定性诠释元协同分析%28QIMS%29在社会工作研究中的应用.pdf
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1、社会工作学科建设定性诠释元协同分析(QIMS)在社会工作研究中的应用洪姗姗 摘 要 定性诠释元协同分析方法(QIMS)作为社会工作研究的定性研究方法之一,在国内尚未运用与推广。本文旨在介绍说明 QIMS 研究方法形成的历史背景、发展演变与研究前沿,并结合不同的社会工作研究案例阐述具体实践操作步骤。QIMS 在本土社会工作研究中的应用,能够增强社会工作研究的深入性,优化社会工作研究的整合度,并提升社会工作研究的科学性。但研究方法本身存在一定的局限性,同时在本土研究的运用上也将面临新的问题和挑战。研究者要根据研究实际调整优化研究方式,并提升综合运用定性研究方法的能力,着力推进本土知识体系的构建。关
2、键词 定性诠释元协同分析 社会工作研究 定性研究方法本文受 2022 年福建省创新战略研究计划项目“乡村振兴战略下福建社会组织培育农村社会资本的实践路径研究”(2022R0051)资助,系福建省高校哲学社会科学研究项目“乡村振兴下的社会工作实务本土化路径探索”(JAS21107)、河南省高等教育教学改革研究与实践项目“新文科背景下 知行融通+五社联动 社会工作人才培养创新与实践”(2021SJGLX496)阶段性研究成果。洪姗姗,社会学博士,集美大学海洋文化与法律学院社会学系讲师,研究方向为社会工作本土化、社会组织、农村社会工作,amyhss 。一 导言社会工作专业自 1899 年发展伊始,就
3、强调“人在情境中”(per-son-in-environemnt)视角的重要性(Richmond,1899)。关注个人的内在意义世界,并聚焦个体发展的社会情境的理念指导社会工作的专业实践和理论发展(Drisko,2010)。因此,社会工作研究和实践中始终秉持着对整体性的要求,“完整”的概念对社会工作至关重要(Doel,2012)。不同研究方法在研究中的使用,使社会工作研究有不同的数据收集和数据呈现形式,致力于对不同的研究问题和研究现象有更整体和完整的捕捉和分析。当大量研究成果出现时,如何进行研究协同(research synthesis)至关重要。通过运用科学的方法,对已有的研究进行甄别、分析
4、和协同,能够从先前积累的研究体系中总结提炼,并为社会工作和社会政策提供新思路与新方法(Littell,Corcoran,&Pil-lai,2008)。从研究协同方法的发展脉络来看,多是对不同定量研究的协同分析,如混合研究法(mixed method)、系统性回顾法(systematic re-view)和元分析法(meta-analysis)。混合研究法是在研究中对定性和定量数据的有效整合,可以弥补单一研究方式的不足(Ivankova&Creswell,2009)。元分析法作为一种统计工具,能够在一系列关注相同研究问题的研究中,通过分析中间值和变量预估总体效应(Field&Gillett,20
5、10)。系统性回顾法主要是对定量数据的协同和分析,通过辨析、批判性评价、协同分析呈现之前的研究结果(Littell&Corco-ran,2010)。综上,社会工作中多为对定量或者定量和定性混合数据的协同研究方法,鲜少有专门针对定性研究的协同分析(Aguirre&Bolton,2014)然而在现今的社会工作领域,学者已进行了大量的社会工作定性研究(Padgett,2004)。Aguirre 和 Bolton(2014)在文献整理时发现共有四篇社会工作的定性文章借用了护理学专业的协同研究方法进行分析,但均尚未提出科学且统一的协同研究方法,即对社会工作研究中单一现象的单独研究进行整合,进而有更广泛、
6、深入和整体的理解,生产与获取更多的知识。定性诠释元协同分析(QIMS)方法的提出,281 中国社会工作研究 第二十一辑正是对这一困境的回应,也是为社会工作定性研究进行协同分析而量身定做的方法。定性诠释元协同分析方法是 2013 年 Aguirre 和 Bolton在对处于危机中的志愿者仍坚持提供志愿服务的动机研究中正式提出并使用的,并在 2014 年正式发表的文章中对 QIMS 在社会工作中的具体运用进行了阐述和说明。QIMS 的提出已有近十年之久,并在国际学者的运用和探索中日臻成熟。过去社会工作的 QIMS 研究侧重关注身心健康领域,这也与QIMS 缘起于护理学相关研究方法有着密切的联系。目
