理論該怎麼用? 從零開始學習選擇與運用的技巧

更新於 2024/06/19發佈於 2024/06/18閱讀時間約 6 分鐘

許多研究人員對理論抱有浪漫的幻想，覺得理論應該是完整、無瑕且詳盡的。他們認為理論建構過程要麼是靈光乍現的時刻，要麼是按部就班的演繹過程。然而，這兩種看法都容易讓人們覺得理論建構遙不可及，或是直接地套用就說自己依循了某個理論，這些都妨礙了我們有效地使用和發展理論。

實際上，我們需要接受理論最初的解釋往往是不完整的，即便理論已經受到認同，隨著時間的推移和研究人員的不斷努力，這些解釋會變得更加豐富和深入。理論就是拿來挑戰及打破的，換句話說，如果一個理論在任何情境條件甚至加入變數的結果都一樣，那麼這樣的研究問題所帶來的價值也會十分有限。

這篇文章旨在介紹不同類型的理論，幫助研究者理解這些理論在研究的應用及其意義。雖然使用的是資訊系統的文獻，但仍然具有概念上的參考價值，畢竟資訊與其他領域的交集依然甚廣。本文將提供使用和考量理論時需要注意的五大要點，以及如何在研究中有效地應用這些理論。閱讀完本文，應該能夠：

一、理論的五大類型及其意義

以下的分類來自 Gregor (2006) 在 MIS Quarterly 的介紹：

目的：描述和分類現象，通常不包含因果關係。

範例：Iivari、Hirschheim 和 Klein (2000-2001) 提出的動態框架，用於分類資訊系統的開發方法和方法論。這些框架旨在幫助比較不同的方法論，指出它們之間的相似性和差異。

意義：分析型理論有助於我們整理和描述某一領域的現象，使我們能夠更好地理解和分類這些現象。這在話題的初步研究階段尤為重要，因為它為後續更深入的研究打下基礎。

目的：解釋現象的原因，回答“為什麼”問題。

範例：Orlikowski 和 Robey (1991) 的理論，結構化理論和實證工作相結合，解釋了 IT 在組織中的後果是如何同時由物質和社會維度產生的。

意義：解釋型理論幫助我們了解現象背後的原因和過程。通過提供詳細的解釋，我們可以更好地解釋相關性和管理這些現象。例如，了解 IT 導入失敗的原因可以幫助企業避免類似的錯誤。

目的：解釋現象，並預測未來會發生什麼。

範例：Davis (1986) 提出的技術接受模型，該模型預測用戶的兩個特定信念——感知有用性和感知易用性——對computer science接受行為的主要影響。

意義：預測型理論能幫助我們在研究和實踐中做出預測和決策。例如，通過預測用戶對新技術的接受程度，企業可以更有效地規劃技術導入和培訓計劃。

目的：既解釋現象的原因，又預測未來的發展。

範例：Seddon (1997) 對 DeLone 和 McLean (1992) 的資訊系統成功模型的改進，提供了對資訊系統成功的解釋，並預測哪些因素會影響成功。

意義：這類理論兼具解釋和預測的功能，使研究者能夠全面理解現象，並預測未來的趨勢和結果。因為在許多模型類型的研究中，其實研究者在意的不是預測的準確能力或統計上的解釋力，而是特定路徑的變化可能有特別的意涵。例如探討VR環境中的行銷是透過理性感受去增加購買意願，還是走感性的路徑。

目的：提供設計原則或行動框架，幫助解決具體問題。

範例：Codd (1970) 的關係數據庫設計理論，提供了設計數據庫的具體原則。

意義：設計與行動型理論在需要實踐操作和解決問題的領域非常重要。它們提供具體的步驟和方法，幫助我們在實際操作中取得成功。例如，在資訊系統開發中，這些理論可以指導軟體工程師設計出高效、可靠的系統。

研究人員在選擇和應用理論時，應該考慮以下五個關鍵要素：

明確理論的目的和範疇：了解所選理論的主要目的是描述、解釋、預測還是設計，並確認其適用的範疇。使用錯誤很可能會被審稿人認為我們根本不理解這個理論。
檢查理論的內部一致性：確保理論的各個部分之間沒有矛盾，概念和假設一致且相互支持。在行為科學或商管領域更是如此，因為某些理論的立場跟所要用的研究情境可能是衝突的，這時更要合理的解釋為何依然有從這個角度探討的價值。
考慮理論的實證基礎：了解理論的實證基礎，即理論是否基於可靠的數據和經驗研究。如果該項理論不為該領域所認同，可能會被認為不可靠。
適應性和靈活性：評估理論在不同情境下的適用性，並在必要時進行調整以適應特定研究環境。這同時有機會是研究缺口，但需要描述得更有情境中意涵，而不是讓審稿人認為只是搬來用。
批判性思考：對理論進行批判性分析，考慮其可能的局限性和改進空間。