Download Các thành phần quan trọng của thiết chế xã hội and more Summaries Knowledge Management in PDF only on Docsity!
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC XÃ HỘI:
NGUYÊN TẮC, PHƯƠNG PHÁP VÀ THỰC HÀNH
Anol Bhattacherjee (Phan Viết Phong và Cao Ngọc Anh dịch)
Chương 2 TƯ DUY CỦA NHÀ NGHIÊN CỨU
Muốn tiến hành nghiên cứu được tốt đòi hỏi trước hết phải rèn luyện lại bộ não của bạn để tư duy như một nhà nghiên cứu thực thụ. Muốn vậy phải trừu tượng hóa những quan sát thực tiễn, sử dụng tư duy "liên kết các điểm" để nhận diện các khái niệm, các mô hình ẩn và sau đó tổng hợp những mô hình đó trở thành quy luật và lý thuyết phổ quát để áp dụng trong các bối cảnh khác vượt ra ngoài lĩnh vực nghiên cứu ban đầu. Nghiên cứu là việc liên tục vận động hoán đổi từ mức độ thực nghiệm khi tiến hành các quan sát lên mức độ lý thuyết khi những quan sát được trừu tượng hóa thành các quy luật và lý thuyết phổ quát. Đây là kỹ năng phải mất nhiều năm để phát triển và cho đến nay, nó không phải là cái được giảng dạy trong các chương trình sau đại học hay có được trong đào tạo thực tập và đó chính là thiếu hụt lớn nhất đối với các nghiên cứu sinh tiến sĩ. Một số khái niệm trừu tượng cần phải được tiếp cận bằng tư duy của nhà nghiên cứu, bao gồm: đơn vị phân tích, phạm trù, giả thuyết, thao tác hóa, lý thuyết, mô hình, phương pháp quy nạp, diễn dịch,… Tất cả sẽ được đề cập trong chương này.
Đơn vị phân tích Một trong những thuật ngữ đầu tiên xuất hiện trong tất cả nghiên cứu khoa học xã hội là đơn vị phân tích (unit of analysis) của một nghiên cứu khoa học. Đơn vị phân tích đề cập đến người, tập thể hoặc vật thể là đối tượng mà nghiên cứu hướng tới. Đơn vị điển hình trong phân tích bao gồm các cá nhân, các nhóm, các tổ chức, các quốc gia, các công nghệ, các đồ vật,... Ví dụ, nếu quan tâm đến nghiên cứu hoạt động mua sắm của người dân, mục đích mua sắm của họ hoặc thái độ của họ với công nghệ mới thì đơn vị phân tích là cá nhân. Nếu nghiên cứu đặc điểm của các băng nhóm tội phạm đường phố hoặc hoạt động làm việc theo nhóm trong các tổ chức thì đơn vị phân tích là nhóm. Nếu mục đích của nghiên cứu là tìm hiểu xem làm thế nào các doanh nghiệp có thể nâng cao lợi nhuận hoặc đưa ra các quyết định điều hành hiệu quả thì đơn vị phân tích là công ty. Trong trường hợp này, mặc dù quyết định được thực hiện bởi các
cá nhân trong công ty, nhưng những cá nhân được coi là đại diện cho việc ra quyết định của công ty chứ không phải là quyết định của cá nhân họ. Nếu nghiên cứu hướng vào những khác biệt về các nền văn hóa dân tộc thì đơn vị phân tích lại là một quốc gia. Ngay cả những vật vô tri, vô giác có thể trở thành những đơn vị phân tích. Ví dụ, một nhà nghiên cứu quan tâm đến việc tìm hiểu giải pháp để làm cho các trang web hấp dẫn hơn đối với người sử dụng, thì đơn vị phân tích là một trang web (mà không phải người sử dụng). Khi nghiên cứu cách thức chuyển giao tri thức giữa hai công ty, thì đơn vị phân tích phân tích trở thành nhị nguyên (sự kết hợp của các công ty giao và nhận tri thức).
