การทำ “is” คืออะไรในบริบทงานวิจัย?
เมื่อคุณได้ยินคำว่า “การทำ is คืออะไร” ในบริบทของการเขียนและพัฒนางานวิจัย คุณอาจรู้สึกสับสนเล็กน้อย เพราะคำว่า “is” เป็นเพียงคำกริยาในภาษาอังกฤษที่แปลว่า “เป็น, อยู่, คือ” ไม่ใช่ระเบียบวิธีวิจัยหรือแนวคิดเฉพาะเจาะจงที่ใช้กันแพร่หลายในวงวิชาการโดยตรง
อย่างไรก็ตาม หากพิจารณาจากเจตนาของผู้ถาม คำนี้มักจะสะท้อนถึงความต้องการพื้นฐานที่สุดของการวิจัย นั่นคือ การทำความเข้าใจและอธิบาย “สิ่งที่เป็นอยู่” หรือ “สถานการณ์ปัจจุบัน” ของปรากฏการณ์ใดปรากฏการณ์หนึ่งอย่างเป็นระบบและมีหลักฐานรองรับ
กล่าวคือ การ “ทำ is” ในงานวิจัยไม่ใช่การสร้างทฤษฎีใหม่ที่ซับซ้อน แต่เป็นการตอบคำถามพื้นฐานที่ว่า “อะไรคือสิ่งนี้?” “มันเป็นอย่างไร?” หรือ “มันมีลักษณะอย่างไร?” เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องและเป็นกลาง ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญก่อนที่จะนำไปสู่การวิเคราะห์เชิงลึก การหาความสัมพันธ์ หรือการเสนอแนวทางแก้ไขต่อไป
การวิจัยประเภทนี้มักจัดอยู่ในกลุ่มการวิจัยเชิงพรรณนา (Descriptive Research) ซึ่งมีเป้าหมายหลักคือการอธิบายลักษณะของประชากร ปรากฏการณ์ หรือสถานการณ์ที่กำลังศึกษา โดยไม่จำเป็นต้องหาเหตุและผล หรือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
ทำไมการเข้าใจ “is” จึงสำคัญต่องานวิจัยของคุณ?
การเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจ “สิ่งที่เป็นอยู่” หรือ “is” เป็นขั้นตอนที่ขาดไม่ได้และมีคุณค่าอย่างยิ่งในกระบวนการวิจัย ไม่ว่างานวิจัยของคุณจะมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหา การพัฒนา หรือการสร้างองค์ความรู้ใหม่ก็ตาม
- วางรากฐานความเข้าใจที่ถูกต้อง: ก่อนที่เราจะเสนอแนวทางแก้ไขปัญหาความซับซ้อนของการตัดสินใจในเรื่องใดก็ตาม เช่น ทำไมการตัดสินใจของ VAR ในฟุตบอลถึงได้ซับซ้อนนัก? เราจำเป็นต้องเข้าใจอย่างถ่องแท้ก่อนว่า ‘อะไรคือความซับซ้อนนั้น’ และ ‘มันเกิดขึ้นได้อย่างไร’ ซึ่งเป็นหัวใจของการ ‘ทำ is’ ในงานวิจัย การเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันอย่างถ่องแท้จะช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงการตั้งสมมติฐานที่ผิดพลาด และนำไปสู่การออกแบบงานวิจัยที่มีประสิทธิภาพ
- ระบุปัญหาและช่องว่างความรู้: การอธิบาย “สิ่งที่เป็นอยู่” ช่วยให้คุณมองเห็นปัญหาที่แท้จริง ช่องว่างขององค์ความรู้ หรือความต้องการที่ยังไม่ได้รับการตอบสนองได้อย่างชัดเจน ข้อมูลเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญในการกำหนดวัตถุประสงค์และคำถามวิจัยที่เกี่ยวข้อง
- เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับการวิจัยเชิงลึก: ผลลัพธ์จากการ “ทำ is” มักจะเป็นข้อมูลตั้งต้นที่มีค่าสำหรับการวิจัยในขั้นต่อไป เช่น การวิจัยเชิงสำรวจ (Exploratory Research) เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ หรือการวิจัยเชิงทดลอง (Experimental Research) เพื่อทดสอบสมมติฐาน
- สร้างความน่าเชื่อถือให้กับงานวิจัย: การนำเสนอข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นกลางเกี่ยวกับ “สิ่งที่เป็นอยู่” ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับงานวิจัยของคุณ และทำให้ผู้อ่านเห็นว่าคุณมีความเข้าใจในบริบทของปัญหาอย่างลึกซึ้ง
การทำความเข้าใจในมิติเหล่านี้จะช่วยให้คุณสามารถวางแผนงานวิจัยได้อย่างรอบคอบและมีทิศทางที่ชัดเจน
ขั้นตอนการ “ทำ is” ในงานวิจัย: การค้นหา “สิ่งที่เป็นอยู่” อย่างเป็นระบบ
แม้ว่า “การทำ is” จะไม่ใช่ระเบียบวิธีวิจัยโดยตรง แต่เราสามารถแปลงแนวคิดนี้ให้เป็นขั้นตอนการทำงานที่เป็นระบบได้ เพื่อให้คุณสามารถค้นหาและอธิบาย “สิ่งที่เป็นอยู่” ในงานวิจัยของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ
1. กำหนดขอบเขตของ “is” ที่ต้องการศึกษา
เริ่มต้นด้วยการระบุให้ชัดเจนว่าคุณต้องการทำความเข้าใจ “อะไรคือสิ่งที่เป็นอยู่” ในเรื่องใด ตัวอย่างเช่น
- ด้านการศึกษา: “อะไรคือ” ปัญหาการเรียนรู้ภาษาอังกฤษของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 ในโรงเรียน A?
- ด้านธุรกิจ: “อะไรคือ” พฤติกรรมการซื้อสินค้าออนไลน์ของกลุ่มผู้สูงอายุในเขตกรุงเทพฯ?
- ด้านสังคม: “อะไรคือ” ทัศนคติของประชาชนต่อการใช้พลังงานทางเลือกในปัจจุบัน?
การกำหนดขอบเขตที่ชัดเจนจะช่วยให้คุณโฟกัสและไม่หลงประเด็น
2. ตั้งคำถามวิจัยที่เน้น “is”
เปลี่ยนสิ่งที่คุณต้องการศึกษาให้เป็นคำถามวิจัยที่ชัดเจนและสามารถหาคำตอบได้ คำถามเหล่านี้มักขึ้นต้นด้วย “อะไรคือ…” “เป็นอย่างไร…” “มีลักษณะอย่างไร…” หรือ “มีจำนวนเท่าใด…”
ตัวอย่าง:
- คำถามที่ไม่ชัดเจน: นักเรียนไม่ชอบภาษาอังกฤษ
- คำถามที่เน้น “is”: “อะไรคือ” ปัจจัยหลักที่ส่งผลต่อทัศนคติเชิงลบในการเรียนภาษาอังกฤษของนักเรียนชั้น ม.3 โรงเรียน A?
การตั้งคำถามที่แม่นยำจะนำไปสู่การออกแบบการเก็บข้อมูลที่เหมาะสม หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการตั้งคำถามวิจัย ลองดู คู่มือการเขียนและพัฒนางานวิจัย ฉบับสมบูรณ์ ของเรา
3. เลือกวิธีการวิจัยที่เหมาะสม
วิธีการวิจัยที่คุณเลือกจะขึ้นอยู่กับลักษณะของ “is” ที่คุณต้องการศึกษา
- การวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative Research): เหมาะสำหรับการหาข้อมูลเชิงตัวเลข เช่น จำนวน สถิติ หรือการสำรวจความคิดเห็นในวงกว้าง เพื่อตอบคำถามว่า “มีจำนวนเท่าใด” หรือ “มีสัดส่วนเท่าไร”
- การวิจัยเชิงคุณภาพ (Qualitative Research): เหมาะสำหรับการทำความเข้าใจเชิงลึกในปรากฏการณ์ ความคิดเห็น หรือประสบการณ์ เพื่อตอบคำถามว่า “เป็นอย่างไร” หรือ “มีลักษณะอย่างไร”
