Language
Country/Area
No result found
Chủ đề" sinh ra "như thế nào? Khám phá quá trình sáng tạo trong phân tích dữ liệu!
Trong lĩnh vực nghiên cứu định tính, phân tích chủ đề là một trong những phương pháp phân tích phổ biến nhất.Nó nhấn mạnh việc xác định, phân tích và giải thích các mẫu ý nghĩa (hoặc chủ đề của người Hồi giáo) trong dữ liệu định tính.Phân tích theo chủ đề thường được hiểu là một kỹ thuật hoặc phương pháp so với các phương pháp khác như các khung dựa trên lý thuyết như lý thuyết cơ bản, phân tích diễn ngôn và phân tích hiện tượng học diễn giải.
"Phân tích chủ đề là một thuật ngữ chung cho các phương pháp đa dạng, không phải là một phương pháp."
Tính linh hoạt này cho phép phân tích chủ đề được áp dụng trong nhiều môi trường nghiên cứu.Những người đề xuất phân tích chuyên đề, các nhà tâm lý học Virginia Braun và Victoria Clark, đã chia phân tích theo chủ đề thành ba loại chính:
- Phương pháp độ tin cậy mã hóa
- Phương pháp sách mã
- Phương pháp phản xạ
Các bài báo của họ được xuất bản năm 2006 đã trở thành một trong những tác phẩm học thuật được trích dẫn nhiều nhất, cho thấy sự phát triển dần dần của phân tích chủ đề là một cách tiếp cận độc đáo.
Tính linh hoạt và ứng dụng phân tích chủ đề
Một trong những đặc điểm lớn nhất của phân tích chủ đề là sự linh hoạt của nó.
"Phân tích chủ đề không chỉ là tính toán các từ trong văn bản, mà là về việc khám phá ý nghĩa rõ ràng và ngụ ý trong dữ liệu."
Phân tích theo chủ đề có thể được sử dụng để khám phá trải nghiệm, ý kiến, hành vi và thực tiễn của người tham gia và thậm chí các quy trình xã hội ảnh hưởng đến các hiện tượng cụ thể.Do đó, nó phù hợp cho nhiều loại dữ liệu định tính, bao gồm các cuộc phỏng vấn, nhóm tập trung, khảo sát, v.v.
Xây dựng và hình thành chủ đề
Trong phân tích chủ đề, việc hình thành các chủ đề thường liên quan đến quá trình mã hóa, đây là bước chính trong việc phát triển các chủ đề.Mã hóa có nghĩa là xác định và ghi nhãn các yếu tố phân tích trong dữ liệu.Trong một số phương pháp phân tích theo chủ đề, mã hóa được thực hiện về chủ đề được xác định, đó là một quá trình suy diễn.Trong phương pháp phân tích chủ đề phản xạ, mã hóa là một quá trình trước khi phát triển chủ đề và chủ đề được thiết lập thông qua mã hóa.
"Các nhà nghiên cứu đóng một vai trò tích cực trong việc tạo ra các chủ đề."
Điều này cho chúng ta biết rằng sự hình thành của một đối tượng không chỉ phụ thuộc vào chính dữ liệu mà còn liên quan chặt chẽ đến cách giải thích chủ quan của nhà nghiên cứu.
Các phương thức mã hóa khác nhau và ý nghĩa của chúng
Có nhiều phương pháp mã hóa trong phân tích chủ đề, bao gồm mã hóa các phương pháp độ tin cậy và phương pháp sách mã.Các phương pháp này thường dựa vào sách mã có cấu trúc, được mã hóa bởi nhiều lập trình viên độc lập.Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu định tính đã đặt câu hỏi về phương pháp độ tin cậy mã hóa, tin rằng các mã hóa quá mức được chuẩn hóa có thể không phản ánh sâu sắc sự phong phú của dữ liệu.
"Một số nhà nghiên cứu định tính tin rằng sách mã có cấu trúc làm cho phân tích nông cạn."
Trong các cuộc thảo luận như vậy, các phương pháp phản xạ được đánh giá cao vì tính linh hoạt và hiểu biết sâu sắc về dữ liệu.
Phản ánh và thực hành trong thực hành mã hóa
Trong quá trình mã hóa, các nhà nghiên cứu cần xem xét các vấn đề khác nhau, chẳng hạn như "mọi người đang làm gì? Họ muốn đạt được điều gì?", v.v., có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn trong nghiên cứu.Quá trình mã hóa giống như tìm ra những điểm chính trong một bức tranh, giúp chúng tôi hiểu những người tham gia những suy nghĩ thực sự.
"Nhật ký phản xạ được coi là một công cụ mạnh mẽ để nhận ra tính chủ quan của các nhà nghiên cứu trong các cộng đồng nghiên cứu định tính."
Một công cụ như thế này giúp các nhà nghiên cứu ghi lại rõ ràng những ấn tượng sơ bộ của họ về dữ liệu và các hướng phân tích có thể khi bước vào giai đoạn phân tích dữ liệu.
Hãy suy nghĩ về các hướng nghiên cứu trong tương lai
Trong các nghiên cứu định tính, kích thước mẫu thường rất khó để làm rõ chủ đề vì nó liên quan trực tiếp đến phạm vi và vấn đề đang được nghiên cứu.Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu định tính đã đặt câu hỏi về khái niệm "bão hòa", tin rằng các hoạt động đó có thể không thực sự phản ánh sự phong phú của dữ liệu.
"Khái niệm bão hòa được tranh luận quyết liệt trong nghiên cứu định tính."
Những cuộc thảo luận này không chỉ liên quan đến quy mô của mẫu, mà còn đặt ra câu hỏi về cách xác định các câu hỏi nghiên cứu và câu trả lời của họ.
Sáu giai đoạn phân tích chủ đề
Quá trình phân tích chủ đề của BRAUN và Clark được chia thành sáu giai đoạn giúp các nhà nghiên cứu hiểu một cách có hệ thống dữ liệu và xây dựng các chủ đề có ý nghĩa.Giai đoạn đầu tiên là làm quen với dữ liệu, đây là cơ sở của toàn bộ quá trình phân tích.Các nhà nghiên cứu cần liên tục xem xét dữ liệu nhiều lần để có được sự hiểu biết sâu sắc nhất về nó.
Vậy, trong môi trường phân tích dữ liệu hiện tại, bạn nghĩ rằng tính linh hoạt của phân tích chủ đề ảnh hưởng đến phương pháp nghiên cứu của bạn như thế nào?