Hiểu biết về các đơn vị phân tích đôi khi khá phức tạp. Ví dụ, nếu chúng ta muốn nghiên cứu lý do tại sao một số khu vực nào đó có tỷ lệ tội phạm cao thì đơn vị phân tích của chúng ta là các khu phố mà không phải là các loại tội phạm hay người có hành vi phạm tội. Điều này là do các đối tượng cần khảo sát là các khu phố mà không phải là kẻ phạm tội. Tuy nhiên, nếu chúng ta muốn so sánh các loại tội phạm khác nhau trong các khu vực khác nhau, chẳng hạn như các tội giết người, cướp tài sản, hành hung,… thì đơn vị phân tích lại là các hành vi phạm tội. Nếu muốn nghiên cứu lý do tại sao bọn tội phạm tham gia vào các hoạt động bất hợp pháp, thì đơn vị phân tích là cá nhân (người có hành vi phạm tội). Tương tự như vậy, nếu muốn nghiên cứu tại sao một số chính sách đổi mới lại có nhiều thành công hơn những chính sách khác, thì đơn vị của phân tích là một chính sách đổi mới. Tuy nhiên, nếu chúng ta muốn nghiên cứu bằng cách nào một số tổ chức lại có những đổi mới nhất quán và liên tục hơn so với những tổ chức khác, thì đơn vị phân tích là tổ chức. Do đó, hai câu hỏi liên quan trong cùng một nghiên cứu có thể có hai đơn vị phân tích hoàn toàn khác nhau.
Hiểu biết về các đơn vị phân tích là rất quan trọng, bởi vì nó sẽ quy định loại thông tin, tài liệu nào nào bạn cần thu thập và thu thập từ đâu. Nếu đơn vị phân tích là một trang web, bạn nên thu thập dữ liệu từ các trang web chứ không phải là khảo sát mọi người về cách họ sử dụng các trang web. Nếu đơn vị bạn phân tích là tổ chức thì bạn nên đánh giá các thông số của tổ chức, chẳng hạn như quy mô của tổ chức, doanh thu, hệ thống phân cấp hoặc khả năng phát triển. Dữ liệu này có thể đến từ nhiều nguồn như các hồ sơ tài chính, khảo sát từ các cán bộ điều hành, Tổng giám đốc điều hành (CEO), người được cho là đại diện cho tổ chức của họ (chứ không phải bản thân công ty). Một số thông số như lương của Tổng giám đốc điều hành có vẻ giống như các thông số ở cấp độ cá nhân, nhưng trên thực tế, nó cũng có thể là một thông số ở cấp độ tổ chức, bởi vì mỗi tổ chức chỉ có một lương cho Tổng giám đốc điều hành tại một thời điểm bất kỳ nào đó. Đôi khi, bạn có thể thu thập dữ liệu từ một mức độ thấp hơn, sau đó phân tích và tổng hợp dữ liệu đến một cấp độ cao hơn. Chẳng hạn, để nghiên cứu
thống các khái niệm có liên quan, ví dụ kỹ năng giao tiếp của một người chứa đựng một vài khái niệm cơ sở như vốn từ vựng, cú pháp và khả năng chính tả của một người. Ví dụ về trọng lượng được gọi là phạm trù đơn (uni-dimensional construct), trong khi ví dụ về kỹ năng giao tiếp được gọi là phạm trù phức (multi-dimensional construct) chứa đựng hàng loạt khái niệm cơ bản khác. Sự khác biệt giữa phạm trù và khái niệm rõ ràng hơn trong các phạm trù đa chiều: khi sự trừu tượng ở mức độ cao hơn được gọi là một phạm trù và sự trừu tượng ở mức độ thấp hơn được gọi là khái niệm. Tuy nhiên, sự phân biệt này có thể không rõ ràng trong trường hợp của các phạm trù đơn.
Phạm trù sử dụng cho nghiên cứu khoa học phải được định nghĩa chính xác và rõ ràng, có như vậy người khác mới có thể hiểu đúng những gì nó bao hàm và những gì không được bao hàm. Ví dụ, phạm trù thu nhập , có vẻ như đơn giản nhưng có thể ám chỉ thu nhập hàng tháng hoặc hàng năm, thu nhập trước thuế hay sau thuế, thu nhập cá nhân hoặc gia đình. Như vậy, dưới góc độ nghiên cứu khoa học thì phạm trù này không chính xác và cũng không rõ ràng. Có hai loại định nghĩa có thể sử dụng để làm rõ phạm trù: định nghĩa theo từ điển (dictionary definition) và định nghĩa theo thao tác (operational definition). Định nghĩa theo từ điển quen thuộc hơn, trong đó phạm trù thường được định nghĩa thông qua hệ thống các từ đồng nghĩa. Ví dụ, thái độ có thể được định nghĩa như một thiên hướng, một cảm giác hoặc một cảm xúc; và đến lượt cảm xúc lại có thể được định nghĩa như một thái độ. Những định nghĩa kiểu vòng tròn như vậy không thật sự hữu ích trong nghiên cứu khoa học nếu muốn chi tiết hóa ý nghĩa và nội dung của phạm trù đó. Nghiên cứu khoa học đòi hỏi định nghĩa theo thao tác - định nghĩa các phạm trù bằng cách đánh giá chúng qua thực tiễn. Ví dụ, định nghĩa theo thao tác về một phạm trù như nhiệt độ, thì phải cụ thể hóa liệu rằng chúng ta có đo được nhiệt độ bằng độ C, độ F hay độ K hay không. Một phạm trù như thu nhập nên được định nghĩa dưới góc độ liệu rằng chúng ta có quan tâm tới thu nhập hàng tháng hoặc hàng năm, trước thuế thu nhập sau thuế, thu nhập cá nhân hoặc gia đình. Có thể hình dung những phạm trù như học tập, nhân cách, trí thông minh - cũng rất khó để định nghĩa thao tác.
