Phép đạc tam giác (triangulation): để xác nhận hay để hoàn thiện dữ liệu?
�
Trước đây khi bắt đầu học về định tính, tôi nghe tên tam giác đạc, hay đạc tam giác (triangulation) thì thấy thích lắm, vì thuật ngữ có vẻ sang, vẻ lạ. Nhưng nói thật hỏi có hiểu về nó hay không thì mơ hồ, chứ chưa nói đến việc vận dụng.
�
Mới đây, khi tham gia một tranh luận trên researchgate.net, mới biết kỹ thuật này thực ra đã thay đổi ý nghĩa khá nhiều, mà từ trước nay mình vẫn dùng với ý nghĩa cũ. Hình minh họa ở trên chỉ sử dụng kỹ thuật tam giác đạc ở một chiều cạnh là methodological triangulation.
Nguồn gốc
�Vốn dĩ, thuật ngữ "đạc tam giác" dùng để chỉ một kỹ thuật sử dụng trong lượng giác học và hình học, để tìm kiếm vị trí của một điểm bằng cách tạo ra các tam giác từ điểm này với các điểm đã biết (xem Wikipedia).
�
Khoa học xã hội đã vay mượn và dùng nó như một ẩn dụ. Campbell (1956) sử dụng như một kỹ thuật cho phép sử dụng các phương pháp thu thập dữ liệu khác nhau trong một nghiên cứu đặc điểm lãnh đạo.
Quan điểm của Denzin (1978)
Sau đó, kỹ thuật này được sử dụng rộng rãi mặc dù tranh cãi về bản chất khái niệm này thì không dứt. Denzin (1978) xem kỹ thuật này như một chiến lược kiểm nghiệm tính hiệu lực của dữ liệu (a validation strategy). Từ thời Campell, tam giác đạc đã được xem là "một cách sử dụng nhiều phương pháp khác nhau trong một kế hoạch giúp nhà nghiên vượt lên các thiên kiến cá nhân do việc sử dụng một phương pháp riêng" (Denzin 1978: 294). Tuy vậy, Denzin cho rằng kỹ thuật này có nhiều loại hơn là chỉ tập trung vào đạc tam giác phương pháp như định nghĩa chung này.�
***
Ông phân loại ra làm 4 loại tam giác đạc: tam giác đạc dữ liệu (data triangulation), tam giác đạc nhà nghiên cứu (investigator triangulation), tam giác đạc lý thuyết (theory triangulation), và tam giác đạc phương pháp (methodological triangulation).
Kỹ thuật đầu tiên là kỹ thuật đối chiếu các nguồn dữ liệu (data sources) với nhau. Nó khác với loại cuối - đạc tam giác giữa các phương pháp. Cứ tưởng tượng, bạn sử dụng một phương pháp duy nhất để so sánh từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Mà nguồn dữ liệu thì có 3 đặc trưng, gồm thời gian, địa điểm, và con người. Từ đó, chúng ta thu thập dữ liệu ở các thời điểm, khu vực, và từ các con người khác nhau sẽ cho ra các dữ liệu có sắc thái khác nhau để mà đối chiếu.
Kỹ thuật thứ hai là nói đến sử dụng nhiều hơn một nhà nghiên cứu trong cùng một dự án. Một nghiên cứu viên thường có nền tảng giáo dục, văn hóa nhóm, kinh nghiệm cá nhân khác nhau, tạo ra cách nhìn khác nhau đối với sự vật, hiện tượng. Cho nên, nhiều nhà nghiên cứu sẽ giúp kiểm soát các thiên kiến cá nhân (personal biases). Đây là cơ sở lý luận cho việc xây dựng các nghiên cứu hợp tác (collaborative research). Một nhóm nghiên cứu sẽ có điều kiện thực hành "soi gương", phản biện lẫn nhau, nhằm gạn lọc các thông tin và kiến thức và loại bỏ đi các thiên kiến.
Kỹ thuật thứ ba là nói đến sử dụng nhiều hơn một cách nhìn lý thuyết khi đánh giá về cùng một sự vật, hiện tượng được quan sát. Cùng một loại dữ liệu, mỗi góc độ lý thuyết sẽ đưa ra các diễn giải khác nhau. Cho nên, các nghiên cứu thường xây dựng khung lý thuyết vay mượn hay dựa trên nhiều lý thuyết khác nhau.
