Nghiên cứu định tính và chương trình NVivo
Nghiên cứu định tính là một thuật ngữ áp dụng cho nhiều phương pháp xử lý những loại dữ liệu không cấu trúc và không thích hợp để đưa ra những kết quả dưới dạng con số. Người nghiên cứu sử dụng dạng dữ liệu này nhằm đạt được những hiểu biết mới về một hoàn cảnh, kinh nghiệm hoặc quá trình, từ những giải thích chi tiết trong ngôn ngữ riêng của người trả lời, hoặc những ghi chép của người nghiên cứu trên thực địa từ quan sát tham dự, hoặc những phát hiện từ các tài liệu.
Phân tích những dữ liệu như vậy đòi hỏi sự nhạy cảm đối với những chi tiết và hoàn cảnh, cũng như tìm tòi một cách chính xác những thông tin và những phương pháp thăm dò một cách cẩn thận các chủ đề, phát hiện và thử nghiệm các khuôn mẫu. Khung cảnh nghiên cứu quyết định sử dụng thời gian và mục tiêu. Trong một số khung cảnh nhấn mạnh đến sự hiểu biết hoàn toàn một quá trình theo thời gian, trong hoàn cảnh khác là đánh giá nhanh và những phát hiện nhanh và sự minh hoạ, ví dụ, những chủ đề trong các thảo luận nhóm.
Đa số chúng ta thường không biết khi nào nên sử dụng nghiên cứu định tính, khi nào sử dụng định lượng. Để có kết quả chính xác nhất, cả khảo sát định tính và định lượng đều nên được tiến hành. Dùng định tính để hỏi sâu, định lượng hỏi rộng, cho từng mục đích khác nhau. Dùng định tính trước để khám phá khách hàng, định lượng để kiểm định lại, hoặc định lượng trước để tìm ra những hướng đi tiềm năng, và dùng định tính để đào sâu lý do.
Những phương pháp này được sử dụng trong nhiều môn học khác nhau như khoa học xã hội, y học, nghiên cứu thị trường và kinh doanh, thông tin, luật pháp, nghiên cứu chính trị và lịch sử, lịch sử đời sống và đánh giá chính sách. Những phương pháp khác nhau đòi hỏi sử dụng những phương pháp xử lý và giải thích dữ liệu khác nhau. Một số (ví dụ hiện tượng luận, lý thuyết cơ bản, phân tích quá trình) đi tìm để tạo ra những hiểu biết và lý thuyết mới từ dữ liệu. Một số khoa học khác như nghiên cứu thực địa và dân tộc học, nghiên cứu hành động và phân tích mô hình), mục tiêu là mô tả sự phong phú và trình bày một cách sống động những hiểu biết mới. Một số nhà nghiên cứu định tính trong mỗi môn học này đã liên kết dữ liệu của họ với phân tích định tính. Nếu chúng ta chưa quen với những phương pháp này thì trước hết phải học các phương pháp đó trước khi bắt tay vào các nghiên cứu, vì những phương pháp khác nhau đòi hỏi những dạng dữ liệu khác nhau và cách xử lý dữ liệu khác nhau.
Mặc dù sự khác nhau này, các phương pháp đều có một đặc điểm chung. Nghiên cứu định tính luôn luôn đòi hỏi rằng người nghiên cứu thăm dò và giải thích các dữ liệu phức tạp một cách nhạy cảm, và tránh đưa ra những dữ liệu bằng số trước giai đoạn thực nghiệm. Phương pháp định tính luôn đòi hỏi người nghiên cứu thống kê những hiểu biết ngày càng tăng, tóm lại, những chú giải hoặc ghi chép trên thực địa. Nghiên cứu định tính thường xem dữ liệu như những thống kê các ý tưởng về những sự kiện nghiên cứu nào đó và phản ánh trong phương pháp luận.
