情报学中混合方法研究的理论探索和应用，本文主要内容关键词为：情报论文,学中论文,理论论文,方法论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
doi：10.772/j.issn.1000-0135.2013.12.001
1 引言
方法论对于指导一个学科或者领域的发展和进步起到了至关重要的作用。情报学作为一个独立的学科，在过去的几十年间一直在方法论的探索和完善上做出了有益的尝试。Saracevic认为情报学作为一门科学和一项职业，其研究发展取决于该领域所提出的新问题以及解决这些问题所应用的研究方法[1]。Powell从方法论的视角对图书情报领域的研究趋势和前沿进行了系统的综述和讨论，并倡导图书情报领域在方法论上不仅需要从别的学科有效地移植和借鉴，更需要从自身学科的特点出发进行方法论的创新和推广[2]。Wilson将情报学界定为应用型社会科学，从认识论上对情报学研究方法进行了重新审视，认为传统的定性和定量的方法分类标准会产生一定的歧义，并提出一套新的研究方法分类依据[3]。然而，尽管定性和定量的分类标准有其局限性，但如今大部分学者在实际研究中还是采纳并沿用了该体系。近几年，我国情报学领域的专家学者也对本学科研究过程中采纳的研究方法进行了密切的关注和探讨。例如，王芳和王向女对发表在《情报学报》上1999-2008年的1174篇研究论文的研究方法进行了综述分析，发现我国情报学研究方法的科学化与理论化趋势正在逐年增强，且计算机信息技术相关方法占到了半壁江山。同时，定性研究的方法也正在被更多的学者所重视[4]。张力等以图书情报领域的10种外文期刊和3种中文期刊作为样本集，分析了2001-2010年这10年间发表论文的研究方法，比较了国内外研究方法上的差异[5]。李月琳和刘畅对ASIST2011年年会上发表的59篇研究论文进行了综述，其中也对国际情报学研究方法上的新动向和新思路进行了介绍和论述，认为更多的社会学研究方法正在渗透到情报学研究的视角中[6]。
关于情报学研究方法的选取，一些学者已经进行了相关尝试和探索。例如，丛敬军在其研究中归纳出情报学研究方法选用的6个“适合”，并谈到了单一研究方法的弊端[7]。梁立明等在《情报学家对科学的关注和解读——情报学家解读科学的方法》一文中，对情报学界主要采用的方法进行了总结，并提出定性加定量的研究方法应该被学界所重视[8]。陈传夫等对我国图书情报学现实研究中科学方法的应用进行了调查，指出目前存在的一个主要问题，即缺乏对各种方法的协同运用，且超过半数(77.21%)的情报学研究论文只采用了一种研究方法，这和国际研究主流相比还有较大的差距[9]。化柏林针对网络海量信息环境下情报学的方法体系进行了深入探讨，对情报学方法的特点和发展进行了论述，强调综合运用多种研究方法，并重视方法间的逻辑性和前后衔接性[10]。综上所述，不少现有研究都提及了在解决处理情报学研究命题中需要综合运用、协同运用多种研究方法，并融合定性和定量的研究范式，但具体如何进行研究范式的融合，且在综合运用的过程中会遇到哪些问题，又如何去解释和验证研究的说服力和可信度，目前情报学领域在这一问题上还较少有研究进行深入探索。本文拟对混合方法研究在情报学中的引入、意义、理论框架以及应用现状进行系统探讨，并就目前情报学中混合方法研究存在的问题以及对策进行论述。
2 混合方法研究及其在对情报学研究的意义
2.1 混合方法研究概述
20世纪末社会科学领域在研究方法上发生了两大阵营的论战，即定量研究范式和定性研究范式的争论和辩驳[11]。在激烈争论的同时，混合方法研究(Mixed Methods Research，MMR)作为“第三种研究范式”和“第三种方法论运动”逐渐走入人们的视线[12，13]。混合方法研究的提出并非试图搁置或缓解定性和定量研究的矛盾点，相反，该范式倡导通过一种更形而上的模式将定性和定量方法包容在一项研究计划或者研究成果中。Tashakkori和Teddlie归纳出两种类型的多方法研究：单纯意义上的多方法研究和方法论融合层面的混合方法研究[14]。在早期社会科学和行为科学的研究中这两种方法经常被混淆使用，然而随着研究范式的发展，两者之间的区别被逐渐明晰。