Tõlkekunst: Mind the Graph blogi

Temaatiline analüüs on laialdaselt kasutatav kvalitatiivne uurimismeetod, mis hõlmab mustrite või teemade tuvastamist kvalitatiivsetes andmetes. Tegemist on paindliku ja mitmekülgse meetodiga, mida saab rakendada paljude uurimisküsimuste ja andmetüüpide puhul. Seda kasutatakse tavaliselt sellistes valdkondades nagu psühholoogia, sotsioloogia, haridus ja tervishoid, et analüüsida andmeid, mis on kogutud selliste meetodite abil nagu intervjuud, fookusgrupid ja avatud küsitlused. Käesolevas artiklis anname ülevaate temaatilisest analüüsist, sealhulgas selle määratlusest, peamistest etappidest ja erinevatest lähenemisviisidest. Samuti arutame selle meetodi eeliseid ja puudusi ning anname praktilisi näpunäiteid temaatilise analüüsi läbiviimiseks uuringutes.

Mis on temaatiline analüüs?

Temaatiline analüüs hõlmab andmete sisemiste mustrite (või teemade) süstemaatilist tuvastamist, analüüsimist ja esitamist, mis kajastavad andmete olulist tähendust. Selle meetodi protsess hõlmab tavaliselt mitut etappi, sealhulgas andmete tutvumist, esialgsete koodide loomist, teemade otsimist, teemade läbivaatamist ja täpsustamist ning teemade määratlemist ja nimetamist. Analüüsi käigus püüab uurija tuvastada andmetes tähenduslikke mustreid, mis aitavad vastata uurimisküsimusele või uurida huvipakkuvat nähtust.

Temaatiline analüüs on paindlik ja väga interpreteeriv meetod, mis võimaldab uurijatel tabada kvalitatiivsete andmete keerukust ja rikkalikkust. Seda saab kasutada uute arusaamade loomiseks, mustrite ja suundumuste tuvastamiseks ning sotsiaalsete nähtuste üksikasjaliku ja nüansirikka mõistmise võimaldamiseks.

Millal peaksin kasutama temaatilist analüüsi?

Temaatilist analüüsi saab kasutada siis, kui soovite kvalitatiivsetest andmetest põhjalikult aru saada ning tuvastada neis mustreid ja teemasid. Siin on mõned olukorrad, kus võiksite kaaluda temaatilise analüüsi kasutamist:

Uurimisuuringud

Andmetes sisalduvate teemade kindlakstegemisega saavad teadlased luua uusi teadmisi ja hüpoteese edasiseks uurimiseks. Temaatiline analüüs on eriti kasulik uurimuslikes uuringutes, sest see võimaldab üldist arusaamist nähtusest või uurida teemat, mida ei ole varem põhjalikult uuritud.

Andmerikkad teadusuuringud

Kui tegemist on suure hulga kvalitatiivsete andmetega, näiteks fookusgruppide, intervjuude või küsitluste käigus saadud andmetega, on andmete süstemaatiline analüüs ja korrastamine väga oluline. Temaatilist analüüsi saab kasutada andmekogumis esilekerkivate põhiteemade ja mustrite tuvastamiseks, mis muudab selle eriti kasulikuks meetodiks.

Tõlgendavad uuringud

Temaatiline analüüs on väga interpreteeriv meetod, mis võimaldab teadlastel tabada kvalitatiivsete andmete keerukust ja nüansse. See sobib hästi tõlgendavate uuringute jaoks, mille eesmärk on uurida subjektiivseid kogemusi, tähendusi ja vaatenurki.

Kultuuridevahelised teadusuuringud

Tuvastades kultuuride lõikes ühiseid teemasid, saavad uurijad kasutada temaatilist analüüsi, et saada ülevaade kultuurilistest mustritest ja erinevustest eri rühmade või kontekstide vahel.

Millised on temaatilise analüüsi eelised ja puudused?

Temaatilisel analüüsil on mitmeid eeliseid ja puudusi, mida uurijad peaksid kaaluma, kui nad otsustavad, kas seda meetodit kasutada. Kuigi sellel on eeliseid, nagu paindlikkus ja sügavus, on sellel ka mõningaid puudusi, nagu subjektiivsus ja aeganõudvus. Seetõttu on oluline kaaluda hoolikalt temaatilise analüüsi plusse ja miinuseid ning kaaluda, kas see meetod sobib uurimisküsimuse ja andmetüübi jaoks. Järgnevalt on esitatud mõned temaatilise analüüsi peamised eelised ja puudused:

Eelised

Paindlikkus

Paindlikku ja kohandatavat temaatilise analüüsi meetodit on võimalik rakendada mitmesuguste kvalitatiivsete andmete, näiteks intervjuude, fookusgruppide, küsitluste ja muude kvalitatiivsete andmete vormide puhul.

