Khi nào dùng phương pháp luận định tính?

Điểm quyết định không nằm ở việc dữ liệu có phải là văn bản hay không, cũng không nằm ở việc nghiên cứu có mẫu nhỏ. Phương pháp luận định tính trước hết là một logic nghiên cứu: lựa chọn cách tiếp cận phù hợp khi ý nghĩa, bối cảnh, quá trình, quan hệ và góc nhìn của chủ thể là những thành phần không thể tách khỏi hiện tượng cần nghiên cứu.

Dùng định tính khi câu hỏi nghiên cứu hướng đến ý nghĩa và trải nghiệm

Một dấu hiệu rõ nhất cho thấy phương pháp luận định tính phù hợp là câu hỏi nghiên cứu không chỉ hỏi “bao nhiêu?” mà hỏi “điều này có ý nghĩa gì đối với những người trải qua nó?”, “họ cảm nhận và lý giải nó như thế nào?” hoặc “vì sao họ hành động theo cách đó?”.

Trong truyền thống nghiên cứu định tính được hệ thống hóa trong các tài liệu phương pháp luận của Creswell & Poth, Patton và nhiều học giả về qualitative inquiry, trọng tâm thường được đặt vào cách con người kiến tạo ý nghĩa từ kinh nghiệm và bối cảnh của họ. Vì vậy, khi đối tượng nghiên cứu là trải nghiệm sống, nhận thức, động cơ, niềm tin, bản sắc hoặc cách một nhóm người diễn giải một sự kiện, dữ liệu định tính có khả năng cung cấp loại tri thức mà các chỉ số định lượng khó thể hiện đầy đủ.

Ví dụ, nếu câu hỏi là “bao nhiêu sinh viên bỏ học trong năm đầu?”, dữ liệu định lượng có thể trả lời trực tiếp. Nhưng nếu nghiên cứu muốn biết “sinh viên trải nghiệm quá trình dẫn đến quyết định bỏ học như thế nào?”, vấn đề đã chuyển sang ý nghĩa, diễn giải và diễn tiến của trải nghiệm. Lúc này, việc chỉ đo một số biến như thu nhập, kết quả học tập hoặc mức độ hài lòng có thể bỏ qua những yếu tố mà chính người tham gia xem là quan trọng.

Điều này không có nghĩa mọi nghiên cứu liên quan đến cảm nhận đều phải sử dụng định tính. Nếu các khái niệm đã được xác định rõ và mục tiêu chỉ là đo mức độ của chúng trên một quần thể lớn, phương pháp định lượng có thể phù hợp hơn. Định tính trở nên đặc biệt có giá trị khi nhà nghiên cứu cần hiểu nội dung và cấu trúc của trải nghiệm trước khi hoặc thay vì quy đổi chúng thành biến số.

Dùng định tính khi hiện tượng chưa được hiểu đầy đủ

Phương pháp luận định tính đặc biệt hữu ích khi hiện tượng còn ít được nghiên cứu, khái niệm chưa ổn định hoặc nhà nghiên cứu chưa biết đâu là những yếu tố thực sự quan trọng.

Trong trường hợp này, xây dựng ngay một bảng hỏi với các biến cố định có thể dẫn đến một vấn đề phương pháp luận: công cụ đo đã giả định trước cấu trúc của hiện tượng trong khi chính cấu trúc đó vẫn đang cần được khám phá. Nhà nghiên cứu có nguy cơ chỉ thu được câu trả lời cho những vấn đề mình đã nghĩ đến và bỏ sót những yếu tố quan trọng xuất hiện từ thực tế.

Logic định tính cho phép quá trình nghiên cứu linh hoạt hơn. Dữ liệu ban đầu có thể làm xuất hiện những khái niệm, quan hệ hoặc cách diễn giải mà thiết kế ban đầu chưa dự kiến. Nhà nghiên cứu sau đó tiếp tục kiểm tra, làm rõ hoặc phát triển những phát hiện này trong quá trình thu thập và phân tích dữ liệu. Chính tính lặp giữa thu thập dữ liệu, phân tích và điều chỉnh hướng khám phá giúp định tính phù hợp với các hiện tượng chưa có mô hình giải thích đủ rõ.

Tuy nhiên, “hiện tượng mới” không phải điều kiện bắt buộc. Một chủ đề đã được nghiên cứu nhiều vẫn có thể cần phương pháp luận định tính nếu câu hỏi mới hướng đến một nhóm người, một bối cảnh hoặc một cách trải nghiệm chưa được hiểu đầy đủ. Ngược lại, một chủ đề mới nhưng câu hỏi chỉ yêu cầu xác định tỷ lệ hoặc đo một chỉ số cụ thể không tự động trở thành nghiên cứu định tính.

