 کوالیٹیٹف ڈیٹا جو ہے میں یہاں وزاہت کرتا چلوں کہ نہ صرف آپ ٹرانسکرائب کر سکتے ہیں بلکہ اس کے لیے سرٹن سافٹویرز ہیں جو اٹٹو ٹرانسکریپشن کرتے ہیں but they have also some challenge that still has to come over. For example آپ اگر صرف انگلش لنگوڈ میں اندرو کیئے ہمیں اور انگلش لنگوڈ کے بھی different dialects ہیں تو سافٹویر آپ کو ٹرانسکریپشن کسی حتک تو کر دے گا لیکن اس کو آپ کو کونٹر واریفائی اور کارفولی دیکھنا ہوگا اور ساتھ میں ایموشنز بھی دالنے ہوں گے کسی حتک ٹرانسکریپشن میں یہ عزادی ہے لیکن جب آپ اس کا ڈیٹا آنیلسسز کر رہے ہوں گے تو you have to be very careful quality of a ڈیٹا is always a question اور وہ ہمیشہ اس کے اندر logical consistency ہونے چاہیے اور آپ نے ہم میرے لیکچر میں کہیں پہلے ہم نے دیسکس کیا ہے کہ دو پرنسیپلز ہیں ایک number one جو ہے وہ principle of naturalism ہے کہ جو incidents ہو رہے ہوتے ہیں وہ natural setting بھی ہیں and then کیا وہ logically ایک دوسرے کے ساتھ attached ہیں کیوں کہ کوئی بھی کلچر لاجک کے بغیر جانلی ہٹ کے کوئی بات نہیں کرتا لاجک and ڈریزننگ ہے اس لیے تو سرٹن ٹریٹ یہ کلچر ٹریٹ بنائے جاتے ہیں لنگوی جائے کلچر ایڈرس انگے ہرے کی پاس لاجک مثلا ڈرس انگی لاجک کو ہی لے لیں یورپ والے گرم کپڑے اکثر پہنتے ہیں یا وہ different اس کی کپڑے سلاحی کی ہے یا ایوان امریکہ میں اگر جین زائی تو اس کے بھی اپنے بڑی ایک خاص کسم کی ہسٹری ہے کہ جب وہ dress coding پہنتے ہیں بسکلی انگلنڈ کے لوگ ہی تھے جو پہلی دفعہ نورت امریکہ میں گئے سیٹل ہوئے تو اب ان کے پاس یا ظہر یہ dress coding شرط یہ جو کہ یہاں کے پہنے کے عدی تھے وہاں جب گئے تو ان کے لیے بہت مشکل تھا کہ اس کو continue کریں کیونکہ رسورسج نہیں تھے کہ اسٹری کریں اور ایک یا دو دنوں بعد خراب جاتے تھے تو پھر انہوں نے کیا کیا انہوں نے یہ کیا کہ لاجگ یہ نکالی کے جینز پہنے اور جینز جو ہے وہ مہینہ دو مہینے پہنے رہے ہیں کوئی فرق نہیں پڑتا پھر وہ as a fashion کے طور پہ آگی ایک narrative یہ کہ پھر جو غریب لو تھے افورڈ نہیں کر سکتے دے تو انہوں نے اس کو dirty جینز کا کلچر کا نام دے دیا یعنی وہ نئی بھی آئے گی تو وہ dirty گندہ نہیں ہوگی تو اس کو اور وہ fashion بننا شروع ہو گیا پھر اس کے بعد تون جین آپ نے دیکھا ہوگا کہ وہ اس سے جو different پھٹے ہوتے ہیں تو یہ بیسے کلی ضرورت کے مطابق حال کلچر اپنی ضرورت اور لاجگ کے مطابق دریسنگ بھی کرتا ہے اور اسی کے مطابق وہ cultural traits کے مطابق وہ trends بنتے ہیں تو principle of naturalism کیونکہ وہ nature کے گریب environment کے گریب ضرورت کے گریب اس کو فالوگ کرنے کی کوشش کرتے ہیں تو جب آپ کی quality of data میں یہ naturalism کا کامپنٹ نہیں آئے گا cultural setting کو explain نہیں کیا جائے گا her چیز document نہیں کی جائے گی تو اس وقت تک آپ کے data کی quality جو ہے وہ اچھی نہیں ہوگی اور ظاہرے پھر اس کا analysis بھی اتنا attraction یا اتنا logical نہیں آئے گا inconsistent نہیں آئے گا دوسرا principle of breaching experiment یہ جب ہم لاجگ کی discussion کی تو اس میں ہم نے یہ پڑا کہ جتنے بھی incident سے وہ اس کے اندر کوئی philaz تو نہیں تھے جب آپ data آپ کے سامنے آئے گا تو اس سے آپ data کی quality کو چک کر سکتے ہیں کہ کیا اس کے اندر کوئی philaz تو نہیں تھے کوئی problem تو نہیں تھی کیا اس کے اندر کامن point of view یا others point of view یعنی اس کے اندر variations