Interpretacijos menas: Kelionė per teminę analizę

Teminė analizė yra plačiai taikomas kokybinių tyrimų metodas, kurio metu kokybiniuose duomenyse nustatomi modeliai arba temos. Tai lankstus ir universalus metodas, kurį galima taikyti įvairiems tyrimo klausimams ir duomenų tipams. Jis paprastai taikomas tokiose srityse kaip psichologija, sociologija, švietimas ir sveikatos priežiūra, analizuojant duomenis, surinktus tokiais metodais kaip interviu, tikslinės grupės ir atviros apklausos. Šiame straipsnyje apžvelgsime teminę analizę, įskaitant jos apibrėžtį, pagrindinius etapus ir skirtingus metodus. Taip pat aptarsime šio metodo privalumus ir trūkumus bei pateiksime praktinių patarimų, kaip atlikti teminę analizę tyrimuose.

Kas yra teminė analizė?

Teminė analizė apima sistemingą duomenų modelių (arba temų), kurie atspindi esminę duomenų prasmę, nustatymą, analizę ir pateikimą. Šio metodo procesas paprastai apima kelis etapus, įskaitant susipažinimą su duomenimis, pradinių kodų generavimą, temų paiešką, temų peržiūrą ir tikslinimą, temų apibrėžimą ir įvardijimą. Analizės metu tyrėjas siekia nustatyti reikšmingus duomenų modelius, kurie padeda atsakyti į tyrimo klausimą arba ištirti dominantį reiškinį.

Teminė analizė yra lankstus ir labai interpretatyvus metodas, leidžiantis tyrėjams atskleisti kokybinių duomenų sudėtingumą ir turtingumą. Jis gali būti naudojamas naujoms įžvalgoms generuoti, dėsningumams ir tendencijoms nustatyti, išsamiam ir niuansuotam socialinių reiškinių supratimui užtikrinti.

Kada reikia naudoti teminę analizę?

Teminė analizė gali būti naudojama, kai norima nuodugniai suprasti kokybinius duomenis ir nustatyti jų modelius bei temas. Štai keletas situacijų, kai galite apsvarstyti galimybę naudoti teminę analizę:

Žvalgomieji tyrimai

Nustatydami duomenų temas, tyrėjai gali suformuluoti naujas įžvalgas ir hipotezes tolesniam tyrimui. Teminė analizė ypač naudinga žvalgomuosiuose tyrimuose, nes leidžia bendrai suprasti reiškinį arba ištirti temą, kuri anksčiau nebuvo išsamiai nagrinėta.

Duomenų turtingi tyrimai

Dirbant su dideliu kiekiu kokybinių duomenų, pavyzdžiui, gautų iš tikslinių grupių, interviu ar apklausų, labai svarbu sistemingai analizuoti ir tvarkyti duomenis. Teminė analizė gali būti taikoma siekiant nustatyti pagrindines temas ir dėsningumus, išryškėjančius duomenų rinkinyje, todėl ji yra ypač naudingas metodas.

Interpretaciniai tyrimai

Teminė analizė yra labai interpretatyvus metodas, leidžiantis tyrėjams atskleisti kokybinių duomenų sudėtingumą ir niuansus. Jis puikiai tinka interpretaciniams tyrimams, kai siekiama ištirti subjektyvią patirtį, reikšmes ir perspektyvas.

Tarpkultūriniai tyrimai

Nustatydami įvairioms kultūroms bendras temas, tyrėjai gali naudoti teminę analizę, kad gautų įžvalgų apie kultūrinius dėsningumus ir skirtumus skirtingose grupėse ar kontekstuose.

Kokie yra teminės analizės privalumai ir trūkumai?

Teminė analizė turi keletą privalumų ir trūkumų, į kuriuos tyrėjai turėtų atsižvelgti spręsdami, ar naudoti šį metodą. Nors jis turi privalumų, tokių kaip lankstumas ir išsamumas, tačiau turi ir trūkumų, tokių kaip subjektyvumas ir daug laiko reikalaujantis pobūdis. Todėl labai svarbu atidžiai pasverti teminės analizės privalumus ir trūkumus ir apsvarstyti, ar šis metodas tinka tyrimo klausimui ir duomenų tipui. Štai keletas pagrindinių teminės analizės privalumų ir trūkumų:

Privalumai

Lankstumas

Lankstų ir lengvai pritaikomą teminės analizės metodą galima taikyti įvairiems kokybinių duomenų tipams, pavyzdžiui, interviu, tikslinėms grupėms, apklausoms ir kitoms kokybinių duomenų formoms.