Sügavus

Temaatilise analüüsi abil saavad uurijad analüüsitavatest andmetest sügavamat arusaamist ning avastavad mustreid ja teemasid, mis teiste meetodite abil ei pruugi ilmneda.

Rigor

Temaatilise analüüsi rangus ja süstemaatiline lähenemine hõlmab mitut analüüsietappi, mis võib parandada tulemuste usaldusväärsust ja valiidsust, mistõttu on see väärtuslik meetod kvalitatiivsetes uuringutes.

Tõlgendav

Temaatilise analüüsi tõlgendav olemus võimaldab teadlastel tabada kvalitatiivsete andmete keerulisi ja nüansirikkaid aspekte, mis võimaldab saada rikkalikke ja üksikasjalikke teadmisi erinevatest sotsiaalsetest nähtustest, mis teeb sellest väärtusliku vahendi kvalitatiivsetes uuringutes.

Puudused

Ajamahukas

Temaatilise analüüsi oluline puudus on selle aeganõudev iseloom, kui tegemist on suure hulga andmetega, mis nõuab, et teadlased eraldaksid piisavalt aega ja ressursse põhjaliku analüüsi läbiviimiseks.

Subjektiivsus

Temaatilise analüüsi subjektiivsus võib olla võimalikuks piiranguks, kuna see tugineb suuresti uurija tõlgendustele ja võib olla mõjutatud tema eelarvamustest, eelarvamustest ja vaatenurkadest. See võib mõjutada tulemuste usaldusväärsust ja kehtivust ning uurijad peavad oma analüüsis võimalikke eelarvamusi tunnistama ja nendega arvestama.

Läbipaistvuse puudumine

Läbipaistvuse puudumine temaatilises analüüsis võib olla potentsiaalne puudus, kuna uurijad ei pruugi alati anda selgeid ja üksikasjalikke selgitusi selle kohta, kuidas teemasid tuvastati. See võib piirata teiste võimalusi uuringu kordamiseks või tulemuste usaldusväärsuse hindamiseks.

Üleliigendamine

Temaatilise analüüsi reduktsionistlik olemus võib olla potentsiaalne puudus, kuna see võib andmeid liigselt lihtsustada ja viia oluliste nüansside ja keerukuste kadumiseni, mis võivad andmetes esineda.

Kuidas teha temaatilist analüüsi samm-sammult?

Temaatiline analüüs hõlmab andmetega tutvumist, esialgsete koodide koostamist, teemade otsimist, teemade läbivaatamist ja täpsustamist, teemade määratlemist ja nimetamist ning lõpuks tulemuste analüüsimist ja aruandlust. Siin on esitatud temaatilise analüüsi läbiviimise samm-sammuline protsess:

1. samm: Tutvumine andmetega

Alustage andmete põhjalikust lugemisest ja läbivaatamisest, et saada üldine arusaam sisust. See hõlmab andmete mitmekordset kuulamist või lugemist, et tuvastada olulised mõisted, ideed või korduvad mustrid. Selles etapis on oluline teha üksikasjalikke märkmeid, et aidata teemade tuvastamisel.

2. samm: algsete koodide genereerimine

Alustage andmete kodeerimist, märgistades teksti asjakohaste sõnade või fraasidega, mis tabavad sisu olemust. Koodid peaksid olema lühikesed, kirjeldavad ja andmete sisuga tihedalt seotud. Selles etapis on oluline kodeerida kõik andmed, mis on seotud uurimisküsimusega.

3. samm: teemade otsimine

Pärast esialgsete koodide koostamist hakake neid rühmitama potentsiaalseteks teemadeks, mis kajastavad andmete mustreid ja seoseid. Oluline on korrastada koodid rühmadesse, millel on mõtet, isegi kui mõned koodid ei mahu ühessegi kategooriasse.

4. samm: teemade läbivaatamine ja täpsustamine

Pärast võimalike teemade kindlaksmääramist vaadake need läbi, et teha kindlaks, kas need kajastavad täpselt andmete sisu. Teemasid tuleks täpsustada ja täpsustada, et need kajastaksid andmete olemust. Samuti on oluline tagada, et teemad on uurimisküsimuse seisukohalt asjakohased.

