[社研W8]從文字中找出社會意義-質化資料分析
本次上課的重點，是談質化與量化資料分析的相似性及相異性、質化資料分析的編碼與相關概念形成、質化資料分析策略，以及質化資料分析軟體介紹。
先從質化研究與量化研究的相異性來比較，有四個相異之處：
1.從基礎來看：質化研究比較不標準化，一開始很少知道資料特性且通常是歸納的。量化研究則是從特殊的、標準化的資料分析技術中加以選擇，其基礎是應用數學。
2.從資料分析的階段來看：質化研究蒐集資料階段即開始資料分析，且遍佈在各個研究階段。量化研究等所有資料蒐集完成並轉換成數字後才進行資料分析。
3.從和社會理論的關係來看：質化研究以舉出實證而不以檢驗假設的方式來顯示理論、概化或詮釋是可信的。量化研究操作代表實證事實的數據，以檢驗變項建構間抽象的假設。
4.從抽象化的程度來看：質化研究比統計分析不那麼抽象且更接近原始資料。是以文字的形式呈現、相對是比較不精確、模糊、以脈絡為基礎而有較多意義。 量化研究運用變項間統計關係的符號語言來討論因果關係。假設社會生活是可以用數字來測量的。
而談到兩種研究的相似性上，有以下四個相似點：
1. 兩種分析形式都包含推論(infer)：皆以證據為基礎透過判斷運用合理化而導致結論。
2. 兩種分析形式都包含了公開的方法或過程：研究者都蒐集大量資料，描述資料如何蒐集並加以解釋，且在某種程度上呈現研究設計。
3. 兩種分析形式都以比較為中心：確認證據本身多重的過程、原因、特質或機制，然後找尋相似性和相異性。
4. 兩種分析形式都努力避免錯誤、有問題的結論及誤導的推論。
老師接著從以下三個方向討論質化研究的概念化：
1.淬取紮根在資料中的概念，而非在資料蒐集或分析之前即將變項概念化。
2.藉由納入類別來分析資料，以序列將概念彼此連結後，呈現反向組合，或將類似概念或理論交織在一起。
3.在質化研究中，想法和證據是相互依賴的，是由資料和理論所定義。透過分析情境，研究者組織資料並同時應用以創造或點出個案特殊之處。
接著談論到三種質化資料編碼的方式。首先是開放式編碼(Open coding)，此種編碼方式是研究者檢閱資料以濃縮成初步的分析類別或編碼之第一步驟。而開放式編碼讓資料內部的主題浮現出來，這些主題通常是低度抽象化的階段，且來自研究者最初的研究問題、文獻中的概念、社會場域中人們使用的詞彙，或是資料融合後所激盪出來的新想法。如果以較具彈性的態度加以運用，則理論架構會有幫助。
其次是主軸式編碼(Axial coding)，此種編碼方式是研究者組織編碼並將之聯結且發現主要分析概念的第二個編碼階段。在開放式編碼階段，研究者聚焦於實際的資料並賦予每個主題編碼的標籤。此時的重點並非是找出主題間的連結，或是闡述主題所呈現的概念。但是在主軸式編碼階段，研究者的基本任務是檢視最初的編碼或概念，並朝向概念或主題的組織及主要概念的主軸移動。在主軸式編碼期間，研究者會追問原因和結果、條件和互動、策略和歷程，並尋找群集的類別或概念。例如，將現有概念再分成次類別或次面向，將相關的概念合併成一般性的概念，或是將類別、地理區域或主題關係加以組織成感興趣的主要主題。
選擇性編碼(Selective coding)是研究者檢視先前編碼以辨認和選擇支持概念化編碼類別的資料，也是質化資料編碼的最後階段。通常於概念發展完成，並開始組織幾個核心概念的全面分析後進行。研究者選擇性地觀察描述主題的個案或資料，並且進行比較與對照。再選擇性編碼階段，研究者會撰寫田野筆記並查找不同之處。
在編碼的歷程中，老師談到兩種編碼及概念形成的建構方式，第一種是撰寫分析備忘錄(Analytic memo)，包括了依日期或資料來源加以組織的資料筆記，以及依概念或主題歸檔的分析備忘錄，以及依目的歸檔的其他檔案，再整理成最終的報告。第二種是表面事實(Outcropping)，也就是透過質化資料分析來檢視並組織所觀察到的資料，對於社會世界的概念和理論不僅可以反映現實的表面層次，更重要的是反映人們無法看到的、表面之下的深層結構和運作的力量。
在編碼之後，老師談到質化資料分析(Data analysis)。資料分析指在資料中尋找類型，包括重複發生的行為、目標、階段或想法。一旦確認了類型之後，研究者就以社會學理論或發生的場景來詮釋。這使得研究者從歷史事件或社會情境的描述，移動至對其意義的一般性詮釋。下圖為質化資料分析的策略與歷程：
而質化資料的分析，有以下幾種方法：
1.理想型(Ideal type)：