Gylis

Naudodami teminę analizę tyrėjai gali geriau suprasti analizuojamus duomenis ir atskleisti dėsningumus bei temas, kurios gali būti sunkiai pastebimos taikant kitus metodus.

Rigor

Teminės analizės griežtumas ir sistemiškumas apima kelis analizės etapus, kurie gali padidinti išvadų patikimumą ir pagrįstumą, todėl tai yra vertingas kokybinių tyrimų metodas.

Interpretacija

Interpretacinis teminės analizės pobūdis leidžia tyrėjams fiksuoti sudėtingus ir niuansuotus kokybinių duomenų aspektus, todėl ji yra vertinga kokybinių tyrimų priemonė.

Trūkumai

Daug laiko reikalaujantis

Svarbus teminės analizės trūkumas yra tai, kad ji užima daug laiko, kai dirbama su dideliais duomenų kiekiais, todėl tyrėjai turi skirti pakankamai laiko ir išteklių išsamiai analizei atlikti.

Subjektyvumas

Teminės analizės subjektyvumas gali būti potencialus apribojimas, nes ji labai priklauso nuo tyrėjo interpretacijų ir gali būti paveikta jo šališkumo, išankstinių nuostatų ir požiūrio. Tai gali turėti įtakos išvadų patikimumui ir pagrįstumui, todėl tyrėjai turi pripažinti galimą šališkumą ir jį šalinti analizės metu.

Skaidrumo trūkumas

Skaidrumo trūkumas teminėje analizėje gali būti potencialus trūkumas, nes tyrėjai ne visada gali pateikti aiškius ir išsamius paaiškinimus, kaip buvo nustatytos temos. Tai gali apriboti kitų asmenų galimybes pakartoti tyrimą arba įvertinti išvadų patikimumą.

Per didelis supaprastinimas

Redukcionistinis teminės analizės pobūdis gali būti potencialus trūkumas, nes ji gali pernelyg supaprastinti duomenis ir dėl to gali būti prarasti svarbūs niuansai ir sudėtingumas, kurių gali būti duomenyse.

Žingsnis po žingsnio, kaip atlikti teminę analizę

Teminė analizė apima susipažinimą su duomenimis, pradinių kodų generavimą, temų paiešką, temų peržiūrą ir tikslinimą, temų apibrėžimą ir įvardijimą, galiausiai rezultatų analizę ir pateikimą. Toliau pateikiame teminės analizės atlikimo procesą žingsnis po žingsnio:

1 žingsnis: susipažinimas su duomenimis

Pradėkite atidžiai perskaityti ir peržiūrėti duomenis, kad įgytumėte bendrą supratimą apie turinį. Tai reiškia, kad duomenų reikia klausytis arba skaityti juos kelis kartus, kad nustatytumėte svarbias sąvokas, idėjas arba pasikartojančius modelius. Šiame etape būtina daryti išsamias pastabas, kad būtų lengviau nustatyti temas.

2 žingsnis: pradinių kodų generavimas

Pradėkite koduoti duomenis pažymėdami tekstą atitinkamais žodžiais ar frazėmis, atspindinčiomis turinio esmę. Kodai turėtų būti trumpi, aprašomieji ir glaudžiai susiję su duomenų turiniu. Šiame etape būtina koduoti visus duomenų aspektus, susijusius su tyrimo klausimu.

3 žingsnis: temų paieška

Sukūrę pradinius kodus, pradėkite juos grupuoti į galimas temas, kurios atspindi duomenų modelius ir ryšius. Labai svarbu kodus suskirstyti į prasmingas grupes, net jei kai kurie kodai netelpa į jokią kategoriją.

4 etapas: temų peržiūra ir tikslinimas

Nustatę galimas temas, peržiūrėkite jas, kad nustatytumėte, ar jos tiksliai atspindi duomenų turinį. Temas reikėtų patikslinti ir paaiškinti, kad jos atspindėtų duomenų esmę. Taip pat labai svarbu užtikrinti, kad temos būtų susijusios su tyrimo klausimu.

