Data
Wat is ‘data’ nu eigenlijk precies? In onderzoek worden informatie of gegevens tot data gemaakt door onderzoekers, zodat ze deze kunnen analyseren om tot antwoorden op hun onderzoeksvragen te komen. Data is dus relatief aan je onderzoeksvragen en je structuur. Er bestaan veel typen data (cijfers, tekst, beeld, geluid) en deze zullen in methoden van analyse variëren. Je kunt data transformeren naar een ander type door bijvoorbeeld te aggregeren, samen te vatten, uit te schrijven of te beschrijven. Daarnaast is het vaak handig om metadata over je data op papier te zetten. Dit is data over data: een beschrijving van hoe je data eruitziet en hoe deze is gestructureerd.
Observaties over het nachtleven en de bijbehorende economie kunnen tot verschillende data worden gemaakt afhankelijk van hoe onderzoekers hiermee omgaan. In Schwanen, van Aalst, Brands & Timon (2012, pp. 2068-9), bijvoorbeeld, gebruikten de onderzoekers gestructureerde observaties in stadscentra van Groningen, Utrecht en Rotterdam op donderdag t/m zaterdagnacht van 10 uur ’s avonds tot 5 uur ’s ochtends. De observaties werden gedaan op vier verschillende plekken en namen steeds 10 minuten in beslag. Op deze momenten telden de onderzoekers het aantal bezoekers dat ze zagen, opgedeeld per gender, de grootte van groepen in de publieke ruimte, het aantal politieagenten en hun uitrusting, het aantal private veiligheidsmedewerkers, handhavers, gevallen van wanorde, het weer, en ook verschillende geuren (voedsel, urine). Ze namen zichzelf op door een verhalend verslag in te spreken over de gebeurtenissen en algehele sfeer op dat moment. De onderzoekers hebben nu dus verschillende typen data, over geur, geluid, maar ook cijfers. De verschillende gegevens werden gedigitaliseerd, gecategoriseerd en de opnames werden getranscribeerd. Cijfers en composities van bezoekers werden gecombineerd en vergeleken om tot een lage en hoge schatting te komen van het aantal bezoekers per gender en tijdsinterval. De verschillende typen data geven de mogelijkheid om verschillende typen analyses uit te voeren, een mixed-methods benadering: kwalitatief en kwantitatief. Op basis hiervan kunnen de onderzoekers bijvoorbeeld een tabel maken waarin ze in cijfers het aantal bezoekers per stad en locatie weergeven (zie p. 2073) en een regressieanalyse uitvoeren, bv voor het aandeel van vrouwen in de nachtelijke economie (zie p. 2079). In combinatie met interviews, het volgen van bezoekers of politieagenten, of het bekijken van CCTV-beelden, waren ook kwalitatieve analyses op deze data mogelijk. Schwanen, T., van Aalst, I., Brands, J. & Timan, T. (2012). Rhythms of the night: spatiotemporal inequalities in the nighttime economy. Environment and Planning A. 44, pp. 2064-2085. Doi:10.1068/a44494