ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CẢM QUAN THỰC PHẨM Đề tài LADDERING METHOD

Quan điểm nhận thức của con ngườiCác loại của các liên kết của MEC là cấu trúc nhận thức phân biệt giữa các loại khác nhau của liên kết giống như thiết lập các mối quan hệ thành viên, qu

VIỆN SINH HỌC – THỰC PHẨM

TIỂU LUẬNĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CẢM QUAN THỰC PHẨM

5 Trần Thị Mỹ Hạnh09202211

6 Nguyễn Vy Trúc Linh 09204581

5 Trần Thị Mỹ Hạnh09202211

Lĩnh vực đánh giá cảm quan đã phát triển nhanh chóng nửa sau thế kỷ XX cùng với

sự mở rộng các ngành công nghiệp thực phẩm chế biến và hàng tiêu dung Đánh gácảm quan bao gồm một nhóm các kỹ thuật để đo đạc chính xác các phản hồi của conngười đối với thực phẩm và tối thiểu hóa các ảnh hưởng gây sai lệch tìm ẩn của nhãnhiệu và các thông tin khác có ảnh hưởng lên nhận thức của người tiêu dùng Đánh giácảm quan là một phương pháp khoa học dùng để gợi lên , đo đạc, phân tích và giảithích các cảm nhận của con người đối với sản phẩm thông qua các giác quan là thịgiác, xúc giác, vị giác và thính giác Điều quan trọng thiết kế thí nghiệm cảm quan làviệc lựa chọn một phép thử thích hợp Ba nhóm phép thử cảm quan chia thành hai loại

là nhóm phép thử phân tích gồm phép thử phân biệt và mô tả, và nhóm phép thử thịhiếu như những phép thử sử dụng để đánh giá mức độ ưa thích hay chấp nhận củangười tiêu dùng

Laddering là phương pháp nằm trong việc nghiên cứu và tìm hiểu tâm lý người tiêudùng Là phương pháp phỏng vấn, nghiên cứu định tính, tìm hiểu lý do tại sao người tamua, sử dụng sản phẩm và dịch vụ, kỹ thuật đặc biệt hữu ích trong việc gợi ý các mụctiêu và các giá trị cơ bản, có lợi cho nghiên cứu kinh nghiệm người tiêu dùng Tìm hiểucác thuộc tính của sản phẩm và các tác nhân ảnh hưởng đến quyết định của người tiêudùng trong việc lựa chọn sản phẩm hay dịch vụ

Để tìm hiểu kỹ hơn về phương pháp Laddering, cách tiến hành và ứng dụng của nó,nhóm chúng em đã chọn đề tài “phương pháp Laddering” làm đề tài tiểu luận cho mônđánh giá chất lượng cảm quan thực phẩm.

II NỘI DUNG

1 Tổng quan về phương pháp Laddering

Các cuộc phỏng vấn laddering là phương pháp ưa thích để xác định chuỗi mean end của người tiêu dùng Về cơ bản, laddering là một phương pháp về chất lượng câutrả lời mô tả một cách tự do trong ngôn từ của họ, tại sao cái gì là quan trọng đối với

-họ Bản chất chất lượng của laddering xuất phát từ dạng phản ứng kết thúc, sự tự docủa người trả lời trả lời các câu hỏi trong ngôn từ của họ, và tất nhiên, điều quan trọng

là các nhà nghiên cứu giải thích ý nghĩa của những câu trả lời Không giống như một

số phương pháp định tính, tuy nhiên, các cuộc phỏng vấn laddering có một cấu trúcnhất định xuất phát từ thứ tự của câu hỏi và sử dụng các câu hỏi thăm dò tiêu chuẩn đểđạt được các câu trả lời bổ sung Người phỏng vấn có một chương trình nhất định đểlàm theo và đặt câu hỏi về vấn đề tương tự cho mỗi cuộc phỏng vấn Trong những giácquan sau đó, laddering được coi là một phương pháp định tính cấu trúc

Những nghiên cứu gần đây về tiếp thị đã nhận được sự chú ý, quan tâm đặc biệt của

cả hai viện nghiên cứu và các học viên Điều này cung cấp thông tin rõ nét của ngườitiêu dùng và các mối quan hệ của họ với các sản phẩm, hiện nay không chỉ cho thấy sựhiểu biết "nhận thức" rõ ràng về sản phẩm mà còn cho phép phát triển các chiến lượcđịnh hướng cho các sản phẩm mới Ủng hộ quan điểm tâm lý này của thị trường, vàonhững năm 1980 Sheth (1983) cho thấy rằng các sản phẩm cần được tiếp thị để cạnhtranh Cả hai nhà nghiên cứu và quản lý, thông qua định hướng người tiêu dùng dựatrên chứ không phải chỉ đơn thuần tập trung vào đặc tính của sản phẩm

Laddering đề cập sâu sắc, trong cuộc phỏng vấn kỹ thuật được sử dụng để pháttriển sự hiểu biết của người tiêu dùng giải thích các thuộc tính của sản phẩm liên kết có

