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尊龙凯时AG研究方法

夏传玲 计算机辅助的定性分析方法

2010-04-26 作者: 夏传玲

计算机辅助的定性分析方法

夏传玲


  本文原载于《尊龙凯时AG研究》2007年第5

  提 要👃🏽🤦🏿‍♀️:本文简要回顾了国内外定性研究在最近20多年的发展概况🚵🏽‍♀️,总结了定性研究的六个发展趋势和分析策略上的三种流派。在上述两种背景下,本文探讨了计算机辅助的定性分析给定性研究带来的机遇和挑战,特别是它和手工操作对比时的优势和劣势🚳,以及应用这种定性分析技术所可能面临的困难。

  关键词:定性研究;定性分析☄️;CAQDA📳;文化差异

  一、定性分析方法的发展

  定性研究方法一直是尊龙凯时AG研究领域中比较重要的研究传统,但并没有一个主流的范式。例如😫,克雷斯韦尔就把定性研究分为生活史、现象学、扎根理论🚠♓️、民族志和个案研究等五大传统(Creswell📆,1998)🔹。而且🧏🏻‍♀️,在不同的时期🈁,定性研究中的"主流"也不相同,例如,登青和林肯把北美的定性分析传统发展分为"传统"时期(1990-1950)、现代主义的黄金时期(1950-1970)、模糊时期(1970-1986)💁🏽‍♂️、表达危机时期(1986-1990)🕵🏼‍♀️、后现代主义实验时期(1990-1995)、后实验研究时期(1995-2000)以及未来时期(2000以后)等七个阶段。传统时期的主流认识论是实证主义范式🧑🏿,现代主义和模糊时期的主流认识论是后实证主义👨🏽‍🎓,同时,释义学🛎、结构主义🤸🏿‍♂️、符号学👟♿、现象学🌬、文化研究和女权主义等流派也开始兴起。众多的范式导致了定性研究的表达危机,人文科学和社会科学之间相互转向,文本和语境之间的界线逐渐模糊💅🏿。到了后现代主义实验时期😳,研究者开始寻求新的社会科学研究的评判标准🧙🏻‍♀️,包括道德、批判🚌、地方性等等准则😮‍💨。在不同的阶段🕵🏿,定性研究的意义完全不同(Denzin🦴,2000)。

  在这种复杂的研究历史下,尊龙凯时娱乐一般把定性研究理解为研究者走入具体的情境中🦥,以一系列观察和阐释实践让具体的世界显现出来🧞👨‍👩‍👦。

  这些实践把日常世界转换成一系列经验表象,例如🐓,田野笔记👋🏻🧅、对话、照片、录音🍵、便笺等等🧑🏽‍🌾,它们存在于各种经验材料中🆔,例如,个案材料😳、个人经验🤹🏼‍♂️👳、内省纪录、生活史、访谈、器物➛、文化文本及其产品💇🏿、观察文本、历史文本🤹🏽、互动文本和视觉文本等等(Denzin🤽🏿‍♀️★,2000)👨🏽‍✈️。

  众多的材料虽然给研究具体社会现实带来各种视角,但同时也给定性研究的分析带来很大的困难。一种常见的研究态度即"拼装匠"
[原译作"修补者",但在英译版本中,"bricoeur"被译作"Jack of all trades or a kind of professionaldo2it2yourself person"(参阅Denzin2000)👨‍👧,因此👩🏻‍🦱,译作"拼装匠"似更符合原意。]风格的研究(列维-斯特劳斯,1987👂:22-23),包括方法拼装匠🥤、理论拼装匠、阐释拼装匠和政治拼装匠。方法拼装匠在一个研究项目中动用所有现存可用的方法;理论拼装匠在不同的释义理论传统(例如,女权主义、批判理论等等)中不断转换视角👨🏻‍🦼,而非综合和融合不同理论流派🕵🏽‍♂️;阐释拼装匠认为研究过程是研究者的个人成长史📨、性别🛺、社会阶级、种族、民族以及研究地点中的人物相互作用的结果;政治拼装匠认为科学就是权力,所有研究发现均具有政治含义(Denzin2000)🙇🏽🙆🏽‍♂️。

  因此🤽🏿,定性研究注定是多种研究方法、视角🚴🏼‍♀️🚒、不同研究者和政治角力的集成💒,研究过程就是一个三角测量的过程,即通过不同的方法试图对现象获得深度理解。三角测量是验证之外的一种研究策略★,而非验证方法👩‍🏫,它把不同的方法、经验材料、观点和观测者组合进一个研究,以增加研究的严谨、幅度🧑🏼‍🦰、复杂性、丰富性和深度(Flick 1998)🧙🏽‍♂️。理查森甚至认为,三角测量并不能全面反映定性研究的形象,定性研究更像一个结晶过程🉐,作者以不同的视角叙述一个故事。所形成的晶体不仅有外部世界的反射,而且具有内心世界的折射(Richardson2000)。