(1)理想型指的是社會關係或心智的抽象化。是和能夠進行比較的資料或「現實」相反的純粹標準。研究者從對照脈絡(Contrast contexts)及類比(Analogies)兩種方法來運用理想型。
(2)研究者以對照脈絡的方式來強調不同個案的特殊性與獨特性。
(3)而類比是將大量細節進行概念上的重新建構，重新納入系統的形式中。
2.連續的近似值(Successive Approximation)：
(1)此種方法不斷循環或重複步驟，直到最後的分析。在每個階段，證據和理論彼此形塑。研究者從證據抽象化創造新的概念，並修正概念使之更符合證據。
(2)因為修正的概念和和模型透過不斷修正而接近全部證據，因此稱為連續的近似值。
3.舉例法(Illustrative method)：
(1)研究者將理論概念來組織資料，並視這些理論為「空盒子 」，看所蒐集到的證據能否將其填滿。
(2)舉例法有兩種型式：一種是顯示理論模型以指出特殊個案或單一情境。第二種則是將多重個案(單位或時間區間)並置的模式平行示範。
4.範疇分析(Domain analysis)：
(1)研究者將文化情境定位成一個範疇(Domain)。文化情境是指有組織的想法或概念。
(2)範疇有表面名稱(範疇的名稱)、實質名稱(範疇的次類型或一部份)，以及語意上的關係(實質名稱在邏輯上是怎樣和範疇連在一起的)等三部份。
(3)範疇可分為以下三種：
a.通俗範疇(folk domain)：包括在社會情境中成員的用語。
b.混合範疇(mixed domain)：包括通俗範疇之外，研究者再加上自己的概念或標籤。
c.分析範疇(analytic domain)：包括研究者和社會理論的詞彙。
5.分析比較(Analytic Comparison)：
(1)分析比較之質化分析分析法中，以一致法(method of agreement)和差異法(method of difference)為基礎。
(2)一致法：著重研究者注意甚麼是個案間所共通的，研究者尋找一個或更多個共通的原因來解釋所有個案共通的結果。
(3)差異法：研究者先找出在許多方面類似，但在關鍵部分有差異的個案，並凸顯出那些結果與原因類似的個案，以及有差異的個案。
6.敘事分析(Narrative Analysis)：
(1)敘事是指(1)說故事(2)一種移動變遷或進程(3)在複雜精細之脈絡中的互動與聯結(4)包括從事行動與改變的個人或群體(5)連貫性，或整個歷程(6)一連串事件的時序。
(2)敘事分析的特徵：途徑相依(path dependency)、週期化(periodization)、歷史的機遇(Historical Contingency) 。
7.反面個案方法(Negative Case Method)：
在質化資料中沒有在其中的資料也可能有分析的資料，以下是常見的負面證據：
(1)未曾發生的事件。
(2)人口群未察覺的事件。
(3)對象群想掩蓋的事件。
(4)司空見慣而被忽略的事件。
(5)研究者先入為主觀念的影響。
(6)沒有意識地忽略報導。
(7)有意識地忽略報導。
最後，老師提到幾種質化資料運用軟體：
(1)可以發現相近的、拼錯字的、發音相近的或同義字的文本復原軟體：如Metamorph和ZyIndex。
(2)對搜尋結果組織或分類的以文本為基礎的管理程式：如askSam和Folio VIEWS。
(3)可在文件的每一行、句子、段落或一大塊中附加編碼或組織編碼的編碼/復原程式：如Kwalitan和Ethnograph。
(4)以編碼為基礎的理論建構程式：如根據事件邏輯關連性顯示出事件的ETHNO、運用布爾邏輯或代數分析個案特質的QCA和NUD*IST。
(5)可以協助研究者組織對於資料的概念或想法的概念網絡建構程式： 如MetaDesign和SemNet。
(6)事件結構分析：如以圖表協助質化分析的Broadbent。
對於本次的上課內容，我有以下的想法：
首先，由於編碼方式與資料分析有些部分有相同之處，而且資料分析在解釋上的詞彙感覺有些深奧還有待理解，因此在應用上，可能需要以真正的質化研究報告舉例分析，比較容易了解。其次，在質化研究的軟體介紹上，由於沒有實際操作，也無法習得這些軟體的操作與用途，加上中文與英文結構不同，不知道國內是否有處理中文質化資料的好用軟體，還有待請老師引介。最後，質化資料編碼與分析的歷程，真的需要研究者發揮敏銳的觀察力以及抽絲剝繭的能力，方能夠同其所同，異其所異，除了在已知所見的事件上加以分析歸納之外，更要注意到未發現或覺察到的反面證據，才有辦法從冷冰冰的文字中找出其社會意義，讓研究者在研究中進行資料的描述或推論。
