Cách làm nghiên cứu lý thuyết (literature review)

Tác giả: PHẠM THỊ THỦY TIÊN 

Sau khi bạn phác thảo sơ lược câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu thì nghiên cứu lý thuyết (literature review) là công việc quan trọng tiếp theo phải làm. Nghiên cứu lý thuyết là xác định, tổng hợp và đánh giá các nghiên cứu khoa học xoay quanh một vấn đề hoặc câu hỏi nghiên cứu cụ thể, có thể dưới dạng một bài nghiên cứu độc lập, là phần mở đầu (introduction) của một bài báo khoa học, hoặc là một chương trong luận văn tốt nghiệp. Nghiên cứu lý thuyết phải dựa trên một câu hỏi hoặc giả thuyết nghiên cứu cụ thể, rõ ràng thay vì một ý tưởng nghiên cứu còn sơ khai.

Nguồn: FB Kafka Bookstore 

Tại sao cần nghiên cứu lý thuyết? 

Vai trò của nghiên cứu lý thuyết là thiết lập một cơ sở lý thuyết về những gì các nghiên cứu trước đã tìm ra xoay quanh chủ đề nghiên cứu. Độ rộng và độ sâu của cơ sở lý thuyết này tùy thuộc vào loại công trình nghiên cứu và đặc trưng của mỗi ngành. Ví dụ, chương về cơ sở lý thuyết trong luận văn tiến sĩ sẽ cung cấp một lượng kiến thức khổng lồ và đầy đủ về chủ đề nghiên cứu, với độ rộng và độ sâu ở cấp độ cao nhất. Vì vậy, nếu bạn muốn tìm hiểu về một chủ đề nào cụ thể và muốn có một cái nhìn từ bao quát đến chi tiết chính thì bạn có thể vào các cơ sở dữ liệu chuyên lưu trữ luận văn tiến sĩ, thạc sĩ hoặc vào trực tiếp trang web cá nhân và liên hệ với tác giả. Ngược lại, các bài báo đăng trên các tập san khoa học thường không có nhiều không gian cho phần cơ sở lý thuyết. Tập san giữa các ngành lạị có đặc thù và quy định khác nhau về độ dài của cơ sở lý thuyết (phần giới thiệu - introduction). Chẳng hạn, tập san ngành y thường cho viết ngắn hơn nhiều so với tập san ngành tâm lý học.

Vai trò thứ hai của nghiên cứu lý thuyết là xác định những kết luận chưa có thống nhất và những điều còn mâu thuẫn để dẫn dắt vào một nghiên cứu mới hoặc để chỉ ra vấn đề và gợi ý hướng nghiên cứu trong tương lai. Nghiên cứu thuyết minh có thể cung cấp những cơ sở lý thuyết để giải thích cho những mâu thuẫn trên và đồng thời phát triển (những) lý thuyết hoặc giả thuyết mới. Ngoài ra, nghiên cứu lý thuyết cũng có thể nhằm đưa ra những đề xuất cho ứng dụng trong thực tiễn và vận động chính sách.

Có những kiểu nghiên cứu lý thuyết nào? 

Có hai nghiên cứu lý thuyết là thuyết minh (narrative) và hệ thống (systematic). Một bài nghiên cứu thuyết minh có thể là nền tảng cho nghiên cứu hệ thống và ngược lại. Đa số các nghiên cứu lý thuyết của bài báo khoa học hoặc luận văn thường sẽ nằm đâu đó ở giữa hai loại này. Nghiên cứu phân tích tổng hợp (meta-analysis) là một ví dụ chuẩn mực của nghiên cứu lý thuyết hệ thống (systematic literature review).

Nghiên cứu lý thuyết thuyết minh (narrative literature review) 

• Phân tích, tổng hợp một cách tường tận và thấu đáo
• Không theo một quy trình rõ ràng, cụ thể (non-explicit protocol)
• Các nghiên cứu chọn để phân tích là những nghiên cứu yểm trợ những đề xuất của tác giả (nhưng vẫn mang tính khách quan, cân bằng)
• Có thể đánh giá chất lượng và điểm mạnh của từng nghiên cứu khác nhau một cách định tính
• Khi thiếu dữ kiện, tác giả có thể đề xuất dựa trên ý kiến và kinh nghiệm của chính mình - và độ thuyết phục của những đề xuất cá nhân này tùy thuộc vào độ mạnh của những dữ kiện cơ sở mà tác giả sử dụng trong bài (underlying evidence)

Nghiên cứu lý thuyết hệ thống (systematic literature review) 

• Sử dụng bằng chứng từ nghiên cứu thực nghiệm (empirical evidence)
• Có quy trình rõ ràng (explicit protocol)
• Có tiêu chí chọn lựa và loại trừ cụ thể (inclusion/exclusion criteria)
• Dữ kiện từ từng nghiên cứu riêng lẻ có thể được tổng hợp thành một nghiên cứu phân tích tổng hợp (meta-analysis)
• Thường gồm các nghiên cứu đjnh lượng
• Khi thiếu dữ kiện, tác giả đề xuất hướng nghiên cứu tương lai để bổ khuyết cho khoảng trống nghiên cứu

Dựa vào mục đích của báo cáo, Baumeister (1997) chia nghiên cứu lý thuyết thành năm kiểu, đó là: 

1. Phát triển lý thuyết (theory development)
2. Đánh giá lý thuyết (theory evaluation)
3. Khảo sát hiện trạng kiến thức về một chủ đề
4. Xác định vấn đề nghiên cứu
5. Lịch sử phát triển một lý thuyết

Nghiên cứu lý thuyết khác với một bài viết tổng hợp thông thường ở tính khoa học và tính hệ thống trong việc tìm kiếm và chọn lựa tài liệu. Hơn nữa, nghiên cứu lý thuyết là một hoạt động khoa học nên quy trình của nó cũng phải được thực hiện với sự tuân thủ nghiêm ngặt các nguyên tắc của phương pháp khoa học, chẳng hạn như tính minh bạch và khách quan. Trước tiên, nguồn của nghiên cứu lý thuyết phải là các bài báo cáo khoa học. Thứ hai, việc xác định tài liệu phải được tiến hành đầy đủ và không thiên vị (non-bias), nghĩa là bạn phải chọn hết các nghiên cứu có liên quan nếu nó thoả mãn tiêu chí chọn ban đầu mà bạn đề ra. Bạn chỉ có thể không chọn một nghiên cứu nếu nó nằm trong nhóm tiêu chí loại trừ đã được nêu từ đầu. Làm sao để người đọc thẩm định điều này? Một cách làm đó là công bố báo cáo về quá trình nghiên cứu lý thuyết (literature review protocol) cùng với bài nghiên cứu chính hoặc lưu trữ lại phòng khi có người hỏi (ban bình duyệt hoặc nhà nghiên cứu muốn tái lập nghiên cứu). Nếu có quá nhiều nghiên cứu đạt yêu cầu thì sao? Bạn có thể lấy mẫu ngẫu nhiên. Không nên chọn đại khái qua loa vài nghiên cứu đầu tiên tìm thấy, hoặc chỉ lựa ra nghiên cứu hợp ý mình và bỏ qua tất cả các nghiên cứu trái chiều với quan điểm của bạn.

