【科研指导】质性研究方法小课堂（四）

技术的革新不仅带来了生活的便利，同时也带来了研究的革命。质性研究人员如何利用电脑来管理庞大的数据？尤其是如何在团队合作的情况下对相关数据进行存档、管理和分类？本章详细介绍了利用电脑对质性数据进行管理应该注意的事项。

目前，质性研究中的数据管理可以通过电脑建立文档、对零散的原始数据（raw data）进行归类来实现。良好的数据管理可以使研究人员更容易找到原始数据的位置，为以后的数据分析节省时间。研究人员对数据管理不善通常有如下表现：1）不知道已经收集了多少种研究数据，也不知道某种质性研究数据的数量（如访谈转写数据）；2）没有系统整理过数据，如访谈转写文件和观察笔记等零散地分布在电脑的多个文件夹中；3）文件夹的名称混乱；4）需要某段研究数据时，不能准确地找到该段数据。

7.1 数据的有效管理

随着电脑的广泛应用，质性研究的数据管理变得轻松而简洁。通过电脑对质性数据进行管理主要应注意以下几个方面：

1）文件名

在电脑中使用正确的文件名对数据进行管理，这样后期的数据分析更为简便。

2）数据库的基本结构

随着对数据的前期处理和编码的逐步建立，各种编码之间的关系也会逐渐清晰。因此，使用简单的编码体系建立一个基本的数据管理结构有利于后期的数据分析。例如，进行中国移民儿童的读写活动研究时，盛静（Sheng，2009）使用了两个重要的编码，即“读写实践”（literacy practices）和“读写活动”（literacy activities）。两者之间的关系在于“读写实践”是由多个“读写活动”组成的。因此，盛静就根据这两个编码建立了一个基本的数据管理结构（如图7.1），管理来自于三名研究对象（明、颖和苏）的数据，并且使电脑中的文件夹名与以下的结构图中的栏目名相对应。

3）交叉引用

电脑中，文件夹与文件夹之间以及数据与数据之间是相互关联的。研究人员有时需要使用备忘录（memo）来随时提醒文档或文件之间的关联。因此，在母文件夹下建立多个备忘文档用于提醒自己某些数据之间的关联也非常重要。

7.2 文本数据的处理

质性分析中，最常用的数据形式是文本（text）。各类数据中，文件、书籍与杂志、电子邮件、田野数据等都是自然地以“文本”的形式呈现；而音频数据通常会被处理成“文本”（text）的形式，这个过程统称为“转写”（transcribe）。转写后的文本称为“转写稿”。转写是耗时耗力的工作。研究人员花在转写上的时间大约是音频时长的四到六倍。因此，“多量少次”地进行转写工作是比较务实的方法。

7.3 影像资料的处理

很多情况下，研究人员会随身携带录像机进入课堂，对课堂教学的过程进行视频录像。并在研究初期对视频录像进行简单的处理。处理后的视频数据还需根据研究概念和理论，以及建立的编码索引和编码阶层进行重新分类和组合。根据不同的研究理论，相同研究数据的呈现形式会有差别。

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