質性研究訪談逐字稿怎麼做：轉錄規範、格式與流程

質性研究的訪談逐字稿，是把訪談或焦點團體轉成可以分析、引用並安全分享的文字。實務上可以歸結成四個決定：要用哪一種逐字稿風格（完整逐字稿、精簡逐字稿或標註系統）、如何將受訪者去識別化、如何檢查準確度，以及分析軟體能匯入哪種格式。本指南逐一說明每個步驟，最後附上一套準備訪談逐字稿以進行編碼的流程。

如果你需要的是為新聞採訪或研究錄音、轉錄訪談的基本知識，請先閱讀我們的訪談轉錄指南。本文則深入研究專屬的部分：轉錄規範、研究倫理、去識別化和編碼軟體。

完整逐字稿 vs 精簡逐字稿：先選定風格

你選擇的風格應該由研究方法決定，而且要在任何人開始打字之前就寫下來。專案進行到一半才更改規範，代表之前的每份逐字稿都得重新檢查。

完整逐字稿和精簡逐字稿之間的選擇，關鍵在於什麼算是資料。如果猶豫、自我修正，或某人如何把話說得委婉，對你的分析很重要，精簡逐字稿就會刪掉你需要的證據。如果你關心的是 30 場訪談之間的共同主題，完整逐字稿只會增加閱讀時間，分析價值卻不高。無論如何，精簡逐字稿除了刪除贅字之外，絕不應該更動受訪者的用詞或語法；它不是改寫。

質性研究的轉錄規範

轉錄規範是讓整個專案、不同轉錄者產出的逐字稿保持一致的規則，大致有兩種選擇。

簡易規範

大多數質性研究會使用一份簡短、專案專屬的清單。常見的一套如下：

• 說話者標籤：I: 代表訪談者，P07: 代表第 7 位受訪者。
• 停頓：明顯的停頓標為 (停頓)，如果長度有意義則標為 (3秒)。
• 重疊說話：用 [重疊] 標示，或在重疊的那一段話開頭加上斜線。
• 非語言聲音：[笑]、[嘆氣]、[長時間沉默]。
• 聽不清楚的內容：[聽不清 00:14:32] 並附上時間戳記，或用 [不確定：字詞？] 寫下最可能的猜測。
• 強調：中文沒有大小寫，可以用粗體或斜體，請節制使用。
• 刪去的資訊：[鄉鎮名稱]、[任職單位]。

把這份清單放進專案文件，也放進每份逐字稿的表頭。

Jefferson 標註法基礎

對話分析研究者會使用以 Gail Jefferson 命名的 Jefferson 系統。英國拉夫堡大學的對話分析標註教學整理了核心符號：

• (.) 剛好能察覺的微停頓；(0.5) 以秒計時的停頓。
• [ 在相鄰兩行對齊，表示重疊說話的開始，有時用 ] 表示結束。
• = 緊接：說話輪次之間沒有空隙。
• wo:rd 拉長的音；°word° 小聲說話；大寫字母表示大聲說話。
• >word< 說得較快； 說得較慢。
• ((sniffs)) 轉錄者對聲音或動作的描述。
• ( ) 聽不清楚的話；(word) 可能但不確定的聽寫。

完整的系統，研究方法書籍通常引用 Jefferson 的〈Glossary of transcript symbols with an introduction〉（2004）以及 Atkinson 與 Heritage 的 Structures of Social Interaction（1984）。Jefferson 轉錄既費時又專業，沒有任何自動工具能可靠地產出這種格式；如果你的研究方法需要，請預留大量人工作業的時間。

研究倫理審查、知情同意與個資法、GDPR

在任何錄音交給轉錄服務之前，請先檢查三份文件：

1. 研究倫理審查（IRB）核准內容。 裡面可能載明音訊由誰、以什麼方式轉錄。使用第三方服務，不論是人工或 AI，都可能需要事先說明或取得核准。在台灣，涉及人體研究的計畫通常還要符合《人體研究法》與所屬機構 IRB 的規定。
2. 受訪者知情同意書。 受訪者應該知道錄音會被轉成逐字稿、誰能存取、音訊保存多久，以及去識別化後的逐字稿是否可能被典藏或分享。
3. 資料管理計畫。 應該載明音訊和逐字稿存放在哪裡、何時刪除。

在台灣，訪談錄音屬於《個人資料保護法》（個資法）所保護的個人資料，內容若涉及病歷、醫療或健康檢查等，更屬於個資法中的特種個資；在歐盟和英國，訪談錄音則是 GDPR 下的個人資料，也常包含健康、宗教或政治立場等特殊類別資料。使用外部服務時，對方就是你的資料處理者，所以你需要知道它在哪裡處理資料、保存多久、是否用錄音訓練模型，以及是否願意簽署資料處理協議。我們的 GDPR 與轉錄一文詳細說明了這些檢查項目。

