Ampirik Sınırlılıklar

Yukarıda yapılan değerlendirmelerden anlaşılacağı üzere, bu çalışma ikincil verileri kullanmak suretiyle akademik derdini anlatmaya çalışmaktadır. Genel olarak ikincil veri analizi, başka kişi ya da kurumlar tarafından toplanmış ham materyallerin ya da orijinal veri setlerinin belirli bir araştırma gayesi doğrultusunda üzerinde çalışılmasıdır (Byrne, 2002: 57). Bununla birlikte, diğer birçok veri sadece ikincil veri analizi yapılması gayesiyle toplanmaktadırlar. Bu çalışmada, izleyen bölümde kullanılacak ilk büyük veri seti, bu kapsamda toplanmıştır. TÜİK, Türkiye’nin sosyal ve ekonomik yaşamında meydana gelen değişimleri izlemek üzere yayınladığı Radyo ve Televizyon Kurum İstatistikleri, 2002, 2003, 2004, 2005 veri setleri, sadece ikincil veri analizi yapmak gayesiyle toplanmış ve araştırmacıların kullanımına açılmıştır. Bu tip araştırmalar aynı zamanda omnibus araştırmalar olarak da değerlendirilirler (Byrne, 2002: 57).

İkincil veriler ve bunların analizleri (ikincil veri analizleri), bilhassa sosyoloji literatürüne hiç de yabancı olmayan bir konudur. En bilinen haliyle Durkheim, Marx, Bourdieu ikincil verileri kullanmışlar ve onların ikincil analizlerini gerçekleştirmişlerdir (bakınız Durkheim, 2002; Marx, 1906; Bourdieu, 1984). Her ne kadar sosyal bilimciler hangi tekniği kullanırsa kullansınlar kendi verilerini toplamak üzere teşvik edilse de, bireysel olarak bağımsız biçimde veri toplamak oldukça zordur. Bu zorluk, iki durumdan kaynaklanır. Daha maddi bir durum olarak günümüz

ekonomik koşulları ve bununla birlikte sosyal bilimlerde araştırma yapmak üzere ayrılan kaynakların kısıtlı olması, araştırmacıları eldeki verileri kullanmaya sevk etmektedir. Bununla birlikte, ekonomik kısıtlılıklardan ziyade, güçlük yaratan daha başka bir ölçüt, sosyal bilimcilerin ikincil verileri kullanmasını zorunlu kılar. Bu, teknik olarak geçmişe ilişkin veri toplamanın imkansız olması durumudur. Sosyal bilimciler geçmişten bu yana yaşanan değişimi anlamak üzere, geçmişte toplanan verilere, yani ikincil kaynaklara ihtiyaç duymaktadırlar. İkincil veri analiziyle yapılan değerlendirme, ne bir analitik prosedürün özgün biçimidir ne de hususi olarak istatistiki bir tekniktir. Daha ziyade, var olan kaynakları kullanmaya çalışan bir araştırma çabasıdır. Bu haliyle temel araştırmadan farklıdır. Temel araştırma, hem veri toplama sürecini hem veri analizini birlikte sürdürmeyi icap ettirir. Oysa, ikincil veri analizi, başka kurumlar/kişiler tarafından toplanan veriye, yaratıcı analitik teknikleri tatbik etmeyi gerektirir (Kiecolt ve Nathan, 1985: 9-14).

İkincil veri analizinin, meta-analizi veya literatür taraması gibi bir çok farklı kullanımı söz konusudur. Ancak bu tez çalışması, sörvey verilerini kullanarak belirli bir popülasyonun bilgilerini, Kiecolt ve Nathan’in önerdiği yaratıcı analitik teknikleri de kullanmak suretiyle, çözümlemeye çalışacaktır. Böylece, var olan verilerin ikincil analizi, araştırmacıya ulusal düzeyde seçilmiş bir örneklem üzerinde çalışma fırsatı sunacaktır ki bu çalışmanın kapsamındaki tüm ikincil veriler bu özelliğe sahiptirler.

