定性比較分析法步驟（總結定性比較分析分為幾種）

　　內容提要：

　　作為一種案例導向的研究方法，定性比較分析(qca)于最近的二十多年中在社會科學研究領域得到普及和應用。本文對這一方法的研究邏輯、適用情境進行了介紹及分析，并就其在新聞傳播研究中的應用前景予以展望，提出了四個話題方向。文章同時介紹了該方法的操作步驟，以期將其引入到新聞傳播學的研究中，拓展現有的方法論體系。

　　定性比較分析/研究方法/案例研究/集合論

　　作者：毛湛文

　　簡介：中央民族大學文學與新聞傳播學院講師。

　　標題注釋：

　　本文是國家社科基金重大項目“微博微信公共事件與社會情緒共振機制研究”(編號3&zd182)成果的一部分。

　　定性比較研究(qualitative comparative analysis，下文簡稱qca)是20世紀80年代在社會科學研究中產生的一種針對中小樣本案例研究的分析方法。qca最早由美國社會學者查爾斯·拉金(charles c.ragin)提出，在1987年出版的《比較方法：在定性和定量策略之外》介紹了qca，并將其視為是一種整合了量化和質化雙重取向的研究方法。經過了近三十年的發(fā)展，qca已在社會科學研究中獲得了廣泛應用，集中在政治學、社會學、經濟學領域。

　　2014年，美國社會學協會將研究方法終身成就獎(又稱拉扎斯菲爾德獎)頒給了查爾斯·拉金，以褒獎他在定性比較分析方法的創(chuàng)立中做出的卓越貢獻，這一獎項使qca在社會科學研究中再次獲得關注①。對于新聞傳播學特別是中國的新聞傳播研究者來說，這一方法還比較陌生，運用該方法的研究文章也不多。但作為一種新的研究方法，有必要將qca引入到新聞傳播學科中來，創(chuàng)新研究方法的路徑。

　　基于此，本文將對qca方法的研究原理、分析技術、操作流程和適用于新聞傳播分析的問題情境做一基本的介紹，以其引發(fā)更多研究者的關注和參與。

　　一、qca是一種什么樣的研究方法？

　　查爾斯·拉金在創(chuàng)立定性比較分析時，特意區(qū)分了qca的兩重角色，分別是作為一種研究取向的qca和作為一種操作技術的qca(benoit & bojana，2009)。當它作為研究取向時，qca利用集合論和布爾代數開啟了一種看待社會科學研究對象的新視角，并嘗試融合傳統的質化和量化方法，將其作為超越兩者之外的研究取向。當它作為一項軟件技術，qca則依據不同的研究需求，開發(fā)出相應的分析軟件來進行邏輯運算，既應對新的問題情境，又節(jié)省人工的運算。因此，要充分理解qca的研究邏輯，就需要分別從以上兩個方面認識這一方法。

　　(一)作為一種研究取向的qca

　　1.基于布爾邏輯探尋原因組合路徑

　　qca依據的核心邏輯是集合論思想。拉金認為，社會科學研究中的許多命題都是系動詞的表述，進而可以用集合之間的隸屬關系來表示。例如，“發(fā)達國家都是民主國家”這一論述，就表明：發(fā)達國家這個集合是民主國家這個集合的一個子集。相應地，“新媒體技術的賦權能夠帶來網民表達空間的拓展”，轉換為集合關系就是：新媒體技術賦權這個集合是網絡表達空間拓展這個集合的一個子集。如果將研究問題或現象看作一個完整集合，那么引發(fā)這個問題或現象的諸多原因，就是這個集合的不同子集。基于此，通過一定數量的多案例比較，qca利用布爾代數的運算法則可以尋找到集合之間普遍存在某些隸屬關系，展開因果關聯的分析。

　　布爾代數的基本規(guī)定是：將某個變量出現或不出現用二分法表示為1/0，出現就取值為1或用大寫字母表示，不出現則取值為0或用小寫字母表示；用“+”表示“或”的關系，用“★”表示“和”的關系，用“=”以及“→”表示“推導出”。以上這些符號均用于條件變量和結果變量之間的集合關系的運算。例如，a★b=y就意味著當條件變量a和b同時發(fā)生時，就可以推導出結果變量y。

　　在對所有變量進行二分法處理后，qca圍繞所要研究的結果變量，考察理想狀態(tài)下存在多少種條件變量的組合，這樣能夠建立起一套邏輯真值表(truth table)②。真值表既可以反映出結果現象發(fā)生或不發(fā)生時多種條件的具體狀態(tài)，同時還可以從中看出，多種條件出現或不出現之間的組合關系(configurations)，進而得出這些組合是如何導致，以及在多大程度上決定了結果現象的發(fā)生或不發(fā)生(何俊志，2013)。

　　例如，導致現象d發(fā)生的相關條件變量有a、b、c三個，那么在d=1的情況下，相應的所有條件組合的可能就有2[3]=8種，其中a、b、c分別取值1/0表示各自發(fā)生或不發(fā)生。具體8種組合可以用如下矩陣表示。

