用得好理论,你才能成为实证文章写作高手
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Source: 知乎“刀熊说说”。
Theory和data 应该是互相依赖而生存的。Theory应该是验证data的指导、依据、来源; 而检验data的目的应该是指向theory、 构建theory、弥补现有theory的不足和提升theory的完整性。(非常重要!)
Theory本身的建立和完善并不是目的,它是为了指导实践的(data); 而testdata (检验数据) 本身也不是目的,它是为了进一步提升理论的。
如果一个theory对现实完全没有任何指导意义,它就不是一个有用的theory; 而如果data对理论完全没有任何建设意义, 它也不会是有用的data.
我们在收集数据、检验数据时,我们所检验的问题和逻辑应该是基于现有理论的。这又回到写好文献综述的两个要点这篇文章里所打的比喻,如果你只有data而不能跟theory结合,就好像你闯进一个聚集了一堆高人的屋子,屋子里的人都在高谈阔论,他们彼此之间都颇为熟食,而你是新人,如果你想加入他们的对话让他们听听你的意见,就要先听他们在关注什么,说什么,怎么说的,然后把自己要说的跟他们的大对话联系起来。你的观点不需要跟所有人的观点都有重合,但你至少要跟某几个人的观点联系上,既有连结又有创新。
我们得出的数据分析结果和相关讨论,应该是为了重新指向理论、进一步建设理论的。提出问题、收集数据、分析数据、呈现结果---这些过程本身并不具多大的意义,最大的意义是你的研究能否“improve existing theory” (提升现有理论). ---这一点,也是一篇论文能否发表和发表到什么类型期刊的重要指标。社会科学虽然不像自然科学一样有统一的范式,但构建理论是学术研究重要的目标。你的数据结果在多大程度上改进了现有理论的认知是衡量你研究贡献大小的重要指标。所以好的论文在文章的discussion 部分必须重新指向theory,突出文章贡献的讨论。
比如,在设计研究问题时,我们应该想到这个研究问题是在验证哪些理论?或是至少跟哪些理论的文献相关?
比如在设计研究假设的时候,我们要问,我们为什么做出这样的假设?有哪些理论能支持我们做出这样的假设,而不是反方向的变量关系?
比如在写报告的时候,我们要问,我们的研究结果证明了哪些理论?没有证明哪些理论?如何增进了我们对某个理论的现有认知?
在看到一组二手数据时能够顺利判断出它能用于验证和建设哪个theory,或者它能不能用来建设理论;
在解答一个实证研究的问题时能够明确知道其对应和依托的theory以及相关文献都有哪些(脑中有框架,心里不害怕);
在动笔写实证文章的时候能够在文章的各个环节紧密结合theory---比如写文章重要性的时候突出它是怎样弥补现有theory gap的,写研究假设的时候指出哪些理论支撑了该研究假设的做出,以及分析完数据写”discussion and implications”这个部分的时候指出你的数据结果如何为理论建设做出了贡献。
Resource dependency theory:该理论的主要观点是组织都不是独立的,组织要依赖其它组织的资源得以生存和获得成功;如果组织A依赖组织B的资源,组织B的power就会增加;如果组织A降低对组织B的依赖,组织A的power就会增加,不确定性就会降低。---所以为了长期生存和成功,根据该理论,一个组织应该尽量降低自己对别人的依赖,而增加别人对自己的依赖。
Institutional theory: 该理论的主要观点是所有组织都是在“制度压力”下生存的,有些决策和组织设计未必是rational (理性的),而是迫于外在的“同化性压力”(isomorphic pressure), 因为别人这么做了,所以自己组织必须要这么做才显得有legitimacy (合法性)。根据该理论,这种同化性能帮助组织提升legitimacy和在大环境中生存。
如果依托于resource dependency theory, 你对该研究问题可以做出哪些研究假设?或者说,该理论能如何帮我们解答该研究问题?为什么?
如果依托于institutional theory, 你对该研究问题又可以做出哪些研究假设?或者说,该理论能如何帮我们解答该研究问题?为什么?
列出你的研究问题;
列出可能与其相关的所有理论;
列出每个理论的主要观点;
列出在该理论视角下,你的研究问题该如何解释;
列出该理论视角下可以形成的hypothesis;
通过review literature找出有研究价值的hypothesis;
写出每一个理论具体如何支撑每一个hypothesis (这一部分即英文实证文章中写在每个hypothesis之前的那一段文字)。
你想到了一个研究问题;
你想到了几种hypothesis;
思考支撑你做出每一个hypothesis背后的理论是什么?是哪一个主题、哪一个学科的文献?
找出这些理论,并写出每一个理论具体如何支撑每一个hypothesis.
Introduction 部分, 比如要有类似这样的句子:“…以前的组织行为文献就开始关注为什么有的公司会选择收购或合并其它公司而有的公司则不会这个问题。我们发现尽管学者对这个问题做了大量的实证研究,却很少有学者依据resource dependency theory对其进行探讨。本篇研究我们希望弥补这个缺口…”。(提示读者我的数据是对理论建设有贡献的)
Hypothesis 部分,比如这样的句子:“…公司合并是因为公司都需要资源;根据resource dependency theory, 如果一个组织需要依赖另一个组织得到某种资源(比如材料、资金、信息等),那么这个组织就会增加不确定性而降低power,这会影响到该公司的生存;组织为了提升Power, 降低uncertainty, 就需要降低对其他组织的依赖;吞并或与其他公司合并意味着该公司把对外部的依赖性转变为了其对自身的依赖性。根据resource dependency theory,这能降低组织的不确定性,提升组织的power, 增加组织成功的概率。由此,我们得出以下hypothesis: ‘Hypothesis 1: 一个公司对外界资源的依赖越大,它与其他公司合并的需求就越大’。” (用该理论来解释你hypothesis 的逻辑)
Literature部分,比如:“…resource dependency theory是组织行为理论中最重要、最常见的理论之一,它的主要观点是XXX, 它主要适用于XXX。近年来依据该理论的实证研究关注的方面有XXX, 得出了XXX方面的发现…” (提示读者我研究的问题和关注的理论是为很多学者所关注的重要内容;提示读者我对现有的研究和文献有了解有认识)
Discussion & Implications部分: 比如:“…本篇研究以resource dependency theory为视角,实证性地检验了是否一个公司对外界资源的依赖程度越大,其与其他公司合并的需求就越大这个假设。我们的数据结果证实了/没有证实XXX。我们的研究对进一步完善resourcedependency theory做出了以下贡献….” (清晰明了的指明你的数据结果对理论建设的每一点贡献)
一篇好的实证性文章,一定需要theory和data的紧密连结,而且是在全文中各个部分的紧密连结;
Theory应该是去验证data的指导、依据、来源; 而检验data的目的应该是指向theory、 构建theory、弥补现有theory的不足和提升theory的完整性。Theory本身和data本身如果脱离了对方都没有什么意义。
一个好的的学者能够做到在拿到相关二手数据或某个研究假设的的时候迅速想到它能联系和建立哪个理论;在需要检验某个具体理论的时候知道需要什么样的data;
连结theory和data是一个需要长期建立、长期提升的能力,对文献越熟悉,对理论理解越深入,看好文章看得越多,越能够有效的在自己文章中连结二者。这需要我们多练习,多练习,多练习。
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