組態視角與定性比較分析方法：圖書情報學實證研究的新道路

池毛毛，杜運周，王偉軍

（1.中國地質大學經濟管理學院，武漢430078；2.東南大學經濟管理學院，南京211189；3.華中師范大學青少年網絡心理與行為教育部重點實驗室，武漢430079）

1 引言

近年來，實證研究作為當前科學研究的主流研究范式在人文社會科學中得到廣泛的傳播和應用[1-2]。作為一個年輕的學科，圖書情報學除了自身特有的研究方法之外（如文獻計量中的引文分析法等）[3]，也廣泛地吸收和接納實證研究方法，開展圖書情報學的相關課題研究[4-12]。當前，圖書情報學主要采用實證研究中的定性研究方法、定量研究方法以及定性和定量相融合的混合方法（如文獻計量法）開展科學研究[3,13-14]。

然而，在易變性、不確定性、復雜性及模糊性（volatility uncertainty complexity ambiguity，VUCA）的時代，涌現許多嶄新的圖書情報學現象與問題。盡管圖書情報學的研究對象“信息-系統-人”不變，但是形式與內容日益復雜且多樣，現有研究視角與實證研究方法捉襟見肘。傳統實證研究方法基于還原論思想，難以達到對復雜現象的客觀認識與全局了解[15]。因此，亟需發現新視角與新方法融入圖書情報學的研究中。為順應管理研究范式從權變邏輯到系統邏輯的轉移，組態視角（configuration，又稱構型視角、構架視角）應運而生[16-18]。該視角是用一種全局角度來解決多維度、多變量的復雜問題[19-21]。組態視角基于整體與系統的分析邏輯，從配方組態的角度來分析結果的原因，該視角將前因條件看成產生某種結果的潛在合作者，而非解釋結果變異的競爭對手[20]。由于傳統統計分析方法的局限性，組態視角的實證研究一度發展滯后。直至20世紀80年代，社會學家查爾斯?拉金（C.C.Ragin）首先發展了定性比較分析方法（qualitative compara‐tive analysis，QCA）[22]，其本人也因此獲得了拉扎斯菲爾德獎（Paul F Lazarsfeld Award）①該獎設立于1986年，旨在獎勵在社會科學研究方法領域做出卓越貢獻的學者，詳見網址https://www.asanet.org/asa-communities/sec‐tions/sites/methodology/past-award-winners。QCA解決了組態視角的實證研究難題，該方法在政治學、社會學、管理學、新聞傳播等領域得到了快速推廣[16,23-26]。

因此，本文在對現有圖書情報領域主流實證研究方法進行總結的基礎上，引入圖書情報學實證研究的新道路——組態視角與QCA。本文首先介紹了組態視角與QCA基本原理、QCA分析流程，并結合圖書情報學的研究問題介紹QCA的具體應用。最后，本文還對QCA應用于圖書情報學的五大研究機會進行展望，以引發更多研究者的關注與參與。

2 圖書情報學主流實證研究方法的應用現狀

繼承圖書情報學者對于相關研究方法的前期成果[14,27-28]，本文對近三年（2017—2019年）圖書情報學的“實證研究論文”進行檢索和總結②“實證研究”是指從大量的經驗事實中通過科學的歸納，或通過科學的邏輯演繹方法推導出具有普遍意義的結論或規律，再將這些結論或規律放置到現實中進行檢驗的方法［28］。，檢索的期刊包括《中國圖書館學報》《情報學報》、Library & Information Science Research、Journal of Documentation、Journal of Information Science、Information Processing & Management、Journal of the Association for Information Science and Technology和Journal of Informetrics，一共8本圖書情報學國內外主流期刊③中文2本期刊沿用張力等［31］的選擇，英文6本期刊為原教育部學科評估圖書情報與檔案管理學科的英文A刊。。具體文獻檢索和整理過程如下：6名圖書情報專業碩士，2人一組瀏覽在上述期刊所發表的實證研究論文（2人相互交叉檢查）并標識相應的標簽，所有學生統一接受實證研究范式的訓練。由于聚焦的是傳統實證研究方法（包括實驗法、統計分析、問卷調研、實地調研和田野調查等[13,27]），文獻計量法雖屬于定量和定性相結合的實證研究，但沒有列入此次統計[14]。最終的統計結果顯示，中文期刊一共343篇（占比63.40%），英文期刊一共1264篇（占比86.81%）。綜合前人對實證研究論文的分類方法[3,14,27]，本文對這些實證研究文獻從定性研究方法與定量研究方法兩個方面進行總結④對于使用混合方法的文獻，取決于何種方法占主導，如果某一種方法占主導（如定性研究方法），則把此類文獻歸為定性研究方法。。