7、前,多数应用在健康社会工作领域的 QIMS 研究包括女性对产后抑郁的感受,儿童、亲密伴侣对家庭暴力或性侵的认知,多元文化背景对少数族群健康的影响因素,囚犯、流浪汉、老年人等群体对某一现象的体验,也有对药物成瘾人群复原力的探索等。与此同时,国外学者对 QIMS 研究方法的运用也在不断发展和创新,在关注传统的微观实务领域和研究问题的基础上,也开始应用其分析社会组织在社会发展中的角色,研究环境变化和人口变迁对人类福祉的影响等。定性诠释元协同分析研究方法的运用正从微观问题向中观、宏观研究方向转变,适用的研究对象和研究内容也越来越多元和丰富。但其在国内学术界未被系统地认识与接纳,下文将对 QIMS 的具
8、体定义和内涵进行介绍与阐述。二 何为 QIMS?QIMS 是“Qualitative Interpretive Meta-Synthesis”的缩写,因为国内尚未有学者对此研究方法进行翻译,故本文根据字面和方法含义,将其翻译为定性诠释元协同分析。QIMS 的目标并不是形成系统的回顾或者文献梳理,或者是定量的质性数据,而是创造协同的(synergy)定性发现。Aguirre 和 Bolton(2014)将 QIMS 与类似的研究方法进行对比之后,对其定义进行了系统梳理,这些相近的研究方法包括定量跨个案分析(quantitative cross-study analysis)、系统性回顾和文献回顾
9、(systematic review and literature review)、元民族志(meta-ethnography)、元研究(meta-study)、扎根正统理论(grounded formal theory)和定性跨个案分析(qualitative cross-case analysis)。他们重点抽取 QIMS 的三个关键字进行解释,即“诠释的”(interpretive)意味着 QIMS 并不是381定性诠释元协同分析(QIMS)在社会工作研究中的应用 仅仅收集大量的研究发现,进行一种积累式或者综合式的陈述,而是需要加入解读和再加工的分析过程;“元”(meta)意指立场或者情
10、境的变化,是在原有研究和数据分析的基础上更进一步的提炼;“协同”(synthesis)指的是通过整合观点形成体系或者理论,并不局限于对不同主题元素或层次的提取。因此,QIMS 是一种综合相关主题的大量定性研究的方式,深化对这一领域的研究,从对现象单独的研究到形成对相关领域的知识体系的理解,并通过对这些研究的协同创造一种新的、更深入的和更广泛的理解。这与社会工作实务中的“人在情境中”取向类似,社会工作者所接触的每一个案主都不是孤岛,而是同他人、组织、政策和环境相联系的关系体系中的一部分,但每一个独立的定性研究都带有局限性,只能捕捉到一部分现象的人类经验。定性研究提供我们对特定人群在特定情境中所经
11、历的特定现象的深入认识,而对这些研究的定性诠释元协同分析可以让我们看到现象所共享的人类经验和存在差异的部分(Aguirre&Bolton,2014)。为了综合、全面地覆盖不同学者、不同学科、不同研究方法和不同研究数据在相关研究问题的结果呈现,QIMS 需要在大量定性研究中确定匹配研究问题、研究方法与研究内容的文章,并在此基础上进行筛查,选取符合标准的资料与数据来进行进一步的分析协同。元协同分析(meta-synthesis)并不只是对研究发现的总结或者堆砌,或者仅仅是针对概念的分析(Finfgeld,2003),而是整合并解构研究发现,重新审视研究结果,发现其主要的特征,并且将不同的现象转化成
12、一体的过程(Schreiber,Crooks,&Stern,1997)。与其他定性研究方法一样,在使用 QIMS 开展研究时,研究者作为定性研究中的主要工具尤为重要(Maleku&Aguirre,2014),有效的参与和科学的分析有助于确保研究的效度和信度。那么 QIMS 具体有哪些步骤呢?以下将对 QIMS 的操作方法进行说明。需要特别指出的是,笔者通过文献梳理发现,目前所有使用 QIMS 研究方法的社会工作研究,都是使用 Aguirre 和 Bolton 的研究步骤对研究问题进行分析,他们的研究方法是通过对 22 个不同跨个案研究不断优化而产生的。因而本文以他们所提出的研究方法和研究步骤为