ý nghĩa, học Thuyết mean - end (Gutman, 1982) Laddering liên quan đến một cuộc

định tập hợp các mối liên hệ giữa các yếu tố nhận thức quan trọng trên phạm vi của cácthuộc tính (A), hiệu quả (C), và giá trị (V) Các mạng này liên kết, hoặc thang đo, đượcgọi là định hướng cảm nhận, đại diện cho sự kết hợp của các yếu tố đóng vai trò như

cơ sở để phân biệt giữa các sản phẩm trong một lớp sản phẩm nhất định

2 Mục tiêu của phương pháp Laddering

Kể từ khi phương pháp laddering ra đời trong lĩnh vực nghiên cứu người tiêu dùng,nhiều ứng dụng được áp dụng vào các học viện đã được thực hiện (Gutman, năm 1984;Gutman và Alden, 1984; Gutman và Reynolds, 1983; Gutman, Reynolds, và Fiedler,1984; Olson và Reynolds, 1983 Reynolds và Gutman, 1984a; Reynolds và Gutman,1984b; Reynolds và Jamieson, 1984) Một lần nữa, việc áp dụng chính là phát triểnnhận thức giá trị, theo bản đồ phân cấp cho thấy mối tương quan giữa các thuộc tính,hiệu quả, người tiêu dùng, giá trị cho một sản phẩm, một loại dịch vụ

Nền tảng (Gutman, 1982) hoặc phân biệt khá quan trọng giữa quá trình phỏng vấn

và phương pháp phân tích được sử dụng để rút ra ý nghĩa từ các kết quả dữ liệu(Durgee 1985) Không chỉ có những khác biệt quan trọng bị bỏ qua, ngay cả nhữngđịnh nghĩa tiêu chuẩn của laddering như là một phương pháp phỏng vấn, đến nay, đãkhông được đề cập đến trong các tài liệu học tập.Với giá trị của loại hình này hiểu biếtsâu sắc của người tiêu dùng, đặc biệt, tiềm năng đối với các đặc điểm kỹ thuật của cácchiến lược chính xác và thích hợp hơn, một tài liệu hướng dẫn đầy đủ để nghiên cứucách tiếp cận này là cần thiết

Vì vậy, nó là mục tiêu chính là chi tiết các kỹ thuật phỏng vấn liên quan đếnladdering để cung cấp một nền tảng cho ứng dụng của nó cũng như đánh giá phươngpháp tiếp theo Mục tiêu thứ hai là cung cấp một chi tiết mô tả của việc phân tích cácloại hình cụ thể của hiểu biết về Quyết định tiêu dùng, 27 dữ liệu định tính được thựchiện như thế nào Mục tiêu thứ ba và cuối cùng là để chứng minh làm thế nào kết quảladdering giải thích được sự phát triển và sự hiểu biết định hướng nhận thức và xácđịnh vị trí của sản phẩm

3 Lý thuyết chuỗi mean – end (MEC)

MEC có được cái nhìn sâu sắc vào những mục đích mua hàng của người tiêu dùng(ví dụ: trong mục đích cơ bản liên quan đến hoạt động mua sắm) Laddering có thểgiúp cho nhận thức năng cao giá trị bằng cách thúc đẩy người tiêu dùng để phản ánhmục đích của hoạt động mua sắm thường xuyên của họ hàng ngày Nhận thức cao làràng buộc để có chất lượng trong tính chất, các loại cấu trúc có nguồn gốc là nhân tốtạo nên ý nghĩa Một lý thuyết trong bối cảnh này là một tập hợp các loại cấu trúc dữliệu trả lời hữu ích cho laddering theo cách như vậy mà các nhà nghiên cứu được sự cảithiện hiểu biết của người tiêu dùng Quan điểm cấu trúc nhận thức MEC là một môhình người tiêu dùng tiêu thụ có quan hệ với nhận thức cấu trúc (tức là, cách tiêu thụ cóliên quan đến sự hiểu biết của con người) Sau đó, MEC là một phần trong lý thuyếtnhận thức đầy đủ hơn của người tiêu dùng dựa trên nhận thức nói chung của conngười, như mô tả trong hình dưới Theo quan điểm nhận thức, phân tích thông tin thuđược từ môi trường bằng cách liên hệ nó với thông tin đã được lưu trữ trong bộ nhớ, và

sử dụng thông tin đó chỉ đạo hành vi hướng tới việc đạt được mục tiêu (Grunert, năm

1994, Simon, 1990) Sau đó, MEC được một bộ phận xử lý thông tin liên quan lưu trữtrong bộ nhớ (tức là, tiêu dùng có liên quan cấu trúc nhận thức) Khi bổ sung các lýthuyết hoặc giả định về việc phân tích đầu vào từ môi trường, kích hoạt và thêm vàocấu trúc nhận thức và các lý thuyết hay giả định về việc xây dựng đầu ra, dựa trên cấutrúc nhận thức, MEC trở thành một phần lý thuyết và mục tiêu giải thích và dự đoánhành vi người tiêu dùng

Giá trị bản đồ thu được từ dữ liệu Laddering là “bản đồ tổng hợp của cấu trúc nhận thức” (Olson & Reynolds, 1983, p 85)

Hình 1 Quan điểm nhận thức của con ngườiCác loại của các liên kết của MEC là cấu trúc nhận thức phân biệt giữa các loại khác nhau của liên kết giống như thiết lập các mối quan hệ thành viên, quan hệ nhân quả, hay một cấu trúc bất kỳ mà nó có thể được kết hợp bằng một cách nào đó?