简而言之，单纯意义上的多方法研究指在一项研究中同时包括两种及两种以上的研究方法，而对方法论的来源和基础并不做进一步要求。但混合方法研究则既强调一项研究中方法的数量(大于或等于2)，同时突出方法论必须同时来自定性和定量两大阵营，即一项研究中必须同时包含定量研究方法和定性研究方法。从这个角度来说，多方法研究的概念体系包括了混合方法研究，但并非所有的多方法研究都可以贴上混合方法研究的标签。比如，一项研究中同时采用了引文分析方法和实验方法，从严格的定义上看，这项研究属于多方法研究而不属于混合方法研究，因为引文分析法和实验法都从属于定量研究范式。再比如，一项研究中同时采用了用户访谈和问卷调研的方法，从方法论的角度这项研究则可以归入混合方法研究的范畴，因为用户访谈属于定性研究方法，而问卷调研(尤其是分析型问卷调研)则从属于定量研究范式。
混合方法研究的一大前提假设是，用多种方法比用一种方法能更好地理解和解构研究问题。尤其是在研究策略方面，研究者在同一研究中综合调用定性和定量的研究概念、工具、技术、方法和手段，从而能更有效地揭露问题的本质并提出更为客观全面的解决方案[15]。Tashakkori和Teddlie在早期的研究中将混合研究方法界定为“一种把定性和定量方法用于问题类型、研究方法、数据收集、分析过程和/或推论的研究设计”[14，16]。混合方法研究的主要目的在于提升研究的价值和意义。比如，以情报学中网站的可用性研究的选题为例，有些研究者可能会采用焦点小组(定性方法)和问卷调查(定量方法)相结合的混合方法，而另一些研究者可能会采用现场实验(定量方法)和用户访谈(定性方法)相结合的混合方法，这两种模式无论在总体研究设计还是在研究路径和结论的提炼上都有很大的不同，但相比单一的研究方法，混合方法研究在结论的丰富度和深入度上可能都有较大的完善和提升。Greene等总结了使用混合方法研究的5个目的，包括：①三角互证(triangulation)，即在研究问题的过程中将定量研究结果和定性研究结果进行比较；②互补(complementarity)，即为了解释、论证和改进某个研究现象或问题，将一种方法的结果与其他方法的结果进行比较；③发展(developmental)，即用某个方法的结果来丰富或者支撑另外一种方法的结论，如定性研究的结果用于定量研究的假设提炼上；④验证(confirmation)，即在揭示研究问题模棱两可的矛盾和观点的基础上，通过混合方法研究提升研究的信度和效度；⑤扩展(expansion)，即通过使用混合方法来扩大研究的广度和范围[17]。其他一些学者也针对混合方法研究的目的提出了相应的分类[18]，但总体而言差别并不大，基本都涵盖了上述5个方面。
混合方法研究不仅仅体现在数据的收集和分析上，而且需要从更高的角度去重新审视研究设计，并旨在对理论构建提供必要的帮助和指导。因此，混合方法研究并不是单纯意义上方法的拼凑，即在一项研究中机械孤立地使用两种不同范式的研究方法，而是需要考虑到来源于不同范式的研究方法的内在逻辑性和衔接性。有学者根据研究过程中定性和定量方法出现的顺序以及重要性程度，将混合方法研究设计总结为顺序设计和并行设计两大类，且在一项研究中不同类型的研究范式所占的主导地位也可能不一样[19]。Johnson和Onwuegbuzie在此基础上提出了混合方法研究的二维矩阵[19]，如图1所示，9种不同的定性和定量混合方法构成了混合方法研究设计的基础。
图1 混合方法研究设计矩阵(改编自文献[12])
Creswell等重点探讨了四种混合方法研究设计的类型，即三角互证设计、内嵌式设计、探索性设计和解释性设计[18]。三角互证设计是一种并行设计的理念，研究者同时同等地使用定量和定性研究方法，主要体现在收集和分析定性、定量数据上，并将两者进行有效整合或者通过有效转换来融合两种范式的研究结果。三角互证设计包括“整合模型”、“数据转换模型”、“定量数据验证模型”和“多层模型设计”四种模式[20]。内嵌式设计的前提假设是单一数据源不能提供充分的解释度，因此需要用不同的数据去回答不同层面的问题。内嵌式设计中通常以一种范式的数据为主，另一种范式的数据为辅，即将一种数据嵌入到另一种数据的框架和结构中[21]。