從模糊到清晰：質化資料整理與分析的四層思考架構
你是否有過這種情況？剛結束在場域中的觀察或訪談，錄音、錄影躺在手機裡，腦海中還殘存一些畫面、幾句話，但卻不知該從哪開始整理。當下好像收穫不少，但一坐下來卻感覺混亂，甚至懷疑自己是否真的從中得到什麼。
這種挫折十分常見，許多人誤以為「把內容打下來」就完成了分析。但實際上，從原始內容到產出洞察，中間還有許多步驟需要慢慢梳理，才能把對話中那些還沒成形的意義慢慢挑出來。
整理的意義是什麼？
旅行中，有些人會即時拍照、記錄限動，捕捉沿途的風景與感受；有些人則選擇在事後寫下心得，將當時的觀察、想法與情緒重新整理。無論是哪種方式，這些紀錄都成為日後回顧的重要依據。反之，如果只是匆匆走過、聽過，卻沒有留下可以回頭查看的素材，那麼這段經歷很容易隨時間淡去，最終只剩下模糊的印象。
進行質化研究，就像踏上一趟拜訪他人世界的小旅行。你可能聽見了受訪者的故事，感受到他們的處境與立場，但如果沒有及時、用心地整理這些第一手經驗，那些原本鮮明的細節與感受就會迅速消散。久而久之，那種「好像有學到什麼」的感覺，也將淪為一種說不清楚的回憶。唯有透過紀錄與整理，這趟小旅行中的所見所感，才能真正累積成有價值的知識與洞察。
把資料整理清楚，有三個明確的好處：首先，資訊會變得清晰、有條理，這不僅有助於自己掌握現況，在對外說明時也更容易讓人理解重點。其次，透過整理，可以比較不同人的談話內容，發現其中重複出現或彼此相異的行為、想法或觀點，這將是後續推理、產生洞察的重要基礎。最後，整理資料能幫助自己與團隊做出更精準的判斷，回應一開始設定要解決或驗證的問題，而不是在龐雜的資訊中迷失方向。
資料處理的四個層次
在 DITL 研究室的實務經驗裡，加上大學時期寫深度報導的訓練，我逐漸發現質化資料可以分成四個層次來處理，每一層都有對應的重點與意義。這四層不見得是固定順序，而更像是一層層的濾網，幫助我們將龐雜、原始的素材，轉化為清晰、有深度的洞察。
❶ 第一層：田野紀錄
田野紀錄是質化研究中最基礎、也是最關鍵的一環。它不只是把對話逐字記錄下來，更是對現場互動的完整觀察與整理，包括說話的內容、當下的情境、參與者的動作與反應，甚至受訪者的情緒與肢體語言。你可以在訪談或觀察的現場即時記錄，也可以在事後回放錄音、錄影時補充細節。這些看似瑣碎的片段，往往正是後續推進分析與產出洞察的關鍵線索。
這個階段有幾個原則可以參考：
- 把與專案目標有關的內容確實記下來：你需要對「什麼是重點」保持敏銳，辨識出那些有呼應專案目標或訪談提問的回應。例如，若你要了解設計方案的實際使用情況，受訪者何時注意到這個方案、如何互動、使用過程中出現了哪些反應，這些都應該仔細記錄。
- 保留說話當下的脈絡與表達方式：不只是記錄受訪者說了什麼，也要保留說話當下的語境與方式。像是比喻、舉例、語氣轉折，甚至沉默與遲疑，都可能是後續分析的重要線索，能幫助你更貼近他們的原始想法與經驗。
- 為後續分析打好基礎：原始資料的整理不是為了馬上得出結論，而是為後續閱讀與分析創造一個可靠的起點。整理得越清楚，就越能幫助團隊成員快速熟悉內容、進行比較，避免資訊重複挖掘或錯過重要訊息。
來看看我們的研究案例。
在以提升「動物認養體驗」為目標的公立動物收容所專案中，我們作為設計師與研究員，設計了一系列設計方案，包含犬隻個性觀察指引、互動方式指引等，協助認養流程更加順暢。當時專案正進入「場域驗證」階段，也就是把這些設計實際帶進收容所，看看在真實情境裡，它們究竟能不能發揮作用。
整體目標是理解認養人如何和現場的人員、環境、設計互動？在整個流程裡，他們有哪些需求或卡關的地方？這些設計是不是有幫上忙，又或者改變了他們對收容所的整體印象？
在其中一場認養人與動物的互動過程中，現場的對話其實不多，主要是認養人、動物與工作人員之間的行為互動比較明顯。也因此，在事後整理這段紀錄時，研究員就需要把當下觀察到的情境加註得更完整：
你也可以特別留意並補充以下這些細節：
- 紀錄受訪者說出來的事實、事件：受訪者提問／人員回答或說明的內容項目、延續時間較長的情況（這些往往反映了受訪者的關注焦點或困擾點）
- 尋找能幫助解讀專案目標的其他線索：設計方案的使用時機（介紹、注意、瀏覽、使用）、受訪者的情緒變化（驚訝、麻煩、煩躁、同情）、受訪者現場細微的行為／注意力切換的時候
這些看似微不足道的細節，往往是後續分析的重要線索。
