Qualitative Data

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出版者:
作者:Auerbach, Carl F./ Silverstein, Louise B.
出品人:
页数:216
译者:
出版时间:2003-9
价格:$ 84.75
装帧:
isbn号码:9780814706947
丛书系列:
图书标签:
  • 质性研究
  • 数据分析
  • 研究方法
  • 社会科学
  • 访谈
  • 观察
  • 文本分析
  • 扎根理论
  • 现象学
  • 案例研究
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具体描述

"Qualitative Data" is meant for the novice researcher who needs guidance on what specifically to do when faced with a sea of information. It takes readers through the qualitative research process, beginning with an examination of the basic philosophy of qualitative research, and ending with planning and carrying out a qualitative research study. It provides an explicit, step-by-step procedure that will take the researcher from the raw text of interview data through data analysis and theory construction to the creation of a publishable work. The volume provides actual examples based on the authors' own work, including two published pieces in the appendix, so that readers can follow examples for each step of the process, from the project's inception to its finished product. The volume also includes an appendix explaining how to implement these data analysis procedures using NVIVO, a qualitative data analysis program.

好的,这是一份关于《定性数据分析:深度挖掘非结构化信息的艺术与科学》的图书简介,旨在详细介绍该书的内容,同时避免提及您提到的特定书名,并力求语言自然、详尽,符合传统图书简介的风格。 --- 《定性数据分析:深度挖掘非结构化信息的艺术与科学》图书简介 超越数字的洞察:理解人类经验的基石 在当今信息爆炸的时代,我们获取的数据量呈指数级增长,但真正有价值的洞察往往隐藏在那些难以量化的信息之中——人们的陈述、观察到的行为、文本记录、访谈录音和多媒体资料。这些“定性数据”是理解人类动机、文化背景、复杂系统运作机制以及社会现象深层结构的钥匙。《定性数据分析:深度挖掘非结构化信息的艺术与科学》正是为那些渴望从这些丰富而复杂的非结构化信息源中提取深刻、可靠见解的研究人员、社会科学家、市场分析师、政策制定者以及专业从业者量身打造的权威指南。 本书并非一本枯燥的理论教科书,而是一场深入浅出、结构严谨的实践之旅。它系统地梳理了定性研究的哲学基础、方法论演变,并提供了一套兼具严谨性与灵活性的操作框架,指导读者如何将原始、零散的定性信息转化为具有说服力的学术论证或商业策略。 第一部分:定性研究的哲学基石与设计蓝图 本书的开篇部分,我们首先为读者构建起坚实的理论基础。我们探讨了现象学、解释学、建构主义等核心哲学立场如何塑造我们对“真实”的理解,以及这些立场如何指导定性研究的设计。 1. 理解定性研究的范式: 详细剖析了扎根理论(Grounded Theory)、现象学研究(Phenomenology)、人种志学(Ethnography)和案例研究(Case Study)等主流范式的核心假设、研究目标以及适用场景。