KWALON - Volume 19, Issue 1, 2014

Editorial

This editorial offers an introduction to the current issue.

Sampling for generalization

This article supports qualitative researchers in choosing among several forms of sampling. The optimal form of sampling depends on the question which form of generalization is desired: statistic generalization, variation covering generalization, theoretical generalization or transferability. The coherence among forms of sampling and forms of generalization is summarized in a table.

Adri Smaling heeft een mooi en belangrijk artikel geschreven. Voordat ik inga op de resultaten van het artikel, wil ik eerst iets zeggen over de aanleiding, zoals die geschetst wordt in de eerste alinea. Deze bevat naar mijn mening een aantal misverstanden (waarbij ik niet wil zeggen dat de auteur zelf deze misvattingen huldigt), die ik graag uit de weg zou ruimen.De eerste zin van het stuk, ‘Kwalitatief onderzoek is van oudsher niet of minder gericht op generalisatie van de onderzoeksconclusies’, roept bij mij direct vragen op als: ‘Waarom niet? Minder dan wat?’ Als wetenschappelijk product hebben de door kwalitatief onderzoek verkregen ‘gedetailleerde kennis en inzicht, verdieping ervan en aandacht voor de gelaagdheid van ervaren betekenissen’ toch ook tot doel bruikbaar te zijn, in ieder geval potentieel, in andere gevallen? Vanuit dat perspectief zou ik zeggen dat vrijwel alle onderzoek, kwalitatief of kwantitatief, gericht is op generalisatie, en dat verschillen gelegen zijn in de manier waarop er wordt gegeneraliseerd en waar de generalisatie uit bestaat, eerder dan in de gerichtheid op generalisatie.Dit is een belangrijk punt, dat niet uit het oog verloren dient te worden. Ik herinner me goed dat ik als methodologisch adviseur een keer om advies werd gevraagd door uitvoerders van kwantitatief interventieonderzoek, die zich afvroegen of ze de uitkomsten van een effectmeting wel dienden te toetsen op significantie, omdat ze geen generaliseerbaarheid buiten de onderzochte groep (een schoolklas) nastreefden. Mijn reactie was dat ze de significantietoets wél dienden uit te voeren. Als je als (in dit geval onderwijskundig) onderzoeker een interventie of een module evalueert, doe je dat per definitie met het idee in je achterhoofd dat de resultaten daarvan potentieel iets zeggen over andere groepen, bijvoorbeeld de groep leerlingen die het jaar daarop hetzelfde onderwijs zal volgen. Het enige onderzoek dat ik kan bedenken dat niet gericht is op generalisatie is de census en aanverwante vormen: een (in het geval van de census: demografische) beschrijving van een situatie (in het geval van de census: de bevolking) op enig moment, met als enige doel deze in kaart te brengen. Op het moment dat je die in kaart brengt, doe je dat niet met het doel iets te kunnen zeggen over de toestand van volgend jaar, die immers geheel anders kan zijn.Met de zin ‘Kwalitatief onderzoek zou kleinschalig onderzoek zijn’ wordt in ieder geval de indruk gewekt dat het kleinschalige karakter van kwalitatief onderzoek een reden zou zijn waarom generaliseerbaarheid in kwalitatief onderzoek niet aan de orde is. Achter deze indruk schuilen twee misverstanden. Ten eerste