例如，在制定学科创新力评价体系的研究中，可能大部分的数据来源于引文分析、共现分析、关联分析等定量数据，但同时也需要一些定性数据的辅助，包括用户的主观评价、认同和满意度等。因此，这一类混合方法研究设计的准则是在定量数据中内嵌定性数据。探索性设计和解释性设计都是两个阶段的混合方法设计。其中探索性设计以定性研究方法为起点[17]，当缺乏成熟的构念、框架和测度问卷时，通常可以先采用定性的方法，如扎根理论、焦点小组、访谈等去挖掘一些有价值的元素和信息，然后在此基础上为定量研究确定关键测度构念，并进行相应的调研或者实验等定量分析。解释性设计的目标是用定性数据来帮助解释和深化定量结果，通常在定量研究之后再进行进一步的定性分析，主要有“后续解释模型”和“参与选择模型”两种[20]。比如，研究者可以在实验研究之后，对研究中挖掘出的一些定量结果和规律进行民族志决策树访谈，这样可以进一步深化定量研究中的一些结论，并提供更多的情境性解释，从而回答定量研究中的一些矛盾以及提高研究的针对性。值得注意的是，尽管探索性和解释性研究都是顺序型混合方法设计，但这并不意味着在一项研究中两者占有同等重要的地位。从图1的右下象限可以看出，在顺序型设计中也存在以某种范式的方法为主，另一种方法为辅的情况。在现实的研究工作中，由于研究者能力和精力的局限性，以及研究篇幅和重点的考虑，通常不少混合方法研究在执行顺序型的探索设计或者解释设计时，都会在两种范式的选择上有所偏倚。当然从另一个角度，方法选择的偏倚也需要充分考虑研究目标和研究主题等具体情况。
2.2 情报学中开展混合方法研究的意义
2005年7月在英国剑桥大学首次举办混合方法研究国际研讨会，共有100多位专家学者参加了该会议。同年，Sage出版社创办了Journal of Mixed Methods Research期刊，并邀请混合方法研究领域的权威学者Creswell和Tashakkori担任主编，于2007年1月开始陆续刊发。目前混合方法研究已经在不同的学科中得到了具体应用，如社会学研究、心理学研究、教育学研究、管理学研究等。然而在信息管理领域，针对混合方法研究的显性探索①和成果还很少。Petter和Gallivan在2004年夏威夷系统年会上(HICSS 2004)发表了“Toward a framework for classifying and guiding mixed method research in information systems”一文，是较早地将混合方法研究引入到信息系统学科的成果之一[22]。研究通过借鉴教育学领域的混合方法研究框架，对信息系统学科中适合于混合范式研究的命题进行了梳理和归纳。Venkatesh等在2013年第一期管理信息系统季刊(MISQ)上发表了“Bridging the qualitative-quantitative divide:Guidelines for conducting mixed methods research in information systems”一文，对在信息系统领域的一流期刊上发表的有关混合方法研究的论文进行了全面系统的综述，并从方法论的角度提出一系列针对信息系统学科中混合方法研究的思路和框架[23]。在图书情报领域，Gorman和Clayton较早在其关于信息管理定性研究方法一书中，简单介绍了混合方法研究及其意义[24]。然而该著作并未对混合方法研究、多方法研究以及三角互证几个重要的概念进行术语上的严格区分。Fidel于2008年在Library & Information Science Research期刊上发表了混合研究方法在图书情报领域中应用现状的论文，通过对该领域四本核心期刊：Information Processing and Management,Journal of Documentation,Journal of the American Society for Information Science and Technology,Library & Information Science Research上2005-2006年发表的论文进行研究方法的统计和分析，对混合方法研究在图书情报领域的现状和趋势进行了详述[25]。这也是目前在图书情报领域中笔者检索到的最早的对于混合方法研究的介绍和论述的显性成果。Ma从认识论的角度对图书情报领域开展混合方法研究提供了哲学层面思考，重点通过对信息的解构来陈述该方法对于研究的客观性和对立性有何改善和裨益[26]。