ในบางกรณี คุณอาจใช้การวิจัยแบบผสม (Mixed Methods Research) เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ครบถ้วนทั้งเชิงปริมาณและคุณภาพ
4. เก็บและวิเคราะห์ข้อมูล
ดำเนินการเก็บข้อมูลตามวิธีการที่เลือกไว้ เช่น การสำรวจด้วยแบบสอบถาม การสัมภาษณ์เชิงลึก การสังเกต หรือการวิเคราะห์เอกสาร จากนั้นนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์เพื่อค้นหาคำตอบของคำถามวิจัย
- เชิงปริมาณ: ใช้สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) เช่น ค่าเฉลี่ย ร้อยละ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพื่ออธิบายลักษณะของข้อมูล
- เชิงคุณภาพ: ใช้การวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis) การวิเคราะห์แก่นเรื่อง (Thematic Analysis) เพื่อค้นหารูปแบบ แนวคิด หรือประเด็นสำคัญที่ปรากฏในข้อมูล
5. สรุปและนำเสนอผลลัพธ์
นำเสนอผลการวิเคราะห์ที่ได้มาอย่างชัดเจน ตรงประเด็น และเป็นกลาง เพื่อตอบคำถามวิจัยที่คุณตั้งไว้ การนำเสนอควรเน้นไปที่การอธิบาย “สิ่งที่เป็นอยู่” โดยมีหลักฐานจากข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาสนับสนุน
ตัวอย่างการนำเสนอผล:
“ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยหลักที่ส่งผลต่อทัศนคติเชิงลบในการเรียนภาษาอังกฤษของนักเรียนชั้น ม.3 โรงเรียน A ‘คือ’ (is) ความรู้สึกไม่มั่นใจในการใช้ภาษา (ร้อยละ 75) และการขาดโอกาสในการฝึกฝนการสนทนาในชีวิตประจำวัน (ร้อยละ 60) นอกจากนี้ นักเรียนยังมองว่าเนื้อหาการเรียนการสอนยังไม่เชื่อมโยงกับความสนใจของตนเอง”
ตัวอย่างการ “ทำ is” ในสถานการณ์จริง
เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนยิ่งขึ้น ลองพิจารณาตัวอย่างการ “ทำ is” ในบริบทต่างๆ
ตัวอย่างที่ 1: การศึกษาพฤติกรรมการบริโภคอาหารเสริม
- สิ่งที่เป็นอยู่ (is) ที่ต้องการศึกษา: พฤติกรรมการบริโภคอาหารเสริมของกลุ่มคนวัยทำงานในเขตเมือง
- คำถามวิจัย: “อะไรคือ” ประเภทของอาหารเสริมที่คนวัยทำงานในเขตเมืองนิยมบริโภคมากที่สุด? “อะไรคือ” เหตุผลหลักในการตัดสินใจบริโภคอาหารเสริมเหล่านั้น?
- วิธีการ: สำรวจด้วยแบบสอบถามจากกลุ่มตัวอย่าง 500 คน
- ผลลัพธ์ (is): พบว่าอาหารเสริมประเภทวิตามินรวมและคอลลาเจนเป็นที่นิยมสูงสุด (ร้อยละ 40 และ 35 ตามลำดับ) โดยมีเหตุผลหลักคือความเชื่อว่าช่วยบำรุงสุขภาพและผิวพรรณ
ตัวอย่างที่ 2: การประเมินความพึงพอใจในบริการสาธารณะ
- สิ่งที่เป็นอยู่ (is) ที่ต้องการศึกษา: ระดับความพึงพอใจของผู้ใช้บริการขนส่งสาธารณะในเมือง X
- คำถามวิจัย: “อะไรคือ” ระดับความพึงพอใจโดยรวมของผู้ใช้บริการขนส่งสาธารณะในเมือง X? “อะไรคือ” ปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความพึงพอใจหรือไม่พึงพอใจ?