heeft (statistische) generaliseerbaarheid, anders dan wel wordt gedacht, niet te maken met het meest typerende van kleinschalig onderzoek, namelijk het (geringe) aantal participanten. Generaliseerbaarheid heeft te maken met het aantal observaties. Daarom vind ik de typering ‘N=1’-onderzoek, die sommige kwantitatieve onderzoekers hanteren voor kwalitatieve studies, ook zo ongelukkig. Alsof onderzoek kan bestaan uit één observatie! Dat is precies het tegenovergestelde van de rijkdom aan ervaringen, processen en samenhangen die in kwalitatief onderzoek wordt blootgelegd. In onderzoek is het mogelijk, en in kwantitatief onderzoek ook vaak het geval, dat één individu gelijkstaat aan één observatie (bijvoorbeeld wanneer ieder individu steeds één keer dezelfde vraag beantwoordt). Maar er kunnen ook meerdere observaties per individu zijn. Denk daarbij aan herhaalde metingen bij hetzelfde individu, of denk aan vergelijking van hetzelfde construct in verschillende contexten (bijvoorbeeld het rapportcijfer op rekenen, het rapportcijfer op taal). In dergelijke gevallen zijn de observaties niet onafhankelijk van elkaar, maar in een statistische analyse kan daar heel goed rekening mee worden gehouden. Het rekenkundige aantal observaties is in zo’n geval weliswaar niet zo hoog als het aantal participanten maal het aantal metingen van hetzelfde construct, maar kan nog altijd vele malen hoger zijn dan het aantal participanten. Dat dit ook geldt voor kwalitatief onderzoek behoeft geen toelichting.Dit impliceert dat, hoewel het aantal participanten in kwalitatief onderzoek doorgaans laag is, het aantal observaties dat in het geheel niet hoeft te zijn. Voor zover generaliseerbaarheid afhangt van de omvang van de steekproef, is het geringe aantal participanten in kwalitatief onderzoek slechts een bezwaar voor die eigenschappen waar individuen in het onderzoek slechts één keer op scoren. Dit geldt bijvoorbeeld voor achtergrondkenmerken als leeftijd en geslacht.Een tweede misverstand is de suggestie dat de kern van statistische generalisatie bestaat uit het hebben van voldoende observaties. Ook dat is onjuist. Voldoende observaties vormen slechts een voorwaarde voor statistische generalisatie. De kern van statistische generalisatie is, zoals verderop in het artikel ook door Smaling betoogd, representativiteit: omdat de onderzochte groep representatief geacht wordt te zijn voor een bepaalde populatie, mag je de resultaten bij de onderzochte groep generaliseren naar die populatie.Tot slot is de suggestie in de eerste alinea dat kwantitatief onderzoek sterker gericht zou zijn op generalisatie dan kwalitatief onderzoek, onjuist. In kwantitatief onderzoek mag uitsluitend statistisch gegeneraliseerd worden wanneer de onderzochte groep random (volgens een van de door Smaling genoemde methoden) getrokken is uit de populatie waarin men is geïnteresseerd; een eis waaraan naar een schatting van Tony Onwuegbuzie (p.c.) slechts zo’n 5 procent van het kwantitatieve onderzoek voldoet. Met andere woorden: zo’n 95 procent van het kwantitatieve onderzoek is niet statistisch generaliseerbaar. Ook kwantitatief onderzoek is dus doorgaans niet gericht op statistische generaliseerbaarheid.

