Некоторые типы исследовательских вопросов, для ответа на которые можно использовать тематический анализ:

• Как пациенты воспринимают врачей в условиях стационара?
• Что такое опыт молодых женщин на сайтах знакомств?
• Каковы идеи и мнения неспециалистов об изменении климата?
• Как гендер построен в преподавании истории в старших классах?

Чтобы ответить на любой из этих вопросов, вы должны собрать данные от группы соответствующих участников, а затем проанализировать их. Тематический анализ дает вам большую гибкость в интерпретации данных и позволяет вам легче работать с большими наборами данных, сортируя их по широким темам.

Однако это также сопряжено с риском пропуска нюансов в данных. Тематический анализ часто довольно субъективен и зависит от суждения исследователя, поэтому вам необходимо тщательно обдумать свой собственный выбор и интерпретации.

Внимательно следите за данными, чтобы убедиться, что вы не улавливаете то, чего нет, или не затеняете то, что есть.

Различные подходы к тематическому анализу

После того, как вы решили использовать тематический анализ, следует рассмотреть различные подходы.

Существует различие между индуктивным и дедуктивным подходами:

• Индуктивный подход позволяет данным определять ваши темы.
• Дедуктивный подход предполагает подход к данным с некоторыми предвзятыми темами, которые вы ожидаете найти в них, основанными на теории или существующих знаниях.

Спросите себя: дает ли моя теоретическая основа четкое представление о том, какие темы я ожидаю найти в данных (дедуктивный), или я планирую разработать свою собственную основу на основе того, что я нахожу (индуктивный)?

Существует также различие между семантическим и латентным подходом:

• Семантический подход включает анализ явного содержания данных.
• Скрытый подход включает чтение подтекста и предположений, лежащих в основе данных.

Спросите себя: меня интересуют высказываемые людьми мнения (семантические) или то, что их высказывания говорят об их предположениях и социальном контексте (латентные)?

После того, как вы решили, что тематический анализ является правильным методом анализа ваших данных, и обдумали подход, который вы собираетесь использовать, вы можете следовать шести шагам, разработанным Брауном и Кларком.

Шаг 1: Ознакомление

Первый шаг — ознакомиться с нашими данными. Важно получить полный обзор всех собранных данных, прежде чем мы начнем анализировать отдельные элементы.

Это может включать расшифровку звука, чтение текста и первоначальные заметки, а также общий просмотр данных для ознакомления с ними.

Шаг 2: Кодирование

Далее нам нужно закодировать данные. Кодирование означает выделение разделов нашего текста — обычно фраз или предложений — и придумывание сокращенных меток или «кодов» для описания их содержания.

Возьмем короткий пример текста. Скажем, мы изучаем восприятие изменения климата среди консервативных избирателей в возрасте 50 лет и старше, и мы собрали данные с помощью серии интервью. Выдержка из одного интервью выглядит так:

В этом отрывке мы выделили разные фразы разными цветами, соответствующие разным кодам. Каждый код описывает идею или чувство, выраженное в этой части текста.

На этом этапе мы хотим быть тщательными: мы просматриваем расшифровку каждого интервью и выделяем все, что кажется важным или потенциально интересным. Помимо выделения всех фраз и предложений, соответствующих этим кодам, мы можем добавлять новые коды по мере прохождения текста.

После того, как мы просмотрели текст, мы объединяем все данные в группы, обозначенные кодом. Эти коды позволяют нам получить сжатый обзор основных моментов и общих значений, которые повторяются во всех данных.

Шаг 3. Создание тем

Затем мы просматриваем созданные нами коды, выявляем среди них шаблоны и начинаем придумывать темы.

Темы обычно шире кодов. В большинстве случаев вы будете объединять несколько кодов в одну тему. В нашем примере мы могли бы начать объединять коды в темы следующим образом:

На этом этапе мы можем решить, что некоторые из наших кодов слишком расплывчаты или недостаточно релевантны (например, потому что они не очень часто появляются в данных), поэтому их можно отбросить.