5 žingsnis: temų apibrėžimas ir pavadinimų suteikimas

Kai temos bus peržiūrėtos ir patikslintos, apibrėžkite ir įvardykite jas. Temos turėtų būti pavadintos naudojant aprašomąjį ir prasmingą ženklą, tiksliai atspindintį duomenų turinį. Labai svarbu apibrėžti kiekvieną temą ir apibūdinti ją pagrindžiančius duomenis.

6 žingsnis: analizė ir ataskaitų teikimas

Galiausiai išanalizuokite duomenis, apibendrindami temas ir pateikdami išsamų duomenų aprašymą. Tai apima rezultatų aiškinimą, išvadų darymą ir rekomendacijų teikimą remiantis tyrimo klausimu. Svarbu išvadas pateikti aiškiai, glaustai ir organizuotai, kiekvieną temą iliustruojant atitinkamais duomenų pavyzdžiais.

Skirtingi požiūriai į teminę analizę

Yra įvairių teminės analizės metodų, tačiau du pagrindiniai yra indukcinė teminė analizė ir dedukcinė teminė analizė. Kiti požiūriai, be kita ko, yra kritinė teminė analizė, latentinė teminė analizė ir semantinė analizė. Tačiau tyrimuose dažniausiai naudojami indukcinis ir dedukcinis teminiai metodai.

Indukcinė teminė analizė

Taikant šį metodą, temos iškyla iš pačių duomenų, be jokių išankstinių idėjų ar teorijų. Tyrėjas koduoja duomenis ir nustato dėsningumus bei ryšius, kurie vėliau sugrupuojami į temas. Šis metodas naudingas, kai nėra aiškios teorinės sistemos arba kai siekiama gauti naujų įžvalgų. Jis ypač naudingas, kai tema anksčiau nebuvo išsamiai tyrinėta, o tyrėjas nori gauti platų duomenų supratimą, nenustatydamas išankstinių kategorijų ar temų.

Dedukcinė teminė analizė

Šis metodas pradedamas nuo jau egzistuojančios teorijos ar sistemos, kuria vadovaujamasi atliekant analizę. Tyrėjas pradeda nuo sąvokų ir temų, susijusių su tyrimo klausimu, nustatymo ir tada ieško jų įrodymų duomenyse. Šis metodas naudingas, kai yra egzistuojanti teorija, kurią reikia patikrinti, arba kai siekiama patvirtinti arba paneigti hipotezes. Dedukcinis metodas geriausiai tinka tyrimams, kai tyrėjas turi konkretų tyrimo klausimą ar hipotezę, kurią nori patikrinti remdamasis esama teorija ar ankstesnių tyrimų rezultatais.

Semantinė teminė analizė

Atliekant semantinę teminę analizę daugiausia dėmesio skiriama tiesioginei duomenų žodžių ir frazių reikšmei. Temos nustatomos analizuojant aiškų duomenų turinį.

Latentinė teminė analizė

Taikant šį metodą neapsiribojama paviršiniu duomenų lygiu, o siekiama atskleisti esmines reikšmes ir prielaidas. Tyrėjas identifikuoja numanomas arba paslėptas duomenų reikšmes, kurios vėliau grupuojamos į temas.

Kritinė teminė analizė

Šis metodas pabrėžia galios dinamiką visuomenėje ir jos įtaką duomenims. Tyrėjas analizuoja duomenis, kad nustatytų temas, susijusias su socialiniu teisingumu, galia ir priespauda.

Refleksyvioji teminė analizė

Taikydamas šį metodą tyrėjas suvokia savo šališkumą ir prielaidas ir aktyviai apmąsto, kokią įtaką jos gali turėti analizei. Tyrėjas gali naudoti dienoraštį ar kitas priemones, skirtas savo mintims ir jausmams analizės proceso metu fiksuoti.

Šie metodai nėra vienas kitam prieštaraujantys ir gali būti naudojami kartu, siekiant geriau suprasti duomenis. Metodo pasirinkimas priklauso nuo tyrimo klausimo, duomenų ir tyrėjo tikslų bei perspektyvos.

Teminės analizės patarimai

Pateikiame keletą patarimų, kaip atlikti teminę analizę atliekant kokybinį tyrimą:

Susipažinkite su duomenimis: Norint atlikti veiksmingą teminę analizę, labai svarbu susipažinti su duomenimis. Tai reiškia, kad reikia skirti laiko duomenų skaitymui ir pakartotiniam skaitymui, kad suprastumėte jų turinį ir temas, kurios gali iškilti. Šis žingsnis padeda tyrėjams gerai suprasti duomenis, su kuriais jie dirba, o tai gali padėti nustatyti temas ir dėsningumus, kurie kitu atveju gali būti nepastebėti.

