过程追踪文献导读之Turning Observations into Evidence

2019年9月21日质性研究研读小组第四十七次研读活动上，研读小组继续研读由Derek Beach和Rasmus Brun Pedersen于2013年出版、后来四次重印的Process-Tracing Methods: Foundations and Guidelines一书。本次由吕维霞负责导读该书的第七章“将观察结果转化为证据”（Turning Observations into Evidence）。

本章首先引出了主要讨论的问题来源：如何判断我们所观察到的就是我们的理论测试所预测到的证据，以及如何评估个别证据的推断价值。作者同时进行了定义：“观察”（Observation）来指在评价其内容和准确性(即测量误差程度)之前的原始数据。在对其内容和潜在的测量误差进行评估之后，我们使用术语“证据”（Evidence），表明它包含一定水平的推断值。

本章主要分为两个部分。在第一部分，作者首先分析了观察结果如何转化为证据，即通过收集（Collection）、内容评价（Assessment of the content）、准确性评估（Evaluation of the accuracy）、概率分析（Evaluating the weight）。在第二部分，作者从五个角度分析了不同的数据来源，即访谈、档案材料、原始资料、历史的学术研究、新闻来源。

首先，作者提出在过程追踪案例研究中，我们需要评估内容以及我们的经验性观察的准确性，然后才能被接受为证据，以更新我们对存在或不存在的因果机制的信心，之后我们需要评估证据的概率。作者由此总结并分析了评估证据的四个步骤，即收集适量经验数据、评估内容的相关性、评估结果的准确性以及评估特定证据的可能性。

作者认为，收集实证观察结果并不是一个随机的、临时的过程，而是应该受理论的引导，重点是检验某一机制中假设部分的预测证据是否存在于实证记录中。在过程追踪中，我们有意识地寻找能够让我们推断是否存在因果机制的假设部分的观察。当我们做研究时，我们不仅仅是在挑选符合一个受欢迎的假设的观察，我们正在试图测试预测的证据是否存在，这意味着我们不只是走出去试图找到支持的证据；相反，我们战略性地寻求收集经验材料，使我们能够确定预测的e或～e是否存在。一旦我们收集了观察数据，我们就需要根据我们对研究内容的背景知识，批判性地评估这些观察数据告诉我们的信息。这是评估我们的观察是否是证据的第一阶段(o + k → e)。

下一阶段涉及评估准确性。不可靠测量问题的最佳解决办法是收集多个独立的观测值。这种方法通常被称为三角测量法，可以是从同一类型的不同来源(例如，采访不同的参与者)收集观察结果，也可以是在不同类型的来源(例如，档案和内部视图)收集观察结果。最后，一旦我们有理由相信我们收集到的证据是准确的，我们需要评估特定证据存在的概率，并将我们的评估与第5章和第6章中提出的贝叶斯定理联系起来。

在第二部分中，作者首先给出了主要来源和次要来源的定义。作者认为，主要来源定义为特定过程的目击者描述——例如，事件发生时参与者生成的文档。相比之下，次要来源是在主要来源的基础上产生的。因此，历史学家研究主要资料来源(如谈判的文献记录)的工作是次要资料来源。通常很难确定一个来源是主源还是次要的，作者给出了如下关系图描述来源的主次要之分。

最后，作者分别介绍了访谈、档案材料、原始资料、历史的学术研究、新闻来源这五种主要的证据来源。同时作者提出，为了降低来源不准确的风险，我们应该从多个来源对观测数据进行三角测量，以确保减少随机测量误差的风险。

吕维霞，对外经济贸易大学公共管理学院教授。