（1）定性研究方法的應用現狀。當前圖書情報學主要的定性研究方法是基于扎根理論的田野調查、實地調研和內容分析方法等。中文期刊方面：近三年《中國圖書館學報》和《情報學報》的定性研究方法的發文量占所有實證研究文獻的7.87%，其中《情報學報》的比例略低。英文期刊方面：近三年定性研究方法的發文量占所有實證研究文獻的20.89%，其中Journal of Documentation中定性研究方法最高，占該刊所有實證研究文獻的69.38%。定性研究方法主要基于過程理論，聚焦在機制或機理的探索和解釋，主要研究內容包括知識管理、網絡與信息行為及信息社會等。例如，閆慧[5]基于我國農村的大范圍田野調查，采用內容分析法探討農村社會網絡如何消減數字化貧困；Jeng等[29]基于Re‐searchGate問答社區收集的1128條評論進行定性內容分析，探索科學家是如何進行信息和資源的交換，并分析在三個不同學科目錄下（包括圖書情報學、藝術史和天體物理學）的差異。

（2）定量研究方法的應用現狀。當前，圖書情報學主要的定量研究方法包括二手數據統計分析、問卷調查法和實驗法等。近年來，學者們也引入了一些新的定量研究方法，如經濟計量法、定性比較分析方法等。中文期刊方面：《中國圖書館學報》和《情報學報》近三年定量研究方法的發文量占所有實證研究文獻的92.12%，其中二手數據統計分析（如在線評論數據）和問卷調查法的文獻占定量研究方法文獻的絕大部分，是最熱門的實證研究方法。英文期刊方面：近三年定量研究方法的發文量占所有實證研究文獻的79.11%。定量研究方法主要是基于現有理論開發概念模型，通過實際數據（二手數據或問卷數據）來驗證概念模型，發展現有理論，主要的研究內容包括信息技術的發展與創新、社交媒體中的知識管理、網絡用戶與信息行為等。例如，耿瑞利等[30]通過調查問卷法采集中國、美國和印度三國的530份數據，以檢驗不同文化視域下社交網絡用戶知識共享行為動機模型。Zhang等[12]通過采集在線健康社區的二手數據（相關主題、回復的文本數據和數字數據），實證檢驗了基于雙加工理論的在線醫生知識采納模型。

綜上所述，當前圖書情報學領域的研究方法應用存在如下特點：①定性研究方法為主的文獻主要基于訪談和田野調查，以開發新理論為主，但案例單一，結論可復制性和推廣性較弱；②定量研究為主的文獻主要基于二手數據統計分析和問卷調查法，分析技術包括結構方程建模和回歸分析，文獻以檢驗理論為主，強調模型理論的一般性和推廣性，缺乏對實際案例的對話和討論；③中外實證文獻對比方面，先前研究發現國內非實證研究的論文比率高出國外20倍[31]。本文的結果顯示，相比中文期刊，國外期刊的數據收集方法多樣，實證研究方法占比相對較高，但國內圖書情報學頂級期刊與國外主流期刊在研究方法方面的差距已經在逐步縮小。另外，相比國外期刊，定量研究方法在國內圖書情報學頂級期刊占比非常高（92.12%）；④目前也有少量其他實證研究方法（如QCA）在圖書情報領域的滲入[9]，但還屬于初步應用階段，研究過程還需要規范和統一，以促進該方法的進一步推廣和應用。QCA結合了定性與定量分析兩種方法的優勢[20,32]，彌補了方法論上二分法的不足。因此，本文有必要進一步對組態視角與定性比較分析方法進行介紹，以補充現有定性研究方法和定量研究方法，促進圖書情報學在方法論上進一步融入國際學術范式。

