概括： 这 自然环境中的观察 是 定性研究因为它能够直接而详细地洞察现实世界中的人际互动 (Dźwigoł & Barosz, 2020)。与访谈和问卷调查等其他数据收集方法不同，定性观察可以捕捉参与者并非总能有意识地报告的细微差别和自发行为。然而，要使这种方法取得成功，需要 周密的计划、强烈的伦理关切以及可靠的记录和分析方法（Tight，2022）。数字工具和 分析软件 作为 requalify.ai ——提供先进的人工智能辅助转录和编码功能——可以简化组织和分析数据的过程，尤其是与其他解决方案结合使用时，例如 Nvivo, Atlas.ti, MaxQDA 甚至 伊拉姆特克接下来，我们探讨如何以有条不紊、合乎道德和反思的方式进行观察，最大限度地提高所收集信息的质量。
什么是定性观察？
这 定性观察 定性观察是指在特定环境中系统地观察和记录行为、互动和情境（Aspers & Corte，2019）。与注重数值指标和统计假设的定量方法不同，定性观察力求深入了解现象，重视解读和情境化。例如，在一项关于师生关系的研究中，笔记可能涵盖从教师组织课堂的方式到学生回答问题时的面部表情等方方面面。
实地笔记
致 实地笔记 是观察期间的主要记录工具（Heath 等人，2018）。它们可以包含事件、对话的详细描述，甚至研究人员对情绪氛围或当地文化的主观感受。为了保持笔记的质量，建议：
- 组织： 将笔记分成几个部分，例如环境、相关互动和研究人员的反思。
- 时间性： 记录日期和时间以便于与其他来源的数据交叉引用。
- 上下文详细信息： 包括位置、天气状况、空间配置等信息。
这些丰富的细节以后可以帮助 编纂 定性数据时使用的工具，如 requalify.ai 或者 Nvivo.
反身性
这 反身性 指研究者对其自身在研究中的角色所形成的批判性意识（Dargie，1998）。其价值观、视角和经验会影响观察结果以及对现象的解读。建议在整个田野调查过程中，记录反思日志，以便研究者记录自身的想法、可能存在的偏见以及新发现的见解。这种做法可以增强研究的效度，因为它能够清晰地展现所有定性研究中不可避免的主观影响。
上下文数据
收集 上下文数据 诸如文化特征、社会规范、工作场所的高峰时段或建筑特色等因素，对于理解特定行为发生的原因至关重要（Anguera 等人，2018）。这些数据有助于理解互动，并将其与外部因素联系起来，从而拓展分析的深度。
数据安全
数字时代带来了诸多便利，但也引发了道德和安全方面的担忧。使用录音设备或笔记应用程序时，务必确保敏感信息的安全性。密码、加密、备份，甚至选择安全的平台存储文件等措施都至关重要（Fix 等人，2022）。专业服务，例如 requalify.ai 拥有强大的安全协议，可以帮助研究人员保护录音和文字记录。
为什么要在自然环境中观察？
观察你的互动和行为 自然环境 这使得研究人员能够捕捉真实情境的自发性和复杂性，不受脚本或预设问题的干扰（Damaskinidis，2017）。例如，在一项关于医院护士日常工作的研究中，现场观察揭示了患者、护士和医生之间的动态，而这些动态在模拟环境或简单的访谈中难以复制。当拥有一套情境化的观察记录时，编码和分类会变得更加准确，因为有大量的细节可以支持解读（Dźwigoł & Barosz，2020）。在此过程中， 利用人工智能进行定性研究 在诸如 requalify.ai 可以快速转录口头笔记并协助识别主题模式。
规划观察时的重要问题
- 该项研究的具体目标是什么？ 明确观察的目的是了解工作互动、文化模式还是决策过程。有了明确的目标，就能避免收集无关的数据。
- 哪些行为或事件值得更多关注？ 列出最感兴趣的方面，例如口头交流、非口头信号或物理空间的使用。
- 现场记录将如何组织？ 除了传统的实地笔记外，视频和音频记录技术也可以补充观察。将文件传输到软件，例如 Nvivo, Atlas.ti, MaxQDA, 伊拉姆特克 或者 requalify.ai， 优化后续的定性数据分析。
- 如何确保遵守道德原则？ 当观察涉及可识别人员时，除了确保数据保护和保密性之外，还要获得知情同意。
回答这些问题可以减少实地工作中的不确定性，并使过程更有效。
常见问题和错误
有必要把发生的一切记录下来吗？
一个常见的错误是试图记录 绝对一切虽然定性观察重视深度，但记录每个细节既不可行也无用。理想的做法是关注与研究目标相关的行为和事件。如果发现了新的见解，记录下来会很有趣，但不要失去研究的中心思想。
如何应对研究人员的干扰？
即使研究人员采取较为被动的立场——即所谓的“非参与观察者”，其存在也会对环境产生影响 (Dargie, 1998)。降低这种影响的策略包括：
- 适应期： 如果可能的话，在开始正式做笔记之前，先在该地点花一些时间。
- 透明解释： 告知参与者研究的目的和性质，必要时获得同意。
电子文档可靠吗？