❷ 第二層：摘要
從長長的原始資料中，提取三到五句話，簡單說清楚「這段到底在講什麼」，就是第二層的工作。
像剛剛那段原始資料，可以整理為這一點摘要：
剛進入互動草皮，前台人員指向【犬隻個性觀察指引】、【犬隻互動方式指引】，建議認養人先閱讀。然而，認養人只簡單瞥了一眼（約3秒），隨即開始詢問前台人員有關狗狗背景的資訊。
所有原始資料都可以轉換成簡潔的幾點摘要：
撰寫摘要時，有以下幾個要點：
❸ 第三層：主題統整
整理出十幾條摘要後，會發現它們有些彼此相關。這時就需要進入第三層，根據主題或專案方向，把這些碎片整理起來。
例如主題是「資訊型方案的擺放建議」，以下摘要可以整理出一則統整：
這層工作透過統整，讓不同受訪者的資料之間產生連結。這時可以使用對比、排序、或歸因的方式，讓資料不再只是分散的句子，而變成一個個主題式的精華。
- 凸顯概念的差異或對比（新手 vs 熟手；基礎知識 vs 進階變化）
- 找出概念相似的地方（同樣基於自己的互動知識）
- 點出核心原因、行為背後的需求（避免因疏忽導致無法認養）
- 適時舉例、稍微解壓縮（如：鄰里飼養接受度、犬隻尾巴表達）
→ 分析的架構會因為你的知識量而改變，建議平時多補充、建立自己的分析資料庫！
❹ 第四層：洞察
這是最高層次的分析，需要提煉出關於專案目標的洞察和核心訊息。好的洞察不只是描述現象，更要能指導後續的設計決策或策略方向。
洞察的呈現會根據專案進程和溝通對象而有不同的顆粒度。對內部團隊，你可能需要詳細的分析邏輯；對客戶或決策者，你可能需要更簡潔有力的結論和建議。
實務執行建議
以一小時的訪談為例：
資源調配策略
如果時間與人手都算充足，或者是質化研究的新手，建議可以一層一層慢慢來。從田野紀錄開始，仔細聽、慢慢記，把每一段談話拆開來看。這樣做雖然花時間，但能避免因為記憶模糊，或自己先入為主的直覺，而錯過了重要的細節。
這個階段，也常有人想用 AI 幫忙。但要提醒的是，AI 能幫你節省工，但不等於能替你做決定。可以讓它幫忙整理、分類、潤飾語句，但真正該思考、該判斷的部分，還是要靠自己一層層走過。
反過來說，如果時間有限、經驗也比較多了，其實不用拘泥於每一步。熟手大多能快速看出哪些內容值得往下延伸，哪些可以略過。這時可以直接記下最有感的摘要或洞察，不必等到分析完再回頭整理。也可以讓 AI 協助轉錄、匯整，重點是要保留原始資料、標記時間點，這樣日後若需要回頭確認，也不至於找不到依據。
關於 AI 工具的使用
現在的 AI 工具確實能大幅提升效率，但再強的技術，也取代不了一個會觀察、能思考的人。
AI 最適合處理的是那些重複性高、結構明確的工作，例如整理逐字稿、初步分類、調整句子邏輯或潤稿。這些交給 AI 可以節省很多時間。但要判斷哪些內容重要、資料代表什麼意義，還是得靠你自己。AI 能幫你加快速度，但沒辦法替你做出選擇。
有些人會請 AI 幫忙轉寫不同風格的內容，讓同一份資料有更多詮釋方式。這確實是一種應用方式。但如果只是照抄貼上，難以真正內化成自己的觀點。分析過程中，你仍需要建立自己的思考習慣，透過刻意練習、參考優秀案例、從錯誤中學習，才能漸漸掌握分析的重點。
還有一點同樣重要：要練習分辨內容的品質。AI 生成的文字，有時會冗長、繞圈，或者看起來有邏輯，實際上空洞無物。這些問題，新手不一定看得出來，但有經驗的人一眼就能分辨，你到底有沒有自己思考過，還是只是依賴工具。
最後，你的表達反映你的理解。每一個詞、每一句話的選擇，都是你如何看待問題、整理資訊的結果。工具可以幫你走得快，但能不能看得深、想得清楚，還是要靠你自己。
結語
質化研究的資料整理與分析，不只是技術操作，更需要時間與細心。要從一段段跳躍、零碎的對話中整理出有結構、能夠支持判斷的觀察，靠的不是靈感，而是反覆練習與紮實的方法。它需要你持續觀察細節，也需要你理解人與情境的多樣性。
就算有經驗，每個專案仍會遇到不同的挑戰。擅長處理某種類型的資料，不代表能套用在所有情境。保持謙虛與彈性，有助於你在不同研究脈絡中找到合適的判斷方式。
每一次訪談與觀察，都是累積經驗的機會；每一份資料的整理，也都是釐清問題的過程。與其要求自己一次到位，更實際的做法是確實記下每次學到的東西，讓下一次能更有效率、更有方向。
當你逐漸熟悉這四個層次的處理方式，就會發現──那些一開始看不出重點的資料，其實都有跡可循。只要願意一步步往下梳理，洞察自然會浮現。