Emic-и etic-данные. 
Качественные и количественные методы исследований в психологии

В настоящее время в методологической литературе можно встретить не сводимое к противопоставлению качественного/количественного, хотя и связанное с ним, разделение данных на два типа: emic-данные и etic-данные (Богданова, Марковская, 2001). Основанием такого разделения является степень формализации данных.

Ernie-данные представляют собой данные неформализованные, в минимальной степени подвергшиеся влиянию исследователя. Они близки естественным формам поведения. К emic-данным относятся расшифровки интервью, записи естественных диалогов (разговор в магазине, на школьном уроке, предвыборные дебаты политиков и т. п.), выраженные естественным языком данные наблюдений и др. Etic-данные — формализованные, искусственные данные, сконструированные исследователем. К etic-данным будут относиться данные, полученные на основании применения стандартизованных методик, результаты квантификации тех или иных категорий наблюдения и т. п.

Безусловно, выделение двух типов данных — результат мыслительной абстракции. На деле вряд ли можно говорить о данных, абсолютно свободных от влияния исследователя, как и о полностью сконструированных. Поэтому предпочтительнее представлять данные в виде континуума, один полюс которого задан «естественными» данными, а второй — «строгими», сконструированными.

Как можно догадаться, качественные данные близки к естественному полюсу, а количественные — к сконструированному. При этом нельзя сказать, что качественные данные полностью лишены структуры, привносимой в них исследователем, как и то, что количественные данные не содержат в себе «естественного» компонента. Следует подчеркнуть, что при применении различных как качественных, так и количественных методов сбора данных, мы можем иметь дело с разной степенью структурированности данных. Например, сторонники современных дискурсивных исследований предпочитают работать с максимально естественными данными, полученными в реальных жизненных ситуациях (повседневные диалоги людей на улице, дома, в учреждениях, в кабинете врача, в процессе психотерапевтических сессий и т. п.). Дискурс-аналитики полагают, что даже данные, полученные из неструктурированных интервью, чересчур искусственны для исследования языковых практик, при помощи которых люди конструируют привычную для себя реальность. В последнее время появилась даже тенденция не расшифровывать аудиои видеозаписи повседневных взаимодействий: сторонники дискурс-анализа полагают, что при переводе устной речи в письменную изначальные данные неизбежно искажаются. С их точки зрения, лучше такой перевод не делать совсем, а ограничиться использованием самих аудиои видеозаписей в качестве приложения к отчету об исследовании. Очевидно, что компонент «искусственности», сконструированное™ будет больше в данных, полученных из структурированных интервью, по сравнению с данными свободной беседы, причем искусственность будет возрастать в случае представления данных интервью в форме, позволяющей подсчитывать количество тех или иных заранее определенных категорий. В случае количественных данных соотношение «естественности» и «искусственности» тоже может быть различным. Используя шкалы более высокого порядка (интервальные и шкалы отношений), мы приводим данные к большей упорядоченности по сравнению со случаями применения номинальных и порядковых шкал и тем самым дальше отходим от полюса emic-данных и приближаемся к полюсу etic-данных.

Можно предположить, что исследовательский процесс представляет собой движение от emicк etic-данным и обратно: изучение какого-либо явления начинается со сбора естественных данных, по мере накопления знания переходят к работе с более формализованными данными, но при неудовлетворенности имеющимися объяснительными схемами снова возвращаются к свободным данным. В этой логике становится понятным, почему в золотой фонд психологии входят в основном исследования с применением качественных методов: их меньшая формализованность дает возможность большей открытости опыту, позволяет свободнее выдвигать гипотезы, выходить на новые рубежи понимания и делать качественные концептуальные прорывы. Безусловно, в случае применения качественных методов встает проблема субъективности результатов (впрочем, с подобной проблемой исследователь сталкивается, применяя любые методы). Однако, как верно отмечают О. Ю. Богданова и И. М. Марковская, «количественные измерения, конечно, точны, а качественные, конечно, имеют субъективные ошибки, тем не менее представляется более ценной тонкая догадка, чем аккуратное исследование по не относящемуся к делу явлению» (там же, с. 10—11).