3 一條新道路：組態視角與定性比較分析

在社會科學研究方法體系中，存在著定量研究方法與定性研究方法的分野[3]。定量研究方法，主要基于傳統統計方法，建立在大樣本基礎上，關注對普遍問題的解釋，并開展變量層次“平均模式”的研究。該方法強調研究過程的客觀性和科學性，以及研究結論的可重復性和普適性[3,31,33]。定性研究方法本質上也屬于實證研究方法，該方法聚焦在特定“點”上，并進行深入詮釋，重視個案研究并深入闡釋個案對象，突出研究者自身在研究過程中的作用[3,34]。在研究范式方面，傳統定量研究方法遵循提出問題、理論構建和假設提出，以及大樣本回歸等“相關技術”基礎上的方法驗證假設的路徑；定性研究一般不提出假設，而是通過案例和訪談，不斷地修正和提煉理論，最終實現理論飽和。總體來說，組態視角的定性比較分析方法超越了傳統“二分化”定量和定性的分析方法，基于集合論的歸納和推演方法進行分析，是對傳統定量研究方法和定性研究方法的有機結合，是超越定量和定性的新道路[19,32]。

傳統定量研究關注單個變量的“凈影響”，通過回歸和研究設計，排除干擾因素，提煉出單個變量的“凈效應”影響，并關心單個變量的統計顯著性（即p值）[35]。組態視角則關注到變量影響的復雜性和多樣性，關注案例本身的結果中包括了哪些復雜條件（或配方），這些條件是如何相互組合和共同作用某個結果。查爾斯?拉金[20]主要在四組關系中對比了組態視角和傳統定量研究方法，包括集合關系和相關關系、校準和測量、條件組態和“自變量”、因果復雜性分析與凈效應分析。定性研究方法主要是基于歸納法，雖然可有效描述案例的詳細特征，揭示復雜性、連接性和非對稱性，但是研究過程主觀性較強、科學性較弱，研究結論也難以進一步推廣。表1從研究模式、因果性質和研究目的等方面[9]重點比較了定性比較分析方法、定量研究方法和定性研究方法。

在20世紀80年代，為了進行組態視角的實證研究，社會學家查爾斯·拉金[22]首創了定性比較分析方法。查爾斯·拉金早期的學術訓練還是傳統的定量方法，但是定量方法的局限性令其日益失望[36]。QCA綜合了傳統定量研究方法和定性研究方法的優點，被稱為是一種真正的混合方法。QCA聚焦案例的剖析，但在編碼和運算環節，融入了大量的量化方法，分析過程具有透明性和可重復性[19]。同時，QCA也具備研究方法和分析技術的雙重屬性。在研究方法屬性上，QCA基于布爾運算和集合論思想進行跨案例的比較分析，是超越了傳統定量和定性方法的新方法，其能夠有效彌補基于統計回歸分析的定量研究的一些局限（如一定程度上避免了多個自變量的自相關和多重共線性的負面作用），并能夠科學化和規范化傳統的定性研究方法[19]。在研究技術屬性上，目前QCA已經開發出了較為成熟的四種分析技術[19]，包括：基于清晰集的csQCA（crisp sets QCA）、基于多值集的mvQCA（multi-value QCA）、基于模糊集的fsQCA（fuzzy sets QCA）和時序定性比較分析TQCA（temporal QCA）。其中，csQCA適用于原因和結果條件變量能夠清晰地進行二元劃分，變量能被清晰地編碼為0或1；mvQCA適用于變量類別不只是0或1，需要賦值為0、1、2、3等多類別的情況；fsQCA適用于前因和結果變量不能都清晰地被劃分為0或1，還需要考慮處于0～1間 的 狀 態，這 被 稱 為 隸 屬 度（membership score）。fsQCA方法能夠對每個變量進行校準，產生模糊集隸屬度建立真值表；TQCA技術則考慮到時間維度對于結果的重要影響[37-38]，可以用來分析對原因發生時序頗為敏感的案例（與關注因果鏈條的共存分析類似），并用“＜”來標記每個條件變量的出現順序[39]，如“A,B,C＜D,E＜F”，即表示條件A、B、C先發生，之后是條件D、E，最后是條件F①近年來，關于時間和動態QCA的方法開發不斷取得進展，涉及的內容很多，本文不做詳細介紹。。

一方面，QCA作為一種研究視角和方法，基于QCA的研究論文實證研究過程如下：①提出多因誘致的研究問題，并結合理論和實踐提煉前因條件。傳統的實證研究通常是基于單一理論視角分析變量間關系，QCA研究中分析多種因素的組態效應，因此為有效整合多個理論視角的前因條件進行組態分析提供了可能；②數據采集，形成原始數據案例；③基于布爾邏輯和集合論的數據編碼、分析和展現（QCA作為一種分析技術，csQCA、fsQCA、mvQ‐CA和TQCA的比較和選擇）；④重返案例，結合實際案例解讀組態結果，進一步討論研究貢獻和意義。

