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:
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:
小結
理解和應用不同類型的理論,有助於在研究中更有效地解決問題和推動學術進步。希望這篇文章能幫助大家更好地理解理論的類型及其應用,提升研究品質和成果。
-------------------------------------------------
本站文章所述觀點及經驗為個人之見,學術領域觀點多元。讀者應辨識觀點與事實,依自身需求運用。
由「尤里卡學思匯 (EurekaScholarHub)」專業團隊提供。我們致力於商管與心理學領域的學術支持,包括論文指導和研究諮詢。如需聯繫,請發送電子郵件至:eurekascholarhub@gmail.com