只要遵守良好的安全措施，数字格式的文档确实是可靠的 (Fix et al., 2022)。在 利用人工智能进行定性研究， 这 requalify.ai 提供加密和访问控制功能。此外，其他知名工具，例如 Nvivo, Atlas.ti, MaxQDA 和 伊拉姆特克 也有安全协议，但研究人员必须验证是否遵守机构规则和当地隐私立法。
缺乏反身性会影响分析吗？
是的。研究人员缺乏反思性思维，可能会导致结论的扭曲和偏差。 反身性 它可以平衡任何研究中不可避免的盲点，尤其是在处理定性数据时。
规划和目标设定
在开始田野调查之前，要明确研究目标。你想调查什么？你想填补哪些理论或实践上的空白？由此，你应该确定观察员的角色：是参与式、半参与式还是完全远程的？
计划 它还涉及后勤保障：观察日期、记录设备、参与研究人员的数量，甚至克服不可预见情况的策略——例如访问限制或环境突然变化。这一步骤对于确保收集到足够且相关的数据来解答研究问题至关重要 (Aspers & Corte, 2019)。
保存详细现场笔记的策略
实地记录的丰富程度直接影响后续分析的稳健性 (Heath et al., 2018)。改进此类记录的一些步骤包括：
- 使用标准化格式： 创建一个包含日期、时间、地点、事件类型、描述和个人反思等字段的“模板”。
- 包括感觉和知觉： 尽管这些元素是主观的，但它们可以为了解环境动态提供重要的见解。
- 数字录音： 如果可行且符合伦理道德，可以使用音频/视频记录来补充书面笔记。之后，可以借助 人工智能 在诸如 requalify.ai.
- 移动应用程序的使用： 笔记和数据组织应用程序可以促进实时系统化，确保信息不会丢失。
有了这些策略，过渡到数据分析阶段变得更加简单，因为记录将被组织和分类。
实践方面：数据安全与伦理
当谈到 定性研究中的观察伦理问题与数据收集方法同样重要。必须评估：
- 知情同意： 即使在公共场所的观察情况下，也要考虑是否可以识别人们以及是否需要事先同意。
- 保密保证： 使用假名以避免泄露有关人员或机构的敏感信息。
- 安全存储： 选择可靠的服务和平台，并在必要时进行加密 (Fix 等人，2022)。处理大量文件的研究人员可以从以下特定工具中受益： requalify.ai 或具有内置安全功能的传统定性数据分析软件。
在当前情况下，遵守数据保护法规（例如巴西的《数据保护条例》）是研究伦理不可分割的组成部分。确保所有参与者了解参与研究的权利和义务至关重要。
方法系统化
这 系统化 需要明确界定研究人员在实地考察的时间、观察频率、与参与者接触的方式（如适用）以及数据的组织和分析方式（Anguera 等人，2018）。最终，研究人员必须能够清晰地回答诸如“观察了多少小时？”或“数据收集了多少天？”等问题。
这种方法的严谨性也有利于 数据验证最佳实践是三角测量法——将观察与其他方法（例如访谈、焦点小组或文档分析）相结合。使用软件，例如 Atlas.ti, MaxQDA, 伊拉姆特克 或者 requalify.ai 可以加快这些多种信息源的整合，有利于进行更有力的分析。
反思分析与数据验证
分析阶段必须包括 反身性 系统地进行。研究人员会重新审视自己的笔记，质疑可能存在的偏见，并结合观察领域的社会、文化和历史背景来解读研究结果（Dargie，1998）。为了最大限度地减少扭曲，通常会采取以下措施：
- 与同事讨论： 作为一个团队比较解释，确保更高的数据可靠性。
- 对参与者的反馈： 在某些研究模型中，提出初步发现以供验证或补充评论。
- 协作编码： 在使用软件工具进行定性数据分析时，将编码过程分给多名研究人员可以揭示解释差异并丰富分析。
当问到诸如“如何进行定性数据分析？”的问题得到了更清晰的回答，因为仔细记录和事先组织的步骤使得解释能够以结构化和可靠的方式进行。
历史背景和当前意义
观察法在整个20世纪被广泛应用于人类学和社会学研究，尤其是在民族志研究中。随着图像和声音捕捉技术的进步，以及 利用人工智能进行定性研究，这种做法变得更加复杂（Dźwigoł & Barosz，2020）。
今天的挑战是平衡 现实生活的复杂性 道德和数字安全需求。从这个意义上讲，软件带来的创新，例如 requalify.ai 整合自动转录资源，促进海量数据分析，使观察性收集更接近系统性分析。其结果是开展更全面、更安全的研究，满足日益复杂和互联互通的世界的需求。
未来影响
作为 人工智能 随着定性数据分析日益普及，新的工具很可能会出现，以处理通过观察收集到的日益增长的信息量（Tight，2022）。机器学习算法能够提供初始编码，甚至关联不同情境下观察到的模式，研究人员或许能从中受益。
然而，需要 伦理 和一个 反思姿势 保持不变。虽然技术使流程更加灵活，但在隐私和结果解读方面也需要格外谨慎。使用诸如 requalify.ai 正是插入了技术创新和对研究参与者的尊重之间的这种融合。
高效定性数据收集的实用技巧
- 设定明确的目标： 在开始之前，要明确你想要观察什么以及为什么观察。