表1 定性比較分析方法與定量研究方法、定性研究方法的比較

另一方面，QCA還作為一種分析技術，本研究以經常使用的fsQCA為例，介紹該技術的具體分析流程，具體分為五個步驟。

（1）校準數據：將與每個前因條件和結果條件相對應的原始數據轉換為模糊隸屬度。為此，經常采用直接方法校準，即設置三個錨點（完全隸屬，交叉點和完全不隸屬），產生研究對象（即案例）在每個因素（即條件集合）中的隸屬度。

（2）得到真值表：本部分將創建真值表，并確定與每個條件相對應的案例。真值表顯示所有可能的因果條件（2k，其中k是因果條件的數量）的組合。通常有以下三個標準檢查組合是否與結果相關：頻數（frequency）、原始一致性（raw consistency）和不一致的減少率（proportional reduction in inconsis‐tency，PRI）。其中，頻數需要根據總的樣本及其在組態間的分布，選擇組態案例頻數的臨界值（1是最小臨界值）。一個基本的經驗是選擇頻數后應該至少保留75%的觀察案例。原始一致性是充分條件子集合關系一致性：Consistency(Xi≤Yi)=∑[min(Xi,Yi)]/∑(Xi)，當所有的Xi均小于或等于相對應的Yi值時，一致性分數為1.00；當只有少數Xi略微超過Yi，一致性接近1.00。建議一致性閾值為0.80。值得注意的是，模糊集分析中一致性評估的證據基礎要比清晰集和多值分析中大（所有案例均被使用）[40]。不一致的減少率本質上是一致性度量的補充 方法，PRI=[∑min(X,Y)-∑min(X,Y,～Y)]/[∑X-∑min(X,Y,～Y)]，PRI進一步減弱案例同時屬于結果及其余集（即Y和～Y）的邏輯矛盾，該值建議閾值為0.70以上，0.75以上則更理想[40]。

（3）測試必要條件：將對各個條件變量是否為結果變量的必要條件進行檢驗。基于集合的性質，fsQCA允許人們識別結果的必要條件和充分條件。具體地說，如果一個條件集合是結果集合的超集，那么該條件是結果的必要條件之一。通常采用必要條件子集合關系一致性：Consistency(Yi≤Xi)=∑[min(Xi,Yi)]/∑(Yi)，該值建議閾值為0.9以上[40]。

（4）條件組態充分性分析，得出描述結果條件的前因條件組態。本部分將應用真值表算法在Quine-McCluskey算法和反事實分析的基礎上，將大量的組合減少為更小的原因條件組態。fsQCA依賴于布爾代數，該代數允許對所有理論上可能的組合進行邏輯簡化。fsQCA還使用反事實分析來克服缺乏實證實例的局限性。該反事實分析允許人們區分“容易”和“困難”反事實。這種真值表算法產生了三種充分解：第一種不使用反事實的復雜解；第二種只使用“簡單”反事實的中間解；第三種同時使用“簡單”和“困難”反事實的簡約解。通過“反事實”分析簡化組態產生簡約解和中間解（后者包含前者）并區分核心條件和邊緣條件。模型的總體一致性（overall consistency）可以解釋所有解總的一致性。通常建議一致性至少為0.80[19]。如果達到一致性標準的組態條件是充分的，那么可計算充分條件子集合關系覆蓋度：Coverage(Xi≤Yi)=∑[min(Xi,Yi)]/∑(Yi)。此外，對于產生的組態解，一般建議進行命名，以便于進一步發展理論以及后面重返案例進行討論。

（5）結果的穩健性分析。同其他實證研究一樣，QCA分析的結果也可以進行穩健性檢驗，主要包括兩個方面的檢驗：參數設定和模型設定[16]。其中，參數設定的穩健性檢驗包括調整校準閾值、改變案例頻數和一致性門檻值等方法。模型設定的穩健性檢驗則包括了增加與結果相關的原因條件、整合QCA和其他實證研究方法等。

具備研究方法和分析技術的雙重屬性的QCA應用流程如圖1所示。

圖1 QCA應用流程圖

4 組態視角與定性比較分析在圖書情報學的應用案例

近年，雖然已有部分國內外圖書情報學雜志（如Information Processing & Management等）發表少量定性比較分析的實證研究論文[9,41]，但該方法在圖書情報學還處于萌芽和推廣階段。基于多維誘因驅動的高校圖書館數字化轉型路徑的探索性研究，本部分針對QCA在圖書情報學領域的應用策略進行深入闡釋，這對于QCA在圖書情報學中的早期應用意義重大，可以促進組態視角與QCA的進一步良性傳播和正確應用，也可以提升對圖書情報學研究現象因果復雜性的科學認識與整體解釋。本文將從案例背景和問題分析、提煉前因條件、數據采集和QCA分析、結果解讀和方法評價等部分展開介紹。