Các bước tiến hành nghiên cứu lý thuyết

1) Xác định phạm vi (scoping)

Phạm vi của cuộc nghiên cứu lý thuyết được quyết định bởi câu hỏi hoặc giả thuyết nghiên cứu. Để có được một câu hỏi nghiên cứu rõ ràng, bạn nên trả lời được các câu hỏi như nghiên cứu về điều gì, ở đâu? những khái niệm hoặc biến số quan tâm là gì? các biến này có liên hệ với nhau như thế nào? v.v…

2) Lên kế hoạch (planning) 

Lúc này, bạn chia nhỏ (các) câu hỏi nghiên cứu thành những khái niệm riêng lẻ để hình thành từ khóa tìm kiếm (search tems). Hãy định nghĩa các từ khóa này. Bạn có thể nghĩ tới các từ đồng nghĩa, gần nghĩa với khái niệm hoặc thuộc tính, biến số mà bạn quan tâm, nói chuyện với chuyên gia về chủ đề đó, đọc sách giáo khoa, hoặc tra từ điển Việt - Việt, Hán - Việt để chắc chắn rằng bạn không bỏ sót các từ khóa quan trọng liên quan đến vấn đề nghiên cứu. Chẳng hạn, bạn muốn làm một nghiên cứu về mối quan hệ giữa thực hành chánh niệm và trí thông minh xúc cảm (EQ). Một từ khóa quan trọng ở đây là chánh niệm. Chánh niệm được định nghĩa là sống trong hiện tại, là khi ta dồn hết giác quan, cảm xúc, và suy nghĩ vào sự việc trước mắt và không có bất kỳ phán xét nào trong thời điểm hiện tại. Theo nghĩa này, Phật Giáo còn có từ gần nghĩa là tỉnh giác, tài liệu tiếng Anh dùng từ mindfulness. Từ có liên quan gần thì có thiền chánh niệm (mindful meditation), kiểm soát hơi thở, và yoga. Như vậy, bạn có một số từ khóa để bắt đầu công cuộc tìm kiếm tài liệu.

Thông thường người nghiên cứu phải cân bằng giữa độ nhạy (sensitivity) - tìm được càng nhiều tài liệu càng tốt, và độ cụ thể (specificity) - phải đảm bảo là bài được chọn có liên quan đến câu hỏi nghiên cứu. Ở bước này, ta chú trọng vào độ nhạy hơn để có thể nhìn vấn đề nghiên cứu ở bề rộng, tổng quan. Kế tiếp, cần xác định tiêu chí bao gồm và loại bỏ (inclusion/exclusion criteria) bằng cách cân nhắc các yếu tố: câu hỏi nghiên cứu, thao tác hóa khái niệm, cách đo lường/ các biến liên quan, thiết kế nghiên cứu, người tham gia (hay là quần thể quan tâm). Chẳng hạn, bạn chỉ muốn tìm hiểu về mối tương quan giữa chánh niệm và EQ ở thanh thiếu niên nên tiêu chí bao gồm của bạn là nghiên cứu phải có cả hai từ khóa này như là hai biến số chính, và tiêu chí loại trừ là các nghiên cứu về số người thực hành chánh niệm tại gia và tại điểm tập trung hay là ảnh hưởng của chánh niệm lên sức khỏe thể chất ở người trung niên, v.v…

3) Tìm kiếm (Identification/ searching) 

Khi bắt đầu tìm kiếm, bạn hay ghi chép lại rõ ràng và hệ thống bạn đã làm gì và làm như thế nào, chẳng hạn như:

- Bạn dùng bao nhiêu từ khóa tìm kiếm, kể ra.
- Các biến độc lập và biến phụ thuộc, các khái niệm, vv…
- Bạn đã kết hợp các từ khóa tìm kiếm như thế nào?
- Bạn có dùnglogic Boolean không, nếu có thì làm như thế nào?
- Bạn đã chọn những từ khóa đó như thế nào? 

Bạn hãy nghĩ về những từ đồng nghĩa, gần nghĩa với biến số mà bạn quan tâm, nói chuyện với chuyên gia, đọc sách giáo khoa, tra từ điển Việt, Hán Việt, vv… Tiêu chí bao gồm/ tiêu chí loại trừ là gì? Tại sao? Cuối cùng, bạn có bao nhiêu từ hoặc dãy từ khóa tìm kiếm?

Khi tìm kiếm, ta nên dùng ít nhất 2 cơ sở dữ liệu (databases), bộ máy tìm kiếm (search engines), tạp chí khoa học (journals) có liên quan, và bắt đầu việc tìm kiếm ở những nguồn đó.

Tiếp đó, bạn kiểm tra sơ bộ một vài các kết quả tìm kiếm đầu tiên xem có cần phải thay đổi tiêu chí bao gồm và loại bỏ không hoặc từ khóa tìm kiếm không? Có cần thêm từ khóa nào mới không? Nếu phải thay đổi các yếu tố trên thì bạn cần quay trở lại bước lên kế hoạch. 

Nhưng như vậy có thể vẫn chưa đủ, vì có nhiều nghiên cứu không  (hoặc chưa) được xuất bản; vấn đề trong xuất bản (hiệu ứng lưu kho – file-drawer effect; sai lệch trong xuất bản – publication bias), vậy ta cũng nên rà soát bài báo mình đọc, mục danh sách tham khảo, truy cập trực tiếp vào trang web của hội nghị, hội thảo, tạp chí khoa học, website tổ chức, liên hệ với tác giả, đọc trích dẫn(citation) vv…

Một số cơ sở dữ liệu phổ biến như:
- EBCOhost
- PsychINFO
- ProQuestDissertations and Theses
- WorldCat
- SSRN
- PubMed
- Scopus
- ISI Web of Knowledge
- Google Scholar
- Tâm lý và các ngành liên quan: goo.gl/AFG3Ny

Tìm kiếm tài liệu: Chọn ít nhất 2 cơ sở dữ liệu (và giải thích) để tìm kiếm tài liệu một cách thấu đáo, có thể sử dụng các kỹ thuật sau:

- Chọn CSDL có liên quan đến lĩnh vựcnghiên cứu
- Tìm từ khóa trong phần nào (cả bài, tóm tắt, hay tựa đề)?
- Boolean logic? (AND, OR, NOT… ie. “stress AND performance”)
- Truncation symbol ? (‘*’ or ‘$’, ie. Hippocam* for ‘hippocampus’, ‘hippocampal’, ‘hippocampi’)
- Wildcard symbol ? (‘#’, ‘?’ ie. wom#n-> ‘women’ or ‘woman’)

4) Chọn lọc (Screening) 

- Sử dụng phần mềm quản lý tài liệu nếu số lượng tài liệu phê bình lớn (ie. Refworks, Endnote, Mendeley,…)
- Đọc Tựa đề hoặc Phần Tóm Tắt của tất cả các kết quả tìm được từ quy trình trên; nếu thỏa bộ tiêu chí bao gồm và loại trừ thì lấy nguyên bài (full-text) để đọc
- Đọcfull-text, tập trung vào phần Phương Pháp và Kết Quả hơn là phần Giới Thiệu và Kết Luận. Tiếp tục đối chiếu với tiêu chí bao gồm và loại trừ trong khi đọc để giảm bớt các bài không phù hợp
- Ở bước này, chú trọng vào độ cụ thể (specificity)
- Ghi chú lại số lượng bài bị loại bỏ và lý do
- Đánh giá tổng quan về chất lượng bài báo (để ý đến phương pháp)

5) Viết báo cáo (write report) 

- Tóm tắt bằng cách liệt kê hoặc lập sơ đồ các tài liệu tham khảo cùng với kết quả nghiên cứu của chúng (ví dụ: dưới dạng bảng biểu)
- Tổng hợp và đánh giá, phê bình
- Có 3 hình thức tổng hợp:

• Thống kê (statistical): Meta-analysis (phân tích tổng hợp)
• Thuyết minh (narrative): tóm tắt bằng lời văn: sắp xếp theo chủ đề, loại nghiên cứu, vv…
• Theo khái niệm: gom các khái niệm của cácnghiên cứu khác nhau lại thành một nhóm để phân tích

- Các vấn đề có thể phân tích:

• Nền tảng lý thuyết
• Thiết kếnghiên cứu
• Phương pháp chọn mẫu
• Cách đo lường
• Chiến lược phân tích dữ liệu
• Phân tích kết quả
• Tổng hợp, đánh giá các kết quả nghiên cứu để đi đến một kết luận rõ ràng về các bằng chứng hiện có

