要点总结
了解如何逐步对访谈进行主题分析，以及 NVivo 的人工智能工具如何简化和加快您的研究。
介绍
访谈是收集定性数据的关键方法，揭示参与者如何思考、行为和理解他们的经历。分析访谈的定性数据需要一个结构化的流程，该流程可以处理开放式回答，同时对审查过程中出现的模式保持灵活性。
主题分析是识别定性数据含义的最广泛使用的方法之一。它涉及对转录本进行编码和构建有意义的主题，以帮助解释对参与者来说重要的事情。这种方法适用于深度访谈，特别是当您的研究目标包括描述共同经历或探索不同回答的变化时。
虽然主题分析可以手动完成，但像 NVivo 这样的定性数据分析软件（QDA 软件）可以帮助研究人员保持井井有条，管理多个文件的编码，并在整个过程中跟踪决策。本文解释了对访谈数据进行主题分析的工作原理、研究人员面临的常见挑战以及 NVivo 支持分析每个阶段的六种具体方式。
什么是定性研究中的访谈数据？
访谈数据是指在作为研究项目的一部分进行的一对一或小组访谈中收集的口头回答。这些访谈通常是半结构化或开放式的，为参与者提供用自己的话描述他们的想法、信念或经历的空间。研究人员使用访谈数据来了解个人对某个主题的看法，调查人们如何做出决策，或追踪意义是如何通过语言塑造的。
原始数据通常采用音频或视频记录的形式，然后将其转录为文本进行分析。这转录本通常不仅包括所说的内容，还包括可能与解释相关的停顿、犹豫或强调。根据研究设计，访谈可能会遵循参与者一致的问题指南，或者根据对话进行调整。
与结构化调查回复不同，访谈数据是非结构化的，内容和细节可能差异很大。一次采访可能包括个人故事、反思、矛盾或观点的转变。这使得它具有丰富的意义，但有时也难以分析。研究人员经常寻找模式、类别或重复出现的短语，以帮助解释参与者如何理解感兴趣的主题。
由于面试涉及直接互动，因此面试官的角色也很重要。问题的措辞、语气和后续提示都可以影响参与者的回答。研究人员在解释结果时必须考虑这些动态。出于这个原因，访谈数据通常与其他定性来源一起使用，例如实地笔记、焦点小组转录本或开放式调查回复。
在许多研究中，访谈是数据的主要来源，因为它们提供了无法通过标准化措施捕获的详细说明。这在研究新的或敏感的主题时特别有用，因为参与者自己的语言和框架提供了更严格的方法可能会错过的见解。无论是面对面、在线还是通过电话进行，访谈仍然是一种广泛使用的生成基于上下文和参与者驱动的定性数据的方法。
访谈分析的常用方法
有几种方法可以分析定性研究中的访谈数据。选择取决于研究问题、进行的访谈类型以及所需的解释水平。有些方法侧重于发展理论，而另一些方法则描述常见模式或检查语言的使用方式。
分析访谈数据的五种常用方法包括：
- 扎根理论
- 叙事分析
- 内容分析
- 话语分析
- 专题分析
扎根理论
扎根理论是一种归纳方法，专注于从定性数据中发展理论，而不是测试现有想法。研究人员首先逐行编码数据并识别出现的概念。这些概念通过与数据的其他部分的不断比较来完善。随着时间的推移，它们被分组到更广泛的类别中，并链接起来以构建理论模型。
该过程包括开放编码、备忘录撰写和理论抽样，研究人员在额外的迭代中收集数据以开发和测试新兴类别。当研究人员想要解释过程、行动或关系而不仅仅是描述它们时，就会使用扎根理论。这种方法适用于访谈数据，其中包括人们如何做出决策或应对随时间变化的描述。
叙事分析
叙事分析的重点是参与者如何构建有关他们经历的故事。这种方法不是将数据分解为多个代码和主题，而是将访谈视为一个连贯的叙述。研究人员检查结构、语气和顺序，以了解人们如何理解事件。
当参与者描述个人旅程、生活转变或重大事件时，这种方法特别有用。研究人员可能会比较不同个体如何讲述相似的故事或深入关注单一叙述。叙事分析通常用于心理学、健康研究和教育，其中理解生活经验是核心。
内容分析
内容分析涉及识别数据集中特定单词、短语或想法的存在、频率或共现。它可用于描述趋势、比较响应或量化定性数据的某些方面。研究人员应用预定义或归纳开发的代码，并经常计算每个相同代码出现的频率。