Không khó để đánh giá MEC trên khía cạnh này.Trước hết, MEC là môhình mạng bởi vì chúng Bao gồm các nút và liên kết Bởi vì chúng mô tả kiếnthức chung về sản phẩm, thuộc tính và hệ quả của nó Nó diễn đạt được hình thức trìnhbày và tính toán kết quả mô hình của cấu trúc nhận thức Chúng đưa ra những kiếnthức bởi vì bao gồm những hiểu biết về các trạng thái mà chúng được giới thiệu.Chúng phân bậc bởi vì là tổng hợp các nhận thức MEC được sắp xếp bởi tính trừutượng Cuối cùng, chúng giới hạn mối quan hệ đặc biệt, cụ thể là các mối quan hệ thểhiện sự nhân quả: một thuộc tính dẫn đến một hệ quả và một hệ quả dẫn đến một giátrị Khó để lập luận rằng MEC là mô hình phù hợp nhất của cấu trúc nhận thức trongbối cảnh của hành vi khách hàng MEC có giá trị hình thức nhưng nó không khó giảiquyết để tìm ra các lập luận cho các dạng khác của cấu trúc nhận thức

Có nhiều bằng chứng cho thấy hành vi của khách hàng bị ảnh hưởng bởi nhiềutập thông tin Ví dụ:

 Một cuộc tranh cãi với một nhân viên khách sạn về việc nhớ rõ về thời gian vàđịa điểm, có thể dẫn đến quyết định không bao giờ ghé thăm khách sạn một lầnnữa

 Một vụ tai nạn hàng không kinh hoàng làm cho con người tìm kiếm hãng hàngkhông khác hoặc tránh đi máy bay trong một thời gian

 Sự hào phóng của quản lý trong việc trao đổi một món hàng bị lỗi có thể củng

cố các quyết định mua sắm tại cửa hàng một lần nữa

 Một vụ nhiễm trùng Samonella cũng có thể dẫn đến việc tránh ăn thịt gà

Đây là các trường hợp các tính chất ảnh hưởng đến người tiêu dùng

Trong bối cảnh của chuỗi mean - end có nghĩa là, điều này sẽ hàm ý rằng ngoài dâychuyền ACV, dây chuyền hoặc dây chuyền AVAC với các liên kết dự phòng sẽ đượccho phép Vấn đề này có khả năng truy cập bởi các thí nghiệm thời gian phản ứng: cónghĩa là kết thúc chuỗi cổ điển dự đoán rằng xác minh của một tuyên bố về một liênkết giữa một thuộc tính và giá trị sẽ mất nhiều thời gian hơn việc xác minh tuyên bố vềmột liên kết giữa một thuộc tính và một hệ quả Mâu thuẫn với kết quả sẽ là bằngchứng của một nonhierarchical cấu trúc Cuối cùng, các liên kết vượt ra ngoài quan hệnhân quả chủ quan (ví dụ, supplementarity hoặc khả năng thay thế sản phẩm, đó làthiết lập các liên kết thành viên) có thể được thêm vào

3.1 Chuỗi ACV – bậc thang

Chuỗi bậc thang AVC là một hệ thống mô tả mối liên kết giữa các giá trị củakhách hàng và hành vi tổng thể của họ, cung cấp một khuôn mẫu cho việc thu thập dữliệu nghiên cứu định tính laddering trong không gian của người tiêu dùng và một môhình để đánh giá giá trị người tiêu dùng và hành vi

Hệ thống phân cấp này của người tiêu dùng nhận thức và kiến thức sản phẩmdao động từ các thuộc tính (A) đến hệ quả tiêu thụ (C) với các giá trị cá nhân (V) nhưsau:

Các thuộc tính: Cấp cao nhất của hệ thống cấp bậc này, các thuộc tính nhận biết

nhất của cá nhân Cá nhân nhận ra dễ dàng những thuộc tính của một sản phẩm hay hệthống Những thuộc tính này có thể bao gồm chất lượng, giá cả, thương hiệu, hoặc baogồm các tính năng đặc biệt

Tuy nhiên, trong khi các thuộc tính sản phẩm như vậy có thể được nhận biết

bởi các cá nhân, họ không nhất thiết phải có lý do để mua hoặc sử dụng Một số câu trả

lời mô tả chính xác lý do để mua Tuy nhiên, một nhà nghiên cứu chỉ tập trung vàophản ứng như vậy sẽ bỏ lỡ cơ hội để khám phá những hệ quả cá nhân kết hợp vớinhững đặc tính đó

Hệ quả tiêu thụ: Các thuộc tính dẫn đến hệ quả cho các cá nhân Mỗi thuộc tính

có thể có một hoặc nhiều hệ quả cho bất kỳ cá nhân nào

Hệ quả cùa các thuộc tính cụ thể cho thấy khía cạnh cá nhân về các mối quan hệ

cá nhân với các sản phẩm hoặc ứng dụng

Tìm hiểu tác động của một số các thuộc tính, chứ không phải là chỉ thừa nhận sự

hiện diện của từng thuộc tính một, cho thấy một số lượng đáng kể về những hiểu biếtgiải thích cho hành vi của cá nhân Các hậu quả của thuộc tính cụ thể cho thấy nhiềukhía cạnh cá nhân của mối quan hệ giữa cá nhân và các sản phẩm hoặc ứngdụng Thông thường, các nhà nghiên cứu thiếu kinh nghiệm không theo dõi hệ quả củacác thuộc tính khác nhau Bỏ qua điều này là một thiếu sót bởi vì có thể sử dụng nhiềuhiểu biết được để đưa ra chiến lược quyết định cho các sản phẩm