Sistemingai koduokite: Sistemingas ir kruopštus duomenų kodavimas užtikrina, kad būtų užfiksuotos visos temos. Tai reiškia, kad duomenų segmentai sistemingai žymimi arba žymimi atitinkamais kodais, kurie gali būti naudojami iškylančioms temoms nustatyti. Šis etapas padeda išlaikyti analizės organizuotumą ir nustatyti kylančias temas.

Užsiimkite refleksija: Refleksyvumas apima savo šališkumo ir prielaidų apmąstymą viso analizės proceso metu. Šis žingsnis yra labai svarbus siekiant sumažinti paties tyrėjo įsitikinimų ir vertybių įtaką analizės procesui. Tyrėjai turi suvokti savo šališkumą ir aktyviai stengtis jį įveikti.

Sukurkite aiškią kodavimo schemą: Norint atlikti veiksmingą teminę analizę, labai svarbu sukurti aiškią ir išsamią kodavimo schemą, kurioje būtų užfiksuotos visos svarbios temos. Šiame etape reikia nustatyti visas svarbias temas ir sukurti kodų rinkinį su kiekviena tema susijusiems duomenų segmentams žymėti. Aiški kodavimo schema padeda tyrėjams išlaikyti analizės nuoseklumą ir lengviau nustatyti kylančias temas.

Išlaikykite skaidrumą: Siekiant išlaikyti skaidrumą, labai svarbu dokumentuoti analizės procesą ir pateikti aiškius paaiškinimus, kaip buvo nustatytos ir koduojamos temos. Tai leidžia kitiems tyrėjams sekti analizės procesą ir įvertinti išvadų pagrįstumą.

Patvirtinkite išvadas: Siekiant užtikrinti analizės patikimumą, labai svarbu naudoti narių patikrą ar kitus metodus, kad būtų galima patvirtinti išvadas ir užtikrinti tikslumą. Narių patikrinimas apima analizės pasidalijimą su dalyviais, siekiant patvirtinti, ar išvados tiksliai atspindi jų patirtį ar požiūrį.

Teminės analizės pavyzdžiai

1 pavyzdys

Tyrimo klausimas: Kaip jauni suaugusieji vertina socialinės žiniasklaidos poveikį jų psichikos sveikatai?

Duomenų rinkimas: Nuodugnūs interviu su 20 jaunų suaugusiųjų (18-25 metų amžiaus), kurie reguliariai naudojasi socialine žiniasklaida.

Duomenų analizė: Interviu buvo transkribuoti ir analizuojami taikant teminės analizės metodą. Išryškėjo šios temos:

Neigiamas savęs lyginimas: Daugelis dalyvių kalbėjo, kad lygindami save su kitais socialinėje žiniasklaidoje jaučiasi netinkami arba prastesni. Jie pasakojo, kad jautė spaudimą pateikti tam tikrą įvaizdį ir kaip tai paveikė jų savigarbą.

Baimė praleisti (FOMO): Dalyviai pasakojo, kad jautė nerimą ar stresą, kai matė draugų ar pažįstamų, dalyvaujančių veikloje, kurioje jie nedalyvavo, įrašus. Jie pasakojo, kad jautė spaudimą palaikyti ryšį ir būti informuoti apie naujienas socialinėje žiniasklaidoje, kad nepraleistų progos.

Kibernetinės patyčios: Kai kurie dalyviai kalbėjo apie patyčias ar priekabiavimą socialinėje žiniasklaidoje. Jie kalbėjo apie tai, kad jautėsi bejėgiai ir izoliuoti, kai tai nutiko, ir apie tai, kokį poveikį tai turėjo jų psichikos sveikatai.

Teigiami socialiniai ryšiai: Nepaisant neigiamų aspektų, daugelis dalyvių taip pat aprašė, kaip socialinė žiniasklaida padėjo jiems palaikyti ryšius su draugais ir šeima, ypač tais laikais, kai jie buvo socialiai nutolę.

