Làm cách nào để bạn phân tích lượng lớn dữ liệu định tính thu được thông qua quan sát của người tham gia, phỏng vấn sâu, hội thảo nhóm, câu chuyện được ghi lại, video hoặc tài liệu hỗ trợ? Một trong những kỹ thuật phân tích dữ liệu dạng văn bản này là lý thuyết có cơ sở (*) (lý thuyết có cơ sở) – một kỹ thuật quy nạp giúp giải thích dữ liệu được lưu trữ về các hiện tượng. hiện tượng xã hội nhằm xây dựng lý thuyết về hiện tượng.
Lý thuyết cơ sở đôi khi có thể được dịch sang tiếng Việt: lý thuyết tiềm ẩn; lý thuyết dựa trên dữ liệu (n.d).
Kỹ thuật này được phát triển bởi Glaser và Strauss (1967) khi họ đưa ra phân tích so sánh liên tục trong các nghiên cứu xây dựng lý thuyết của họ. Strauss và Corbin (1990) đã hoàn thiện hơn cách tiếp cận này khi họ đề xuất các kỹ thuật mã hóa cụ thể (mã hóa — quá trình phân loại các nhóm dữ liệu dạng văn bản thành các nhóm ngữ nghĩa (khái niệm), danh mục và mối quan hệ). Trong quá trình nghiên cứu, các lý thuyết sẽ được xây dựng dựa trên dữ liệu quan sát thực nghiệm, đó là lý do tại sao kỹ thuật này được đặt tên là lý thuyết nền (hay lý thuyết hướng dữ liệu). Để đảm bảo rằng các lý thuyết chỉ được hình thành trên thông tin quan sát được, lý thuyết nền đòi hỏi nhà nghiên cứu phải loại bỏ tất cả các phỏng đoán hoặc thành kiến ban đầu. Bắt đầu phân tích dữ liệu và để dữ liệu định hình lý thuyết.
strauss và corbin (1998) mô tả ba kỹ thuật mã hóa để phân tích dữ liệu dạng văn bản: mật mã mở, mật mã trục và mật mã chọn lọc. Mã hóa mở (Mã hóa mở) là một quy trình giúp xác định các khái niệm hoặc ý tưởng quan trọng ẩn trong dữ liệu văn bản có thể liên quan đến hiện tượng đang nghiên cứu. Người tìm kiếm đọc từng dòng dữ liệu thời gian thực để phát hiện các sự kiện, tập, suy nghĩ, hành động, nhận thức và các tương tác liên quan rời rạc; chúng sẽ hình thành các khái niệm (do đó là mã của cuộc sống). Mỗi khái niệm được liên kết với một phần cụ thể của văn bản, được gọi là đơn vị mã, để kết hợp sau này.
Một số khái niệm có thể được diễn đạt đơn giản và rõ ràng, trong khi những khái niệm khác có thể phức tạp, không rõ ràng và được những người tham gia khác nhìn nhận theo cách khác nhau. Các đơn vị mã hóa có thể thay đổi theo các khái niệm được tham chiếu. Các khái niệm đơn giản như “quy mô tổ chức” có thể chỉ chứa một vài từ trong văn bản, trong khi các khái niệm phức tạp như “sứ mệnh tổ chức” có thể kéo dài nhiều trang. Các khái niệm có thể được đặt tên bằng cách sử dụng quy ước đặt tên riêng của nhà nghiên cứu hoặc các nhãn tiêu chuẩn hóa từ các nghiên cứu trước đó. Khi một tập hợp các khái niệm cơ bản được xác định, các khái niệm này có thể được sử dụng để mã hóa phần còn lại của dữ liệu mà không bỏ qua việc tìm kiếm các khái niệm mới và tinh chỉnh. Theo định nghĩa, điều quan trọng là phải xác định các đặc điểm dễ nhận biết, duy nhất của từng khái niệm, chẳng hạn như kích thước, màu sắc hoặc mức độ của khái niệm (ví dụ: cao hoặc thấp), để các khái niệm tương tự có thể được nhóm lại với nhau sau này. Kỹ thuật mã hóa này được gọi là “mở” bởi vì các nhà nghiên cứu cởi mở và tích cực tìm kiếm các khái niệm mới liên quan đến các hiện tượng quan tâm.
Phân nhóm
Tiếp theo, các khái niệm tương tự được nhóm thành các cấp cao hơn được gọi là danh mục. Trong khi các khái niệm có thể được tìm thấy trong ngữ cảnh, các nhóm con có xu hướng rộng hơn, tổng quát hơn và cuối cùng phát triển thành các cấu trúc trong các dự án xây dựng lý thuyết. Để tạo thành các nhóm con, cần phải giảm số lượng các khái niệm. Để làm được điều này, các nhà nghiên cứu phải xác định những câu hỏi chính về hiện tượng đang nghiên cứu bằng cách phác thảo một “bức tranh lớn” làm nổi bật những vấn đề này.
Các cụm có thể được hình thành theo nhiều giai đoạn, ví dụ: đầu tiên nhóm các khái niệm thành các cụm và sau đó nhóm các cụm thành các nhóm con. Các danh mục được đề cập trong các nghiên cứu trước đây có thể được sử dụng để đặt tên cho các phân nhóm này, đặc biệt nếu mục tiêu của nghiên cứu là mở rộng các lý thuyết hiện có. Tuy nhiên, cần hết sức thận trọng khi sử dụng các danh mục cũ hơn, vì chúng có thể đi kèm với sự khôn ngoan thông thường và các định kiến phổ biến.