Một số lưu ý cuối cùng 

- Phần mở đầu của một luận văn thường là một bài phê bình thuyết minh, nhưng ta có thể dựa vào các kỹ thuật tìm kiếm mang tính hệ thống
- Các vấn đề thường gặp phải trong một bài nghiên cứu lý thuyết kém: 

•     Giới thiệu không rõ ràng – đừng đợi đến cuối mới viết ý chính của bạn
•     Bao quát chưa đầy đủ các tài liệu hiện có
•     Thiếu tính tổng hợp(integration)
•     Thiếu đánh giá phê phán (critical appraisal) – đi vào những lỗi và điểm yếu của dữ kiện/ bằng chứng
•     Không điều chỉnh kết luận sau khi đánh giá phê phán
•     Những khẳng định và bằng chứng mập mờ, không rõ ràng
•     Chỉ phê bình những bằng chứng một cách ‘có chọn lọc’

Tóm lại, trong môt bài báo cáo khoa học thì nghiên cứu lý thuyết (literature review) hay là phần mở đầu (Introduction) thường là phần khó viết thứ hai (sau phần bàn luận- discussion). Bạn sẽ phải vận dụng năng lực tư duy tổng hợp, phản biện, phân tích định lượng và định tính, và trình độ ngôn ngữ và văn phạm được mài giũa cẩn thận để có thể xử lý và trình bày các thông tin phức tạp một cách rành mạch, logic và thuyết phục người đọc về tầm quan trọng và tính mới lạ, độc đáo của nghiên cứu của bạn, cũng như sự hợp lý của giả thuyết nghiên cứu.

Tham khảo

1) Cooper, H. M. (2012). APA handbook of research methods in psychology. Vol. 1, Foundations, planning, measures, and psychometrics. Washington, D.C : American Psychological Association. Chapter 8
2) Andy Siddaway. How to do a systematic literature review and meta-analysis. goo.gl/E5eGw5
3) Baumeister& Leary (1997). Writing narrative literature reviews. Review of General Psychology. Vol. 1. No. 3, 311-320

Cách đặt câu hỏi nghiên cứu

Tác giả: PHẠM THỊ THỦY TIÊN 

Nhà nghiên cứu trẻ hoặc sinh viên năm cuối chuẩn bị làm luận văn tốt nghiệp khi bắt tay vào nghiên cứu sẽ ấp ủ trong đầu những quan sát hoặc ý tưởng mà mình cảm thấy thú vị và muốn nghiên cứu. Nhà nghiên cứu già dặn hơn thường đã tìm ra chí hướng nghiên cứu rồi thì quá trình từ lúc có ý tưởng đến lúc lên giả thuyết nghiên cứu có thể diễn ra nhanh chóng và thẳng thớm hơn. Tuy nhiên, với người mới bắt đầu thì từ chặng đường từ ý tưởng còn nằm trong ‘trứng nước’ đến lúc viết được giả thuyết nghiên cứu là một quá trình có thể nói là gian nan khổ ải nhưng cũng hết sức thú vị và chứa đựng nhiều cung bận cảm xúc.

 

Từ đề tài đến câu hỏi nghiên cứu (from research topic to research question) 

Đầu tiên, nhà nghiên cứu viết ra một (vài) đề tài (research topic) trong lĩnh vực tâm lý học mà mình quan tâm. Nếu chưa chắc mình thích gì, bạn có thể đi tìm ý tưởng bằng cách đọc báo chí phổ thông, sách báo khoa học, hoặc cụ thể và gần gũi nhất là trong các giáo trình các môn tâm lý học cơ bản mà bạn đã từng học ở các năm dưới. Bạn có thể tìm được 500 ý tưởng nghiên cứu thú vị chỉ với việc đọc tra cứu mục lục và đọc các chủ điểm lớn trong sách giáo khoa của một số ngành tâm lý học nghiên cứu cơ bản, vốn vô cùng quen thuộc với sinh viên tâm lý học như: 

• Tâm lý học nhận thức (cognitive psychology) 
• Tâm lý học sinh học (biopsychology, aka neuroscience) 
• Tâm lý học phát triển (developmental psychology) 
• Tâm lý học xã hội (social psychology) 
• Tâm lý học nhân cách (personality psychology)

Chẳng hạn, bạn yêu thích môn tâm lý học xã hội, đặc biệt là chủ đề về hành vi thuận xã hội (prosocial behaviour), ý chỉ những hành động của cá nhân được xã hội đánh giá tích cực bởi vì nó có tác động tốt lên các thành viên khác trong xã hội, trái nghĩa với thuận xã hội là phản xã hội (anti-social behaviour), cũng là một chủ điểm lớn trong môn tâm lý học xã hội. Sau khi bạn chọn được chủ đề mình quan tâm, bước kế tiếp sẽ là giới hạn nó lại thành những chủ đề nhỏ hơn (sub-topics). Trong trường hợp này, bạn có thể chọn nghiên cứu một nhóm nhỏ hơn của prosocial behaviour là hành vi giúp đỡ (helping behaviour). Nhưng hành vi giúp đỡ vẫn còn là một chủ đề rộng lớn nên bạn sẽ phải thu hẹp nó lại thành vấn đề nghiên cứu (research problem). Bạn có thể nghĩ đến các khía cạnh như:

- Khi nào thì người ta giúp đỡ người khác? 

- Tại sao người ta không giúp đỡ người khác? (Darley & Latane, 1968)* 

- Làm sao để người ta giúp đỡ người khác nhiều hơn? 

- Nam hay nữ có xu hướng giúp đỡ người khác hơn? 

- Trình độ học vấn có ảnh hưởng như thế nào đến hành vi giúp đỡ? 

Có vẻ như bạn đang dần tìm ra câu hỏi nghiên cứu (research question) của mình nếu bạn nghĩ đến một trong các vấn đề trên rồi đó. Tuy nhiên, bạn vẫn còn có thể tiếp tục cụ thể hóa câu hỏi nghiên cứu của mình hơn bằng cách:

Nhìn vào các từ khóa: thao tác hóa khái niệm 

Tâm lý học xoay quanh bốn mục tiêu đó là mô tả, giải thích, dự báo và kiểm soát các tiến trình tâm trí và hành vi của con người. Trong nghiên cứu khoa học, nhà tâm lý phải đo lường các khái niệm trong tâm lý học (concept), vốn thường trừu tượng và không thể đo lường trực tiếp. Thao tác hóa khái niệm (definition operationalisation) là các quy trình hoặc các bước tiến hành để đo lường một khái niệm trừu tượng thông qua các thuộc tính (construct)- hoặc có người gọi là chỉ báo (instructor). Nếu một khái niệm có độ phức tạp cao thì được phân chia thành nhiều chiều kích (dimension) hoặc khía cạnh (aspect) trước, rồi mới đến thuộc tính. Thuộc tính và chỉ báo là các đại lượng cụ thể và có thể đo lường được. Ví dụ, ta có khái niệm hành vi giúp đỡ. Chỉ báo của nó có thể là việc dừng lại giúp đỡ một người đang ngất xỉu bên vệ đường (Darley & Batson, 1973). Những thuộc tính luôn thay đổi và có thể đo lường được gọi là biến số (variable). Trong ví dụ trên, biến số mà bạn quan tâm nhận hai giá trị là có dừng lại hoặc không dừng lại giúp đỡ. Trong hình 1 là một số ví dụ khác về thao tác hóa khái niệm thường gặp trong nghiên cứu tâm lý học và hình 2 là ví dụ về một khái niệm phức tạp và có nhiều chiều kích.

Trong quá trình đặt câu hỏi nghiên cứu, suy nghĩ về thuộc tính hay chỉ báo đại diện cho hiện tượng tâm lý học mà bạn quan tâm sẽ giúp cho câu hỏi của nghiên cứu của bạn cụ thể và rõ ràng hơn với chính bạn. Không bao giờ có thể nói hết tầm quan trọng của việc có một câu hỏi nghiên cứu tốt, bởi nó sẽ giúp ích rất nhiều cho các bước tiếp theo, từ việc nghiên cứu lý thuyết, thiết kế nghiên cứu, cho đến phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu.Trong quá trình đặt câu hỏi nghiên cứu, suy nghĩ về thuộc tính hay chỉ báo đại diện cho hiện tượng tâm lý học mà bạn quan tâm sẽ giúp cho câu hỏi của nghiên cứu của bạn cụ thể và rõ ràng hơn với chính bạn. 