　　從表1可以看出，這里列出的8種條件組合實際上形成了8個集合，分別為：｛a=1，b=1，c=1｝、｛a=0，b=1，c=1｝、｛a=1，b=0，c=1｝、｛a=0，b=0，c=1｝、｛a=1，b=1，c=0｝、｛a=0，b=1，c=0｝、｛a=1，b=0，c=0｝、｛a=0，b=0，c=0｝。而qca所要運算的就是，在一定數量的樣本案例中，當d=1時以上8個集合各自覆蓋到的案例占到總樣本數的比例分別是多少。假設被觀察的案例總數有10個，其中集合｛a=0，b=1，c=1｝出現在7個案例中，是出現頻次最多出現的條件集合。這時，我們就可以推導出這樣的結論：當條件a不發(fā)生且條件b和c都發(fā)生時，結果d=1發(fā)生的概率最高。

　　以上這個例子所描述的是qca運算中最為理想的情況，但在實際情況中所遇到的問題可能更為復雜。特別是當案例數量較多，且條件變量也較多的時候，就會出現矛盾組合的情況，即同一種條件變量的組合可能既導致結果發(fā)生，也導致結果不發(fā)生；同時還有可能出現，某一結果發(fā)生的條件組合中，某個單獨條件可能是多余的，即無論這個條件是1還是0，最終覆蓋的案例結果都是1。因此，具體的qca運算必須遵循“布爾最簡化”的原則。這一原則是指：“如果在兩個布爾代數表達式中只有一個條件的取值不相同，且它們得出相同的結果，那么這個取值不同的條件就是冗余的、可以刪除的，這樣就能得出一個較為精簡的布爾代數表達式”(ragin，1987：26)。

　　借助“布爾最簡化”原則，qca最終要找到的是解釋結果變量發(fā)生的最典型、最精簡、最核心的原因組合路徑。特別是對于一些由復雜或繁多因素共同作用而產生的案例結果，qca要做的是將各個復雜條件組合不斷簡化，排除冗余變量和矛盾組合，從而發(fā)現影響結果的關鍵因子和關鍵條件組合，建立相關的解釋模型。用形象一點的說法表述，用qca解決復雜問題的思路在實質遵循的是一種“條條大路通羅馬”的思路——在“羅馬”的方向可以得到明確判定后，即案例結果可以清晰地編碼為1或0之后，考察并計算各條通往羅馬的“道路”即不同條件變量組合的可行性和便捷性，通過在道路規(guī)劃組合中進行比較分析，可以找到哪些或哪條道路是通往“羅馬”的最佳路徑。

　　2.面向多因誘致的復雜社會問題

　　qca聲稱是一種多案例的比較分析方法，但并非任何案例都適合用qca研究。qca對研究對象亦有特殊要求，概言之，它致力要解釋的社會現象最好是“多重并發(fā)因果”誘致的復雜社會議題。也就是說，納入qca分析的案例要具備成因“復雜性”的特點。拉金(1987：26)在發(fā)明qca方法之初即指出：“社會現象之所以復雜并難以解釋，不是因為有太多的影響社會現象發(fā)生的變量(雖然條件變量的數量無疑也是重要的)，而是因為不同的與原因相關的條件(different causally relevant)共同結合起來以某些方式產生一個特定的結果。”

　　這一論述其實暗含了以下兩種情境：一是同一結果現象的發(fā)生，可能是由多種原因路徑導致的，即y的發(fā)生，既有可能是原因a和b組合導致的，也有可能是原因c和d組合導致的，或者是原因a和c、d組合導致；二是因果關系并非是線性的、相關性的，而是復雜的、交織的，原因e的出現，可能導致結果y的發(fā)生；原因e不出現，結果y仍然可能會發(fā)生。

　　可見，qca分析的重心不是單個條件變量如何導致了結果的發(fā)生，它更關注多個不同的條件變量如何以“組合”的形式影響了最終的結果。因此，運用qca方法的研究要關注的核心問題應當是：面對“多重并發(fā)因果”的多個同類案例，導致案例結果發(fā)生的諸多復雜因素中，存在哪些因素的排列組合，這些因素條件的組合是如何影響案例發(fā)生的，哪一種因素組合起到的作用更大。

　　同時，在案例的樣本規(guī)模上，qca也做了一定的限制，最好為中小程度的案例數量，在10個到60個之間為宜(bennett & elman，2006：470)。當案例數量過多時，用qca也可以進行分析，但不如傳統的量化研究方法更有解釋力。亞倫·卡茨等人(katz，hau & mahone，2005)的研究成果顯示：回歸分析在大樣本(large-n samples)的研究中具有優(yōu)勢，但在中小樣本(moderately large-n samples)的分析中，則難以提供有效的分析結論；在案例數量較少的情況下，qca比回歸分析更具有研究優(yōu)勢。

　　3.超越量化—質化二元研究路徑

　　qca的一個顯著特點在于其對傳統研究方法的整合與超越。在社會科學研究的方法體系中，一直存在著量化和質化的分野。整體來看，量化取向的研究更關心對普遍問題的揭示程度，它建立在對足夠多樣本容量的考察基礎上，立足在宏觀的“面”上展開研究。無論是調查問卷還是內容分析，應用這些方法的研究往往更關注其得出來的結論是否具有更大范圍的推廣性，但這也相應導致它在問題的解釋深度上存在先天不足。質化取向的研究恰好相反，它著眼于“點”上進行深入而細致的詮釋，譬如就個別現象和個別田野展開有縱深感的分析。在大量細節(jié)的詮釋中，質化的方法更依賴研究者自身的理論分析素養(yǎng)，這也被詬病為過于主觀、缺少標準化的規(guī)范。

