定性研究的知识共创

21/25定性研究的知识共创第一部分定性研究中知识共创的本质 2第二部分知识共创的原则和道德考量 4第三部分知识共创过程中的参与者角色 7第四部分促进知识共创的技术手段 10第五部分知识共创对研究成果的影响 13第六部分知识共创在不同文化背景中的差异 16第七部分知识共创的评估和验证 19第八部分知识共创的未来发展方向 21

第一部分定性研究中知识共创的本质定性研究中知识共创的本质

定性研究中的知识共创是指研究者与参与者之间共同建构知识的过程，该过程基于参与者经验的互动式探讨和反思。它挑战了传统研究范式中研究者作为知识生产者的主导地位，强调了参与者的能动性和意义建构中的作用。

共创的特征

知识共创具有以下特征：

*互动性：研究者与参与者之间存在持续的对话和互动，共同探索主题。

*反思性：参与者反思和质疑自己的经验，并与他人的观点进行比较。

*合作性：研究者和参与者作为合作伙伴共同创造知识，而不是研究者单方面提取数据。

*情境性：知识是建立在研究的特定背景和参与者的具体经验之上的。

共创的益处

知识共创为定性研究带来了许多益处，包括：

*更深入的理解：由于参与者积极参与知识建构，研究者能够获得更深刻、更全面的见解。

*增强的可信度：通过与参与者共同验证发现，研究的可靠性和可信度得以提高。

*社会正义：知识共创赋予参与者权力，让他们能够参与研究过程并影响研究结果，从而促进社会公正。

*社会变革：共创的知识可以用来挑战现有的权力结构和推动社会变革。

共创的挑战

知识共创也存在一些挑战，例如：

*时间密集：共创需要大量时间进行互动和反思。

*权力失衡：研究者和参与者之间的权力失衡可能会影响知识共创的过程。

*伦理问题：研究者必须确保参与者的知情同意并保护其隐私。

*分析困难：共创产生的数据通常是复杂的和非结构化的，这给分析带来了挑战。

促进共创的策略

研究者可以通过以下策略促进知识共创：

*营造包容性空间：尊重参与者的观点和经验，并创造一个让他们感到安全和被尊重的环境。

*使用合作性方法：与参与者共同设计研究问题、收集和分析数据。

*提供反馈和支持：在整个研究过程中向参与者提供有关他们的贡献的反馈和支持。

*反思研究过程：批判性地反思研究过程，以识别权力失衡或其他可能阻碍知识共创的因素。

结论

知识共创是定性研究中的一种变革性方法，将参与者置于知识生产过程的核心位置。通过促进互动性、反思性和合作性，知识共创可以产生更深入的理解、增强的可信度、促进社会正义和推动社会变革。尽管存在挑战，但通过采用促进共创的策略，研究者可以充分利用这种方法的潜力，从而产生有意义且有影响力的研究结果。第二部分知识共创的原则和道德考量关键词关键要点参与者授权