Dùng định tính khi bối cảnh là một phần của hiện tượng

Có những hiện tượng không thể được hiểu chính xác nếu tách chúng khỏi môi trường xã hội, tổ chức, văn hóa hoặc lịch sử nơi chúng xảy ra. Trong các trường hợp đó, phương pháp luận định tính có lợi thế vì cho phép nghiên cứu hiện tượng trong mối quan hệ với bối cảnh cụ thể.

Chẳng hạn, cùng một chính sách trong hai tổ chức có thể tạo ra những phản ứng rất khác nhau. Nếu chỉ đo mức độ hài lòng trung bình, nhà nghiên cứu có thể phát hiện sự khác biệt nhưng chưa biết sự khác biệt được tạo ra như thế nào. Quy tắc nội bộ, quan hệ quyền lực, cách nhà quản lý truyền đạt chính sách, kinh nghiệm trước đó của nhân viên hoặc chuẩn mực của từng nhóm đều có thể tham gia vào quá trình hình thành phản ứng.

Trong trường hợp này, bối cảnh không phải “nhiễu” cần loại bỏ mà là một phần của cơ chế tạo nên hiện tượng. Phương pháp luận định tính cho phép nhà nghiên cứu xem xét các mối quan hệ đó thay vì cô lập từng biến khỏi môi trường mà chúng tồn tại.

Đổi lại, kết luận định tính thường cần được đọc cùng điều kiện và bối cảnh mà nó được hình thành. Mục tiêu không nhất thiết là chứng minh rằng một mô hình xuất hiện với cùng tỷ lệ trong toàn bộ quần thể, mà là xây dựng một cách hiểu có căn cứ về hiện tượng và chỉ rõ những điều kiện khiến cách giải thích đó có ý nghĩa.

Dùng định tính khi cần hiểu quá trình và cơ chế của hiện tượng

Định tính cũng phù hợp khi câu hỏi nghiên cứu quan tâm đến quá trình: một hiện tượng hình thành ra sao, các tác nhân tương tác với nhau như thế nào, một quyết định được hình thành qua những giai đoạn nào hoặc vì sao một kết quả giống nhau có thể xuất phát từ những con đường khác nhau.

Đây là khác biệt quan trọng giữa việc phát hiện một quan hệ và giải thích cách quan hệ đó vận hành. Một nghiên cứu định lượng có thể cho thấy hai biến có liên hệ với nhau hoặc ước lượng mức độ của mối liên hệ. Nghiên cứu định tính có thể bổ sung một loại tri thức khác: những sự kiện trung gian, cách người tham gia phản ứng, những bước ngoặt và điều kiện bối cảnh giúp giải thích mối liên hệ được tạo thành như thế nào trong thực tế.

Ví dụ, nếu dữ liệu cho thấy nhân viên rời bỏ một tổ chức sau một thay đổi quản lý, định tính có thể khám phá chuỗi diễn tiến từ cách thay đổi được truyền đạt, cách nhân viên diễn giải nó, những tương tác tiếp theo với quản lý cho đến thời điểm quyết định nghỉ việc được hình thành. Giá trị ở đây nằm ở việc tái dựng quá trình chứ không chỉ xác nhận rằng hai hiện tượng xuất hiện cùng nhau.

Ranh giới cần giữ rõ là nghiên cứu định tính không mặc nhiên cho phép ước lượng mức độ tác động nhân quả trên một quần thể. Nó có thể tạo ra và củng cố các giải thích về cơ chế, điều kiện và quá trình, nhưng nếu mục tiêu là xác định effect size hoặc kiểm định một tác động nhân quả theo thiết kế định lượng, cần một chiến lược nghiên cứu khác hoặc thiết kế hỗn hợp.

Không nên chọn định tính khi mục tiêu chính là đo lường và suy rộng thống kê

Một cách xác định khi nào dùng phương pháp luận định tính là xem xét cả trường hợp ngược lại. Nếu câu hỏi cốt lõi yêu cầu biết một hiện tượng phổ biến đến mức nào, khác biệt bao nhiêu, biến nào dự báo tốt hơn hoặc một tác động có độ lớn bao nhiêu, định lượng thường phù hợp với mục tiêu chính hơn.