先從質化研究與量化研究的相異性來比較，有四個相異之處：
1.從基礎來看：質化研究比較不標準化，一開始很少知道資料特性且通常是歸納的。量化研究則是從特殊的、標準化的資料分析技術中加以選擇，其基礎是應用數學。
2.從資料分析的階段來看：質化研究蒐集資料階段即開始資料分析，且遍佈在各個研究階段。量化研究等所有資料蒐集完成並轉換成數字後才進行資料分析。
3.從和社會理論的關係來看：質化研究以舉出實證而不以檢驗假設的方式來顯示理論、概化或詮釋是可信的。量化研究操作代表實證事實的數據，以檢驗變項建構間抽象的假設。
4.從抽象化的程度來看：質化研究比統計分析不那麼抽象且更接近原始資料。是以文字的形式呈現、相對是比較不精確、模糊、以脈絡為基礎而有較多意義。 量化研究運用變項間統計關係的符號語言來討論因果關係。假設社會生活是可以用數字來測量的。
而談到兩種研究的相似性上，有以下四個相似點：
1. 兩種分析形式都包含推論(infer)：皆以證據為基礎透過判斷運用合理化而導致結論。
2. 兩種分析形式都包含了公開的方法或過程：研究者都蒐集大量資料，描述資料如何蒐集並加以解釋，且在某種程度上呈現研究設計。
3. 兩種分析形式都以比較為中心：確認證據本身多重的過程、原因、特質或機制，然後找尋相似性和相異性。
4. 兩種分析形式都努力避免錯誤、有問題的結論及誤導的推論。
老師接著從以下三個方向討論質化研究的概念化：
1.淬取紮根在資料中的概念，而非在資料蒐集或分析之前即將變項概念化。
2.藉由納入類別來分析資料，以序列將概念彼此連結後，呈現反向組合，或將類似概念或理論交織在一起。
3.在質化研究中，想法和證據是相互依賴的，是由資料和理論所定義。透過分析情境，研究者組織資料並同時應用以創造或點出個案特殊之處。
接著談論到三種質化資料編碼的方式。首先是開放式編碼(Open coding)，此種編碼方式是研究者檢閱資料以濃縮成初步的分析類別或編碼之第一步驟。而開放式編碼讓資料內部的主題浮現出來，這些主題通常是低度抽象化的階段，且來自研究者最初的研究問題、文獻中的概念、社會場域中人們使用的詞彙，或是資料融合後所激盪出來的新想法。如果以較具彈性的態度加以運用，則理論架構會有幫助。
其次是主軸式編碼(Axial coding)，此種編碼方式是研究者組織編碼並將之聯結且發現主要分析概念的第二個編碼階段。在開放式編碼階段，研究者聚焦於實際的資料並賦予每個主題編碼的標籤。此時的重點並非是找出主題間的連結，或是闡述主題所呈現的概念。但是在主軸式編碼階段，研究者的基本任務是檢視最初的編碼或概念，並朝向概念或主題的組織及主要概念的主軸移動。在主軸式編碼期間，研究者會追問原因和結果、條件和互動、策略和歷程，並尋找群集的類別或概念。例如，將現有概念再分成次類別或次面向，將相關的概念合併成一般性的概念，或是將類別、地理區域或主題關係加以組織成感興趣的主要主題。
選擇性編碼(Selective coding)是研究者檢視先前編碼以辨認和選擇支持概念化編碼類別的資料，也是質化資料編碼的最後階段。通常於概念發展完成，並開始組織幾個核心概念的全面分析後進行。研究者選擇性地觀察描述主題的個案或資料，並且進行比較與對照。再選擇性編碼階段，研究者會撰寫田野筆記並查找不同之處。
在編碼的歷程中，老師談到兩種編碼及概念形成的建構方式，第一種是撰寫分析備忘錄(Analytic memo)，包括了依日期或資料來源加以組織的資料筆記，以及依概念或主題歸檔的分析備忘錄，以及依目的歸檔的其他檔案，再整理成最終的報告。第二種是表面事實(Outcropping)，也就是透過質化資料分析來檢視並組織所觀察到的資料，對於社會世界的概念和理論不僅可以反映現實的表面層次，更重要的是反映人們無法看到的、表面之下的深層結構和運作的力量。
在編碼之後，老師談到質化資料分析(Data analysis)。資料分析指在資料中尋找類型，包括重複發生的行為、目標、階段或想法。一旦確認了類型之後，研究者就以社會學理論或發生的場景來詮釋。這使得研究者從歷史事件或社會情境的描述，移動至對其意義的一般性詮釋。下圖為質化資料分析的策略與歷程：
而質化資料的分析，有以下幾種方法：
1.理想型(Ideal type)：
(1)理想型指的是社會關係或心智的抽象化。是和能夠進行比較的資料或「現實」相反的純粹標準。研究者從對照脈絡(Contrast contexts)及類比(Analogies)兩種方法來運用理想型。