Другие коды могут стать самостоятельными темами. В нашем примере мы решили, что код «неопределенность» имеет смысл как тема, с включенными в него некоторыми другими кодами.

Опять же, наше решение зависит от того, что мы пытаемся выяснить. Мы хотим создать потенциальные темы, которые расскажут нам что-то полезное о данных для наших целей.

Шаг 4. Просмотр тем

Теперь мы должны убедиться, что наши темы являются полезными и точными представлениями данных. Здесь мы возвращаемся к набору данных и сравниваем с ним наши темы. Мы ничего не упускаем? Действительно ли эти темы присутствуют в данных? Что мы можем изменить, чтобы наши темы работали лучше?

Если у нас возникнут проблемы с нашими темами, мы можем разделить их, объединить, отбросить или создать новые: в зависимости от того, что сделает их более полезными и точными.

Например, просматривая данные, мы могли бы решить, что «изменение терминологии» больше соответствует теме «неопределенность», чем «недоверие к экспертам», поскольку данные, помеченные этим кодом, вызывают путаницу, а не обязательно недоверие.

Шаг 5. Определение и наименование тем

Теперь, когда у вас есть окончательный список тем, пришло время назвать и определить каждую из них.

Определение тем включает в себя точное формулирование того, что мы подразумеваем под каждой темой, и выяснение того, как это помогает нам понимать данные.

Именование тем предполагает придумывание лаконичного и легко понятного названия для каждой темы.

Например, мы можем посмотреть на «недоверие к экспертам» и точно определить, кого мы подразумеваем под «экспертами» в этой теме. Мы могли бы решить, что лучшим названием для этой темы будет «недоверие к авторитетам» или «конспиративное мышление».

Шаг 6: Запись

Наконец, мы запишем наш анализ данных. Как и все академические тексты, написание тематического анализа требует введения, чтобы установить наш исследовательский вопрос, цели и подход.

Мы также должны включить раздел методологии, описывающий, как мы собирали данные (например, с помощью полуструктурированных интервью или открытых вопросов опроса), и поясняющий, как мы проводили сам тематический анализ.

Раздел результатов или выводов обычно посвящен каждой теме по очереди. Мы описываем, как часто возникают темы и что они означают, включая примеры из данных в качестве доказательства. Наконец, наш вывод объясняет основные выводы и показывает, как анализ ответил на вопрос нашего исследования.

В нашем примере мы можем утверждать, что конспирологические представления об изменении климата широко распространены среди пожилых консервативных избирателей, указать на неуверенность, с которой многие избиратели относятся к этому вопросу, и обсудить роль дезинформации в восприятии респондентов.

Процитировать эту статью Scribbr

Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.

Колфилд, Дж. (2022, 25 ноября). Как сделать тематический анализ | Пошаговое руководство и примеры. Скриббр. Проверено 13 февраля 2023 г., с https://www.scribbr.com/methodology/thematic-analysis/

Процитировать эту статью

Полезна ли эта статья?

Вы уже проголосовали. Спасибо 🙂 Ваш голос сохранен 🙂 Обработка вашего голоса…

Джек — британец, живущий в Амстердаме, имеет степень магистра сравнительного литературоведения. Он пишет для Scribbr о своих специализированных темах: грамматике, лингвистике, цитировании и плагиате. В свободное время он читает много книг.

Как делать тематический анализ — Спуск

Это часть нашего основного руководства по кодированию качественных данных | Начать бесплатную пробную версию Delve | Пройдите наш бесплатный онлайн-курс по качественному анализу данных

Что такое тематический анализ?

Тематический анализ — это метод качественного анализа данных, который включает чтение набора данных (например, расшифровок подробных интервью или фокус-групп) и выявление закономерностей в значении данных для определения тем. Тематический анализ включает в себя активный процесс рефлексии, когда субъективный опыт исследователя играет центральную роль в осмыслении данных.