Ba câu hỏi nghiên cứu (three research questions) 

Trong ví dụ về hành vi giúp đỡ trên, các câu hỏi mà nhà nghiên cứu có thể đặt ra, chẳng hạn như: 

1. Có bao nhiêu người trong 100 người tham gia sẽ dừng lại để giúp đỡ người đang ngất xỉu bên đường? 
2. Trình độ học vấn và hành vi giúp đỡ có liên quan (associated aka. related)  với nhau không? 
3. Trình độ học vấn có làm tăng (increase) xu hướng giúp đỡ?  

Câu hỏi thứ nhất đơn thuần quan sát và đếm xem có bao nhiêu người sẽ có hành động giúp đỡ, đây là một câu hỏi về tần số (frequency). Câu hỏi thứ hai quan tâm đến mối tương quan giữa hai yếu tố là trình độ học vấn và hành vi giúp đỡ nên đây là một câu hỏi về mối tương quan (association). Cuối cùng, câu hỏi thứ 3 nhấn mạnh đến quan hệ nhân-quả giữa trình độ học vấn và hành vi giúp đỡ, tức trình độ học vấn cao làm cho một người trở nên hay giúp đỡ người khác hơn. Đây là câu hỏi về quan hệ nhân quả (causality). 

Giờ ta thử lấy một ví dụ khác, bạn hãy thử đoán xem các câu hỏi sau thuộc loại nào. Trong các kỳ bầu cử ở Mỹ, các trang tin thường làm những khảo sát trên mẫu ngẫu nhiên khoảng 1000 người để dự báo xem có bao nhiêu % người dân sẽ bầu cho hai Đảng Công Hòa và Dân Chủ. Trong khảo sát này, nhà nghiên cứu cũng lấy thông tin về các biến số khác như thu nhập, trình độ học vấn, nghề nghiệp và tuổi tác của người tham gia. 

Câu hỏi nghiên cứu 1: Thu nhập có liên quan gì tới kết quả bầu cử trong khảo sát này không? 

Câu hỏi nghiên cứu 2: Có bao nhiêu người Mỹ bầu cho ứng viên của Đảng Dân Chủ? Bao nhiêu bầu cho Đảng Cộng Hòa?  

Câu hỏi nghiên cứu 3: Có phải những người trên 60 tuổi (senior citizens) có xu hướng bầu cho ứng viên Đảng Cộng Hòa hơn những người ở độ tuổi khác không? 

Nếu bạn trả lời là câu hỏi 1 và 3 là câu hỏi tương quan còn câu 2 là câu hỏi tần số thì bạn đã đúng rồi đó. Bạn có thắc mắc rằng tại sao không có câu hỏi về quan hệ nhân quả ở đây không? Đó là bởi vì phương pháp nghiên cứu của ví dụ trên không cho phép trả lời câu hỏi về mối quan hệ nhân quả. Bởi vì một kết luận về mối quan hệ nhân quả được cho là có giá trị khoa học vào loai bậc nhất, chúng ta sẽ dành nhiều bài sau để bàn về nó. 

Các nghiên cứu khoa học mà bạn đọc trong tạp chí khoa học có thể trông phức tạp hơn thế này nhiều bởi vì chúng làm cho bạn hoa mắt chóng mặt với các phương pháp thiết kế nghiên cứu và phân tích dữ liệu cụ thể và tinh tế. Nhưng về bản chất, các nghiên cứu khoa học đều xoay quanh một trong ba loại câu hỏi trên, đó là câu hỏi về tần số, về mối tương quan hoặc về mối quan hệ nhân quả. 

Giả thuyết nghiên cứu (research hypothesis) 

Trong nhiều trường hợp, bạn sẽ không dừng lại ở câu hỏi nghiên cứu mà sẽ có giả thuyết nghiên cứu. Với mỗi câu hỏi đặt ra, bạn thường sẽ nghiên cứu lý thuyết, tức là đọc có hệ thống, rồi tổng hợp, đánh giá các kết quả nghiên cứu trước đó về cùng vấn đề hoặc câu hỏi nghiên cứu, để đưa ra giả thuyết mà mình sẽ đi kiểm định. Ta không nói là ''đi chứng minh giả thuyết" mà chỉ nói ''kiểm định'' (test a hypothesis) là bởi vì phương pháp khoa học hiện đại dựa vào tiếp cận diễn dịch giả thuyết (hypothetico-deductive method) và nguyên tắc phản nghiệm của Popper (Popper' falsification). Nói cách khác, mỗi nghiên cứu thực nghiệm giống như một quan sát riêng lẻ, nếu quan sát đó khẳng định giả thuyết ban đầu, thì nghĩa là giả thuyết ấy có thêm một bằng chứng ủng hộ và ngược lại. Giả thuyết có nhiều bằng chứng ủng hộ lặp lại được xem là một giả thuyết mạnh và đáng tin cậy. Chúng ta sẽ bàn kỹ về giả thuyết nghiên cứu trong các bài tiếp theo, đặc biệt là bài phân tích dữ liệu.

Tóm lại, câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu tốt là điều hết sức quan trọng mà nhà nghiên cứu nên dành nhiều thời gian để suy ngẫm trước khi bước vào các công đoạn tiếp theo của công trình nghiên cứu.

----

Hình 1: Một số ví dụ thao tác hóa khái niệm trong nghiên cứu tâm lý học 

Hình 2: Thao tác hóa khái niệm "Tính tôn giáo" (Nguyễn Xuân Nghĩa, 2010) 

(*) Năm 1968, ít nhất 38 cư dân ở một chung cư tại trung tâm New York đã chứng kiến việc cô Kitty Genovese bị tấn công và sát hại nhưng đã không làm gì để giúp đỡ hoặc thậm chí gọi cảnh sát.  Sự kiện này được báo chí lúc bấy giờ giật tít như là một hồi chuông báo động về sự suy đồi của đạo đức và trách nhiệm xã hội của con người (dân thành thị ở Hoa Kỳ). Đây trở thành cảm hứng cho nhà nghiên cứu tâm lý học xã hội Darley và Latane (1968) tiến hành một nghiên cứu thực nghiệm và tìm ra rằng hiện tượng tâm lý gọi là hiệu ứng người ngoài cuộc (bystander effect) và hiện tượng phân tán trách nhiệm (diffusion of responsibility) mới chính là thứ dường như làm cho người ta không giúp đỡ người bị nạn. Các thành viên của đám đông nghĩ là hẳn đã có một thành viên nào khác làm gì đó rồi và thế là không ai ra tay giúp đỡ nạn nhân. Nếu bạn thích nhìn con người ở góc độ xã hội và thích làm thí nghiệm, bạn chắc chắn sẽ yêu thích các thí nghiệm của các nhà tâm lý học xã hội lắm, bởi vì họ luôn sáng tạo, tinh tế và cũng rất thuyết phục trong cách thiết kế nghiên cứu để minh chứng cho giả thuyết của họ. 

Tham khảo: 

Darley, J. M., and Batson, C.D., "From Jerusalem to Jericho": A study of Situational and Dispositional Variables in Helping Behavior". JPSP, 1973, 27, 100-108.

