Có những câu thường được nói thế này về các phương pháp nghiên cứu:

“Mỗi một mục tiêu nghiên cứu khác nhau sẽ dùng những phương pháp nghiên cứu khác nhau”

“Không có phương pháp nghiên cứu nào là hoàn hảo và tốt hơn phương pháp khác. Vì mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng, phù hợp với những dạng mục tiêu nghiên cứu khác nhau”

Nói vậy thì dễ hiểu, nhưng để hiểu và thực hiện thì không dễ.

Tại sao không?

Lý do đầu tiên, là mối lo của rất nhiều người muốn học cách làm nghiên cứu: bản thân không biết nhiều phương pháp, thì lấy đâu ra nhiều sự linh hoạt để chọn lựa “cái thích hợp nhất” cho mục tiêu nghiên cứu của mình. Hoặc có khi là ngược lại, từ phương pháp để suy ra mục tiêu nghiên cứu, tìm kiếm những mục tiêu nghiên cứu dựa trên phương pháp duy nhất mà bản thân biết.

Lý do tiếp theo, không phải lúc nào khả năng và nguồn lực cũng có thể đủ để dùng phương pháp tối ưu nhất. Sự hạn chế về ngân sách, con người, hoặc thời gian thường là lý do cho việc không thể dùng phương pháp tối ưu (mà phải thay thế bằng phương pháp kém tối ưu hơn).

Nhưng đó là hạn chế của nhà nghiên cứu, không thường được ghi nhận như một lý do hợp lý. Vì nghiên cứu như một cuộc phiêu lưu đầy thử thách, nếu yếu đuối, kém cỏi, ngại khó hay bận rộn quá thì thôi đừng tham gia cuộc phiêu lưu đó. Nên khi nói tới những khó khăn, thì là sự hạn chế về dữ liệu quan sát (data), tiếp cận mẫu (sample & sampling), những kỹ thuật phân tích (dù đã dùng kỹ thuật tối ưu nhất nhưng sai số vẫn còn đó),…

Hoặc một loại khó khăn khác, đó là nếu triển khai nghiên cứu sẽ có thể gây tổn hại (harmful). Như trong nghiên cứu khảo cổ, nhiều công trình nằm bên dưới những di tích nhưng nếu khai quật công trình sẽ phải phá luôn di tích ở trên. Hoặc nghiên cứu một nhóm đối tượng nào đó, mà việc tham gia nghiên cứu của họ có thể đe dọa đến cuộc sống của họ. Y khoa và tâm lý học ghi nhận rất nhiều những nghiên cứu kiểu này. Và chính vì khả năng gây hại khủng khiếp của các phương pháp nghiên cứu đó đã làm cơ sở để xây dựng cho nền tảng đạo đức nghiên cứu.

Và một lý do thứ ba, nghe có vẻ ngớ ngẩn nhưng có thể đúng với nhiều người: thực ra bản thân chưa hiểu thế nào là PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (PPNC). Thuật ngữ PPNC cứ thế mà được dùng một cách chung chung để chỉ cách thức thực hiện nghiên cứu ra sao.

Phương pháp Nghiên cứu là gì?

Tôi không biết nên chọn PPNC nào cho bài nghiên cứu này.

Nếu nói như vậy thì quá chung chung, một cuộc thảo luận về PPNC không thể chung chung như thế. Một cách cụ thể hơn, sẽ cần chỉ ra:

• Phương pháp thiết kế nghiên cứu (research design): thường là thiết kế bối cảnh của nghiên cứu (context design). Vd: nghiên cứu về e-commerce nhưng cụ thể trong NC này sẽ quan sát sàn nào (Shopee, eBay, Taobao,…), thời gian nào (mùa cao điểm, lúc tung ra sản phẩm mới, hay nói chung không có tình huống thời điểm). Bối cảnh của nghiên cứu cần được mô tả rõ Cái gì, Ở đâu, Khi nào, và Ai.
• Phương pháp thu thập thông tin (sample & sampling): không chỉ nói về kích cỡ của mẫu. Đây là “chiến lược” để có được dữ liệu và thông tin tốt cho kết quả có thể thuyết phục được.
• Phương pháp phân tích (data analysis): với dữ liệu có được, thì cần phân tích như thế nào để ra được kết quả, và kết quả này trả lời được câu hỏi nghiên cứu. Phương pháp phân tích không chỉ là việc tính toán thống kê, mà bao gồm cả các bước chuẩn bị dữ liệu (vd. Clean data, matching,…) và mô tả kết quả nghiên cứu (vd. Sau khi chạy hồi quy, các con số thu được thể hiện điều gì, diễn giải thế nào?)
• Phương pháp robustness check: giống như sản xuất xe ô tô, trước khi đem ra bán thì cần kiểm tra chất lượng xe trước. Cũng vậy, kết quả NC vừa được phân tích xong cần được kiểm tra lại, thử lại. Kiểm tra lại xác suất và sai số, kiểm tra xem độ chính xác và validity thế nào, kiểm tra xem liệu rằng kết quả trên có phải là sự trùng hợp ngẫu nhiên do tình huống nghiên cứu mà ra không.

Khi nói về PPNC, rất nhiều người đang ngụ ý chỉ nói về phương pháp phân tích mà thôi, xem nhẹ hoặc phớt lờ hoàn toàn việc thiết kế nghiên cứu, thu thập thông tin và thử lại.