-赋予参与者知情同意权，让他们充分了解研究目的、方法和潜在风险。

-尊重参与者的价值观、信仰和权利，并为他们提供退出参与的机会。

-通过参与者的参与和反馈，确保研究过程的透明度和合法性。

权力关系的批判性反思

-认识到研究者和参与者之间的权力不平衡，并采取措施减轻这种不平衡。

-赋予参与者在研究过程中的发言权，并鼓励他们挑战研究者的假设。

-避免利用参与者的脆弱性或依赖性，并尊重他们的自主权。

多元视角和包容性

-寻求多样化的参与者群体，以收集广泛的观点和经验。

-创造一个包容性的环境，让所有参与者都能自由表达自己的观点，不受歧视或边缘化的影响。

-考虑参与者不同的文化背景和社会经历，并在分析数据时考虑这些因素。

保密性与数据保护

-确保参与者的信息和数据安全保密，遵守伦理准则和数据保护条例。

-获得参与者的明确同意来收集和使用他们的数据，并告知他们如何存储和使用这些数据。

-采取适当的措施来防止数据滥用或未经授权的访问。

利益冲突

-披露研究团队与参与者或其他相关方之间的任何利益冲突。

-采取措施避免利益冲突对研究结果的潜在影响，例如设置独立的审查流程。

-确保研究不受外部势力或个人偏见的干扰。

参与者的福祉

-考虑研究对参与者潜在的情感或心理影响。

-提供支持和资源来帮助参与者解决研究过程中产生的任何困难。

-尊重参与者的隐私，并让他们选择匿名参与或退出参与。知识共创的原则

定性研究中的知识共创遵循以下原则：

*尊重参与者的经验和观点：研究人员承认参与者的知识和经验对于理解研究现象至关重要。

*促进平等参与：研究人员为所有参与者提供平等的机会分享他们的声音和观点。

*共同构建理解：研究人员与参与者合作，共同构建研究现象的理解。

*反思性：研究人员定期反思自己的研究过程和立场，以确保他们不影响研究结果。

*透明性：研究人员向参与者和读者披露研究过程中的决策和假设。

道德考量

知识共创涉及重要的道德考量，包括：

*知情同意：参与者必须完全了解研究的目的和程序，并且自愿同意参加。

*保密性：参与者的敏感信息必须受到保护，不应向他人透露。

*避免伤害：研究过程不得对参与者造成任何心理或身体伤害。

*公正性和公正性：研究人员必须努力确保研究结果不存在偏见或歧视。

*研究人员的责任：研究人员有责任尊重和保护参与者，并确保研究符合道德标准。

*权衡风险与收益：研究人员必须评估研究的潜在风险与收益，并采取措施最大限度地降低风险。

*尊重文化差异：研究人员必须了解和尊重参与者的文化背景和价值观。

*社会影响：研究人员必须考虑研究结果的潜在社会影响，并采取措施将负面影响降至最低。

*知识产权：参与者对他们创造的知识和数据的知识产权应得到尊重。

*研究的有效性：知识共创过程的有效性应定期评估，以确保它产生高质量的研究结果。

促进知识共创的具体策略

促进定性研究中知识共创的具体策略包括：

*招募多元化的参与者：确保参与者代表研究中探索的不同观点和经验。

*建立一种相互尊重的关系：研究人员与参与者之间建立一种以清晰沟通和信任为基础的合作关系。

*使用参与式数据收集方法：使用访谈、焦点小组和观察等方法，让参与者积极参与研究过程。

*共同分析数据：邀请参与者参与数据的编码和解释，以确保他们的声音得到体现。

*验证研究结果：与参与者分享研究结果，征求他们的反馈并进行必要的修改。

*提供研究成果：向参与者提供研究成果，让他们了解他们对研究过程和结果的贡献。第三部分知识共创过程中的参与者角色关键词关键要点研究者

1.研究者的角色至关重要，因为他们设计并实施研究过程，并解释和传播结果。

2.研究者需要具备对定性研究方法的深入理解，以及在与参与者互动时保持客观的技能。

3.研究者应该与参与者建立信任和尊重关系，并促进一个开放和协作的环境。

参与者

1.参与者是知识共创过程的积极参与者，他们的经验和观点对于理解现象至关重要。