Darley, J. M., & Latane, B. (1968). Bystander intervention in emergencies: Diffusion of responsibility. Journal of Personality and Social Psychology, 8(4, Pt.1), 377-383.
http://dx.doi.org/10.1037/h0025589

Phân loại nghiên cứu khoa học

CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG 

Trong khi nghiên cứu cơ bản đơn thuần tập trung vào các vấn đề tạo ra tri thức về thế giới, nghiên cứu ứng dụng giải quyết các vấn đề của thực tiễn. Cả loại nghiên cứu đều cần thiết và mang tính tương hỗ lẫn nhau, có khi thuộc cùng một đề án nghiên cứu lớn về một vấn đề cấp bách đối với đời sống con người. Vài ví dụ về nghiên cứu cơ bản thú vị như dự án Bản đồ gen người - Human Genome Project hay mới đây nhất là Bản đồ mối liên kết não người - Human Connectome Project - ứng dụng các phương pháp tiên tiến như chụp hình cộng hưởng từ (fMRI), khuyếch tán cộng hưởng từ (DTI) để trích xuất hình ảnh của não bộ và các phương pháp xử lý và phân tích những dữ liệu này. Kết quả của các nghiên cứu cơ bản như kiểu này có thể được đưa vào làm nền tảng cho thần kinh học (neurology), tâm lý lâm sàng (clinical psychology), tâm thần học (psychiatry), và cả tâm lý trị liệu (psychotherapy)(*). 

Trong nghiên cứu khoa học xã hội, nhiều khi lằn ranh giữa nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng gần như bị xóa nhòa bởi chúng được tiến hành nhịp nhàng liên tục cùng nhau, vừa để tạo ra kiến thức mới và vừa dùng kiến thức đó để giải quyết vấn đề của xã hội. Vào năm 1946, thế giới phương Tây bắt đầu xây dựng cuộc sống sau những tổn thất trong cuộc chiến tranh thế giới. Những người lính châu Âu chết trận hoặc mắc chứng tâm thần (**), những gia đình nghèo khổ với trợ cấp không thấm thía vào đâu với chi phí và những yêu cầu an toàn y tế tối thiểu. Trong bối cảnh đó, ở nước Anh, có một vị bác sĩ đã thầm lặng khởi đầu một dự án nghiên cứu theo dòng đời (longitudinal study) mà sau này đã trở thành ‘viên ngọc sáng’ của giới nghiên cứu trên toàn thế giới, là minh chứng hùng hồn cho nhân loại về những điều kì diệu mà ngành khoa học xã hội có thể làm để nâng cao chất lượng cuộc sống của con người một cách toàn diện ở quy mô một quốc gia và thậm chí còn xa hơn. Dự án nghiên cứu này được tác giả Helen viết trong quyển “Dự Án Cuộc Đời”, dưới đây là một đoạn trích đăng trên tờ The Guardian: 

     "Tháng 3 năm 1946, các nhà khoa học ghi chép lại sự ra đời của hầu như mỗi em bé ở Anh trong một tuần giá lạnh. Họ đã theo dõi hàng ngàn em này kể từ đó, trong một cuộc nghiên cứu dài hơi lớn nhất về phát triển con người trên thế giới. Những người này sẽ bước sang tuổi bảy mươi trong vòng hai tuần tới, họ là những công dân được nghiên cứu kỹ nhất trên hành tinh. Và những phân tích về họ đã thành công đến mức các nhà nghiên cứu đã lặp lại kỹ thuật trên với hàng ngàn em bé khác sinh ra vào các thời điểm 1958, 1970, những năm đầu 90 và vào năm đầu thiên niên kỉ mới. Tổng cộng có đến hơn 70 ngàn người thuộc 5 thế hệ đã được ghi danh vào các nghiên cứu đoàn hệ sau sinh này. Không có bất kỳ quốc gia nào trên thế giới đang theo dõi các thế hệ dân chúng của họ theo cách này: cuộc nghiên cứu đã trở thành cái mà các nhà khoa học trên khắp thế giới đều thèm muốn, một viên ngọc ngự trên chiếc vương miện của nền khoa học Anh Quốc, vậy mà, bên ngoài mạng lưới các nhà khoa học tận tuỵ đang vận hành cuộc nghiên cứu này, một số cực kỳ ít ỏi người biết về sự tồn tại của chúng.”
- The Guardian, 27 tháng 2, năm 2016

Nghiên cứu này đã thay đổi những nhận thức thông thường sai lầm của thời bấy giờ. Trước nghiên cứu, người ta đã không biết (hoặc không quá quan tâm rằng) người mẹ có thai không được hút thuốc lá cho đến những chuyện như bất công xã hội có thể khiến cho giáo dục phổ thông không phát huy được tác dụng. Tất cả những phát hiện này đã đóng góp to lớn trong việc làm thay đổi các chính sách y tế, giáo dục, và xã hội quan trọng ở Anh từ đó đến tận ngày nay. 

ĐỊNH TÍNH VÀ ĐỊNH LƯỢNG 

Nguồn: Internet

Trong những bài trước và tất cả các bài viết trong loạt này tôi sẽ viết về phương pháp định lượng. Tuy nhiên, không nên hiểu lầm rằng chỉ có phương pháp định lượng mới là phương pháp khoa học đúng đắn và là duy nhất trong nghiên cứu tâm lý học. Bài viết này sẽ giới thiệu sơ lược và so sánh phương pháp định tính với định lượng để cho bạn đọc có một bức tranh lớn khi chọn phương pháp nghiên cứu cho vấn đề mà mình quan tâm. Điểm chung của hai cách tiếp cận định lượng và định tính trong nghiên cứu khoa học là chúng đều là hệ thống các phương pháp chặt chẽ, phức tạp, và tuân thủ các nguyên tắc của phương pháp khoa học. Về điểm khác, có ba sự khác biệt cơ bản như sau. 

Mục đích nghiên cứu và kế hoạch phân tích dữ liệu  

Ta có thể chia phương pháp nghiên cứu khoa học thành hai loại dựa vào mục đích nghiên cứu và theo đó là cách mà ta định sẽ phân tích dữ liệu mà ta thu được. Phân tích dữ liệu bằng cách định lượng nghĩa là thu thập dữ liệu dưới dạng các biến số phản ánh các khái niệm hoặc hiện tượng tâm lý học đã được thao tác hóa (***) rồi dùng các phép thống kê mô tả và suy luận để đi kiểm định giả thuyết về tần suất hoặc mối quan hệ giữa các hiện tượng đó. Trong khi đó, phân tích dữ liệu bằng cách định tính là khi nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu rồi ’tóm tắt’ hay là 'mã hóa' chúng không phải bằng các biến số định lượng mà bằng các chủ đề (theme) và chủ đề nhỏ (sub-theme) liên quan tới vấn đề hoặc câu hỏi nghiên cứu. Nếu như mục đích của nghiên cứu định lượng là thu thập dữ liệu định lượng, thường gọi là phương pháp thực nghiệm (empirical methods) để kiểm định giả thuyết, thì nghiên cứu định tính dùng các phương pháp mang tính diễn giải (interpretative) như nghiên cứu trường hợp (case study), phỏng vấn nhóm (focus group), quan sát tham dự (participatory observation), phỏng vấn phi cấu trúc (non-structured interview), hoặc nghiên cứu lí thuyết (literature review), v.v… để khám phá hoặc đặt ra những giả thuyết mới về vấn đề nghiên cứu. Liên hệ lại với bài trước, bạn đọc sẽ thấy nghiên cứu định tính khớp vào giai đoạn thứ 2 - quy nạp, còn nghiên cứu định lượng nằm ở giai đoạn thứ 3 - diễn dịch, của chu kỳ thực nghiệm. Như vậy, dù phân loại theo cách nào thì những nghiên cứu khoa học vẫn luôn mang tính tương hỗ, kế thừa lẫn nhau, không có cái nào ưu việt hơn cái nào mà phải được vận dụng luân phiên, nhuần nhuyễn. Nhà khoa học ‘tháp ngà’ tự cho nghiên cứu của mình ở một đẳng cấp khác và tách mình khỏi xã hội, hay nhà nghiên cứu tự cho mình là ‘khoa học’ hơn khi chỉ sử dụng thực nghiệm và coi thường tất cả những nhà nghiên cứu định tính dần sẽ phải có tư tưởng chiết trung hơn, nếu không muốn chính mình sẽ hóa rêu phong và trở thành tảng đá vô hình trong dòng chảy tự nhiên của xã hội. 