Từng PPNC cần sự logic và tính hệ thống từ đầu đến cuối, và logic với cả tổng thể toàn bộ nghiên cứu. Vậy cơ sở lập luận cho toàn bộ phần PPNC này được gọi là “phương pháp luận”. Các nghiên cứu cùng một vấn đề, cùng một câu hỏi NC có thể được tiếp cận theo những cách khác nhau vì nhà nghiên cứu có những cơ sở lập luận và quan điểm khác nhau về PPNC.

Ví dụ nghiên cứu định tính về lý do bỏ học của học sinh trung học, nhà nghiên cứu có thể tiếp cận theo hiện tượng luận (tập trung vào hiện tượng do quan sát cá nhân của chủ thể) hoặc dòng chảy cuộc đời (tập trung vào câu chuyện, cách câu chuyện được xây dựng, và trình tự diễn biến quá khứ – tương lai theo dòng chảy của thời gian), hoặc quan sát chính hiện tượng (những hành động, việc làm của chủ thể).

Tiếp cận theo hiện tượng luận, nghiên cứu có thể phỏng vấn đa dạng từ giáo viên, học sinh, phụ huynh để có thể xây dựng một câu chuyện đầy đủ. Câu chuyện thể hiện theo góc nhìn của chủ thể.

Tiếp cận theo dòng chảy cuộc đời sẽ lắng nghe câu chuyện cuộc đời của học sinh, tuổi thơ, thời tiểu học, những cột mốc quan trọng của cuộc đời họ, những người quan trọng trong cuộc đời họ. Khi kể câu chuyện cuộc đời, họ đang dùng những cách thức nào (câu từ, bố cục…) để kể câu chuyện.

Bên dưới những cách thực hiện nghiên cứu như vậy là những cơ sở của phương pháp, là quan điểm về bản chất của sự thật, về authority của nhà nghiên cứu khi quan sát hiện tượng,…

Mình có một trải nghiệm có thể làm ví dụ cho việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu, và đã kể ở đây.

Học PPNC như thế nào?

Hỏi: để trở thành nhà nghiên cứu, nghiên cứu sinh nên học đa dạng các phương pháp hay tập trung vào một phương pháp duy nhất?

Đáp: hãy tập trung!

Các giáo sư vẫn thường khuyên như thế, nhất là đối với những sinh viên có xu hướng bị lo lắng quá mức. Nhưng câu trả lời đó không khiến NCS thấy an tâm hơn, và thỏa mãn vấn đề mà NCS đang gặp phải. Hoặc ngược lại, với những tân NCS có hiểu biết không đầy đủ về NCKH và đơn giản hóa quá mức công việc của NC, sẽ hiểu nhầm rằng chỉ cần thuộc một công thức là có thể trở thành nhà nghiên cứu làm nghiên cứu.

Ý của các giáo sư khi khuyên như vậy là để nhấn mạnh một công việc rất lớn và rất khó, rất phức tạp. Hãy chọn bất kỳ một phương pháp nào đó, rồi search Google sẽ thấy có cả một danh sách dài những sách viết về phương pháp đó. Mõi quyển sách có thể dày hơn 500 trang, chỉ để nói về phương pháp đó. Lại có cả những sách chỉ bàn về một khía cạnh duy nhất trong phương pháp đó. Đó là điều giáo sư muốn nói đến, “hãy tập trung”!

Vậy làm sao là chỉ chuyên sâu lại có thể đủ linh hoạt để lựa chọn phương pháp tối ưu?

Sự khác biệt giữa một nhà nghiên cứu được đào tạo về công cụ và một nhà nghiên cứu được đào tạo như một thinker chính là ở chỗ này. Nếu chỉ biết công cụ, như việc thuộc từng bước của SEM và cách dùng kéo thả của SmartPLS hay AMOS, thì sẽ trở nên thuần thục thao tác nhưng khó có thể làm gì đó khác hơn là chỉ kiểm định các biến có liên quan với nhau không. Nhưng một thinker sẽ suy nghĩ và phối hợp. Dù chỉ chuyên một phương pháp, nhưng hiểu rõ bản chất của phương pháp đó trong tổng thể một câu chuyện của xây dựng lý thuyết mới. Và bản thân sẽ thực hiện đúng chuyên môn của mình, góp phần xây dựng lý thuyết.

Ví dụ một lý thuyết có thể bắt đầu bằng việc nghiên cứu khám phá để giới thiệu một khái niệm mới. Sau đó sẽ là hàng loạt các nghiên cứu nhân quả để giải thích causality, rồi lại tiếp tục nghiên cứu định tính để lý giải causality đó. Một số nghiên cứu khác có thể tập trung vào việc xây dựng thang đo cho khái niệm mới, hoặc những mô hình để dự báo có độ chính xác cao hơn. Đó là cách mà các lý thuyết được xây dựng nên, nhưng một nhà nghiên cứu không nhất thiết phải làm tất cả các khâu đó, họ chỉ chuyên về một phương pháp nào đó và dùng phương pháp đó giải quyết một mục tiêu trong chuỗi trên mà thôi. Những nhà khoa học khác trong cùng lĩnh vực sẽ cùng thực hiện nghiên cứu để hoàn thiện dần xác lý thuyết.

Vì vậy, khi học về nghiên cứu, chính là học để trở thành thinker, có được mindset của nhà nghiên cứu và một định vị rõ ràng về bản thân là ai và sẽ ở đâu trong cộng đồng học thuật.

.:: Cọp Giấy’s Blog ::.