5. samm: teemade määratlemine ja nimetamine

Kui teemad on läbi vaadatud ja täpsustatud, määratlege ja nimetage need. Teemad tuleks nimetada, kasutades kirjeldavat ja sisukat nimetust, mis kajastab täpselt andmete sisu. Oluline on määratleda iga teema ja kirjeldada seda toetavaid andmeid.

6. samm: Analüüs ja aruandlus

Lõpuks analüüsige andmeid, sünteesides teemasid, et anda terviklik ülevaade andmetest. See hõlmab tulemuste tõlgendamist, järelduste tegemist ja uurimisküsimusest lähtuvate soovituste esitamist. Oluline on esitada järeldused selgelt, lühidalt ja organiseeritult, kasutades iga teema illustreerimiseks asjakohaseid näiteid andmetest.

Erinevad lähenemisviisid temaatilisele analüüsile

On olemas erinevaid lähenemisviise temaatilisele analüüsile, kuid kaks peamist neist on induktiivne temaatika ja deduktiivne temaatika. Muude lähenemisviiside hulka kuuluvad muu hulgas kriitiline temaatiline analüüs, latentne temaatiline analüüs ja semantiline analüüs. Induktiivne ja deduktiivne temaatiline lähenemisviis on siiski kõige sagedamini kasutatavam.

Induktiivne temaatiline analüüs

Sellise lähenemisviisi puhul tekivad teemad andmetest endistviisi, ilma igasuguste ettemääratud ideede või teooriateta. Teadlane kodeerib andmed ja tuvastab mustrid ja seosed, mis seejärel rühmitatakse teemadeks. See lähenemisviis on kasulik, kui puudub selge teoreetiline raamistik või kui eesmärk on luua uusi teadmisi. See on eriti kasulik, kui teemat ei ole varem põhjalikult uuritud ja uurija soovib saada andmetest laiapõhjalist arusaamist ilma etteantud kategooriate või teemade kehtestamiseta.

Deduktiivne temaatiline analüüs

Selline lähenemisviis algab olemasolevast teooriast või raamistikust, mis suunab analüüsi. Teadlane alustab uurimisküsimusega seotud mõistete ja teemade kindlaksmääramisega ning otsib seejärel andmetest tõendeid nende kohta. See lähenemisviis on kasulik, kui on olemas olemasolev teooria, mida tuleb kontrollida, või kui eesmärk on kinnitada või ümber lükata hüpoteese. Deduktiivne lähenemisviis sobib kõige paremini uuringuks, kui uurijal on konkreetne uurimisküsimus või hüpotees, mida ta tahab olemasoleva teooria või varasemate uurimistulemuste abil kontrollida.

Semantiline temaatiline analüüs

Semantilise temaatilise analüüsi puhul keskendutakse andmetes kasutatud sõnade ja fraaside sõnasõnalisele tähendusele. Teemad tuvastatakse andmete selgesõnalise sisu analüüsimisel.

Latentne temaatiline analüüs

See lähenemisviis läheb andmete pinnapealsest tasandist kaugemale, et paljastada nende aluseks olevad tähendused ja eeldused. Teadlane tuvastab andmetes varjatud või varjatud tähendused, mis seejärel rühmitatakse teemadeks.

Kriitiline temaatiline analüüs

See lähenemisviis rõhutab võimudünaamikat ühiskonnas ja seda, kuidas see mõjutab andmeid. Teadlane analüüsib andmeid, et tuvastada sotsiaalse õigluse, võimu ja rõhumisega seotud teemasid.

Refleksiivne temaatiline analüüs

Sellise lähenemisviisi puhul on uurija teadlik oma eelarvamustest ja eeldustest ning mõtleb aktiivselt selle üle, kuidas need võivad analüüsi mõjutada. Teadlane võib kasutada päevikut või muid vahendeid oma mõtete ja tunnete registreerimiseks analüüsiprotsessi ajal.

Need lähenemisviisid ei välista teineteist ja neid võib kasutada kombineeritult, et saada andmetest nüansirikkamat arusaama. Lähenemisviisi valik sõltub uurimisküsimusest, andmetest ning uurija eesmärkidest ja vaatenurgast.