- วิธีการ: สัมภาษณ์เชิงลึกผู้ใช้บริการ 30 คน และสำรวจออนไลน์ 200 คน
- ผลลัพธ์ (is): ผู้ใช้บริการส่วนใหญ่มีความพึงพอใจในระดับปานกลาง โดยปัจจัยที่สร้างความไม่พึงพอใจหลัก “คือ” (is) ความล่าช้าของรถโดยสารและความแออัดในช่วงเวลาเร่งด่วน
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการ “ทำ is” และวิธีหลีกเลี่ยง
แม้การ “ทำ is” จะดูตรงไปตรงมา แต่ก็มีข้อผิดพลาดที่นักวิจัยมือใหม่อาจพบเจอได้
- การสรุปเกินจริง (Overgeneralization): นำผลจากกลุ่มตัวอย่างเล็กๆ ไปสรุปว่า “เป็น” (is) เช่นนั้นกับประชากรทั้งหมดโดยไม่มีหลักฐานเพียงพอ
วิธีหลีกเลี่ยง: ระบุขอบเขตของผลการวิจัยให้ชัดเจน และเลือกกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมกับประชากรเป้าหมาย - การสับสนระหว่าง “is” กับ “should be”: อธิบายว่า “สิ่งที่เป็นอยู่” (is) ควรจะเป็นอย่างไร (should be) โดยนำความคิดเห็นส่วนตัวหรือค่านิยมมาปะปน
วิธีหลีกเลี่ยง: แยกแยะข้อเท็จจริงออกจากความคิดเห็นส่วนตัวอย่างเคร่งครัด เน้นการนำเสนอข้อมูลตามที่พบเห็นจริง - การขาดความชัดเจนในการนิยาม: ไม่ได้นิยามคำสำคัญหรือตัวแปรที่ใช้ในการศึกษาให้ชัดเจน ทำให้ผู้อ่านไม่เข้าใจว่า “is” ที่กำลังพูดถึงนั้นหมายถึงอะไรกันแน่
วิธีหลีกเลี่ยง: กำหนดนิยามเชิงปฏิบัติการ (Operational Definition) ของคำสำคัญทุกคำที่ใช้ในการวิจัย - การใช้คำถามเชิงวาทศิลป์ (Rhetorical Questions) แทนคำถามวิจัย: การใช้คำถามที่ไม่ได้ต้องการคำตอบโดยตรง อาจทำให้งานวิจัยขาดทิศทางในการเก็บข้อมูล
วิธีหลีกเลี่ยง: ตั้งคำถามวิจัยที่สามารถหาคำตอบได้ด้วยข้อมูลเชิงประจักษ์ ไม่ใช่คำถามที่กระตุ้นความคิดเห็นหรือการถกเถียงเพียงอย่างเดียว หากคุณสนใจเรื่อง คำถามเชิงวาทศิลป์ ในบริบทอื่น ๆ สามารถศึกษาเพิ่มเติมได้
จาก “is” สู่ “should be”: การต่อยอดงานวิจัย
การทำความเข้าใจ “สิ่งที่เป็นอยู่” (is) ไม่ใช่จุดสิ้นสุดของงานวิจัยเสมอไป แต่บ่อยครั้งมันเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญในการนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงหรือการพัฒนาที่ดีขึ้น หรือที่เรียกว่า “สิ่งที่เป็นควรจะเป็น” (should be)
เมื่อคุณได้ข้อมูลที่ชัดเจนว่าสถานการณ์ปัจจุบัน “เป็นอย่างไร” คุณจะสามารถระบุปัญหาหรือโอกาสในการพัฒนาได้อย่างแม่นยำ จากนั้นจึงสามารถออกแบบงานวิจัยในขั้นต่อไป เช่น:
- การวิจัยเชิงปฏิบัติการ (Action Research): เป็นแนวทางที่มุ่งเน้นการแก้ปัญหาและพัฒนาสถานการณ์จริง โดยเริ่มต้นจากการทำความเข้าใจ “is” (ปัญหาปัจจุบัน) แล้วจึงวางแผน “action” (การปฏิบัติ) เพื่อให้เกิด “should be” (สถานการณ์ที่พึงประสงค์) แนวคิดของ Kemmis and McTaggart เป็นตัวอย่างที่สำคัญของระเบียบวิธีวิจัยประเภทนี้
- การวิจัยและพัฒนา (Research and Development – R&D): ใช้ข้อมูลจาก “is” เพื่อเป็นพื้นฐานในการออกแบบและพัฒนานวัตกรรม ผลิตภัณฑ์ หรือกระบวนการใหม่ๆ
- การวิจัยเชิงประเมิน (Evaluation Research): ใช้ข้อมูล “is” เพื่อประเมินผลลัพธ์ของการดำเนินงาน โครงการ หรือนโยบายต่างๆ ว่า “เป็น” ไปตามเป้าหมายที่วางไว้หรือไม่
ดังนั้น การ “ทำ is” จึงเป็นเสมือนแผนที่ที่บอกคุณว่าคุณยืนอยู่ตรงไหน ก่อนที่คุณจะตัดสินใจว่าจะเดินทางไปทางใดเพื่อไปสู่จุดหมายที่ต้องการ
สรุป: การ “ทำ is” รากฐานสำคัญของงานวิจัยทุกประเภท
แม้ว่า “การทำ is คืออะไร” จะไม่ใช่คำศัพท์ทางวิชาการที่ตายตัว แต่แก่นแท้ของมันคือการทำความเข้าใจและอธิบาย “สิ่งที่เป็นอยู่” หรือ “สถานการณ์ปัจจุบัน” ของปรากฏการณ์ใดปรากฏการณ์หนึ่งอย่างเป็นระบบและมีหลักฐานรองรับ
การวิจัยที่เริ่มต้นด้วยการ “ทำ is” ที่แข็งแกร่ง จะช่วยวางรากฐานที่มั่นคงให้กับงานวิจัยของคุณ ทำให้คุณสามารถระบุปัญหาได้อย่างแม่นยำ กำหนดทิศทางในการศึกษาได้อย่างชัดเจน และนำไปสู่การต่อยอดองค์ความรู้หรือการแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัยมือใหม่หรือผู้มีประสบการณ์ การให้ความสำคัญกับการทำความเข้าใจ “is” อย่างละเอียดรอบคอบ จะเป็นกุญแจสำคัญที่นำไปสู่ความสำเร็จและความน่าเชื่อถือของงานวิจัยทุกชิ้น
คำถามที่พบบ่อย
การทำ “is” แตกต่างจากการวิจัยเชิงสำรวจ (Exploratory Research) อย่างไร?
