Datainnsamling Eksempelklausuler

Datainnsamling. Den valgte datainnsamlingsmetoden for dette prosjektet er semistrukturerte, individuelle dybdeintervjuer. Et intervju er bokstavelig talt et inter view, en samtale hvor det utveksles synspunkter mellom to personer om et tema av felles interesse (Xxxxx & Xxxxxxxxx, 2015, s. 28). Dybdeintervju er en av de mest populære metodene innenfor kvalitativ forskning (Tjora, 2017, s. 113) og kjennetegnes ved at intervjuobjekt og intervjuer prater sammen i en dialog (Xxxxxxxx, 2015, s. 146). De data som samles inn vil derfor være i form av ord, setninger og fortellinger. Dybdeintervju egner seg godt dersom man ønsker å studere meninger, holdninger og erfaringer, og man er ute etter å tolke en opplevelse sett fra respondentens ståsted. (Tjora, 2017, s. 114). Et slikt intervju passer best dersom man skal forske på få enheter, da det vil være tidkrevende å både forberede, gjennomføre og behandle informasjonen i etterkant (Xxxxxxxx, 2015, s. 146). På bakgrunn av dette ønsket vi å intervjue mellom fem og ti personer, basert på hvor mange som ønsket å stille. Vi endte med å gjennomføre åtte intervjuer og opplevde dette som tilstrekkelig. Utvalget er beskrevet nærmere senere i oppgaven. Ved kvalitative forskningsintervju skiller man gjerne mellom å benevne intervjuobjektet som informant eller respondent. Informanter defineres som personer som vet mye om et fenomen (eksperter), mens respondenter vil være personer med erfaringer rundt et fenomen (selvopplevd) (Xxxxxxxx, 2015, s. 178). I denne oppgaven har vi valgt å intervjue personell med erfaringer fra NORTAD 1, 2 og/eller 3. Vi vil derfor omtale intervjuobjektene som respondenter, da de intervjues på bakgrunn av egne erfaringer. Semistrukturerte intervjuer defineres som «en planlagt og fleksibel samtale som har som formål å innhente beskrivelser av intervjupersonens livsverden med henblikk på fortolkning av meningen med de fenomener som blir beskrevet» (Xxxxx & Xxxxxxxxx, 2009,
Datainnsamling. Kunden skal (i) sørge for en klar og tydelig link til bruksbetingelsene og retningslinjene for personvern for Kundens nettsted, som skal inneholde en link til IBMs (xxxx://xxx.xxx.xxx/xxxxxxxx/xxxxxxxxx- solutions/privacy/index.html) og Kundens praksis for innsamling og bruk av data; (ii) sørge for melding om at informasjonskapsler (cookies) og websignaler (clear gifs/web beacons) blir plassert på den besøkendes datamaskin av IBM som arbeider på vegne av Kunden, sammen med en forklaring på hensikten med og bruken av slik teknologi; og (iii) i den grad loven krever det, innhente godkjennelse fra besøkende på nettstedet før informasjonskapsler og websignaler blir plassert av Kunden eller av IBM på vegne av Kunden på de besøkendes enheter. Kunden er innforstått med og aksepterer at IBM som en del av normal drift og støtte for IBM SaaS kan samle inn personopplysninger fra Kunden (Kundens ansatte og kontraktører) knyttet til bruken av IBM SaaS, gjennom sporing og andre typer teknologi. IBM gjør dette for å samle inn bruksstatistikk og informasjon om hvor effektivt IBM SaaS er, med formål å forbedre brukeropplevelsen og/eller tilpasse interaksjonen mellom Kunden og IBM. Kunden bekrefter at Kunden skal innhente eller har innhentet samtykke til at IBM kan behandle de innsamlede personopplysningene for formålet beskrevet ovenfor, innenfor IBM, andre IBM-selskaper og deres underleverandører, der IBM og IBMs underleverandører driver virksomhet, i henhold til gjeldende lovgivning. IBM skal etterkomme forespørsler fra Kundens ansatte og kontraktører om tilgang til og oppdatering, retting eller sletting av deres innsamlede personopplysninger.
