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테마는 어떻게"태어나? "데이터 분석에서 창의적인 프로세스를 탐구하십시오!
질적 연구 분야에서 주제 분석은 가장 일반적인 분석 방법 중 하나입니다.질적 데이터에서 의미 패턴 (또는 "테마")의 식별, 분석 및 해석을 강조합니다.주제별 분석은 종종 기본 이론, 담론 분석 및 해석 현상 학적 분석과 같은 이론적 기반 프레임 워크와 같은 다른 방법과 비교하여 기술 또는 방법으로 이해됩니다.
"테마 분석은 단일 방법이 아닌 다양한 방법에 대한 일반적인 용어입니다."
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이 유연성을 통해 다양한 연구 환경에서 주제 분석을 적용 할 수 있습니다.주제별 분석의 지지자, 심리학자 버지니아 브라운 (Virginia Braun)과 빅토리아 클라크 (Victoria Clark)는 주제별 분석을 세 가지 주요 유형으로 나누었습니다.
- 코딩 안정성 방법
- 코드 북 방법
- 반사 방법
2006 년에 출판 된 그들의 기사는 가장 인용 된 학업 작품 중 하나가되었으며, 주제 분석의 점진적인 상승을 독특한 접근법으로 보여줍니다.
<섹션>테마 분석의 유연성 및 적용
주제 분석의 가장 큰 특성 중 하나는 주제별 분석이 이론적 프레임 워크를 설정하고 연구 문제를 구성하는 데있어 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다.
"테마 분석은 텍스트에서 단어를 계산하는 것이 아니라 데이터의 명시적이고 묵시적 의미를 탐색하는 것입니다."
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주제별 분석은 참가자의 삶의 경험, 의견, 행동 및 관행, 심지어 특정 현상에 영향을 미치는 사회적 과정을 탐구하는 데 사용될 수 있습니다.따라서 인터뷰, 포커스 그룹, 설문 조사 등을 포함한 다양한 질적 데이터 유형에 적합합니다.
<섹션>테마의 구성 및 형성
주제 분석에서 주제의 형성은 일반적으로 코딩 프로세스와 관련이 있으며, 이는 주제를 개발하는 주요 단계입니다.코딩은 데이터의 분석 요소를 식별하고 라벨링하는 것을 의미합니다.일부 주제 분석 방법에서, 인코딩은 식별 된 주제에 대해 수행되며, 이는 연역적 프로세스입니다.반사 테마 분석 방법에서 코딩은 테마 개발 전 프로세스이며 테마는 코딩을 통해 설정됩니다.
"연구자들은 주제를 만드는 데 적극적인 역할을합니다."
이것은 주제의 형성이 데이터 자체에 의존 할뿐만 아니라 연구원의 주관적 해석과 밀접한 관련이 있음을 알려줍니다.
<섹션>다른 인코딩 방법과 그 중요성
인코딩 신뢰성 방법 및 코드 북 방법을 포함하여 주제 분석에는 많은 인코딩 방법이 있습니다.이러한 방법은 일반적으로 여러 독립 코더로 인코딩 된 구조화 된 코드 북에 의존합니다.그러나 일부 질적 연구자들은 인코딩 신뢰성 방법에 의문을 제기했으며, 과도한 표준화 된 인코딩은 데이터의 풍부함을 깊이 반영하지 않을 수 있다고 믿습니다.
"일부 질적 연구자들은 구조화 된 코드 북이 분석을 얕게 만든다고 생각합니다."
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그러한 논의에서, 반사 방법은 데이터에 대한 유연성과 심층적 인 이해에 대해 높이 평가됩니다.
<섹션>코딩 실습에서의 반사 및 실습
코딩 과정에서 연구원들은 "사람들이 무엇을하고 있습니까? 그들이 무엇을 달성하고 싶은가?"등과 같은 다양한 문제를 고려해야합니다. 이는 연구에서 더 깊은 통찰력을 가져올 수 있습니다.코딩 과정은 그림에서 핵심 사항을 찾는 것과 같습니다. 참가자의 진정한 생각을 이해하는 데 도움이됩니다.
"반사 로그는 질적 연구 커뮤니티에서 연구원의 주관성을 인식하는 강력한 도구로 간주됩니다."
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이와 같은 도구는 연구자들이 데이터 분석 단계에 들어갈 때 데이터에 대한 예비 인상과 가능한 분석 방향을 명확하게 기록하는 데 도움이됩니다.
<섹션>미래의 연구 방향에 대해 생각하십시오
질적 연구에서, 표본 크기는 주제가 연구중인 범위와 문제와 직접적으로 관련되기 때문에 주제를 명확히하기가 어렵습니다.그러나 많은 질적 연구자들은 "채도"라는 개념에 의문을 제기했으며, 그러한 추구는 실제로 데이터의 풍부함을 반영하지 않을 수 있다고 믿습니다.
"포화의 개념은 질적 연구에서 격렬하게 논의됩니다."
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이 토론에는 샘플의 크기가 포함될뿐만 아니라 연구 질문과 답변을 결정하는 방법에 대한 질문도 제기합니다.
<섹션>주제 분석의 6 단계
Braun과 Clark의 주제별 분석 프로세스는 연구자들이 데이터를 체계적으로 이해하고 의미있는 테마를 구축하는 데 도움이되는 6 단계로 나뉩니다.첫 번째 단계는 전체 분석 프로세스의 기초 인 데이터에 익숙해지는 것입니다.연구원들은 데이터를 지속적으로 검토하여 가장 깊은 이해를 얻어야합니다.
따라서 현재 데이터 분석 환경에서 주제 분석의 유연성이 연구 방법론에 어떤 영향을 미치는가?
