكار الخاصة بموضوعات البحث المستقبلية، ويمكن مشاركتها مع فريق العمل عبر البريد الالكتروني sudalytica@beamreports.com