کدگذاری باز محوری و انتخابی

۱. کدگذاری باز (Open Coding)

کدگذاری باز نخستین مرحله در تحلیل داده‌بنیاد است و با هدف استخراج کدهای اولیه (initial codes) از داده‌ها انجام می‌شود. در این مرحله، پژوهشگر تلاش می‌کند داده‌های خام، مانند متن مصاحبه‌ها، یادداشت‌های میدانی، و اسناد را به واحدهای کوچک‌تر (smaller units) تقسیم کند و مفاهیم (concepts) و عباراتی کلیدی از آن‌ها استخراج کند. این کدها نمایانگر موضوعات و مضامینی هستند که در داده‌ها یافت می‌شوند و معمولا بدون طبقه‌بندی خاصی به‌دست می‌آیند. در این مرحله، پژوهشگر تلاش می‌کند از تفسیر‌های شخصی (personal interpretations) فاصله بگیرد و مفاهیم را به شکلی بی‌طرفانه (impartially) شناسایی کند.

مثال: در پژوهشی درباره تجربه‌های بیماران از مراقبت‌های بهداشتی (healthcare)، ممکن است عباراتی نظیر “پرسنل دلسوز” (caring staff) یا “در دسترس بودن پزشکان” (availability of doctors) به کدهای “مراقبت دلسوزانه” (compassionate care) و “دسترسی آسان” (easy access) تبدیل شوند. این کدها نمایانگر مفاهیمی هستند که پژوهشگر از داده‌ها استخراج کرده است و هنوز در ارتباط با یکدیگر بررسی نشده‌اند.

۲. کاربردهای کدگذاری باز

کدگذاری باز به پژوهشگر کمک می‌کند که بدون توجه به نظریه‌های موجود (existing theories)، با دید باز و بی‌طرفانه به تحلیل داده‌ها بپردازد و از این طریق به اکتشاف مفاهیم جدید (new concepts) بپردازد. این مرحله به‌ویژه در زمانی که پژوهشگر در حال شناسایی اولیه موضوعات و ساختارهای معنایی در داده‌هاست اهمیت دارد.

مثال: پژوهشگری که بر روی انگیزه‌های کارآفرینان (entrepreneurs) در شروع کسب‌وکار تحقیق می‌کند، ممکن است کدهایی مثل “خودمختاری” (autonomy)، “چالش‌پذیری” (challenging) و “هدف شخصی” (personal goal) را از داده‌های خام استخراج کند. این کدها نمایانگر انگیزه‌های گوناگون هستند که کارآفرینان در شروع کسب‌وکار خود به آن‌ها اشاره کرده‌اند.

۳. کدگذاری محوری (Axial Coding)

در مرحله کدگذاری محوری، پژوهشگر به ایجاد ارتباط بین کدها (establishing connections between codes) و مفاهیم اولیه می‌پردازد. هدف اصلی کدگذاری محوری، شناسایی و سازماندهی مقوله‌های اصلی (core categories) و فرعی است که در داده‌ها وجود دارند. در این مرحله، کدهای مشابه یا مرتبط در دسته‌بندی‌های بزرگ‌تر و مفاهیمی کلی‌تر جای می‌گیرند و به‌عنوان مقوله‌های اصلی شناخته می‌شوند. کدگذاری محوری به پژوهشگر کمک می‌کند که داده‌ها را با هم ترکیب کرده و الگوهایی معنادار (meaningful patterns) و سیستماتیک از داده‌ها استخراج کند.

مثال: در یک مطالعه درباره انگیزه‌های کارآفرینان، کدهایی مثل “خودمختاری” و “چالش‌پذیری” ممکن است در مقوله‌ای گسترده‌تر به نام “تمایل به استقلال” (desire for independence) قرار گیرند. از سوی دیگر، “اهداف شخصی” ممکن است در مقوله‌ای به نام “انگیزه‌های شخصی” (personal motivations) طبقه‌بندی شود. به این ترتیب، مفاهیم اولیه با هم ترکیب می‌شوند و به دسته‌بندی‌های بزرگ‌تر و معنادارتر تقسیم می‌شوند.

۴. اهمیت کدگذاری محوری در یکپارچگی داده‌ها

کدگذاری محوری به پژوهشگر امکان می‌دهد تا داده‌های پراکنده را به شکل منسجم و ساختارمند (structured) تحلیل کند و از آن‌ها الگوهای کلی (general patterns) و قابل‌تحلیل استخراج کند. این مرحله به‌ویژه در تحلیل‌های کیفی، که با حجم زیادی از داده‌های پیچیده و متنوع سر و کار دارند، اهمیت زیادی دارد و کمک می‌کند که یافته‌های تحقیق به شکل نظریه‌ای قابل استناد ارائه شوند.

