Các giai đoạn nghiên cứu khoa học

Điểm quan trọng không nằm ở việc thuộc một danh sách bước cứng nhắc. Mỗi giai đoạn phải tạo ra một đầu ra đủ rõ để trở thành đầu vào cho giai đoạn kế tiếp. Khi phát hiện giả định sai, dữ liệu không đáp ứng yêu cầu hoặc thiết kế không còn phù hợp, nhà nghiên cứu có thể quay lại bước trước. Vì vậy, quy trình nghiên cứu khoa học nên được hiểu là một chuỗi có kiểm soát nhưng có vòng phản hồi, thay vì một đường thẳng chỉ đi theo một chiều.

Giai đoạn 1: Xác định vấn đề và câu hỏi nghiên cứu

Một nghiên cứu khoa học bắt đầu bằng vấn đề cần được làm rõ, không phải bằng việc thu thập thật nhiều dữ liệu. Vấn đề nghiên cứu thường xuất hiện khi kiến thức hiện có còn khoảng trống, các kết quả trước đó mâu thuẫn, một hiện tượng chưa được giải thích đầy đủ hoặc một vấn đề thực tiễn cần được kiểm tra bằng phương pháp có hệ thống.

Từ vấn đề rộng, nhà nghiên cứu phải thu hẹp thành câu hỏi nghiên cứu có thể xử lý bằng bằng chứng. Chẳng hạn, câu hỏi “công nghệ có ảnh hưởng đến học tập không?” quá rộng để trực tiếp thiết kế nghiên cứu. Cần xác định công nghệ nào, nhóm người học nào, kết quả học tập nào, trong điều kiện nào và quan hệ cần khảo sát là mô tả, so sánh hay nhân quả.

Đây là cơ chế định hướng toàn bộ phần còn lại của nghiên cứu. Câu hỏi nghiên cứu quyết định loại thông tin cần tìm trong tài liệu, loại thiết kế phù hợp, dữ liệu cần thu thập và phương pháp phân tích có thể sử dụng. Nếu câu hỏi không rõ, sai lệch sẽ truyền xuống các giai đoạn sau: có thể thu đúng dữ liệu nhưng cho một câu hỏi không thực sự cần trả lời.

Tùy loại nghiên cứu, câu hỏi có thể được chuyển thành giả thuyết. Câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết không đồng nghĩa. Câu hỏi xác định điều cần tìm hiểu; giả thuyết là một dự đoán hoặc mệnh đề có thể được kiểm tra. Nhiều nghiên cứu khám phá hoặc định tính có câu hỏi nghiên cứu nhưng không nhất thiết phải đặt giả thuyết theo kiểu kiểm định thống kê.

Đầu ra cần có ở cuối giai đoạn này là một vấn đề được giới hạn, câu hỏi nghiên cứu đủ cụ thể, đối tượng hoặc hiện tượng cần khảo sát và phạm vi nghiên cứu có thể thực hiện được.

Giai đoạn 2: Tổng quan tài liệu và xây dựng khung nghiên cứu

Sau khi biết mình muốn trả lời câu hỏi gì, nhà nghiên cứu cần xác định tri thức hiện có đã đi đến đâu. Tổng quan tài liệu không đơn thuần là tập hợp các bài báo có cùng từ khóa. Chức năng của nó là xác định những gì đã được biết, bằng cách nào người khác tạo ra kết luận đó, kết quả nào còn bất nhất và khoảng trống nào thực sự đáng nghiên cứu.

Từ tài liệu đến khoảng trống nghiên cứu

Một tổng quan có giá trị phải giúp phân biệt ít nhất ba trạng thái: vấn đề đã được giải quyết tương đối chắc chắn, vấn đề còn thiếu bằng chứng và vấn đề đã có bằng chứng nhưng chưa thống nhất.

Sự phân biệt này rất quan trọng. Không phải cứ “chưa có nghiên cứu tại một địa điểm cụ thể” là tự động hình thành khoảng trống khoa học có giá trị. Khoảng trống cần liên quan đến câu hỏi mà tri thức hiện tại chưa trả lời thỏa đáng, một giới hạn phương pháp cần khắc phục hoặc một điều kiện mà kết luận trước đây chưa được kiểm tra.