Câu hỏi nghiên cứu 

Nghiên cứu định tính trả lời câu hỏi tại sao hoặc như thế nào, trong khi đó nghiên cứu định lượng trả lời các câu hỏi như ai, cái gì, và bao nhiêu. Giả sử, vấn đề nghiên cứu của bạn là tác động của thuốc chuyển đổi hóc môn trên người chuyển giới từ nam sang nữ. Phương pháp định lượng có thể trả lời cho bạn các câu hỏi như: Thuốc có tác dụng chuyển biến không? Trong bao lâu? v.v…  Phương pháp định tính sẽ có ích nếu câu hỏi nghiên cứu của bạn không phải là các yếu tố trên mà là những điều thực sự xảy ra bên trong người chuyển giới về mặt tâm lý( họ cảm thấy như thế nào khi dùng thuốc?), về mặt thể chất (những cơn đau diễn ra như thế nào, có những tác dụng phụ nào khác mà bản thân nhà nghiên cứu không trù tính trước và không có trên phiếu đánh giá không?) và những diễn biến khác trong cảm xúc và suy nghĩ của người chuyển giới về việc dùng thuốc.

Tính khái quát hóa 

Với mỗi nhóm hoặc người tham gia, nghiên cứu định tính thu thập rất nhiều thông tin không cấu trúc cho nên dữ liệu của từng người rất đồ sộ và khối lượng công việc là vô cùng nhiều. Vì vậy, nghiên cứu định tính thường được tiến hành trên một cỡ mẫu hạn chế từ 01 đến không quá 10 người tham gia để đảm bảo tính khả thi của nghiên cứu. Bởi độ mở về dữ kiện thu thập và cỡ mẫu nhỏ, nghiên cứu định tính không có tính khái quát hóa, tức là kết quả của nghiên cứu không thể được suy luận ra cho những người khác trong quần thể nghiên cứu. Vai trò của nghiên cứu định tính giống như là người đi mở đường, khai phá các hướng nghĩ mới, giả thuyết mới, để rồi nghiên cứu định lượng đi tiếp theo sau để kiểm định giả thuyết đó và kiểm chứng khả năng khái quát hóa (generalizability) của nó, và cuối cùng là ứng dụng vào thực tiễn. 

Một ví dụ về một nhà nghiên cứu dùng phương pháp định tính nổi bật là trong lĩnh vực xã hội học. Cô Kimberley Hoàng, hiện là phó GS ở ĐH Chicago, đã từng thực hiện một nghiên cứu về thị trường lao động tình dục ở Việt Nam bằng phương pháp dân tộc ký (ethnography) và được trao giải thưởng luận văn tiến sĩ ngành xã hội học xuất sắc nhất của năm ở Mỹ năm 2012. Nếu bạn quan tâm đến phương pháp định tính thì không nên bỏ qua bài nghiên cứu này, có bản free đầy đủ trên bạn, chỉ cần tải về đọc thôi. Bạn đọc nếu biết cách đọc kỹ một nghiên cứu như vậy thiết nghĩ có thể học hỏi được rất nhiều về phương pháp nghiên cứu định tính theo cách mà không một khóa học nào có thể chỉ dạy cho bạn được. Level của bạn sẽ lên rất nhanh nếu biết cách học từ sách và bài báo nghiên cứu - những nguồn có thể không rẻ chút nào nhưng nếu tìm thì vẫn có cách. 

Tóm lại, tùy theo mục đích của bạn là đặt giả thuyết mới hay kiểm định giả thuyết mà bạn chọn định tính hay định lượng. Sự khác biệt giữa hai cách tiếp cận này thể hiện rõ nhất qua cách bạn phân tích dữ liệu. Mấu chốt để chọn định tính hay định lượng còn nằm ở chỗ, vấn đề nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu cụ thể của bạn là gì? và khả năng khái quát hóa có phải là điều bạn quan tâm hiện tại không, so với các ưu tiên khác? Không nên chọn phương pháp nghiên cứu định tính chỉ vì bạn ghét xác suất thống kê hoặc ngược lại, không nên chọn phương pháp đinh lượng chỉ vì bạn ngại giao tiếp hoặc ngán ngẩm việc tỉ mỉ, cặm cụi ghi chép từng lời chia sẻ của người tham gia qua băng thu âm (transcribe). Sợi chỉ đỏ duy nhất dẫn dắt tất cả các quyết định trong suốt quá trình nghiên cứu của bạn không gì khác hơn và chỉ nên là mục tiêu nghiên cứu của chính bạn. 

-----

Tham khảo
Breakwell, Hammond, Fife-Schaw, & Smith (2006). Research Methods in Psychology. London: Sage. 

(*) Lúc học ở Anh thì tôi lần đầu được biết về cách ứng dụng công nghệ sóng điện từ ‘Transcranial Magnetic Stimulation’ (TMS) trong chữa bệnh trầm cảm và lo âu. Sau đó lúc vừa về Việt Nam thì được biết thêm về Neurofeedback, ứng dụng EEG trong chữa trị tăng động giảm chú ý và tự kỉ. Rất thú vị! 

 (**) Thực ra những người lính trở về và mắc chứng tâm thần ở Châu Âu được mô tả qua nhân vật Septimus trong tác phẩm Bà Dalloway của Virginia Woolf là sau thế chiến thứ nhất. Còn ở thế chiến thứ 2 thì tôi biết khi đọc về bối cảnh lịch sử tâm lý Mỹ sau thế chiến thứ 2, đó là việc đầu tư nguồn lực của chính phủ vào tâm lý học lâm sàng (clinical psychology) (một điều làm đau lòng các nhà tâm lý học nghiên cứu bởi ngân sách cho nghiên cứu và chế độ cho giáo sư/ cán bộ nghiên cứu bị cắt xén bớt). Tóm lại, việc sang chấn sau chiến tranh có lẽ là hiện tượng phổ biến ở các quân nhân tham chiến bởi tính khốc liệt và bạo tàn của chiến tranh.
(***) Thao tác hóa khái niệm (definition operationalization) là các quy trình hoặc bước tiến hành để đo lường một khái niệm trừu tượng thông qua các thuộc tính có thể quan sát và đo lường được. Khái niệm này sẽ được trình bày kỹ trong bài viết tới.

Chu kỳ thực nghiệm trong khoa học

Phát biểu khoa học (scientific claims) 

Trong khoa học có một số thuật ngữ phổ biến, gọi chung là các phát biểu khoa học (scientific claims). Các phát biểu khoa học có thể đơn thuần mô tả hoặc giải thích các hiện tượng ở các cấp độ khác nhau. Một số phát biểu có độ tin cậy và chính xác cao hơn một số phát biểu khác, tùy thuộc vào khả năng giải thích của nó và các bằng chứng khoa học đi kèm. 

Phát biểu ở cấp độ cơ bản nhất của khoa học là quan sát (observation). Quan sát có thể có hệ thống hoặc không có hệ thống, chính xác hoặc không chính xác. Quan sát thường được cho là cơ bản, không có nhiều thông tin và không thú vị bởi vì nó không đưa ra giải thích nào về hiện tượng quan sát được. Dù vậy, quan sát đóng vai trò vô cùng quan trọng bởi vì nó là những viên gạch nền của các phát biểu của khoa học thực nghiệm (empirical scientific claims). Bạn có nhớ một trong những nguyên tắc cơ bản của phương pháp khoa học là tính thực chứng (empiricism) không? (xem lại bài trước ở đây). Từng quan sát riêng lẻ có thể không có ý nghĩa, nhưng khi quan sát được tiến hành một cách có hệ thống thì có thể đem lại những phát biểu khoa học mới, có tiềm năng nghiên cứu. Đến cuối bài viết này, bạn cũng sẽ nhận ra thêm một vai trò của quan sát nữa là, từng quan sát riêng biệt là hết sức cần thiết trong việc ủng hộ hay phản bác lại một giả thuyết.   