13、主线,并结合 29 个 QIMS 社会工作研究的具体操作过程,介绍 QIMS 在社会工作研究中如何运用与实践。481 中国社会工作研究 第二十一辑三 QIMS 在社会工作研究中的具体运用启动 QIMS 研究的前提是已经通过文献梳理形成研究问题,当研究问题被确定后,就要开始选择样本,接着进行分析(包括主题提炼、主题协同、三角测量等)和报告信度。在对国外运用 QIMS 的社会工作研究进行梳理时发现,几乎所有研究都会有两位及以上研究人员共同参与。研究者多为不同资历的实务社会工作者或研究人员,并且呈现多元差异性,如种族、性别、年龄、工作/研究领域、经验等。故而在 QIMS 研究中,首先会对研究工具即研
14、究者的背景和信息进行详细的描述,同时邀请具备丰富资历的研究者参与协作研究,因为不同的研究者在研究中能够综合多元视角并避免偏见(Ravi&Casolaro,2018),提升研究的信度。在使用 QIMS 方法的社会工作研究中,不同的研究者全程或部分参与和讨论研究问题的确定,选定抽样样本,确定最终的研究文献,提取原始数据,理解并诠释不同的主题,最后元协同出研究概念或理论。研究者在研究中始终保持“卷入”的状态,以自己为研究工具不断确保、检验研究的推进。QIMS 的主要操作步骤有抽样、主题提炼和协同理解(Aguirre&Bolton,2013,2014),图 1 为具体操作流程。图 1 指向协同理解的元
15、协同分析路径 资料来源:Aguirre&Bolton,2013,2014。581定性诠释元协同分析(QIMS)在社会工作研究中的应用 从图 1 中可以看到抽样是 QIMS 研究中至关重要的一步,影响到研究结果的信度。在 QIMS 研究中,需要对抽样的具体方法和选定的样本进行详细的阐述和论证,而这一过程往往需要不同研究者的参与和讨论,从而保证研究的全面性、完整性和科学性。步骤一:抽样在 QIMS 中使用的抽样方式为立意抽样(purposive sampling),选择与主题和研究问题相关的研究文献。在对 QIMS 进行抽样时,主要经历两个步骤:一是确定入选标准(inclusion criteri
16、a)与排除标准(exclusion criteria);二是缩小样本(narrowing the sample)。研究者在抽样阶段需要广撒网,选取的样本范围不仅包括正式出版的文章与书籍,还包括灰色文献(grey literature),如论文、书籍或者还未被发表的文献(Aguirre&Bolton,2014)。在抽样阶段,需要阐明样本的来源,如具体的数据库名称、样本的发表语言(是否为英文)、搜索的网络引擎或者工具,以及搜索样本时具体的关键词等内容。一般来说,初筛样本的入选标准包括但不限于:与研究主题相关的关键字;文献来源于多学科和多种数据库;国际上一般将发表语言限定于英语;经过匿名审稿发表的学
17、术期刊文章或者论文;采取严谨的定性研究方法(Islam,2017;Islam&Khan,2018;Ravi&Casolaro,2018;Chowdhuryet al.,2019)。而排除标准则根据具体研究内容设定,如非英语母语、不在限定的研究年限(Chowdhury,Wahab,&Islam,2019)、研究所在的区域与研究主题不符(Maleku&Aguirre,2014)、研究对象不相符(Bolton,Praetovius,&Osborne,2016),或者与研究关键字不匹配(Frank&Aguirre,2013)、研究相互重复(Bowers,2013;Robinson,Maxwell,&R
18、ogers,2020)等。这一轮的筛选一般是在对文献来源即数据库、期刊或出版社进行考量,并在阅读文献摘要的基础上进行。在初步筛选样本的基础上,研究者需对所有文献进行仔细研读,不断排除不合适的研究样本,直到确定最终研究样本。研究者可以通过列样本群图(quorum chart)直观体现出初始样本数,并通过层层筛选,最终呈现样本结果(见图 2、图 3、图 4)。在此步骤中着重考虑的有四个因素,即传统(tradition)、情境(context)、短暂的相关性(temporal relevance)和致命的错误(fatal flaws),以下将进行详细阐述,并对不同学者在各自的研究中如何操作进行说明。
19、681 中国社会工作研究 第二十一辑(1)传统。对于传统的考虑,源自不同学者对在研究中样本是否要包含来自不同定性传统的争论。Aguirre 和 Bolton(2014)主张应囊括不同传统的定性研究,因为它们是对现象不同面向的揭示,有助于通过文化和情境去理解特定的现象,从而去发展和推动以案主为中心的政策、理论、倡导和服务;同时,我们需要在研究中保留抽样文献中的原始主题,进而去减少研究者带有偏见的机会并提升研究的信度。因而在后来的研究中,许多社会工作研究者在抽样时不再囿于纯粹的定性研究方法,也将与研究目标匹配的混合研究方法纳入其中,抽取有效的定性研究数据部分(Ravi&Casolaro,2018;
