Systematic Text Condensation and Interpretation

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0584

Abstract

Abstract:

Systematic text condensation (STC) is a new type of qualitative data analysis method, which can analyze different types of qualitative data across cases. The method is intersubjective, which provides a reflective and actionable process for novice researchers while maintaining methodological rigor. STC includes the following steps: (1) total impression–from chaos to themes; (2) identifying and sorting meaning units–from themes to codes; (3) condensation–from code to meaning; (4) synthesizing–from condensation to descriptions and concepts. We made an introduction on the background, principles and process of the development of this analytical method and compared it with other qualitative data analysis methods, so as to provide a reference for medical qualitative researchers, especially for researchers in China.

Key words: Qualitative research, Systematic text condensation, Text mining, Methodology, Application steps

摘要：

系统性文本凝练方法为一种新型的定性资料分析方法，可对不同类型的定性资料进行跨案例分析。该方法具有主体间性特点，可为新手研究人员提供一个反思性和可操作性强的流程，同时保持了方法的严谨性。该方法包括以下步骤：（1）初步阅读，形成总体印象——从碎片化信息到主题；（2）识别、分类、整理意义单元——从主题到编码；（3）浓缩和凝练——从编码到意义；（4）综合和概述——从总结到概念的提出。为了国内定性研究者在进行资料分析时有章可循，本文特别介绍该分析方法研制的背景、原则和流程，并比较不同定性资料分析方法的特点及优缺点，为医学定性研究者提供参考。

关键词: 定性研究, 系统性文本凝练, 文本挖掘, 方法学, 实施步骤

CLC Number:

R-05

ZHANG Le,JING Chengyang,WU Xue, et al. Systematic Text Condensation and Interpretation[J]. Chinese General Practice, 2025, 28(28): 3583-3589. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0584.
张乐,景城阳,吴雪等. 系统性文本凝练分析方法实施步骤与应用实例[J]. 中国全科医学, 2025, 28(28): 3583-3589. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0584.