De bijdrage van Adri Smaling zet nog eens keurig op een rij wat er zoal komt kijken bij het samenstellen van een steekproef als generaliseren een doel is. Zoals dat altijd bij het werk van Adri het geval is, weet hij daarbij veel meer mogelijkheden uit de literatuur tevoorschijn te toveren dan ik had verwacht. Maar na lezing van deze bijdrage had ik toch het gevoel dat de gemiddelde onderzoeker hier met vragen opgezadeld wordt, die hij of zij van tevoren niet had, en geen antwoorden krijgt op vragen die vanuit de praktische ervaring in onderzoek voor de hand liggen.De gemiddelde krantenlezer weet van generaliseren door wat je leest over wekelijkse peilingen: bij 693 luisteraars van ons programma blijkt dat 80 procent in maart gaat stemmen; mag je dat dan generaliseren naar de kiezers voor de gemeenteraad? Kortom: generaliseren als ik een klein deel van de populatie heb onderzocht; in welke zin geldt het nu voor de hele populatie (of ook nog andere populaties)? Maar tussen de regels door en in de reactie van Judith Schoonenboom komen nog andere vormen van generaliseren langs, zoals theoretische generalisatie en interne validiteit. Er zijn dus blijkbaar meer invullingen van generaliseren – ik zou zeggen verschillende doelen in het onderzoek te onderscheiden – en in hoeverre hebben die allemaal met steekproeftrekken te maken?Terug naar de gewone kwalitatieve onderzoeker, die na zijn opleiding met allerlei vervelende methode- en statistiekcursussen juist gekozen heeft voor kwalitatief onderzoek omdat je dan van die ellende af bent. Die heeft geleerd (in welk boek zou dat eigenlijk staan?) dat je van tevoren met zo weinig mogelijk ideeën vooraf exploratief onderzoek moet doen. Daarvoor heeft zij/hij 35 jongvolwassen Volvorijders geïnterviewd en dan blijkt dat tevreden Volvorijders meer links stemmen en ontevreden Volvorijders een voorkeur hebben voor tv-series als Dexter.In welke zin wordt in zo’n onderzoek gegeneraliseerd en wat heeft de steekproeftrekking hiermee te maken? Kortom, had men van tevoren de respondentenselectie moeten doordenken om het onderzoek zinvol af te ronden? En welke andere methodische onderwerpen waren relevant geweest om van tevoren te doordenken, zodat het onderzoek nog iets kan onderbouwen?Samengevat, in welke zin is generaliseren voor iedere kwalitatief onderzoeker relevant?

