解密深度用户访谈(上)

解密深度用户访谈


深度访谈从根本来说,是一种研究性交谈,是通过谈话,双方的口头交流,对有意识要获得的资料的收集和梳理。专业的深度访谈,是拥有专门访问技巧的访问员对待一个符合特定条件的访问对象,使用非结构式的方法进行个人对话式访问,以揭示潜隐的关于特定行为、动机、目的、态度、感受的报告并发现其内在的关联关系。

当决定采用深度访谈的方式来收集数据时就必须明确:研究需要何种信息?深度访谈是否是收集这种信息的最好方式?与其他方式相比,它能在较低的成本下得到大量的高质量数据,进一步说,深度访谈在某种程度上是几近完美的数据收集方式和唯一方法。

一、深度访谈的特点:

在专业研究领域中,有人把定性研究的资料称为“真实与深入的”研究资料,把定量研究的资料称为“坚实的”数据。而深访资料即属于“真实与深入”的资料类型之列。深度访谈的特点有以下几点:

(一)它意味着有很强的选择性

不同于漫谈,深访直接将谈话聚集在有限的问题点上突破,因此可以以这些问题为线索将许多相关信息串联出来。

(二)一种具有启发性的思考性沟通

受访者在进行大量的实际行为时,未必进行过周全的事前思考,行为场景也没有系统记忆,事后也未进行过认真总结,而深访则促使受访者因口头表达的需要驱使大脑去进行回忆、反思,这种反思往往使受访者本人感到,在通常情况下不会意识到自己的这类过往行为经验可以如此复述出来。

(三)一种高强度的信息交换

在普通的谈话中,对话者的话题形成具有随意性,允许长时间沉默,有大量的客套和闲聊,话题也有更多的交互性。但在深访中,访谈一方面总是使用不断提出问题的方式,促使受访者持续回答或者回到正题上回答,是一种在访问者管理压力下,主要内容线路由访问者确定的交流过程。

(四)一项特殊的言语事件

一个白领在回家的路上被拦截,一位在超市中购物无数次的家庭妇女被邀请参加访谈,一个企业管理者要利用两小时时间与一个专业调查公司来的人就公司绩效考核问题进行一段时间的沟通。这时,深访打破了受访者平时的行为序列,是一项新“插入”的议程。“深访”越深,访问者对于受访者以前行为表象(前台因素)背后的各类动机与原因(后台因素)的了解越多,而对于受访者的心理与行为的影响度越高。从这个意义上来说,深访消费是从受访者生活流程中进行的一次“切片”检查。

因为具备以上特点,抛开定量研究方法,仅仅就定性研究方法而言,深度访谈具备解读受访者行为含义的强有力的能力,以受访者本人的逻辑脉络去系统联结相关事实,了解其关联原因。

二、深度访谈的结构化程度:

采用何种形式的深度访谈通常取决于所需结构化的程度。

(一)高结构化/标准化

最具结构化的访谈事实上是书面调研的口头形式。但在定性研究的方法下使用高结构化访谈存在一些缺陷,因为事先确定的访谈问题容易使研究人员难以深入了解受访者的世界观及其对一些问题的宏观看法,而只能得到受访者对研究人员预设问题的某种回应。这样的访谈建立在并不牢固的基础上,因为这样的访谈要求访问者与受访者拥有共同的词汇习惯,并且访谈的问题对于每一个被访者的意义都是等同的。

(二)半结构化

大多数时候,深度访谈多为开放式问题而非高结构化的。低结构化形式是基于“个体的受访者对这个世界有自己独特的定义”的假设,所以访谈中的问题多以开放式的形式出现。一种结构性稍低的形式是“半结构化访谈”。如图11所示,半结构化访谈处于整个连续区域的中部,这种形式的访谈既可以包括语言灵活的问题,也可以或多或少含有高结构化的问题。通常情况下,如果是要求所有受访者都准确应答的信息就往往会使用高结构化的问题。但是大多数时候访谈应该受一系列有待进一步发掘的问题的引导,这些问题既不需要挑剔语言上的精准,也不需要提前确定顺序,但对访问者的要求较高:当被访者对访谈话题有新的看法时,研究人员要能够随机应变,掌握访谈的主动权。

(三)非结构化/非正式

这种访谈形式特别用于当研究人员因为对问题发生的情景缺乏足够的认识而不能提出妥当问题的情况下,往往没有预先设定的问题,访谈也充满探测性质。事实上非结构化访谈是在研究初期掌握足够的信息,为进一步深入访谈所需提出的问题建好架构。所以,非结构化访谈常被用于研究早期,它需要有经验的研究人员来处理非常灵活多变的情况,也可以帮助研究人员以新的角度理解事物,但是访问人员也很可能迷失在众多的头绪和缤纷的观点里,得到一条条零散的独立信息。总的来说非结构化访谈很少单独用来收集定性数据,绝大多数的研究会尽量整合三种访谈形式,这样一来,高结构化的访谈可以得到标准化的信息,而开放式的问题可以令研究产生新鲜的视角和独特的信息。

三、深度访谈的类型:

(一)个访与群访

个访是指一对一的深访;而群访则是一对几的访问。群访与一般的焦点团体座谈会的区别在于,访问者在群访中仍然是主导的发问者,受访者虽有几个人,但他们仍然主要是面向访问者回答;而在焦点团体座谈会中,主持人虽然也提出问题,但其目的主要在于引导与会者相互之间能相互询问、启发、对答、辩论、提示和深化。虽然我们在这里总是强调访问者是一人,但是实际的深访中并不排斥访问者有两人或者更多的人,但无论如何,深访一般总是由两方构成。

(二)单一深访与复合深访

为回答一个特定而明确的问题而进行的深访为单一深访,比如针对汽车经销商展开的配件供应效率访问,或者针对企业员工进行的企业考勤制度执行情况访问。但有的时候,深访所涉及的问题是一个综合型的问题,比如关于汽车制造商与经销商之间的合作关系研究,乳品饮料消费者品牌感受研究,在这一个大问题下覆盖有多个层次与角度的问题群,这类深访为复合深访。在不少策略性市场研究或政策研究项目中,需要透过深访等定性研究方法来逐步缩小问题范围及界定核心问题所在,因此其研究过程本身就是一个由复合化问题趋向单一性问题的过程。

(三)结构型与非结构型深访

所谓结构型深访是指访问所需要回答的问题已经形成一定的逻辑指标体系,访问提纲是这个体系的具体化,该项访问中所需要解决的主要是获得与这些指标相关的具体信息与资料;相反,非结构型深访是指要研究的目标问题的逻辑结构本身并不明确或清晰,深访过程本身要解决目标问题的逻辑构成及与构成这个逻辑各关键问题的具体信息这两个部分。从道理来说,这两种类型在定性研究的逻辑序列中有先后之分,即通过非结构型深访解决结构问题,然后通过结构型深访来解决构成要素的内容问题。

(四)一次深访与二次深访

大部分深访通过一次完成。深访由于占用时间长,在很多情况下,受访者并不乐于再配合进行第二次访问,因此在一次深访中解决所有的问题是一种较实际的选择。即使在一些具有许多不确定因素的项目中,也要求访问者在每次深访之后通过及时总结与调整问题的方式,使得在整体的访问向后推进的过程中,后面访问使用的提纲更趋于全面与深化。但即便如此也仍然不能确保所有的问题都能在一次深访中解决,因此在某些情况下需要设计对同一对象的二次或三次深访。在出现二次或三次深访的情况下,重要的是做好第一次与后续各次之间的衔接工作,比如要在前次深访结束的时候,很有礼貌地告知受访者需要进行后续的深访,征询对其方便的时间、地点与方式。

四、深度访谈的提纲:

访问提纲,有时也被称为访谈进度表,是一个你有兴趣询问的问题清单。依照访谈结构化程度的高低,这份提纲可能是许多按特定顺序排列的特别问题(高结构性),也可能是一些没有特殊顺序的议题(非结构性),或者介于两者之间。因为绝大多数的定性研究都是半结构化的,所以一份访问提纲可能包括:一,让所有的受访者都回答的特别问题;二,探测性问题之后的更多开放式问题;三,一些研究人员感兴趣的领域,比如那些他们想知道得更多却对将会产生的信息没有足够驾驭能力的话题。

在刚开始进入角色时,一个新的研究人员对于能提前把问题一一列在访问提纲上的结构化访谈感到更有信心。通过访问提纲的练习,新的研究人员会逐渐寻找和掌握询问开放式问题所需的经验和信心。许多研究人员都发现当他们在刚迈入研究行业、初次做一些访谈的时候,会高度依赖访问提纲,但很快他们就摆脱了这种约束,不再受限定问题的制约,渐渐可以轻松自如地完成一次访谈了。在具备了这样的能力之后,研究人员只需常规地检查一下访谈议题是否涵盖了研究的主题和范围就能确定访问提纲。

(一)简明主题法

我们只需要提出在这个问题中的5到6个关键问题,但这些问题属于starting questions,即起始性问题,是用在最初提出问题的问题形式,而实际的深访问题由访问者在访问过程中现场把握。这种形式适合于资深研究人员做的深访,它意味着这个问题往后的发展主要由研究人员自己来掌控,在几个访问做完以后,通过研究人员自己碰头来讨论以后该怎么做,怎么往后推进。所以这样的深访只需要显示需要挖掘的主要问题。但是越是简单的深访提纲,要求访问员的深访技能越高,经验越丰富,不适合一般的访问人员使用。

(二)剧本法

当数量比较多的访问员同时在很多区域做深访,而访问员的访问经验有限的情况下,我们就需要把提纲做得很细,这种形式的提纲就属于剧本法。它来源于我们的资深研究人员先把简明的提纲进行若干个深访,然后总结出深访规则,把提纲中的相关问题进一步细化,才会让资历浅的访问员去执行访问。所以在这个意义上来说,并不存在一开始就非常细的提纲,如果我们能够一开始就制定了特别细化的问题,就意味着这很有可能应该是一个定量化的深访,其问卷形式已经被定量化了。剧本式的问题不仅仅意味着有更多具体展开的问题,同时在提纲的关键处明确地提出了追问、出示道具、不同答案情况的对应规则等。

不论用哪种方式的提纲,总的来说,一个深访全部的时间会在45分钟到1小时,因此一般情况下,深访的提纲不要超过一页,大部分深访的提纲所拥有的问题总量大概分成两到三大类问题,每一类问题由若干个小问题构成一个问题丛,这些子问题就是从多个不同的角度来解剖和回答同一个核心问题。

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