تھی یا نہیں تھیں اگر وہ تھیں تو پھر آپ کے data کی quality ریلٹی بھی اچھی ہے پھر اس کا analysis بھی اچھا کر سکتے ہیں جو data ہے کیا وہ صرف description کی فام میں ہے یا اس کے اندر phrases ہیں original words ہیں کیا اس کے اندر emotions ڈالے گئے ہیں اگر اس کے paper کے اندر جب ہم text لکھتے ہوئے emotions ڈالے ہیں ڈائیب کرتے ہوئے ڈالے ہیں emoji's کی فام میں یا words کی فام میں کیا اس کو highlight کیا گیا ہے گیسٹرز کو highlight کیا گیا ہے ہم نے new man کے حوالے سے ایک notes taking میں example بتائی تھی پشرے لیکچر میں کہ وہاں پہ ایک بندہ ہے وہ ایک کافی ہوتیل میں آتا ہے اور وہاں آکے انٹریکٹ کرتا ہے کیا انٹریکٹ کرتا ہے کیا مانگتا ہے اس نے ہر چیز کو original words میں document کیا پھر اس سے inference ہم نے draw کیا analytic کیا لی وہ کیا ہے تو کیا آپ کے دیتا کے اندر وہ ساری logic ساری number one آپ کی observation direct جو ہے وہ کیا document کی گئی اس سے کیا inference draw کیا گیا اس سے کیا analytics draw کی گئی اور اس کے بعد personal notes لکھے گے even if you are transcribing the qualitative data still you have to write your personal feelings and emotion in it جس کو memorizing بھی کہتے ہیں جاٹے notes اور پھر اس کے بعد detail note اس کیا آپ نے اپنی diary maintain کی اگر یہ maintain کیا تو اس کی reflection ڈیٹا میں نظر آنی چاہیے تاکہ جس نے بھی reader نے ڈیٹا پرنا ہے یا جب آپ نے analysis اپنے ڈیٹا کیا کرنا ہے تو ساری reflection آپ کو اگر ہے تو پھر آپ کا ڈیٹا جو ہے وہ credible ہے پھر کیا آپ نے everyday experiences کو document کیا ہے کیا آپ نے وہاں جو بھی incident اکر ہو رہے ہیں یا جس طرح کا environment ہے سارے کو آپ نے carefully observe کیا ہے note کیا ہے اور لکھا ہے پھر اسی طرح سے level of information sharing جو آپ logically data کے اندر present کر رہے ہیں کیا اس کے اندر آپ کی اپنی personal اور لوگوں کی personal information ہے جنرلی ہم identity کو hide کرتے ہیں لیکن personal information from the use of research ہیں یا even identity کو hide کیا گیا یا ڈیٹا کے اندر پھر community کے بارے میں complete information ہے یا half information ڈیٹا کے اگر آپ کی data ڈیٹا کیs overall quality in these parameters کے اوپر ہے تو پھر آپ کا analysis بھی اتنا ہی جاندار ہوگا اس کی findings بھی جاندار ہوں گی یعنی finding کو جاندار سے مراد اگر میں technical language میں بات کروں تو new unique and empirically valid ہوں گی اور یہ لوگs آپ میرے سے بار بار سنیں گے کہ what is new in your research what is unique in your research what is empirically valid in your research کیوں کہ research کرتے ہوئے ہمیشہ آپ کے دل و دماغ میں آپ کی writing میں یہ رفلیکٹ ہونا چاہیے آپ لوگوں کو کامن چیزیں بتانا شروع کر دیں گے آپ کے data سے just simple description ہوں گی reader کبھی بھی نہیں پڑے گا آپ کا evaluator کبھی بھی نہیں پڑے گا آپ کا examiner کبھی بھی نہیں پڑے گا کہ نئی بات تو ہے نہیں why i should waste the time اگر تو مجھے کوئی learning ہو رہی ہے تو میں time اس پے خرچ کروں گا اور پڑھوں گا اگر میری learning نہیں ہو رہی تو میں اس کو پڑھ کے کیا کروں گا تو data transcription میں بھی یہ element ہونا چاہیے data analysis میں بھی ہونا چاہیے اور آپ کی writing میں بھی یہ reflect ہونا چاہیے