질적 연구
이 기법은 기존의 양적 연구가 가진 한계를 지적하며 등장하였다. 양적 연구는 인간의 합리성을 전제로 현상의 인과관계를 파악하려 한다. 질적 연구는 합리성에 대한 의구심을 제기하며, 과연 한 가지의 인과관계로 현상을 완벽하게 설명할 수 있을 지를 지적한다. 질적 연구의 목적은 사회 구성원이 사회적 행위에 대해 형성한 상징적 의미 체계를 파악하여 사회 구성원의 관점으로 사회 현상의 맥락을 이해하는 것이다. 이는 현상학적 접근법이라 불리며 질적 연구 방법의 전반을 구성한다. 현상학적 접근법은 원리와 실재가 다름을 전제로 한다.
연구 절차의 특징은 절차가 순차적이지 않다는 것에 있다. 순차적 알고리즘을 따르는 양적 연구 절차와는 달리 질적 연구 절차는 언제든지 이전 절차로 돌아갈 수 있다. 이를 통해 연구자들은 연구의 방향성에 대해 항상 환기해 볼 수 있으며 자료 분석에 따라 연구 이전에 내린 잠정적 결론을 수정할 수도 있다.(열린 가정)
최근접 이웃 탐색
만약 3차원 공간에 속한 포인트의 집합이 BSP-트리에 속해 있고, 같은 공간에 속한 질의 포인트가 주어졌다고 하자. 이 질의 포인트와 가장 가까운 포인트-구름을 찾는 문제에 대한 가능한 답은 다음과 같은 알고리즘으로 얻을 수 있다. (엄밀히 말하면, 그러한 포인트는 유일하지 않을 수 있기 때문에 존재하지 않을 수 있다. 하지만 실생활 문제에서는 대부분 주어진 질의 포인트와 가장 근접한 거리에 있는 포인트-구름의 임의 점을 찾으면 충분한 경우가 대부분이다.) 알고리즘의 핵심은, 각각의 트리 분기점에 대해서, 질의 포인트와 가장 근접한 포인트는 질의 포인트를 포함하는 반-공간(half space)에 속해 있을 것이라고 추측하는 것이다. 추측이 틀릴 수도 있지만, 일반적으로 이는 괜찮은 휴리스틱이다. 추측된 모든 반-공간에 대해 재귀적으로 문제를 풀어 얻은 거리 결과와, 질의 포인트와 분할면의 최단 거리를 비교해보자. 이때 후자는 탐색하지 않은 반-공간에서 존재할 수 있는 가장 가까운 포인트와 질의 포인트 사이의 거리를 말한다. 만약 이 거리가 재귀적 탐색을 통해 얻은 거리보다 크다면, 당연히 더 이상 다른 반-공간에 대한 탐색을 수행할 필요가 없다. 반대의 경우라면, 탐색하지 않은 반-공간에 대해 다시 탐색을 진행하고 이전 탐색 결과의 거리와 비교하여 답을 구한다. 질의 포인트가 포인트-구름과 근접하다면, 이 알고리즘의 시간 복잡도는 선형 시간보다 대수 시간에 더 근접한다. 왜냐하면 질의 포인트와 포인트-구름의 거리가 0에 가까워질수록 알고리즘은 질의 포인트를 활용하여 정답을 찾는 키로써 검색만 하면 되기 때문이다.