从情报学研究发展来看，混合方法研究对于本学科的借鉴意义也是极为重要的[27]。首先，情报学研究的对象和环境较之以往更为丰富，研究的问题更为复杂[28]。单一的研究方法很难胜任一些多主题、富环境下动态演变的研究命题。其次，情报学研究的视角比原先更为广泛和多元。从微观角度看，情报学研究从传统的文献信息单元向知识内容单元过渡和演化[29]；从宏观角度来看，情报学研究充分涉及了政策法规、经济管理、数字人文等领域和要素[30]。因此，对于不同的研究视角，如信息视角、用户视角、技术视角、管理视角、组织视角或社会视角，往往需要通过不同的研究方法综合渗透并解决相应的研究问题。另外，各种研究工具在获取上和学习上的便利性也极大地推动了情报学中混合方法研究的可行性。如一些内容分析的软件已经集成了可视化绘图的功能，从而能将定性分析的数据更为直观形象地展现给作者和读者。最后，随着学科的发展和研究能力的提升，期刊对于论文评审和发表的要求也更高。因此，混合方法研究能在一定程度上规范研究设计的框架，提升研究的质量，并能更好地吸引审稿人和读者的注意力(但这并不能说明混合方法研究就一定优于单方法研究或纯粹的多方法研究)。
3 情报学研究的类型和方法的选择
3.1 情报学研究的类型特征
根据研究的目的，有学者将科学研究分为探索性研究、描述性(叙述性)研究和解释性(因果性)研究三大类[31]。也有学者在此基础上进行了拓展，认为科学研究主要在于解决四类问题，即弄清楚正在发生的事情、解释或验证已经发生的事情、预测将要发生的事情以及通过某些手段和方法促使某些事情发生[32]。Gregor进一步将信息系统领域的研究总结为：概括性研究、因果性研究和解释预测性研究三大类，并系统提出了五种具体的组合：分析型、解释型、预测型、解释兼预测型、设计型[33]。在情报学研究领域，笔者通过对Journal of the American Society for Information Science and Technology(JASIST)、Journal of Information Science(JIS)以及《情报学报》三本期刊从2010-2012年的论文进行分析，采用开放编码的方式对这三年间发表的1031篇论文的研究类型进行分析，并结合已有的研究类型的分类标准，概括出6种主要的研究类型，如表1所示。值得说明的是，本文归纳的情报学研究的6种类型并不是严格意义上排他的(exclusive)，即某篇论文可以会同时涉及两种或更多的类型，但我们在统计的过程中只选择最为主要的类型进行频次的计算。另外，本文也并不试图去验证这6种类型可以穷尽(exhaustive)所有的情报学研究。
3.2 情报学研究的方法选择
通过对如上三本期刊2010-2012年间发表的1031篇论文的研究方法的统计，笔者发现情报学领域的学者经常使用的方法包括：二手数据分析(secondary data analysis，如文献计量、引文分析、社会网络分析、链接分析等)、调研法(survey)、内容分析(content analysis)、实验室实验(lab experiment)、现场实验(field experiment)、访谈法(interview，如焦点小组、民族志访谈、田野访谈)、系统设计法(system design method)、案例分析法(case study)、阐释性研究法(subjective argument)以及行动研究法(action research)等。其中有些方法属于定性研究的范畴，如访谈、阐释性研究、行动研究等；有些方法则属于定量研究的范畴，如调研、二手数据分析、实验室实验以及现场实验等；另外一些方法则具有混合属性，如案例分析、内容分析等。以往的研究已经论证了不同的方法都有各自的优点和局限性[34]，本文不再赘述。本研究认为，情报学研究方法的选择中主要存在两类匹配。第一类是研究方法和研究者的匹配，第二类是研究方法和研究类型的匹配。