Datainnsamling. Helseforetakene er dataleverandører, og leverer data etter vedtatt mal. Dataleverandørene står fritt i valg av måte å registrere de nødvendige variabler på. Eksport av data til registeret styres av NIPaR etter avtale med hver leverandør.
Datainnsamling. For å innhente datagrunnlaget ble det gjennomført fem dybdeintervjuer, hvorav ett av intervjuene var et prøveintervju. I intervjuene ble det anvendt en tematisk oppbygd intervjuguide med fokus på hva som påvirket respondenten i de aktuelle situasjonene, og respondentens forståelse av dialogen mellom veisøker og veileder. I tillegg fokuserte intervjuguiden på respondentens mestrings- og læringsstrategi. Dybdeintervjuet er av Xxxxx Xxxxx beskrevet som en datagenereringsmetode som søker «(...) å skape en situasjon for en relativt fri samtale som kretser rundt noen spesifikke temaer som forskeren har bestemt på forhånd» (2017, s. 113). På den ene side gir dybdeintervjuer anledning til å fremheve sammenhenger og gi utdypende forklaringer da de tydeliggjør informantens synspunkt uavhengig av andres tilstedeværelse (Tjora, 2017). Dette gir forskeren anledning til å avklare eventuelle misforståelser og stille utdypende spørsmål rundt tema, noe som kan gjøre det enklere for forskeren å sikre oppgavens validitet (Xxxxxx, 2007). På den annen side er dybdeintervjuer en tidkrevende øvelse, og man er ofte avhengig å følge en intervjuguide for at samtalen skal holdes innenfor gitt tematikk. Det ble i intervjuene lagt fokus på å unngå ledende spørsmål for å bevare intervjuenes validitet1. Dette ble søkt oppnådd ved å følge en forhåndslaget intervjuguide (se vedlegg 2). Videre ble dybdeintervjuene gjennomført i semistrukturert form, dette for å sikre at respondentene ikke ble bundet til spørsmålsrekkefølgen i intervjuguiden. Spørsmålene la rammen for temaene som ble diskutert, og det ble deretter benyttet oppfølgingsspørsmål i den hensikt å sikre en dypere innsikt i respondentenes tanker. Dette tilrettela for en fleksibilitet til å følge opp oppdukkende temaer underveis i intervjuene. Med bakgrunn i ovennevnte ble det besluttet at bruk av dybdeintervjuer ville være den mest hensiktsmessige innsamlingsmetoden av data.
Datainnsamling. Innledningsvis i innsamlingsfasen er det viktig å skaffe seg et bilde over fagfeltet som skal undersøkes. Med større oversikt over feltet har man større forutsetninger og bedre utgangspunkt for å planlegge videre arbeid av innsamlingen, og kan lettere vite hva man skal fokusere på for å begrense mengden litteratur som benyttes videre i arbeidet (Dalland, 2013, s. 67). Litteratur som skal benyttes må være relevant for temaene i studien og må kunne brukes som et bidrag for å legge frem relevant og utdypende teori. For å simplifisere søkeprosessen av litteratur og relevant informasjon innenfor temaet, og for å sette begrunnelsen på valg av litteratur i lys, settes det en rekke krav til søkeprosessen og til pensum som benyttes i denne studien. Valgene av kriteriene er gjort på bakgrunn av en metode for å strukturere litteratursøk presentert av Xxxxxxx (2013). Kravene er satt for å minimere sjansen for å benytte usikre kilder, feilaktig informasjon og for at resultatet av studien skal fremstå mer valid. Inklusjonskriterier for valg av litteratur er: -Fag: Militære droner og militære doktriner. -Litteratursøk skal være gjort i anerkjente databaser. -Litteratur skal være skrevet mellom år 2000-2022. -Språk: Norsk og engelsk. -Søkeord som er relevante for temaet skal benyttes og skal være blant annet: Kampdrone, Russiske Kampdroner, Russiske Droner, Armed Drone, UCAV, Unmanned Combat Aerial Vehicle, UAV og Russian Armed Drones. -All forskningsbasert litteratur skal enten være fagfellevurdert eller funnet på Oria. -Om øvrig litteratur skal benyttes, eller litteratur funnet på Oria som ikke er fagfellevurdert, skal det gjøres en grundig analyse om kilden er kredibel og upartisk. Selv om vi har laget en liste med krav til hvilken litteratur vi kan benytte i studien, vil det også være naturlig å benytte noe data fra kilder som ikke oppfyller kravene over. Dette vil for eksempel være rent informatiske tekster om teknologiske data som vekt, hastighet og bærekapasitet på ulike kampdroner.