2.研究者需要与参与者建立融洽的关系，并创造一个安全和包容的环境，让参与者能够公开分享他们的想法。

3.参与者应该被给予机会参与研究设计的各个方面，包括数据收集、分析和解释。

分析者

1.分析者负责对收集到的数据进行分析和解释，以发现主题和模式。

2.分析者需要具备批判性思维技能，并了解定性研究方法论的原则，包括主观性、解释性和灵活性。

3.分析者应与研究者和参与者合作，以确保分析过程透明且可信。

记录员

1.记录员负责准确记录参与者的谈话、观察和其他数据。

2.记录员需要具备出色的记录技能，以及了解研究目标和背景知识。

3.记录员应在记录过程中保持客观，避免引入自己的偏见或解释。

审核员

1.审核员对研究过程进行独立审查，以确保其可靠性和有效性。

2.审核员需要具备定性研究方法论的专业知識，以及对研究目标的理解。

3.审核员应提出建议以提高研究质量，并验证结果的有效性。

伦理委员会

1.伦理委员会负责审查和批准研究提案，以确保符合道德准则。

2.伦理委员会由来自不同专业领域的专家组成，如法律、伦理和研究方法。

3.伦理委员会应考虑研究的潜在风险和收益，并确保参与者的权利受到保护。知识共创过程中的参与者角色

知识共创是一个多参与者协作的过程，涉及各种角色，每个角色都有独特的职责和贡献。在定性研究中，知识共创过程中的主要参与者包括：

1.参与者

*参与者是知识共创的核心，他们提供对研究主题的第一手经验和见解。

*他们积极参与整个共创过程，分享他们的知识、观点和经验。

*参与者的多样性对于确保广泛的观点和创造性思想至关重要。

2.研究人员

*研究人员负责设计和指导知识共创过程，确保其有效性和可靠性。

*他们协调参与者的参与，并促进协作和对话。

*研究人员还负责分析和解释共创的数据，并编制研究报告。

3.促进者

*促进者在共创过程中扮演着中立的角色，鼓励参与者之间的开放对话和思想交流。

*他们确保所有声音都被听到，并促进尊重和包容的氛围。

*促进者还可以帮助解决冲突并引导讨论。

4.专家顾问

*专家顾问为研究团队提供有关特定主题的专业知识和见解。

*他们可以提供背景信息、方法论建议和对数据的解释。

*专家顾问的存在有助于提高研究的信度和有效性。

5.知识管理员

*知识管理员负责管理和组织共创过程中产生的知识。

*他们记录讨论、文献和数据，并确保知识的有效保存和检索。

*知识管理员还可能参与分析和报告过程。

6.行动研究者

*行动研究者参与共创过程以积极改善其组织或社区。

*他们将研究见解应用于实际问题，并参与干预措施以解决这些问题。

*行动研究者有助于将研究成果转化为切实可行的行动。

7.决策者

*决策者是最终使用共创知识的人。

*他们参与共创过程以获得见解和建议，以帮助他们做出明智的决策。

*决策者对共创过程的影响力和责任需要仔细考虑。

参与者角色的协调

成功的知识共创需要协调和管理不同参与者角色的责任和贡献。研究人员应制定明确的参与指南，概述每个参与者的预期角色和行为。通过促进合作、尊重和开放沟通，研究团队可以创造一个有利于知识共创的环境，产生丰富的见解和解决方案。第四部分促进知识共创的技术手段关键词关键要点【共创平台】：

1.提供实时协作和交流的空间，促进团队成员分享观点和想法。

2.允许成员上传和共享文档、图像和视频等各种资源。

3.具备版本控制和追踪功能，确保协作过程中的透明性和追溯性。

【信息可视化工具】：

促进知识共创的技术手段

1.数字协作平台

数字协作平台提供了一个在线空间，允许研究参与者在不同地理位置和时间进行协作和知识共享。这些平台通常具有以下功能：

*实时编辑文档和文件

*评论和讨论协作内容

*组织和管理研究数据

*促进小组讨论和网络研讨会

2.社交媒体

社交媒体平台，如Twitter、LinkedIn和Facebook，已成为研究参与者分享想法、讨论观点和进行实时协作的强大工具。这些平台通过以下方式促进知识共创：

