概括： 这 叙事研究 叙事研究的特点是收集、分析和解读个体的故事和经历，强调每个主体建构感知和意义的方式（Johnson，2017；Stejskalová & Štrach，2015）。这种方法并非局限于定量数据，而是深入探讨主观层面，表达不同的现实，并促进对文化、社会和身份的反思（McAleese & Kilty，2019）。本文将探讨叙事研究的定义、方法、批判性问题、伦理和社会影响，并分析其在当代和未来对……的现实意义。 定性研究 在学术背景下。我们还考虑了以下技术的作用： requalify.ai, Nvivo, Atlas.ti, MaxQDA 和 伊拉姆特克 促进叙述分析过程，特别是在定性数据分析的背景下。
介绍
致 故事 我们讲述或聆听的故事塑造了我们对世界的认知，并影响着我们与他人的沟通方式。但为什么有些叙事拥有如此强大的力量来描绘复杂的现实，而另一些叙事却被淡化或忽视呢？ 叙事研究 其目的正是让个人体验和报道其经历的方式变得清晰可见，揭示每个故事中蕴含的多重文化、社会和历史意义。
自20世纪80年代以来，叙事研究在社会科学领域蓬勃发展，它指出了一种更敏感的探究主观现实的方式。自此以后，叙事研究已成为定性研究的基本方法，为此前被压制的声音提供了更深入的阐释和更广阔的发声空间（Johnson & Rasulova，2017）。目前，在……的支持下 定性数据分析软件 甚至解决方案 利用人工智能进行定性研究，就像 requalify.ai，这一过程变得更加动态和全面。
本文展示了叙事研究如何为研究人员提供新的视角 意义建构 以及语境对叙述行为的影响。我们希望，读完本文后，您能够理解讲述个人故事的重要性，并将其作为理解人类经验的宝贵资源。
什么是叙事研究？
概念和定义
这 叙事研究 探究个人和群体如何以叙事的形式组织和传播他们的经历。这种方法不仅限于收集叙述，它旨在理解 评书即故事产生的结构和背景，以及由此产生的身份（Loh，2013；McAleese & Kilty，2019）。相关术语包括：
- 叙述分析： 关注故事的构建方式，观察情节模式、人物和主题（Treloar 等人，2014 年）。
- 叙述调查： 它强调参与者和研究者对话中意义的共同建构，不仅探索历史，还探索产生历史的动力（Juntunen & Lehenkari，2019）。
- 评书： 它包含讲述经历的直觉行为，从文化和历史的角度将过去、现在和未来的事件联系起来（McAleese & Kilty，2019）。
这些互补的定义帮助我们理解叙事不仅仅是一种交流形式，而且是身份建构和我们理解世界的方式的重要组成部分（Byrne，2016）。
背景的重要性
在叙事研究中， 语境 与故事本身同样重要（Stejskalová & Štrach，2015）。社会阶层、性别、种族、地理位置和个人经历等因素塑造了每个人讲述和解读自身经历的方式。因此，忽略这些变量的分析可能会导致扭曲或过度简化。因此，关注背景可以丰富解读，为每个叙述提供多层含义。
叙事研究中的重要问题
主要是 叙事研究 本文提出了一系列问题，有助于概述研究对象和所采用的方法。其中一些问题如下：
- 个人叙述如何揭示文化模式？
一般来说，所报道的故事可以凸显纯粹的定量观点经常忽视的社会、文化和意识形态规范（Greenhalgh 等人，2005 年）。 - 对话在创造意义方面起什么作用？
采访者与受访者之间的互动对于 共建 意义，影响主题的探索方式（Johnson，2017）。 - 方法设计如何影响分析？
结构化或灵活的方法可能会产生不同的结果。清晰且灵敏的设计能够收集丰富的定性数据 (McAleese & Kilty, 2019)。 - 叙事分析和叙事调查有何不同？
叙事分析可能侧重于故事的形式结构，而叙事探究更关注于理解研究人员和参与者如何共同构建意义（Juntunen & Lehenkari，2019）。 - 叙事如何影响身份认同过程？
故事可以 表达意见 边缘化群体，促进赋权并推动社会变革（Stejskalová & Štrach，2015）。
叙事研究中的常见问题和错误
研究人员经验的分离
