Secondary Data Research in Bengali রিসার্চ by খাতুনে জান্নাত আশা - August 9, 20211 Spread the lovemoreSecondary Data Research কখনো কখনো শুধু সেকেন্ডারি ডাটার উপর ভিত্তি করেই রিসার্চ করা হয়ে থাকে। Secondary Data বলতে বোঝায়, যে সব ডাটা আগে থেকেই কেউ সংগ্রহ করে রেখেছে, এনালাইসিস করে রেডি করে রেখেছে। সেই রেডি করা ডাটা থেকে তথ্য নিয়ে যখন রিসার্চ করা হয়, তখন তাকে আমরা সেকেন্ডারি ডাটা রিসার্চ বলতে পারি। ** Secondary Data গুলো আমরা কোথায় পাব? এখন মূলত যে কোনো টপিক নিয়ে গুগলে সার্চ করলে শত শত নিউজ, কন্টেন্ট, আর্টিকেল, জার্নাল, আগের করা রিসার্চ পেপার আর ওয়েবসাইট চলে আসে। তাছাড়া কোম্পানিগুলোর এনুয়াল রিপোর্ট, বিভিন্ন আর্টিকেল, ম্যাগাজিন ইত্যাদি অনেক কিছুই থাকে যেগুলো থেকে ইজিলি তথ্য নেয়া যায়। আবার বিভিন্ন বই এর হেল্প নেয়া হয়। এই সবকিছুর উপর ভিত্তি করে তথ্য নিয়ে রিসার্চ করা মানে সেকেন্ডারি সোর্স ইউজের মাধ্যমে রিসার্চ করা। Advantage of Secondary Data: এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হল, সেকেন্ডারি ডাটার এভেইলেবিলিটি। মানে যখন দরকার সার্চ করলেই আপনি পেয়ে যাচ্ছেন। এতে অনেক সময়, শ্রম আর বাজেট বেঁচে যাচ্ছে। Disadvantages of Secondary Data: সেকেন্ডারি সোর্স থেকে ডাটা সংগ্রহ করার ক্ষেত্রে বেশ কিছু অসুবিধাও লক্ষ্যনীয়। অনেক প্রশ্ন চলে আসে। যেমনঃ রিসার্চের প্রব্লেম স্টেইটমেন্ট বা ডেফিনিশনের সাথে কি সেকেন্ডারি সোর্সের তথ্যগুলো সরাসরি রিলেট করে কিনা! সোর্সের পপুলেশন এবং সময়কাল বর্তমান রিসার্চের সাথে ম্যাচ করে কিনা! স্টাটিস্টিকাল ম্যাজারমেন্টগুলো কি একই নিয়ম ফলো করে করা হয়েছে কিনা! রিসার্চ রিলেটেড টপিক আর সমস্যাগুলো নিয়ে ডিটেইলস আলোচনা করেছে কিনা! উপরোক্ত প্রশ্নগুলোর উত্তর নেগেটিভ বের হলেই সেকেন্ডারি রিসার্চ করতে সমস্যা দেখা দেয়। সেকেন্ডারি সোর্স থেকে তথ্য পাওয়া সহজ হলেও, পর্যাপ্ত তথ্য সব সময় পাওয়া সম্ভব হয় না। আর বেশির ভাগ তথ্যই হয় ব্যাক ডেটেট, যা খুব বেশি কাজে লাগে না। সোর্স থেকে পাওয়া তথ্যগুলো সঠিক নাও হতে পারে! আর স্টাটিস্টিকাল ম্যাজারমেন্ট প্রসেসেও ভিন্নতা লক্ষ্যনীয় হয় বেশির ভাগ ক্ষেত্রেই! আসলে সবকিছুই প্রতিনিয়ত পরিবর্তনশীল। আজকের জন্য যা সঠিক, তা আগামীকাল ভুল বলে গন্য হতেই পারে। পরিবেশ, পরিস্থিতি আর সময় সবকিছুকে বদলে দেয়। তাই সেকেন্ডারি ডাটার ভিত্তিতে রিসার্চ করতে হলে সর্বোচ্চ সতকর্তা অবলম্বন করতে হবে। ** Data Conversion/ Transformation : সেকেন্ডারি সোর্স থেকে রিসার্চের জন্য ডাটা সংগ্রহ করার ক্ষেত্রে, ডাটা হয়ত পর্যাপ্ত পাওয়া যেতে পারে, তবে ডাটার ফরমেট এক না ও হতে পারে, রিসার্চ অব্জেক্টিভ অনুযায়ী সাজানো নাও থাকতে পারে। তখন সেটাকে রিসার্চের রিকুয়ারমেন্টস অনুযায়ী পরিবর্তন করে সাজিয়ে নিতে হবে। যেমন, বাইরের দেশের কোনো রিসার্চ থেকে তথ্য নিতে গিয়ে যদি দেখা যায়, সেগুলো ক্যালকুলেট করা হয়েছে ডলার বা পাউন্ড কারেন্সি তে, তখন সেটাকে টাকায় কনভার্ট করে নিতে হবে। আবার ম্যাজারমেন্ট