Bằng cách hỏi “tại sao” để có sự tham gia nghiên cứu, xây dựng dựa vào các

câu trả lời ban đầu của người thử, có thể nhận biết thêm những hiểu biết về các giá trịtình cảm của một cá nhân So với danh sách các thuộc tính sản phẩm, các phản ứng ởcấp độ này được chi tiết hơn và tiếp cận gần hơn với lý do thực sự của sự lựa chọn của

cá nhân về một sản phẩm cụ thể hoặc một phản ứng nào đó.Từ một quan điểm tiếp thị,

sự hiểu biết những hệ quả của các thuộc tính sản phẩm hoặc ứng dụng có thể làm cơ sởcho các thông điệp tiếp thị hoặc xây dựng thương hiệu.

Giá trị cá nhân: Mỗi hệ quả là liên quan đến một giá trị cốt lõi của cuộc sống

của người đó.Ý nghĩa sản phẩm đã được mở rộng vượt ra ngoài không chỉ đơn thuần làcác thuộc tính mà bao gồm cả lợi ích những thuộc tính tượng trưngcho người tiêudùng Định hướng này tập trungchủ yếu vào kết quả trực tiếp sản phẩm cung cấp chongười tiêu dùng thông qua việc mua hoặc tiêu thụ sản phẩm(Haley, 1968,1984; Myers,1976) Gần đây hơn, định nghĩa về ý nghĩa sản phẩm đã được mở rộng nhưng một lầnnữa để bao gồm các mức độ trừu tượng cao hơn(Gutman &Reynolds, 1979), cụ thể làgiá trị cá nhân

Những lý do người ta mua một cái gì đó, lựa chọn trong một cộng đồng hoặc

dịch vụ, hoặc thông qua một quá trình không phải lúc nào cũng rõ ràng, thậm chí cho

các cá nhân ra quyết định Như đã nói ở trên, người ta thường phản ánh dễ dàng chocác câu hỏi về lựa chọn của họ về một sản phẩm hay dịch vụ ở cấp thuộc tính, nhưng

phản ứng của họ thường không tiết lộ lý do cốt lõi của họ.

Các giá trị cá nhân đóng vai trò chi phối hầu hết các hướng lựa chọn cánhân Những giá trị cá nhân là cơ sở cốt lõi của cá nhân và quan điểm tương đối ổnđịnh có tác động mạnh mẽ đến cảm nhận

Một giải thích của bản đồ giá trị phân cấp là đánh giá cấu trúc nhận thức của một nhómbao hàm câu trả lời mà nhóm người trả lời là đồng nhất, chính xác hơn, đó là nhận thứccấu trúc của họ có thể được coi là đồng nhất có liên quan đến đối tượng chúng ta muốnđánh giá Có phương pháp nghiên cứu rất hạn chế đưa ra lời khuyên về làm thế nào cóthể thực hiện được và chúng ta chỉ có thể chỉ ra một số vấn đề Chỉ một thực tế là cácthang đo cá nhân có sự khác biệt không, tất nhiên tạo thành bằng chứng cho sự thiếutính đồng nhất nếu chúng ta giả định một mô hình thang đo trong sản xuất và trong các

hợp với một quá trình ngẫu nhiên Không có một bài kiểm tra như vậy, một giải phápthực tế hơn sẽ được thực hiện một dãy phân tích trên sự tồn tại của các liên kết trongcác thang đo của cá nhân người trả lời Nếu chúng ta có được dãy tập hợp các liên kếtkhác biệt rõ ràng , nó sẽ trở thành trực giác ít có khả năng đồng nhất, và chúng ta cóthể thấy cũng như phải đối mặt với một bài kiểm tra hiệu lực của các giả định tínhđồng nhất Roehrich và Valette-Florence (1991) báo cáo một ví dụ trong đó dữ liệuladdering phục vụ như là đầu vào dãy phân tích Phân nhóm của chúng được dựa trên

sự tồn tại giữa các loại liên kết và các thang đo đơn vị phân tích Mỗi người trả lời sau

đó có thể là một thành viên của nhiều hơn một dãy, do đó giải thích trên cơ sở số ngườiđược hỏi và không phải là thang đo, một tập hợp các cụm kết quả chồng chéo.Tuynhiên, chúng ta có thể tiến hành một thủ tục tương tự với người trả lời thay vì thang đo

là đơn vị phân tích Không có các dữ liệu thô, nhưng tại HVM, thực tế con đường nhấtđịnh là chỉ dựa trên một tập hợp con của người được hỏi không tạo thành một vấn đềđồng nhất, với lý do tương tự như thảo luận trước đó Tuy nhiên, nếu người ta thấyrằng bản đồ giá trị phân cấp có thể được chia thành các đường dẫn trong tập hợp A sẽđược dựa trên câu trả lời từ nhóm I và các đường dẫn tập hợp B là các câu trả lời từnhóm II thì đây sẽ cho thấy một vấn đề đồng nhất Khái niệm chỉ số tính thống nhấtphát triển bởi Roehrich và Valette-Florence (1991) có thể được sử dụng như một thiết

bị chẩn đoán trong phạm vi này Đối với bất kỳ con đường trong bản đồ giá trị phâncấp, chỉ số là sự khác biệt giữa tần số cao nhất của bất kỳ liên kết trực tiếp trong đườngdẫn với tần số của các liên kết gián tiếp giữa bắt đầu và cuối cùng của con đường.HVM được tượng trưng trong hình 2 minh họa làm thế nào chỉ số có thể được sử dụng