Nvivo có những công cụ để giải quyết tất cả những dữ liệu định tính, trợ giúp kỹ thuật đòi hỏi bởi tất cả các phương pháp này. Nghiên cứu những dạng dữ liệu không phải bằng số, không cấu trúc đòi hỏi những phương pháp xây dựng chỉ số, tìm kiếm và lý thuyết hoá. Nghiên cứu định tính ít khi làm việc với một khối lượng cố định dữ liệu thu thập trước đó mà thường phải thay đổi và làm gia tăng những thống kê phong phú xây dựng từ những quan sát, phỏng vấn, phân tích tư liệu, tổng quan tư liệu và các sự kiện nghiên cứu khác. Nguồn dữ liệu thay đổi (ví dụ ghi chép thực địa, gỡ băng, tư liệu sao chép) và mang nhiều hình thức khác nhau (như văn bản, ảnh, băng, phim). Các kỹ thuật bao gồm cả thống kê và liên kết các ý tưởng theo nhiều cách, tìm kiếm và thăm dò các mô hình dữ liệu và ý tưởng. Như vậy, Nvivo được thiết kế để loại bỏ sự phân chia cứng nhắc giữa “dữ liệu” và “giải thích”. Nó đưa ra nhiều phương pháp để liên kết các bộ phận của dự án nghiên cứu, kết hợp sự phản ánh và thống kê dữ liệu.
Tóm lại, nghiên cứu định tính thường có hai mặt, tạo ra và quản lý sự phức tạp. Dự án nghiên cứu sẽ phát triển ngày càng phức tạp khi liên kết, mã hoá, định dạng và lập mô hình dữ liệu. Nhưng phần mềm này sẽ giúp chúng ta quản lý và tổng hợp những ý tưởng, cung cấp nhiều công cụ đẻ phân loại những hiểu biết về dữ liệu và đi đến câu trả lời cho những vấn đề nghiên cứu.
Cuốn sách này sẽ không chỉ cho người đọc định vị nghiên cứu trong một phạm vi các phương pháp luận, nhưng khi dự án được hình thành, nó sẽ giúp chúng ta tìm những công cụ phù hợp trong phần mềm này.
Những nhà nghiên cứu định tính ít khi làm việc với một khối lượng cố định dữ liệu thu thập trước đó. Dù dùng phương pháp nào, chúng ta cũng phải biến đổi dữ liệu và làm gia tăng sự phong phú của dữ liệu từ những quan sát, phỏng vấn, phân tích tư liệu, tổng quan tư liệu, và thông tin từ những nghiên cứu khác. Các nguồn tư liệu thay đổi (ví dụ, ghi chép trên thực địa, gỡ băng phỏng vấn, các tài liệu sao chép) cũng như hình thức (ví dụ, văn bản, ảnh, băng, phim). Nvivo cung cấp nhiều công cụ để xử lý dữ liệu và thông tin, mã hoá một cách trực quan hoặc theo các phạm trù, chú giải và đi vào các nguồn thông tin một cách chính xác.
Các nhà nghiên cứu định tính cũng làm việc với những ý tưởng về các sự kiện nghiên cứu này ngày càng tăng. Nvivo có những công cụ để thống kê và liên kết những ý tưởng theo nhiều cách, tìm kiếm và thăm dò các mô hình dữ liệu và các ý tưởng. Nó cũng đưa ra nhiều cách để liên kết các bộ phận của dự án. Khi chúng ta kết nối, mã hoá, định dạng và lập mô hình dữ liệu, phần mềm sẽ giúp ta quản lý và tổng hợp các ý tưởng, xây dựng và thử nghiệm các câu trả lời đối với vấn đề nghiên cứu.
Nếu chúng ta chưa quen với các phương pháp nghiên cứu định tính, đọc các phương pháp này và đặc biệt định vị dự án nghiên cứu trong một phạm vi rộng lựa chọn các phương pháp xử lý và giải thích dữ liệu là cần thiết. Cuốn sách này không mô tả hoặc đánh giá các phương pháp định tính khác nhau, hoặc dạy sử dụng các phương pháp này như thế nào. Phần mềm này chỉ giúp người nghiên cứu những gì họ muốn thực hiện.
Để giới thiệu bản đồ phương pháp luận và các kỹ thuật nghiên cứu định tính, thiết kế cho những người mới nghiên cứu, xem Janice M. Morse và Lyn Richards, (2002) Readme first for a user's Guide to Qualitative Methods, Sage Publication Thousand Oaks.
(Sưu tầm)