Xây dựng khung lý thuyết hoặc khung khái niệm

Khi tài liệu đã được tổng hợp, các khái niệm và quan hệ quan trọng được tổ chức thành khung nghiên cứu. Với một số lĩnh vực, đó có thể là khung lý thuyết; với lĩnh vực khác, nó có thể là mô hình khái niệm, hệ thống biến hoặc tập hợp các mệnh đề cần khảo sát.

Khung này tạo cầu nối giữa câu hỏi và thiết kế nghiên cứu. Nó giúp xác định điều gì cần quan sát, khái niệm nào phải được đo lường hoặc mô tả và những yếu tố nào có khả năng ảnh hưởng đến kết quả.

Tổng quan tài liệu cũng không phải hoạt động chỉ diễn ra một lần ở đầu dự án. Khi thiết kế thay đổi hoặc xuất hiện kết quả bất thường, nhà nghiên cứu có thể phải quay lại tài liệu để kiểm tra cách giải thích. Tuy nhiên, việc cập nhật tài liệu về sau không được dùng để âm thầm thay đổi câu hỏi chỉ vì dữ liệu ban đầu không cho kết quả mong muốn.

Đầu ra của giai đoạn 2 là cơ sở tri thức cho nghiên cứu: khoảng trống được xác định, các khái niệm chính được làm rõ và một khung đủ chặt để chuyển sang thiết kế nghiên cứu.

Giai đoạn 3: Thiết kế nghiên cứu và lập kế hoạch

Đây là giai đoạn chuyển câu hỏi khoa học thành một kế hoạch có thể thực thi và kiểm chứng. Nếu câu hỏi cho biết cần biết điều gì, thiết kế nghiên cứu quy định bằng cách nào bằng chứng sẽ được tạo ra để trả lời câu hỏi đó.

Từ câu hỏi đến thiết kế nghiên cứu

Thiết kế phải phù hợp với loại suy luận cần thực hiện. Một nghiên cứu nhằm mô tả hiện tượng sẽ có yêu cầu khác với nghiên cứu so sánh các nhóm, kiểm tra quan hệ, ước lượng tác động hay khám phá trải nghiệm của người tham gia.

Nhà nghiên cứu phải xác định đối tượng nghiên cứu, cách chọn mẫu hoặc trường hợp nghiên cứu, biến hoặc chủ đề cần quan sát, công cụ đo lường, thời điểm thu thập và phương pháp phân tích dự kiến. Các thành phần này cần liên kết với nhau. Một phương pháp phân tích phức tạp không thể sửa được một thiết kế vốn không tạo ra dữ liệu phù hợp với câu hỏi.

Ở nghiên cứu định lượng, quá trình này thường bao gồm việc chuyển các khái niệm trừu tượng thành biến hoặc chỉ báo có thể đo. Ở nghiên cứu định tính, trọng tâm có thể là lựa chọn trường hợp, cách tiếp cận người tham gia, chiến lược lấy mẫu và quy trình tạo dữ liệu đủ chiều sâu.

Khóa trước những quyết định quan trọng

Một protocol hoặc kế hoạch nghiên cứu rõ ràng giúp phân biệt quyết định được đưa ra trước khi nhìn thấy kết quả với quyết định phát sinh sau đó. Đây là vấn đề quan trọng đối với độ tin cậy của nghiên cứu, bởi việc liên tục thay đổi giả thuyết, tiêu chí hoặc phương pháp phân tích sau khi đã biết dữ liệu có thể làm tăng nguy cơ tạo ra kết luận thuận theo kết quả tình cờ.

Trong những lĩnh vực phù hợp, đăng ký trước protocol hoặc kế hoạch phân tích có thể tăng tính minh bạch. Tuy nhiên, preregistration không phải yêu cầu bắt buộc cho mọi loại nghiên cứu; nghiên cứu khám phá, lý thuyết hoặc một số thiết kế định tính có logic khác. Nguyên tắc tổng quát cần giữ lại là minh bạch về quyết định được lập trước và quyết định phát sinh trong quá trình nghiên cứu.

Các yêu cầu về đạo đức cũng phải được xử lý trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu khi nghiên cứu liên quan đến con người, động vật, thông tin nhạy cảm hoặc các rủi ro tương ứng. Đạo đức nghiên cứu không phải thủ tục bổ sung ở cuối dự án mà là một ràng buộc của thiết kế.