Loại kỹ thuật cuối là cách sử dụng nhiều loại phương pháp để nghiên cứu về cùng một sự việc, hiện tượng. Denzin đề xuất hai loại. Một là tam giác đạc nội phương pháp (Within-method triangulation) và hai là tam giác đạc liên kết phương pháp (between-method triangulation). Loại đầu giúp chúng ta đo lường một hiện tượng đa sắc màu hay đa chiều cạnh bằng cách thiết kế nhiều thang đo, cách thức để đo lường, đánh giá về hiện tượng. Chẳng hạn cùng một bảng hỏi, đo lường về năng lực lãnh đạo, chúng ta có thể sử dụng các thang định danh, thứ bậc, thang khoảng khác nhau để đo lường. Kết quả từ mỗi kiểu thang đo được kỳ vọng giúp mô tả đặc trưng đa sắc của hiện tượng. Loại tam giác đạc phương pháp thứ hai kết hợp sử dụng các phương pháp khác nhau vì nhiều người tin rằng nếu chỉ dùng một phương pháp thì thông tin thu được sẽ thiếu hụt dù có thiết kế bao nhiêu loại thang đo đi nữa. Do đó, nhà nghiên cứu nên sử dụng một phương pháp chính và nhiều phương pháp phụ để đối chiếu, so sánh (Denzin 1978: 302).
Cách lý luận của Denzin chính là đặt mục đích của tam giác đạc nhằm để cung cấp một sự xác nhận (confirmation). Cùng một hiện tượng, sử dụng nhiều nguồn dữ liệu, nhiều người nghiên cứu, nhiều góc độ lý thuyết và nhiều phương pháp để xác nhận thông tin thu được về hiện tượng đó. Việc xem tam giác đạc như một chiến lược kiểm nghiệm tính hiệu lực của dữ liệu (validation strategy) từng được chấp nhận khá rộng rãi.
Thay đổi gần đây
Tuy vậy, gần đây, các nhà nghiên cứu lại phản pháo rằng, cách tư duy này hạ thấp vai trò và khả năng của mỗi phương pháp riêng biệt (xem Flick 2004: 178). Chẳng lẽ từng phương pháp không đủ sức để mang lại các kết luận có giá trị (validated) hay sao? Nếu cứ thế thì nghiên cứu nào sử dụng nhiều phương pháp mới đáng được tin tưởng? Nhiều người cho rằng, bản thân từng phương pháp, từng nguồn dữ liệu, có thể đủ sức mang lại các kết luận có ý nghĩa rồi, không cần phương pháp hay nguồn dữ liệu khác bổ sung, xác nhận. Chẳng hạn, nếu phỏng vấn một người phụ nữ về kinh nghiệm mang thai thì việc kiểm tra tính hiệu lực của dữ liệu có thể thực hiện được chỉ với các thông tin từ phỏng vấn từ ngừoi phụ nữ này, chứ không cần phải thêm các phương pháp hay trường hợp người phụ nữ khác. Như vậy, mấu chốt ở đây là tính hiệu lực được kiểm nghiệm không cần số lượng, mà cần chất lượng, không cần rộng, mà cần sâu.
Do đó, một số nhà nghiên cứu cho rằng không nên xem tam giác đạc như là chiến lược kiểm nghiệm tính hiệu lực nữa, mà xem nó như một “lựa chọn khác của việc kiểm nghiệm tính hiệu lực dữ liệu… nhằm tăng cường phạm vi, chiều sâu, và tính thống nhất trong các quá trình phương pháp (Flick 2004: 227). Cách tư duy này cho thấy nên dùng tam giác đạc với mục đích hướng tới sự hoàn thiện của dữ liệu (completeness) hơn là chỉ để xác nhận thông tin.
Dù là để xác nhận hay làm hoàn thiện dữ liệu, tam giác đạc vẫn là một kỹ thuật có ích trong nghiên cứu khoa học xã hội. Kỹ thuật này là cơ sở để xây dựng các chiến lược nhằm đảm bảo tính tin cậy (credibility) và tính hiệu lực (validity) của dữ liệu, đặc biệt là trong nghiên cứu định tính và nghiên cứu hỗn hợp.
***
Reference:
- Campbell, D.T, 1956. Leadership and its effects upon the group. Columbus, OH: The Ohio State University Press.- Denzin, N., 1970. The research act: A theoretical introduction to sociological
methods. Chicago: Aldine.
- Flick, 2004, Triangulation in Qualitative Research, in Jenner, Flick, Kardoff, & Steinke (eds), A companion to qualitative research, Sage Publication: London.