读者将学会如何根据自己的研究问题,选择最恰当的研究路径。 2. 严谨的数据采集策略: 重点阐述了高质量定性数据收集的艺术。内容涵盖了深度访谈的技巧(从提问设计到建立信任)、焦点小组的引导艺术、参与式观察的伦理与实践,以及如何有效利用现有文本和档案数据。特别关注了“饱和度”的概念及其在不同研究设计中的应用。 3. 伦理考量与反思性实践: 深入讨论了在处理敏感的个体叙事时所面临的伦理挑战,强调了知情同意、保密性以及数据安全的重要性。同时,引入了“反思性”(Reflexivity)的概念,引导研究者审视自身的背景、偏见和立场如何不自觉地影响数据收集与解释过程。 第二部分:编码、组织与主题的浮现——数据处理的核心技艺 定性数据的挑战在于其庞大的体量和内在的复杂性。本书的第二部分将核心聚焦于如何将原始材料系统地转化为可分析的结构化信息。我们摒弃了“一刀切”的编码方法,转而推崇一种适应性强、迭代式的分析流程。 1. 从文本到代码的转化: 系统介绍了描述性编码、概念性编码和理论性编码的区别与联系。详细演示了如开放式编码、主轴编码和选择性编码等关键步骤,并通过大量的实例,展示如何从零散的叙述中提炼出有意义的“代码”(Codes)。 2. 混合与整合: 强调了在多源数据(访谈、观察笔记、文件)之间建立联系的重要性。讲解了矩阵分析(Matrix Analysis)和数据可视化的基本技术,帮助研究者在不同的数据类型之间建立清晰的映射关系。 3. 扎根理论的实践路径: 针对希望构建新理论的读者,本书提供了扎根理论的详细操作指南,包括如何进行概念比较、构建初始类别,以及如何通过迭代的采样和分析过程,最终形成一个强有力、解释力强的核心范畴。 第三部分:高级分析技术与深度解释 数据分析的终极目标是解释现象,而非仅仅是分类。第三部分将读者从基础的编码提升至高级的解释性分析,着重于如何构建有说服力的论证。 1. 叙事分析与话语分析: 针对关注故事结构和语言力量的读者,本书深入探讨了叙事分析——如何解构事件的顺序、冲突与解决机制,以及话语分析——如何揭示权力关系和意识形态在语言中的体现。 2. 质量标准的建立与维护: 定性研究的“可信度”一直是核心议题。本书详细阐述了如何通过可信性(Credibility)、可迁移性(Transferability)、可靠性(Dependability)和可确认性(Confirmability)等标准,来确保研究的质量和严谨性。提供了诸如三角互证(Triangulation)、成员核查(Member Checking)等实用的技术。 3. 撰写具有说服力的定性报告: 分析的价值最终体现在报告中。我们指导读者如何平衡引文与作者的解释,如何构建层级清晰的发现部分,以及如何将分析结果与现有的学术文献进行有效的对话。重点是如何在保持研究的“厚度”和满足读者对“清晰度”的要求之间找到完美的平衡点。 为谁而写? 无论是需要进行深入的用户体验研究的产品设计师,希望理解员工敬业度背后的文化驱动力的人力资源专家,正在撰写毕业论文的研究生,还是致力于揭示社会变迁深层机制的学术研究人员,本书都将是您案头不可或缺的工具书。它承诺将原本看似主观、难以捉摸的定性数据,转化为系统化、可信赖的、富有洞察力的知识体系。 通过《定性数据分析:深度挖掘非结构化信息的艺术与科学》,您将掌握的不仅仅是一种分析方法,更是一种深入理解复杂人类世界的全新视角。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我从事的工作需要经常与客户沟通,了解他们的需求,解决他们遇到的问题。有时候,客户的表述并不清晰,或者他们自己也说不清楚他们到底想要什么。在这种情况下,我必须凭借敏锐的观察和有效的提问,去“钩”出他们内心深处的想法。我发现,很多成功的咨询案例,并非依赖于高深的数学模型,而是源于对人性的深刻理解和对沟通细节的精准把握。这本书的书名,虽然直白,却恰恰点出了我一直在探索的方向。我尤其好奇书中关于“情境化理解”和“叙事分析”的部分。我理解,很多时候,一个问题的发生,并非孤立的事件,而是特定情境下的产物。而人们又是通过故事来理解和解释世界的。这本书是否能够教会我如何通过深入的访谈和细致的观察,去还原一个事件发生的完整情境,去理解当事人的叙事逻辑,从而找到问题的根本症结,并给出最有效的解决方案?我希望这本书能够成为我提升沟通能力和问题解决能力的“催化剂”。