Đầu ra của giai đoạn này là một kế hoạch nghiên cứu có thể thực thi: thiết kế, mẫu hoặc đối tượng, phương pháp tạo dữ liệu, phương pháp phân tích, biện pháp kiểm soát chất lượng và các yêu cầu đạo đức cần thiết.

Giai đoạn 4: Thu thập và quản lý dữ liệu

Khi thiết kế đã đủ rõ, nghiên cứu chuyển sang tạo ra bằng chứng thực tế. Mục tiêu không phải thu càng nhiều dữ liệu càng tốt mà là thu đúng dữ liệu theo cách đã được thiết kế, đồng thời bảo toàn khả năng kiểm tra dữ liệu được hình thành như thế nào.

Thu thập theo protocol và kiểm soát sai lệch

Dữ liệu có thể đến từ thí nghiệm, quan sát, khảo sát, phỏng vấn, tài liệu, cảm biến, cơ sở dữ liệu có sẵn hoặc nhiều nguồn kết hợp. Dù nguồn nào được sử dụng, quy trình thu thập phải nhất quán với câu hỏi và thiết kế.

Một thay đổi nhỏ trong cách đo, cách tuyển người tham gia hoặc điều kiện quan sát cũng có thể làm thay đổi ý nghĩa của dữ liệu. Vì vậy, sai lệch cần được kiểm soát ngay trong quá trình thu thập thay vì chờ đến lúc phân tích mới xử lý.

Kiểm tra thử công cụ, đào tạo người thu thập, chuẩn hóa quy trình, ghi nhận trường hợp thiếu dữ liệu và lưu lại các sai lệch so với protocol đều giúp tăng khả năng truy vết. Nếu thực tế buộc nghiên cứu phải thay đổi kế hoạch, thay đổi đó cần được ghi nhận cùng lý do thay vì bị che khuất trong báo cáo cuối cùng.

Quản lý dữ liệu để bảo toàn khả năng truy vết

Dữ liệu khoa học không chỉ bao gồm bảng kết quả cuối cùng. Nó còn liên quan đến dữ liệu gốc, mã hóa, quy tắc làm sạch, phiên bản dữ liệu, metadata và các quyết định biến đổi dữ liệu.

Quản lý dữ liệu tốt tạo ra một chuỗi truy vết từ quan sát ban đầu đến con số hoặc chủ đề xuất hiện trong kết quả. Điều này đặc biệt quan trọng đối với khả năng kiểm tra, tái phân tích và tái lập quy trình.

Cần phân biệt làm sạch dữ liệu với việc loại bỏ những quan sát gây bất lợi cho giả thuyết. Một giá trị chỉ nên được sửa, loại hoặc xử lý đặc biệt khi có tiêu chí phương pháp hợp lý và việc xử lý được ghi lại. Không nên thay đổi tập dữ liệu chỉ để kết quả trở nên thuận lợi hơn.

Đầu ra của giai đoạn 4 là một tập dữ liệu hoặc corpus đủ chất lượng cho phân tích, kèm thông tin cần thiết để hiểu dữ liệu đã được tạo, xử lý và kiểm soát như thế nào.

Giai đoạn 5: Phân tích dữ liệu

Phân tích là quá trình chuyển dữ liệu đã thu thập thành kết quả có cấu trúc liên quan trực tiếp đến câu hỏi nghiên cứu. Đây không phải giai đoạn tìm một kỹ thuật có thể làm cho giả thuyết “đúng”, mà là áp dụng phương pháp phân tích phù hợp với thiết kế và đặc tính dữ liệu.

Phân tích phải đi theo thiết kế

Trong nghiên cứu định lượng, phương pháp có thể bao gồm thống kê mô tả, ước lượng, kiểm định, mô hình hóa hoặc các kỹ thuật chuyên biệt khác. Trong nghiên cứu định tính, phân tích có thể dựa trên mã hóa, phân tích chủ đề, phân tích nội dung, diễn giải trường hợp hoặc những phương pháp phù hợp với truyền thống nghiên cứu được lựa chọn.