Một thuật ngữ thường kết hợp và đôi khi được hoán đổi với phạm trù được gọi là một biến số (variable). Xét về từ gốc, biến số là số lượng có thể thay đổi (ví dụ, từ thấp đến cao, từ tiêu cực sang tích cực, v.v...), ngược với hằng số không thay đổi (bất biến). Tuy nhiên, trong nghiên cứu khoa học, biến số là một đại lượng có thể đo được của một phạm trù trừu tượng. Trong các thực thể trừu tượng, các phạm trù không thể đo lường trực tiếp được. Do đó, chúng ta phải tìm kiếm các đơn vị đo lường thay thế được gọi là các biến số.
Ví dụ, trí thông minh của một người thường được đo lường bằng chỉ số IQ (Intelligence Quotient). Đó là một chỉ số được tạo ra khi phân tích và kiểm tra mẫu dùng cho con người. Trong trường hợp này trí thông minh là một phạm trù và chỉ số IQ là một biến số để đo lường phạm trù trí thông minh. Liệu rằng chỉ số IQ có phản ánh đúng sự thông minh của một người như mọi người vẫn nghĩ và tin tưởng? Tùy thuộc vào mức độ chính xác khi đánh giá trí thông minh, chỉ số IQ có thể là một công cụ tốt hoặc không tốt để đánh giá phạm trù trí thông minh. Như trong Hình 2.1, nghiên cứu khoa học phát triển trên 2 mặt phẳng: mặt phẳng lý thuyết và mặt phẳng thực tiễn. Các phạm trù được nhận thức trên mặt phẳng lý thuyết (trừu tượng), trong khi đó các biến số được thao tác và đo lường trên mặt phẳng thực tiễn (quan sát). Tư duy giống như một nhà nghiên cứu là nói tới khả năng tương tác qua lại của tư duy giữa hai mặt phẳng này.
Hình 2.1. Mặt phẳng lý thuyết và mặt phẳng thực nghiệm của nghiên cứu
Tùy thuộc vào mục đích sử dụng mà các biến có thể được phân loại là các biến số độc lập, phụ thuộc, điều hòa, trung gian hoặc kiểm soát. Các biến số được sử dụng để giải thích các biến số khác được gọi là biến độc lập (independent variable), những biến được giải thích bởi các biến số khác là biến phụ thuộc (dependent variable). Những biến được giải thích bởi các biến độc lập trong khi chúng cũng giải thích các biến phụ thuộc được gọi là biến trung gian (mediating variable). Những biến có ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc được gọi là biến điều hòa (moderating variable). Ví dụ, nếu cho rằng trong sinh viên trí thông minh cao hơn sẽ tạo ra kết quả học tập tốt hơn, vậy thì trí thông minh là biến độc lập và kết quả học tập là biến phụ thuộc. Có thể có các biến số khác không liên quan và không thích hợp để giải thích một biến phụ thuộc, nhưng có thể có một số tác động đến biến phụ thuộc.
quan hệ này được gọi là một luận điểm. Việc tìm kiếm những giải thích cho một hiện tượng hoặc một hành vi nhất định sẽ là không đầy đủ nếu chỉ xác định các khái niệm và phạm trù cơ bản liên quan đến hiện tượng hay hành vi đó. Chúng ta cũng phải xác định và hình thành các mô hình phản ánh mối quan hệ giữa các phạm trù này. Mô hình các mối quan hệ như vậy được gọi là luận điểm. Luận điểm (proposition) là một quan hệ thăm dò và phỏng đoán giữa các phạm trù được trình bày dưới dạng mệnh đề. Một ví dụ về luận điểm là: “ Sự cải thiện trí thông minh của học sinh tạo ra sự cải thiện thành tích học tập của họ”. Mệnh đề này không bắt buộc phải đúng , nhưng phải là mệnh đề có thể kiểm chứng được bằng dữ liệu thực nghiệm; kết quả kiểm chứng có thể kết luận nó đúng hay sai. Luận điểm thường được xây dựng dựa trên suy luận logic (diễn dịch) hay thông qua quan sát thực nghiệm (quy nạp).
