今天以social research 中目前最为主流的empirical research 为例说一说一般做research 的大体步骤, 为我们接下来的分块文章打个基础。
刚开始做research的时候感觉我们大多数人都会不知从何入手，这是再正常不过的事情。估计一般大家有这么几种开始的方式：从做文献综述开始，从收集数据开始，或者一上来就开始动笔写。然而一个高质量的research project的每个步骤和每一部分都应该是紧密联系、互相牵制的，所以如果前面的工作没做好，后面的就会受到颠覆性的影响，大有前功尽弃的危险。
这一过程还是很伤心力的。这就像舞龙表演，要想舞的精彩舞的默契，龙头的作用总是无比关键，而后面每一块龙的“肌肉”都需要紧紧相连，紧跟龙头保持步子一直. 具体举例，如果没有确定一个“合格”的research question 就难以知道哪种数据收集的方法得当；没有做好literature review 就不知道在问卷中使用哪些measurement scales. 所以明确research process的顺序至关重要。-----而这一点，初看起来像是老生常谈，可是往往需要亲自动手做了好几个project的人才能真的有心得，恍然大悟教科书上那些话原来不是为了充数写上去的。
所以接下来我们要介绍总体流程---今天这篇文章之所以要先出要先讲，就好比一进游乐园的门工作人员先塞给你一张地图，让你在游览之前先了解游乐园有多大，有哪些项目，都在哪里，然后再去每一个具体景点玩的忘情的时候会想起，嗯，不光有这个游玩项目，我们还得记得去玩其他的呢。
OK，那就开门见山，直接展示一下最常见最正规的research process 是这样的:
这其中每一个步骤就组成了做好social research最重要的几个步骤，我们之后会具体讲解每个步骤和research design 的过程。这一篇文章的目的是让你对于research的整体流程有个overview--拿起公园地图准备上车啦。
Step 1: What’s your research question?
第一步就是确定“研究问题”。研究问题就是你想研究什么，然而这里面学问很大很大, 也经常需要很长一段时间才能把研究问题彻底确定下来。我个人经验是，research question的创新性这一点常常比较困难----你为什么做这个研究？之前没有学者研究吗？有的话你的研究有什么不同？没有的话你有没有考虑过为什么别人没研究呢？你问的这是一个重要的research question吗？---以上这些问题还都是第一层面的，第二层面，你要确保这个research question 不是too broad or too narrow，而要适合手头的资源和时间---这个对于新手来讲可不是一件容易事。每次在research methods的课上我都会要学生做一个term paper, 大概第三第四周的时候要求学生确定题目，然后不出意料的，有四分之三的都需要重新改动，因为不是题目太大就是题目太小，不适合作为一个term paper. 另外research question 还是跟literature review 紧密相连的， 逐渐narrow down的过程也是通过读越来越多的相关literature 而完成的，这其中牵涉出如果科学有效的做literature review和管理lit review的问题。Research question确立的时候也要考虑到之后research design 的打算，所以常常花好几个月的时间，一般来说，具体research question确定下来的时候，其实大体的research design都已经规划出来了。
Step 2: What are your hypotheses?
有了研究问题要问自己，我文章里要做怎样的研究假设？研究假设就是你还不知道答案的时候，你先立在那里的靶子----一般都是在empirical study里, 并且是quantitative research的时候才立研究假设，有了研究假设，后面的部分就是要试图reject/accept这个假设。这里要注意，hypotheses 和proposition还是不一样的，我们讲hypothese 的时候再专门说。
举个例子，这些年美国关于猫和狗的研究很多，而且日新月异的，一般我们对于猫一直有个普遍看法就是猫没有狗那么sociable， 喵星人们貌似并不是很需要人的陪伴，而且有的时候跑来凑人又多半是为了得到主人给提供的小鱼干。然而这只是一种大众的普遍看法，真正想通过research得出科学的结论怎么办呢？那就得先确定研究问题 （例如，research question= 猫是更喜欢跟人接触呢还是更喜欢小鱼干呢？)， 然后就是设定hypotheses: 根据人们的习惯看法，我假设“猫是喜欢小鱼干胜过喜欢跟人的接触的”。好，这些都要列下来，放到文章里，还要在每一个你所设定的hypothesis前面通过联系现有文献来论证你为什么这样设定这个假设，接下来的文章部分就是奔着去证明这个hypothesis是否正确了。
你可能会问，为什么要有hypothesis呢？我有了研究问题就直接去发现不久行了嘛？这个跟statistics里面用到的分析方法有关系，做回归分析和线性分析的时候我们需要现有假设，然后看置信区间里面多大可能会reject这个假设。如果非要简单来说的话，就是为了让结论非常靠谱非常严谨，不仅我要知道我使用的数据能不能support或者reject某一个假设，我还得知道我有多大把握。
Step 3: How do you test your hypotheses?