İkincil veri analizinin, Kiecolt ve Nathan’a göre, genel olarak bir takım dezavantajları da bulunmaktadır. Aslında birçok sörveyin kullandığı teknikle ilgili olarak sınırlılıkları olsa da, bunların bir kısmı ikincil veri analizine özgüdür denilebilir. En belirgin sorun, verinin erişilebilirliği ve elverişliliğidir. Kimi araştırmalar, temelde başka bir konuya odaklanmak suretiyle veri toplamakta ve araştırmacı seçtiği konuya ilişkin olarak bunların içinde doğrudan bir bilgi bulamamaktadır (Kiecolt ve Nathan, 1985: 9-14). Bu durumda araştırmacı, tali değişkenleri kullanma yoluna gitmektedir. Dolayısıyla, buradaki asıl sorun, temel araştırmanın veri toplama amacıyla, ikincil veri analizi yapacak araştırmacının objektiflerinin birbiriyle uyuşmamasıdır. Örneğin, araştırmacı belirli bir zamana ait ortalama gelir elde etmek üzere yola çıkmış olsa da, eriştiği orijinal veri setinde

gelire ait bilgiler kategorik düzeyde toplanmışsa, araştırmacı amaçladığı analizini gerçekleştiremeyecektir. Bu durumda araştırmacı, veri setinin kendisine sunduğuyla yetinmek zorunda kalacak ve ortalama geliri rapor etmekten vazgeçip, belirlenmiş gelir kategorilerine göre ancak kişi sayılarını sunabilecektir. Bu çalışmada ise, ikincil verilere ulaşmak başlı başına bir sorun olarak ortaya çıkmış, ancak yapılan resmi başvurular ve enformal girişimler neticesinde, verilere ulaşmak mümkün olabilmiştir. Bu anlamda, literatürde bahsedilen ikincil verilerin erişilebilirliği sorunu çözümlenmiştir.

İkinci bir sınırlılık, bilhassa yıllar itibariyle sunulan verilerin birbiriyle eşleşmemesidir. TÜİK’in ikincil veri analizi yapılması gayesiyle derlediği Radyo ve Televizyon Kurum İstatistikleri, 2002, 2003, 2004, 2005 veri setlerinden, 2002 yılındaki program türleriyle sonraki yıllara ait program türlerinin birbiriyle eşleşmiyor olması, bu sınırlılığa en iyi örnek olarak verilebilir. Yukarıda bu veri setlerine ait bilgiler sunulurken, bu konu ayrıntılı biçimde tartışıldığı için tekrar üzerinde durmaya gerek yoktur. Ancak, ikincil analiz yapılması gayesiyle derlenen ulusal verilerin, yıllar itibariyle uyuşmaması, araştırmacının karşısına çıkabilecek en kritik sınırlıklardan birisidir. Bu sınırlılık, bilhassa Türkiye’de sıkça yaşanmaktadır.

Yukarıda sıralanan sınırlılıkların yanı sıra, ikincil veri analizinin avantajları da bulunmaktadır. Bunlardan en bilineni, potansiyel düzeyde kaynak tasarrufu sağlamasıdır. Daha az zaman, para ve insan kaynağı gerektirir. Bu nedenle, ekonomik çıkmazların olduğu zamanlarda ya da sosyal araştırma için yeterli bütçenin bulunamadığı koşullarda, ikincil veri analizi en makbul seçimdir. Veriler toplanmış olduğu için, araştırmacı veriye ulaşmak, veriyi analize hazırlamak ve analizleri sürdürmek üzere çalışmalarını organize edebilirler ki bu tez çalışmasında ikincil veri analizi çerçevesinde izlenen yol budur.

Kiecolt ve Nathan’a göre, diğer önemli bir avantaj, bu tür çalışmalarda genel olarak araştırmacıların, ikincil veri analiziyle önceden toplanmış veriler üzerinden birçok farklı değerlendirmeyi yapabilecek ve yaratıcı analiz tekniklerini uygulayabilecek olmasıdır (Kiecolt ve Nathan, 1985: 9-14).

Yaratıcı düzeyde uygulanacak analitik tekniklerle, eldeki veriler daha rafine biçimde kullanılabilir. Dahası, yıllar itibariyle toplanan veriler, ikincil veri analiziyle birlikte artık karşılaştırmalı olarak değerlendirilebilir; böylece, olası etkiler, değişimler ve farklılaşmalar yıllar itibariyle açık biçimde takip edilebilir. Verinin ileri düzeydeki analizleriyle birlikte, verilerin ilk kullanımında elde edilen sonuçlardan ve değerlendirmelerden daha kavrayışçı bilgilere ve neticelere ulaşılabilir. İlerleyen bölümlerde görülebileceği üzere, bu çalışmada kapsamında sürdürülen ikincil veri analizlerinde, yaratıcı analiz teknikleri uygulanmakta ve verilerin ilk değerlendirmelerinde ortaya konulandan farklı sonuçlara ulaşılmaktadır. Netice itibariyle, yukarıda detaylı biçimde sunulan avantajlar, bu çalışmada dezavantajları aşmak üzere işlevselleştirilmiş ve ikincil veri analizinde karşılaşılabilecek sorunlar asgari düzeye indirilmiştir.