质性数据分析工具在中国社会科学研究的应用——以Nvivo为例.pdf

质性数据分析⼯具在中国社会科学研究的应⽤——以Nvivo为例

随着质性数据分析⼯具的不断开发及其应⽤推⼴，如何有效运⽤质性数据分析⼯具处理⾮结构化数据开展科学的质性研究引起国内外学者的⼴泛关

注。⼀些学者⾸肯质性数据分析⼯具优势显著，指出其具有超越⼈⼯局限（beyondthefeasiblemanuallimits）的数据编码能⼒，可以更加⾼

效精准地检索、分析与编码数据，有助于在质性研究中构建理论命题和提出待检验假设。对诸如图形、声⾳与视频等较难依靠⼈⼯编码的数据形式

亦提供编码与分析的可能性。但也有⼀些学者对质性数据分析⼯具可能制约质性研究的发展表达了担忧。他们认为质性分析软件的固有程序会给质

性研究活动加上⽅法论上的“直夹克”（straightjacket)。如果研究⼈员的分析围绕软件功能，遵从程序要求，或囿于软件参数设定⽽使⽤某种

分析技术，可能会限制研究⼈员根据实际问题设计和执⾏质性分析的能⼒，遗憾的是，⽬前国内外鲜有研究系统分析质性数据分析⼯具的应⽤情

况。为填补该领域可能的研究空⽩，本⽂以Nvivo为例，采⽤内容分析法对中国学术期刊出版总库数据库（简称CNKI）中所收录的期刊⽂献逐篇

编码，分析质性数据分析⼯具在中国社会科学领域研究的应⽤，并对其应⽤前景提出展望。

定性分析Nvivo软件12/11plus永久许可windows版本

研究设计

2.1研究对象

在诸多质性数据分析⼯具中，本⽂选择Nvivo软件进⾏分析，原因如下：

(1）澳⼤利亚QSR公司开发的质性分析软件Nvivo凭借其对⾮结构化数据的强⼤数据编码和理论模型构建功能在各学科领域研究中得到⼴泛应⽤。

(2）在WebofScience(WoS）核⼼合集数据库和CNKI数据库中分别以质性数据分析⼯具名称作为检索词进⾏主题检索，结果均表明在中外论⽂

数据库中，Nvivo软件应⽤研究⽐其他软件应⽤研究相加之和还多1。

鉴于此，本⽂以Nvivo为例探索质性数据分析⼯具在中国社会科学领域的应⽤。

2.2数据来源

主要分析数据来源于CNKI数据库。在期刊板块⾼级检索模式下，选择“Nvivo”作为主题词进⾏全⽂检索，期刊来源类别设置为“CSSCI”，⽂

献分类⽬录设置为“哲学与⼈⽂科学”、“社会科学I辑”、“社会科学II辑”、“经济与管理科学”，时间指定期限为CNKI起始年度开始⾄2018

年（检索⽇期为2019年1⽉9⽇）。上述检索式返回351篇⽂献。对上述⽂献全⽂下载并逐篇仔细阅读，剔除重复类及与主题不符类⽂献后，剩余

327篇⽂献构成本⽂的研究样本，对其采取全计数法（WholeCounting)2进⾏⽂献计量分析。

2.3研究⽅法

采⽤内容分析法对327篇样本⽂献逐篇编码。现有内容分析法研究⼀般采⽤两种编码⽅式：完全开放式编码和按照已有理论框架设定编码变量，后

者被认为更加有效和现实。从应有主体、应⽤过程与应⽤客体三个维度制定编码框架，对“谁在应⽤”、“如何应⽤”以及“⽤于什么”三个研究

视⾓进⾏初探。Nvivo在社会科学领域应⽤研究分析框架如图1所⽰，同时借鉴Woods等的研究，结合上述研究视⾓制定样本⽂献编码说明表如表

1所⽰。

Nvivo在中国社会科学研究的应⽤

3.1基本概况：发展趋势

Nvivo在社会科学领域应⽤研究发⽂量如图2所⽰，过去⼗年质性数据分析⼯具Nvivo应⽤研究呈现增长态势。李献云等在2008年最早发表的⼀

⽂，⽐WoS上收录的第⼀篇Nvivo⽂献晚了整整10年3。Nvivo应⽤研究可分为两个阶段：2008-2013年，CNKI收录Nvivo的研究共计66篇，年

均增速24.6%，学科分布主要聚焦于教育学（36.4%）、社会学（16.7%）、管理学（10.6%）与体育学（10.6%）。2014-2018年间发⽂量共

计261篇，年均增速⾼达35.8%，呈急剧增长态势。探究学科结构动态变化趋势发现，教育学与体育学占⽐下降，管理学占⽐上升，图书馆、情报

与⽂献学是新出现应⽤较多的学科。

3.2应⽤主体：谁在应⽤

（1）作者

2008-2018年间，全国共有278名学者应⽤Nvivo发表论⽂，其中发⽂量5篇以上的作者包括安徽⼤学张帅、王⽂韬（9篇）、安徽⼤学李晶（7

篇）与华南理⼯⼤学⽂宏（6篇）。利⽤CiteSpace软件对Nvivo在社会科学领域应⽤研究的作者进⾏共现分析，得到作者合作⽹络图谱如图3所

⽰，节点越⼤，作者发⽂量越多，节点连线与⽹络密度则反映作者之间合作强度。结果显⽰，⽹络节点数量为33，连线数量为27，⽹络密度为

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