现在我有了一个关于猫喜欢小鱼干的假设，我如何验证假设呢？这个时候research design就开始了。大概我们都会想到的一个办法就是让人和小鱼干分别出现在喵星人的身边，看猫咪对哪个更有热情。但如果某只喵星人一直自助餐所以不需要小鱼干，但是却5天都没见到人了，这种情况下这只猫即便对人很热情也不能就证明喵星人喜欢人比喜欢食物多对吧？另外，还有sample size (抽样数量)的问题，就是我调查多少只猫才能算是足够做出某个结论呢？1只肯定不行的吧？5只也肯能不够吧？那么50只，500只，要多少才行呢？另外，猫的种类还不同呢，我是不是急需要测短毛猫又要有暹罗猫？既要测普通家养猫，又要侧shelter寄养的猫？(因为家猫和shelter的猫脾气性格真的很不一样）social science最神奇的地方就在这里：没有任何两个人的research design 会是完全一样的，所以你做的东西，你设计出来的data collection, 你的对照组设计，你用的measurement， 都会是你research的特色， 做出来之后才会让你有迷人的小骄傲啊。
Research design的过程像是在给一个建筑物画图，一旦完成，后面的就是按照图来执行了，比如收集数据， 清理数据，分析数据，这些其实早都设计好了步骤，绝不该是去受了数据才决定的---否则在收数据的时候怎么知道问什么问题，要谁来回答呢？
Data collection ----measurement-----survey question----data analysis 这几个步骤需要完全consistent 起来，前后对照着设计，根据research question的不同可以千差万别，研究设计也没有最好只有更好。是的，到底如何设计一个research是没有标准答案的。
Step 4: Data Collection
收数据和分析数据是我最喜欢的两个过程，收数据的兴奋点在于接触人和approach truth的过程，而分析数据的兴奋点在于发现自己的hypotheses 真的被验证为成立的时候（"I'm a genius!")。
Data collection里面的data，中文译文并不很好用，“数据”听上去必须有个数才行，然而data 可以使定量也可以是定性的，所以访谈的内容也是数据，调查问卷定量或定性的内容也是数据，focus group (集体式访谈)的采访结果也是数据，从被调查者那里收集来的信息就是数据。
数据收集给了我们很多可能去接触不同的人，了解不同的世界。我是一个喜欢了解不同事物的人，对于我们大多数人来说却只能过自己的生活，无论你的职业是什么，你每天做的事情做久了就逐渐习惯了低头挖自己的矿，搬自己的砖，而不知道别的矿里都有什么。收集数据给我们一个得天独厚的机会去了解别的矿里和别人的山头上士什么样的风景，而且我们可以以一个完全中立的researcher的身份去做这件事情，去旁观，去记录，不用带主观臆断的去收集信息。而这一记录社会上各种现象的过程，本质上讲是人类自己研究和学习自己的过程，去研究人类创造出来的社会，这社会里面形形色色的机构和组成，解释为什么不同人会有不同的行为，甚至去预测在什么情形下人会有什么反应，就像预测行星的运行轨道。这本身在我看来是再有意义不过的事情。
Step 5 : Data Process—data cleaning, transform
数据收集来了叫做raw data, 不是可以立刻就分析的，我们要把它变成能够分析的形式，这个过程统称data process，根据不同情况包括data cleaning, variable transform, variable combine等等。这个过程就像制作玩具模型的时候修掉边边角角，让玩具模型变得规规矩矩，然后才你才可以准备开始搭积木构建大作品。
Step 6: Data Analysis
这是出核心东西的阶段，就像我们去检查身体验血的时候，血样（data)已经采好了，贴上标签放在一处，然后就可以拿机器过来分析血液成分。
常用的方法根据定性和定量的数据的不同而不同，定性的常用方法包括thematic coding, 定量的包括correlation analysis, crosstab, linear regression, 等等。分析方法五花八门而且还在不断涌出，请注意对于一个研究问题并没有一个完美的data analysis方法，而只更为合理的，更可以接受的分析方法。社会科学家们通常在大脑中储存在一个庞大的工具箱，里面有各种data analysis的方法，并不是所有工具都需要同时拿出来用，最重要的是知道遇见什么问题该把哪样工具拿出来---该用剪刀的时候你拿锤子是没有用的，虽然我也不会阻止你。
Step 7: Write your report
这一步就是生成最后的研究报告了，报告的形式可能是一篇conference paper, 或者是准备投稿的manuscript, 或者是一篇term paper， 也可能是executive report. 无论你的研究结果想生成什么，大体结构都是离不开要阐述清楚你这个研究的research question，为什么要研究这个，如何研究的 (methodology and data)， 如何分析的，还有得出了什么结论。这几块是研究报告最基本的模块
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