当前，质的研究和量的研究虽然争议很多，但也都彼此都很清楚，每种研究都有其独到的价值，谁也不可替代谁。在真正的研究中，在更好的研究范式出现之前，只能是一种并存的相互学习和补充的状态，因此，也出现了一些质与量的研究相结合的探索，我们所进行的大学生爱情故事研究也希望在此方面做一个初步的尝试。
我们最初收集到的，是一个个鲜活的，有着生活气息的丰富多彩的故事，那么如何对其进行量化呢？我认为，可以从以下几个方面进行：
其一，是关于故事结构的量化分析。
故事都是有结构的，一般而言，至少要包括角色、情节、高潮、结局等要素。下面用一个例子说明具体做法的思路。比如说我们要分析故事中的人物角色，首先我们设定的维度是角色性质：虚拟人物vs真实人物。
这就要求我们为每篇找到的故事赋值：假设1为虚拟人物；0为真实人物，随后我们可以把收集到的故事按此进行归类，有的归为虚拟人物，有的归为真实人物。最后，会得出以虚拟人物为角色的故事多少篇，以真实人物为角色的故事多少篇，从而会有一个具体的比例数。那么，这里我们就可以清楚地用数量化表示，在大学生的爱情故事中，虚拟人物n％，真实人物m％。
然而，有的分析视角与简单的角色性质不同，如角色的命运，两分的话可以分成幸运的vs不幸的，但是这样简单分类可能会遗漏一些故事细节，比如同样幸运，有的是一点点幸运而已，有的故事中的角色则是非常幸运。怎么样分析这种区别，一般的做法是。让两个以上（一般两个就够了）对故事研究比较熟悉的人对每个故事做判定，判定每个故事中的角色的幸运度，从1非常不幸到7非常幸运之间选定一个数字，然后将两个人的判定数字平均，就得出了每个故事平均的幸运度。
当然，这里还要对两个人的一系列故事的判定做以相关分析，以确认评分者的信度是足够的，否则，两个人对一个故事的观点太多不同的化，那么可能需要重新讨论以确认相等的评定标准。最后，我们可以得出整体故事情节的幸运度水平。
当然，不仅仅是这两个维度，分析的时候，可以从人物角色、人际互动、成功失败、角色命运、角色情绪、事件背景等方面入手（详见：http://www.xlxcn.net/archives/379）。
其二，是关于故事内容的量化分析。
这是针对不同的故事内容而言的，这里以爱情故事为例。因为我们所有收集的故事都与爱情有关，则对收集到的爱情故事内容本身的分析也是有意思的。心理学上也有一些成熟的爱情理论，比如斯腾伯格的著名的爱情三角形理论提出，爱情分为喜欢、激情、承诺三种成分，那么，在中国大学生的爱情故事中是否包含了这些成分，这些成分在故事中的比例如何，都值得我们探讨。
与前面一样，对于我们可以找两三个熟悉相关知识背景的评分者，要求他们对每个爱情故事的喜欢、激情和承诺三种维度打分。分数可以从1完全没有，到7完全都是7点评分，让评分者进行判断。比如，对于其中一个故事，是否反应了爱情双方的喜欢，如果觉得完全没有体现，则选择1，如果完全都是，则选择7。然后综合每个故事的平均得分，会有一个大学生爱情故事关于爱情三角形的总体得分，这可能表明了当前大学生心目中的爱情定义。（对于这一问题，我预期中国的大学生三种维度的程度大小依次是喜欢＞承诺＞激情，不知道是否真的如此？）
当然，不同性质故事的分析可能采用的维度并不相同，比如如果是工作故事，采用的维度可能是工作背景相关的维度了。
其三，是与其它调查相结合的综合量化考察。
当然，仅仅满足于大学生爱情故事本身的内容结构分析可能是不足够的，如果把爱情故事的分析与其它一些心理变量结合起来考察，可能得出的结论会更有意思。比如说，我们想探讨一下爱情故事与幸福感的关系。
现在幸福感的量表漫山遍野，如何操作毋庸多言，问题是如何将其与爱情故事结合呢？还记得前面关于爱情故事的内容分析和结构分析吧，从最初的赋值和得分中，已经有了一些量化的指标了：
故事不是已经根据角色的性质分成了虚拟角色和真实角色两组故事了吗，现在就可以比较一下不同故事角色幸福感有否不同了。统计也不复杂，和诸多实验组与控制组相比较的研究类似，一个t检验应该就可以解决问题了。
而每篇故事也都有一个角色幸运水平的分数了，下面也可以探讨一下故事角色的幸运水平与故事讲述者的幸福感的关系了。统计也不难，相关分析足矣。（关于这一问题我可以初步预期，故事中角色的幸运水平与故事讲述者自己的幸福感是密切关联的。）
最后，根据故事内容中的爱情维度，每篇故事的喜欢、激情和承诺也都有一个得分了，如果可能的话，我们可以依据分数把爱情故事分成三组，高喜欢的一组；高激情的一组，高承诺的一组，看三组人在幸福感上彼此是否有差异，统计检验当然用F检验最方便了。
爱情故事也好，其它故事也罢，在从质化研究到量化研究的历程大体如此。这里其实比较难的是选择量化分析的维度，比如故事结构究竟从哪里分析起？可以参照我的那篇链接，当然，也需要仔细阅读收集上来的那些故事，你可能会发现更有意义的分析视角。
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