Qualitative – Vài bài học #1

Nghiên cứu định tính (#quali) khác với nghiên cứu định lượng (#quanti)

Với NC quali, số lượng không nói lên điều gì cả. Vì vậy nên khi báo cáo kết quả NC quali mà có những câu như thế này:

– Hầu hết các đáp viên đều…
– 3/5 đáp viên trả lời rằng…
– Rất ít đáp viên nghĩ rằng…
– Nói chung là, nhìn chung thì, đại đa số đều….
thì đều rất NGUY HIỂM.

Vì sao nó nguy hiểm? Vì nó ngầm ý cho thấy tác giả đang giả định ngầm rằng “đông là tốt, đa là hay”. Điều này chẳng khác nào đi khảo sát một mẫu bé tí dăm ba người mà sau đó kết luận sự phổ biến của một tổng thể thật là bự. (Ví dụ 90% giới trẻ cho rằng Marketing là môn học tuyệt vời nhất trên đời, kết quả phỏng vấn 10sv ngành Marketing trong ngày tốt nghiệp cho thấy.)

Vậy báo cáo kết quả của nghiên cứu định tính thì viết làm sao? Hãy viết về những phát hiện, và đếm SỐ LƯỢNG những Ý TƯỞNG được tìm thấy, chứ không phải số lượng người phỏng vấn có suy nghĩ giống nhau.

Vd. “Kết quả nghiên cứu khám phá quan điểm về TIỀN của giới trẻ cho thấy 3 nhóm quan điểm sau: về tình yêu, về cuộc sống, và về quyền lực. Các quan điểm về tình yêu có 2 góc nhìn khác nhau: tiền giúp tình yêu phát triển và tiền khiến mất đi tình yêu. Có 6 lý do được tìm thấy để lý giải vì sao tiền giúp tình yêu phát triển…”

*** đoạn trên là do mình ngồi tại bàn sáng tác ra để làm ví dụ, ko dựa trên nghiên cứu nào hết nhé.

Những con số được nêu trong đoạn trên không phải mang hàm ý thống kê mô tả độ phổ biến của sự lựa chọn. Thực ra nếu bỏ hết các con số này thì kết quả nghiên cứu chẳng có gì thay đổi (nhưng mình nghĩ số 2 và 3 nên giữ lại sẽ hay ho hơn)

Và tới đây thì vẫn còn một vấn đề rất là LẤN CẤN: phỏng vấn mẫu ít vậy, làm sao biết được thông tin đó có… ĐÚNG không?

Đây là một câu hỏi BỰ đấy, vì cái chữ “ĐÚNG” nó bao gồm quá nhiều khía cạnh. Thay vì hỏi như vậy, người nghiên cứu có thể hỏi một câu hỏi hướng đến hành động và phù hợp hơn:

“Có nên đưa dữ liệu này vào báo cáo hay không?”

Hãy nhìn hiện tượng như một cái gì đó có rất nhiều khía cạnh, nhiều vector để mô tả. Như trái cam chẳng hạn – bạn hãy tả cho tui trái cam ra làm sao đi nà! Hình dáng, kích thước, trọng lượng, mùi vị, nguồn gốc, hàm lượng chất, tính dẫn điện, nhiệt độ sôi, những kỷ niệm với trái cam, biểu tượng trái cam trong thời trang, biểu tượng trái cam trong điện ảnh, mối quan hệ liên tưởng của trái cam với chiến tranh…

Vậy đó, nghiên cứu định lượng hay định tính thì đều đang tìm cách để mô tả cái hiện tượng đó ở một góc nhìn nào đó. Nghiên cứu không đi tới một kết quả duy nhất, mà sẽ vẫn có rất nhiều thứ khác nữa để tìm hiểu dù nghiên cứu đã kết thúc.

VẬY, việc đầu tiên là cần có một CÂU HỎI NGHIÊN CỨU BỰ vừa đủ cho một NGHIÊN CỨU. Câu hỏi này nhằm giúp xác định điều gì mà nghiên cứu này đang tìm kiếm, và dựa vào đó cũng có thể giới hạn luôn phương pháp – phạm vi của nghiên cứu.