　　可以說，量化研究追求更多的樣本量、更好的統計顯著性、推斷出更大的總體，強調客觀性和研究的可重復性；而質化研究則強調個案研究和全面深入地理解研究對象，重視研究者個人在研究過程中的作用(陳陽，2015：51)。

　　是否存在超越量化—質化二元劃分的第三種研究方法的路徑呢？qca所做的其實就是這樣一種嘗試。它吸取了量化分析和質化研究各自的優(yōu)勢，希冀開辟出一種“中間道路”，建立方法的“中間視角”，是對傳統質化研究和量化研究的重要補充。因此，我們很難將qca輕易地歸為量化研究或質化研究。

　　qca的分析并不是相關性分析，而是基于集合論的一種歸納和推演方式的分析，其數學基礎主要是模糊數學，不同于傳統統計分析的隨機數學。傳統定量研究的研究邏輯關注的是單個變量的“純影響”，通過回歸分析，排除他因，提煉出單個變量的真實影響效果，這致使研究者將工作重心放在檢驗單個變量是否在統計上顯著(夏鑫，何建民，劉嘉毅，2009)。而qca關注的重心恰好相反，它所測量的變量往往更加復雜和多樣，關注的是案例本身的復雜結構中蘊含了哪些條件，這些條件之間是如何相互組合、共同影響某個結果的。這是qca與傳統量化研究的不同之所在。

　　此外，傳統量化研究在研究之前便提出理論假設，然后設定一個研究模型以通過大樣本回歸驗證這種假設。而傳統質化研究則可以在研究過程中提出理論假設，并基于某些特殊的個案不斷地修正這種假設，并最終形成研究結論。qca在這方面更偏向后者，它在研究過程中密切關注個案，基于對個案的充分剖析，隨時在理論假設和案例中調整切換。但也不能就此就將qca視為一種純質化的研究。即使從方法的命名上看，qca可能會被認為是一種定性的研究方法。

　　一方面，qca在案例編碼環(huán)節(jié)和運算環(huán)節(jié)，依然使用了量化研究的許多方法。比如，在具體操作程序上，qca遵循的是量化研究的邏輯思路，即按照嚴格規(guī)范的程序進行數據的采集、編碼和運算。它可以同時處理多個案例，而且分析過程是透明的、可重復操作的。另一方面，傳統的定性或質化方法中，特別強調研究者對案例的深度闡釋，依賴主觀描述的成分較大。但qca不同，它面對的往往不是單一化的個案，而是有著相近結構化特征的案例集群，這決定了qca所涉及的案例往往是多樣本的。從某種程度上看，qca更像是近年來社會科學界倡導的“混合研究法”的體現。

　　4.借助建模尋求理論創(chuàng)新

　　通過呈現復雜因素內部的互動、組合情況，qca可以推導出多重解釋路徑，進而能夠建立多個模型。由于擴展了解釋的可能性，qca除了能夠驗證已有研究發(fā)現的常規(guī)因素組合外，還能夠發(fā)現一些突破常識認知的偶然和非常態(tài)的因素。在qca的分析結果基礎上，研究者可以從這些“偶然”和“非常態(tài)”因素追本溯源深挖下去，尋求能夠解釋這些因素發(fā)生的原因，而研究的創(chuàng)新點往往也是在這種偏離常規(guī)的探索中生發(fā)出來的。

　　qca對案例樣本容量的特定要求(10-60個案例范圍內)，實際暗含了有一部分條件變量組合不能被觀察到的可能性，即拉金(1987)所說的“有限的多樣性”(limited diversity)。在實際分析中，qca既可以把沒有觀察到的案例排除在分析過程之外，也可引入一些沒有觀察到的但與現有理論不相沖突的“虛擬”組合，進一步簡化假設(simplifying assumption)。引入沒有觀察到的個案，有利于理論模式的簡化、證實、或證偽(李蔚，何海兵，2015)。最后簡化的條件組合，往往能夠概括所觀察案例的共性特征，是一種建模的途徑。

　　除了建模，qca方法還可以服務多重目的社會科學研究：一是數據統計對案例進行綜合式描述，開展類型學的研究；二是檢驗已有案例量化研究中的相關性分析，發(fā)現“矛盾”和“異常”；三是對現有的某種理論進行評估，同時進行進一步擴展或完善，提出新理論；四是用來評估某個研究者提出的新理念、新方案和新猜想(馬克斯，里候科斯，拉金，2014/2015)。其中，建模和發(fā)展新理論是qca應用中最高的層次。

　　(二)作為一種分析技術的qca

　　qca依據布爾代數所進行的集合運算，在條件變量較少的情況可以手工建構真值表完成，但隨著變量數和案例數的增多，僅憑人工是不夠的。拉金據此研發(fā)了服務于qca集合運算的技術軟件，很快被應用于社會行動、政治社會學的研究中。但同時，最初的qca軟件也遭受到研究者的指責：它對變量的二分法處理雖簡潔明了，但也過于武斷絕對；實際案例研究中的許多變量比二元情形要更為復雜和多元。于是，拉金和其他研究者不斷改進完善，以回應來自學界的質疑，繼而發(fā)展了更多具體的分析技術和軟件。本文就當前qca應用中最主要的四種分析技術給予介紹。

　　1.基于清晰集的cs-qca技術

　　在qca的最初設計中，無論對原因條件和還是結果條件的賦值，都是遵循布爾法最基礎的1/0的劃分。這時，導致結果發(fā)生的各個原因條件所形成的組合路徑，都是這個結果集合確定的元素。因此，從集合的從屬關系上看，原因條件形成的集合和結果條件的集合，存在明確的對應關系，稱之為一種清晰集的狀態(tài)。

