1. Taille d'échantillon limitée : La petite taille de la communauté de la recherche en architecture et la disponibilité limitée des données peuvent rendre difficile de tirer des conclusions solides de la recherche quantitative en architecture.
2. Difficulté à mesurer les variables subjectives : les variables telles que la valeur esthétique, le comportement des utilisateurs et l'expérience sont difficiles à quantifier et à mesurer systématiquement en architecture.
3. Manque de standardisation : Il y a un manque de standardisation dans les outils de mesure et les techniques de collecte de données utilisées dans la recherche architecturale.
4. Collecte de données fastidieuse : la collecte de données en architecture peut prendre du temps en raison de la nature complexe des projets architecturaux et de l'implication de différentes parties prenantes.
5. Disponibilité limitée des données : de nombreux projets architecturaux sont uniques et ne disposent pas d'un grand ensemble de données, ce qui peut limiter la portée et la généralisation des résultats de la recherche.
6. Complexité de l'analyse des données : L'analyse des données architecturales peut être un défi en raison de la complexité et de la nature multidisciplinaire du domaine.
7. Préoccupations éthiques : il peut y avoir des préoccupations éthiques liées à la confidentialité des données et à l'utilisation des données dans la recherche architecturale, en particulier lorsqu'il s'agit de sujets humains ou d'informations sensibles.
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