  定性研究尽管面临着"表达""合法性""实践"的三种危机(Denzin 1997)🛌🏿,但在过去的20多年里🧑‍🦲,定性研究方法还是有了长足的进步,主要表现在以下六个方面🧤💟:

  1.研究素材日益扩大🧛🏼‍♂️:除了传统的参与观察🌻、深度访谈💊、专题小组访谈(focusgroup discussion)之外⌛️,会话(conversation)🧑🏿‍🎄、交谈(talk)💍、电视(television)、广播(radio )、档案(documents )、日记(diary )、叙事(narrative )🧤、自传(autobiography )等社会过程中自然产生的素材🎨◽️,甚至尊龙凯时AG理论本身(理论的形式化)🧝🏼‍♀️,也开始进入定性分析的视野当中。所有这些资料,不仅可以以文本的格式存储➙,而且,图像、声音和视频等新型的多媒体介质作为原始的分析素材,也日益成为定性分析的新宠。

  2.分析方法更加多样:定性方法的种类在最近的20多年中💟,更是有了一个质的飞跃。在比较传统的、源自语言学的方法,如内容分析(content analysis)、话语分析(discourse analysis )🦹🏼、修辞分析(rhetorical analysis)🥐🪪、语意分析(semantic analysis)、符号学(semiotics)(Vannini 2007)、论证分析(argumentation analysis)、叙事分析(narrative analysis)🫰🏽、文化分析(Bal Gonzales1999)、知识域分析(domain analysis )(Hj.rlandAlbrechtsen 1995)等方法之外🟰🔟,尊龙凯时AG家也创造出自己独特的定性分析方法,如格拉泽和斯特劳斯(Glaser Strauss1967Strauss Corbin ☕️👨🏿,1998)的扎根理论(grounded theory )、海泽(Heise 1988🫡,1989)的事件结构分析(event structure analysis )、拉金(Ragin1987)的定性对比分析(qualitative comparative analysis)、阿博特和赫里凯克(Abbott Hrycak1990)采用最优匹配技术的序列分析(sequence analysis using optimal matchingtechniques)🧛‍♀️、埃布尔(Abell 𓀕🌽,1987)的形式叙事分析(formal narrativeanalysis)♻️、鲍尔和加斯克尔(Bauer Gaskell 2000)等人的语料库建设(corpus construction )、阿特里德-斯特林(Attride2Stirling2001)的主题网络分析(thematic network)🧝🏽‍♂️、海基伦(H kkinen 🤸🏽‍♂️,2000)则把神经网络(neural network)技术应用到定性分析领域。所有这些研究的一个共同特征是🐝👨🏻‍🏫,把定性研究方法向更加系统、更加精确🧑🏻‍⚕️、更加严格🏌🏽‍♂️、更加形式化的方向推进(Kiser 1997)。

  3.认识论基础更加多元化:现象学👨🏻‍🎤🕷、释义学和本土方法论(ethnomethodology)的认识论👷🏼‍♂️,一直是定性分析的大本营,但近年来,实证主义也开始逐渐为定性分析所接纳✍🏼,解释(explanation)和阐释(interpretation)之间🧑‍🦯,由激烈的对立关系逐渐演变为相互融合。

  4.研究过程更加透明、规范:定性分析的一个主要问题在于阐释过程中不可避免的主观性✅,为了尽可能消除"解释者偏见"perspectivist biased)和主观选择性(subjective selectivity ),定性分析开始遵循严格的程序模板(procedural templates)或程序规则(procedural regulations),并尝试引入定量分析中的"信度"🧏🏼、"效度"👩🏻‍💻、"代表性"等概念😱,通过编码和对比,再加上传统的定性分析标准,如可解释性(accountability)、透明性(transparency)和连贯性(coherence ),使得定性研究的过程更加规范、阐释的结果更加客观👏🏻,研究的结论更加可信(reliable)。