Figures/Tables 4

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方法	定义	实施步骤	优点	缺点	说明
系统性文本凝练（STC）^[1]	由现象学发展出的一种描述性和探索性的分析方法，参与者通过自我表达主观经验，揭示现实世界的重要现象	（1）初步阅读，形成总体印象——从碎片化信息到主题；（2）识别、分类、整理意义单元——从主题到编码；（3）浓缩和凝练——从编码到意义；（4）综合和概述——从总结到概念的提出	1.分析的最后一步重构语境，要求解释和发现需要与最初的完整转录内容验证，保证内容的真实性；2.具有结构化和系统性特点，有明确的分析原则和详细的流程，程序简单却不失严谨，适合于新手；3.降低了信息碎片化的风险；4.继承现象学观点，但强调反思性和主体间性；5.STC适用性强，不限制信息来源的特定类型	1.经过流程的多个步骤可能丢失部分信息；2.难以得出创造性解释和优雅结论；3.没有阐明理论框架在分析中的作用	来源于乔治心理现象学分析，可应用于医学、心理学、教育学等领域，示例可见参考文献^{[15，16，17，18，19]}
现象学分析（PA）^[20]	哲学和社会科学研究方法，旨在揭示和描述直接经验，并强调现象背后的深层含义和本质，认为任何事物都应从主体的视角进行解析，而不只从客观存在的角度看待	（1）反复阅读与研究现象相关所有经验陈述；（2）识别有意义陈述；（3）分类和概括；（4）综合和对比数据，揭示现象本质结构或主要特征	1.关注经验和感觉的解释和理解，反映真实的人类体验；2.揭示隐藏意义，并透露世界观、价值观和生活方式；3.有助于研究者深入理解概念和理论，打开全新的研究视角	1.侧重于个案研究，样本量小，有时可能难以推广研究结果；2.研究者主观性可能影响结果的可靠性和客观性，研究者需要尽可能地保持反思；3.需要耗费大量的时间和精力进行深入的分析和解释；4.可以探究和解释看似习以为常、容易忽视的现象	来源于欧洲EDMUND HUAAERL首先提出的哲学理论，广泛应用于哲学、心理学、教育学、护理学等领域，其中在护理学中常用"Colaizzi现象学研究资料分析7步法"^[25]
主题分析（TA）^[21]	用于在数据集中搜索、识别、分析和报告重复信息，选择代码以构建主题的方法，是定性研究中最常使用的一种方法	（1）熟悉数据；（2）初步编码；（3）寻找主题；（4）检查主题；（5）定义和命名主题；（6）撰写报告	1.适用于初学者；2.灵活性强，解决问题种类多，可以分析大量信息，适用于多种理论框架	1.容易出现不一致或不恰当的术语；2.过于灵活也导致使用过程中容易出现失误和偏颇	学科来源多元，主要应用于社会科学、心理学、医学等领域，还应用于新闻媒体研究中。由这种方法进一步发展出了主题综合方法^[26，27]
扎根理论（GT）^[22]	强调经验证据，通过建构主义，以资料为基础按照严格步骤在不断比较的过程中进行分析，为数据做出解释，从而建立理论或模型的方法	迭代、动态地进行以下步骤：（1）开放性编码：阅读和重读收集数据，分为可理解的概念片段并贴上标签；（2）轴向编码：找出各个编码之间的关系，组合成更高层次分类；（3）选择性编码：围绕核心类别将理论整合成一个凝练且全面的理论；（4）提出理论；（5）验证和修正	1.适用于多种背景、研究目的和理论；2.适用于社会建构经验；3.不拘泥于已成型的理论，并可产生强大的概念和理论，对文献空白的领域具有较大价值；4.可整合定性和定量资料与数据；5.有明确和结构化的分析流程和指南	1.结构和步骤复杂，涉及多次资料审查，耗费时间；2.所需数据量大；3.需要一定定性方法经验技巧；4.研究者需摒弃主观偏见	由两位社会学者BARNEY GLASER与ANSELM STRAUSS于1967年《The Discovery of Grounded Theory》中首次提出，最初即在医学与社会学交叉领域中应用
话语分析（DA）^[20]	具体研究人们如何通过关于某个问题的一系列陈述和表达，即真实的话语活动交换意义的方法，属于语言学范畴。国内话语分析的书面语料占比多于口头语料	（1）数据排序；（2）初步读取与理解；（3）分析：依次进行话语识别和主题识别，进而寻找二者间的联系；（4）解释和理论化	在口头即兴话语分析和书面话语分析上进展深入	没有标准化的系统研究方法，缺乏自成一体的理论体系	20世纪60~70年代由法国哲学家和社会学家MICHEL FOUCAULT提出，主要应用于语言学、社会学、心理学领域，广泛存在于新闻媒体研究、文化研究
文本分析（TeA）^[23]	主要通过对文本本身的文字、符号、结构和语境等方面的信息进行分析、鉴别和归纳，并在此基础上进行文本深层含义推断的分析方法	（1）预处理，优化数据；（2）提取特征，常用方法包括词袋（bag of words）和词向量（word vectors）；（3）分析：可以借用机器学习、统计等方法分析寻找主题；（4）解释和展示	1.结合医学领域可实现快速文献、疾病风险预测和筛查诊断等信息的挖掘与提取；2.可用以分析政策、评价等文本信息；3.引入文本分析方法可对文本、专家意见等叙述性知识进行综述，形成临床证据^[1]；4.可用于定性或定量研究	1.具有一定主观性；2.难以实现文本信息由非结构到结构化的转换	始于20世纪60年代计算机语言学和信息检索，广泛应用于计算机科学、社会科学、医学、政策科学领域
个案研究（CA）^[24]	在一定自然背景下深入地探索一个事件或现象，用于深入、多方面理解现实生活中的复杂问题，医学领域中包括病例报告、病例系列等	（1）分析资料，寻找模式、相互关系和关键主题；（2）归档和编码；（3）应用理论	1.对某个事件或现象及其背景产生深入、全面的认知和理解；2.医学领域中病例报告可用于报告首次发现的某种疾病或特殊、罕见疾病	1.搜集足够数据量和时间长度常相互矛盾，同时影响研究质量；2.可转移性低	源于社会学和心理学领域，目前还应用于管理学、医学等领域