để làm sáng tỏ về vấn đề đồng nhất Nếu chỉ số là cao đối với con đường A1-C1-V1,A2-C1-V1, và A3-C2-V2 nhưng thấp cho những con đường A1-C1-V2 và A2-C1-V2thì điều này dường như chỉ ra là HVM sáp nhập hai khác biệt nhóm người được hỏi,một trong những đặc trưng bởi các đường dẫn A1-C1-V1 và A2-C1-V1 và đặc trưngbởi các con đường A3-C2-V2

Hình 2Các vấn đề thảo luận trong phần này là thiếu các tiêu chí rõ ràng cho xem một bản đồgiá trị phân cấp có thể được thực hiện như là đánh giá cấu trúc nhận thức cho mộtnhóm đồng nhất số người trả lời hay không Một vài gợi ý cho áp dụng kỹ thuật phânnhóm để làm sáng tỏ sự khác biệt giữa người trả lời đã được thực hiện, nhưng rõ ràngphương pháp nghiên cứu nghiên cứu về các phân nhóm dữ liệu laddering chưa chặtchẽ Các nền tảng đó thực sự là bị mất, tuy nhiên là một lý thuyết phép đo ngẫu nhiênliên kết kết quả của các thang đo trong cuộc phỏng vấn với sự nhận biêt một cấu trúc

cơ bản Dựa trên lý thuyết như vậy, kiểm tra thống kê có thể được phát triển cho phépkiểm tra giả định đồng nhất

4 Môi trường phỏng vấn của Laddering

Một môi trường phỏng vấn phải được tạo ra theo kiểu mà người trả lời không

bị ảnh hưởng và do đó sẵn sàng xem xét đưa ra nhận xét của mình về một lớp sảnphẩm nhất định Quá trình này có thể được tăng cường bằng cách gợi ý trong các ýkiến giới thiệu mà không có câu trả lời đúng hay sai, do đó người trả lời cần được thưgiãn, và hơn nữa cần củng cố quan điểm cho rằng toàn bộ mục đích của cuộc phỏngvấn, chỉ đơn giản là hiểu được cách thức mà người trả lời nhìn thấy điều đặc biệt của sản phẩm Nói một cách đơn giản, người trả lời có vị trí như một chuyên gia Mục tiêucủa đặt câu hỏi là để hiểu được cách thức mà người trả lời nhìn thấy thế giới,trên thế giới là lĩnh vực sản phẩm bao gồm các diễn viên có liên quan, hành vi,

và bối cảnh Các phương pháp tiếp cận và kỹ thuật được thảo luận trong bài viết nàyđược thiết kế để hỗ trợ người trả lời phê bình kiểm tra các giả thiết phổ biến hàng ngàycủa họ Wicker (1985) thảo luận làm thế nào các nhà nghiên cứu có thể sử dụng một sốcác thiết bị tương tự trong việc phá vỡ chế độ truyền thống trong tư duy của họ

5 Hệ quả ma trận

Hai vấn đề nghiên cứu vẫn còn: xây dựng bản đồ phân cấp để đại diện cho trả lờithang đo trong tổng hợp và xác định nhận thức chiếm ưu thế đại diện trong bản đồ tổngthể của quan hệ tổng hợp Để thực hiện này, bước tiếp theo là một trong những đơngiản của việc xây dựng một ma trận hiển thị số lần mỗi phần tử dẫn đến mỗi yếu tốkhác (hoạt động được xác định ở cấp độ này là các yếu tố trong một hàng trước các yếu

tố khác trong cùng một hàng) Một ma trận sẽ là một ma trận hình vuông với một kíchthước phản ánh số lượng các yếu tố là một trong những cố gắng của bản đồ, thường là

từ 30 và 50 Có hai loại quan hệ có thể được đại diện trong ma trận này: quan hệ trựctiếp và các mối quan hệ gián tiếp

Quan hệ trực tiếp đề cập đến các mối quan hệ gợi ý giữa các yếu tố liền kề Các chỉđịnh (A) đến (E) cho các yếu tố tham khảo chỉ đơn giản là sự tuần tự trật tự trongthang Đó là, cho ví dụ rượu mát:

Thuộc về (E)

Có thể giao tiếp xã hội (D)Tránh tác động xấu của alcohol (C)Tiêu thụ ít (B) Điền (A)A-B (điền - tiêu thụ ít là một trong những mối quan hệ trực tiếp như là B-C, C-

D, và D-E) Tuy nhiên, trong bất kỳ chiếc thang nào có nhiều mối quan hệ gián tiếphơn, A-C, A-D, A-E, B-D, và vv Nó rất hữu ích để kiểm tra cả hai loại quan hệ trongviệc xác định những gì con đường chiếm ưu thế trong một bản đồ tổng hợp các mốiquan hệ giữa các yếu tố

Một tùy chọn khác trong việc xây dựng ma trận tổng thể các mối quan hệ giữa cácyếu tố là việc đếm từng đề cập đến một mối quan hệ giữa các yếu tố một người trả lời

cá nhân hoặc tính một mối quan hệ chỉ một lần cho mỗi người trả lời, không có vấn đềbao nhiêu lần mỗi người trả lời đề cập đến nó Do bậc thang trước đây làm ví dụ, nếu

"làm đầy tiêu thụ ít" dẫn đến một sự kết hợp cao hơn cho một cá nhân nhất định, bạn

có tính mối quan hệ đó gián tiếp như nhiều lần khi nó xảy ra, hoặc chỉ một lần mỗingười trả lời?