পদ্ধতি না মিললে, ডাটা নিয়ে রিসার্চের নিয়ম অনুযায়ী ক্যালকুলেট করতে হবে। এগুলোই Data Conversion / Transformation. ** Cross-checks: যেহেতু সেকেন্ডারি সোর্স থেকে সংগ্রহীত ডাটার একুরেসি নিয়ে সন্দীহান থাকতে হয়। তাই কয়েকটা একই টপিকের সোর্সের ডাটা নিয়ে কমপেয়ার করে দেখে ঠিক ভুল বের করতে হবে। এটাই ক্রস-চেক। ** Fact Finding: ফ্যাক্ট ফাইন্ডিং হচ্ছে কোয়ালিটিটিভ রিসার্চ এ ডাটা কালেকশনের একটা পদ্ধতি, যার মাধ্যমে কোনো সমস্যা বা ঘটনার পেছনের কারণ খুঁজে বের করা হয়। প্রসেসটা অনেকটা কোনো বিষয়ে তদন্ত করার মতোই। কোম্পানির রিসার্চ এর ক্ষেত্রে এ পদ্ধতিতে হয়ত রিসার্চ টিম কোম্পানির পুরোনো সব কাগজ পত্র ঘাটতে পারে। কাস্টমার এবং এমপ্লয়দের ডাটাবেইজ চেক করতে পারে অথবা সরাসরি ঘটনাস্থলে অর্থাৎ কোম্পানি বা বিজনেসের অফিস/ ওয়ার্কপ্লেসে উপস্থিত হয়ে অবজার্ব করতে পারে। আবার সরাসরি ইন্টারভিউ বা কুয়েশ্চনারি সার্ভেও করতে পারে। আমার এই মুহূর্তে একটা উদাহরণ মাথায় এসেছে অনেকটা এই টপিকের সাথে যা রিলেট করা যায়। বিখ্যাত শেফ Gordon Ramsay কে হয়ত অনেকে চিনে থাকবেন। আমি এক সময় Fox চ্যানেলে উনার একটা রিয়েলিটি শো খুব দেখতাম। শো টা এমন ছিল যে, আমেরিকার বিভিন্ন রেস্টুরেন্ট যেগুলো হঠাৎ করে জনপ্রিয়তা হারিয়ে বিজনেসে লসের সম্মুখীন হয়। আর তখন কেনো হঠাৎ তাদের এই অধঃপতন হচ্ছে সেটা খুঁজে বের করতে ডাক পরত র্যামজের। আর র্যামজে সেখানে তার টিম নিয়ে উপস্থিত হয়ে যেতেন ব্যাপারটা সিক্রেটলি অবজার্ভ করার জন্য। তিনি কাস্টমার হয়ে বিভিন্ন খাবার অর্ডার করে খাবারের মান দেখতেন, মানের সাথে প্রাইস কতটা উপযোগী দেখতেন। ওয়েটারদের সার্ভিস, ব্যবহার দেখতেন, শেফরা কতটা দক্ষ আর অভিজ্ঞ সেটা দেখতেন। কতটা ফ্রেশ খাবার, রান্নাঘর আর রেস্টুরেন্টের অভারঅল পরিবেশ কতটা পরিপাটি, পরিচ্ছন্ন আর গুছানো সবকিছু পর্যবেক্ষণ করতেন। তারপর ঠিক আসল সমস্যাগুলো খুঁজে বের করে আবার পুনরায় সেগুলো ঠিক করার জন্য দিক নির্দেশনা দিয়ে, রেস্টুরেন্টগুলো রিওপেন করতে সাহায্য করতেন। আমার কাছে রিসার্চের ক্ষেত্রেও ফ্যাক্ট ফাইন্ডিং ব্যাপারটা অনেকটা এমনই মনে হয়েছে। আরেকটা ব্যাপার মনে পরছে- যারা বই ভালোবাসেন তারা অবশ্যই ছোটবেলায় তিন গোয়েন্দা পরেছেন। আর সেখানে রবিন চরিত্রটার কথা জানা, যার কাজ হল পড়াশোনা করে তদন্তে সাহায্য করা। যে কোনো নতুন কেইস হাতে আসলেই কিশোর পাশা তাকে লাইব্রেরিতে পাঠিয়ে দিত; সেই কেইস রিলেটেড যাবতীয় তথ্য খুঁজে বের করার জন্য। তখন রবিন সেই রিলেটেড যত ঐতিহাসিক বই আছে; সেই সময়কার অনেক পুরোনো যত নিউজপেপার আছে; যত ডিরেক্টরি আছে সব পড়ে তথ্য সংগ্রহ করত। আবার তথ্য সংগ্রহের জন্য বিভিন্ন ব্যক্তির সাথে দেখাও করত। ইন্টারভিউ নেয়ার মতো করেই কথা বলত তাদের সাথে; যারা কেইস রিলেটেড বিষয়ে জানতে পারে, তাদেরকে তদন্তে হেল্প করতে পারে। এটাকেও ফ্যাক্ট ফাইন্ডিং বলা যায়। রিসার্চ এর ক্ষেত্রেও ঠিক একি ভাবে ফ্যাক্ট ফাইন্ডিং মেথড ফলো করে ডাটা কালেকশন করা হয়। Like this:Like Loading... Related Spread the lovemoremore