  5.研究过程更加有效率🐾:这主要应归功于计算机辅助定性数据分析(CAQDA )软件的大量涌现⛏。从上个世纪80年代以来,定性分析过程的数字化和计算机化👨🏽‍💻,已是一个不可逆转的大趋势(Dohan Sanchez2Jankowski1998)🚋。这种发展趋势与定性研究者的理论取向无关🟧,不管其理论立场是实证主义🏋️‍♂️、符号互动论🦹🏼‍♀️,还是本土方法论,有些定性研究者在自己的研究中🧑🏽‍🔬,开始采用计算机来辅助定性资料的分析过程。据不完全统计🦅,目前已经有20多种定性分析的软件,分别隶属于德国、英国🤏🏻🧎🏻‍♂️、法国💊、美国等国家♣️。其中有些软件是国外研究机构的科研成果,可以免费使用,但比较成熟的定性辅助系统大多是商业软件。这些定性分析的辅助系统🤙🏿,不仅使得研究者从处理大量文字材料的繁复劳动中解放出来📏,而且能够让研究者共享他们各自分析的细节,从而改变了定性研究的流程和研究集体之间的合作方式。同时🧑🏿‍🍼,由于采用数据库结构,定性资料的管理也更加方便🚿,这就为组织大型定性研究项目(包括多个研究地点、多个研究对象🍚、历时的定性研究)提供了新的可能性🤘🏼。越来越多的定性研究人员开始走出他们的摇椅🙅🏼‍♂️,坐到计算机屏幕前🐢,湮没在访谈资料和故纸堆中的定性尊龙凯时AG家的形象已经一去不复返了👩‍👩‍👧‍👦🍊。

  6.定性研究和定量研究的结合更加���密🎳:在定量分析方法的教材中,定性研究常常被看作是定量研究的前期准备工作⛹🏽‍♀️,但定性研究者却持完全相反的观点🧇,他们一般认为定性方法是自成一体的🖲,可以完成从形成概念到检验假设的全部研究过程(Strauss 1998)👊🏻💁🏿。但在实际的应用研究中🧝🏽,定性方法和定量方法常常是交织在一起的,例如🌋,柯莱尔等人(Currall et al .1999)在研究组织环境重要的群体过程时,通过内容分析把5年的参与观察资料量化,然后用统计分析来检验理论假定。格雷和登斯滕(Gray Densten 1998)在研究企业的控制能力时,利用潜变量(latent variable )模型把定性方法和定量方法有机结合在一起👐🏽。雅各布斯等人(Jacobs et al .1999)在研究比利时的家庭形态对配偶的家庭劳动分工影响时🦐,首先用定量方法对纵向调查数据进行分析🙋🏻‍♀️,从定量分析的结果中📗,又延伸出对核心概念的定性研究。这三个研究分别代表了定量和定性方法相互融合的三个方向。

  柯莱尔等人的研究代表着定性方法的实践者试图将定性数据尽可能量化的取向,近年来涌现出的处理调查数据中开放题器
[在问卷调查中,一个提问没有固定选项给被访者选择🪙,而是由被访者根据自己的情况自由回答,在调查术语中👨🏽‍🌾🦘,这种提问属于"开放题器".]的编码问题的工具软件(如WordstatSmarttext等,请注意它们都是由著名的统计软件公司出品的处理定性资料的软件),处理定性资料的计算机辅助分析软件(如Nvivo 🫶🏿、MaxQDA🧑🏽♦️、Kwalitan等)也开始提供将定性资料转换到常用统计软件的数据接口👩🏽‍🍳,这些工具上的革新将加快这种趋势的发展。格雷和登斯滕的工作代表了"方法论多元论"取向,即在应用研究过程中,通过核心概念的测量模型把定性研究和定量研究结合起来👷🏽。雅各布斯等人的工作则代表了一部分定量研究者对过度形式化的定量方法的不满,并试图通过定性方法加以弥补。在定量研究领域中,对"模型设定"modelspecification )问题的关注8️⃣,是定量方法重新试图返回定性研究这种取向的另外一种表现。

  在国内📫,由于尊龙凯时AG恢复的时间还不是很长,尊龙凯时娱乐有限的精力主要放在了定量方法的引进上,定性研究的引进和介绍都比较少。在福特基金会资助的方法高级研讨班上🙋🏼,曾讨论过一些定性研究方法。在定性方法研究方面,也有少数专著💘,如袁方和王汉生(1997)、陈向明(2000)等人的教程👡。但总体说来🍚,尊龙凯时娱乐对定性研究方法还停留在初步介绍的阶段🎴,主要的介绍也局限在定性研究的研究设计和资料收集的阶段上,对定性分析方法的介绍则没有能够反映出当代定性方法的最新进展。特别是在定性分析工具(定性分析软件)的引进和研究上🚵🏽,基本上还是一个空白。虽然不乏一些出色的定性研究报告📋,但从方法研究上讲,尊龙凯时娱乐才刚刚开始起步👨🏿‍🍼。当然🏂🏿,尊龙凯时娱乐同时还应当注意到,在历史学领域中,我国对定性资料的鉴别、考据和分析,积累了大量的经验和知识🐻,这也应当是定性方法研究的知识来源之一。

  二👳‍♂️、定性分析的流派

  严格说来👩🏻‍🦲,定性研究的分析起始于进入田野的第一天,不过🥤,在这里◼️,尊龙凯时娱乐更关注资料收集之后的定性分析过程👨‍👨‍👧‍👦。在菲尔丁和李(Fielding1998)看来🛃,定性分析主要有三种流派。