一般来说，一个常见的问题是，在分析叙事时，保持研究者的绝对中立是否合适。因此，答案是，忽视研究者和参与者之间的相互影响会导致过于简化的解读，并构成一个非常常见的错误（Byrne，2016）。在 定性研究，必须认识到研究人员也会将自己的经验、价值观和信仰带入到解释中。
叙事标准化
另一个问题是，如何在不强加“故事模式”的情况下尊重每个故事的独特性。研究人员强行将叙事纳入固定格式，可能会扭曲故事的文化丰富性（Patterson，2013）。因此，叙事研究需要灵活性，允许每个参与者以真实的方式讲述自己的故事。
研究结构
另一个问题是，如何最好地组织叙事研究。从这个意义上讲，使用不合适的方法模型或规划不清晰可能会导致信息脱节（Johnson & Rasulova，2017）。至关重要的是，要确定与叙事方案相符的目标以及收集和分析策略。
叙事分析与叙事调查方法
根据研究目的，研究人员可以采用不同的方法：
叙事分析
这 叙述分析 尤其关注故事的结构。研究者会考察情节、人物、背景和情节点等元素，以识别反复出现的模式和主题 (Treloar 等人，2014)。例如，在一项关于 利用人工智能进行定性研究，叙述分析可以探索参与者如何讲述他们使用工具的经历，例如 requalify.ai，突出显示揭示期望、挑战和感知利益的关键段落。
叙事调查
这 叙述性调查 叙事探究超越了文本的结构。它关注的是理解叙事如何在研究者与参与者的互动中涌现（Johnson，2017）。在这种方法中，研究者认识到提问和倾听的行为本身会影响故事的形式和内容。因此，叙事探究通常强调反思性，即研究者在共同创造数据过程中的积极作用（Juntunen & Lehenkari，2019）。
两种方法可以相互补充，具体取决于研究目标。一般来说， 叙事研究 它具有高度灵活性，允许研究人员选择最适合研究问题的策略。
叙事研究中的故事讲述作用
评书 是 叙事研究正是通过讲故事，受试者才能赋予自身经历以意义，将过去、现在和未来串联成一个连贯的叙述（McAleese & Kilty，2019）。例如，在采访医护人员关于一线护理经历时，讲故事能够揭示封闭式问卷难以捕捉的情感和情境细微差别（Greenhalgh 等人，2005）。
同样，在研究中 如何进行定性数据分析，研究人员自己的故事可以阐明选择方法背后的原因，包括使用 定性数据分析软件。因此，分享研究人员的困难和发现可以丰富对这一过程的理解。
叙事对个人经历和公共政策表现的影响
个人叙事不仅在学术界具有现实意义，在公共政策论坛和社会运动中也同样重要。当个人经历被集体“聆听”时，它们可以揭示政府项目中的差距，或激发制度变革。在公共卫生、教育或司法等领域，故事 生命的 通常提供关于一项政策失败或成功的位置和原因的定性证据（Stejskalová & Štrach，2015）。
这样， 内容分析 和 编纂 个人叙事可以用来描绘社会紧张局势，指出未满足的需求或揭示偏见。借助诸如 Nvivo, Atlas.ti, MaxQDA 或者更简单的解决方案，例如 伊拉姆特克，研究人员可以系统地组织信息，提取出可以支持包容性政策的重要模式。
叙事研究中的挑战与机遇
总体而言，主要挑战有：
- 深入收集和分析： 它们需要特定的主动倾听和解读技巧。研究人员必须能够处理模棱两可和矛盾之处。
- 敏感性和道德： 由于叙述可以涉及敏感经历，因此保持机密性和尊重参与者至关重要（Byrne，2016）。
- 反身性： 在解释数据时避免预测和研究人员的判断需要不断的自我反省（Johnson & Rasulova，2017）。
另一方面，也存在一些机会，即：
- 与技术集成： 使用以下解决方案 requalify.ai，它融合了 利用人工智能进行定性研究，可以加快音频或视频叙述的转录和分析，从而更容易识别新兴主题。
- 跨学科： 叙事研究被应用于不同领域（行政、卫生、教育、社会科学），扩大了合作与知识交流的潜力（Johnson，2017）。
- 深度知识生成： 故事可以捕捉主观和文化方面，提供超越孤立定量研究所能达到的洞察力（McAleese & Kilty，2019）。
历史背景和当前意义
这 叙事研究 20世纪80年代，后现代思潮兴起，重视传统实证主义所忽视的多元声音和主体性（McAleese & Kilty，2019）。自那时起，它作为一种替代性的研究方法，逐渐占据了主流。 “人们如何体验世界”.