　　清晰集比較適合分析那些可以直接明確地進行二元劃分的概念，例如政府主導和市場主導、男性和女性、傳統媒體和新媒體、黨報和都市報、新聞報道和評論等。以上的這幾組概念，在編碼時都可以清晰地被判定為1或0。

　　2.基于模糊集的fs-qca技術

　　事實上，更多時候，一些概念在編碼處理過程中，常常既不能完全歸為1，也不能完全歸為0，而是處于一種中間狀態(tài)。基于這一現實，qca方法又發(fā)展演化出模糊集的比較方法(ragin，2000)，引入了隸屬度的概念。即依據每個條件變量與理想概念(1/0)之間的差距，進行定量的賦值，可以為0.4、0.6、0.85等等。然后，再運用模糊集合的算法進行隸屬度值的計算。

　　在較長時間里，經典數學(包括精確數學和隨機數學)在用來描述自然界多種事物的運動規(guī)律時，獲得顯著效果。但是，客觀世界中還普遍存在著大量的模糊性現象；并且由于現代科技所面對的系統日益復雜，模糊性總是伴隨著復雜性出現(李霖，2015)。清晰集所適用的非黑即白、二元對立的概念，畢竟是少數；更多情況下，概念具有無法進行二元劃分的模糊性。例如，在描述世界各國新聞業(yè)的自由程度時，用威權主義/自由主義的二元變量顯然不能概括實際的情況，大多數國家的新聞制度是介于二者之間，新聞自由程度的高低存在較大的差異，這時引入模糊集的測量比清晰集更為合適。

　　借助模糊集合可以用來評估交叉、包含、充分性、必要性等集合關系，進而可以計算每種條件變量組合對結果變量的解釋力度。采用模糊集分析復雜現象時，研究者需要檢測不同條件變量組合對結果變量的一致性(consistency)和覆蓋度(coverage)。

　　如果用集合y代表案例結果發(fā)生時的集合，用x代表某種條件變量組合的集合。測量集合x對y的一致性，就是考察x在多大程度上能夠構成y的充分條件，即x集合在多大程度上能夠推導出y集合的結果。計算公式為：consistency(xi≤yi)=∑[min(xi，yi)]/∑(xi)。測量集合x對y的覆蓋度，則是考察x在多大程度上能夠構成y的必要條件，即符合x集合在多大程度上可以保證是達到y的唯一路徑。計算公式為：coverage(xi≤yi)=∑[min(xi，yi)]/∑(yi)。覆蓋度從0到1不等，越接近1越說明x因素的集合是達到y結果的集合的唯一路徑(夏鑫，何建民，劉嘉毅，2009)。

　　3.基于多值集的mv-qca技術

　　多值集的分析與清晰集的分析原理相同，只不過是對條件變量的賦值，在0和1兩種變量的基礎上進一步擴展，將其賦值為0、1、2等更多的數值。這種多值的方法實際上類似于量化研究中的定類變量。這一技術的開發(fā)者克隆耐斯特(2004：4)認為交通信號燈的案例就是典型的應用多值集分析的情景，對紅燈、黃燈、綠燈分別賦值0、1、2，就是一種超越二元變量的賦值。目前，研究者進行多值集分析主要使用的軟件技術是德國兩位學者開發(fā)的tosmana軟件。

　　同時，mv-qca的分析結果中會呈現條件變量、結果變量和案例的對比情況，有助于發(fā)現條件變量和結果變量相互矛盾的案例。通常可以用它來檢測模糊集分析的結果。目前，學界對這一分析技術的運用尚不普遍。

　　4.最新發(fā)展的t-qca技術

　　在拉金的模糊集分析中，只能是將各種條件的交集、并集或補集視為不同的路徑。而在各種條件的交集、并集和補集中，看不到某些條件的出場順序的差異對結果是否發(fā)生所構成的影響(何俊志，2013)。在實際案例分析中還會出現這樣的情形：條件a★b★c在導出結果時，與條件b★c★a所推導出的結果是不一樣的。這意味著條件變量發(fā)生的先后順序對最終結果的影響并沒有被考慮進去。原因發(fā)生的時間順序不同，最終的結果就可能發(fā)生變化。

　　鑒于此，在模糊集的基礎上，有學者繼而發(fā)展了時序性定性比較(t-qca，temporal qualitative comparative analysis)，用“—”來標記每個條件變量的出場順序，如c-a-b即表示條件c先發(fā)生，之后是條件a，再次是條件b(neal & panofsky，2005)。tqca技術關注了以往研究中被忽視的時間這一維度，可以用來分析對原因發(fā)生時序頗為敏感的案例。

　　二、qca在新聞傳播學研究中的應用

　　(一)為什么將qca引入新聞傳播學研究？

　　中國的新聞傳播學研究長期以來持有的是人文—歷史—思辨的方法，規(guī)范的、遵循科學方法論的實證方法在中國的新聞傳播研究得到規(guī)范的確立和普及，也不過是最近三十年的事情(陳力丹，2011)。作為一種新的方法取向，將qca引入新聞傳播學科，無疑將拓展現有的方法體系。具體來看，qca之于新聞傳播的適用性體現在如下幾個方面。