Tiếp đến, một yếu tố khác nữa để giải quyết cái lấn cấn này là việc chọn người để phỏng vấn. Người cung cấp thông tin này đóng một vai trò rất “uy quyền” trong nghiên cứu của chúng ta. Thế uy quyền của họ như thế nào? Nếu xếp theo thứ tự, có lẽ sẽ là:

1. Người chuyên gia có kiến thức, và có trải nghiệm
2. Người có trải nghiệm, nhưng không phải là chuyên gia (nếu bạn đề cao tính trải nghiệm hơn)
3. Người là chuyên gia có kiến thức, nhưng không có trải nghiệm (Nếu bạn đề cao tính kiến thức hơn)
4. Người không phải là chuyên gia, cũng không có trải nghiệm

Ví dụ như nghiên cứu về khẩu vị của các bà mẹ sau sinh mà bạn đi phỏng vấn thằng bạn sống cùng phòng của mình đang là sinh viên chuyên ngành gì đó không liên quan, bảo bạn ấy ăn bánh uống sữa rồi cho ý kiến chẳng hạn. Đây là một người vừa không phải là chuyên gia, cũng không có trải nghiệm. Nhưng bạn ấy có thể ăn bánh uống sữa và có những cảm nhận khẩu vị của riêng mình, cũng sẵn sàng chia sẻ thông tin. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là “có nên đưa thông tin này vào báo cáo hay không?”

Hoặc trong một bài tập của môn Digital Marketing, mình có yêu cầu phỏng vấn chuyên gia, rất nhiều SV chạy khắp trường để phỏng vấn các GV không cần biết chuyên môn của họ là gì. Và khi phỏng vấn GV thì hỏi về kinh nghiệm quản lý chiến dịch, còn khi phỏng vấn excutive ở agency thì hỏi về kiến thức hàn lâm. Vậy thì cái mà mình thu được nó có NÊN ĐƯA VÀO BÁO CÁO KHÔNG? Có PHÙ HỢP KHÔNG?

Cuối cùng, có trường hợp điều mà đáp viên nói có thể nó không đúng (kể cả khi có thể họ không nói dối, nhưng họ ko hề nhận thức đầy đủ). Thế thì phải kiểm chứng lại bằng mọi giá, bằng quan sát, bằng đối chiếu, bằng đủ mọi cách.

Như trong một nghiên cứu về việc chăm sóc người bệnh Alzheimer, khi phỏng vấn 2 vợ chồng trẻ, anh chồng hùng hồn trả lời rằng làm con phải hiếu thảo, chăm mẹ bệnh có gì gọi là nặng nhọc đâu, bà cũng ngồi có một chỗ, ăn không bao nhiêu so với mấy đứa nhỏ…. đủ thứ hết. Cô vợ chỉ im lặng, không có biểu cảm. Người nghiên cứu chỉ hỏi là thường thì ai chăm sóc cho bà, và họ cho biết là cô VỢ ĐÃ NGHỈ LÀM chỉ để chăm cho bà. Rất tế nhị, nghiên cứu viên ghi nhận rồi ra về (mà lòng không tin tí nào). Sau đó vài ngày mới gọi điện cho chị vợ để hỏi thêm các thông tin bổ sung cho nghiên cứu gồm CÁC LOẠI CHI PHÍ khi chăm sóc bà, CÁC LOẠI CÔNG VIỆC và LỊCH TRÌNH MỘT NGÀY ĐIỂN HÌNH. Vì chỉ để bổ sung thông tin nên cô vợ không hề phòng thủ mà trả lời: vâng, có 1001 x 1001 thứ không có tên đã thành công việc vượt quá sức chịu đựng của một con người. Cộng thêm anh chồng lúc nào cũng xem nhẹ mà không phụ một tay, chút cảm thông cũng không. Nhưng cô vợ… quen rồi nên cô ấy nghĩ có khi chồng đúng thật, mình ở nhà rảnh quá mà (hic)

Đó là kiểm chứng. Và kiểm chứng phải có kỹ thuật, chứ không phải là ép người trả lời phải ký tên xác nhận này nọ đâu. Và chính vì phải đánh giá, kiểm chứng, chọn lựa như vậy mới gọi là NGHIÊN CỨU chứ lị.

.:: Cọp Giấy ::.
Bài có trích đăng tại Lớp Học Cọp Giấy