مثال: در پژوهشی درباره عواملی که بر رضایت شغلی (job satisfaction) کارکنان تأثیر دارند، کدهایی مانند “دسترسی به آموزش” (access to training)، “پاداش مالی” (financial rewards) و “ارتباطات کاری مثبت” (positive workplace relationships) ممکن است به مقوله‌ای بزرگ‌تر به نام “عوامل ارتقادهنده رضایت” (enhancing satisfaction factors) تعلق بگیرند. این دسته‌بندی به پژوهشگر کمک می‌کند تا ارتباطات و تأثیرات این عوامل را بر رضایت شغلی بهتر درک کند.

۵. کدگذاری انتخابی (Selective Coding)

کدگذاری انتخابی سومین و نهایی‌ترین مرحله در تحلیل داده‌بنیاد است که در آن پژوهشگر به شناسایی مقوله‌های مرکزی (central categories) و نهایی کردن نظریه می‌پردازد. در این مرحله، پژوهشگر تلاش می‌کند تا تمامی کدها و مقوله‌های قبلی را با یکدیگر ترکیب (integrate) کرده و یک نظریه منسجم (coherent theory) ایجاد کند. در واقع، هدف این مرحله ارائه یک تصویر جامع و کلی از پدیده‌ای است که مورد مطالعه قرار گرفته است.

مثال: در پژوهش‌های مربوط به سلامت روانی (mental health)، پژوهشگر ممکن است کدهای متنوعی مثل “حمایت اجتماعی” (social support)، “مداخلات درمانی” (therapeutic interventions) و “استرس‌های محیطی” (environmental stressors) را شناسایی کند و در نهایت به مقوله‌ای به نام “عوامل مؤثر بر سلامت روانی” (factors affecting mental health) دست یابد. در اینجا، پژوهشگر سعی دارد تا این مقوله‌ها را به هم مرتبط کند و نظریه‌ای جامع در مورد سلامت روانی ارائه دهد.

۶. کاربرد کدگذاری در رساله دکتری

در رساله دکتری، کدگذاری می‌تواند به عنوان ابزاری قوی برای تحلیل داده‌های کیفی به کار رود. با استفاده از کدگذاری باز، محوری و انتخابی، پژوهشگر می‌تواند داده‌ها را ساختارمند کرده و نظریه‌ای مبتنی بر شواهد ارائه دهد. این روند به‌ویژه در تحقیقات بین‌رشته‌ای (interdisciplinary) و مطالعاتی که نیاز به درک عمیق‌تری از پدیده‌ها دارند، کاربرد دارد.

مثال: در رساله‌ای که بر روی تأثیر تکنولوژی (technology) بر آموزش آنلاین (online learning) تمرکز دارد، پژوهشگر می‌تواند از کدگذاری باز برای شناسایی مفاهیم کلیدی از مصاحبه‌ها و مشاهدات استفاده کند، سپس با کدگذاری محوری، این مفاهیم را در مقوله‌های بزرگ‌تر سازماندهی کند و در نهایت با کدگذاری انتخابی، به نتیجه‌گیری‌های نهایی و نظریه‌ای منسجم دست یابد.

۷. چالش‌ها و فرصت‌ها

استفاده از کدگذاری در تحقیقات کیفی می‌تواند با چالش‌هایی نیز همراه باشد. پژوهشگران ممکن است در مراحل مختلف تحلیل دچار تردید شوند و نتوانند به راحتی بین کدها و مقوله‌ها ارتباط برقرار کنند. همچنین، ضرورت حفظ شیوه‌های بی‌طرفانه (neutral methods) در کدگذاری می‌تواند برای برخی پژوهشگران دشوار باشد. با این حال، انجام تحلیل‌های مکرر و استفاده از نرم‌افزارهای تحلیل کیفی می‌تواند این چالش‌ها را کاهش دهد و فرصت‌هایی برای کشف مفاهیم جدید و بهبود فرآیند تحقیق فراهم کند.

مثال: برای پژوهشگری که در حال بررسی فرهنگ سازمانی (organizational culture) است، ممکن است کشف رابطه‌ای بین مقوله‌های “ارزش‌های سازمانی” (organizational values) و “رضایت کارکنان” (employee satisfaction) دشوار باشد. اما با استفاده از تکنیک‌های کدگذاری و تجزیه و تحلیل مداوم، پژوهشگر می‌تواند به روابط معنادار دست یابد.

۸. نتیجه‌گیری

کدگذاری باز، محوری و انتخابی ابزارهایی قدرتمند در روش تحقیق داده‌بنیاد هستند که به پژوهشگران کمک می‌کنند تا داده‌های کیفی را به شکلی ساختارمند تحلیل کرده و نظریه‌های معتبری از آن استخراج کنند. این مراحل به پژوهشگران امکان می‌دهد تا از داده‌ها بینش‌های عمیق و معنادار به‌دست آورند و در نهایت به تولید دانش جدید کمک کنند.

مثال: پژوهشگری که بر روی تأثیرات اجتماعی رسانه‌های اجتماعی (social media) بر جوانان تحقیق می‌کند، می‌تواند با استفاده از کدگذاری، به شناخت عمیق‌تری از تأثیرات مثبت و منفی این رسانه‌ها دست یابد و نظریه‌ای جامع در این زمینه ارائه دهد.