　　一方面，新聞傳播學研究中對案例研究有著獨特的青睞，例如新聞史研究中就有打深井、挖個案的傳統。這個學科所面對的研究對象，往往也是以案例的樣貌出現的，無論是媒體的報道還是媒介組織的運作，抑或是滲透社會生活的大量的傳播現象、新聞事件，都適合用案例分析的思路進行關照和解剖。新聞傳播學是一個依靠大量案例研究發(fā)展理論成果的學科，這一點跟政治學、經濟管理學很相近。

　　但目前新聞傳播的研究中，對案例的使用呈現出兩種極端的傾向——要么是蜻蜓點水地舉例，一個宏大理論思辨研究中被眾多“例證”的論述語言占據，這種以論據出場的案例，常常是研究者頗為主觀的引用，缺少科學上的論證；要么則是聚焦孤立、單一的個案，陷在案例的相關數據和材料中無法跳脫出來，研究可能遵循了嚴謹的量化或質化方法，做出了微觀層面比較精致的分析，但所得出來的結論卻往往限于案例本身而無法得到更廣的推論。與以上這兩種傾向的案例研究相比，qca則在跨案例、多案例比較的層面具有更大的應用前景，因為它強調在充分掌握案例材料的基礎上和理論對話，并依靠案例去提煉、發(fā)展新的理論。所以，將qca引入到新聞傳播學科，有助于擺脫此前案例研究較為陳舊的思路，同時可能帶來理論創(chuàng)新上的突破。

　　另一方面，新聞傳播學科中存在著大量的多重誘因形成的復雜現象，從研究對象的復雜性特點來看，它相當契合qca對案例特質的要求。現實生活中，許多傳播行為背后都存在復雜、多樣的動機，加上客觀社會環(huán)境的作用，能夠解釋傳播問題的維度也相當多樣。有學者(陳陽，2015：11)指出，因果關系是許多傳播研究都力圖證實的，但是傳播關系里的因果關系更像一條“因果鏈”，它不像自然科學那樣分明，很少存在單一的變量關系(即引起某個結果的原因只有一個，或者某些原因只能引起一種結果)，某個研究中的原因可能是另一個研究的結果。面對這種復雜的因果關系，引入qca的分析能夠通過對多元原因條件組合情況的分析，無疑將有助于進一步厘清傳播研究因果鏈條，在原因分析和解釋上得出新的結論。

　　(二)新聞傳播學適用于qca方法的研究話題

　　當前，國際期刊上應用qca方法發(fā)表的學術論文共有569篇，其中傳播學科(communication & media)的論文僅有9篇③。而國內新聞傳播學界應用這一方法撰寫的論文更是鳳毛麟角。不過，透過這些有限的文獻的初步梳理，我們仍可以窺探到qca在新聞傳播研究中的幾個代表性的應用方向。本文以適合qca的案例特征為依據，總結了如下幾類導向下值得探索的研究話題。

　　1.事件導向(event orientation)：網絡事件與集體行動研究

　　新媒體以技術賦權的力量正在潛移默化地影響著中國的社會結構，近年來層出不窮的網絡事件推動了學術上對這一話題的思考。無論是社會行動還是網絡事件，抑或群體性事件，不過是對這個話題不同的命名。面對網絡事件，傳播學中已有的輿論研究、群體傳播可以提供理論資源，社會運動研究的相關理論也可借鑒。而社會運動正是qca方法被大量使用的一個研究領域。國內社會學界最早運用qca方法的文章，所關注的主題也是小區(qū)業(yè)主利用互聯網展開抗爭行動的因素(黃榮貴，桂勇，2009)。從目前來看，國內新聞傳播界為數不多的運用qca方法的論文基本都集中在這個領域，是一個頗有研究價值的方向。

　　例如，李良榮、鄭雯、張盛(2013)用qca的方法，研究網絡群體性事件的爆發(fā)機理，從傳播屬性和事件屬性兩個維度進行解釋研究。文章從西方的社會運動理論和已有的網絡群體性事件研究中梳理提煉出了10個影響因子作為條件變量，以群體性事件的爆發(fā)時差是否在24小時之內作為結果變量。通過qca分析發(fā)現，“公眾共同的利益訴求”“事件發(fā)生地”“首發(fā)媒體”“首發(fā)位置”“中央媒體參與報道”這五項因素，構成了網絡群體性事件爆發(fā)的關鍵成因。

　　馬奔和李繼朋(2015)則使用qca研究了鄰避沖突類集體運動發(fā)生的條件，發(fā)現“風險感知和恐懼心理”、“信任缺失”、“政府應對失當”、“存在謠言”這四項因素的疊加組合，構成了鄰避效應產生的必要條件。這篇研究注意到鄰避效應發(fā)生過程中的一項與傳播密切相關的因素，即謠言的影響力。文章發(fā)現信息不對稱和公共決策的不透明是致使謠言產生的核心原因，這驗證了傳播學中此前關于謠言研究的通識結論。文章利用qca還發(fā)現了謠言這一因素會加大居民的風險想象和社會恐慌，在一定程度上能激化鄰避效應。

　　網絡事件之所以適合使用qca，在于這類事件“復雜性”的案例特質比較明顯。在網絡事件和集體行動事件中，無論是線上、線下傳播場域中多重主體的復雜建構，還是各方政治、經濟力量對事件構成的復雜影響，抑或是事件在發(fā)生發(fā)展結局所顯示的復雜過程，都體現了qca對研究對象提出的“多因誘致案例”的要求。復雜性特征決定了新媒體事件傳播中的輿論態(tài)勢不只存在一種解釋路徑，而是存在多個因素相互交織、共同牽制的解釋路徑。在以“事件”為導向的研究中，qca將會有更多的應用空間，是不可或缺的研究工具。