Näpunäiteid temaatilise analüüsi jaoks

Siin on mõned näpunäited temaatilise analüüsi läbiviimiseks kvalitatiivses uuringus:

Tutvuge andmetega: Tõhusa temaatilise analüüsi läbiviimiseks on väga oluline tutvuda andmetega. See tähendab, et tuleb kulutada aega andmete lugemisele ja uuesti lugemisele, et saada ettekujutust sisust ja teemadest, mis võivad esile kerkida. See samm aitab teadlastel arendada head arusaamist andmetest, millega nad töötavad, mis võib viia teemade ja mustrite tuvastamiseni, mis muidu võivad jääda märkamata.

Koodi süstemaatiliselt: Andmete süstemaatiline ja põhjalik kodeerimine tagab, et kõik teemad on kajastatud. See hõlmab andmete süstemaatilist märgistamist või märgistamist asjakohaste koodidega, mida saab kasutada esilekerkivate teemade tuvastamiseks. See samm aitab hoida analüüsi korrastatuna ja tuvastada esilekerkivaid teemasid.

Tegelege refleksiivsusega: Refleksiivsus hõlmab oma eelarvamuste ja eelduste reflekteerimist kogu analüüsiprotsessi vältel. See samm on oluline, et minimeerida uurija enda uskumuste ja väärtuste mõju analüüsiprotsessile. Uurijad peavad olema teadlikud oma eelarvamustest ja aktiivselt töötama nende ületamiseks.

Looge selge kodeerimisskeem: Tõhusaks temaatiliseks analüüsiks on oluline töötada välja selge ja põhjalik kodeerimisskeem, mis hõlmaks kõiki asjakohaseid teemasid. See samm hõlmab kõigi asjakohaste teemade kindlaksmääramist ja koodide kogumi loomist, et tähistada iga teemaga seotud andmesegmente. Selge kodeerimisskeem aitab teadlastel säilitada analüüsi järjepidevust ja hõlbustab esilekerkivate teemade tuvastamist.

Säilitage läbipaistvus: Analüüsiprotsessi dokumenteerimine ja selgete selgituste andmine selle kohta, kuidas teemasid tuvastati ja kodeeriti, on läbipaistvuse säilitamiseks väga oluline. See võimaldab teistel teadlastel jälgida analüüsiprotsessi ja hinnata tulemuste paikapidavust.

Valideerida leiud: Liikmete kontrollimine või muude meetodite kasutamine tulemuste valideerimiseks ja täpsuse tagamiseks on analüüsi usaldusväärsuse tagamiseks väga oluline. Liikmete kontrollimine hõlmab analüüsi jagamist osalejatega, et kinnitada, kas järeldused esindavad täpselt nende kogemusi või vaatenurki.

Näiteid temaatilise analüüsi kohta

Näide 1

Uurimisküsimus: Kuidas tajuvad noored täiskasvanud sotsiaalmeedia mõju oma vaimsele tervisele?

Andmete kogumine: Põhjalikud intervjuud 20 noore täiskasvanuga (vanuses 18-25), kes kasutavad regulaarselt sotsiaalmeediat.

Andmete analüüs: Intervjuud transkribeeriti ja analüüsiti, kasutades temaatilist analüüsi. Selgusid järgmised teemad:

Negatiivne enesevõrdlus: Paljud osalejad rääkisid sellest, et nad tunnevad end ebapiisavana või alaväärsena, kui nad võrdlevad end sotsiaalmeedias teistega. Nad kirjeldasid, et nad tunnevad survet esitada teatud kuvandit ja seda, kuidas see mõjutab nende enesehinnangut.

Hirm vahelejäämise ees (FOMO): Osalejad rääkisid sellest, et nad tunnevad end ärevana või stressis, kui näevad sõprade või tuttavate postitusi, mis tegelevad tegevustega, millest nad ise osa ei võta. Nad kirjeldasid, et tunnevad survet, et nad peavad olema sotsiaalmeedias ühenduses ja kursis, et mitte jääda ilma.

Küberkiusamine: Mõned osalejad rääkisid kogemustest, mida nad on sotsiaalmeedias kiusanud või ahistanud. Nad rääkisid sellest, et nad tundsid end abituna ja isoleerituna, kui see juhtus, ning sellest, kuidas see mõjutas nende vaimset tervist.

Positiivsed sotsiaalsed sidemed: Vaatamata negatiivsetele aspektidele kirjeldasid paljud osalejad ka seda, kuidas sotsiaalmeedia aitas neil säilitada sidet sõprade ja perekonnaga, eriti ajal, mil nad on sotsiaalselt kaugenenud.