- 选择适当的技术： 记录工具、安全存储（带加密）和定性分析软件（例如 requalify.ai, Nvivo 必须根据研究的需要和伦理限制来选择研究对象（包括研究人员和其他人员）。
- 监视你的观察员位置： 不断评估你的存在是否改变了对象的行为，并尝试采取策略来尽量减少这种影响。
- 记笔记时要保持一致： 创建现场笔记标准并严格遵循以保持一致性。
- 实践反思： 记录你的印象和可能的干扰。这有助于丰富关于偏见的讨论。
- 组织起来进行分析： 尽早思考如何编码。“如何进行定性数据分析？”应指导数据收集，确保数据随后可管理。
结论
这 定性观察 仍然是理解社会和文化现象复杂性最丰富的方法之一。如果结合细致的规划、反思的立场和适当的技术工具——例如 requalify.ai，自动转录并协助 定性数据分析 ——获得深度洞察的潜力呈指数级增长。此外，越来越多的软件，例如 Nvivo, Atlas.ti, MaxQDA 和 伊拉姆特克，扩展了数据集成、三角测量和编码的可能性。
然而，所有这些方法和技术力量必须与 伦理关怀 并关注 数据安全强调了真正负责任的研究的必要性。因此，观察不仅在定性研究领域保持了其相关性，而且在数字时代的进步下不断自我更新，变得更加强大。
FAQ：常见问题
在定性研究中使用观察有什么优势？
通过观察，您可以实时捕捉行为和互动，提供在访谈或问卷调查中可能不会出现的见解。
AI软件能完全取代研究人员进行分析吗？
不。尽管像 requalify.ai 协助转录和识别模式、解释和批判性反思仍然取决于研究人员的经验和观点。
如何保证数字化现场笔记的数据安全？
使用加密技术、强密码，并定期备份。类似这样的平台 requalify.ai 为录音和转录提供先进的安全协议。
在公共场所进行观察是否需要知情同意？
一般来说，公共场所不需要正式同意，但如果人员可识别或研究获取敏感数据，则必须获得许可并遵守道德准则。
如何处理现场看似“无关”的信息？
专注于你的研究目标，但也要记录一些可能在日后有用的观察结果。之后的筛选或编码将揭示哪些内容真正有用。
我可以将观察与其他定性方法结合使用吗？
是的，强烈推荐。三角测量数据，将观察与访谈或焦点小组相结合，可以丰富分析内容并提高结果的可靠性。
参考文献
- Anguera, M.T., Portell, M., Chacón Moscoso, S., & Sanduvete-Chaves, S. (2018). 日常情境中的间接观察：混合方法框架内的概念和方法指南。 心理学前沿，9, 13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.00013
- Aspers, P. 和 Corte, U. (2019)。定性研究中的定性是什么。 定性社会学, 42(2), 139–160。 https://doi.org/10.1007/s11133-019-9413-7
- Damaskinidis, G. (2017).教育背景下的定性研究和主观印象。 美国教育研究杂志，5(12), 1228-1233. https://pubs.sciepub.com/education/5/12/10/index.html
- Dargie, C. (1998).政治研究中的观察：一种定性方法。 政治, 18(1), 65-71. https://doi.org/10.1111/1467-9256.00062
- Dźwigoł, H., & Barosz, P. (2020).观察作为社会科学的研究方法。 西里西亚理工大学科学论文，148, 10. http://dx.doi.org/10.29119/1641-3466.2020.148.10
- Fix, G. M., Kim, B., Ruben, M., & McCullough, M. B. (2022).直接观察方法：健康研究人员实用指南。 PEC创新, 1, 100036. https://doi.org/10.1016/j.pecinn.2022.100036
- Heath, S., Chapman, L., & Center Sketchers, T. M. (2018). 观察素描方法。 国际社会研究方法学杂志, 21(6), 713–728。 https://doi.org/10.1080/13645579.2018.1484990
- Tight, M. (2022). 观察：高等教育研究中被忽视的数据收集方法，Huisman, J. 和 Tight, M. (编辑) 高等教育研究理论与方法 (高等教育研究理论与方法，第8卷)，Emerald Publishing Limited，利兹，第 149-162 页。 https://doi.org/10.1108/S2056-375220220000008008
