开放式编码是对原始数据进行概念化、范畴化的过程要求研究者不持任何偏见、理论成见来进行研究在打乱、碎片化的资料基础上重新概念化现象以实现明确现象、界定概念和发现范畴的目的

。开放式编码是一种基于数据的归纳性研究方法，通过对数据进行逐步的分析和归纳，从而识别出数据中的模式、主题和概念，进而形成新的理论或者假说。

开放式编码的过程通常包括以下几个步骤：

1. 数据准备：将数据进行收集、整理、分类和归类，以便于后续的分析和编码。

2. 开放性阅读：对数据进行全面、系统的阅读和理解，获得对数据的初步印象和理解。

3. 编码：将数据进行分段、分类和标记，标记出数据中的关键词、主题、模式和概念等。

4. 检验：对编码结果进行检验和验证，确保编码结果的准确性和可靠性。

5. 统计分析：对编码结果进行统计分析，发现其中的规律、模式和趋势，为后续的理论构建提供支持。

开放式编码是一种灵活、开放和创新的研究方法，适用于各种类型的数据和研究主题。它可以帮助研究者更好地理解和解释数据，发现数据中的新现象和新规律，为研究提供新的思路和启示。