虽然内容分析最初是为分析媒体而开发的，但现在已广泛应用于各个领域。当面试问题高度结构化或比较大量回答时，它特别有用。这种方法适用于封闭式问题，然后是简短的解释，或者在分析提及特定问题的频率时。
话语分析
话语分析研究如何在给定的语境中使用语言来构建意义、身份或权力关系。它不是关注所说的内容，而是关注它是如何被说的以及它揭示了社会规范或制度结构的哪些内容。
使用话语分析的研究人员可能会关注词语选择、句子结构或修辞手段。他们还可能关注参与者在访谈中如何定位自己和他人。这种方法在社会语言学、批判性研究和教育研究中很常见。当就涉及身份、不平等或制度话语的主题进行访谈时，它通常被应用。
专题分析
主题分析是分析访谈数据最灵活、使用最广泛的方法之一。它涉及识别数据集中的意义或主题模式。研究人员首先对有意义的文本片段进行编码，然后将相关代码分为更广泛的类别。
这种方法非常适合描述参与者如何看待特定主题，尤其是当访谈中存在共同的想法或担忧时。它可以归纳地应用——让主题从数据中浮现出来——也可以使用预定义的框架进行演绎。主题分析用于心理学、健康、教育和许多其他领域，它支持详细描述和解释性分析。
与扎根理论不同，主题分析不需要理论发展。与内容分析不同，它不涉及计数或量化。重点是意义而不是频率。由于其灵活性和透明度，主题分析通常是处理访谈记录的研究人员的首选方法，尤其是在使用 NVivo 等 QDA 软件来管理流程时。
访谈数据专题分析的挑战
主题分析因其灵活性而被广泛使用，但使用这种方法分析访谈数据可能会带来一些挑战。
对访谈数据进行主题分析的一些主要挑战包括：
- 管理大量文本
- 时间密集型转录
- 编码不一致
- 从代码迁移到主题的困难
- 决定优先处理哪些声音
- 在没有适当文档或工具的情况下保持透明度
首要挑战之一是管理大量文本。访谈必须在分析前进行转录，这非常耗时，如果不仔细作，可能会引入错误。即使是少量的采访也会产生几页的成绩单，如果没有清晰的结构，就很难跟踪模式。如果没有组织代码和备忘录的工具，很容易忽视早期的决定或忽略反复出现的想法。
另一个挑战涉及定性数据编码的一致性。由于主题分析依赖于解释含义，因此研究人员必须决定什么算作有意义的单元以及如何在不同的访谈中应用代码。这些决定可能会根据编码人员的观点或经验水平而有所不同，尤其是在团队中工作时。如果没有代码本或编码规则文档，就很难保持整个数据集的可靠性。
研究人员在从代码转向主题时也面临挑战。有些代码可能重叠，而另一些代码可能不完全适合更广泛的类别。可能很难知道一个主题是否得到数据的充分支持，或者它是否反映了研究人员的假设。审查和完善新兴主题需要时间，并且需要反复返回数据。
主题分析还涉及决定突出哪些声音。如果一个参与者详细描述了一个想法，而其他人简要地提到它，研究人员必须决定如何权衡每个贡献。同样，可能会出现反映主导观点而忽视边缘观点的模式。这可能会导致简化或扁平化数据复杂性的发现。
最后，记录主题分析过程可能是一个挑战。如果没有明确的编码选择、主题开发和修订记录，其他人就很难理解分析是如何进行的。这会影响透明度并可能削弱调查结果的可信度。使用像 NVivo 这样支持备忘录编写、审计跟踪和代码组织的工具可以帮助管理这些挑战并提高分析的整体严谨性。
如何对访谈进行主题分析？
通过遵循一系列步骤，可以系统地应用主题分析，这些步骤指导研究人员从数据熟悉到报告。虽然该过程可能因研究设计而略有不同，但以下六个步骤提供了一个结构，用于处理访谈数据，以支持严格和透明的定性数据分析。
访谈数据专题分析的六个步骤是：
- 熟悉数据
- 生成初始代码
- 搜索和开发主题
- 复查主题
- 定义和命名主题
- 生成报告
第 1 步：熟悉数据