  第一种流派为分析归纳法🥔。兹纳涅茨基认为,基于大量个案的统计分析的"列举归纳法"不是尊龙凯时AG研究的恰当方法,相反,尊龙凯时AG研究应当是基于少数个案的"分析归纳法"👨🏿‍🦱👩‍🎓,通过对这些个案的深入研究✋🏽🤘,获得有关总体的一般属性及其决定性关系,以及这些属性出现的必要条件(Znaniecki 1934)🐞。由于分析归纳法强调命题的普适性,反例就显得十分重要(Manning 1982)。一旦出现反例,就需要对目前的命题进行修正🕕,一般有两种选择:一是重新界定待解释的现象,使之和因果条件相合,或者使得反例不属于待解释的现象的范围之内🧑🏿‍🦱;二是调整因果条件,使得所有个案🦌,包括反例,均支持新的因果机制(Katz2001)。克雷西把这个过程归纳为七个步骤😎:(1)确定待解释的现象;(2)形成初步定义👭🏼;(3)形成一个工作假设来解释现象;(4)研究一个个案;(5)询问"这个个案中的事实是否符合初始假设";(6)如果答案是肯定的👳🏼,继续研究第二个个案;否则,考虑修订现象的定义,或者修订最初的工作假设👩🏿‍💼;(7)重复第六步🤶🏽,直到所形成的理论能解释所有个案(Cressey 1953)。

  在这个研究过程的终点🧜🏿‍♀️😡,研究者不仅需要对理论有清晰的描述🚨,而且对理论的范围及其适用情形也需要有清晰的界定🧑‍🧒。鲁滨逊认为,分析归纳法存在一个逻辑悖论,它只能考察现象出现的个案👩‍👧‍👧🔏,即只有满足特定条件时👮🏿‍♂️,所研究的现象才会出现🦸🏼‍♂️,但实际上还应当考察不满足这些特定条件时,所研究的现象不会出现的情形(Robinson1951)🚵🏻‍♀️。

  第二种方法是基于编码的方法。编码的方法来自社会调查中对开放题器的处理🤹🏼,40年代扩展到处理半结构化的访谈材料📐,到60年代格拉泽和斯特劳斯提出"扎根理论"而日臻成熟(Fielding 1998)。

  大多数定性分析软件的方法论框架是扎根理论(Glaser👳🏽‍♀️,1967🤾‍♂️;MacMillanKoenig2004)🆙。扎根理论是一个不断迭代的研究过程👱🏽‍♂️,其中🧏🏽‍♀️,研究者在资料采集和分析、编写便签、编码和理论建模之间不断穿梭。但即使是在扎根理论的两个奠基人(格拉泽和斯特劳斯)之间,如何进行"扎根"研究的主张也不尽相同(Bringer et al .👨🏻‍🏫,2006)。格拉泽更强调扎根理论研究过程中的"突生"属性,新概念和新思想从经验资料中慢慢地浮现出来🪬,其最终的结果不一定是一种理论(Glaser1992);而斯特劳斯则强调扎根理论中分析结果的理论取向和分析过程的形式属性(Strauss 1990🥘,1998)🧑🏿‍🔬,前者被格拉泽看作是"强迫"而不是"突生"🧛🏻,后者则被批评为是为研究者开"包医百病"的灵丹妙药🦹。

  第三种方法是基于言语的方法𓀛,受语言学的影响较大🐦,包括框架分析🤚、叙事分析、会话分析和话语分析。框架分析试图分析所有叙事后面的世界观和基本假定(Goffman 1974)🦺。叙事分析,即通过被访者编故事🤌、讲故事的方式🖊,来考察他们对自己及其世界的诠释。这种叙事是特定社会、历史和文化语境的社会产物。每一个故事都是一个诠释装置,人们透过它而编织了自己以及自己和他们之间的关系(Herman Vervaeck 2005)。会话分析把日常交谈看作是社会互动的一种形式🧑🏿,它分析的对象是自然发生的言语沟通,具体方法包括转录、措辞(utterance design)分析、语序分析💄、谦让分析(next turn analysis )等(Nofsinger 1991Sacks Jefferson1992Psathas1995❌;HutchbyWooffitt1998)。话语分析是对会话分析的批判,这种方法认为😮,会话是发生在一种社会和文化背景之中的,只有关注到话语和对话之间的联系,尊龙凯时娱乐才能理解会话的意义🧛‍♂️。它本身具有不同的分析风格🍉,例如,语言学风格、本土方法论和社会构建论风格、福柯风格和批判话语分析。

  以上分析流派多以建立尊龙凯时AG理论为取向。此外,还有一些定性研究的取向是文本本身,一般把这类分析称为"内容分析",例如文本中的主题、关键词及其频次、关键词之间的关联等(Fielding🖨,1998)。