20、Gallagher et al.,2021)。有部分学者则仅保留传统的研究方式,将样本的研究方法只限定在定性研究中(Maleku&Aguirre,2014;Watkins-Kagebein et al.,2019)。总体来说,只要研究方法规范且包含定性的原始数据,研究者会尽量将不同传统的研究囊括在 QIMS 的抽样样本中。(2)情境。与研究主题相关,但与研究问题情境有差异的研究样本需要被舍弃。如在研究遭遇危机的志愿者的志愿服务动机时,需要摒弃对非遭遇危机情境下的志愿者服务动机的研究,即便其与主题相关(Aguirre&Bolton,2014);在研究抑郁和糖尿病的生活经验时,需要排除与这两者相关
21、性不强的样本(Ruiz&Praetorius,2016)。但在这个过程中需要警惕消极个案(negative case)的出现,Patton(2002)强调消极个案的重要性,因为其存在丰富了我们对不适用于当前情境的范式和趋势的理解。消极个案具体到研究案例中,即关注到遭遇危机的志愿者为什么不继续参加志愿活动这一点来(Aguirre&Bolton,2013),如抑郁和糖尿病患者在应对过程中的阻碍(Ruiz&Praetorius,2016)。(3)短暂的相关性。通过对短暂的相关性进行界定,能够保持协同的相关性并增加转译性(transferability)(Sandelowski,Barroso,&Vo
22、ils,2007)。与情境相关性类似,短暂的相关性指的是虽然样本表面上与研究主题存在一定的关系,但是在审阅之后发现其关系并不密切。如在对 21 世纪咨询的新技术进行研究的时候,对传统的咨询技术如电话的相关研究就应该被排除,因为它并不是新的(Aguirre&Bolt-on,2014);在对老年人使用科技和信息技术的体验进行研究时,老年人使用远程健康医疗或者发生在长期照料中心的情况就要被剔除(Mill-781定性诠释元协同分析(QIMS)在社会工作研究中的应用 er et al.,2021);抑或部分文献的定性访谈内容太局限,与研究目标存在短暂相关但是不一致(Gallagher et al.,20
23、21)。(4)致命错误。致命错误包括但不限于研究者的偏见,缺少三角测量验证或者研究缺乏可信度(Aguirre&Bolton,2014)。致命错误在具体操作时可能源自在术语的操作化过程中因错误而导致的数据缺失(Maleku&Aguirre,2014),如对概念的定义模糊或偏离(Maleku&Aguirre,2014);抑或所选取的样本中并未保留原始引用的话语作为初始数据支撑(Frank&Aguirre,2013;Ravi&Casolaro,2018;Rob-inson,Maxwell,&Rogers,2020)。研究者也应该警惕致命错误和数据缺失的区别,简单来说,数据缺失的具体体现是文本组织较差
24、,难以阅读,或者学术书写不够专业等,这样的数据呈现虽然是部分的(sub-par),却可以运用在 QIMS 的研究当中(Aguirre&Bolton,2014)。图 2 抽样群图 a 资料来源:Nordberg et al.,2016。步骤二:主题提炼在抽取样本后,即可对样本进行梳理,列表呈现文献的相关内容,如作者、发表年限、文献来源、原始数据收集方法、研究对象数量与人口学特征、研究区域和主要发现等。QIMS 的研究数据就是从这些抽样中提取研究对象的原话引用,整合原研究中的研究对象成为新的研究对象。有些原始文献本身并不仅仅针对目标研究对象群体开展研究,881 中国社会工作研究 第二十一辑图 3
25、抽样群图 b 资料来源:Maxwell,Robinson,&Rogers,2019。图 4 抽样群图 c 资料来源:Sliva,2015。981定性诠释元协同分析(QIMS)在社会工作研究中的应用 但是文献样本中有对原研究对象的基本数据进行明确阐述,符合 QIMS研究的主题,可以将其抽取为研究对象。如在 Gallagher 等(2021)对女性在毒品法庭中的生活体验的 QIMS 研究中,从 1417 个潜在研究(potential studies)中最终确定 8 个样本,共整合 79 个女性研究对象,其中 41 个女性研究对象是从 4 个包含男性的原始研究对象研究中抽离出来的。一般来说,研究者
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