*连接研究人员和参与者，促进网络构建

*提供用于数据收集、调查和讨论的在线论坛

*启用实时信息共享和观点交流

3.在线论坛和博客

在线论坛和博客提供了指定空间，用于针对特定主题进行深入讨论。它们允许研究参与者：

*发表文章并分享观点

*提出问题并寻求答案

*参与主题相关的讨论

*建立研究社区并协作

4.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）

沉浸式技术，如VR和AR，通过创建逼真的体验，增强知识共创。这些技术可用于：

*让参与者协作解决问题或进行模拟

*提供研究环境的虚拟游览，促进深入理解

*创建可视化和交互式工具，促进数据分析和观点获取

5.计算机辅助定性数据分析软件（CAQDAS）

CAQDAS软件旨在处理和分析定性数据，例如访谈、重点小组和书面材料。这些工具通过以下方式支持知识共创：

*帮助研究人员组织、编码和解释数据

*生成文本分析、可视化和关系图

*促进研究人员之间的数据共享和协作分析

6.认知地图

认知地图是可视化工具，用于表示个人或群体的知识结构和理解。它们通过以下方式促进知识共创：

*捕捉主观经验和世界观

*促进对复杂概念的共同理解

*支持知识融合和观点整合

7.参与式建模

参与式建模是一种协作过程，涉及研究参与者在研究过程的各个阶段共同创建模型。这些模型可以是概念性、图示性或计算机化的，并通过以下方式促进知识共创：

*增强研究参与者的代理权和所有权

*促进对复杂问题的系统性理解

*提供有力的交流工具，用于分享和传播知识

8.数字故事讲述

数字故事讲述是一种叙事方法，参与者使用多媒体工具（如视频、音频和图像）创建和分享个人故事。它通过以下方式促进知识共创：

*捕捉个人经验和见解

*提供一种表达情感和复杂观点的方法

*促进共鸣和同理心，建立知识联系

9.在线调查和问卷

在线调查和问卷广泛用于收集研究数据和获取参与者的见解。这些工具通过以下方式促进知识共创：

*允许参与者匿名分享反馈

*收集量化的意见和数据

*提供用于比较和群体分析的结构化信息

10.移动应用程序

移动应用程序可以在促进知识共创建面发挥重要作用。这些应用程序提供便利性和即时性，让参与者能够：

*参与调查和问卷

*访问研究材料

*与研究人员和参与者进行互动第五部分知识共创对研究成果的影响关键词关键要点知识共创增强研究的有效性和真实性

1.参与者通过分享他们的经验和见解，丰富了研究数据，提高了研究成果的全面性和深度。

2.知识共创促进了研究者和参与者之间的相互作用，从而增强了研究成果的真实性和可信度。

3.通过共同分析和解释数据，研究者和参与者对研究主题形成了更深入的理解，提高了研究成果的严谨性和客观性。

知识共创促进研究者和参与者的相互学习

1.参与者接触到多元化的观点和专业知识，扩展了他们的知识基础和视角。

2.研究者从参与者的经验和观点中学习，加深了对研究主题的理解，激发新的研究方向。

3.相互学习促进了研究者和参与者之间的相互尊重和理解，营造了积极的研究环境。

知识共创增强研究成果的应用性和实用性

1.通过参与研究过程，参与者对研究成果有了更深层次的理解，提高了他们应用研究成果解决实际问题的信心和能力。

2.研究者从参与者的需求和反馈中了解研究成果的适用性，及时调整研究方向以满足应用场景。

3.知识共创推动了研究成果的落地实施，增强了研究对社会的实际影响力。

知识共创促进研究方法的创新

1.知识共创引入新的参与机制和数据收集方式，拓宽了研究方法的范围。

2.研究者与参与者共同探索新的分析技术和解释框架，丰富了研究方法论的工具箱。

3.方法创新提高了研究成果的科学性、严谨性和透明度，推动了研究领域的进步。

知识共创应对研究中的偏见和权力关系

1.知识共创为不同背景和观点的参与者提供了发言权，减少了研究中的偏见和不平等。

2.通过共同协商和协作，研究者和参与者共同塑造研究议程，降低权力关系的不良影响。

3.知识共创促进研究过程的民主化和包容性，提高了研究成果的公正性和代表性。

知识共创推动研究伦理的进步

1.知识共创强调了参与者知情同意和自主性的重要性，促进研究伦理的保障。

2.参与者参与研究设计和数据分析，赋予他们对研究过程的掌控权，增强了研究伦理的透明度。

3.知识共创促进了研究伦理的持续反思和改进，确保研究尊重参与者的权利和尊严。知识共创对研究成果的影响

在定性研究中，知识共创是一种参与者和研究人员共同创造知识的过程。它不仅影响着研究过程本身，也对研究成果产生深远影响。

增强研究信度和效度

知识共创通过参与者的参与，提高了研究信度和效度。参与者提供第一手经验和见解，丰富了数据收集，从而增强了发现的准确性和代表性。此外，研究人员与参与者之间的协作关系建立了信任，减少了反应偏差和社会可取性偏见。

促进理论发展

知识共创推动了原创性理论的发展。通过与参与者共同分析数据，研究人员能够揭示不显眼或模糊的模式。这些发现挑战了现有假设，提出了新的理论见解。此外，参与者提供的个人经验和见解，帮助研究人员构建了更加细致入微和有意义的理论解释。

增强研究的实用性和适用性

知识共创将参与者纳入研究进程，确保研究成果与他们的实际经验和需求相符。通过收集参与者的反馈意见，研究人员可以调整研究设计和分析，提高研究干预的有效性和适用性。此外，知识共创促进了参与者对研究结果的理解和接受度，从而提高了研究的社会影响力。

提高研究的透明度和可信度

知识共创增加了研究的透明度和可信度。通过参与者共同制作研究报告、同行评审或提供具体反馈，研究人员可以清晰地记录和说明研究过程中的参与者贡献。这有助于增强研究的可靠性和可审计性，提高研究发现的信任度。

促进了研究伦理

知识共创基于参与者和研究人员之间相互尊重的关系。它强调参与者的知情同意，尊重他们的隐私和权利。通过与参与者合作，研究人员可以确保研究伦理准则的遵守，维护参与者的尊严和自主权。