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初次接触这本书,我便被其极简而富有深意的封面设计所吸引。作为一名在创意领域工作多年的人,我深知直觉、感受和洞察力在工作中的重要性。然而,如何将这些非量化的、难以言说的“灵感”转化为可以被理解和沟通的“成果”,一直是我面临的挑战。我一直在思考,是否有某种系统的方法,能够帮助我捕捉那些一闪而过的创意火花,并将其转化为更具说服力和影响力的表达。这本书的书名,“Qualitative Data”,虽然听起来有些学术,但其内涵却似乎与我所追求的“深度理解”和“本质洞察”不谋而合。我非常期待书中关于“意义建构”和“文化解读”的部分,这正是我在尝试理解消费者行为、文化趋势时所需要的能力。我希望这本书能够提供一种全新的视角,让我能够跳出量化数据的束缚,去深入地探索那些构成我们日常体验的“质”,去理解那些驱动人们决策和行为的深层动机。

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我是一位在市场调研领域摸爬滚打了十年的老兵,见证了从传统的焦点小组访谈到如今海量用户数据的涌现。坦白说,我经历过一个从迷恋数字到对其产生怀疑的过程。大量的量化数据固然能描绘出趋势的轮廓,但往往缺乏温度和人情味,无法解释“为什么”。很多时候,一个简单的用户反馈,一个偶然的观察,却能揭示出冰山下的巨大问题。我一直在寻找一种能够系统化处理这些“非结构化”信息的工具和方法。这本书给我的第一印象是,它似乎正是为我这样的人而准备的。它没有上来就抛出各种复杂的统计模型,而是从更基础、更哲学的高度,探讨了“理解”本身意味着什么。我特别关注的是其中关于“编码”和“主题分析”的章节,这正是我在实践中经常遇到的瓶颈。如何将访谈记录、评论、甚至社交媒体上的碎片信息,进行有效的归类和提炼,以生成有价值的洞察,这是一个需要技巧和经验的过程。我希望这本书能提供一些创新的编码策略,以及更有效的分析框架,让我在面对海量信息时,不再感到无从下手,而是能够精准地挖掘出那些隐藏的黄金。

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这本书,光是捧在手里,就能感受到一股沉甸甸的学术气息。我是一名刚刚起步的社会学研究生,对于田野调查和访谈研究充满热情,但同时也深知其中的挑战。导师推荐我阅读一些关于定性研究方法的经典著作,而这本书无疑是其中之一。我对“理论抽样”和“扎根理论”这些概念特别感兴趣,因为它们似乎提供了一种非常严谨的研究路径,能够帮助研究者在研究过程中逐步构建出理论,而不是预设框架。我之前尝试过进行一些小规模的访谈,但常常发现自己陷入了数据的泥沼,不知道如何有效地组织和分析这些信息,最终只能得出一些零散的观察。我希望这本书能够提供具体的指导,告诉我如何在收集数据的过程中就思考理论的构建,如何在海量访谈文本中识别出关键的概念和范畴,以及如何将这些零散的元素编织成一个具有说服力的理论。我迫切地想学习到一些实用的技巧,例如如何设计巧妙的访谈问题,如何进行有效的追问,以及如何系统地记录和整理研究过程中的思考。

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这本书的封面设计有一种沉静而引人深思的质感,初次翻阅,便被那略带复古的字体和留白考究的排版吸引。我一直对理解事物背后深层原因的探讨抱有浓厚的兴趣,无论是人际交往中的微妙互动,还是社会现象中潜藏的逻辑,都让我着迷。我曾花费大量时间阅读各种案例分析,试图从中提炼出普适性的洞察,但往往陷入一种“只见树木不见森林”的困境。直到读到这本书的序言,一种豁然开朗的感觉油然而生。序言中那种对“质”的深邃理解,对“量”的局限性的清醒认识,让我觉得作者是一位真正懂得研究精髓的智者。我开始期待,这本书是否能为我打开一扇通往更深层次理解的大门,让我摆脱那些浅显的表面观察,真正触碰到事物的本质。我尤其好奇,作者将如何构建一套系统的框架,来指导读者如何去“看见”那些数据本身无法直接呈现的意义,如何去捕捉那些转瞬即逝却至关重要的信息。整本书的基调似乎都围绕着一种对细微之处的敏锐捕捉和对复杂性的耐心梳理,这让我对接下来的阅读充满了无限的期待,我渴望在这本书中找到解答我长期以来困惑的线索,并学习到一套切实可行的方法论。

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