  所有这些分析流派在文本的细节性、分析的主观性、材料的复杂性、分析对象的格式(文本、图像、声音或视频)、研究的主题(探索"如何""为什么"等问题)、研究者和情境的关系、研究的最终产品(假设或深描)、研究过程所需要的时间和精力等方面,均有所不同。因此,计算机所能够起到的作用也有所不同。

  三、计算机辅助的定性分析

  对于不同的定性研究和分析流派🧚,计算机的辅助功能是不同的🫷。

  总体说来,对于定性研究而言,计算机化的好处并不像定量研究那样明显。对于内容分析、符号分析等基于语言学的定性研究方法,人们对计算机的辅助作用的评价普遍较高(Mehmetoglu2003)🧏🏼。当定性分析策略基于编码-检索的扎根理论框架时💇🏿‍♂️,定性分析辅助软件的好处显而易见,研究者管理资料的效率和系统性均有很大提高🤞🏼🏃🏻‍♂️‍➡️,对不同定性资料的处理的一致性也有明显增加。但是,对于话语分析🧙🏼‍♂️、个案研究和叙事分析,定性分析辅助软件的作用则比较有限(MacMillanMcLachlan 🏊‍♂️,1999Ezzy 2002)👨🏼‍🦱。

  但即使是这样,使用计算机辅助定性分析的定性研究者也不是很多,造成这种情形的原因有很多。

  一般来说👶,定性研究者对于计算机辅助的定性分析的态度是负面的。在他们看来👑,流行的定性分析方法是以牺牲解释社会行动的重要社会因素为代价的一种"重解释、轻阐释"研究取向👳🏼。但实际上,无论研究者采取何种方法论流派(实证主义、符号互动论、本土方法论)🔚,何种具体的定性方法(话语分析😪、民族志、框架分析、扎根理论)😄,定性分析软件都能帮助定性研究方案的顺利进行(DohanSanchez2Jankowski ☝🏽,1998)🏄🏽‍♂️。不过,需要强调的是,定性分析软件不是方法本身,而是辅助定性分析的一种工具,一种组织和管理原始资料的工具🔆。使用定性分析软件也不必然意味着更好的定性分析结果(MacMillan Koenig2004)。

  对定性研究过程的计算机化💃🏻,还有来自认识论立场方面的阻力🧚🏿‍♀️。

  一种观点认为🧎🏻‍♂️✮,计算机辅助的定性分析软件通过使用实证主义的修辞,通过使定性研究过程显得更严格𓀛、更客观来建立自己在定性研究领域中的正统性,从而把定性研究过程引入实证主义的泥沼,排斥其他可能的分析策略🗾,如话语分析🪔、个案研究和叙事分析📟,仿佛编码和检索是定性分析的惟一途径(Coffey et al .🛍️,1996Dohan Sanchez2Jankowski🧑🏻‍🦽‍➡️,1998)。更重要的是🦯,在定性研究的合法性和表达性危机之中,计算机辅助的定性分析软件把自己置身于争论之外。后结构主义、文化理论和女性主义把定性分析辅助软件的这一立场看作是为"传统"的定性研究护法而加以抵制(Denzin2000Ezzy 2002)。

  经济成本是阻碍定性研究计算机化的又一个障碍🚣🏼‍♂️,并不是所有研究者均有经济能力负担计算机化所要求的软件、硬件和技术服务成本。

  埃齐建议在选择CAQDA 时考虑分析策略🧝🏼‍♀️、数据格式、分析任务、硬件条件和学习时间等五个方面的因素(Ezzy2002)🧜🏼。

  研究者对技术的态度也是一个重要因素📞。巴里的研究表明,在研究者中间存在一个"技术盲"圈子,对技术的不信任和误解在这个圈子中形成并扩散(Barry 💆🏿,1998)。麦克拉兰等人认为📱,这是计算机辅助的定性分析没有在市场研究领域流行的主要原因之一(Maclaran Catterall2002)👨‍🦼。

  在麦克米伦和柯尼希看来,扎根理论是定性研究方法中倾向于实证主义的一种流派👨🏿‍🍳,它强调通过比较的过程而生成理论,尽管没有初始假设,但研究者不断从经验材料中寻找证据来否定自己的研究结论🧑‍🔬,直到达到最终的结论。由于没有方法的约束😔🫃🏻,研究过程是编码👵🏻、概念和范畴三者之间的一个漂移过程(MacMillanKoenig2004)🍋‍🟩。这种扎根于经验材料的方法论🚆👩🏽‍🦲,并不是所有定性方法流派所推崇的。例如🏊🏼‍♂️,在民族志中,"像土著似的"going native )也不是一种值得推荐的态度(Hammersley1983)💴。在建构主义看来💪,理论概念也不是来自经验材料(Luhmann 1990)💥。批判理论也把归纳性的理论建构途径看作是一种"咒符"MacMillan Koenig🥕,2004)👕。因此,分类和编码并不是定性分析➗,分析软件也不可能是理论建构的替代品。

