扎根理论是一种从数据中自然生成理论的定性研究方法，强调研究者应从数据出发，避免受到已有理论的过度影响。然而，许多研究者在实际操作中容易陷入“理论预设”的陷阱，导致研究结果缺乏创新性或与实际数据脱节。本文将介绍四个有效策略，帮助研究者在扎根理论研究中避免理论预设，确保研究的科学性和创新性。

一、引言：扎根理论与理论预设的矛盾

扎根理论的核心在于从数据中自然生成理论，而不是基于预设的理论框架去解释数据。然而，理论预设在研究过程中往往难以完全避免。研究者可能会在研究初期就受到已有理论的影响，从而在数据收集和分析过程中不自觉地筛选与预设理论一致的信息，忽略其他可能的解释。这种现象不仅会限制理论的创新性，还可能导致研究结果的偏差。因此，如何在扎根理论研究中避免理论预设，成为研究者必须面对的问题。

二、避免理论预设的四个策略

（一）适度引入相关理论，但不直接照搬

在扎根理论研究中，适度引入相关理论是必要的，但关键在于不能直接照搬已有理论作为研究框架。研究者应在文献综述阶段全面梳理已有研究，但要明确指出已有理论的局限性，并将其作为研究的起点而非终点。例如，在研究“科研人员学术资源供给行为的影响因素”时，虽然已有研究使用了技术接受模型（TAM）等理论，但研究者指出这些模型在解释开放存取（OA）领域的适用性有限，因此选择从数据中重新构建理论。

（二）数据驱动的编码分析，不事先设定

扎根理论强调数据驱动的编码过程，即从原始数据中自然生成概念和范畴。研究者应避免在编码过程中受到已有理论的限制，而是通过细致的开放编码、主轴编码和选择性编码，逐步提炼出核心概念和理论模型。例如，在研究“老龄友好型城市”的理论内涵时，研究者从大量访谈和文献数据中提炼出关键要素，并逐步构建出具有创新性的理论模型，而不是直接套用已有理论。

（三）严格检验理论饱和度，确保理论完整性

理论饱和度检验是扎根理论研究中的关键步骤，它确保了理论的完整性和可靠性。研究者需要通过系统的数据收集和分析，验证理论模型是否已经涵盖所有相关概念和范畴。例如，在研究《中国英语能力等级量表》的采纳影响因素时，研究者通过对比不同群体的编码结果，确保理论模型的饱和度。只有通过严格的饱和度检验，才能证明理论模型的科学性和创新性。

（四）批判性整合现有研究，避免极端表述

在扎根理论研究的结论部分，研究者需要批判性地整合现有研究，明确自己的理论模型与已有理论的关系。通过文献一致性比较，研究者可以展示自己理论的基础；通过文献创新性比较，研究者可以突出自己的研究贡献。例如，在研究英语《周易》重译动因时，研究者通过与已有研究的对比，明确指出自己的理论创新点。这种批判性整合不仅避免了理论预设，还增强了研究的学术价值。

三、实例分析：如何在实际研究中避免理论预设

假设研究者正在研究“在线教育对学生学习效果的影响”。在文献综述阶段，研究者发现已有研究多从技术接受模型（TAM）等角度进行分析，但这些模型在解释在线教育的复杂性方面存在局限。因此，研究者选择从数据出发，通过访谈、问卷调查等方式收集一手资料。在编码过程中，研究者发现“互动性”“自主性”“技术适应性”等概念频繁出现，这些概念最终被整合为影响在线学习效果的核心范畴。通过严格的理论饱和度检验，研究者验证了这些概念和范畴的完整性。最后，在结论部分，研究者通过与已有研究的对比，明确自己的理论创新点，强调在线教育的互动性和自主性对学习效果的显著影响。

四、结语：扎根理论研究的科学性与创新性

扎根理论研究的核心在于从数据中自然生成理论，避免理论预设是确保研究科学性和创新性的关键。通过适度引入相关理论、数据驱动的编码分析、严格的理论饱和度检验以及批判性整合现有研究，研究者可以在扎根理论研究中避免理论预设的陷阱，生成具有创新性和科学性的理论模型。希望本文的策略能够为扎根理论研究者提供有益的参考，帮助他们在研究过程中更好地平衡理论与数据的关系。