　　2.組織導向(organization orientation)：政府、企業(yè)、社會組織傳播的研究

　　當將社會組織作為研究對象時，其樣本數量往往是中等規(guī)模的也是有限的，這就可以將政府、企業(yè)、社會組織納入qca的分析對象。因此，涉及組織傳播的話題同樣適合qca分析。比如，有學者研究了17個ngo組織在挪威設置環(huán)境議題的能力，進行了跨國新聞報道的比較。此前的相關研究認為，挪威的ngo在紙質媒體報道上欠缺質量和深度。但該研究應用qca的分析得出了相反的結論，認為挪威的ngo組織的重心放在了專業(yè)知識的生產上，并非之前所說的溫和的媒介行動(krvel，2012)。

　　以政府組織為案例對象的研究，可以與政治傳播的議題對接。而qca在當前社會科學領域中，得到最多應用的就是在比較政治學研究中。作為跟政治學有著交叉地帶的政治傳播，也適合使用這一方法。比較政治和政治傳播共享許多相同的理論資源，可以借道取材或相互借鑒；同時，政治傳播關注的許多話題都帶有復雜性的特征，特別是放置在中國語境下的許多政治傳播問題，勾連了意識形態(tài)、國家制度、政黨、宣傳體制、市場經濟、社會歷史等因素，這些因素的相互作用正在形塑著中國政治傳播的現狀。所以，以政府等政治組織為案例對象，用qca研究與之相關的政治傳播話題，是頗為合適的。

　　以企業(yè)組織為案例對象的研究，則可以與傳媒經濟、公共關系、企業(yè)傳播等研究領域對接。目前應用qca研究組織傳播和管理績效的問題，經濟管理學已有成型的研究成果，可以遷移到新聞傳播中。例如，有學者以央企集團為對象，分析了央企在管控架構選擇上的不同，用qca考察了集團戰(zhàn)略、制度改革、歷史軌跡等因素的交互作用，豐富了企業(yè)組織架構和管控的理論(王鳳彬，江鴻，王璁，2014)。

　　3.國家導向(nation orientation)：跨國新聞傳播問題的比較研究

　　從國際范圍而言，回顧新聞傳播學的經典研究，比較研究的色彩一直比較濃厚，特別在制度的宏觀層面的比較研究，就更為豐富。新聞理論的經典著作《報刊的四種理論》就是對全球不同國家的新聞體制進行對比分析后所產生的學術成果(siebert，peterson & schramm，1963)。在全球新聞體制的考察中，進行跨文化語境的比較分析，已成為一種常規(guī)的研究思路，后期又衍生了像《比較媒介體制——媒介與政治的三種模式》這樣的著作。但是這一領域的對比研究，多是一種基于社會—歷史—政治維度的描述和歸納，提出的理論模式在科學性分析上仍有一定欠缺。

　　反觀qca所代表的比較研究思路，則是在“變量太多、案例太少”的情況下對少數案例進行比較性控制的方法。它不是微觀的統計比較，而是一種宏觀比較，國家或類國家的宏大系統的比較對象就很合適(高奇琦，2014)。因此，運用qca的方法進行全球新聞體制的比較研究，在建立模型方面或許可以彌補過去研究的短板。

　　不限于新聞制度比較議題，在全球化信息流動、交往、溝通日益密切的當下，中國國際地位的抬升，中國迫切需要與世界各國對話，“講好中國故事”，也需要改善自身的國家形象。與之相關的國際傳播、跨文化傳播議題得到越來越多的關注。這些圍繞跨國比較產生的新聞傳播話題，也都可以運用qca的方法進行分析。

　　目前，關于跨國傳播的研究，新聞傳播研究者對qca的運用并不多，但在立足比較政治的跨國研究中，有一些使用qca的案例可以借鑒。例如，有學者從跨文化比較的角度，以清廉指數作為結果變量，用qca分析了39個國家造成腐敗的文化根源，并嘗試建模，提煉出了常規(guī)腐敗模式、俄羅斯/韓國模式、中國模式這三種誘致腐敗發(fā)生的不同模式路徑(王程韡,2013)。還有學者聚焦26個原蘇東國家的民主轉型，提煉出影響這些國家轉型的7個歷史遺產因素，進行qca分析，考察這些歷史遺產因素對民主轉型的影響力(唐睿，唐世平，2013)。這兩項研究為跨文化新聞傳播的比較研究提供了重要參考。

　　4.其他案例導向(case orientation)：符合qca案例使用條件的研究

　　除了事件、組織、國家這三種導向外，新聞傳播學的案例研究中還有其他一些適合qca分析的類型。比如，以中觀社會行為(meso social action)作為案例，有研究者就從自我充權的角度對網絡直播自殺案例進行了qca分析發(fā)現，在外力推動下的充權行為(如警方介入、網友介入、熟人介入等)能夠阻止自殺的發(fā)生；即便當自殺當事人沒有主動提供營救線索等主動自我充權行為時，警方、網友、熟人等其中任意一種外力充權行為也都有助自殺者生還；而網絡直播自殺有助于自殺者進行主動的自我充權也就是主動求生(范毓洋，2015)。