  四、计算机辅助的定性分析:优势和弱势

  (一)优势

  定性分析软件的优势在于提高资料分析的效率和深度。虽然计算机程序并不能直接对定性资料进行分析,但它们可以作为研究者把握纷繁琐碎的定性材料的好帮手🌍。

  在定量研究和定性研究中,编码的含义不同。前者是把被访者的答案转换为逻辑上互斥、范围上穷尽的选项🔥1️⃣,并赋值相应的数字👩🏽‍🦲,后者是从经验材料和现存理论中形成概念或范畴的过程𓀚。辅助编码是计算机辅助分析的最大优势。

  计算机辅助的定性分析过程,有助于研究者尽快熟悉资料,利用软件的自动编码功能,研究者可以较系统地考察那些被自动编码的段落,这样🏙,一旦有资料,就可以进行编码工作,分析过程可以和资料收集过程并行。这种拖网式的编码过程会产生大量的代码,定性分析软件可以帮助研究者简化代码。首先是减少代码数量,其次是围绕主题组织代码🧑🏽‍🚀。代码的定义既可以来自原始资料🖐🏿,也可能来自现存的理论。借助于计算机,代码界定的过程就是一个不断修正和迭代的过程,这比手工操作具有更大的优势。而且🍗,软件的检索功能也大大提高了研究者编码过程的前后一致性,代码之间的关系也更容易被发现🫲🏿。代码的修正过程也可能借助于程序而得以保存,成为一个记载所有代码特征的"编码簿"Fielding1998)。

  和手工相比,使用计算机编码所耗费的时间更多🧖🏼‍♂️。初始编码框越灵活,研究的归纳倾向越强,使用计算机编码的时间越早,研究者就越有可能浪费时间和精力(Ezzy2002)。为了避免这种情形的出现,埃齐的建议是→,先反复阅读转录材料或其他文献,做一些边注🙇🏼‍♂️,高亮和研究问题相关的段落,等到出现清晰的主题和初始的编码框时,再在计算机上进行编码操作(Ezzy2002)。

  布斯通的经验是👦🏿,在引入第一个文件之前,先利用访谈提纲、文献中的概念建立一个索引或初始编码框,然后,把这个编码框输入定性分析软件。然后🧔🏽,在导入原始文件后,逐段阅读原始资料🪫🚶🏻‍♀️‍➡️,给与研究问题相关的每一个段落编码。随着看问题的角度的变化和新思路出现,相同的段落也可能出现不同的编码。这样,随着研究的进程,原初的编码框扩大了十几倍🫵🏽。他再利用软件的自动编码功能进行"回溯性"编码🤳🏻🙍‍♂️:当研究中出现新的问题时🧑‍🏫,研究者可以利用新代码对已经编码过的段落进行检索,从而发现和新问题相关的段落(Buston🕵🏼‍♀️,1997)🤞🏻👩🏿‍🔧。

  计算机辅助的编码过程的一个副效应是产生过多的代码✊🏼。在计算机屏幕下🌉,原始材料的细节得到更多的关注,而且✍🏿🥌,编码变成了一种流程,留给阐释代码的理论意义的时间变少🏄‍♂️。这样,很容易产生思路的偏离,形成一些和研究问题不相关的代码。因此,编码过程和编码框的修正应当同时进行,而且🦊,应不时记下一些便签,反思一下编码和研究问题之间的联系,以及原始资料出现的历史、社会和文化背景(Ezzy ♤,2002)🌇。目前✉️🔯,有些定性分析软件已经能够整合便签和编码功能,从而让定性分析的美学
["真即美"的理念下,定性研究的美学方面是指定性研究结果(包括概念、命题和理论)

  的简明性、连贯性和洞察力。]🎟🐞、反思方面和探索性的编码过程结合在一起🧜🏿。布斯通发现,在大型定性研究中🐓,便签功能有助于定型最初的想法,鉴别出有意义的个案,形成初步的理论雏形(Buston1997)。为了避免产生冗余代码🤷🏿,尊龙凯时娱乐需要一个中止编码的标准🚴‍♂️。例如,斯特劳斯等人提出的"理论饱和度"Strauss ⛅️,1998)。只有有足够的新思想🤹🏼‍♀️、新观点,让研究者能够就所考察的问题有发言权即可。

