在社会科学研究中，访谈是一种常见且有效的数据收集方法。结构式访谈（Structured Interview）和非结构式访谈（Unstructured Interview）是两种不同的访谈类型，它们各有特点和适用场景。在进行结构式访谈时，通常会采用名词解释（Nominal Definition）的技术来确保问题清晰、准确地传达所需信息。下面，我们将通过一个具体案例来探讨一次成功的结构式访谈是如何运用名词解释的。
首先，我们需要明确什么是结构式访谈以及它与非结构式访谈之间的区别。结构式访谈指的是在提问过程中严格遵循预设的问题表或框架，以保证所有参与者都能回答相同的问题，并以此获取一致性较高的一组数据。而非结构式访談则相反，它允许采取更加灵活和开放性的方式，让被访问者自由地表达自己的想法和看法。
然而，无论采取哪种形式，都存在一种情况，那就是当我们询问关于复杂概念或者抽象事物时，可能需要借助于名词解释来让问题更加精确。例如，在研究员想要了解某个行业内企业对创新态度的情况时，他们可能会使用以下问题：
"您可以详细描述一下您的公司对创新态度吗？"
这样的问题虽然简单，但却能够引导被访问者提供更为深入和系统化的情报，这对于后续分析具有重要意义。
接下来，让我们通过一个实际案例来进一步阐述这一点。在一项针对教育领域教师职业满意度调查中，研究人员决定采用了混合型设计，即结合了量化问卷调查与深入的人类行为观察。这项研究旨在揭示不同教学背景下的教师是否存在职业满意度差异，以及这些差异背后的原因是什么？
为了实现这一目标，研究人员首先制定了一套标准化的问题库，其中包括一些基本背景信息，以及几个核心问题，如“您认为自己目前从事的工作是否符合您的专业兴趣？”这样的问题不仅直接而简洁，而且还可以帮助评估教师个人价值观与职业选择之间关系强弱。
但是在获得更深层次理解方面，这些基础题目显得不足够，因此他们决定加入一些基于名词解释构建的问题，比如：“请描述‘专业兴趣’这个概念对您而言意味着什么？”、“你认为当前你的工作如何体现出这份兴趣？”这样的问题能够鼓励被访问者的自我反思，从而使回答更加丰富多彩，同时也减少了主观偏差，因为每个人的定义都是基于自己的经验总结出的结果，而不是受到外界压力的答案。
通过这种方式，不仅能增进我们的理解力，也能提高整体数据质量，使得最终结果更加可靠。此外，由于这些开放性质的问题通常比闭合性质的问题要占据更多篇幅，被访问者的回应往往也是相当详尽和全面的，这就为后续分析提供了宝贵资料来源。
最后，我们再次回归到本文开头提到的主题：即结合实例说明一次成功的结构式訪問是如何運用的name definition技術來進行訪問，這個技術不僅為我們提供了一種間接探索複雜概念之路，更促使我們對於這些概念之間關係與內涵有更深刻洞察，並最終導向一個全面且準確地理解社會現象的心智圖盤態勢從一個較為狹窄甚至片面的觀點轉變成一個廣闊且豐富多元的視角，是結構訪問與Name Definition技巧相互作用的一個完美展示。不論是在學術研究還是在商業調研領域，這種結合使用策略無疑會讓我們獲得更多客觀、系統並且具備說服力的數據，以支持決策或發表結果。