Bảng 1: Trình bày ma trận tần số hàng cột chỉ số lần trực tiếp và gián tiếp tất cả cácyếu tố hàng dẫn đến tất cả các yếu tố cột Các con số được thể hiện trong hình thứcphân đoạn có quan hệ trực tiếp bên trái của mối quan hệ thập phân và gián tiếp ở bênphải của thập phân

1.00

0

Làm

mới

10.00

8.00

Các mối quan hệ đầu tiên, A-D là phổ biến nhất và đại diện cho tiêu chuẩn cơ sởthường được sử dụng trong việc xây dựng bản đồ Tuy nhiên, ngay cả khi chỉ có các

mố liên kết từng đôi được tóm tắt, một mức độ đơn giản hóa nhất định có thể đạt được

Xây dựng bản đồ giá trị gia tăng thứ bậc khi điền vào ma trận ý nghĩa, thang đocủa cá nhân người trả lời được phân tích thành các thành phần trực tiếp và gián tiếp(xem bảng 1) trong xây dựng HVM, "chuỗi" đã được dựng lại từ tổng hợp dữ liệu Đểtránh nhầm lẫn, "thang đo" sẽ giới thiệu đến các elicitations từ trả lời cá nhân, "chuỗi"

sẽ được sử dụng trong tham chiếu đến chuỗi các yếu tố xuất hiện từ ma trận ý nghĩatổng hợp

Để xây dựng một HVM từ ma trận các mối quan hệ tổng hợp, người ta bắt đầubởi xem xét mối quan hệ liền kề, có nghĩa là, nếu A → B và B → C và C → D, sau đómột chuỗi A-B-C-D được hình thành Hiện không nhất thiết phải là một cá nhân vớimột cái thang đo ABCD một chuỗi ABCD xuất hiện từ phân tích Một HVM đang dầnđược xây dựng bằng cách kết nối tất cả các chuỗi được hình thành bởi xem xét các mốiliên kết trong ma trận lớn các mối quan hệ giữa các yếu tố Cách tiếp cận điển hìnhnhất là cố gắng để bản đồ tất cả các mối quan hệ trên nhiều mức độ ngắt khác nhau(thường là từ 3 đến 5 mối quan hệ, đưa ra một mẫu 50-60 cá nhân)

Việc sử dụng sự ngắt nhiều cho phép các nhà nghiên cứu đánh giá một số giảipháp, lựa chọn một trong những xuất hiện để được thông tin và thiết lập các mối quan

hệ ổn định nhất Đó là điển hình mà ngắt 4 mối quan hệ với 50 người trả lời và 125thang đo sẽ chiếm nhiều như hai phần ba của tất cả các mối quan hệ giữa các yếu tố.Thật vậy, số lượng các mối quan hệ ánh xạ liên quan đến số lượng các mối quan hệtrong ma trận vuông ý nghĩa có thể được sử dụng như một chỉ số khả năng của bản đồthể hiện các mối quan hệ tổng hợp Để thực sự xây dựng một HVM từ hàng loạt cáccặp kết nối, người ta phải theo từng chữ để xây dựng bản đồ từ các dây chuyền lấy ra

từ ma trận để gợi ý mối quan hệ Sự khéo léo đáng kể là cần thiết cho nhiệm vụ này,với chỉ hướng dẫn là người ta nên cố gắng bằng mọi giá để tránh các đường dây đi qua.Các tiêu chí để đánh giá khả năng tổng thể của bản đồ đại diện cho các dữ liệu để đánh

giá tỷ lệ phần trăm của tất cả các mối quan hệ giữa các yếu tố chiếm bởi các yếu tố ánh

sử dụng trong việc xây dựng bản đồ Tuy nhiên, ngay cả khi chỉ có các mối liên kếtmạnh mẽ từng đôi được tóm tắt, một mức độ nhất định đơn giản hóa có thể đạt được từgấp trong các yếu tố phù hợp Ví dụ, 10 người được hỏi trực tiếp liên quan đến

"carbon" (1) "làm mới" (10) sản xuất mạnh liên kết Và, "carbon" (1) và "dập tắt cơnkhát" (12) có bốn quan hệ trực tiếp và các mối quan hệ gián tiếp tạo ra một liên kếtriêng biệt nhưng có liên quan Trong trường hợp này, một trong những tùy chọn sẽ làbản đồ hai dòng, 1-10 và 1-12 Một tùy chọn khác cho phép việc giải thích cùng mộtbản đồ 1-10-12 trong đó cả hai được gắn vào Trong thực tế "carbon – dập tắt cơnkhát" (1-12) liên quan là một "N - D" kiểu như mô tả trước đây, bởi vì những yếu tốnày được ánh xạ nonadjacently mặc dù họ có một số lượng lớn các quan hệ trực tiếp.Khả năng tồn tại một số quan hệ sẽ không được coi là vị trí adjacently bởi vì một số ítcác mối quan hệ trực tiếp, vì một số lượng lớn các mối quan hệ gián tiếp định vị nàyxuất hiện hợp lý (A - I) để minh họa, "ưa thích nhãn hiệu" (4) và "hình dạng chai" (5),