（1）案例背景和問題分析。數字化轉型是指在數字技術基礎上驅動和構建的變革與轉型，是近年的全球大趨勢[42]。數字化轉型被定義為向大數據、商業分析、云計算、移動性和社交媒體平臺的組織轉變[43]。不僅企業要轉型，圖書館同樣也需要轉型，才能適應數字化時代的發展。2018年國際圖聯科倫坡年會提出了“圖書館轉型，社會轉型”的主題[42]。數字化轉型已經成為現代圖書館發展的必然趨勢和業務要求。在這種數字化轉型的社會浪潮中，傳統圖書館如何成功實現數字化轉型以更好地履行圖書館職能成為了研究的重點和熱點[44-45]。然而，影響組織（包括圖書館）數字化轉型的前因要素非常復雜[46]，傳統定量研究方法和定性研究方法難以解讀數字化轉型前因組合的這種復雜作用機制。在這種現實背景下，本文選擇高校圖書館作為研究對象，采用fsQCA方法探索多維誘因驅動的圖書館數字化轉型路徑①定量研究方法主要基于回歸分析，并對大樣本和變量的“平均作用”具有比較強的解釋力度，但是對于中小規模樣本（如本例中的高校圖書館數字化轉型的案例數以中小規模為主），QCA具有一定優勢體現在：①QCA關注于某一結果產生的充分條件和必要條件，不會受到多個前因變量的自相關和多重共線性的負面作用；②對于中小規模的樣本數，QCA能夠有效地分析導致結果的原因條件組合。，以更好的服務高校師生和學科建設。

（2）提煉前因條件。由于影響高校圖書館的數字化轉型存在多維復雜誘因，本文結合組織數字化轉型的實現條件[46]，從數字化轉型的軟硬件基礎（包括信息、系統和人等維度）、組織數字化戰略、內外部環境特征來構建分析框架。其中，①定量研究方法主要基于回歸分析，并對大樣本和變量的“平均作用”具有比較強的解釋力度，但是對于中小規模樣本（如本例中的高校圖書館數字化轉型的案例數以中小規模為主），QCA具有一定優勢體現在：①QCA關注于某一結果產生的充分條件和必要條件，不會受到多個前因變量的自相關和多重共線性的負面作用；②對于中小規模的樣本數，QCA能夠有效地分析導致結果的原因條件組合。系統主要指數字化技術應用水平（digital technology，DT）[47]，包括虛擬化系統（云計算）、移動系統（如物聯網、智能手機）和嵌入式分析系統（大數據技術）；②信息即信息數字化（digital information，DI）是指資源數字化和共享程度[42]，包括電子資源購置（數據集獲取）和紙質資源數字化（數據共享）；③人主要是指人員的素養和技能（digital human resources，DH）[42]，包括館員數字化技能培訓和師生信息素養培訓；④組織數字化戰略是指高校圖書館的數字化戰略（digital strategy，DS）[42]，包括開放獲取、開放數據和開放科學；⑤內外部環境特征包括圖書館內部環境（internal context，IC）（包括年度運行經費、工作人員總數和館舍總面積等）和圖書館外部環境（external context，EX）（如高校層次（雙一流高校））等。

（3）數據采集和QCA分析。關于原因條件和結果的數據，本文綜合采用問卷調查和檔案數據對高校圖書館的相關數據進行采集。QCA可以處理中小樣本的數據，能有效處理小樣本案例分析（如10～20）。對收集來的數據，采用fsQCA進行分析，具體流程包括：數據校準、測試必要條件和條件組態充分性分析。最終，得到高校圖書館數字化轉型的原因組態，如表2和表3所示。注意，該表和圖并不是根據真實數據計算出來的，本文采用標準符號匯報結果并解讀這些結果[40,48]。