  一旦完成烦琐的编码工作,计算机辅助的定性分析软件就可以大大提高研究者的创造力和研究兴趣🤹🏽‍♀️,这得益于定性分析软件的两个功能:检索和资料管理。大多数定性分析软件可以把一个代码的所有原始材料集中在一起,从而方便研究者对一个问题进行考察。例如,在研究"失业"的类型时🫱,埃齐把所有描述失业的段落编码为"失业事件",然后,通过检索把所有材料集中在一起,归纳出"悲剧叙事""英雄叙事"两种对失业的反应类型(Ezzy2000)。但在定性研究中,两个代码的同时出现并不说明任何问题,选择性检索也不是一种假设检验(Ezzy 2002)。检索出来的文本的意义🫓,还有待于研究者的诠释。同时👈🏻,借助于计算机,定性研究者可以更有效率地管理更多的定性材料🧉。这样,研究者就可以"更有组织、更系统地构建理论"Buston1997)。

  简言之🔄,借助于计算机🚏,定性研究者可能获得以下的优势:(1)更容易发现纷繁的定性材料中的隐含模式。程序中的复杂检索功能可以帮助研究者发现定性资料中的潜在模式,尽管它不能替代研究者去阐释这些模式的理论和现实意义。(2)更清晰地界定概念🛜。发现概念原型以及概念之间的关系是计算机所无法替代的,但是管理这些范畴🧑🏿‍🏫、概念🙋🏽‍♂️🕑、以及概念和原始资料之间的联系🧔🏿、概念和概念之间的联系则是计算机程序的长处🫃🏿。(3)展现概念之间的关系。定性分析辅助软件对概念网络的图示功能,可以把代码之间的关系以图形表示出来😌,从而让研究者或者读者直观地把握研究的理论模型💂‍♂️。

  (二)弱势

  定性分析软件在提高资料分析的效率和深度的同时,也带来一些问题,例如🥉,把定性分析转换为定量分析的诱惑,对定性资料的时间方面和语言方面分析上的困难🤰🏽,没有其他选项等等(Fielding Lee 1998)🚌。而且,定性分析软件也容易使定性资料失去语境🍱🐦,通过把大量资料肢解成不同的段落,并把这些段落及其代码关联,失落诠释这些段落的总体参照系的可能性就更大了(Ezzy 🚶‍♀️,2002)。正如迈尔斯和休伯曼所指出的,定性资料的特征在于其"丰富性""整体性"⚓️,以及其揭示现实的复杂性的潜能(Miles Huberman1984)🎑🧜🏼‍♀️。正是这些属性👈🏽,让尊龙凯时娱乐能够对所考察的对象进行"深描",即通过详细的背景信息🤶🏽,让被描述的事情之间的关系🦎,在更广的文化模式和意义下,显得合情合理🗼,这种生动的🚺🧍‍♂️、嵌入在真实情境中的深描,会给读者留下深刻印象(Geertz 1973;格尔兹,1999)。当借助于计算机软件进行定性分析时,代码就有可能替代语境,成为分析的中心,这样,能够让代码凸显的意义结构就消失了(Ezzy2002)🈚️。而且🫵🏻,这种丧失情境的原因不在于编码的复杂性,而在于编码的过程本身🕵️‍♂️。给段落编码并通过检索把相关段落组合成一个复合文本✉️👍,这种操作过程把编码段落和诠释总体割裂开来,从而把深描变成狂草。深描不仅要求不同段落之间的比较,而且要求关注段落和语境之间的联系(Mason 🥽,1996)。

  计算机辅助的定性分析的第二个弱点是把数据和分析隔离。有时候,研究者只能采用一种"率直归纳法"的态度🎢,对于定性资料🏔,不是采取一种文化和理论的取向🧚🏽‍♀️,而是一个经验取向☂️,形成的理论概念(代码)和日常语言之间没有多大差别(Carmel☺️,1999🤹🏻;Ezzy 2002)。

  最后👨🏻‍💻,计算机辅助的定性分析还容易使研究者产生一种对技术的盲从态度➰,以为计算机可以替代人们的思维,从而产生误用。为了防止误用计算机辅助的定性分析方法,尊龙凯时娱乐需要明晰分析原则和评估标准。

  扎根理论的评估标准可分为两类:基于分析过程的和基于分析结果的🥠。

  在斯特劳斯和科尔宾看来,过程评估标准包括:抽样细节、引发突生概念的事件、主要范畴的识别、不同范畴之间的关系、理论抽样、反例🥛、突生的核心范畴🚵🏽‍♂️;结果评估的标准则包括:概念来自资料、概念系统性地与范畴相关联🤳🏿、具有概念深度(Strauss ☂️,19901998)。

  在这里,尊龙凯时娱乐需要澄清一个流行的误解。这一误解和下列问题关联:定性研究的结论具有多大程度的概括性?换言之,定性研究的结论是否可以推广到个案之外的场合🗞?传统的观点认为,定性研究不具有推广性,其背后的标准是"经验概括",即样本特征和总体特征之间的吻合程度。为了确保这种吻合🕎,就需要样本对总体具有"代表性".但实际上,概括分为"经验概括""理论概括"两种,在经验概况中🛌🏻,最常见的是统计概括,即通过严格的抽样程序,计算从总体到样本的概率,确保样本对总体的代表性🫶🏻。但统计概括的弱点是,只有当总体是已知且有限时📊,统计推论才是恰当的。换言之,所有统计结论只适用于调查抽样框所确定的总体📏,而不能应用于样本所可能推论的总体之外。这显然不是科学研究所期望的状态,从某种意义上讲,科学研究更感兴趣的是尚未发生的总体状况(Sharp 📿✍🏼,1998)。