"mềm mại hơn", bỏ qua phần tử hoặc các yếu tố mà đi giữa họ và Trong trường hợpcác "mềm mại hơn" nơi có một số con đường khuếch tán giữa hai yếu tố như vậy làkhông có đường dẫn là chi phối, như đã được thay vì chỉ đơn giản thể hiện ở đây, nókhá hữu ích bỏ qua các mối quan hệ nhỏ và chỉ cần bản đồ con đường thống trị Nếumột chuỗi đại diện của các thang của một vài cá nhân, các yếu tố trong đó chuỗi sẽđược đặc trưng bởi một số lượng lớn các mối quan hệ gián tiếp giữa các nonadjacentquan hệ mặc dù các yếu tố như nonadjacent sẽ không nhất thiết phải có bất kỳ mốiquan hệ trực tiếp ("N - I" mối quan hệ).

6 Phương thức tiến hành của Laddering

6.1 Các kỹ thuật phỏng vấn và trả lời trong Laddering

Gợi lên trong bối cảnh tình huống: Laddering hoạt động tốt nhất khi người trả lờiđang cung cấp các ý kiến trong khi suy nghĩ về một sự kiện thực tế mà họ sẽ sử dụngcác sản phẩm Người đó là trọng tâm của việc nghiên cứu, chứ không phải là sản phẩm

Vì vậy, nó là điều cần thiết để gợi ra từ người trả lời có liên quan đến cơ hội để tiêu thụsản phẩm nhất và sử dụng như là trọng tâm của cuộc phỏng vấn

Người phỏng vấn: Bạn có thể chỉ ra rằng bạn có khả năng uống nhiều rượu vang lạnh

tại một bữa tiệc vào cuối tuần với bạn bè, tại sao?

Người trả lời: Vâng, rượu vang được làm lạnh có ít cồn hơn so với một thức uống hỗn

hợp, tôi thường uống ít rượu và chậm hơn

Người phỏng vấn: khi uống rượu bạn hay nghĩ đến lợi ích của rượu ít hơn hay uống

rượu vì có bạn bè xung quanh

Người trả lời: Tôi thực sự không bao giờ nghĩ về nó Tôi không biết.

Người phỏng vấn: Hãy thử suy nghĩ về nó trong mối quan hệ với tình hình trên (*)

Thời gian cuối cùng mà bạn đã uống một ly rượu vang lạnh với bạn bè trong các bữatiệc tình huống này?

Người trả lời: Cuối tuần qua.

Người phỏng vấn: Được rồi, tại sao bạn lại uống rượu vang lạnh vào cuối tuần qua?Người trả lời: Vâng, tôi biết mình có thể được uống rượu trong thời gian dài và tôikhông muốn để lãng phí nó

Người phỏng vấn: Tại sao nó lại quan trọng không được lãng phí nó tại bữa tiệc cuốituần qua?

Người trả lời: Khi tôi đang ở trong một bữa tiệc như thế, nói chuyện với bạn bè củatôi, và làm quen được một số người bạn mới Nếu tôi lãng phí rượu, là tôi đã làm mộtđiều ngu ngốc với bản thân mình và mọi người sẽ không mời tôi đến bữa tiệc trongthời gian tới

Giả định thứ bậc giá trị bản đồ thể loại rượu mát

Giả thuyết việc vắng mặt của một đối tượng hoặc trạng thái tồn tại là:

Một cách để tháo rời "câu trả lời khi họ không thể di chuyển vượt quá một mứcnhất định là khuyến khích họ xem xét những gì nó sẽ giống như thiếu một đối tượnghoặc không cảm thấy một cách nhất định Phương thức này thường cho phép trả lờidùng như động từ có ý nghĩa sự kết hợp Ví dụ:

Người phỏng vấn: Bạn nói bạn muốn có một cái mát hơn khi bạn trở về nhà sau khi

đi làm Điều gì tốt như vậy về một sở thích sau khi làm việc?

Người trả lời: Tôi chỉ thích nó Tôi đã làm việc chăm chỉ và cảm thấy tốt để uốngmột cái gì đó đáp ứng

Người phỏng vấn: Tại sao là một thức uống đáp yêu cầu của bạn sau khi làm việc?Người trả lời: Bởi vì nó là Tôi chỉ tận hưởng nó

Người trả lời: Có lẽ là bia

Người phỏng vấn: Có gì tốt hơn về rượu mát như trái ngược với bia khi bạn nhận được

ở nhà sau khi làm việc?

Người trả lời: Vâng, nếu tôi bắt đầu uống bia, tôi dừng lại vào thời gian khó khăn Tôichỉ cần tiếp tục vào ban đêm Nhưng với phương thức làm mát, tôi nhận được đầy và

nó dễ dàng để ngăn chặn Thêm vào đó, tôi có xu hướng không ăn nhiều vào bữa ăntối

Người phỏng vấn: Vậy tại sao tiếp tục uống một cái gì đó vào buổi tốibạn không muốn làm gì?