（4）結果解讀。基于QCA的結果（表2和表3），本文發現了高校圖書館數字化轉型的領先型路徑（包括3個組態，即F1、F2和F3）和高校圖書館數字化轉型的追趕型路徑（包括2個組態，即L1和L2）。根據表3結果顯示，高校圖書館數字化轉型的領先型路徑包括3種組態：①在缺失高校圖書館的數字化戰略（DS）的情況下，具有核心條件數字化技術應用水平（DT）、人員素養和技能（DH）和良好的圖書館內部環境（IC），同時具有邊緣條件信息數字化（DI），將能實現領先型數字化轉型；②在良好的圖書館內部環境（IC）和外部環境（EX）的環境下，同時具有核心條件圖書館的數字化戰略（DS）、邊緣條件信息數字化（DI）的高校圖書館，能夠實現領先型數字化轉型；③在非良好的圖書館外部環境（EX）下，同時具有核心條件數字化技術應用水平（DT）、人員素養和技能（DH）、和良好內部環境（IC）的高校圖書館，也能夠實現領先型數字化轉型。有研究者可能還關注因果的非對稱性問題，如本例中，研究者可能還關注落后型或追趕型圖書館的組態，這時只需要對領先型高校圖書館的案例進行非運算（negation）再重新運算[48]。表3中的追趕型路徑表明，對于高校圖書館數字化轉型的追趕型路徑包括兩種組態：第一種，缺乏核心條件信息數字化（DI）和邊緣條件圖書館內部環境（IC），即使存在核心條件數字化技術應用水平（DT），也只能歸屬于追趕型數字化轉型；第二種，缺乏核心條件圖書館的數字化戰略（DS），并缺乏邊緣條件圖書館外部環境（EX）和人員素養和技能（DH），即使存在數字化技術應用水平（DT），同樣也只能歸屬于追趕型數字化轉型。同時，表3也顯示一致性達到建議閾值（大于0.80）。以上計算過程可通過fs/QCA軟件、R和Stata的相關軟件包計算①相關軟件和軟件包參加http://compasss.org/software/，該網站是分享定性比較分析法應用成果的學術社區。。

表2 高校圖書館數字化轉型的組態條件

表3 高校圖書館數字化轉型的領先型路徑和追趕型路徑

（5）方法評價。針對上述fsQCA在圖書情報學的應用實例，可以發現QCA分析的優勢，即有利于解釋高校圖書館軟硬件基礎（包括信息、系統、人等維度）、高校圖書館數字化戰略、高校圖書館內外部環境等多維誘因，促成高校圖書館數字化轉型的領先型路徑和追趕型路徑的復雜因果路徑。聚類分析方法雖然可以找到產生結果的不同類型，但是QCA可以揭開不同類型或路徑的具體差異，進而解釋在相同類型或路徑中，不同要素之間是如何相互作用并影響結果的產生，描述每個要素在不同類型或路徑中的角色。因此，QCA能夠解釋在不同組態中促成高校圖書館數字化轉型的領先型路徑和追趕型路徑中各種原因要素的復雜動態作用過程。最后，本文通過比較不同組態條件的異同點，能夠提煉出高校圖書館軟硬件基礎、高校圖書館數字化戰略和高校圖書館內外部環境在形成高校圖書館數字化轉型的領先型路徑和追趕型路徑中的多重角色。

5 組態視角與定性比較分析在圖書情報學的研究機會

長期以來，中國的圖書情報研究是以理論思辨的方法為主，非實證研究的論文比率高出國外近20倍[31]。雖然近年國內研究借鑒國外的研究方法，規范并遵循科學方法論的實證研究方法在中國的圖書情報學研究得到確立和一定普及，但還存在一定的差距。作為一種新的研究視角和方法論，將組態視角與QCA引入圖書情報學，將有利于拓展現有的研究視角和方法論體系。具體來看，組態視角與QCA在如下5個方面對于圖書情報學具有極大的研究機會。

（1）為圖書情報學領域實現廣義二重證據法提供了一種可行的路徑。廣義二重證據法即突出整合定性研究方法與定量研究方法并統合實證檢驗與理論推演[3]。廣義二重證據法有利于增強圖書情報學作為一門經驗科學的規范性和科學性。QCA是基于集合論的一種歸納和推演的方式，測量變量更加復雜和多樣，關注案例本身的復雜結構中蘊含了哪些原因條件，這些原因條件之間又是如何相互組合，并共同導致某個特定結果。不同于定性研究，QCA可以同時處理多個案例（如大于10個），針對的不是單個案例，而是有著相近結構化特征的案例集群，涉及的案例是多樣本。整個定性比較分析過程也是相對透明的、可重復的。QCA在案例編碼、計算中還采用了量化研究的邏輯、嚴格和規范的程序進行數據采集、編碼和運算，從而QCA具備近年來圖書情報學所倡導的混合研究方法的基本特質[14]。因此，有著研究方法和分析技術雙重屬性的QCA吸取定性研究和定量研究各自的優點，能夠有效促進廣義二重證據法在圖書情報學領域的應用。

