Literature Review as a Research Methodology: A Guideline

本文截取自 Hannah Snyder 撰写的 Literature review as a research methodology: An overview and guidelines，它是科研 Review 文章的一个详细指南，比在科学写作指南中简单介绍的语言风格注意要详细得多。它将系统地包含整个 Review 的各个方面，包括系统性 Review。本文对应的 PDF 存储在同一文件夹中。

摘要

随着知识生成的快速增加，以及跨学科研究的广泛出现，Research 呈现了显著的高速增长以及碎片化，我们难以及时地跟进 SOTA 的研究。这让 Review 逐渐成为了一种更加重要的研究方法。相较于遵循着固定研究方法的 Review，传统的 Review 可能出现不及时更新、难以遍历现有研究、缺乏严谨性的问题。因此讨论 Review 的方法就尤其重要了。本文在于讨论各种 Review 的方法，提供 Guideline 供参考以及避免一些 Pitfall 和提升 Review 的质量。

引言

Review 是一种收集和整合现有的研究的方式，可能是系统化的，也可能不是。优秀的 Review 将会扎实现有的研究基础并且促进进一步的理论研究。通过整合全部的现有的研究，它可以解决单一研究无法回答的问题。

传统的 Review 方式可能无法遍及全部的现有研究，并且缺乏系统性。这会导致 Review 的作者的结论可能建立在瑕疵的文章基础上——尤其是作者选择性地忽视那些和自己意见不合的文章的时候。

现在已经存在了相当多的 Review 方式，如 narrative or integrative reviews、systematic reviews、meta-analysis。本文将会整合现有的 Review 方法以及相关的 Guideline，并且介绍它们如何应用在自己的研究之中。

后面将会详细地介绍 literature review 方法做出 theoretical and practical 的学术贡献。包括讨论各种 Review 方法，介绍如何使用它们，以及需要遵循的相关准则。本文将会详细地讨论 systematic、semi-systematic and integrative approaches 以及它们的使用前景。这些方法并没有优劣之分，只是适合不同的场景。

为什么你应该撰写文献综述

所有的学术文章都以描述曾经已有的文章为开始，从前人已有的结果来引出并解释自己的研究目的与核心假设。我们一般称为 literature review、theoretical framework、research background。但当 review 变成一个单独的研究方法后，我们就需要遵循一定的研究规则，让研究的结果变得更加精确与可信。根据我们研究目的的不同，Review 的方法也自然不同。

对于大多数研究问题，review 是用来提供现有的问题的答案的，比如比较不同的理论或者研究理论的有效性。review 也被广泛地用于提供一个特定研究领域的问题的概览——研究整个领域的发展现状，进而指出进一步的研究需求。如果目标是进行理论构建，文献综述也可能很有用。需要注意的是，根据文献综述的目标不同，应采用的方法也会有所不同。

这里介绍三种常用的大类方法：系统综述、半系统综述和整合性综述。在适当的情境下，这三种综述策略均可有效回答特定的研究问题。然而，需注意的是，文献综述还有许多其他形式，且不同方法的要素常被交叉融合使用，因此在应用于具体研究项目时，可能还需要进一步调整与适应。对于各个方法的深度了解可以后续单独阅读相关文献。

当了解下面的研究特点后，我们就能够根据研究情况选择合适的研究方式。

系统性综述（Systematic literature review）

系统性综述最初主要在医学科学领域发展起来，旨在以系统、透明且可重复的方式综合研究发现，并被誉为综述方法中的”金标准”。

系统性综述可被定义为一种研究方法与流程，用于识别和批判性评估相关研究，并收集与分析这些研究中的数据。系统性综述的目标是通过预先设定的纳入标准，全面识别所有符合要求的实证证据，以回答特定的研究问题或假设。通过采用明确且系统的方法审查文献与所有可用证据，可以最大限度地减少偏倚，从而得出可靠的研究结论。

