Dane zastane – ocena użyteczności do badania konfliktów społecznych wokół obszarów chronionych w trzech skalach przestrzennych

Secondary data comprise resources collected in various sectors of social life, independently from the researcher undertaking their analyses. Collecting such data is usually less time consuming and less costly compared to reactive studies, thus, each time when planning a research study, inclusion of secondary data should be considered. This specifically requires: 1) usage of systematic, multi-criteria evaluation methods; 2) separate evaluation of certain categories of secondary data; 3) separate reference to each of the research specific aims.The following paper presents an example of such an evaluation that meets all the criteria mentioned above. Using a point grading technique we assessed usefulness of three categories of secondary data (scientific literature, data used in content analysis and content of the public statistics) to meet all three specific aims of an interdisciplinary research project conducted by the same authors. Each of the aims differs in a) spatial scale of analyses (regional, local and topological) and b) dominant form of enquiry (quantitative, qualitative and qualitative accompanied with the use of GIS techniques). The results suggest usefulness of the technique in the context of multifaceted research projects: final evaluation scores for particular secondary data categories differed substantially depending on the specific aim. However, we suggest all the analysts to perform a deep insight into the evaluation process itself before deciding to replace reactive research with secondary data analyses. Among others, this is because weights assigned to certain criteria of the evaluation process are often dependent on organisational capacity of a particular research project. At the same time, exemption of the proposed stage of research planning may result in various negative consequences, e.g. 1) reduction in funding perspectives due to weak justification of the planned costs, or 2) lowering research scientific value of the study due to a lack of critical insight into the data, which are out of actual analyses.

Dane zastane to źródła będące efektem dokumentowania różnych dziedzin życia społecznego, niezależne od naukowca podejmującego się ich wtórnej analizy. Ponieważ pozyskanie tych źródeł zazwyczaj jest mniej czaso- i kosztochłonne od badań reaktywnych, ich włączenie do procedury badawczej powinno być rozważane każdorazowo na etapie planowania prac. Wymaga ono jednak: (1) stosowania systematycznych, wielokryterialnych metod oceny; (2) osobnego rozpatrywania poszczególnych kategorii danych zastanych; (3) odrębnego odnoszenia się do każdego celu szczegółowego badań. Artykuł prezentuje przykład ewaluacji spełniającej powyższe warunki. Wykorzystując technikę bonitacji punktowej, oceniono użyteczność trzech kategorii danych zastanych (opublikowane opracowania naukowe, materiały wykorzystywane w analizie treści oraz zawartość statystyk publicznych) do realizacji trzech celów szczegółowych interdyscyplinarnego projektu naukowego, różniących się (a) skalą przestrzenną analiz (regionalna, lokalna i miejscowa); oraz (b) przyjmowanym podejściem metodycznym (badania ilościowe, jakościowe oraz jakościowe z wykorzystaniem technik GIS). Wyniki sugerują skuteczność przyjętej techniki w kontekście projektów wieloaspektowych – końcowe oceny użyteczności poszczególnych kategorii danych różnią się w zależności od celu szczegółowego. Postulowany jest jednak silny wgląd w sam proces oceny przed podjęciem ostatecznej decyzji o zastąpieniu badań reaktywnych analizą danych zastanych. Często decydujące znaczenie mają bowiem możliwości organizacyjne projektu, które istotnie wpływają na wagę poszczególnych kryteriów oceny. Pominięcie proponowanego etapu planowania badań może jednak skutkować szeregiem negatywnych konsekwencji, np. obniżeniem perspektywy finansowania badań z uwagi na zbyt słabe uzasadnienie zaplanowanych kosztów lub ograniczeniem wartości naukowej pracy ze względu na krytyczną ocenę jedynie tych danych, które zostały włączone do bezpośrednich analiz.