Datainnsamling. For litteratursøket benyttet jeg meg av søkedatabasene Xxxx og PubMed. Jeg tok i bruk Oria fordi det er en søkebase der Forsvarets Høgskole har tilgang til alle tekstene. Oria er den foretrukne søkemotoren for Forsvarets Høgskole, med tilgang til bibliotekets samling av fysiske og digitale bøker, artikler, tidsskrifter, med mer. Da temaet mitt også er relatert til trening, medisin og helse supplerte jeg med PubMed, som er en søkedatabase med innhold mer rettet mot medisin, kroppslig funksjon og idrett. Dette var en mer hensiktsmessig søkedatabase med tanke på relevant litteratur for problemstillingen, men med begrenset tilgang til fulltekst av artiklene. Ved å kombinere disse to søkedatabasene fikk jeg tilgang til større mengder relevant litteratur.
Datainnsamling. Som nevnt går litteraturstudien ut på å søke systematisk for å kunne kritisk vurdere og sammenstille litteraturen man innhenter. For å gjøre et systematisk søk startet jeg med å gjøre et pilotsøk, for å innhente informasjon og teori fra et bredere spekter. Kildesøkene ble i hovedsak gjennomført via internett hvor jeg har benyttet meg av Xxxx, Google Scholar, og Nasjonalbiblioteket. Jeg har også benyttet meg av pensum fra faget «Veiledning», i tillegg til å ha sett på tidligere bachelor- og masteroppgaver. Jeg brukte disse databasene da jeg anser de som pålitelige, og til god hjelp til å finne troverdige kilder jeg kunne benytte meg av. Oria ble mye brukt i startfasen da jeg gjennomførte pilotsøket, da databasen hjalp meg i å finne mange bøker, artikler og andre relevante oppgaver knyttet opp mot tematikken jeg skulle se nærmere på. Dette ga meg en helhetlig oversikt over videre kilder jeg kunne benytte meg av, som igjen var til nytte når jeg skulle gjøre et smalere søk. Dette fordi kildene jeg fant, gjennom Oria blant annet, ga meg flere og mer spissede kilder å se nærmere på, rettet mer spesifikt mot problemstillingen min. Søkeord jeg har benyttet meg av er; veiledning, personlig veiledning, transformasjonsledelse, organisasjonskultur, læring, artefakter, debriefing og helhetlig debriefing. Jeg måtte bruke større søkeord og lese gjennom mer teori for å finne det jeg lette etter, da det ikke ga mye resultat å søke på veiledning og ledelse sammen.
Datainnsamling. For å produsere data må virkeligheten registreres. Dette kan gjøres på ulike måter, for eksempel gjennom spørreskjema, lydopptak, offentlige dokumenter, observasjon og intervju. Det er likevel viktig å være bevisst på at det ikke er mulig å registrere en fullverdig virkelighet (Xxxxxxxxxxx, Xxxxxxxxxxxxxx, & Tufte, 2011, s. 40). Jeg valgte å benytte meg av de kvalitative metodene individuelle intervju og feltobservasjoner. Datainnsamlingen på 131LV ble gjennomført i en avgrenset periode over to uker i oktober 2019, en uke etter øvelse Uedem Awakening (UDAG), som samtlige av informantene deltok på. Denne øvelsen gikk over fire dager og inneholdt et fiktivt scenario som skulle trene personellet i hele oppdragsspekteret fra fred til krig. Dette kalles tverrsnittsundersøkelser og informasjonen kan si noe om den aktuelle perioden, øyeblikksbildet av hvordan det er på tidspunktet undersøkelsene fant sted. Det kan være vanskelig å si noe om trender og tendenser over lengre tid og funnene vil dermed ha en begrenset gyldighet (Xxxxxxxxxxx, Xxxxxxxxxxxxxx, & Tufte, 2011, s. 78). Det betyr derimot ikke at funnene som blir gjort ikke er av interesse og verdi.