　　此外，微觀層面的個體(individual)和文本(text)也可以作為案例對象。雖然大多數情況下qca關注的是偏宏觀和中觀的案例類型，但這并不意味微觀案例不適合qca(benoit & bojana，2009)。已有研究做了這方面的嘗試：研究者用qca對移民群體的小樣本案例做了探索性研究，考察在日本生活的中國技術移民幸福感形成的影響因素(李蔚，2015)。這篇文獻發(fā)現，移民與移出國的社會聯系有助于移民的主觀社會適應，即與國內保持密切聯系、維持較強的國內社會關系網絡，有助于彌合職業(yè)和未來發(fā)展的不安全感。這一結論同樣超越了此前同類的移民研究。還有研究者以網站上188名歐洲科學家的簡介文本作為對象，從簡介的內容、例證、網絡化和歷史的角度提煉變量，用qca分析影響科學家使用互聯網進行自我介紹的因素(michael & knigslw，2013)。這是一篇在微觀層面做得較有新意的論文。

　　基于以上四個話題方向，可以發(fā)現，qca對案例的要求主要有三個：一是案例要符合“多因并發(fā)”的復雜性，即案例本身包含了較多因素相互作用的原因結構；二是案例規(guī)模在10-40的中等程度，樣本數特別小或特別大的案例都是不合適的；三是案例勾連的問題需要有理論的支持。因此，新聞傳播學研究的案例對象中，只要符合這三個條件，都適合用qca給予剖析。

　　三、qca方法操作的基本步驟

　　qca方法在操作中主要有四個步驟，可以用下圖來概括，具體到每一步的操作，都有相應的規(guī)范性的要求。

　　首先，qca要求研究者不斷地在理論假設和案例材料之間跳進跳出，提煉出要考察的條件變量。這是qca展開正式分析的準備性工作，但卻是十分基礎重要的工作。因為qca的前提認為：不同的因果關系路徑也許會產生相同的結果。所以，在進行qca分析時要考慮因果關系發(fā)生的“特定情境”(馬克斯，里候科斯，拉金，2014/2015)。

　　關于qca要分析的條件變量的設定，一方面要符合案例的內在結構，即每一個案例中應當包含了可供進行編碼的條件變量；另一方面，這些條件變量也必須有扎實的理論支撐，即有充足的理論文獻或前人研究論證過該條件存在的合理性，關注到過該條件對案例結果的影響。確定條件變量的過程是相當繁瑣、但又十分基礎的工作，需要在理論和案例之間反復對話。這一過程也是對研究者理論功底和案例材料熟悉程度的考驗。

　　黃榮貴和桂勇(2009)在研究互聯網與業(yè)主集體抗爭時，首先對社會抗爭的理論資源進行了詳盡梳理審視，吸納了集體行動理論中有關群體規(guī)模、群體異質性、閉合式社會結構、選擇性收益等概念，以及社會運動理論的動員結構、怨恨心理、政治機會結構、社會網絡等論述，進而才最終確定了案例的條件變量。

　　其次，qca需要重返案例材料當中，依據已設定好的條件變量進行編碼。在清晰集分析中，對條件發(fā)生與否的編碼為1/0；在模糊集分析中，對條件發(fā)生與否的編碼則在1-0的區(qū)間內。在編碼前，研究者需要根據設定好的條件變量，設定編碼的具體依據和標準。而編碼的過程更接近qca名稱中的“定性”操作，即對每一個案例的條件變量做1/0的定性判斷。這個過程執(zhí)行起來是量化的測量，但實際操作中，需要研究者在收集到的案例質化材料中找到扎實、充分、詳盡的證據指向要編碼的1/0。換言之，我們可以將qca的編碼看作是對質化案例進行標準化操作的過程。對于模糊集分析來說，在這一步中，還要對集合的隸屬度值進行更細化的“錨定”。在確定數值后，研究者需要依據既有文獻提供的理論或實際知識作為外部標準來對變量進行校準，不能以平均數或中位數作為校準的標準，而且連續(xù)型變量應盡可能利用專門軟件來進行校準，避免手工計算出現錯誤。

　　第三，將編碼表導入qca軟件構建真值表。同時，研究者對每一個條件變量對結果變量的一致性進行檢測。這里的一致性檢測包括了充分條件的檢測和必要條件的檢測。真值表能夠呈現導致結果變量發(fā)生的所有條件變量的組合情況，以及覆蓋到的案例數量。依據布爾代數的原理，在qca中對真值表進行邏輯運算(由軟件在后臺分析完成)，獲得分析結果。

　　這一步可以由研究者自行決定條件組合的復雜程度，qca軟件可以提供復雜方案、中等復雜方案、簡單方案這三種方案。用布爾代數確定簡單的因果關系，其實就是在案例分析中盡可能減少到最少的因果條件。其中的關鍵步驟就是布爾代數的最小化(boolean minization)，將案例描述縮減到對數據因果關聯的最短表述(馬克斯，里候科斯，拉金，2014/2015)。從而，在眾多條件變量組合的分析中，找到最典型、最突出的誘因。這是一個不斷簡化和不斷抽象的過程，也是一個探尋影響結果的最為核心原因的過程。