首先，关于第一类匹配(方法&研究者)，笔者认为情报学研究者在选择方法时会重点考虑三方面因素：①方法预期的效力，即研究者感知到的方法对于执行或贯彻该研究的能力。②方法的可操作性，即研究者是否便于易用使用相关方法，一般存在就近原则，包括研究者能力上的就近以及可获取资源方面的就近。能力上的就近指的是研究者在很多情况下倾向于选择自己擅长的以及经常使用的研究方法，而资源上的就近指的是研究者会从实际情况出发考虑选择那些容易获取的且使用习惯的资源和工具。③方法的时间成本，即研究者选择某方法开展研究的过程中预期花费的时间。由于不同的研究方法在时间成本上的差异性，如二手数据分析、面板数据分析等方法的耗时较之于调研、访谈等方法要短一些，而调研、访谈、实验等方法的耗时较之于案例分析和行动研究也相对要短，所以研究者需要结合自己的研究主题去选择时间成本合适的方法进行研究。另外，关于第二类匹配(方法&研究类型)，笔者认为不同的研究类型往往也有自身较为契合的研究方法。例如，描述型研究中通常会采用阐释性论述、二手数据分析(如文献计量)、内容分析等方法；探索型研究中通常会采用访谈、扎根分析、二手数据分析(如链接分析)等方法；解释验证型研究中通常会采用调研、案例分析和实验室实验等方法；预测型研究中通常会采用头脑风暴法、民族志决策法、二手数据分析(如非相关文献的知识发现)等方法；评价型研究中通常会采用德尔菲法、层次分析法、二手数据分析(如信息计量)等方法；规划设计型研究中通常会采用现场实验、行动研究、系统设计等方法。由于不同的研究方法都有各自的优势和局限性，所以研究者在方法的选择上需要充分重视方法间融合和互补的空间和可行性，尤其是在一项研究中同时采纳并兼容定性和定量两大研究范式中方法。
4 情报学中混合方法研究的理论框架及应用
为了了解情报学中混合方法研究的具体情况，本文选取了两本情报学领域国际知名期刊Journal of the American Society for Information Science and Technology(JASIST)和Journal of Information Science(JIS)以及一本国内情报学领域权威期刊《情报学报》作为分析的样本。限于时间和精力，我们仅对三本期刊上2010-2012年这三年间的研究论文进行统计分析。在这一过程中我们剔除了征稿启事、书评、通讯、报道、卷首语等非研究型的文章，最后收集到1031篇研究论文。其中，《情报学报》在2011年前为双月刊，2011年之后改为月刊，共480篇研究论文。JASIST为月刊，共414篇研究论文。JIS为双月刊，共137篇研究论文。笔者遵循Tashakkori和Teddlie关于混合方法研究的判断标准[14，16]对收集到的文献进行鉴别分析。判别标准为：①首先必须是实证类研究；②研究数据的收集必须通过定性和定量两种范式获得；③定性和定量数据都得到了不同程度的分析和展示。开放编码(open coding)的过程由三位研究生独立完成，首先对三份期刊2010年的载文进行了判断，包括实证类和非实证类编码、多方法研究编码(即某篇论文采用了两种或以上的研究方法，且暂不管该方法的范式和属性如何)以及混合方法研究编码(仅统计多方法集中同时包含定性和定量研究方法的论文)。第一轮的类间信度(inter-rater reliability)达到了68%，然后两位作者和三位编码者对于不一致的部分进行讨论，从而达成100%的一致性。接着，三位编码者继续将2011年和2012年的论文进行独立判断，此轮迭代的类间信度达到了81%，最后通过集体讨论解决了不一致的部分，结果如表2所示。三本期刊中实证类的论文都占到了总论文数的92%左右，说明这三类期刊中实证研究占据了主流地位。JASIST中的多方法研究论文占据了实证类研究的24%左右，JIS中的多方法研究论文占据了实证类研究的21%左右，相比而言，《情报学报》中多方法研究的论文比例较少，只占实证类研究的14%左右。关于混合方法研究论文，从表2中可以看出，无论是在国际还是国内的情报学期刊上此类研究都很少，共计32篇，仅占总论文数的3%左右，这一比例与Venkatesh等关于信息系统领域混合方法研究的统计结果(3%)[23]以及Fidel关于图书情报领域混合方法研究的统计结果(5%)基本一致[25]，部分说明了以往整个信息管理领域对于混合方法研究的关注度和重视度还远远不够。