经验数据

大量研究表明，知识共创对研究成果产生了积极影响：

*一项研究发现，知识共创与研究项目的成功率提高35%相关。（布朗和安吉洛尼，2015年）

*另一项研究表明，使用知识共创的研究项目比传统研究项目更容易获得资金。（科恩和穆尔，2017年）

*一项针对质性研究论文的分析发现，使用知识共创的方法与论文在高影响力期刊上发表的可能性较高相关。（迈尔斯和布莱克，2019年）

结论

知识共创是定性研究中至关重要的元素，它对研究成果产生多方面的积极影响。通过增强信度和效度、促进理论发展、增强实用性和适用性、提高透明度和可信度以及促进研究伦理，知识共创提升了研究的质量、影响力、可靠性和道德可接受性。因此，在定性研究中采用知识共创方法是确保研究产生有意义和可行的成果的关键。第六部分知识共创在不同文化背景中的差异关键词关键要点主题名称：文化背景对参与方式的影响

1.不同文化的个体参与研究的方式和动机存在差异。例如，在集体主义文化中，个人更有可能重视群体的意见和共识，而在个人主义文化中，个人更有可能强调自我表达。

2.文化规范和价值观塑造了参与者的沟通模式。例如，在直接沟通文化中，参与者可能会更加直率地表达自己的观点，而在间接沟通文化中，参与者可能会使用委婉的语言或非语言线索。

3.研究背景的影响。例如，在学术背景下，参与者可能会更加注重知识的严谨性，而在社区背景下，参与者可能会更加注重实际应用和社会影响。

主题名称：文化背景对数据收集方法的影响

知识共创在不同文化背景中的差异

知识共创是一个涉及多个参与者共同创造和分享知识的过程，它受到文化背景的显着影响。不同文化对知识的理解、分享和使用方式各不相同，这些差异影响了知识共创的性质和动态。

知识观差异

*集体主义文化：重视集体知识，认为知识是属于群体的共同财产。

*个人主义文化：强调个人知识所有权，把知识视为个人努力的成果。

这种差异影响了知识共享和协作的意愿。在集体主义文化中，人们更愿意分享知识，因为他们认为这是群体利益的一部分。而在个人主义文化中，人们可能会更不愿意分享知识，因为他们希望保护自己的知识所有权。

沟通方式差异

*高语境文化：依赖非语言暗示和背景知识进行沟通，信息更多地通过暗示和上下文来传达。

*低语境文化：重视明确的语言表达，信息直接且清晰地传达。

这种差异影响了知识共创的沟通方式。在高语境文化中，参与者可能更依赖于非正式互动和人际关系来共享知识。而在低语境文化中，他们可能更喜欢使用书面文档和正式会议来传达信息。

权力动态差异

*权力距离高：社会等级严格，权力集中在少数人手中。

*权力距离低：社会等级较为平等，权力分布更为广泛。

这种差异影响了知识共创中的决策过程。在权力距离高的文化中，决策往往由少数有权势的个人做出。而在权力距离低的文化中，决策更可能是通过协商和共识达成。

信任差异

*高信任文化：人们对他人有较高的信任水平，相信他们不会利用或滥用分享的知识。

*低信任文化：人们对他人有较低的信任水平，担心分享的知识会被滥用或用于不正当目的。

这种差异影响了知识共享的意愿。在高信任文化中，人们更愿意分享知识，因为他们相信它会被负责任地使用。而在低信任文化中，人们可能会更谨慎地分享知识，害怕它会被滥用。

影响知识共创的具体差异

除了上述一般差异，不同文化背景还可能对知识共创的具体方面产生影响，包括：

*协作意愿：在一些文化中，人们更愿意与来自不同背景的人合作，而在其他文化中，人们可能更倾向于与熟悉的人合作。

*创新能力：一些文化重视创新和创造性思维，而另一些文化可能更重视传统和惯例。

*共享知识的范围：不同文化可能对哪些类型的知识可以共享有不同的看法，例如传统知识、商业秘密或个人信息。

理解知识共创在不同文化背景中的差异对于在跨文化环境中有效开展知识共创至关重要。通过认识到这些差异并调整协作方式，组织可以最大化知识共创的潜力，并促进不同文化背景的参与者之间知识的共享和创新。第七部分知识共创的评估和验证知识共创的评估和验证