Datainnsamling. I datainnsamlingsprosessen benyttet vi ulike metoder for å få tilgang til informasjonen som var nødvendig for å belyse problemstillingen. Vi har hatt tilgang til lager og salgstall gjennom distributøren til forlaget sin hjemmeside. Her har vi hentet ut store mengde historiske data sortert etter pris, vekt eller etter antall enheter. Tall for antall skrevne og trykte bøker er hentet inn fra forlaget . Vi har også innhentet kvalitativ informasjon fra forlaget. Her har vi spurt om forleggers meninger rundt temaer som vekst i ulike bokgrupper, satsningsområder og generell utvikling i bransjen for de årene oppgaven skal omhandle. Siden tallene ikke gir god nok forklaring på egen hånd gir den kvalitative informasjonen oss mulighet til å legge til ytterligere forklaringsvariabler. Dette gjør oss bedre i stand til å svare på problemstillingen. Vi har benyttet oss av paneldata, som er tversnittdata observert over tid. Tversnittdata kan sies å være data fra samme tidspunkt, mens tidsseriedata vil si at dataene er observert over tid. Dette vil si at vi har data for de samme enhetene over tid.(Sucarrat, 2015,32).
Datainnsamling. I forkant av våre intervju tok vi personlig kontakt med tre forskjellige styrere ved tre forskjellige barnehager. Før vi intervjuet hadde vi laget en intervjuguide (vedlegg 2) som skulle lede oss gjennom intervjuene. Intervjueguiden vår var strukturert, noe som vil gjøre det lettere for oss å ferdigstrukturere og analysere intervjuene (Dalland, 2012). Ved å ta i bruk en intervjuguide var vi også faglig og mentalt forberedt til å møte informantene. Vi valgte å ikke sende ut intervjuguiden på forhånd fordi vi hadde et ønske om at informantene ikke skulle få sjanse til å ta temaet opp til diskusjon med resten av personalet. Vi ønsket kun informantenes egne og ærlige tanker og meninger. Likevel hadde den ene informanten et særlig ønske om å få tilsendt intervjuguiden kvelden i forveien. Dette tok vi hensyn til, og oppfylte ønsket. Likevel ga den helhetlige opplevelsen av dette intervjuet en indikator på at informanten ikke hadde forberedt seg stort. To av intervjuene ble foretatt i informantenes barnehage, mens det siste, på grunn av tid og ønske, ble holdt i informantens eget hjem. Slik ble det et naturlig miljø for alle informantene. På alle intervjuene ble det brukt lydopptaker slik at informasjonen vi fikk, senere skulle transkriberes. I prosessen hadde vi også planer om å observere. Observasjonene skulle vi foreta i styrernes barnehager. Vi både planla og gjennomførte observasjoner både i pilotstudien og i hovedundersøkelsen, men i etterkant har vi sett at observasjonene ikke ble pålitelige. Vi fikk samtykke fra styrerne til å gjøre skjulte observasjoner. Noe som vil si at de som undersøkes ikke er kjent med at de blir undersøkt. Vi ville foreta skjulte observasjoner for å redusere de undersøktes mulighet til å endre atferd. Er man kjent med at man blir observert høyner også denne sjansen (Xxxxxxxx, 2010). Vi valgte i ettertid å ikke bruke observasjonene. Dette er fordi vi ikke synes det var etisk forsvarlig og faglig formålstjenlig (Befring, 2007). Samtidig så vi at det å observere én dag ikke var pålitelig, fordi vi har en oppfatning av at én dags observasjon ikke gir reelle svar når man skal observere hvordan samspill, kommunikasjon og relasjoner blant voksne kan påvirke barns læring og utvikling.