Một giải thích là một tuyên bố về mối quan hệ nhân quả (causality) hoặc  mối liên quan (association). Phát biểu giải thích (explanation) sẽ mô tả về mối quan hệ giữa các sự kiện vật chất. Một giải thích như vậy có thể là một giả thuyết (hypothesis) hoặc một quy luật (law). Giả thuyết là một tuyên bố khoa học, mô tả hoặc giải thích về một quy luật hoặc mối liên hệ giữa các sự kiện. Tính đúng đắn của một giả thuyết phụ thuộc vào số lượng bằng chứng ủng hộ qua các nghiên cứu thực nghiệm (empirical studies). Một giả thuyết mạnh là một giả thuyết liên tục được củng cố (repeatedly supported) sau nhiều nghiên cứu thực nghiệm. Một giả thuyết yếu thường là giả thuyết mới đề ra và chưa hoặc không có nhiều nghiên cứu đi kiểm chứng, hoặc khi các nghiên cứu cho ra những kết quả khác nhau (khi ủng hộ, khi bác bỏ). 

Quy luật (law) là một dạng đặc biệt của giả thuyết. Quy luật có tính chính xác và thường được thể hiện ở dạng phương trình toán học. Và để đạt được tính chính xác đó, quy luật thường được giải thích với độ chuẩn xác cao bằng cả lập luận logic ở bậc cao và hàm súc nhất (toán học) và bằng phương pháp thực nghiệm (quan sát có hệ thống). Trong các ngành khoa học xã hội chẳng hạn như tâm lý học, rất khó để hình thành các quy luật kiểu này, ít nhất là cho đến hiện tại. 

Lý thuyết (theory) là một quy tắc rộng, có thể áp dụng để giải thích được nhiều hiện tượng có liên quan. Lý thuyết được xây dựng từ các nền móng cơ bản là những giả thuyết vững chắc được ủng hộ liên tục và lặp lại bởi nhiều bằng chứng thực nghiệm. Các lý thuyết lớn mà chúng ta biết được như thuyết nhật tâm của Galileo, thuyết tương đối của Einstein đều đã trải qua rất nhiều quan sát và thách thức của khoa học trước khi trở thành những lý thuyết nền tảng mà con người dùng để giải thích các hiện tượng vật chất xung quanh mình. Nếu bạn quan tâm đến các lý thuyết lớn về vạn vật, thì bạn có thể đọc quyển sách ngắn ‘Bầu trời chiều ẩn giấu’ của nhà văn Nguyễn Phương Văn, trong đó bạn sẽ có dịp làm quen với các đỉnh cao trí tuệ cổ xưa như Galileo, Kepler cho đến tỉ phú 'trí tuệ nhân tạo' của thời hiện đại - Elon Musk. 

Một lý thuyết dù lớn và vững chắc đến đâu, vẫn có khả năng bị bác bỏ hoặc điều chỉnh khi một bằng chứng trái chiều được tìm ra. Đúng là không có gì quý báu và khó kiếm tìm như sự thật. Chính vì vậy, khoa học là một chuỗi những cuộc truy tìm sự thật không ngừng nghỉ, tiếp nối từ thế hệ này sang thế hệ khác. Bởi sứ mệnh tìm kiếm tri thức của mình mà khoa học nhìn bề ngoài có lúc vinh quang, xán lạn lắm thay nhưng những ai làm khoa học chân chính sẽ hiểu, khoa học thực chất là trải nghiệm khiêm tốn, nhọc nhằn của người đi tìm tri thức trước sự bao la bất tận và khó nắm bắt của sự thật. 

Trước khi nói về chu kỳ thực nghiệm, ta hãy nói sơ về hai khái niệm kinh điển và quen thuộc của phương pháp luận, đó là quy nạp và diễn dịch. 

Diễn dịch 

Phương pháp diễn dịch là suy luận từ quy luật tổng quát để trả lời câu hỏi về trường hợp cụ thể. Nói cách khác, diễn dịch bắt đầu bằng một mệnh đề tổng quát và kết thúc bằng một trường hợp cụ thể. Vì (ở Châu Âu) ta biết rằng những con thiên nga trên đời đều màu trắng, ta kỳ vọng rằng con thiên nga bất kỳ nào mà ta sẽ gặp cũng có bộ lông màu trắng, ngay cả khi ta đến Châu Úc hay Châu Phi. 

Quy nạp 

Ngược lại, một cách thức mà ta thường dùng để tìm hiểu về thế giới khách quan là thông qua quan sát những trường hợp cụ thể để suy đoán về quy luật tổng quát về sự vật hiện tượng, phương pháp như vậy gọi là quy nạp. Francis Bacon, một triết gia người Anh vào thế kỷ 16 được biết đến như là cha đẻ của phương pháp khoa học thực chứng (father of scientific methods by empiricism) có lẽ vì ông là người đã có ảnh hưởng lớn đến nhiều nhà khoa học sau đó bởi sự quyết liệt của ông đối với phương pháp quan sát và suy luận bằng quy nạp.

Tuy nhiên, vấn đề của quy nạp là những quy luật tổng quát được suy luận từ quan sát riêng lẻ thì không có cách nào kiểm chứng được. Nhiều quan sát liên tục trong quá khứ cho thấy thiên nga có lông màu trắng. Nhưng làm sao từ những điều đã biết mà ta có thể đoán biết tương lai một cách chắc chắn, rằng những con thiên nga mà ta sẽ gặp tiếp theo cũng có màu trắng? Sự thực thì ai cũng biết là đến khi người ta tìm ra Châu Úc thì họ cũng phát hiện ra là ở đó có những con thiên nga có bộ lông đen nhánh. David Hume - triết gia người Scotland ở thế kỷ 18, đã chỉ ra rằng dù ta quan sát một hiện tượng lặp đi lặp lại nhiều bao nhiêu lần đi nữa, ta vẫn không bao giờ kiểm chứng được một cách chắc chắn các kết luận suy ra bằng cách quy nạp (the problem of induction). Hai thế kỉ sau đó, với những ưu tư giống như Hume, Karl Popper đưa ra khái niệm - “phản nghiệm” (falsification) để khắc phục nhược điểm của việc chứng minh một mệnh đề là đúng bằng cách kiểm chứng (verification). Nếu bạn quên thế nào là quy tắc phản nghiệm trong nghiên cứu khoa học, hãy xem lại bài viết về các nguyên tắc trong phương pháp khoa học ở đây. (Nếu đọc rồi mà vẫn chưa thỏa mãn trí tò mò thì mong bạn ráng chờ thêm vài bữa nữa, ta sẽ bàn kỹ về Karl Popper và falsification trong bài về phân tích dữ liệu. Hy vọng là khi ấy bạn sẽ thấy phản nghiệm của Popper hiện lên thật sáng tỏ và đẹp đẽ không thua gì bầu trời đêm trăng mười sáu.) 

Phương pháp diễn dịch - giả thuyết 

Khoa học hiện đại kết hợp quy nạp và diễn dịch để đi tìm sự thật về thế giới quan. Sự kết hợp này được thể hiện trọn vẹn và rõ ràng nhất qua phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng trong cả khoa học tự nhiên và khoa học xã hội hiện đại, gọi là phương pháp diễn dịch - giả thuyết (hypothetico- deductive method). 

Chu kỳ thực nghiệm (empirical cycle) 

Chu kỳ thực nghiệm minh họa cho phương pháp diễn dịch- giả thuyết trong nghiên cứu khoa học. Một chu kỳ thực nghiệm có 5 giai đoạn chính, đó là: quan sát (observation), quy nạp, diễn dịch, kiểm chứng, và đánh giá. Khi làm nghiên cứu khoa học, sẽ rất hữu ích nếu bạn mường tượng bức tranh tổng quát này trong đầu và nhất là trước khi bạn bị xoáy vào các chi tiết cụ thể khác như thiết kế nghiên cứu, chọn mẫu hay là kế hoạch phân tích dữ liệu. Bạn cũng sẽ dần hiểu rõ bản chất của một số khái niệm nền tảng của phương pháp định lượng cũng như sự khác biệt cơ bản giữa định lượng và định tính. 

