百科 | 做访谈究竟要调研多少人才合理？（下）

继昨天的研究问题，我们今天来讲最大差异法与定量调查中的比例分配抽样的不同性质。

1. 最大差异选择绝对不是要调查完Ａ到Ｐ的所有人,更不考虑各种人所占的比例。如果遇到匹配度很高的组合,那么访谈第一人就有可能实现信息饱和,并对于该次定性访谈的质量与价值毫无损害。

2. 最大差异选择并不是要反映各种社会特征的现状或作用,而是假设社会特征的差异可能带来信息的差异。

3. 最大差异选择不但允许,并且主张因人而异地随时转向,全面重构。

所以,如果非要使用“惟科学主义”的思维定势与话语的话,那么定性调查的命根子是“相关的潜在信息”这样一个总体,而最大差异选择则是获取它的目前可行的最佳方式。

反之，定量调查的总体是可以计数的人头,但是从获得新信息这个角度上来看,实际上这些“样本”基本上都没用,因为不仅他们在回答问卷的时候不可能主动提供新的信息,而且问卷调查的设计者往往也不需要甚至不允许调查员去记录这样的新信息。

定量调查的随机抽样结果所具有的代表性,其实仅仅是既有信息的分布状况而基本没有任何新信息。哪怕是进行统计学的相关分析,所获得也只能是既有现象之间的关系,却无法发现新的现象。由此,两种调查方法的质的差别,一目了然。

最大差异选择法的基本原理有三:

1. 人是分层的

人是按照差异性来分层存在的,虽然我们在调查之初无法知道,就我们的调查目标而言,第二人与第一人之间所存在的一般意义上的社会差异,究竟会不会造成两者所拥有的信息的差异。但是寻求具有最大差异性的信息确实是实现信息饱和的终南捷径,这样做毕竟比再找一个基本相似的人来调查要有根据得多。

2. 信息是光谱式存在的

人类可知的范畴是有限的，这就是我们可以用社会调查来了解到的信息饱和的界限。任何一种分类方法都是人为定义之后对于光谱的生硬切割,必然存在逻辑上的疑问:距离该分类近到微乎其微的那个色彩为什么就不属于该分类呢?

本文上述内容整合起来,就是定性调查在对象选择中应该贯彻的“最大差异的信息饱和”方法。

选择的第一人,不仅仅要探究其信息总量的大小,更要考察其信息的多元程度，例如究竟有多少个方向、侧面、维度等等。然后在选择后续被访者的过程中,每次都要更换信息的方向、侧面、维度,去寻找那些最可能存在最大差异的访谈对象,直到研究者与被访者共同构建出一个相对的信息饱和状态为止。

无论定性调查的目标多么小,多么罕见,除非穷尽所有的调查对象,否则都无法转移或者绕开代表性的问题。定性调查希望代表的是“与研究主题相关的所有潜在信息”,而不是定量调查中的“总体中的所有个体”。

从“论方法”的层次来看,定量调查中的任何抽样方法,虽然假设了“人是信息的载体”,但是也假设“每个人的信息都是等量的”。因此,它对于所有人的提问不但一模一样而且禁止追问,禁止收集因人而异的回答。这就忽视了不同的人的信息有着几何的差异。因此对于人头的抽样充其量也只能调查到某个等量的信息在人群中的分布状态,却无法增加信息的总量与多样化的丰富性。

定性调查绝对不是因为做不到才不去抽样的,而是因为两者的目标不一样。定量调查中那些寻求“推断总体总量或总体均值”的随机抽样方法,对于意在“收集研究主题相关的所有潜在信息”这一定性调查的目标来说,不仅不适用,往往会适得其反。

说到底,定性调查的目标是要反映研究主题相关的最多信息的整体质性,而不是要去代表调查到的那些对象,更不是其总体。因此,定性调查根本就不应该使用“代表性”这样的定量调查的专有术语,而是应该申明自己所追求与所获得的是“最大差异的信息饱和”的程度,以及由此获得的“研究主题的归纳程度”。

END

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