第一步是阅读和重新阅读面试记录以熟悉内容。如果使用音频或视频，这可能包括在转录期间或之后收听录音。这个阶段是关于大致了解所涵盖的主题、参与者使用的语言以及任何突出的直接模式。
研究人员经常在这个阶段做简短的笔记或备忘录，以记录早期的印象。目标不是开始正式编码，而是了解响应的深度和范围。此步骤有助于确定感兴趣的领域，并为后续阶段奠定基础。
第 2 步：生成初始代码
一旦熟悉了数据，研究人员就会开始为文本片段分配代码。代码是一个简短的标签，它捕捉了参与者所说内容的精髓。例如，参与者关于对某个过程感到沮丧的评论可能被编码为“用户挫败感”或“访问障碍”。
代码可以是描述性的，也可以是解释性的。在这个阶段，研究人员通常会创建许多代码来捕捉不同的想法，包括矛盾或模棱两可的陈述。编码通常应用于短段落，但有时如果较长的摘录代表一个想法，则会将它们分组。
代码可以从数据中归纳地开发，也可以基于先前的框架开发。无论哪种方式，一致性都很重要。代码本或定义列表有助于确保在整个数据集中以相同的方式处理类似的内容。
第 3 步：搜索和开发主题
在对所有转录本进行编码后，研究人员会查看完整的代码列表，并通过将相关代码分组在一起开始生成主题。主题是一种更广泛的模式，它捕获了与研究问题相关的数据的有意义的东西。它可能由几个相关代码组成，或者代表面试中反复出现的概念。
例如，“导航系统困难”、“缺乏支持”和“令人困惑的指令”等代码可能会被归入“访问挑战”或“负面体验”等潜在主题下。此阶段涉及对代码进行排序和比较、查找重叠以及确定代码之间的关系。
表格、地图或聚类图等视觉辅助工具可能有助于组织广泛的主题并识别想法分组方式中的差距或不一致。
第 4 步：查看主题
一旦确定了初步主题，下一步就是通过检查它们是否准确反映编码数据和整个数据集来完善它们。研究人员重新审视编码摘录，并询问该主题是否有足够的证据支持，以及它是否与另一个主题重叠太多。
有些主题可能需要拆分、组合或丢弃。审查还包括检查单独主题在不同访谈中的效果。一个强烈的主题应该捕捉相关和重复的内容，但也允许参与者表达的方式有所不同。
此审查过程可能需要调整初始编码或修订主题定义。它通常是迭代的，研究人员在代码、数据和主题之间来回移动，直到结构感觉连贯。
第 5 步：定义和命名主题
主题一旦最终确定，就需要明确定义和命名。每个主题都应该有一个简洁的标签和一个简短的描述，解释它涵盖的内容以及它与研究问题的关系。
此阶段包括撰写每个主题的简短摘要、确定关键支持引言以及将一个主题与另一个主题区分开来。主题的命名应足够具体以指导解释，但又应足够广泛以捕捉数据的变化。
如果使用子主题，则应在逻辑上嵌套在较大的主题中。以书面形式定义主题有助于为最终报告阶段做好准备，并支持决策方式的透明度。
第 6 步：生成报告
最后一步是介绍专题分析的结果。这通常涉及用数据中的支持引文来编写每个主题。文章应解释每个主题与整个研究问题的关系，并强调参与者之间的差异或模式。
根据研究的不同，报告还可能包括视觉模型、跨组比较或理论框架的链接。目标是以一种使调查结果清晰、以数据为基础并对其他人有用的方式呈现分析。
这一步还可能包括对研究人员角色的反思、分析的局限性以及进一步调查的方向。到这个阶段，主题结构应该得到很好的支持，并清楚地传达给目标受众。
NVivo 如何帮助进行面试数据分析？
NVivo QDA 软件支持主题分析的每个阶段，帮助研究人员组织、编码和解释访谈数据。它还提供了简化转录、构建响应并确保大型项目一致性的工具，使分析过程更加高效和易于管理。NVivo 还支持基于团队的工作流程，并提供可视化工具来支持口译。
以下是 NVivo 帮助进行面试数据分析的六种具体方式：
- 转录采访录音
- 对每个问题的回答进行分组
- 查找和编目主题以理解数据
- 确定主题之间的联系并走向分析洞察力
- 在参与者之间进行比较
- 保持井井有条并专注于您的研究设计
转录采访录音