方法	定义	实施步骤	优点	缺点	说明
系统性文本凝练（STC）^[1]	由现象学发展出的一种描述性和探索性的分析方法，参与者通过自我表达主观经验，揭示现实世界的重要现象	（1）初步阅读，形成总体印象——从碎片化信息到主题；（2）识别、分类、整理意义单元——从主题到编码；（3）浓缩和凝练——从编码到意义；（4）综合和概述——从总结到概念的提出	1.分析的最后一步重构语境，要求解释和发现需要与最初的完整转录内容验证，保证内容的真实性；2.具有结构化和系统性特点，有明确的分析原则和详细的流程，程序简单却不失严谨，适合于新手；3.降低了信息碎片化的风险；4.继承现象学观点，但强调反思性和主体间性；5.STC适用性强，不限制信息来源的特定类型	1.经过流程的多个步骤可能丢失部分信息；2.难以得出创造性解释和优雅结论；3.没有阐明理论框架在分析中的作用	来源于乔治心理现象学分析，可应用于医学、心理学、教育学等领域，示例可见参考文献^{[15，16，17，18，19]}
现象学分析（PA）^[20]	哲学和社会科学研究方法，旨在揭示和描述直接经验，并强调现象背后的深层含义和本质，认为任何事物都应从主体的视角进行解析，而不只从客观存在的角度看待	（1）反复阅读与研究现象相关所有经验陈述；（2）识别有意义陈述；（3）分类和概括；（4）综合和对比数据，揭示现象本质结构或主要特征	1.关注经验和感觉的解释和理解，反映真实的人类体验；2.揭示隐藏意义，并透露世界观、价值观和生活方式；3.有助于研究者深入理解概念和理论，打开全新的研究视角	1.侧重于个案研究，样本量小，有时可能难以推广研究结果；2.研究者主观性可能影响结果的可靠性和客观性，研究者需要尽可能地保持反思；3.需要耗费大量的时间和精力进行深入的分析和解释；4.可以探究和解释看似习以为常、容易忽视的现象	来源于欧洲EDMUND HUAAERL首先提出的哲学理论，广泛应用于哲学、心理学、教育学、护理学等领域，其中在护理学中常用"Colaizzi现象学研究资料分析7步法"^[25]
主题分析（TA）^[21]	用于在数据集中搜索、识别、分析和报告重复信息，选择代码以构建主题的方法，是定性研究中最常使用的一种方法	（1）熟悉数据；（2）初步编码；（3）寻找主题；（4）检查主题；（5）定义和命名主题；（6）撰写报告	1.适用于初学者；2.灵活性强，解决问题种类多，可以分析大量信息，适用于多种理论框架	1.容易出现不一致或不恰当的术语；2.过于灵活也导致使用过程中容易出现失误和偏颇	学科来源多元，主要应用于社会科学、心理学、医学等领域，还应用于新闻媒体研究中。由这种方法进一步发展出了主题综合方法^[26，27]
扎根理论（GT）^[22]	强调经验证据，通过建构主义，以资料为基础按照严格步骤在不断比较的过程中进行分析，为数据做出解释，从而建立理论或模型的方法	迭代、动态地进行以下步骤：（1）开放性编码：阅读和重读收集数据，分为可理解的概念片段并贴上标签；（2）轴向编码：找出各个编码之间的关系，组合成更高层次分类；（3）选择性编码：围绕核心类别将理论整合成一个凝练且全面的理论；（4）提出理论；（5）验证和修正	1.适用于多种背景、研究目的和理论；2.适用于社会建构经验；3.不拘泥于已成型的理论，并可产生强大的概念和理论，对文献空白的领域具有较大价值；4.可整合定性和定量资料与数据；5.有明确和结构化的分析流程和指南	1.结构和步骤复杂，涉及多次资料审查，耗费时间；2.所需数据量大；3.需要一定定性方法经验技巧；4.研究者需摒弃主观偏见	由两位社会学者BARNEY GLASER与ANSELM STRAUSS于1967年《The Discovery of Grounded Theory》中首次提出，最初即在医学与社会学交叉领域中应用
话语分析（DA）^[20]	具体研究人们如何通过关于某个问题的一系列陈述和表达，即真实的话语活动交换意义的方法，属于语言学范畴。国内话语分析的书面语料占比多于口头语料	（1）数据排序；（2）初步读取与理解；（3）分析：依次进行话语识别和主题识别，进而寻找二者间的联系；（4）解释和理论化	在口头即兴话语分析和书面话语分析上进展深入	没有标准化的系统研究方法，缺乏自成一体的理论体系	20世纪60~70年代由法国哲学家和社会学家MICHEL FOUCAULT提出，主要应用于语言学、社会学、心理学领域，广泛存在于新闻媒体研究、文化研究
文本分析（TeA）^[23]	主要通过对文本本身的文字、符号、结构和语境等方面的信息进行分析、鉴别和归纳，并在此基础上进行文本深层含义推断的分析方法	（1）预处理，优化数据；（2）提取特征，常用方法包括词袋（bag of words）和词向量（word vectors）；（3）分析：可以借用机器学习、统计等方法分析寻找主题；（4）解释和展示	1.结合医学领域可实现快速文献、疾病风险预测和筛查诊断等信息的挖掘与提取；2.可用以分析政策、评价等文本信息；3.引入文本分析方法可对文本、专家意见等叙述性知识进行综述，形成临床证据^[1]；4.可用于定性或定量研究	1.具有一定主观性；2.难以实现文本信息由非结构到结构化的转换	始于20世纪60年代计算机语言学和信息检索，广泛应用于计算机科学、社会科学、医学、政策科学领域
个案研究（CA）^[24]	在一定自然背景下深入地探索一个事件或现象，用于深入、多方面理解现实生活中的复杂问题，医学领域中包括病例报告、病例系列等	（1）分析资料，寻找模式、相互关系和关键主题；（2）归档和编码；（3）应用理论	1.对某个事件或现象及其背景产生深入、全面的认知和理解；2.医学领域中病例报告可用于报告首次发现的某种疾病或特殊、罕见疾病	1.搜集足够数据量和时间长度常相互矛盾，同时影响研究质量；2.可转移性低	源于社会学和心理学领域，目前还应用于管理学、医学等领域