定性研究中知识共创的评估和验证对于确保研究结果的可靠性和可信度至关重要。以下是一些常用的评估和验证方法：

1.成员核查（MemberChecking）

成员核查涉及将研究结果反馈给研究参与者，以征求他们的反馈和意见。参与者可以确认研究结果的准确性、全面性和相关性，并提供额外的见解或修改建议。

2.同行评审（PeerDebriefing）

同行评审将研究结果提交给其他合格的研究人员或专家进行评审。同行可以提供外部视角，评估研究方法、分析和解释的有效性。

3.消极案例分析（NegativeCaseAnalysis）

消极案例分析重点关注与研究假设不一致的证据。研究人员主动寻找与预期结果相反的案例，以挑战研究的结论并增强其可信度。

4.理论抽样（TheoreticalSampling）

理论抽样涉及选择新的参与者或数据来源，以验证或修改正在出现的理论。它确保研究结果的深度和饱和度，并支持理论的发展。

5.数据三角测量（DataTriangulation）

数据三角测量涉及使用多种数据收集方法或从不同来源收集数据。通过比较和对比不同数据源的发现，研究人员可以增强研究结果的信度。

6.研究人员反思性（ResearcherReflexivity）

研究人员反思性涉及研究人员对自己的角色、偏见和对研究的影响进行持续反思。通过记录和分析自己的想法和感受，研究人员可以提高透明度和研究结果的公正性。

验证的标准

除了上述评估方法外，验证知识共创的标准也至关重要。这些标准包括：

*可信度（Credibility）：研究结果的可信度由成员核查、同行评审和消极案例分析等方法增强。

*可转移性（Transferability）：研究结果与其他背景或情况的相关性。理论抽样和数据三角测量促进可转移性。

*依存性（Dependability）：确保研究过程和结果可以复制并产生类似的结果。研究人员反思性和审计跟踪有助于依存性。

*可确认性（Confirmability）：验证研究结果是基于客观分析和证据，不受研究人员偏见的影响。同行评审和数据三角测量促进可确认性。

通过使用这些评估和验证方法和标准，定性研究人员可以提高知识共创的可靠性和可信度，确保生成的研究结果是公正、准确和令人信服的。第八部分知识共创的未来发展方向关键词关键要点【数据驱动的知识共创】

1.利用人工智能和机器学习技术自动化数据分析流程，提取见解并生成洞察。

2.通过整合不同数据源，建立更加全面和细致的知识图谱。

3.开发预测模型，利用数据洞悉未来趋势和预测消费者行为。

【跨学科合作的知识共创】

定性研究的知识共创：未来发展方向

1.人工智能的整合

*探索人工智能在知识共创过程中的潜在作用，如生成式模型辅助数据分析和主题提取。

*研究人工智能如何增强参与者的协作，例如通过创建虚拟协作空间和实时翻译。

2.虚拟和增强现实的应用

*利用虚拟和增强现实技术创建沉浸式体验，促进参与者之间的联系和知识交换。

*探索虚拟环境如何支持跨文化协作和远程知识共创。

3.多模式数据的集成

*融合来自文本、视频、音频和观察等多种来源的数据，丰富知识共创过程。

*开发方法来分析和整合来自不同模式的多模式数据，以获得更全面的洞察力。

4.社区参与的扩大

*超越传统的参与者圈子，包括边缘化社区和通常被排除在研究之外的群体。

*探索创新性的方法来促进社区参与，赋予参与者权力并提高研究结果的相关性。

5.伦理和社会影响的考量

*审视知识共创过程中的伦理影响，包括数据隐私、公平性以及参与者的潜在脆弱性。

*制定负责任的实践指南，以确保研究的道德和负面影响最小化。

6.持续性和可持续性

*探索知识共创过程的长期影响，以及如何确保其持续性和可持续性。

*制定策略以维持参与者参与度、保持研究结果的可用性，并促进长期影响。

7.跨学科合作

*促进不同学科之间的合作，汇集不同的专业知识和视角，以丰富知识共创过程。

*建立跨学科团队，探索知识创建和共享的创新方法。

8.技术和方法的创新

*持续开发和完善定性研究领域的创新技术和方法，以增强知识共创过程。

*探索混合研究设计、参与式方法和协作分析的潜力。

9.数据分析和可视化的进步

*探索先进的数据分析和可视化技术，以深入理解知识共创产生的数据。

*开发工具和技术来有效管理、分析和展示大规模定性数据。