（2）為解讀日益復雜的圖書情報學現象和對象提供了新的研究機會。隨著數字化技術的日新月異，人、信息和系統的融合和交互越來越深入和復雜，圖書情報領域存在著大量的多重誘因導致（多重并發因果）的復雜現象和問題。這些現象和問題具有復雜性，且難以解釋，其主要根源不是因為有大量影響圖書情報現象和問題發生的變量或因素（這也可能是原因之一），而是由于存在大量與原因相關的變量或因素進行組合，并以若干方式或模式導致特定的結果發生[22]。例如，有文獻從性別、學歷、戶籍、健康狀況和健康信息關注度等5個因素探索網絡社區健康信息搜尋行為的原因，探究了這5個因素組合是如何影響信息搜尋行為的結果[41]。針對在線旅游評論數據，學者分別探索并比較了實用價值和享樂價值評論的組態條件，其中前因條件包括了朋友數量、評論數量、自我批量、評論得分、評論長度、圖片數量、分析思維、影響力、真實性和情緒語調等10個要素。該研究分析了這10個要素組合是如何產生實用價值和享樂價值評論[9]。傳統聚焦凈效應的定量研究方法很難解釋這種多重誘因的相互作用機制，而定性研究方法雖然能夠深入的對案例進行闡釋，但結果具有較強的主觀性，而且結論不易推廣。不同于傳統實證研究方法，QCA的分析邏輯是面對“多重并發因果”的多個同類案例，在導致案例結果發生的諸多復雜條件或因素中，探索存在哪些條件或因素的組合，這些條件或因素的組合又是如何導致案例結果，并進一步分析哪一類條件或因素組合的作用更大。

QCA作為分析和解讀復雜并難以解釋的圖書情報學現象的有利方法和技術，其重心不是單個條件變量如何導致了結果的發生，其更聚焦于多個不同的條件變量是如何以“組合”的形式導致最終結果的發生。作為分析因果復雜性的有用工具，QCA可以分析復雜的“INUS”條件，即原因條件是因果配方的不充分且必要條件（insufficient but neces‐sary，IN），而因果配方本身不是必要但是充分的條件（unnecessary but sufficient，US）[19]。QCA的 優勢之一，是可以用于評估非常復雜的組態原因（INUS）。例如，針對復雜的多場景推薦問題，畢達天等[49]基于聚類方法對不同場景的移動圖書館用戶畫像進行分類與場景推薦。正如第4節的案例所述，QCA可以補充聚類方法，能進一步打開該過程的“黑匣子”，并闡釋在不同場景中影響移動圖書館用戶畫像結果的要素條件組合和復雜作用機制。

（3）為圖書情報領域開展多層次研究提供了新的視角與研究機會。由于圖書情報領域許多研究對象和內容具有多層次性，如個體、團隊、組織和地域等。在圖書情報領域的個體行為研究中越來越多地出現了多層（跨層）研究文獻[12,50-52]。例如，文獻采用多層回歸技術（hierarchical linear modeling，HLM）分析51個維基百科團隊的166個體，從跨層次的角度分析知識貢獻行為的前因[8]。然而，該方法主要還是基于傳統的回歸思想，強調了下層嵌套于上層，并利用了不同層次作用的可拆解性，因此，該方法依舊囿于還原性思維。另外，雖然現在驗證前因變量跨越多個層級（目前最高HLM可以分析到4層），但數據量要求較高，而且結果變量只能是最底層，該方法還不能檢測較低層次的前因變量對于較高層次的結果變量的影響[2]。這些局限性限制了HLM對于復雜現象的解釋。

組態視角與QCA則能幫助圖書情報學者分析更貼切現實，探索不同層次相互作用相互影響下的復雜因果作用路徑，而不僅僅是團隊因素對于個體因素知識貢獻的影響，個體因素同樣也可以影響團隊層的知識創造過程。相較于方差視角關注于凈效應，QCA基于集合理論非常適合多層次的情景應用。傳統的HLM分析技術強調并區分了不同層次（高層和底層）的作用，在QCA分析中不同層次可以相互作用并嵌套在案例中。在現實情景中，不同層級界限可能并不明顯，不同層級之間因素的相互作用和相互影響的情況特別突出。例如，科學家的數據共享/重復使用行為會同時受到機構層和個體層因素的相互影響和作用[50-51]。這種復雜跨層現象和問題正是QCA的優勢，可以通過組態分析，將不同層次視為一種集合屬性，突破層間的嵌套關系，能夠有效處理跨層的復雜現象和問題。