(2)研究者以對照脈絡的方式來強調不同個案的特殊性與獨特性。
(3)而類比是將大量細節進行概念上的重新建構，重新納入系統的形式中。
2.連續的近似值(Successive Approximation)：
(1)此種方法不斷循環或重複步驟，直到最後的分析。在每個階段，證據和理論彼此形塑。研究者從證據抽象化創造新的概念，並修正概念使之更符合證據。
(2)因為修正的概念和和模型透過不斷修正而接近全部證據，因此稱為連續的近似值。
3.舉例法(Illustrative method)：
(1)研究者將理論概念來組織資料，並視這些理論為「空盒子 」，看所蒐集到的證據能否將其填滿。
(2)舉例法有兩種型式：一種是顯示理論模型以指出特殊個案或單一情境。第二種則是將多重個案(單位或時間區間)並置的模式平行示範。
4.範疇分析(Domain analysis)：
(1)研究者將文化情境定位成一個範疇(Domain)。文化情境是指有組織的想法或概念。
(2)範疇有表面名稱(範疇的名稱)、實質名稱(範疇的次類型或一部份)，以及語意上的關係(實質名稱在邏輯上是怎樣和範疇連在一起的)等三部份。
(3)範疇可分為以下三種：
a.通俗範疇(folk domain)：包括在社會情境中成員的用語。
b.混合範疇(mixed domain)：包括通俗範疇之外，研究者再加上自己的概念或標籤。
c.分析範疇(analytic domain)：包括研究者和社會理論的詞彙。
5.分析比較(Analytic Comparison)：
(1)分析比較之質化分析分析法中，以一致法(method of agreement)和差異法(method of difference)為基礎。
(2)一致法：著重研究者注意甚麼是個案間所共通的，研究者尋找一個或更多個共通的原因來解釋所有個案共通的結果。
(3)差異法：研究者先找出在許多方面類似，但在關鍵部分有差異的個案，並凸顯出那些結果與原因類似的個案，以及有差異的個案。
6.敘事分析(Narrative Analysis)：
(1)敘事是指(1)說故事(2)一種移動變遷或進程(3)在複雜精細之脈絡中的互動與聯結(4)包括從事行動與改變的個人或群體(5)連貫性，或整個歷程(6)一連串事件的時序。
(2)敘事分析的特徵：途徑相依(path dependency)、週期化(periodization)、歷史的機遇(Historical Contingency) 。
7.反面個案方法(Negative Case Method)：
在質化資料中沒有在其中的資料也可能有分析的資料，以下是常見的負面證據：
(1)未曾發生的事件。
(2)人口群未察覺的事件。
(3)對象群想掩蓋的事件。
(4)司空見慣而被忽略的事件。
(5)研究者先入為主觀念的影響。
(6)沒有意識地忽略報導。
(7)有意識地忽略報導。
最後，老師提到幾種質化資料運用軟體：
(1)可以發現相近的、拼錯字的、發音相近的或同義字的文本復原軟體：如Metamorph和ZyIndex。
(2)對搜尋結果組織或分類的以文本為基礎的管理程式：如askSam和Folio VIEWS。
(3)可在文件的每一行、句子、段落或一大塊中附加編碼或組織編碼的編碼/復原程式：如Kwalitan和Ethnograph。
(4)以編碼為基礎的理論建構程式：如根據事件邏輯關連性顯示出事件的ETHNO、運用布爾邏輯或代數分析個案特質的QCA和NUD*IST。
(5)可以協助研究者組織對於資料的概念或想法的概念網絡建構程式： 如MetaDesign和SemNet。
(6)事件結構分析：如以圖表協助質化分析的Broadbent。
對於本次的上課內容，我有以下的想法：
首先，由於編碼方式與資料分析有些部分有相同之處，而且資料分析在解釋上的詞彙感覺有些深奧還有待理解，因此在應用上，可能需要以真正的質化研究報告舉例分析，比較容易了解。其次，在質化研究的軟體介紹上，由於沒有實際操作，也無法習得這些軟體的操作與用途，加上中文與英文結構不同，不知道國內是否有處理中文質化資料的好用軟體，還有待請老師引介。最後，質化資料編碼與分析的歷程，真的需要研究者發揮敏銳的觀察力以及抽絲剝繭的能力，方能夠同其所同，異其所異，除了在已知所見的事件上加以分析歸納之外，更要注意到未發現或覺察到的反面證據，才有辦法從冷冰冰的文字中找出其社會意義，讓研究者在研究中進行資料的描述或推論。
