英国翰思教育在之前的blog中分析了一些semi-structured interview的优缺点。在留学生dissertation写作研究中，interview也是一种比较常见的数据收集方式。然而，不同的研究需要的数据不同。虽然semi-structured interview并非最适合留学生的dissertation的数据收集方式，但是在一些研究中，semi-structured interview是比较实用的收集方式。因此，基于semi-structured interview的优缺点，学生可以决定是否采用semi-structured interview。
在决定了这一数据收集方式之后，学生需要设计问题，确定样本人群，以及自己如何与样本人群沟通。一般来说，因为网络沟通的局限性，通过网络做的semi-structured interview较难展开提问并收集到一些开放式问题的答案。例如在一些问题中，研究者可能会提问，how do you think about…？而受访者可能给出的答案是，I have no idea. 在网络沟通中，如email或者online research link, 研究者可能很难提出后续的相关问题。因此在设计数据收集方式时，研究者需要考虑每种数据收集渠道的优缺点，从而选择最合适的渠道和设计方案。
在semi-structured interview的数据收集过程中，需要注意到几个要点，包括受众，数据收集渠道和研究主题。在设计数据收集方案时考虑好这些因素，才能保证数据收集过程顺利进行。否则数据收集过程要么变得无效，要么就是需要拉长时间。一般来说，如果无法保证做到线下收集或者直接和受访者沟通，那么semi-structured interview不是一个很好的选择。如果一定要通过网络收集，就需要考虑是否结合questionnaire的问题设计或者structured interview的设计，以便能更有效地收集数据。
而在semi-structured interview数据分析这部分，研究者需要考虑对收集到的数据做好相关的coding和theme。Semi-structured interview收集到的数据都是qualitative data，因此在分析时，需要对这些qualitative data进行分类总结。一般来说，研究者需要将这些数据先做一个总体的浏览。在浏览之后，可以讲每个受访者回答中的大概意思总结出来。尽管有些受访者回答的词语不同，但是他们表达的大概意思是相同的。因此在做这类数据的分析时，研究者需要将他们的回答做coding，总结出大致的意思。然后再对不同的回答做一个theme concluding。
例如，有些回答的大致意思都是不关心该问题的。那么这些答案可以大致归如到一类中。而其他的回答，大致的意思都是需要某些外在或者内在的因素之类的，也可以归为一类。在semi-structured interview的数据分析中，coding和theme非常重要。因此研究者需要对受访者给出的答案进行解读。从而总结出不同受访者回答中的主题，并通过总结主题等得出研究问题的答案。
由于受访者给出的答案都是主观的qualitative data，因此研究者在解读回答时需要避免research bias，既个人偏见等因素影响对回答的解读。这个部分需要研究者在coding和theme concluding的过程中不停审视自己的解读。以上便是semi-structured interview数据收集和分析时的要点，希望可以帮助到大家。
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