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Enregistrement W4225736902 · doi:10.1177/16094069221090063

An Alternative Method of Interviewing: Critical Reflections on Videoconference Interviews for Qualitative Data Collection

2022· article· en· W4225736902 sur OpenAlexaff
Tauhid Hossain Khan, Ellen MacEachen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFocus Groups and Qualitative Methods
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterviewQualitative researchVideoconferencingData collectionFace-to-faceQualitative propertySpace (punctuation)PsychologyPublic relationsSociologyInternet privacyComputer scienceMultimediaPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Qualitative research is an increasingly popular research approach for tackling the evolving complexity of social issues. With this rise in use, methods of qualitative data collection are becoming highly diverse, moving away from conventional approaches and welcoming more innovative and creative methods of data collection in a quest to produce critically and theoretically engaged new knowledge. Although traditional face-to-face interviews remain a compelling and popular means, modern innovative technology-based interviewing, such as videoconference interviews, can play a pivotal role in qualitative research. This article argues that this approach is pragmatic because video conferencing interviews are relatively affordable for research teams and, for many research participants, they are more accessible than face-to-face interviews. On the other hand, it provides a unique opportunity for researchers and participants by compressing the time-space divide, facilitating safety, reducing travel-related expenses, accessing transnational participants, maintaining social distance, and protecting personal space and privacy. Yet, this article also argues that videoconferencing can be dogged by practical challenges that might conflict with the holistic quality of qualitative research, such as dropped calls and loss of intimacy compared to traditional in-person interviews. This article presents the experiences of a young researcher, who reflects on how and why he conducted Skype interviews in his research. The article concludes that, despite the relative merits and demerits, videoconference interviews can be a useful supplement or replacement for traditional face-to-face interviews. However, more research is needed to gain a robust understanding of how this type of interview meets basic assumptions about the quality of interviews and affects the overall rigor of qualitative research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0100,019
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,005

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.

Tête enseignante Opus0,882
Tête enseignante GPT0,765
Écart entre enseignants0,118 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations119
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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