　　最后，完成建模后重新審視案例，進行案例的深度闡釋和進一步討論。同時，把概率組合的各種條件推廣至其他案例分析中去，或建構新的理論假設。重返案例是qca分析的最終一個步驟，但也是非常關鍵的一步。對此，有經驗的研究者給出的建議是既要將研究案例進行逐個闡釋(case-by-case interpretation)，還要總結和解釋跨案例的模式(interpreting cross-case patterns)(benoit & bojana，2009)。這一步要解決的問題是：此前通過布爾最簡原則獲得的條件組合模型，能否將案例代表的社會現象和問題重新進行結構化分析？如果每個案例都是一個“黑箱”，研究者用qca獲得的結論進行二次檢驗，其實是在回過頭來重新解剖“黑箱”，檢視結論模型和案例之間更細節(jié)、生動的勾連，進而從案例再回溯到此類研究的已有理論，做出修補或改進，有助于研究者獲得新的理論發(fā)現。

　　從上述過程來看，qca分析雖然已經形成了相對明確、規(guī)范的操作步驟，且開發(fā)了應對不同變量編碼需求的處理技術，但qca分析仍然不能擺脫研究者主觀的判斷和分析，不能脫離對每一個案例的深度剖析這個前提。qca的整個流程可以看作是對質化案例的一種標準化、規(guī)范化的操作，而基于布爾代數的邏輯運算借助軟件也是為了提煉更精準的、有價值的條件組合，但以上流程的任何一個步驟，都需要研究者不斷地在理論假設和案例材料之間不斷對話、不斷磨合、不斷調整。這種跳進跳出的研究思路，是不能被任何軟件技術所替代的。從這個角度看，qca方法實則對研究素養(yǎng)提出了更高的要求：一方面，它要求研究者對每個案例的經驗材料有充分的理解和深入的分析；另一方面，它強調跳出個案、以整體眼光從樣本中提煉具有普適解釋力的一般性結論。

　　四、評價與總結

　　從上述分析可以看出，作為一種新的研究方法，qca具有許多明顯的優(yōu)勢。比如，它擴展了案例研究的維度和廣度。就以往的案例研究來說，包括新聞傳播學在內的整個社科研究中，案例研究主要停留在孤立的案例分析層次。打深井的、解剖麻雀的研究多，但能夠提供結構化認識結論的并不多。qca方法實際上提供了一條對多個同類案例進行結構化比較分析的路徑，它將點連綴成線，反而能夠在問題成因、影響機制等問題上突破此前的研究困境。同時，相較于傳統的量化和質化研究，qca結合了兩者的優(yōu)勢，嘗試打通楚河漢界，開辟超越這兩種方法取向之外的“第三條道路”。

　　qca得到普及和應用，實際上是契合當下社會科學方法中提倡多元方法、混合研究的一種趨勢。已有越來越多的研究者認為，研究方法的分類不應僅局限在量化和質化這兩大類上，應該有所擴展，嘗試更多元的研究路徑。當下社會科學界的方法革命，不只體現在qca日益被研究者接受，更多代表新取向、新范式的新方法正在得到運用。具體包括了abm(agent-based modeling，代理人基建模)、sna(social network analysis，社會網絡分析)、gis(geographic information system，地理信息系統)、ism(interpretative structural modeling，解釋結構模型)、formal modeling(博弈論、經濟學模型)、概念分析(conceptual analysis)等新方法和新技術(唐世平，2015)。這些方法同樣應引起研究者的注意。

　　當然，qca本身也具有一些局限性。例如，分析結論在一定程度上受制于案例對象和條件變量的選擇。增加或刪除掉某個案例，也會造成條件組合發(fā)生變化。又如，確定條件變量的過程，是頗為主觀和困難的事情。無論是多值分析的多元劃分還是模糊集分析的校準過程都需要對變量進行性質的劃定，而對變量進行定性劃分缺乏客觀而統一的標準仍是qca的一個軟肋。另外，根據布爾代數的運算法則，如果有n個條件變量，最終就會有2的(n+1)次方個條件組合數量。每增加一個條件變量，將會是幾何倍級別地擴增條件數量，也就增加了分析處理的難度。最后，qca雖然是服務于解決因果解釋，但仍不能替代量化研究中的相關分析和回歸分析。研究者對某一問題的因果關系考察，應該依據不同的研究情境選擇合適的方法，將qca與已有的量化、質化研究更好地“融合”，應當成為未來研究的重點。

　　長期以來，國內的新聞傳播學研究一直對案例研究和比較研究有偏好，許多研究問題的語境都涉及到案例分析比較的思路。而qca所要解決的問題，以及適合案例的特征和類型，都能在新聞傳播學中找到相對應的研究領域和話題。因此，在新聞傳播學研究中引入包括qca在內的更多新方法，相信將有助于促進學術方法的創(chuàng)新，提升整個學科的研究水平。

　　注釋：

　　①拉扎斯菲爾德獎旨在獎勵在社會科學研究方法領域做出卓越貢獻的學者，該獎設立于1986年。詳見網址：

　　http://www.asanet.org/sections/methodology_recipients_history.cfm。

　　②qca的分析單位是條件組合而不是案例，所以研究者需要根據不同的策略確定原因變量，然后以個案為單位對數據進行匯總，得到原因變量與結果變量的所有組合，這些組合以表格的形式呈現出來，即真值表。

　　③查詢應用qca方法的文章列表，可以通過compass這一專門網站獲得各個學科領域的文章數量及摘要。詳見網址：

　　http://www.compasss.org/bibdata.htm。

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　　（本文刊于《國際新聞界》2016年第4期）