Systematic literature review 一般使用 meta-analysis 来整合研究结果。元分析是一种统计方法，用于合并来自不同研究的数据，以加权比较并识别在多个针对同一主题的研究中显现的模式、分歧或关联。

然而，要实施元分析，所纳入的研究必须共享可比较的统计指标（如效应量）。因此，在研究方法差异较大的情况下，开展元分析具有相当挑战性。尽管系统性综述最初源于医学科学，但近年来社会科学领域也已尝试制定相应的指导规范。此外，一些顶级商业期刊上已发表了不少元分析研究。

然而，在这些非仅限于随机对照试验的领域中，学者们发展出更多定性方法，用以评估不同类型研究发现的质量与强度，并进行结果比较。这通常被称为”定性系统性综述“——也就是说，采用严格的系统性流程收集文献，再运用定性方法对文献进行评估。

开展系统性综述具有诸多优势与潜在贡献。例如，我们可以判断某一效应是否在不同研究中保持一致，并确定未来需要开展哪些研究来验证该效应。还可运用技术手段识别影响研究现象的个体研究层面或样本特征——例如：在一个文化背景下开展的研究是否显著不同于其他文化背景下的研究结果。

半系统性综述（Semi-systematic review）

半系统性综述（或称叙述性综述）适用于那些概念界定各异、由不同学科领域的研究者群体分别探索，因而难以完成全面系统性综述的主题——我们无法收集所有可能相关的文献。除概述某一主题外，半系统性综述还常关注特定领域内研究随时间的发展进程，或某一主题在不同研究传统中的演变过程。

总体而言，该综述旨在识别并理解所有可能与研究主题相关的学术传统，并通过”元叙事“（meta-narratives）而非效应量测量的方式对其进行综合。

可用于分析与综合半系统性综述发现的方法有多种，这些方法通常与一般定性研究中的方法相似。例如，主题分析或内容分析是常用的技术，可广义定义为识别、分析并报告文本中以主题形式呈现的模式的方法。

此类分析有助于识别特定研究领域或方法论中的核心主题、理论视角或共性问题，或用于厘清某一理论概念的构成要素。其潜在贡献包括：绘制某一研究领域的图谱、综合现有知识状态、提出后续研究议程，或提供某一主题的历史回顾与时间线梳理。

整合性综述（Integrative review）

与半结构化综述密切相关的，是整合性综述（或称批判性综述）方法。相较于半结构化综述，整合性综述通常具有不同的目标——其目的在于评估、批判并综合某一研究主题的文献，从而促进新的理论框架与视角的生成。

对于成熟议题，采用整合性综述方法的目的是全面梳理知识基础，批判性地审视并可能重新概念化，同时随着该主题的发展，拓展其理论基础。而对于新兴议题，其目的则更侧重于构建初步或前瞻性的概念框架与理论模型。

整合性综述方法应致力于推动知识进步与理论框架的演进，而不仅仅是对某一研究领域的概述或描述。也就是说，它不应仅是描述性或历史性的总结，而应力求生成新的概念框架或理论。虽然高质量的整合性综述能够为研究领域做出真实且有力的贡献，但更多情况下，这类综述要么缺乏透明度，要么未能实现真正的”整合”——许多被标榜为”整合性”的综述，实际上只是对既有研究的简单汇总，而非深度整合。

开展文献综述的流程

首先应提出的问题是：**为什么要开展这项综述？**该领域是否真的需要一篇文献综述？如果确实需要，那么哪种类型的文献综述最能发挥作用并作出最大贡献？在确定选题时，还应考虑哪些读者群体最可能对这篇综述感兴趣。

一旦确定了研究问题并确立了总体综述方法，就必须制定一套文献检索策略以识别相关文献。这包括选择关键词、确定合适的数据库，并明确纳入与排除标准。在此阶段，需做出若干关键决策，这些决策将直接决定综述的质量与严谨性。