（4）為圖書情報學開展時序研究提供了有效的分析工具。人文社會科學（包括圖書情報學）的實證研究文獻長時間忽視時間因素對于結果的作用和影響，主要是基于橫截面的大樣本或案例分別開展定量研究或定性研究。例如，現有定量研究主要通過問卷調查法、二手數據分析（評論文本數據和數字數據等）和實驗法等對多個自變量和因變量的作用展開研究[7,12,53]，而沒有注意到不同自變量發生的時間順序對于因變量（結果）的影響。定性研究主要基于田野調查對訪談文本數據進行扎根理論研究，深入解析案例，并構建相關理論模型（如農村居民數字化脫貧動態模型[54]），但也缺乏考慮前因變量和要素不同的出現順序對于結果的差異性影響的定量分析。

近年來，學者開始將時間順序維度納入到QCA分析中，并發展了以TQCA為代表的時間序列組態分析（如因果鏈分析）的工具[37,39]。該方法考慮了不同條件的發生順序會對結果產生重要影響，以考察前因發生“時間順序”的重要作用。有圖書情報學研究指出事件或要素的發生順序與排列組合對結果的分析產生重要的影響，如通過事理圖譜（event evolution graph）的構建，可以進一步分析不同事件時間維度上的動態演化及其影響（如醫療領域網絡輿情的演化等[55]）。基于TQCA的研究者也可以補充探討圖書情報學中不同事件或因素的發生順序對于結果的影響，即不僅不同要素的組合可能產生不同結果，而且相同要素組合發生排列順序不同也可能有不同的結果。這種時間順序的考慮，能夠較全面地解釋結果發生的復雜前因。例如，在第4節的案例中，高校圖書館的數字化戰略若時間上落后于或領先于圖書館的軟硬件基礎的建設，可能會對高校圖書館數字化轉型的成功產生截然不同的影響。

（5）為圖書情報領域的理論創新提供了新的研究機會。將QCA引入圖書情報領域，有助于豐富和補充此前圖書情報學領域定性案例研究（田野調查）的思路。傳統定性案例研究通常被認為是發展理論、實現理論創新的有效方法。例如，閆慧等[54]基于中國三個縣的農村數字化貧困田野研究，利用扎根理論總結出了中國農村居民數字化貧困的常見歸因類型，建立“農村居民數字化脫貧動態模型”。通過定性案例和田野調查能夠促進新理論的形成，但該方法不能處理過多案例數，受限于個案的特殊性和研究者的主觀性，結論模式單一且推廣性較弱。

基于組態視角與QCA不僅可以開發新理論，而且可以推導出多重解釋路徑，并建立多個模型。這將增強對現有理論的解釋。除了能夠驗證已有文獻發現的常規因素或條件組合外，QCA還能夠發現一些突破常識認知的偶然和非常態（即“黑天鵝”現象）的因素，這些因素的發現是實現理論創新的重要前提。在組態條件分析結果的基礎上，研究者可以深挖這些“黑天鵝”現象，從而找到能夠解釋這些現象發生的深層原因。此時，在這種偏離常態的探索中往往可以挖掘出真正的理論創新點。

6 結論

組態視角與QCA結合了定性研究與定量研究兩類傳統實證研究方法的優勢，在一定程度上彌補了其局限性，并提供了開展定性（案例）研究與定量研究的有效工具，為解釋圖書情報學研究中多重誘因等復雜因果關系提供了新的研究視角與分析方法，是圖書情報學實證研究中的新道路。基于組態視角與定性比較分析方法，可以識別出導致同一結果的多種等效的組態路徑，提供了對多重誘因導致的復雜現象的解釋。總體來看，國內圖書情報領域的組態研究與QCA應用還處于起步和萌芽階段，全面的理解和科學應用QCA還需要有興趣的圖書情報學同仁共同推進。在新時代背景下，組態視角與QCA的傳播和應用將為圖書情報學解決復雜因果關系和增強理論創新帶來革命性的貢獻。

致謝感謝華中師范大學信息管理學院潘英增、王一君、方曉印、王儀雯、賀珊、周陽、劉姝君與潘美鈺等同學對相關資料的整理與分析工作。