什么是流程编码？
过程编码是一种用于定性研究的归纳编码方法，用代表动作的代码标记数据。通过关注动词和动作词，该技术强调数据中描述的活动和过程，以解决有关人们所做的事情的研究问题。
基于动作的代码定性分析不仅有助于研究人员了解正在发生的事情，还有助于了解它如何随着时间的推移而发生。这种方法对于研究变化、事件顺序和参与者行为特别有用。了解流程编码可以通过揭示动作和交互模式来增强数据分析。
本文将解释什么是流程编码、它与其他编码方法有何不同、何时使用它以及如何有效地应用它。
流程编码是一种定性编码方法，专注于使用面向作的代码标记数据。这些代码通常以“-ing”结尾的动名词表示，捕捉参与者描述的正在进行的动作和过程。流程编码技术不是根据主题或主题对数据进行分类，而是强调人们正在做的事情，旨在了解活动随时间变化的流程。
这种技术使研究人员能够研究数据的动态方面。通过对“谈判条款”、“解决冲突”或“建立关系”等作进行编码，可以更轻松地追踪事件如何展开以及参与者在给定环境中如何互动。
这种对行动的关注有助于构建过程和序列的详细叙述，从而更深入地了解发挥作用的机制。
在研究涉及变化、运动或发展的现象时，过程编码特别有用。它有助于绘制程序中的步骤、理解例程或分析特定行动如何导致特定结果。
通过突出数据中的行为，研究人员可以更好地掌握社交互动和组织过程的复杂性。研究人员还对意义的构建方式以及仪式和实践的组织方式有了更深入的了解。
从本质上讲，流程编码提供了一个镜头，可以通过推动事件向前发展的作和流程来查看文本数据。它将焦点从静态类别转移到动态序列，从而能够对主题进行更丰富、更详细的分析。
流程编码与其他编码技术有何不同？
流程编码是不同的，因为它强调使用基于动作的代码来执行动作和序列。其他归纳编码方法侧重于数据的不同方面，例如主题、含义或值。虽然这些方法对于理解模式和反复出现的主题很有用，但流程编码可以帮助研究人员概述行动和实践中涉及的时间步骤。
了解过程编码与其他方法之间的差异有助于研究人员选择最合适的定性编码技术进行分析。因此，本节详细介绍了其他有用的定性编码方法。
描述性编码
描述性编码涉及分配标签来总结一段数据的主要主题。这些标签通常是简单的名词或短语，直接反映内容，无需解释。例如，在讨论社区健康的焦点小组中，描述性代码可能是“进入诊所”或“健康教育计划”。
这种方法对于快速组织和分类大量数据非常有效。它允许研究人员创建所涵盖主题的索引，从而更轻松地浏览数据集。
描述性编码在分析的初始阶段特别有用，因为目标是获得材料的概述。然而，它并没有提供对主题背后的过程或含义的洞察，而这正是其他归纳编码方法可能更合适的地方。
解释编码
解释编码要求研究人员深入研究数据的潜在含义。它超出了明确规定的范围，考虑了隐含的信息和上下文的细微差别。例如，如果参与者提到经常工作到很晚，那么解释性代码可能是“工作与生活的不平衡”或“执行压力”。
这种方法有助于识别不立即显而易见的主题和模式。它可以更深入地了解参与者的经历以及影响他们的因素。
当研究旨在揭示有关动机、情绪或社会动态的见解时，解释性编码很有价值。与跟踪作的流程编码不同，解释性编码侧重于数据的重要性和含义。
值编码
价值观编码捕捉参与者表达的价值观、态度和信念。它涉及通过分配反映参与者认为重要或重要内容的代码来标记数据。例如，如果有人强调人际关系中诚实的必要性，那么价值观准则可能是“优先考虑透明度”或“重视信任”。
这种方法可以深入了解参与者的伦理和道德框架。它帮助研究人员了解为什么个人会这样思考和行动。
价值观编码在探索文化规范、个人信仰或决策过程的研究中特别有用。流程编码突出了作，而值编码则阐明了指导这些作的原则。
什么时候应该使用流程编码？
当研究侧重于随时间变化的动作、交互和序列时，过程编码是最合适的。它对于旨在了解事件如何展开或参与者如何在特定背景下参与活动的研究特别有用。
在观察工作场所行为的民族志研究中，流程编码有助于识别协作、冲突解决或适应变化的模式。在检查组织变革的案例研究中，它揭示了在过渡期间采取的步骤以及不同利益相关者的反应。
在分析涉及例程、仪式或程序的数据时，流程编码使研究人员能够绘制出所涉及的步骤并了解更大流程中每个作的重要性。
这种方法适用于教育、医疗保健和社会服务等领域，了解行动顺序可以为最佳实践提供信息。
在社会互动或群体动态的研究中，流程编码捕捉了沟通的流程和关系的进展。它强调了互动如何促进结果，这在社会学、心理学和传播学研究中很重要。
流程编码不太适合主要关注主题、观点或静态描述而不强调动作或过程的研究。使用流程编码的决定应与研究问题和所收集数据的性质保持一致。
如何进行流程编码
流程编码涉及几个步骤，通过作和流程的视角有效分析定性数据。以下小节概述了应用流程编码的关键步骤：
准备和组织定性数据
首先收集您打算分析的所有文本数据，例如访谈记录、观察笔记或文件。
确保数据以可管理的格式组织。这可能涉及转录录音、一致地格式化文本或将数据分割成有意义的单位进行分析。
彻底阅读数据
对数据进行初步读取以熟悉内容。注意参与者描述的动作、活动和过程。
做简短的笔记或注释，突出显示在第一次审查中突出的重要动作或序列。
分配面向作的代码
在第二次阅读时，开始分配使用动名词（以“-ing”结尾的动词）捕获动作的代码。
对于每个相关的数据段，创建或应用诸如“共享信息”、“表达担忧”或“制定策略”等代码。关注流程和活动，而不是主题或主题。
审查和完善您的代码
对数据进行编码后，查看代码列表以识别模式或重复作。将相似的代码组合在一起，并考虑创建类别或子类别来形成您的理论框架。
此步骤有助于完善流程编码方案，并确保它有意义地表示数据中的流程。
试用适用于 Mac、Windows 和 Web 的 ATLAS.ti 免费试用版
- 免费注册并立即开始试用我们的产品系列的 ATLAS.ti。
- 尝试任何产品：适用于 Mac 的桌面应用程序、适用于 Windows 的桌面应用程序以及适用于浏览器的 Web 版本。
- 在 45 天期限内，可以最多 5 天不受限制地体验 ATLAS.ti。AI Coding 目前处于测试阶段，提供免费访问，但有一些使用限制。为获得最佳效果，我们建议您从不超过 500 字的文档开始。