Judith Schoonenboom bespreekt naar aanleiding van de eerste alinea van mijn artikel een aantal misverstanden. Maar daarmee wil ze niet zeggen dat ik me aan die misverstanden heb schuldig gemaakt. Daarom beperk ik me hier tot haar vier kanttekeningen bij mijn verhaal, waarmee ik niet wil zeggen dat de misverstanden die zij noemt van geen belang zijn.De eerste kanttekening gaat in hoofdzaak over het onderscheid tussen statistische generalisatie en variatiedekkende generalisatie (variatiedekking) en in samenhang ermee het onderscheid tussen statistisch steekproeftrekken en systematisch steekproeftrekken. Eerst over de vormen van generalisatie. Ik wil juist wel een duidelijk onderscheid maken tussen statistische generalisatie en variatiedekking. Aangenomen dat een onderzoeker zijn onderzoeksconclusies generaliseerbaar wil maken naar een populatie (of domein) waarvan de onderzochte gevallen (in ruime zin) maar een deel uitmaken, dan gaat het mij erom dat de kwalitatief onderzoeker niet alleen maar vormen van theoretische generalisatie of overdrachtsgeneralisatie ten dienste staan, maar ook een vorm van inductieve generalisatie die toch geen statistische generalisatie is: variatiedekking.Bij statistische generalisatie wordt een statistisch-representatieve steekproef getrokken. Hierbij spelen variabelen met frequentieverdelingen een rol, en ook het niveau waarop die variabelen gemeten worden, de steekproefgrootte en randomisatie. Het gaat er niet alleen om onbekende, mogelijk storende variabelen te neutraliseren, maar ook om statistisch verantwoorde en significante toetsen uit te kunnen uitvoeren en schattingen te kunnen maken. Er is niks op tegen om bij een dergelijke statistisch-representatieve steekproef kwalitatieve analyses te doen, eventueel gecombineerd met statistische analyses. Alleen maakt de onderzoeker in het kwalitatieve onderzoek geen gebruik van de frequenties enzovoort. Bij variatiedekking zijn al die kwantitatieve aspecten niet aan de orde. Bij variatiedekking gaat het ook om een andere vorm van steekproeftrekken, namelijk doelgericht steekproeftrekken en in het bijzonder iteratief steekproeftrekken. Na het bereiken van een verzadigingspunt wordt dan geen statistische representativiteit van de steekproef bereikt, maar een variatiedekkende representativiteit.De verschillen tussen deze twee vormen van representativiteit en de daarmee verbonden ideeën en procedures zijn te groot om verdoezeld te worden door ze in één bakje te stoppen. Dit blijkt ook nog als we het onderscheid tussen aselect steekproeftrekken en doelgericht steekproeftrekken, met name iteratief steekproeftrekken, bezien vanuit het oogpunt van de steekproefgrootte. Bij vormen van aselect steekproeftrekken (dus met randomisatieprocedures) kan de steekproefgrootte van tevoren worden bepaald aan de hand van de populatiegrootte en de kans op statistisch significante resultaten bij beoogde statistische toetsen en gewenste betrouwbaarheidsintervallen bij schattingen. Bij iteratief steekproeftrekken daarentegen blijkt de steekproefgrootte pas achteraf, wanneer een saturatiepunt is bereikt. Bij iteratief steekproeftrekken, dus ook bij theoretisch steekproeftrekken, kan niet van tevoren worden bepaald hoe groot een steekproef moet zijn, omdat je niet van tevoren weet na hoeveel gevallen (waarnemingen, personen, organisaties, enzovoort) een saturatiepunt zal worden bereikt. Bij de planning van een onderzoek moet hiermee rekening worden gehouden: je kunt niet altijd van tevoren weten hoe groot een steekproef moet zijn. De representativiteit van de twee steekproefvormen is dus van heel andere aard.In het kort: de kwalitatief onderzoeker is, als deze al wil generaliseren, niet alleen maar aangewezen op theoretische of analytische generalisatie of op overdracht (case-to-case transfer), zoals zo vaak wordt gesteld. Er is ook een inductieve vorm van generaliseren mogelijk en deze hoeft geen statistische generalisatie te zijn met de daaraan verbonden aselecte steekproeftrekking, maar kan variatiedekking zijn met iteratief steekproeftrekken als een van de meest aangewezen procedures. Het is daarom belangrijk om statistische representativiteit te onderscheiden van variatiedekkende representativiteit.Dit onderscheid is nog betekenisvoller als je bedenkt dat ook bij de selectie van een typisch of exemplarisch geval je zou kunnen zeggen dat dit geval representatief is voor bepaalde andere gevallen. Representativiteit hoeft dus niet te worden beperkt tot statistische en variatiedekkende representativiteit, zoals Schoonenboom suggereert. Al met al is de term representativiteit niet zo geschikt om