Các mục tiêu điển hình nghiêng về định lượng gồm:

·         Xác định tỷ lệ hoặc tần suất của một hiện tượng trong quần thể

·         So sánh mức trung bình giữa các nhóm bằng chỉ số định lượng

·         Kiểm định giả thuyết về quan hệ giữa các biến

·         Ước lượng độ lớn của tác động hoặc mối liên hệ

·         Suy rộng kết quả từ mẫu sang quần thể theo logic thống kê

Điều quan trọng là không biến sự khác biệt này thành quan niệm “định tính để khám phá, định lượng để chứng minh”. Nghiên cứu định tính cũng phải tạo ra kết luận có căn cứ thông qua dữ liệu, phân tích nhất quán, phản tư phương pháp luận và việc làm rõ giới hạn của diễn giải. Khác biệt nằm ở loại kết luận mà thiết kế nghiên cứu hướng đến, không phải ở việc một bên có bằng chứng còn bên kia thì không.

Tương tự, việc có ít người tham gia không phải là lý do đủ để chọn định tính. Cỡ mẫu phải được suy ra từ mục tiêu nghiên cứu và logic tạo bằng chứng. Một nghiên cứu không trở thành định tính chỉ vì không thể thu thập mẫu lớn.

Nếu câu hỏi vừa cần biết mức độ của hiện tượng vừa cần hiểu vì sao và bằng cách nào hiện tượng xảy ra, thiết kế hỗn hợp có thể thích hợp hơn việc buộc toàn bộ nghiên cứu vào một phương pháp luận duy nhất.

Kiểm tra sự phù hợp trước khi chọn phương pháp luận định tính

Trước khi quyết định, có thể kiểm tra sự phù hợp của phương pháp luận định tính bằng cách quay lại chính câu hỏi nghiên cứu. Không có một điểm số cố định cho phép kết luận “đủ điều kiện dùng định tính”; điều quan trọng là sự nhất quán giữa câu hỏi, loại tri thức cần tạo ra và cách bằng chứng sẽ được xây dựng.

Phương pháp luận định tính có cơ sở lựa chọn mạnh khi phần lớn các câu hỏi sau thực sự là trọng tâm của nghiên cứu:

·         Nghiên cứu cần biết người tham gia hiểu, trải nghiệm hoặc gán ý nghĩa cho hiện tượng như thế nào

·         Những khái niệm hoặc yếu tố quan trọng của hiện tượng chưa được xác định đầy đủ từ trước

·         Bối cảnh xã hội, văn hóa hoặc tổ chức có thể thay đổi bản chất của hiện tượng

·         Nghiên cứu cần tái dựng một quá trình, chuỗi sự kiện hoặc cơ chế diễn tiến

·         Những khác biệt giữa các trường hợp cần được giải thích thay vì chỉ được đo lường

·         Mục tiêu chính là tạo ra một cách hiểu sâu và có căn cứ chứ không phải ước lượng tỷ lệ cho toàn bộ quần thể

Sau đó cần kiểm tra câu hỏi ngược lại: kết luận cuối cùng mà nghiên cứu cần đưa ra có đòi hỏi một con số đại diện cho quần thể, một ước lượng tác động hay một phép kiểm định thống kê hay không? Nếu câu trả lời là có, định tính đơn thuần có thể không đủ.

Cách lựa chọn đáng tin cậy nhất vì thế không bắt đầu bằng câu hỏi “tôi muốn phỏng vấn hay phát bảng hỏi?”, mà bắt đầu bằng câu hỏi “tôi cần biết loại điều gì về hiện tượng này để trả lời vấn đề nghiên cứu?”. Kỹ thuật thu thập dữ liệu chỉ nên được lựa chọn sau khi logic nghiên cứu đã rõ.

Phương pháp luận định tính nên được sử dụng khi câu hỏi nghiên cứu đòi hỏi hiểu ý nghĩa, trải nghiệm, bối cảnh, quá trình hoặc cơ chế diễn tiến của một hiện tượng. Nó đặc biệt phù hợp khi cấu trúc của vấn đề chưa được xác định đầy đủ hoặc khi việc tách hiện tượng khỏi bối cảnh sẽ làm mất đi phần quan trọng của lời giải thích.

Ngược lại, nếu mục tiêu cốt lõi là xác định tỷ lệ, đo độ lớn của quan hệ, kiểm định giả thuyết hoặc suy rộng thống kê, định lượng thường là lựa chọn trực tiếp hơn. Trong nhiều vấn đề, hai logic có thể bổ sung cho nhau. Vì vậy, tiêu chí quan trọng không phải “định tính hay định lượng tốt hơn”, mà là phương pháp luận nào tạo ra đúng loại bằng chứng mà câu hỏi nghiên cứu yêu cầu.