1 定义
编码（coding）是对非结构化数据进行标记、分类并转化为结构化数据的过程，通常针对已经转录为文本的访谈、出声思考或观察数据。编码通常基于相对明确的编码本（codebook）。编码本规定各个编码标签（code）的定义、分类和示例，使不同研究者能够按照相对一致的规则对数据进行编码。
2 编码类型
根据编码本的来源，可以分为两种主要方式：
- 归纳编码（inductive coding）：没有预先确定的编码本，根据本次研究收集的数据自下而上形成编码标签和编码本，适合研究问题较为开放、探索性的情况。
- 演绎编码（deductive coding）：根据已有理论、概念框架或现成编码本，自上而下地对数据进行编码，适合已有较明确分析框架或假设的情况。
两种方法也可以结合使用，即混合编码。例如先根据理论建立初始编码本，再根据实际数据对编码标签进行调整。
3 编码过程
归纳编码通常包括以下步骤：
- 研究者独自通读原始数据（通常是转录后的文本），在此过程中对数据进行初步标记，也叫开放编码（open coding）。
- 根据研究问题，研究者独自对初步标记进行抽象或归纳，形成初始的编码标签。
- 多位研究者共同整合大家的编码标签，进行精炼和分类，形成更明确且有代表性的编码定义与分类。
- 多位研究者共同将这些编码标签形成系统化的编码本，包含每个标签的分类、定义和例子。
- 每位研究者独自使用这一编码本，对原始数据进行重新编码。
- 核对不同研究者编码结果的一致性（参照信度部分讨论的评分者间一致性指标），对于不一致的编码进行讨论、修订编码本与数据编码，确保最终的编码本与数据编码可靠与全面。
如果采用演绎编码，则前四步需要替换为：根据研究问题选择现成的编码本，或基于理论框架预定义编码本，然后完成第5、6步。此外，还可以采用混合方法，先基于理论生成预定义编码本，再根据本次研究的数据来微调编码本，然后完成第5、6步。