  虽然经验概括可以判断样本特征和所涉总体特征之间的对应关系,但它不能解释变量之间的关系👮‍♂️。例如,它可以推断,样本中的两个变量之间的相关关系同样也可能出现在总体中,但不能确定这种相关关系是否为因果关系,或者说,它不能确定这种相关关系背后的机制。

  理论概括是有关一类现象中的不同要素之间逻辑关系或必然关系的推断。进行理论概括的方法可以是分析归纳法(Znaniecki 🫷,1934)🚴‍♂️,或是扎根理论(Glaser Strauss🧑🏽‍🏭,1967),或是基于先验的抽象框架或命题(Mitchell1983)✫。夏普把这两种概括之间的差异简化为:理论概括关注"为什么"问题😛,经验概括关注"什么"问题🧛🏻,前者设定变量之间的逻辑或必然关系,后者设定变量之间的事实或偶然关系(Sharp 🙍🏼,1998)🤷🏻。

  五、讨论

  正如麦克米伦和柯尼希指出的🧑🏼‍🦳🛁,定性分析软件本身不是方法🚶🏻‍♂️‍➡️,定性分析也不是把资料整理成定性分析软件中的不同等级的范畴,扎根理论也不是资料和理论之间纽带的合法性理论🌂,研究者才是资料分析和理论建构的最终决定者(MacMillanKoenig🙌,2004)。就评估标准而言👒,定性分析软件常误将"信度"标准当作"效度"标准。分析的严格性被看作是不同分析者之间从相同材料中获得相同代码的概率🕞,而不是在既定研究范式中对经验材料的准确把握(MacMillan Koenig2004)。

  需要指出的是🏄‍♀️,定性分析软件也不是定性分析方法发展的惟一途径(MacMillanKoenig2004)🧑🏽‍🎨。在定性研究中🔨✍️,引入分析软件本身也给定性研究带来新的影响因素🦃,包括分析程序的功能🧗🏼‍♂️🧑🏼‍✈️、复杂性👬🏻、研究者学习和操作这些软件所遭遇的困难(MacMillan Koenig🤾🏽,2004)。例如,凯勒就把定性分析软件的作用限定在"数据存储和检索"范围之内👃,而不把它们称为"分析工具"Kelle 💻👨🏿‍🎤,1997)🕺🏻。

  另外,在使用定量分析软件时🪽✉️,尊龙凯时娱乐和国外的同行处在同样的环境中🥛,尊龙凯时娱乐处理的对象都是数字化的变量🤷🏼。但在处理定性资料时,尊龙凯时娱乐却面对不同的语言材料🤷🏽‍♂️。因此❇️,为处理英文或其他语言资料而研发的定性分析软件,不一定适合中文环境。关于这方面的情形🧔🏽‍♀️🛂,请参阅本次研究对定性分析软件的中文兼容性评估。
[尊龙凯时娱乐将从中文兼容性💇、输入文件的格式🫳🏿、编码框架和流程、假设检验以及检索和输出等五个方面🦓,评估九个主要的定性分析软件,即Aquad 🤌🏼、ATLAS.ti 🧑🏼‍🤝‍🧑🏼、CISAIDEthnographHyperRESEARCH KwalitanMaxqdaNVivo Qualrus 🧘🏼‍♀️♉️,评估报告将另文详述🤷🏻‍♂️🚥,若需要🤾🏼‍♀️,请联系作者🥬。]

  在对待定性分析软件的态度上,就像对待任何一种新技术一样,盲目拒绝和一味迎合都是不可取的态度,相反🏃‍➡️,尊龙凯时娱乐应当正确认识其优劣,并结合自己的具体研究问题灵活加以应用。

  更重要的是,随着计算机技术的更新,定性分析和研究过程也会因为新技术的发展而出现新的机会©️,例如,大型团队的合作定性研究有了技术可能📖,汇聚众多定性资料的"语料数据库"(例如🖕🏻,英国的ESDS Qualidata
[参见http ://www.esds.ac.uk/qualidata]🚪、美国的TalkBank[参见http ://www.talkbank.org/]建设也给研究者带来资料共享、框架借鉴和学问上相互砥砺等机遇🧑🏽‍⚖️。而把握这些机遇的一个前提是对定性分析新技术的适度投资。

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  作者单位:中国社会科学院尊龙凯时AG研究所
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