statistische en variatiedekkende representativiteit samen te nemen: ze verschillen te sterk en representativiteit kan meer omvatten.Voor wat de kwestie van statistisch steekproeftrekken tegenover systematisch steekproeftrekken betreft heb ik de discussie die Schoonenboom voert met sommige kwantificerende onderzoekers met belangstelling gevolgd. Het is inderdaad zo dat de soep lang niet zo heet gegeten wordt als die door sommige puristische statistisch georiënteerde onderzoekers wordt opgediend. Dit blijkt onder meer uit het bestaan van wat men noemt robuustheidsstudies. In deze studies wordt nagegaan in hoeverre statistische principes kunnen worden geschonden en regels overtreden zonder dat de resultaten van of conclusies bij een analyse veranderen. Losjes gezegd: men gaat na, bijvoorbeeld via simulatieonderzoek, dat Schoonenboom ook noemt, in hoeverre een analyseprocedure tegen een stootje kan bezien vanuit de uitkomst.De tweede kanttekening gaat over de functies van generaliseren. Zoals Schoonenboom zegt, heb ik me in mijn artikel beperkt tot het generaliseren van onderzoeksconclusies bij een afgerond onderzoek naar niet-onderzochte gevallen in een beoogd domein. En ja, inderdaad, er zijn meer toepassingen van de term generaliseren. Een voorbeeld is de generaliseerbaarheidstheorie in de psychometrie als opvolger en uitbreiding van de klassieke testtheorie. In de klassieke testtheorie is betrouwbaarheidscoëfficiënt alpha van Cronbach (Cronbach’s α) zeer bekend. In de generaliseerbaarheidstheorie worden meer storingsbronnen die in een testsituatie werkzaam kunnen zijn, verrekend. De oude betrouwbaarheidscoëfficiënt wordt vervangen door de generaliseerbaarheidscoëfficiënt. Maar de generaliseerbaarheidstheorie blijft naast de klassieke testtheorie en de item-responstheorie een van de betrouwbaarheidstheorieën. Het gaat in de generaliseerbaarheidstheorie over de betrouwbaarheid van een meetinstrument, bijvoorbeeld een psychologische test, en niet over het generaliseren van conclusies bij een afgerond onderzoek naar niet-onderzochte gevallen. Het begrip generaliseren heeft dus zelfs een toepassing op het terrein van de betrouwbaarheid van een meetinstrument.Wat betreft de combinatie van interne en externe validiteit, waarover Schoonenboom schrijft, kan ook door iteratief steekproeftrekken, zonder theorie, na het bereiken van een saturatiepunt de reikwijdte van de gevormde categorieën of de geformuleerde bewering worden onderzocht door in het beoogde domein naar afwijkende en negatieve gevallen te zoeken. Als je deze gevallen na herhaalde zoekpogingen niet aantreft, kun je zeggen dat de onderzoeksconclusies naar het beoogde domein kunnen worden gegeneraliseerd.De derde kanttekening betreft een vorm van generaliseren die Schoonenboom in mijn artikel mist. Ook hier gaat het om een woordgebruik waarbij generaliseren niet betrekking heeft op zaken buiten een afgerond onderzoek. Wanneer in een gerandomiseerd experiment met een experimentele conditie (E) en een controleconditie (C) er een statistisch significant verschil wordt gevonden tussen een groep studenten onder E en een groep studenten onder C, heeft dat volgens de gebruikelijke statistische analyse betrekking op het verschil tussen de twee gemiddelde scores van de twee groepen op een afhankelijke variabele. Maar dit sluit helemaal niet uit dat een student P in conditie E dezelfde score heeft als een student M in conditie C. Je kunt zeggen dat in de statistische analyse binnen een groep generaliseerd wordt over de studenten heen door – voor de conclusie significant verschil of niet – naar het gemiddelde te kijken. Weliswaar spelen bij deze analyse ook varianties een rol, maar de individuele studenten P en M blijven buiten het zicht. Of dit terecht is of niet hangt onder meer van de probleemstelling van het onderzoek af: wat wil de onderzoeker eigenlijk weten?In de vierde kanttekening wordt het thema van het bereik van een generalisatie aan de orde gesteld. Ook hier ga ik met Schoonenboom mee als ze meent dat nader onderzoek nodig is. Het is bijvoorbeeld lang niet altijd van tevoren duidelijk waar een populatie of domein eigenlijk precies uit bestaat. En het bereiken van een saturatiepunt is ook al niet zo eenvoudig. Toch zou het helpen om na het bereiken van zo’n saturatiepunt verder te zoeken naar confirmerende en niet-confirmerende gevallen om een domein beter in beeld te brengen. Ook het replicatieve steekproeftrekken is bedoeld om de grenzen van generaliseerbaarheid van een propositie scherper in het vizier te krijgen. Er is natuurlijk wel tijd, geld en mankracht nodig om ook echt door te zoeken.