Tên kỹ thuật ít quan trọng hơn sự phù hợp giữa câu hỏi – thiết kế – dữ liệu – phương pháp phân tích. Chẳng hạn, một mối liên hệ thống kê quan sát được không tự động chứng minh quan hệ nhân quả nếu thiết kế không cho phép loại trừ những cách giải thích cạnh tranh.

Phân tích cũng cần xử lý các vấn đề có khả năng làm thay đổi kết quả, chẳng hạn dữ liệu thiếu, quan sát ngoại lệ, giả định của mô hình, độ nhạy đối với lựa chọn phân tích hoặc sự nhất quán của quá trình mã hóa. Những kiểm tra này giúp đánh giá kết luận phụ thuộc đến mức nào vào một lựa chọn kỹ thuật cụ thể.

Kết quả không phải là kết luận

Một sai lầm phổ biến là nhảy trực tiếp từ đầu ra phân tích sang tuyên bố khoa học. Giá trị ước lượng, khoảng bất định, kết quả kiểm định, mô hình hay các chủ đề định tính mới là kết quả phân tích. Ý nghĩa khoa học của chúng chỉ được xác lập ở giai đoạn diễn giải.

Tương tự, “có ý nghĩa thống kê” không đồng nghĩa với “quan trọng về khoa học hoặc thực tiễn”, và không đạt một ngưỡng thống kê cũng không tự động chứng minh rằng hoàn toàn không có hiệu ứng. Cần xem xét kích thước hiệu ứng, mức bất định, thiết kế và bối cảnh nghiên cứu.

Đầu ra của giai đoạn 5 là một hệ thống kết quả được tạo ra bằng phương pháp phù hợp, có thể truy ngược về dữ liệu và đủ rõ để chuyển sang đánh giá ý nghĩa.

Giai đoạn 6: Diễn giải kết quả, kết luận và đánh giá giới hạn

Nếu phân tích trả lời “dữ liệu cho thấy điều gì”, diễn giải trả lời câu hỏi khó hơn: kết quả đó cho phép chúng ta kết luận điều gì về vấn đề nghiên cứu.

Nhà nghiên cứu phải đặt kết quả trở lại trong khung lý thuyết, câu hỏi ban đầu và bằng chứng đã có. Một kết quả phù hợp với giả thuyết có thể củng cố cách giải thích ban đầu, nhưng không vì thế mà mọi cách giải thích khác đều bị loại bỏ. Một kết quả trái kỳ vọng cũng không tự động đồng nghĩa nghiên cứu thất bại; nó có thể chỉ ra giả định chưa đúng, cơ chế khác hoặc điều kiện giới hạn mà lý thuyết ban đầu chưa xét đến.

Cơ chế suy luận ở giai đoạn này phụ thuộc mạnh vào thiết kế. Nghiên cứu quan sát thường phải thận trọng hơn khi đưa ra kết luận nhân quả. Nghiên cứu trên một nhóm mẫu hẹp không thể mặc nhiên khái quát cho mọi quần thể. Kết quả của một bối cảnh cụ thể cũng có thể không giữ nguyên khi điều kiện thay đổi.

Vì vậy, giới hạn nghiên cứu là một phần của kết luận khoa học, không phải đoạn tự phê bình mang tính hình thức. Cần xác định nguồn bất định, sai lệch có thể còn tồn tại, giới hạn của mẫu hoặc dữ liệu, các giả định quan trọng và phạm vi mà kết quả có thể được áp dụng.

Ở đây cũng cần phân biệt giữa “dữ liệu không ủng hộ giả thuyết” và “giả thuyết đã được chứng minh là sai trong mọi điều kiện”. Kết luận khoa học thường có phạm vi: nó đúng trong giới hạn của thiết kế, dữ liệu và mức độ bất định mà nghiên cứu cho phép.

Đầu ra của giai đoạn 6 là câu trả lời có điều kiện cho câu hỏi nghiên cứu: kết luận chính, mức độ chắc chắn, quan hệ với tri thức trước đó, giới hạn và những câu hỏi vẫn còn mở.

