MAXQDA在社会学研究中的案例

一、案例介绍

MAXQDA是一款在定性和混合方法研究领域处于世界领先地位的软件，被150多个国家/地区的数千名研究人员所使用，并且是唯一一款在Windows和Mac下提供相同功能和完全兼容性的领先QDA（Qualitative Data Analysis，质性数据分析）软件。它能处理多种类型的质性数据，像转录脚本、文章、文本、标准化调查数据、表格、音频、视频、网页、田野调查笔记、地理坐标、书目数据等，适用于多种研究方法，例如内容分析、案例研究、焦点小组研究、扎根理论、混合方法研究等1。

二、成功案例

在社会学领域，有研究者想要探究城市中不同社区居民的社会交往模式。通过访谈收集了来自多个社区居民的大量访谈记录作为质性数据。使用MAXQDA软件，首先将这些访谈记录导入。然后对数据进行编码，例如针对居民交往的地点编码为“社区中心”“公园”等；交往的频率编码为“每天”“每周几次”等；交往的对象编码为“邻居”“社区工作人员”等。利用MAXQDA的分析功能，发现社区中公共空间的建设和社区活动的组织频率对居民交往频率有着显著影响。这个案例成功地揭示了城市社区居民交往模式背后的影响因素，为社区建设提供了理论依据。 在教育领域，研究不同教学方法对学生学习积极性的影响。收集教师的教学记录、学生的课堂反馈以及成绩等数据。通过MAXQDA的混合方法分析功能，将质性的课堂反馈和量化的成绩数据相结合。发现采用互动式教学方法的班级，学生不仅成绩较好，而且课堂反馈中表现出更高的学习积极性。这种研究结果为教育政策的制定和教学方法的改进提供了有力支撑7。

三、经典案例分析

以一个研究社会弱势群体就业困境的案例来分析。

1. 数据收集与导入
   • 研究人员通过深度访谈社会弱势群体成员，如残障人士、长期失业者等，收集到大量的访谈资料，这些资料包含他们的就业经历、面临的困难、社会支持情况等内容。将这些访谈资料整理成文本格式后导入MAXQDA软件。
2. 编码过程
   • 进行多层次编码，例如一级编码可能是“就业障碍”“就业机会”“就业培训”等大的类别。在“就业障碍”这个类别下，又细分出“身体限制”“学历限制”“社会歧视”等二级编码。通过这种编码方式，将复杂的文本数据进行分类整理，以便后续分析。
3. 分析与结果
   • 运用MAXQDA的搜索和分析功能，发现社会歧视在弱势群体就业困境中是一个非常突出的问题，并且在不同类型的弱势群体中都普遍存在。例如，残障人士在求职过程中往往因为雇主的偏见而被拒绝，长期失业者也会因为长时间失业的标签而受到歧视。这一结果有助于社会政策制定者针对社会歧视这一关键因素制定相应的反歧视政策和就业扶持政策。
4. 研究的意义与启示
   • 这个案例表明，MAXQDA软件在处理复杂的社会问题研究中具有很大的优势。它能够帮助研究人员深入挖掘质性数据背后的信息，使得社会弱势群体就业困境这一复杂问题得以清晰地呈现，为解决社会问题提供了科学依据和方向。

四、应用领域

1. 学术研究领域
   • 在社会学方面，用于研究社会结构、社会关系、社会变迁等。例如分析不同社会阶层之间的互动模式，通过对大量访谈和社会调查文本数据的分析，了解阶层之间的流动障碍和促进因素。
   • 在心理学领域，可用于研究个体的心理状态、行为动机等。如研究患者的心理康复过程，分析他们的治疗日记、心理咨询记录等质性数据，探究心理康复的影响因素。
   • 在教育学领域，对教学方法、学生学习体验等进行研究。像研究在线教育对学生注意力的影响，通过分析学生的在线学习反馈、教师的在线教学记录等数据得出结论。
2. 非学术领域
   • 在企业管理中，可用于市场调研、员工满意度调查等。例如企业想要了解消费者对新产品的接受程度，通过分析消费者的试用反馈、市场调查中的开放性问题答案等质性数据来改进产品。对于员工满意度调查，分析员工的意见反馈，找出影响员工满意度的关键因素，如工作环境、薪资待遇等。
   • 在医疗卫生领域，对患者体验、医疗服务质量进行评估。例如分析患者对医院服务的评价，从患者的就医记录、对医护人员的评价等数据中发现医疗服务中的问题和改进方向。