Тематический анализ широко использовался в области психологии, а также в других областях, использующих качественные методы исследования. Вирджиния Браун и Виктория Кларк изложили свой подход к тематическому анализу в своей статье 2006 года «Использование тематического анализа в психологии». Тематический анализ в психологии также может использоваться во множестве других областей социальных наук. Этот пост вдохновлен их статьей и включает в себя краткое изложение преимуществ и недостатков тематического анализа, а также пошаговое руководство по этапам тематического анализа.

Посмотрите видео, чтобы увидеть пример кодирования тематического анализа.

Посмотрите видео выше, чтобы увидеть пример кодирования тематического анализа с использованием подхода Брауна и Кларка к тематическому анализу. В этом видео мы шаг за шагом рассмотрим тематический анализ, как превратить данные в расшифровки, как вывести темы из данных, как составить повествование из тем, а также покажем пример тематического анализа в качественном исследовании.

Когда следует использовать тематический анализ?

Вам следует рассмотреть возможность использования тематического анализа в следующих сценариях.

• Вы хотите выявить закономерности в данных

• Вы новичок в качественном анализе

• Вы хотите вовлечь участников исследования в процесс анализа

Каковы преимущества и недостатки тематического анализа?

Прочтите наше описание преимуществ и недостатков тематического анализа.

Преимущества тематического анализа

Тематический анализ — это гибкий подход к качественному анализу, который позволяет исследователям генерировать новые идеи и концепции, основанные на данных. Одним из многих преимуществ тематического анализа является то, что начинающие исследователи, которые только учатся анализировать качественные данные, найдут тематический анализ доступным подходом.

Недостатки тематического анализа

Поскольку тематический анализ является таким гибким подходом, это означает, что существует множество различных способов интерпретации значения из набора данных. Интерпретация того, какие данные важны, а какие нет, может показаться пугающей. Кроме того, поскольку тематический анализ фокусируется на поиске закономерностей среди интервью, явления, которые происходят только в одной индивидуальной учетной записи, могут быть упущены из виду. Кроме того, ограничение тематического анализа заключается в том, что вы не используете существующие теоретические основы, что может ограничить возможности интерпретации вашего анализа.

Скачать бесплатное руководство по тематическому анализу

Хотите научиться проводить тематический анализ? Отправьте свое электронное письмо, чтобы запросить наше бесплатное руководство по тематическому анализу с советами о том, как начать собственный тематический анализ.

Каков пошаговый процесс проведения тематического анализа?

См. наше пошаговое руководство по этапам тематического анализа.

1. Ознакомьтесь с данными

Ознакомьтесь с данными. Если ваши данные представлены в виде аудиофайлов, расшифруйте их сами или закажите расшифровку (см. расшифровку интервью). Прочитайте стенограммы и активно наблюдайте за значениями и закономерностями, которые появляются в вашем наборе данных. Вы еще не будете официально создавать коды, но вам следует записать мысли и заметки о возможных кодах для создания.

2. Создайте свои начальные коды

Теперь, когда вы знакомы с данными, попрактикуйтесь в кодировании тематического анализа и создайте набор исходных кодов, которые представляют значения и шаблоны, которые вы видели в данных. Создайте кодовую книгу, чтобы отслеживать коды. Еще раз прочитайте свои данные, определите интересные отрывки и примените к ним соответствующие коды. Выдержки, представляющие одно и то же значение, должны иметь один и тот же код.

См. наше руководство по Как создать кодовую книгу .

3.

Теперь сгруппируйте вместе все выдержки, связанные с определенным кодом. Если вы используете ручку и бумагу, вырежьте отрывки и сгруппируйте их по коду. Если вы используете программное обеспечение CAQDAS, такое как Delve, это программное обеспечение для тематического анализа автоматически сопоставит их вместе.

4. Группировать коды в темы

Теперь, когда у вас есть набор начальных кодов, рассортируйте коды по потенциальным темам. Темы в качественных исследованиях — это мощный способ увидеть тенденции и закономерности в ваших данных. Посмотрите, как можно комбинировать различные коды, и посмотрите, есть ли темы, которые можно превратить в подтемы.