Giai đoạn 7: Viết báo cáo, phản biện và công bố

Nghiên cứu chỉ thực sự trở thành một phần của tri thức khoa học chung khi phương pháp và kết quả được trình bày đủ minh bạch để người khác có thể đánh giá. Vì vậy, viết và công bố không chỉ là hoạt động truyền thông sau nghiên cứu; chúng là một phần của cơ chế kiểm tra khoa học.

Viết báo cáo theo logic có thể kiểm chứng

Một báo cáo nghiên cứu cần làm rõ vấn đề được đặt ra, căn cứ lý thuyết, phương pháp, dữ liệu, phân tích, kết quả, diễn giải và giới hạn. Mức độ chi tiết cần đủ để người đọc hiểu kết luận được hình thành từ bằng chứng như thế nào.

Tùy loại nghiên cứu, các hướng dẫn báo cáo chuyên biệt như CONSORT cho thử nghiệm ngẫu nhiên, STROBE cho nghiên cứu quan sát hay PRISMA cho tổng quan hệ thống có thể giúp kiểm tra tính đầy đủ của báo cáo. Các hướng dẫn này không thay thế phương pháp nghiên cứu và cũng không áp dụng đồng loạt cho mọi thiết kế; chúng cần được chọn đúng loại nghiên cứu.

Việc báo cáo kết quả bất lợi, kết quả không như kỳ vọng và thay đổi so với kế hoạch ban đầu cũng quan trọng như trình bày phát hiện nổi bật. Tính minh bạch giúp người đọc đánh giá bằng chứng thay vì chỉ tiếp nhận kết luận của tác giả.

Phản biện, sửa đổi và công bố

Trong xuất bản học thuật, bản thảo thường trải qua đánh giá của biên tập và có thể được phản biện bởi các chuyên gia cùng lĩnh vực. Phản biện có thể phát hiện vấn đề về logic, phương pháp, cách diễn giải hoặc mức độ hỗ trợ của bằng chứng, từ đó dẫn đến sửa đổi trước khi công bố.

Tuy nhiên, được xuất bản không đồng nghĩa kết luận đã trở thành chân lý cuối cùng. Peer review là một cơ chế kiểm soát chất lượng có giới hạn; nó không bảo đảm phát hiện mọi sai sót. Sau công bố, kết quả tiếp tục được kiểm tra thông qua phản biện học thuật, nghiên cứu lặp lại, tái phân tích và sự tích lũy của bằng chứng mới.

Các nguyên tắc về đạo đức xuất bản, chẳng hạn minh bạch tác giả, xung đột lợi ích, xử lý chỉnh sửa hoặc rút bài, là một phần của hệ thống bảo vệ tính toàn vẹn của hồ sơ khoa học. Các hướng dẫn của những tổ chức như Committee on Publication Ethics tập trung vào chính lớp trách nhiệm này.

Vì vậy, đầu ra cuối của một dự án không chỉ là “một bài đã đăng”. Giá trị khoa học nằm ở việc câu hỏi, phương pháp, dữ liệu, phân tích và giới hạn được trình bày đủ rõ để cộng đồng có thể tiếp tục kiểm tra và sử dụng kết quả.

Nhìn toàn bộ chuỗi, các giai đoạn nghiên cứu khoa học liên kết với nhau bằng quan hệ đầu vào – đầu ra: câu hỏi định hướng tổng quan tài liệu; tổng quan làm rõ khoảng trống và khung nghiên cứu; khung đó dẫn đến thiết kế; thiết kế quy định dữ liệu cần tạo; dữ liệu giới hạn những phân tích hợp lệ; phân tích cung cấp cơ sở cho diễn giải; và toàn bộ chuỗi bằng chứng được trình bày để cộng đồng khoa học đánh giá khi công bố.

Điều cần ghi nhớ là quy trình này không hoàn toàn tuyến tính. Một phát hiện ở giai đoạn sau có thể buộc nhà nghiên cứu quay lại xem xét giả định, tài liệu, thiết kế hoặc cách phân tích. Tuy nhiên, việc quay lại phải được thực hiện minh bạch và có lý do phương pháp. Một nghiên cứu có chất lượng không phải nghiên cứu “không bao giờ thay đổi kế hoạch”, mà là nghiên cứu có thể giải thích đã quyết định điều gì, dựa trên căn cứ nào và những thay đổi đó ảnh hưởng ra sao đến kết luận cuối cùng.