五、实践技巧

1. 数据整理阶段
   • 在导入数据之前，要确保数据的准确性和完整性。对于访谈记录，要检查是否存在语义不清、错别字等问题。如果是音频或视频数据，要保证转录的准确性。
   • 根据研究目的对数据进行初步分类。例如研究社区健康问题时，可将数据分为居民健康习惯、社区医疗资源、疾病流行情况等类别，然后分别导入MAXQDA，这样有助于后续的编码和分析工作。
2. 编码技巧
   • 从简单的、直观的编码开始。例如在研究旅游体验时，先从“交通体验”“住宿体验”“景点体验”等容易区分的编码开始。
   • 逐步建立编码层级。以研究城市交通拥堵问题为例，先有“交通拥堵原因”“交通拥堵影响”等一级编码，在“交通拥堵原因”下再细分出“车辆过多”“道路规划不合理”等二级编码。
   • 定期回顾和调整编码。随着分析的深入，可能会发现有些编码不太合适或者需要增加新的编码，要及时进行调整。
3. 分析过程中的要点
   • 充分利用MAXQDA的搜索功能。比如在研究文学作品中的意象时，可以通过搜索特定的意象词汇，快速定位相关的文本段落进行分析。
   • 结合可视化工具进行分析。在研究企业品牌形象时，利用MAXQDA的可视化工具，如生成词云图来直观地显示消费者对品牌印象的关键词，或者制作概念图来展示品牌形象的各个维度之间的关系。

六、优秀案例对比

1. 不同研究主题下的案例对比
   • 在社会学和心理学的对比方面，以一个社会学研究社区凝聚力和一个心理学研究个体孤独感的案例为例。
     • 在数据收集上，社会学研究社区凝聚力可能更多地收集社区活动记录、居民之间的互动数据等；而心理学研究个体孤独感更多地收集个体的心理测试结果、个人日记等质性数据。
     • 在编码方面，社会学案例可能围绕社区互动的类型、频率等进行编码；心理学案例则更多地围绕孤独感的触发因素、表现形式等编码。然而，它们都可以利用MAXQDA的功能实现高效的数据分析，最终都为各自领域的研究提供了有价值的成果。
   • 在学术领域和非学术领域的对比方面，以学术领域的教育研究和非学术领域的企业市场调研为例。
     • 教育研究的数据来源更多是学校内部的教学资料、学生作业、教师教学反思等；企业市场调研的数据来源主要是消费者反馈、市场调研报告等。
     • 在编码过程中，教育研究可能针对教学效果、学生学习成果等编码；企业市场调研则针对消费者需求、市场趋势等编码。尽管有这些差异，MAXQDA都能适应并满足不同的研究需求，帮助得出有效的研究结论。
2. 不同研究规模案例对比
   • 以一个小型的质性研究（如研究一个小型创业团队的团队文化）和一个大型的质性研究（如研究一个国家的文化价值观）为例。
     • 在小型研究中，数据量相对较少，编码过程可能相对简单直接，可能只需要较少的编码层级就可以满足研究需求。例如对于创业团队文化研究，可能只需要“团队沟通”“团队目标”“团队价值观”等几个主要编码类别，每个类别下再细分少量的二级编码。
     • 在大型研究中，数据量庞大，需要更细致的编码和更复杂的分析过程。在国家文化价值观研究中，可能需要先按照地域、民族等进行大的分类编码，然后在每个类别下再进行多层次的编码，涉及到文化的各个方面，如宗教信仰、社会习俗、家庭观念等。然而，MAXQDA都能够有效地处理这些不同规模的研究数据，为研究提供可靠的分析结果。