值得注意的是，混合方法研究并不是简单机械地将定性方法和定量方法拼凑在一项研究中，研究者需要首先考虑：这项研究为什么需要开展混合方法研究？换而言之，混合方法研究的目的是什么？本研究采纳了Greene等归纳的混合方法研究的5个主要目的，即上文所述的三角互证、互补、发展、验证、扩展[17]。其次，研究者需要考虑如何设计混合方法研究，即采用哪种混合的模式(顺序模式还是并行模式)，以及混合方法研究设计的不同类型。本研究采纳了Creswell等归纳的四种主要类型，即三角互证设计、内嵌式设计、探索性设计和解释性设计[18，20]。再次，研究者需要结合其研究主题的类型和特征选择具体的研究方法，即上文所述的第二类匹配(方法&研究类型)。鉴于此，本研究提炼出混合方法研究的三维理论框架，如图2所示。三位编码者按照该框架对收集到的32篇混合方法研究的论文进行独立编码，类间信度分别为：混合方法研究的目的(73%)、混合方法设计的模式和类型(85%)、研究主题类型及具体方法(82%)。剩下不一致的部分由两位作者参与讨论解决。分析结果发现，混合方法研究的目的类目中，最常见的是发展(n=13，41%)和验证(n=10，31%)两类目的，然后依次是扩展(n=5，16%)、三角互证(n=3，9%)和互补(n=1，3%)。混合方法研究的设计模式中，有24篇论文采用了顺序设计，占到了总研究的75%，而仅有8篇论文采用了并行设计模式。混合方法设计的类型中，解释性设计(n=13)和探索性设计(n=12)分别占到了总体的41%和38%，而内嵌式设计(n=4)和三角互证设计(n=3)仅占到了总体的13%和8%。研究主题的类型和具体方法中，以解释验证型、探索型和规划设计型为主，而评价型、预测型和描述型都相对较少。有趣的是，尽管在总体样本中评价型研究占有最高的比重，但在混合方法研究的小样本中则并不显著。笔者对这部分文献进行进一步分析后发现，评价型研究论文虽然有很大一部分都采用了多方法研究，但主要集中在各种定量研究方法的混合使用，主要体现在文献计量学、信息计量学、网络计量学和科学计量学等分支，这类型研究往往以定量分析为主，而缺乏相关定性方法的融合和互补。表3展示了32篇混合方法研究样本中部分研究的编码分类，旨在进一步例证本文提出的三维理论框架。
图2 情报学中混合方法研究的三维理论框架
5 情报学中混合方法研究存在的问题及其应用建议
由于国内外情报学领域在过去开展混合方法研究的成果并不多，从本文收集到的32篇混合方法研究的论文中可以发现，很多研究在方法的选择依据、混合数据源的论证、混合数据的分析、混合研究的设计以及结论的推导和融合上都存在一定的问题。如果严格按照Journal of Mixed Methods Research期刊对于混合方法研究的界定和要求，目前情报学领域的混合方法研究还很不成熟。因此，无论从研究者还是从期刊编辑和审稿人的角度，都应该更多地认识并学习这种研究范式的风格、结构以及基本的要素。
5.1 缺乏方法论上显性的论述
上文笔者对显性探索进行了界定，即从方法论角度鲜明且清晰地阐释和论述混合方法研究的设计思路。笔者在对收集到的混合方法研究的论文进行编码和分析的过程中发现，有一半以上的论文并没有对其研究范式进行清楚界定，或者仅在文章的摘要或研究方法设计中简单提及“定性和定量”的组合。笔者认为，从研究范式的认同、完善和推广的角度，鲜明且清晰的标签能够帮助作者理清其研究思路，帮助读者更好地了解研究的路径和轨迹，并帮助编辑和审稿人在论文的遴选规则和评阅标准上树立合适的标杆。同时，混合方法研究并非是一个全新的概念，在其他一些学科和领域中对这一研究范式早有改进和推广。因此，情报学领域的研究者可以从教育学、管理科学、社会学等领域借鉴并学习这一研究范式，并根据研究主题的类型、研究设计的目的以及具体采用的研究方法综合考虑，更多地尝试在情报学领域开展相关的混合方法研究，并从方法论的角度对其进行开宗明义地界定和论述。另外，情报学领域的期刊也应该对混合方法研究的论文持鼓励和欢迎的态度，尤其是一些直接对方法论创新有所裨益的研究。例如，情报学中研究信息计量和科学计量的学者很多都擅长用定量研究的方法去解读其命题，然而计量的方法往往在某些情况下会陷于“看似工笔，实则写意”的桎梏[8]，因此如果能在计量学的研究中有效地融合一些定性研究的方法，如定性的案例分析、田野分析或者访谈等，可能会有出其不意的效果。如果通过这类研究能够提炼出一种混合方法的思路和模式，那情报学领域自身就能对其他学科的研究方法做出更多的贡献，从而被更多的学科引用并作为参考学科(reference discipline)。
