Transcendental Phenomenology: Overlooked Methodology for Marketing Research
Notice bibliographique
Résumé
When marketing researchers select their methodology, two main choices are open to them: qualitative and quantitative. Quantitative has long been associated with scientific, empirical research based on statistics and numerical comparisons, considered by some marketing analysts to be objective and empirical. Qualitative methods are favored for “soft” social science and humanities research as a means to explore human opinions and perceptions through first-hand experience. Thus there has been a longstanding problem of pursuing qualitative research that is considered as free from bias and accurate as its quantitative counterpart. One philosopher who set out to imbue qualitative methodology with the same credibility given quantitative was Edmund Husserl, an early 1900s German philosopher. He developed transcendental phenomenology as a methodology that could explore experiences with the same objectivity as quantitative styles via surpassing the preconceptions of the researcher through use of a primordial fugue state called epoché. Although researcher would use qualitative tools such as interviews and questionnaires, inquiries would be formulated and analyzed free from preconceptions and bias, processed via bracketing of the most common responses. Husserl’s writings were hard to decipher and not as readily adapted to research as other qualitative methods, including hermeneutic phenomenology, which includes researcher input. Nevertheless, if used properly, even for such unlikely-seeming research projects as those dealing with marketing, transcendental phenomenology can produce valid and reliable results yielding valuable information for philosophical purists capable of rigor and discipline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,104 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,085 |
| Communication savante | 0,023 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».