5. Обзор и пересмотр тем

Теперь, когда у вас есть первоначальный набор тем, просмотрите и исправьте свои темы. Убедитесь, что каждая тема имеет достаточно данных для их поддержки и отличается. Рассмотрите возможность объединения похожих тем и удаления тем, в которых недостаточно данных для их резервного копирования. Начните формулировать, как ваши темы могут объединиться в повествование.

6. Напишите свой рассказ

Написание повествования — это последний шаг к рассказу истории ваших данных. У вас должны быть полностью продуманные темы, и теперь у вас есть возможность сообщить своим читателям о достоверности вашего анализа. Убедитесь, что ваше повествование связно рассказывает о ваших данных, и выберите яркие цитаты из ваших данных, которые помогут подтвердить ваши точки зрения. Ваше повествование должно выходить за рамки простого описания ваших данных и должно включать ваш собственный интерпретирующий анализ и аргументы в пользу заявлений, которые вы представляете.

Качественный анализ не должен быть подавляющим

Пройдите бесплатный онлайн-курс Delve, чтобы научиться находить темы и закономерности в качественных данных.

Советы по тематическому анализу

Интерпретируйте и анализируйте, а не просто перефразируйте 

Можно легко застрять в цикле суммирования и перефразирования ваших данных. Вместо этого вы должны использовать свою интерпретативную линзу, чтобы извлечь смысл из данных.

Темы следует определять на основе данных, а не вопросов исследования

Не попадитесь в ловушку структурирования данных в соответствии с вопросами исследования. Это приведет к тому, что ваши темы будут просто представлением ваших исследовательских вопросов. Убедитесь, что вы активно находите закономерности и смысл в своих данных.

Убедитесь, что в темах достаточно данных, чтобы быть убедительными.

Оцените, достаточно ли в теме данных для резервного копирования. Не существует определенного правила или количества выдержек, подтверждающих существование темы, но убедитесь, что вы можете убедительно доказать, что это повторяющийся шаблон.

Убедитесь, что данные подтверждают ваши темы, а ваши темы поддерживают ваше повествование.

Убедитесь, что ваши темы точно представлены в данных и что ваше повествование подкреплено вашими темами. Дважды проверьте связи между каждым шагом в вашем анализе и убедитесь, что вы не делаете слишком много прыжков между каждым шагом.

Используйте программное обеспечение для тематического анализа

Попробуйте нашу высоко оцененную онлайновую программу для качественного анализа данных Delve. Многие исследователи выбирают Delve, чтобы сделать тематический анализ более эффективным и точным.

С помощью тематического анализа вы определяете шаблоны, создаете коды и объединяете коды в темы. Вы также повторяете темы, объединяя, переставляя и переименовывая коды. Этот процесс упрощается и становится более эффективным при использовании программного обеспечения для тематического анализа. Используйте страницы сведений о коде, чтобы просмотреть все данные, связанные с каждым кодом. Вложите код и объедините код, чтобы организовать дерево кода. Переименуйте свои коды, чтобы сделать анализ гибким.

Delve — лучший инструмент для тематического анализа.

Не берите это у нас. Посмотрите, что наши клиенты говорят о Delve:

«Мы смогли легко сотрудничать и облегчить наш процесс тематического анализа без крутой кривой обучения и по очень разумной цене». Нейт С.

«Delve помог мне организовать и закодировать качественное исследование для моей докторской диссертации. Он был очень прост в использовании и интуитивно понятен в использовании. Инструменты, которые я использовал, привели меня от организации моих расшифровок к первому и второму этапу кодирования посредством тематического анализа». Лиза Г.

«Я хотел завершить тематический анализ результатов моего исследования, и программное обеспечение Delve упростило мне этот процесс». — Копи С.

Начать бесплатную пробную версию программного обеспечения для тематического анализа

Узнайте о других способах анализа качественных исследований.