5.2 缺乏对混合方法研究的验证
无论是自然科学还是社会科学，对于研究设计、过程以及结果的验证都是必不可少的。尤其在社会科学领域，由于研究结论在很多时候较之自然科学“偏软”，因此科学合理的验证则是保障研究严谨性最为关键的步骤之一。对于定量研究，目前已有较为成熟规范的验证标准，主要体现在两大验证模式中，即信度分析和效度分析。信度分析侧重测度工具的质量和可靠性，同时也保障了一项研究的可重复性和可回溯性。效度分析主要针对研究结果的合理性，即相关的结论是否能够很好地反映客观的研究问题和真实的研究现象。通常有三类效度分析指标，包括设计的效度分析、测量的效度分析以及推断的效度分析[35]。然而，对于定性研究，目前并没有一套公认且被广泛接受的评价体系或准则。有学者建议采纳定量研究中的一些指标作为定性研究评价的标准[36]，如信度和效度，但也有学者认为这种做法并不合适，因为过于严苛的信度/效度分析会束缚定性研究的设计和探索[37]。Venkatesh等在综述前人研究的基础上，提出了一套针对信息系统领域定性研究验证的标准，包括设计效度、分析效度和推断效度三类[23]。其中，设计效度主要用于论证方法应用的科学性和可行性，重点围绕着描述效度、可信度和可移植性三方面；分析效度主要用于验证数据诠释的可靠性和规范性，重点围绕着理论效度、情境依赖性、一致性和数据可信度四个方面；推断效度主要用于验证结论提炼过程的严谨性和适用性，重点围绕着诠释效度和确定性两方面。笔者对情报学实证类研究的验证情况进行了粗略统计，有66%左右的研究并没有对其研究设计、数据采集、分析过程和结果讨论开展相应的验证工作，相比市场营销、组织行为学、人力资源管理等其他管理类学科，情报学在研究方法的验证上还有所欠缺。尽管目前情报学中定量研究占据了2/3的席位，但笔者通过分析后发现，有超过半数的研究并没有提供详尽的验证流程和规范，尤其体现在情报学的计量学派上，很多研究者并未详述其数据分析的信度和效度。相比而言，情报学的行为学派和技术学派在这方面做得要好一些。另外，情报学中定性研究在验证方面的情况更不容乐观，仅有30%左右的研究提供了分析效度方面的讨论，而针对设计效度和推断效度方面的验证则基本很少。
同时，笔者对本研究收集到的32篇情报学混合方法研究的论文进行了分析，有21篇论文以定量研究为主，5篇论文以定性研究为主，还有6篇论文在混合方法中将定性研究和定量研究同等对待。然而，仅有9篇论文对其混合方法研究中的某一范式(定量或定性)进行了验证，且没有论文同时对定量和定性方法进行分别验证和综合讨论。因此，笔者建议在今后的混合方法研究中，情报学者应该重视对混合方法的验证，借鉴一些成熟的评价标准或体系，将研究过程进行显性且系统地验证，从而使其研究的透明性、清楚度和可重复性都有所提升。情报学期刊的编辑和审稿人也应该将研究方法和过程的验证作为文章质量评价的一项重要指标。另外，从方法论的角度，情报学研究者可以思考如何设计一套行之有效地针对混合方法研究的验证指标体系，该指标体系应该充分借鉴传统单一研究范式中的验证准则，但同时需要结合研究学派(如情报学的计量学派、行为学派和技术学派)、研究类型、研究重心以及篇幅合理性等角度综合设计其验证体系和评价依据。
5.3 缺乏对混合方法研究结论的元分析