由于初始文献检索通常会返回大量文献，因此必须制定策略筛选出真正相关的文献。综述的纳入标准应由所选定的研究问题引导。常见的纳入标准包括：出版年份、语言、文章类型（如概念性论文、随机对照试验等）以及发表期刊。在研究质量层面，制定纳入与排除标准是开展综述过程中最重要的环节之一。但必须强调的是，所有决策都必须提供充分的理由并保持透明——每一个选择都应有逻辑严密且合理的依据。

在明确了综述目的、具体研究问题与方法类型后，即可开始正式执行综述工作。在此阶段，建议先进行一次小规模的预测试（pilot test），检验检索策略与纳入标准的有效性。通过在较小样本上测试关键词与筛选规则，可在全面检索前对流程进行调整优化。

文献样本的实际筛选可根据综述的具体性质与范围采取不同方式。根据检索结果的数量，可采用多种策略：

• 逐篇通读所有检索到的文献——最为有效但耗时巨大
• 聚焦于研究方法或核心发现进行筛选
• 分阶段进行：先阅读摘要初筛文献，再获取全文进行深入评估，最后确定最终样本

在完成文献收集并确定最终样本后，下一步是思考如何利用这些文献开展恰当的分析。也就是说，在选定最终文献后，应采用标准化的方式从每篇文献中提取相关信息。所提取的数据可以是描述性信息（如作者、出版年份、主题、研究类型），也可以是研究结果与效应量，还可以是某种概念化观点或理论框架。

在撰写综述时，必须清晰传达开展此项工作的动机与必要性。根据所采用的方法，最终的综述文章结构会有所不同，所需的信息类型与详尽程度也存在差异。目前已有若干明确的规范与指南，规定了文献综述的报告与结构方式。

文献综述应当像实证研究论文一样受到严格评估。高质量的文献综述必须具备”可重复性“：其方法应被充分描述，使得外部读者能够依据相同流程复现研究并得出相似结论。最后，一篇优秀的文献综述还必须对学者和实践者具有实际价值。

要点与常见误区

尽管开展文献综述有诸多益处，但将其成功发表却颇具挑战。许多研究者在进行文献综述时犯下一些常见错误，导致其难以进入优质期刊的评审视野。

**第一，未能充分详尽地说明文献综述是如何开展的。**这使得评审者无法评估综述的质量及其学术贡献。此类综述往往缺乏对整体研究策略的描述以及分析方法的具体操作细节。

**第二，为简化工作量，研究者常急于缩小文献样本范围。**从而过度限制检索范围。当然，有时适当限制样本是合理的，但必须提供清晰、有力的理由支持这一选择。

**第三，许多研究者在完成综述后，未能清晰呈现与阐释其研究结果。**他们往往包含大量图表、表格和图形，却不加以解释或评论，导致读者难以理解这些可视化内容的实际含义或真正发现。

**第四，或许是最常见的错误：文献综述未能真正为领域带来有价值的创新性贡献。**无论一篇综述多么严谨、结构多么精良，若其未能提供任何新颖、实质性的东西，就注定不会被发表。

一些有效的策略

一种有效策略是将文献综述与元分析相结合，针对某一关键议题提供效应量证据。这一方法已被广泛应用于高影响力期刊的成功案例中。但需注意：仅仅进行元分析本身并不足以保证发表——它还必须聚焦于一个具有现实意义、理论吸引力并能解决领域内核心研究困境的问题，从而切实推动知识进步。

近年来基于计算机文本分析与机器学习的综述方法在商业研究中日益受到关注。然而技术是手段，而非目的；真正的价值在于能否通过这些方法揭示出以往被忽视的结构性关系、矛盾张力或理论缺口，从而开启新的研究议程。

参考书籍

本文内容参考了以下文献，其 PDF 可在此下载：

• Literature Review as a Research Methodology: An Overview and Guidelines（238KB）——Hannah Snyder 原著