Trước hết, nhà khoa học để ý, quan tâm hoặc yêu thích một hiện tượng sẽ chủ động quan sát, theo dõi hiện tượng đó. Sau nhiều quan sát liên tục và lặp lại, bạn bắt đầu rút ra một số kết luận ban đầu hay là một giả thuyết mới, đó là giai đoạn quy nạp. Quy nạp là lối suy luận cốt lõi của phương pháp định tính (qualitative methods), nghiên về tìm kiếm, khai phá vấn đề, sự vật mới, đặt ra những giả thuyết mới về thế giới khách quan. Chẳng hạn, tôi liên tục quan sát thấy những người học tâm lý học thì hay ăn nhiều. Tôi quan sát điều này từ bản thân, từ những người bạn đồng môn, đồng nghiệp, vâng vâng… Tôi cảm thấy điều này là có thể là một quy luật thú vị (an interesting pattern), và tôi dùng quy nạp để đặt ra một giả thuyết là những người học tâm lý thì ăn nhiều hơn người khác. Nhưng giả thuyết này của tôi chưa đủ mạnh chừng nào tôi còn chưa kiểm chứng nó bằng thực nghiệm. Như bạn đã biết, quy nạp có thể mắc sai lầm, bởi luôn có khả năng là lần tới ta sẽ gặp một người ngành tâm lý luôn ăn uống điều độ. 

Để kiểm chứng giả thuyết đề ra, bạn áp dụng suy luận diễn dịch bằng cách đặt giả thuyết dưới dạng một giả thuyết- diễn dịch. Ví dụ: 

Giả thuyết ban đầu: Những người học tâm lý thì ăn nhiều hơn người khác.

Viết lại dưới dạng giả thuyết- diễn dịch: (Ta giả thuyết rằng) nếu việc người học tâm lý thì ăn nhiều hơn người khác là đúng, thì trong 50 người học tâm lý mà tôi sắp quan sát tới đây (chọn ngẫu nhiên bất kỳ), điều này cũng đúng. (Nghĩa là 50 người này ai cũng ăn nhiều.) 

Kiểm chứng (testing) là khi bạn dùng kiểm định thống kê (statistical test) để kiểm chứng giả thuyết diễn dịch ở trên. Có hai loại thống kê là thống kê mô tả và thống kê suy luận. Thống kê mô tả (descriptive statistics) mô tả, trình bày dữ liệu thô dưới dạng đẹp mắt, gọn gàng và dễ đọc hơn. Số trung bình, độ lệch chuẩn, hoặc biểu đồ các loại là những sản phẩm đầu ra của thống kê mô tả. Ví dụ, thay vì bạn phải đọc một bảng số liệu gồm số lượng thức ăn tiêu thụ của 50 người học tâm lý trong một tháng và so sánh nó với lượng thức ăn tiêu thụ của 50 người học ngành khác thì bạn chỉ cần dùng phần mềm thống kê để tính toán ra lượng thức ăn trung bình của mỗi nhóm rồi so sánh hai con số này với nhau. Sau khi có kết quả thống kê mô tả, bạn dùng thống kê suy luận (inferential statistics) để suy luận kết quả tìm được cho quần thể quan tâm. Ví dụ, nghiên cứu hiện tại của bạn cho kết quả rằng người học tâm lý ăn nhiều hơn người khác. Nhưng để kết quả này có thể khái quát hóa cho tất cả người học tâm lý trên thế giới này thì bạn phải dùng các bài kiểm định phù hợp của thống kê suy luận. 

Đánh giá (evaluation) là kết luận về giả thuyết dựa trên kết quả kiểm định thống kê. Nếu kết quả kiểm định ủng hộ giả thuyết thì ta nói rằng giả thuyết được tạm thời chấp nhận (provisionally accepted). Nếu kết quả kiểm định không ủng hộ giả thuyết thì ta nói rằng giả thuyết bị bác bỏ (rejected) hoặc cần điều chỉnh (adjusted) (theo Karl Popper). Cũng có khi, thay vì điều chỉnh giả thuyết chính, ta sẽ điều chỉnh giả định nền tảng (background assumptions) (theo Duhem - Quine thesis). Giả định là những tiền đề mà ta công nhận là đúng và dùng làm nền tảng của giả thuyết mà ta cần đi tìm bằng chứng ủng hộ. Thông thường, giả thuyết chính rất ít khi bị bác bỏ hoàn toàn mà thường được điều chỉnh hoặc là điều chỉnh giả định nền. Việc điều chỉnh giả định cùng với vấn đề giả thuyết post-hoc (tức là điều chỉnh lại giả thuyết sau khi có kết quả kiểm định) nêu ra trong định đề Duhem - Quine cũng là một luận điểm phổ biến được các nhà khoa học tự nhiên ‘cực đoan’ dùng để công kích tính khoa học của các ngành khoa học xã hội như tâm lý học. Chu kỳ thực nghiệm lại bắt đầu khi mà một giả thuyết sau khi được đánh giá (bác bỏ hay ủng hộ) được dùng làm căn cứ để bắt đầu cho những nghiên cứu tiếp theo nhằm củng cố giả thuyết đó hoặc kiểm chứng những giả thuyết được điều chỉnh. Như vậy, khoa học tiếp diễn trong một chu trình khép kín và không có điểm dừng. Chúng ta không bao giờ hoàn toàn 'chứng minh' một giả thuyết mà chỉ tạm thời chấp nhận (provisionally accept) dựa vào những gì ta đã tìm thấy. Sự thật có thể tồn tại, nhưng với khoa học, chúng dường như mãi mãi chỉ mang tính tương đối. 

Chuyển dịch hệ thuyết (paradigm shift) 

Nhà khoa học lỗi lạc của thế kỷ 20 - Thomas Kuhn, đã chỉ ra rằng, khoa học, cũng như nhiều thứ khác, không phát triển theo một trật tự tuyến tính mà nó sẽ có những khúc cua khó tránh khỏi. Khoa học được tiến hành dựa trên nhiều giả thuyết và quy luật hiện thời có được. Nhưng khi có những sóng gió xảy ra, ví như là có những phát hiện mới bác bỏ hoặc trái ngược với lý thuyết hiện có, ấy là lúc ta phải thay đổi cách mà khoa học vận hành. Sự thay đổi này không dừng lại ở thay đổi giả thuyết (Karl Popper) hay thay đổi giả định ban đầu (Duhem-Quine) mà là thay đổi cả một hệ thuyết (paradigm shift). Có lẽ, nếu con người còn sống trên hành tinh này hơn 100 năm nữa mà không bị diệt vong như Hawking tiên đoán, chúng ta hoặc những thế hệ tiếp theo sẽ chứng kiến một cuộc chuyển dịch hệ thuyết (a paradigm shift) - một cuộc cách mạng phương pháp khoa học trong tâm lý. Cuộc cách mạng ấy sẽ lý giải tất cả những điều mà khoa học tâm lý chưa giải đáp thỏa đáng về con người và hành vi của họ như ta thấy bây giờ, khi ấy hy vọng rằng ngành tâm lý học sẽ thôi bị thách thức một cách bất công bởi các nhà khoa học (luôn tự cho mình là) ‘chính danh’ hơn. 

Tham khảo: 

1. Breakwell, Hammond, Fife-Schaw, & Smith (2006). Research Methods in Psychology. London: Sage. (Chương 1)
2. University of Amsterdam. Coursera: Quantitative Research Methods. goo.gl/v6ACGi
3. Karl Popper, Science as Falsification. http://www.denisdutton.com/popper.htm