Sotsiaalmeedia kasutamise juhtimise strateegiad: Osalejad arutasid erinevaid strateegiaid sotsiaalmeedia negatiivse mõju ohjamiseks oma vaimsele tervisele, näiteks piirangute seadmine oma kasutamisele, selliste kontode jälgimise lõpetamine, mis panid neid end halvasti tundma, ja keskendumine sotsiaalmeedia positiivsetele aspektidele.

Kokkuvõte: See temaatiline analüüs näitab, et sotsiaalmeedia kasutamisel võib olla nii positiivne kui ka negatiivne mõju noorte täiskasvanute vaimsele tervisele. Negatiivne enesevõrdlus, FOMO ja küberkiusamine ilmnesid oluliste negatiivsete teemadena, samas kui positiivsed sotsiaalsed sidemed ja strateegiad sotsiaalmeedia kasutamise juhtimiseks ilmnesid positiivsete teemadena. Need tulemused võivad anda teavet sekkumiste kohta, mille eesmärk on edendada noorte täiskasvanute tervislikku sotsiaalmeedia kasutamist.

Näide 2

Uurimisküsimus: Millised on peamised teemad õpetajate arusaamades kaugõppega seotud väljakutsetest ja eelistest COVID-19 pandeemia ajal?

Andmete kogumine: Online-küsitlus 100 K-12 klassi õpetaja seas Ameerika Ühendriikides, kes õpetasid COVID-19 pandeemia ajal kaugõpet.

Andmete analüüs: Uuringu vastuseid analüüsiti temaatilise analüüsi abil. Selgusid järgmised teemad:

Tehnoloogilised väljakutsed: Paljud õpetajad teatasid, et neil on raskusi kaugõppe tehnoloogiliste aspektidega, näiteks ebausaldusväärse internetiühenduse ja veebipõhiste platvormidega seotud raskustega.

Õpilaste kaasamine: Osalejad arutasid probleeme, mis on seotud õpilaste kaasamisega kaugõppesse, näiteks raskusi õpilaste edusammude jälgimisel ja õpilaste motivatsiooni säilitamisel.

Töö- ja eraelu tasakaal: Mitmed osalejad kirjeldasid, et neil on raske tasakaalustada oma töö- ja eraelu kaugõpetamise ajal, eelkõige töö ja kodu vahelise piiri ähmastumise tõttu.

Kaugõppe eelised: Vaatamata probleemidele arutasid paljud osalejad ka kaugõppe eeliseid, näiteks suuremat paindlikkust ja võimalusi individuaalseks õppeks.

kolleegide ja administraatorite toetus: Mõned osalejad rääkisid kolleegide ja administraatorite toetuse olulisusest kaugõpetamisega seotud probleemidega toimetulekul.

Kokkuvõte: See temaatiline analüüs näitab, et kaugõpetamine COVID-19 pandeemia ajal tõi õpetajatele kaasa mitmesuguseid probleeme, eelkõige seoses tehnoloogia, õpilaste kaasamise ja töö- ja eraelu tasakaaluga. Samas tõid osalejad välja ka kaugõpetamise eelised ning kolleegide ja administraatorite toetuse tähtsuse. Need järeldused võivad anda teavet kaugõpetamise tavade parandamiseks ja õpetajate toetamiseks kaugõpetamisega seotud probleemide lahendamisel.

Need on hüpoteetilised näited, mis on loodud temaatilise analüüsi mõistmiseks. Rohkem näiteid on võimalik leida aadressil see veebileht.

Üle 75 000 täpse teadusliku näitaja, et suurendada oma mõju

Mind the Graph on veebiplatvorm, mis pakub teadlastele mitmesuguseid vahendeid, et luua oma uurimistööde jaoks huvitavaid ja mõjusaid visualiseeringuid. Tänu ulatuslikule raamatukogule, mis sisaldab üle 75 000 täpse teadusliku joonise ja malli, saavad teadlased hõlpsasti luua kvaliteetset graafikat, mis edastab nende tulemusi tõhusalt laiemale publikule. Platvorm pakub mitmesuguseid kohandatavaid malle ja skeeme infograafiate ja plakatite jaoks. Samuti pakub see juurdepääsu ulatuslikule teaduslikult täpsete piltide raamatukogule, mis lihtsustab professionaalse välimusega graafika loomist.

Alustage loomist Mind the Graph-ga

Tõlkekunst: Teemakohane analüüs: teekond läbi temaatilise analüüsi