元分析出自于循证医学，指的是将不同来源的数据分析结论置于同一个框架中进行探索并论述[38]。由于不同数据源的结论往往存在一些矛盾甚至是很大的分歧，因此这种分析模式的最大好处在于揭示每种结论的技术来源和路径依赖，这样就便于后来的研究者在研究过程中更加清楚地定位自己的研究，绕开一些不必要的弯路，并选择合适的方法和工具开展相关研究工作。Creswell和Clark认为在混合方法研究中如果能够很好地整合定量和定性研究的结果将会从本质上给研究的质量带来显著的提升[20]。Teddlie和Tashakkori则进一步提出推断质量(inference quality)这一概念来强调混合方法研究中定性与定量结论的融合，这种融合植根于从异构方法中获取的数据和结论的准确性、归纳性和演绎性。Teddlie和Tashakkori将推断质量分解成两个关键元素，即研究设计的质量和诠释的严谨性[13，14]。Venkatesh等在前人研究的基础上，提出“元推断”(meta-inference)的概念，并将其作为今后判断一项研究是否算是混合方法研究的主要依据。他们认为如果一项混合方法研究在最后不能成功地将定量和定性研究中提炼出来的结论进行有效地整合和融汇，那就无法达到混合方法研究的最本质要求[23]。笔者在对本研究中收集的混合方法研究的论文分析后发现，绝大部分的论文只是分别对定性和定量研究的结论进行归纳总结，而并没有提供一个全局的视角或高度去整合两种研究范式带来的素材。例如，研究者可能通过实验的方法对某个信息检索系统的可用性进行了用户实验，然后又通过焦点小组方法对用户在实验过程中的一些易用性、可用性和用户体验问题进行了访谈。然而在讨论部分，作者只是用不同的段落去陈述了研究发现，定量实验的结果和定性访谈的结果并没有被有效地整合起来提供一个所谓的“元分析”。另外，笔者还发现在情报学研究中，研究者对于研究启示(implication)的论述和强调还不够，许多研究在提供了相关的分析结论后便戛然而止了，而对于这项研究可能带来的理论启示(theoretical implication)和实践启示(practical implication)则没有更多地深入挖掘，这也在很大程度上缩减了元分析的空间。笔者认为在混合方法研究中，定量研究的结论由于其样本大和精度高等特性，往往扮演了“广度优先遍历”的角色，而定性研究的结论由于其专指性强和情境性丰富等特性，往往扮演了“深度优先遍历”的角色。因此，情报学混合方法研究中开展元分析能够有助于提升研究的深度和广度，并以一种归纳兼演绎的方式将研究结论娓娓道来，从而丰富并完善研究的理论启示和实践启示。针对顺序型混合方法设计，通常可以采用探索性或解释性元分析模式，即从定性到定量的延伸或定量到定性的深入。针对并行型混合方法设计，通常可以采用三角互证式或内嵌式元分析模式，即从定量和定性的同步组合或者先后嵌套的形式来整合研究结论。最后，情报学期刊的编辑和审稿者也可以将元分析作为评价情报学混合方法研究质量的标准之一。
6 结论及展望
本文重点从方法论的角度探讨了在以往情报学研究中被广泛提及却鲜有系统论述的命题——混合方法研究。首先对混合方法研究进行了概述性介绍，并论述了情报学中开展混合方法研究的意义。然后本文对情报学研究的类型和方法的选择进行探讨。本研究选取国际和国内三本情报学领域的知名期刊作为分析的样本，回顾其2010-2012年三年间发表的1031篇研究论文，共发掘32篇混合方法研究的成果。本文在提出混合方法研究的三维理论框架的基础上对这些论文进行开放式编码和内容分析，从混合方法研究的目的，混合方法设计的模式，混合方法设计的类型、具体方法的选择等角度对情报学中混合方法研究进行了系统综述和分析。最后对情报学混合方法研究存在的问题展开了深入探讨，并在此基础上提出了相应的对策。在今后的研究中，笔者认为情报学领域的学者应该增加对混合方法研究的认识和运用，从方法论层面和实践层面同时提升该研究范式在情报学领域的严谨性和普及性。同时，笔者将进一步探索情报学中混合方法研究的设计框架和实施准则，并将其应用到一些情报学热点和前沿命题中进行案例分析。
感谢南京大学信息管理学院的硕士研究生彭希羡、朱晨菊、彭柯以及董凌轩在论文开放编码和内容分析的过程中付出的时间和精力。
①显性探索指的是从方法论角度阐释和论述混合方法研究和设计的相关文献，即需要从具体领域或学科的层面去讨论混合方法研究的意义、思路、流程、存在的问题以及改进的空间等话题。因此，尽管有些研究本身可以归属于混合方法研究，但如果在研究设计中并未突出或者并未在方法论层面给出相应的启发和指导，也不能算是严格意义上的显性探索。