การทำ “is” มักจะเน้นที่การพรรณนาหรืออธิบายลักษณะของปรากฏการณ์ที่ทราบอยู่แล้วว่ามีอยู่ เพื่อให้เข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันอย่างละเอียด ในขณะที่การวิจัยเชิงสำรวจมีเป้าหมายเพื่อค้นหาแนวคิด ความคิดเห็น หรือความสัมพันธ์ใหม่ๆ ในประเด็นที่ยังไม่ค่อยมีข้อมูล หรือยังไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ เพื่อนำไปสู่การวิจัยเชิงลึกต่อไป
จำเป็นต้องใช้สถิติที่ซับซ้อนในการ “ทำ is” หรือไม่?
ไม่จำเป็นเสมอไป การทำ “is” มักใช้สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) เช่น ค่าเฉลี่ย ร้อยละ ความถี่ หรือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพื่ออธิบายลักษณะของข้อมูล ซึ่งเป็นสถิติที่ไม่ซับซ้อนนัก แต่หากข้อมูลมีขนาดใหญ่หรือต้องการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เบื้องต้น ก็อาจมีการใช้สถิติที่ซับซ้อนขึ้นได้บ้าง
การ “ทำ is” สามารถทำได้ด้วยการวิจัยเชิงคุณภาพเท่านั้นใช่หรือไม่?
ไม่จริง การทำ “is” สามารถทำได้ทั้งการวิจัยเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ ขึ้นอยู่กับลักษณะของ “is” ที่ต้องการศึกษา หากต้องการทราบจำนวน สัดส่วน หรือข้อมูลเชิงตัวเลข จะใช้เชิงปริมาณ แต่หากต้องการเข้าใจเชิงลึก ความรู้สึก หรือประสบการณ์ จะใช้เชิงคุณภาพ และสามารถใช้แบบผสมผสานได้เช่นกัน
จะรู้ได้อย่างไรว่าข้อมูลที่ได้จากการ “ทำ is” มีความน่าเชื่อถือ?
ความน่าเชื่อถือของข้อมูลมาจากการออกแบบงานวิจัยที่ดี ตั้งแต่การกำหนดขอบเขตที่ชัดเจน การเลือกวิธีการเก็บข้อมูลที่เหมาะสม การใช้เครื่องมือที่มีคุณภาพ การเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบ และการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นกลาง นอกจากนี้ การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data Validation) และการนำเสนอผลอย่างโปร่งใสก็เป็นสิ่งสำคัญ
หากต้องการที่ปรึกษาในการทำความเข้าใจ “is” ในงานวิจัย ควรทำอย่างไร?
คุณสามารถมองหาผู้เชี่ยวชาญด้านระเบียบวิธีวิจัยหรือผู้ที่มีประสบการณ์ในการให้คำปรึกษางานวิจัยได้ โดยเน้นผู้ที่ให้คำปรึกษาด้านการออกแบบงานวิจัย การตั้งคำถาม การเลือกวิธีการ และการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม หลีกเลี่ยงบริการที่เสนอจะเขียนงานวิจัยให้ทั้งหมด เพราะการเรียนรู้และลงมือทำด้วยตนเองคือหัวใจสำคัญของการพัฒนานักวิจัย