以 Audiotexta 為例，它支援排程刪除，也不會用使用者內容訓練模型；Team 方案包含資料處理協議（DPA）。隱私頁面列出了相關細節，可以引用在研究倫理審查申請中。不管使用哪一款工具，都要對照你所屬機構的規定；有些大學只允許使用核准的服務商。

去識別化與假名化

請在轉錄過程中或轉錄完成後立刻進行去識別化，而不是等到專案結束。英國資料服務（UK Data Service）關於質性資料匿名化的指引建議及早規劃、一致地執行，並搭配同意和存取控管，而不是只靠刪改文字。

實用原則：

• 直接識別資訊（姓名、地址、電子郵件、電話號碼）改用假名或括號說明：「美玲」改成「怡君」或 [同事姓名]。
• 間接識別資訊（確切年齡、罕見職稱、小鄉鎮、特殊事件）組合起來就可能認出某個人。請把它們概括化，例如「一位在南部小鎮工作、四十多歲的護理師」。
• 保持一致。 同一個人或地點，在每份逐字稿中都用同樣的替代名稱。
• 保留對照表。 把每一項替換記錄在與逐字稿分開存放、限制存取的紀錄中。
• 避免把文字塗黑。 替換後的逐字稿仍然讀得懂，黑條則不然。
• 不要過度去識別化。 刪掉太多脈絡，資料可能就無法分析了。

請記得，只要對照表還存在，假名化的資料在個資法和 GDPR 下仍屬於個人資料。只有再也無法連結回特定個人的資料，才算是匿名資料。

準確度校對：AI 初稿加上人工檢查

人工轉錄很慢。常見的說法是，簡單的完整逐字稿每小時錄音要花 4 到 6 小時，詳細標註或吵雜的焦點團體則要更久。自動轉錄改變了這個流程：機器在幾分鐘內產出初稿，研究者的時間則花在校對上。

一套可行的校對流程：

1. 產生初稿，附上說話者標籤和時間戳記。Whisper 等級的模型在清晰音訊上表現不錯，但仍會聽錯人名、專業術語、口音和多人同時說話的片段。
2. 一邊閱讀一邊聽完整段錄音。 如果編輯器會在播放時標示文字，還能點一下字詞就跳到該處，速度會快很多。
3. 先修正說話者輪替，再修正字詞，最後加上你的規範（停頓、重疊、非語言註記）。
4. 標示不確定之處而不是用猜的：[聽不清 00:21:05]。
5. 抽樣做第二次檢查，或請同事每批檢查一份逐字稿。

校對通常至少要花和錄音一樣長的時間，而且往往更久。這也是熟悉資料的寶貴過程，許多質性研究方法把它視為分析的第一階段。我們的提升轉錄準確度技巧說明了錄音條件如何影響初稿品質。

訪談逐字稿範例：表頭範本

每份逐字稿都用同樣的表頭開始，檔案就能辨識清楚，又不會洩露受訪者是誰。

如何把訪談逐字稿整理成可編碼的格式並匯出

最適合編碼的訪談逐字稿格式很簡單：每一段說話輪次一個段落，段落開頭是說話者標籤，並在每段開頭或固定間隔加上時間戳記。

• NVivo 在 Windows 上可以匯入 DOCX 或 TXT 逐字稿，時間戳記放在段落開頭或表格欄位中，接受 hh:mm:ss 等格式。Mac 版 NVivo 以純文字匯入逐字稿，請查看你所用版本的說明頁面。
• ATLAS.ti 可以匯入 DOCX、RTF 和 TXT 逐字稿，目前的版本也支援 SRT 和 VTT 檔，還能讓逐字稿和音訊同步播放。
• MAXQDA 可以從 DOCX 或 RTF 檔匯入附時間戳記的逐字稿，也支援 SRT 和 VTT，並列出常見轉錄工具使用的時間戳記格式。

使用 Audiotexta 時，免費方案不需要帳號就能匯出 TXT、SRT 或 VTT，DOCX 則屬於 Pro 方案。SRT 或 VTT 通常是匯入 ATLAS.ti 或 MAXQDA 最快的方式，因為時間戳記就在檔案裡。如果用 NVivo，請匯出附時間戳記的 DOCX 或 TXT，並在匯入整批檔案前，確認格式符合 NVivo 能辨識的寫法。先在網頁版 App 用一場訪談試做，測試匯入沒問題再轉錄其餘的錄音。

逐字稿匯入、連結音訊並完成去識別化後，你就可以放心開始編碼，因為每一句引文都能追溯到錄音中的某個時間點。