Người trả lời: Vâng, nếu tôi tiếp tục uống tôi thường rơi vào giấc ngủ khá sớm

và tôi không có được cơ hội để nói chuyện với vợ tôi sau khi những đứa trẻ đingủ Cô ấy làm việc chăm chỉ với ngôi nhà và những đứa trẻ cả ngày và nó thực sựquan trọng mà tôi nói chuyện với cô ấy vì vậy chúng tôi có thể giữ mối quan hệ tốt củachúng tôi, cuộc sống gia đình của chúng tôi

Đối với hầu hết các phần, các thủ tục laddering thu được bằng cách thăm dònhững điều trả lời làm và cách trả lời cảm thấy Tuy nhiên, phần lớn có thể được họcbằng cách tìm hiểu lý do tại sao trả lời không làm những việc nhất định hoặc khôngmuốn cảm thấy những cách nhất định Kỹ thuật này được đặc biệt có liên quan khiđược hỏi không thể lý giải tại sao họ làm những việc họ làm Khám phá các giả định ẩntheo cách này và sử dụng các thiết bị của giả thiết ngược lại đã được chứng minh làthiết bị hữu ích trong việc đưa ra người trả lời nhận thức được tác động của hành viphổ biến (Davis, 1971).

Người phỏng vấn: Bạn chỉ ra một sự phân biệt giữa chai 12 ounce và 16 ounce Kíchthước chai làm bạn thích?

Người trả lời: Tôi luôn luôn mua chai 12 ounce

Người phỏng vấn: Lợi ích của việc mua một chai 12 ounce là gì?

Người trả lời: Tôi chỉ mua nó theo thói quen

Người phỏng vấn: Tại sao bạn sẽ không mua một chai 16 ounce ?

Người trả lơi: Đó là quá nhiều cho tôi uống và nó sẽ ấm trước khi tôi có thể

sử dụng hết nó Sau đó, tôi phải ném nó đi

Người phỏng vấn: Vì vậy, làm thế nào để bạn cảm thấy khi bạn phải ném nó đi?

Người trả lời: Nó làm cho tôi điên bởi vì tôi là lãng phí tiền của tôi

Người phỏng vấn: Tầm quan trọng của tiền với bạn là gì?

Người trả lời: Tôi phụ trách của ngân sách gia đình, do đó, nó là của tôi

trách nhiệm để đảm bảo rằng nó đã mất nhiều

V Trách nhiệm với gia đình

C Được ấm

A Để uống nhiều

A Kích thước lớn hơn

6.1.2 Tuổi hồi quy tương phản thăm dò

Chuyển câu trả lời lạc hậu trong thời gian là một phương thức hiệu quả cho người trả lời khuyến khích suy nghĩ phê phán và có thể dùng như động từ cảm xúc và hành vicủa họ

Người phỏng vấn: Bạn nói rằng bạn thường uống nước làm mát tại quầy bar.Tại saođiều đó không?

Người trả lời: Tôi đã không bao giờ thực sự nghĩ về nó Tôi chỉ cần ra lệnh cho họ.Người phỏng vấn: Có một sự khác biệt trong thói quen uống rượu của bạn so với mộtvài năm trước đây?

Người trả lời: Vâng, tôi uống các loại đồ uống khác nhau

Người phỏng vấn: Tại sao vậy?

Người trả lời: Vâng, trước khi tôi sử dụng ở trường đại học, và điều duy nhất xung quanh dường như là bia

Người phỏng vấn: Vì vậy, tại sao bạn uống nước làm mát bây giờ?

Người trả lời: Vâng, bây giờ tôi có một sự nghiệp và khi tôi đi ra ngoài, tôi đi với đồng nghiệp Uống rượu vang lạnh sẽ tốt hơn hơn uống một ly bia

V Giống đồng nghiệp tôi

C Hình ảnh tinh vi

C Mềm mại hơn

A Hình dạng chai

A Nhãn hiệu ưa thích

6.1.3 Người thăm dò thứ ba

Một phương thức khác để gợi ý câu trả lời trả lời khi họ tìm thấy khó khăn để xácđịnh động cơ riêng của họ hoặc làm cho họ rõ là yêu cầu những người khác họ biết cóthể cảm thấy tương tự

Người phỏng vấn: Bạn nói bạn uống rượu làm mát tại các bữa tiệc tại nhà bạn của bạn Tại sao bạn uống chúng ở đó?

Người trả lời: Chỉ vì họ có

Người phỏng vấn: Tại sao không uống một cái gì đó khác?

Người trả lời: Tôi chỉ thích nước uống làm mát

Người phỏng vấn: Tại sao bạn nghĩ rằng bạn bè của bạn có ở buổi tiệc?

Người trả lời: Tôi đoán họ muốn gây ấn tượng với chúng tôi bởi vì cách làm mát rượu vang đắt tiền Họ liên quan chất lượng để nó đắt tiền như thế nào

Người phỏng vấn: Tại sao họ muốn gây ấn tượng với người khác?

Người trả lời: Kể từ khi cách làm mát mới, họ gần như giống như một biểu tượng trạngthái

Người phỏng vấn: Vì vậy, các giá trị cho họ có một biểu tượng trạng thái là những gì?Người trả lời: Bạn bè của tôi luôn luôn muốn làm tốt hơn so với bất cứ ai khác.Nó có thể liên quan đến sự yêu thích của họ