Do luận điểm là sự kết hợp giữa các phạm trù trừu tượng nên chúng không thể được kiểm chứng trực tiếp. Thay vào đó, chúng được kiểm chứng gián tiếp bằng cách xem xét các mối quan hệ giữa các đơn vị đo lường (các biến số) tương ứng với các phạm trù đó. Sự hình thành các luận điểm bằng thực nghiệm đề cập đến mối quan hệ giữa các biến số, được gọi là các giả thuyết (Hypothesis - xem Hình 2.1). Bởi vì chỉ số IQ và điểm tổng kết học tập là các công cụ đánh giá trên thực tế trí thông minh và thành tích học tập, luận điểm đã nêu ở trên có thể được phát biểu cụ thể dưới hình thức là một giả thuyết " Sự cải thiện điểm số IQ của sinh viên tạo ra sự cải thiện điểm tổng kết học tập của họ ". Luận điểm được cụ thể hóa trên mặt phẳng lý thuyết, trong khi đó giả thuyết được cụ thể hóa trên mặt phẳng thực tiễn. Vì vậy, các giả thuyết này hoàn toàn có thể kiểm chứng được trong thực tiễn bằng việc sử dụng các dữ liệu đã thu thập và giả thuyết này có thể bị bác bỏ nếu không được minh chứng bởi các quan sát thực nghiệm. Tất nhiên, mục đích của việc kiểm định các giả thuyết là để suy ra luận điểm tương ứng có chính xác hay không.
Giả thuyết có thể mạnh hoặc yếu. “ Chỉ số IQ của sinh viên có liên quan tới thành tích học tập của họ ” là một ví dụ về một giả thiết yếu, bởi vì nó không chỉ rõ được cả định hướng của giả thuyết (ví như liệu rằng mối quan hệ này là tích cực hay tiêu cực) và cả quan hệ nhân - quả của nó (ví như trí thông minh mang đến thành tích học tập hay thành tích học tập gây ra trí thông minh). Một giả thuyết mạnh hơn như là “ Chỉ số IQ của sinh viên có quan hệ tích cực với thành tích học tập của họ ”. Giả thuyết này chỉ ra định hướng nhưng chưa nêu ra được quan hệ nhân quả. Một giả thuyết tốt hơn nữa sẽ là “ Chỉ số IQ của sinh viên có những ảnh hưởng tích cực đến thành tích học tập của họ ”. Ở đây giả thuyết đã chỉ ra cả định hướng cũng như quan hệ nhân quả (trí thông minh tạo ra thành tích học tập và không ngược lại). Những kí hiệu trong Hình 2.2 chỉ ra định hướng và các giả thuyết tương ứng.
Cần phải chú ý rằng, các giả thuyết khoa học nên xác định rõ những biến số độc lập và phụ thuộc. Trong giả thuyết “ Chỉ số IQ của sinh viên có những ảnh hưởng tích cực đến thành tích học tập của họ ”, thì trí thông minh là biến số độc lập (nguyên nhân) và thành tích học tập là biến số phụ thuộc (kết quả). Hơn nữa, cũng cần thấy rằng, giả thuyết này có thể đúng (trí thông minh cao hơn sẽ dẫn đến thành tích học tập tốt hơn), nhưng cũng có thể sai (trí thông minh cao hơn không có ảnh hưởng hoặc không dẫn đến kết quả học tập tốt hơn). Phần sau của cuốn sách này, chúng ta sẽ kiểm tra cách kiểm định thực nghiệm các mối quan hệ nguyên nhân - kết quả. Những phát biểu như “ sinh viên nhìn chung là thông minh ” hoặc “ tất cả sinh viên có thể đạt được những thành công trong học tập ” không phải là những giả thuyết khoa học, bởi lẽ chúng không chỉ rõ các biến số độc lập và phụ thuộc, không chỉ rõ quan hệ định hướng để đánh giá nó đúng hay sai.