Socialinės žiniasklaidos naudojimo valdymo strategijos: Dalyviai aptarė įvairias strategijas, kaip valdyti neigiamą socialinės žiniasklaidos poveikį jų psichikos sveikatai, pavyzdžiui, nustatyti naudojimosi ja ribas, nebesekti paskyrų, kurios verčia juos jaustis blogai, ir sutelkti dėmesį į teigiamus socialinės žiniasklaidos aspektus.

Išvados: Ši teminė analizė rodo, kad naudojimasis socialine žiniasklaida gali turėti tiek teigiamą, tiek neigiamą poveikį jaunų suaugusiųjų psichikos sveikatai. Neigiamas savęs lyginimas, FOMO ir kibernetinės patyčios išryškėjo kaip svarbios neigiamos temos, o teigiami socialiniai ryšiai ir socialinės žiniasklaidos naudojimo valdymo strategijos - kaip teigiamos temos. Šios išvados gali būti naudingos intervencinėms priemonėms, kuriomis siekiama skatinti jaunų suaugusiųjų sveiką naudojimąsi socialine žiniasklaida.

2 pavyzdys

Tyrimo klausimas: Kokios yra pagrindinės mokytojų nuomonės apie nuotolinio mokymo iššūkius ir naudą COVID-19 pandemijos metu?

Duomenų rinkimas: Internetinė apklausa, kurioje dalyvavo 100 JAV K-12 klasių mokytojų, kurie COVID-19 pandemijos metu mokė nuotoliniu būdu.

Duomenų analizė: Apklausos atsakymai buvo analizuojami taikant teminės analizės metodą. Išryškėjo šios temos:

Technologiniai iššūkiai: Daugelis mokytojų teigė susiduriantys su technologiniais nuotolinio mokymo aspektais, pavyzdžiui, nepatikimu interneto ryšiu ir sunkumais naudojantis interneto platformomis.

Studentų įsitraukimas: Dalyviai aptarė iššūkius, susijusius su mokinių įtraukimu į nuotolinį mokymąsi, pavyzdžiui, sunkumus, susijusius su mokinių pažangos stebėjimu ir mokinių motyvacijos palaikymu.

Darbo ir asmeninio gyvenimo pusiausvyra: Keletas dalyvių pasakojo, kad nuotoliniu būdu dėstydami sunkiai suderina savo darbą ir asmeninį gyvenimą, ypač dėl to, kad nyksta ribos tarp darbo ir namų.

Nuotolinio mokymo privalumai: Nepaisant iššūkių, daugelis dalyvių taip pat aptarė nuotolinio mokymo privalumus, pavyzdžiui, didesnį lankstumą ir individualizuoto mokymosi galimybes.

kolegų ir administratorių parama: Kai kurie dalyviai kalbėjo apie kolegų ir administratorių paramos svarbą įveikiant nuotolinio dėstymo iššūkius.

Išvados: Ši teminė analizė rodo, kad nuotolinis mokymas COVID-19 pandemijos metu mokytojams kėlė įvairių iššūkių, ypač susijusių su technologijomis, mokinių įsitraukimu ir darbo bei asmeninio gyvenimo pusiausvyra. Tačiau dalyviai taip pat įvardijo nuotolinio mokymo privalumus ir kolegų bei administracijos paramos svarbą. Šios išvados gali būti naudingos siekiant tobulinti nuotolinio mokymo praktiką ir padėti mokytojams įveikti nuotolinio mokymo iššūkius.

Tai hipotetiniai pavyzdžiai, sukurti siekiant suprasti teminę analizę. Daugiau pavyzdžių rasite ši svetainė.

Daugiau nei 75 000 tikslių mokslinių skaičių, kurie padidins jūsų poveikį

Mind the Graph yra internetinė platforma, kurioje mokslininkams suteikiama daugybė įrankių, leidžiančių kurti patrauklias ir paveikias mokslinių tyrimų vizualizacijas. Turėdami plačią daugiau nei 75 000 tikslių mokslinių figūrų ir šablonų biblioteką, tyrėjai gali lengvai kurti aukštos kokybės grafiką, kuri veiksmingai perteikia jų rezultatus platesnei auditorijai. Platformoje siūlomi įvairūs pritaikomi šablonai ir diagramos, skirti infografikoms ir plakatams. Ji taip pat suteikia prieigą prie plačios moksliškai tikslių vaizdų bibliotekos, todėl lengva kurti profesionaliai atrodančią grafiką.

Pradėkite kurti su Mind the Graph