Đối với mỗi nhóm con, cần phải phân biệt các đặc điểm hoặc thuộc tính của nhóm con từ các khía cạnh khác nhau của nó. Khía cạnh đề cập đến giá trị bền bỉ lâu dài của một đối tượng địa lý. Ví dụ: nhóm con “phương tiện giao tiếp” có thể có tính năng “tốc độ” và tính năng “tốc độ” này có thể có một số thứ nguyên, chẳng hạn như nhanh, trung bình hoặc chậm. Sự phân loại này giúp phân biệt giữa các loại phương tiện truyền thông khác nhau và cho phép các nhà nghiên cứu xác định các mẫu trong dữ liệu, chẳng hạn như phương tiện nào được sử dụng. Để làm nhiệm vụ gì.
Giai đoạn thứ hai của quá trình xây dựng lý thuyết là mã hóa trục (mã hóa trục), trong đó các nhóm con và cụm được kết hợp để tạo thành các mối quan hệ nhân quả hoặc giả thuyết mà lý thuyết có thể giải thích hiện tượng quan tâm. Mặc dù khác với Mã hóa mở, Mã hóa trục có thể được thực hiện đồng thời với Mã hóa mở. Mối quan hệ giữa các nhóm con có thể được nhìn thấy rõ ràng từ dữ liệu, nhưng cũng có thể được ẩn và tinh vi. Trong trường hợp mối quan hệ không rõ ràng, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng các lược đồ mã hóa (thường được gọi là “mô hình mã hóa”) để xác định đâu là điều kiện (điều kiện – tình huống bao gồm hiện tượng đang nghiên cứu) và đâu là hành động / tương tác – các Phản ứng riêng lẻ và tương tác với các sự kiện trong những điều kiện cụ thể) và hậu quả là gì (hệ quả – hậu quả của hành động). Một khi các điều kiện, tương tác và kết quả được xác định, các lập luận lý thuyết bắt đầu xuất hiện và các nhà nghiên cứu có thể bắt đầu giải thích tại sao hiện tượng xảy ra và trong điều kiện nào nó dẫn đến hậu quả nào.
Giai đoạn thứ ba và cuối cùng của quá trình xây dựng lý thuyết là mã hóa chọn lọc (mã hóa chọn lọc), xác định nhóm con trung tâm (hoặc biến cốt lõi) và sau đó liên kết một cách có hệ thống, logic với các nhóm con khác. Một danh mục trung tâm có thể được phát triển từ sự kết hợp của các danh mục con hiện có. Việc thu thập dữ liệu mới có chọn lọc là cần thiết để củng cố nhóm con trung tâm và mối quan hệ của nó với các nhóm con khác (đây có thể là một lý thuyết sơ bộ).
Mã hóa có chọn lọc làm giảm phạm vi phân tích và tăng tốc quá trình phân tích. Đồng thời, các nhà nghiên cứu phải chú ý đến sự xuất hiện của các danh mục mới trong dữ liệu mới liên quan đến các hiện tượng quan tâm (liên quan đến mã hóa mở), điều này có thể giúp phát triển thêm các lý thuyết. Do đó, mã hóa mở, mã hóa trục và mã hóa chọn lọc có thể được thực hiện đồng thời. Việc mã hóa dữ liệu mới và phát triển lý thuyết phải tiếp tục cho đến khi đạt đến độ bão hòa lý thuyết, tức là khi dữ liệu bổ sung không tạo ra bất kỳ thay đổi đáng kể nào. Bất kỳ nhóm con trung tâm nào và mối quan hệ của chúng.
Quá trình “so sánh liên tục” đề cập đến việc sắp xếp lại theo trình tự, tổng hợp và lọc các nhóm con, mối quan hệ và giả thuyết. Quá trình này dựa trên sự hiểu biết sâu sắc và mối quan hệ qua lại của bốn hành vi: (1) so sánh các dữ kiện / văn bản liên quan đến từng danh mục (để củng cố danh mục), (2) hợp nhất các danh mục và thuộc tính của chúng, (3) phân vùng, lựa chọn lý thuyết ( tập trung vào các khái niệm cốt lõi và bỏ qua những khái niệm ít liên quan hơn), và (4) hình thành một lý thuyết (sử dụng các kỹ thuật như đánh giá, tường thuật và sơ đồ được thảo luận trong chương tiếp theo).
Có một nhóm con trung tâm không có nghĩa là tất cả các nhóm con khác có thể được liên kết dễ dàng xung quanh tiêu đề con đó. Để xác định các điều kiện, tương tác hoặc kết quả của các nhóm trung tâm, Strauss và Corbin (1990) đề xuất sử dụng một số kỹ thuật tổng hợp, chẳng hạn như tường thuật, nhận xét và đồ thị. Trong một cốt truyện, các nhóm con và các mối quan hệ được sử dụng để giải thích và sửa đổi các câu chuyện kể về các hiện tượng quan sát được. Bài đánh giá là bài luận lý thuyết chứa đựng các khái niệm và mối quan hệ cơ bản được xác định trong quá trình phân tích lý thuyết nền tảng và là công cụ quan trọng để khám phá và tinh chỉnh các ý tưởng trong quá trình này. Một kỹ thuật để khám phá các mẫu mối quan hệ giữa các nhóm con bằng cách sử dụng từng cặp bảng, cặp biểu đồ, cặp số hoặc các hiển thị mô tả khác trong một thiết lập lý thuyết. Bản đồ khái niệm là biểu diễn đồ họa của các khái niệm và mối quan hệ của chúng (ví dụ, sử dụng các hộp và mũi tên). Các khái niệm cơ bản thường được đặt trên một hoặc nhiều tờ giấy, bảng đen hoặc sử dụng chương trình phần mềm đồ họa, được liên kết với nhau bằng các mũi tên và được điều chỉnh cho phù hợp nhất với dữ liệu thu thập được. mười.