Lý thuyết và mô hình Lý thuyết (theory) là tập hợp các phạm trù và luận điểm có quan hệ tương hỗ nhằm phán đoán, giải thích một hiện tượng hoặc một hành vi cần quan tâm trong phạm vi một số điều kiện và giả thiết nhất định. Về bản chất, lý thuyết là một tập hợp có hệ thống những luận điểm. Trong khi luận điểm liên kết hai hoặc ba phạm trù thì lý thuyết tương ứng với một hệ thống các phạm trù và luận điểm phức hợp. Chính vì vậy, lý thuyết có thể phức tạp và trừu tượng hơn rất nhiều so với luận điểm và giả thuyết.
Chú ý rằng, một số người không được trang bị kiến thức về nghiên cứu khoa học thường coi lý thuyết như là một sự suy đoán (speculation) hay là cái đối lập với thực tế (fact). Ví dụ, người ta thường nói rằng giáo viên cần phải giảm lý thuyết và tăng thực hành hay thực tế trong các bài giảng của họ trên lớp. Tuy nhiên, thực tế (fact) hay thực tiễn (practice) không đối lập với lý thuyết. Trong tư duy khoa học, chúng là những thành phần cơ bản, cần thiết để kiểm tra giá trị của một lý thuyết. Một lý thuyết khoa học tốt được hỗ trợ mạnh mẽ bởi các bằng chứng thực tế được quan sát; và một lý thuyết khoa học tốt cũng cần có giá trị thực tiễn cao. Và như vậy, một lý thuyết yếu thường thiếu vắng những yếu tố này. Nhà nghiên cứu về tổ chức nổi tiếng Kurt Lewin (1945) đã nói rằng “Lý thuyết mà không có thực tiễn là lý thuyết vô ích; thực tiễn không có lý thuyết là thực tiễn mù quáng”. Vì vậy, lý thuyết và thực tế (hay thực tiễn) là nền tảng cho nghiên cứu khoa học.
Các lý thuyết cung cấp giải thích về các hiện tượng tự nhiên và xã hội. Như đã nhấn mạnh ở Chương 1, các giải thích này có thể thuyết phục hoặc không thuyết phục, vì vậy, có những lý thuyết tốt và kém. Chương 3 sẽ mô tả một số tiêu chí để đánh giá một lý thuyết. Tuy nhiên, có một điều quan trọng đối với các nhà nghiên cứu đó là lý thuyết không phải là “chân lý” (truth), không có lý thuyết nào là thần thánh, bất khả
Ngược lại , suy luận quy nạp (induction) là quá trình đưa ra kết luận dựa trên các sự kiện thực tế và chứng cứ đã quan sát, thu thập được. Ví dụ, nếu một công ty chi tiêu rất nhiều tiền cho các đợt khuyến mại (Quan sát 1), nhưng doanh số lại không tăng (Quan sát 2), vậy thì có khả năng các đợt khuyến mại không được tổ chức tốt (Kết luận). Tuy nhiên, có thể có các giải thích khác cho sự giảm doanh số, ví dụ do suy thoái kinh tế, sự xuất hiện của các sản phẩm cạnh tranh hoặc chuỗi nguồn cung có vấn đề. Vậy thì, những kết luận quy nạp chỉ là một giả thuyết và có thể bị bác bỏ. Các kết luận diễn dịch nhìn chung có giá trị vững chắc hơn các kết luận quy nạp, nhưng kết luận diễn dịch dựa trên một tiên đề sai thì cũng sai.
Như trong Hình 2.3, suy luận quy nạp và diễn dịch có mối quan hệ mật thiết với việc xây dựng lý thuyết và mô hình. Sự quy nạp xuất hiện khi chúng ta quan sát một thực tế và hỏi “Tại sao điều này xảy ra?”. Để trả lời, chúng ta phát triển một hoặc vài giải thích thăm dò (các giả thuyết). Sau đó chúng ta sử dụng các phương pháp diễn dịch, dựa trên các tiền đề hợp lý và có cơ sở là những hiểu biết về hiện tượng đang nghiên cứu để thu nhỏ các giải thích thăm dò thành một giải thích đáng tin nhất. Để tìm kiếm một sự mở rộng, phát triển hay thay đổi so với lý thuyết hoặc mô hình hiện có, nhà nghiên cứu phải có khả năng tương tác những suy luận quy nạp và diễn dịch. Đây chính là bản chất của nghiên cứu khoa học.
