Sáng ngày 27/4/2017 tại Hội trường Viện Nghiên cứu Con người đã diễn ra buổi sinh hoạt khoa học với chủ đề “Xa hơn định lượng và định tính: giới thiệu một vài phương pháp mới của xã hội học Mỹ hiện đại” do NCS. Mai Đặng Hiền Quân, Đại học Vanderbilt, Mỹ trình bày. Tham dự buổi sinh hoạt khoa học có Lãnh đạo Viện Nghiên cứu Con người cùng đông đảo cán bộ của Viện và các nhà khoa học đến từ Viện Xã hội học, Viện Nghiên cứu Tôn giáo và Viện Thông tin Khoa học xã hội.
Toàn cảnh buổi sinh hoạt khoa học
Nội dung của buổi trao đổi, diễn giả tập trung giới thiệu cơ bản về phương pháp luận trong nghiên cứu khoa học xã hội, tóm tắt hai phương pháp nghiên cứu định lượng và đính tính đồng thời giới thiệu 2 phương pháp mới trong xã hội học Mỹ hiện đại.
Theo diễn giả, các nghiên cứu xã hội học sử dụng các phương pháp khoa học là định lượng và định tính để trả lời các câu hỏi và thử nghiệm các giả thuyết. Việc lựa chọn sử dụng phương pháp nào phụ thuộc vào kỹ năng của nhà nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu và triết lý nghiên cứu. Bên cạnh đó, triết lý nghiên cứu được xuất phát từ nhận thức luận, cho rằng từ việc nhìn vào mối liên hệ giữa người nghiên cứu và cái mà người đó có thể biết được thông qua quan sát trực tiếp thế giới bên ngoài để khám phá ra tri thức hay khi người quan sát phải tương tác với khách thể nghiên cứu để tạo ra tri thức. Trong xã hội học có hai trường phái nhận thức luận chủ yếu: một là chủ nghĩa thực chứng luận (positivism) cho rằng thực tế tồn tại riêng biệt và cách tốt nhất để hiểu hơn về các hiện tượng xã hội là sử dụng các biện pháp quan sát khách quan và khoa học để từ đó nhận biết được bản thể luận thực tế (realist ontology); hai là chủ nghĩa kiến tạo xã hội (social constructionism) cho rằng thực tế được xây dựng bởi các tác nhân xã hội và con người tạo nên ý nghĩa cho xã hội thông qua các quy luật xã hội, do đó trường phái này chú trọng vào việc quan sát và diễn dịch các tương tác xã hội từ đó nhận biết được bản thể luận tương đối (relativist ontology). Từ cách diễn giải trên, diễn giả cho rằng, chủ nghĩa thực chứng gần với dữ liệu định lượng (quantitative data) và chủ nghĩa kiến tạo xã hội gần với dữ liệu định tính (qualitative data), tuy nhiên, sự phân biệt này chỉ mang tính chất tương đối.
Tiếp theo, diễn giả trình bày khái quát về phương pháp nghiên cứu định lượng và định tính. Phương pháp định lượng đi giải thích các hiện tượng xã hội bằng cách thu thập, xử lý số liệu và thử nghiệm các giả thiết (hypothesis testing). Số liệu thu được dựa trên nhiều tiêu chí: chọn mẫu ngẫu nhiên, mẫu đại diện…và sau đó được xử lý bằng các phương pháp thống kê. Kết quả thu được thể hiện ở dạng con số và nghiên cứu này có tính diễn dịch (deductive) nghĩa là đi từ lý thuyết đến giả thuyết và chứng minh vấn đề nghiên cứu. Khi sử dụng phương pháp này, nhà nghiên cứu sẽ quan tâm đến dung lượng mẫu (sample size) có đủ lớn hay không; các phương pháp thống kê có chính xác hay không; liệu kết quả có phải ngẫu nhiên hay không; người khác sử dụng cùng phương pháp có đi đến cùng kết quả hay không v.v...Ưu điểm của phương pháp này là tính phổ quát cao, tính chính xác tương đối cao, có khả năng bị kiểm tra / kiểm soát và kết quả thống kê là ngôn ngữ quốc tế. Kèm theo đó, nhược điểm của phương pháp này là một số khái niệm rất khó có thể đo được/đo chính xác được, ít khi có “câu chuyện đằng sau các con số” và ít tính cá nhân, từng đơn vị nghiên cứu chỉ là các điểm dữ liệu (data point)
Bên cạnh đó, phương pháp định tính có đặc điểm là số liệu ở dạng từ ngữ, ảnh, tranh, video, ghi âm, văn bản hiện trường (field notes), thường bắt đầu từ các câu hỏi lớn, thay vì các giả thiết đã có sẵn với mục đích là tạo ra/phát triển các lý thuyết, thay vì bắt đầu ở mức lý thuyết như phương pháp định lượng. Và nghiên cứu có tính quy nạp (inductive). Với nghiên cứu này, số liệu thu được rất sâu sắc và đa dạng, không cần chú trọng quá nhiều vào mẫu và thiết kế mẫu. Sử dụng phương pháp này khi nhà nghiên cứu quan tâm đến: tôi hiểu về tình huống này đã đúng hay chưa; tôi miêu tả tình huống này có công bằng hay chưa; tôi có đặt mình vào vị trí của các đối tượng mà mình nghiên cứu hay không; tôi có bị ảnh hưởng bởi thế giới quan của bản thân/nhuốm màu sự việc hay không. Ưu điểm của phương pháp này là các câu chuyện được kể rất sâu sắc, gần gũi, và ý nghĩa, lượng khán giả cao và gần gũi với các ngôn ngữ khác (báo chí, truyền thông v.v...). Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là các kết quả có thể chủ quan thay vì khách quan, các kết quả không thể kiểm định được và các kết quả khó có thể khái quát hoá được.
Cuối cùng, diễn giả trình bày hai phương pháp mới là phương pháp thí nghiệm (experiment) và dữ liệu lớn (big data). Phương pháp thí nghiệm được sử dụng rộng rãi ở một số ngành khoa học tự nhiên hoặc trong tâm lý học. Gần đây phương pháp này đã được áp dụng trong một số nghiên cứu xã hội học tại Mỹ. Big data là một khái niệm miêu tả một lượng dữ liệu khổng lồ, có cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Để xử lý được big data, các nhà khoa học xã hội cần cơ sở vật chất khoa học tốt và các biện pháp khoa học mới. Big data thực sự là chân trời mới không chỉ cho khoa học xã hội, mà còn cho rất nhiều lĩnh vực khác trong cuộc sống.
Bài trình bày đã nhận được sự thảo luận sôi nổi của các nhà khoa học tại hội trường, cho rằng đây là vấn đề không mới nhưng có ý nghĩa khoa học thực sự đặc biệt là đối với những cán bộ nghiên cứu trẻ bởi vấn đề về phương pháp luận và phương pháp nghiên cứu luôn là vấn đề trừu tượng nhưng đã được diễn giả trình bày, phân tích và có những ví dụ rất mạch lạc, sâu sắc. Bên cạnh đó, hai phương pháp mới được diễn giả giới thiệu hứa hẹn sẽ mang lại những cách nhìn nhận mới về vấn đề nghiên cứu cũng như áp dụng nó vào thực địa.
Nguyễn Thị Huệ