NVivo 包括集成的转录工具，可将音频和视频文件转换为可编辑的文本。可以自动生成带有时间戳的文本与原始媒体对齐的文字记录。这节省了时间并减少了在软件平台之间切换的需要。
创建转录本后，研究人员可以直接在 NVivo 中查看和编辑文本。播放控件允许用户在编辑时验证准确性，时间戳使在分析过程中更容易返回关键片段。转录本与原始音频或视频文件一起存储，将数据组织在一个地方。NVivo 支持多种语言进行转录，并允许轻松导入在平台外部创建的转录本。
对每个问题的回答进行分组
当面试遵循一组一致的问题时，NVivo 的编码功能可以帮助按问题或主题对回答进行分组。研究人员可以标记或自动编码每个问题的回答，以便所有参与者可以一起审查它们。这样可以更轻松地比较不同人对同一提示的响应方式。
在 NVivo 中，自动编码工具允许用户按说话人或问题结构对转录本进行细分。对于结构化访谈，NVivo 可以检测导入文档中的标题或格式，并相应地分配内容。这对于组织大型数据集和按主题审查响应非常有用。
对回答进行分组还支持代码本的开发，并简化了跨多次访谈构建主题的过程。它确保将相似的内容一起分析，即使访谈的语言或长度略有不同。
查找和编目主题以理解数据
NVivo 的核心功能是将文本编码为主题类别。用户可以突出显示转录本的部分内容并将它们分配给代码。NVivo 允许用户将代码组织到层次结构或文件夹中，以反映概念之间的关系。
研究人员可以查看给定代码下的所有文本，比较访谈中的编码密度，并随着主题的发展合并或重命名代码。NVivo 还跟踪代码出现的频率，尽管频率不是主题分析中相关性的主要指标。
该软件支持归纳和演绎方法。用户可以自由开始编码，也可以使用导入为密码本的预定义框架。可以添加备忘录和注释来解释编码决策或记录反思。这些工具有助于跟踪分析决策并支持透明度。
确定主题之间的联系并走向分析洞察力
随着代码和主题的开发，NVivo 帮助研究人员可视化想法是如何联系的。“思维导图”和“项目图”工具允许用户绘制相关项目元素之间的关系。这可以帮助潜在地识别主题或突出编码结构中的差距。
NVivo 包括“矩阵编码查询”，用于比较主题在参与者或组中的显示方式。这些矩阵可以突出代码之间的共现或显示某些主题在哪里更常见。词频和文本搜索工具还支持更深入地探索参与者如何围绕关键思想使用语言。
在参与者之间进行比较
NVivo 的“案例”功能允许研究人员为参与者分配人口统计或分类属性，例如年龄、性别、地点或角色。这样就可以在不离开软件的情况下进行跨案例分析。NVivo 支持根据案例属性过滤结果的查询，从而更轻松地比较来自不同子组的响应。
研究人员可以使用“案例分类”来应用变量，然后运行交叉表来比较主题的变化。例如，用户可能会询问某个特定问题在一个人口统计群体中是否比另一个人口统计群体更频繁地出现。这些比较可以支持更细致的发现，并突出数据中观点的多样性。
NVivo 还支持案例内比较，使研究人员能够检查纵向研究中不同访谈点中一名参与者观点的变化。
保持井井有条并专注于您的研究设计
NVivo 15 旨在处理复杂的项目，而不会忽视原始研究设计。“备忘录”、“注释”和“日志”功能支持分析每个阶段的文档。用户可以创建详细的笔记来跟踪编码规则、记录新兴想法或反思他们在研究中的作用。
NVivo 的“框架矩阵”帮助研究人员将访谈数据组织成表格格式，其中行代表单个参与者，列代表关键主题或问题。这种布局可以更轻松地比较参与者之间的回答，并查看每个人如何解决特定感兴趣的领域。它在必须以结构化格式呈现研究结果的应用研究或评估中特别有用。
NVivo 的界面通过单个工作区将文件、代码、查询和备忘录连接起来。研究人员可以对项目元素进行排序和过滤，重新审视编码的早期阶段，并记录决策。这降低了数据丢失或混乱的风险，特别是在具有大型数据集的团队项目或研究中。
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*（Scopus 数据库，2010-2023）