如今，随着记录和处理定性数据技术的扩展，以及人们对参与式研究方法的日益关注，叙事研究的重要性日益凸显（Holmlund 等，2019）。尤其是在巴西和其他拉丁美洲国家，叙事研究方法在以社区为基础的研究中占据突出地位，为少数族裔、原住民群体和社会运动发声。
叙事研究的未来意义
与数字技术和人工智能的融合
工具 定性数据分析 进化到能够处理大量信息并执行 编纂 自动或半自动。软件如 Atlas.ti, MaxQDA, Nvivo 和 requalify.ai 与人工智能算法相结合，可以简化手动流程，提供关键字搜索功能、类别映射甚至情感分析（Treloar 等人，2014 年）。
这种技术整合有利于 叙事研究 通过减少重复任务的时间，使人们能够更加专注于解读。此外，人工智能可以帮助识别重复出现的叙事结构，从而指出纯人工分析中可能被忽视的联系。
伦理方法的发展
技术速度不应该以牺牲 伦理. 在某种程度上 人工智能软件 在处理敏感数据和个人故事时，研究人员需要确保知情同意的透明度和信息的安全存储 (Stejskalová & Štrach, 2015)。这需要严谨的伦理立场，考虑到潜在的信息泄露风险以及保护参与者隐私的必要性，尤其是在涉及创伤或敏感身份问题的叙述中。
有效叙事研究的实用技巧
- 定义目的： 明确你调查的主要目的。你想通过收集叙述来回答什么问题？
- 投资公开面试： 使用宽泛的问题，鼓励参与者自由地讲述他们的故事。避免使用诱导预先格式化答案的问题。
- 保持道德态度： 向参与者解释他们的数据将如何使用，并确保隐私。在涉及大量资料的研究中，请使用安全平台，例如 requalify.ai 可以提供帮助。
- 使用数字工具： 类似软件 Nvivo, Atlas.ti, MaxQDA 和 伊拉姆特克 可以优化 编纂 以及数据的组织。这使得分析更加系统化和快速。
- 探索案例研究和实际示例： 具体的故事说明了叙事研究的潜力和局限性，从而可以进行更丰富的方法论思考。
结论
这 叙事研究 对于那些希望超越单纯的统计数据收集，深入探究人类经验的特质和细微差别的人来说，这是一种至关重要的方法。通过让参与者发出声音，这种方法能够理解人们如何建构意义、确立身份，以及如何与社会和文化背景互动（Loh，2013；Johnson，2017）。
在社会日益复杂的情况下， 叙述 成为理解量化方法无法解决的现象的桥梁（Kilty，2019）。与此同时，技术进步 利用人工智能进行定性研究 以及类似的工具 requalify.ai 让你能够处理大量数据，同时又不忽视叙事的深度和敏感性。结果是 混合方法将学术严谨性与捕捉个人故事中出现的复杂含义的能力相结合。
从这个角度来看， 叙事研究 它不仅确立了一种相关的方法论策略，也构成了一种伦理和政治资源，为个人和群体，尤其是那些有时被噤声或被忽视的群体，发声。沉浸于丰富的故事之中，不仅可以指导更具包容性的公共政策，还能拓展学术视野，产生融合人类多元经验的知识。
FAQ：常见问题
什么是叙事研究？
这是一种方法论，旨在探究个人和群体如何通过故事来组织和赋予其经历意义。通过收集这些故事，我们不仅试图理解故事的内容，也试图理解叙事构建的过程。
叙事分析和叙事调查有什么区别？
叙事分析侧重于故事的结构和元素（情节、人物、主题），而叙事探究强调研究者和参与者在互动中共同构建意义。
requalify.ai、Nvivo 和 Atlas.ti 等软件如何帮助叙事研究？
这些工具简化了定性数据的转录、编码和分析。特别是， requalify.ai 可以使用人工智能更有效地组织和解释大量报告，使研究人员能够专注于解释深度。
在叙事研究中，研究人员有可能保持中立吗？
并非完全如此。在大多数定性方法中，研究人员都会影响数据收集和分析过程，并受其影响，因此，采取反思性立场来处理这种互动至关重要。
在叙事研究中我应该采取哪些道德预防措施？
获得知情同意、确保保密性并尊重所涵盖主题的敏感性至关重要。在涉及敏感主题的叙述中，必须加倍注重伦理道德，避免参与者受到过度暴露。
为什么叙事研究与公共政策相关？
个人故事可以凸显统计数据中未体现的差距和问题。因此，叙事研究的结果可以支持更具包容性和有效性的公共政策决策和行动。
参考文献
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