Story research. Doing justice to the complexity of stories from the field

The article derives from the author’s thesis Exploring voices exploring appropriate education: practitioners’ discourse and focuses on its methodological part.Cilliers claims that scientific research needs new approaches in order to understand complex issues. Lefebvre and Letiche assert that managers and policymakers simplify the complexity of everyday life in their reorganization proposals from higher levels. Smaling sketches what the role of qualitative research can be in studying complex phenomena. In the article it is explained how story research as a form of narrative research methodology can do justice to the complexity of stories from the field.Boje’s ‘antenarrative’, ‘antinarrative’ and ‘narrative’ form the conceptual framework to search for diversity within and between told and transcribed stories from the field. A ‘paragrammatic’ (Gabriel) use of deconstructive tools may help to find the diversity.Boje’s ‘emplotment’ and Holman Jones’ ‘civic dialogue’ offer clues to present the diversity of everyday life in a way that does justice to the complexity of stories from the field. The form of a polylogue was chosen to represent the different stories from the field.

Field work and mobile phones at Lake Victoria, Uganda

This article discusses the role of mobile phones in anthropological fieldwork. Based on research around Lake Victoria (Uganda), this article shows that in the local fishery, mobile phones play a crucial part. At the same time, it appears that increasingly mobile social relations are difficult to observe, that new social rules emerge, and that the mobile phone introduces new forms of exclusion. This imposes new requirements on the fieldworker, and the article argues that the mobile phone as a research instrument offers new, often unexpected, opportunities. As a result, the mobile phone might acquire a key position within the craft of anthropological fieldwork.

Mystery guests. Policy research to the access of emergency shelters with people who have experience with homelessness themselves

In many Dutch municipalities access to shelter is only given to a person when he or she has a ‘local connection’ to the geographical area. Therefore, the question is to what extent shelter services are accessible nationwide. In the presented study we tested policy in practice: Mystery guests (people with experience of homelessness) visited shelter facilities and reported their findings. In the article we explore the possibility to do policy research using mystery guests, and the pros and cons of working with people who have experience with homelessness themselves. It is concluded that this kind of research is a good method to test policy in practice, under the condition that enough time and support is provided. Collecting data with a combination of checklists and in-depth interviews would provide richer information about the experiences the mystery guests had in the field.

Sounding polyphonic stories, part II. The phase of listening in data collection

In the Netherlands, future staffing of elderly care will demand a big effort and a lot of creativity of health care organizations and the government. In this study an unconventional qualitative, narrative methodology is applied to throw a new light on the significance having a job and working in elderly care has for health care professionals and to use this as a source of inspiration for labor market policymakers. The methodology is rather unconventional because it doesn’t only focuses on the lingual content of the stories, but also includes other significant aspects of storytelling (e.g., voice and sound). Therefore musical work forms (e.g., music listening and singing) are used additionally.In the first phase of data collection stories of care professionals about the intertwining of their lifeline and career have been collected. In the second, listening phase HR-professionals listened to the stories told by the care professionals and used them as a source of inspiration for HR policy innovation.In a former article the methodology of the storytelling phase has been described. This article treats the methodology of the listening phase in the data collection. Later on the analysis methods will be described.

Book review

In this contribution the author reviews Ervaren en ervaren worden. Opstel over langdurig sociaalwetenschappelijk veldonderzoek, edited by L.G. Jansma, D. Hak and M. de Koning.

Als redacteurs zijn we verguld met de positieve bespreking van ons boek door Ilse van Liempt. De focus op ethiek die zij waardeert, was precies een van de redenen om dit boek samen te stellen. Iedereen die korte of langere tijd ‘in het veld’ heeft gezeten, kent genoeg voorbeelden van ethische dilemma’s waarmee hij of zij geconfronteerd werd. Het was niet de bedoeling om ethische dilemma’s op te lossen (als het zo makkelijk was, was een boek misschien niet eens nodig geweest), maar wel om auteurs de gelegenheid te bieden de dilemma’s open en eerlijk over het voetlicht te brengen, te bespreken en te laten zien hoe zij daarmee om zijn gegaan.We willen gebruik maken van de geboden mogelijkheid om te reageren door twee aspecten te belichten die Van Liempt naar voren brengt. Het eerste gaat over ons pleidooi voor ‘slow research’ en het tweede over seksuele intimidatie tijdens het veldwerk.Van Liempt stelt:

Het wordt een beetje een positief verhaal als ik nu weer begin met de auteurs te bedanken voor de positieve bespreking van mijn positieve reactie op hun boek. Maar soms is het ook wel prettig om het met elkaar eens te zijn in de wetenschappelijke wereld. Ik ga dan ook niet meer in op de discussie over de kwantificering van de wetenschap en de obsessie die ontstaan is met ‘excellente’ ‘top’-onderzoekers die zo snel en zo veel publiceren dat ze eraan ten onder gaan. Volgens mij is daar nu wel genoeg over gezegd.Het viel me op dat de auteurs in hun reactie op zowel mijn punt over ‘slow research’ als seksuele intimidatie tijdens veldwerk verwijzen naar wat onderzoekers daar op hun blog over zeggen. Ik vind dit een interessante ontwikkeling, die volgens mij meer aandacht verdient. Welke rol kan een blog vervullen bij het doen van etnografisch onderzoek? Is het de vervanger van het antropologische dagboek, of is het meer? En wat betekent het dat onderzoekers steeds makkelijker en sneller online feedback krijgen op hun data, hun ideeën over hun data, maar ook op hun ervaringen tijdens het veldwerk door een breed publiek?De suggestie die gedaan wordt om een themanummer te wijden aan het onderwerp van seksuele intimidatie tijdens veldwerk lijkt mij overigens een uitstekend idee. Alleen al in mijn eigen omgeving ken ik twee interessante voorbeelden waarvan ik hoop dat ik de betrokkenen zou kunnen overtuigen om hun verhaal openbaar te maken. Een daarvan is overigens een mannelijke homoseksuele onderzoeker die door een vrouwelijke respondent is lastiggevallen, om het nog wat gecompliceerder te maken. Ik neem die handreiking dus graag aan.

Book review

In this contribution the author reviews Interpreting qualitative data: a guide to the principles of qualitative research by D. Silverman.

News

The section News gives an overview of current events.

Op 2 oktober 2013 organiseerde de Nederlandstalige aftakking van het Collaborative Action Research Network (CARN-NL) een studiemiddag over ‘Actieonderzoek in onderwijs, zorg en welzijn anno 2013: een verkenning, visie en vooruitblik’, aan de Hogeschool Arnhem Nijmegen (HAN). Geïnteresseerden in dit thema werden van harte uitgenodigd en konden gratis deelnemen aan deze middag. Uiteindelijk vertegenwoordigde een dertigtal deelnemers diverse hogescholen, universiteiten, alsook middelbare scholen uit zowel Nederland als België.CARN is in 1976 opgericht in Engeland. Sinds die tijd is het uitgegroeid tot een internationaal netwerk met leden uit het onderwijs, de gezondheidszorg, de sociale zorg en commerciële en publieke contexten. CARN heeft als centrale doelen het aanmoedigen en ondersteunen van actieonderzoekprojecten, het bieden van toegang tot publicaties van actieonderzoekprojecten en het bijdragen aan de theorie en methodologie van actieonderzoek. CARN-NL is in 2007 opgericht en geeft verder invulling aan deze centrale doelen van CARN en dan met name op de gebieden van ‘zichtbaarheid’, ‘ondersteuning’ en ‘netwerken’.De aanleiding voor een studiemiddag was dat sinds januari 2011 CARN-NL nauwelijks activiteiten had ondernomen en de huidige coördinatiegroep stil wilde staan bij de voortgang en mogelijke doorstart van dit netwerk. Dit door te inventariseren welke behoeften en wensen er waren bij collegae in het land. Het doel van de studiemiddag was dan ook om ervaringen uit te wisselen en verschillen en overeenkomsten te verkennen over hoe actieonderzoek en ander soortgelijk onderzoek vorm krijgen in onder andere onderwijs en zorg en welzijn. Daarnaast zouden ideeën worden verzameld over de focus van CARN-NL voor de komende jaren om zo een mogelijke gezamenlijke doorstart te kunnen maken.Een actieonderzoeksdesign rondom de vier fasen van oriëntatie, planning, actie en reflectie is gekozen om het proces de komende jaren systematisch te doorlopen en te komen tot een landelijk bekend, gewaardeerd, ondersteunend en toegankelijk netwerk rondom actieonderzoek en soortgelijk onderzoek voor diverse professies (onderwijs, zorg, organisatie, enzovoort).