Language
Country/Area
No result found
Tại sao phân tích dữ liệu không chỉ là những con số? Khám phá sức hấp dẫn của nghiên cứu định tính!
Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, việc phân tích dường như tập trung vào các con số. Tuy nhiên, sự gia tăng của nghiên cứu định tính và phân tích theo chủ đề cho chúng ta biết rằng không thể bỏ qua những trải nghiệm và câu chuyện của con người đằng sau dữ liệu. Điều này khiến chúng ta phải suy nghĩ: Làm sao chúng ta có thể hiểu hết được ý nghĩa ẩn chứa trong dữ liệu?
Là một trong những hình thức phân tích được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu định tính, phân tích theo chủ đề tập trung vào việc xác định, phân tích và giải thích các mô hình hoặc chủ đề ý nghĩa trong dữ liệu định tính. So với hầu hết các phương pháp phân tích định tính khác, phân tích theo chủ đề là một thuật ngữ tổng quát hơn là một phương pháp duy nhất. Tính linh hoạt này cho phép các nhà nghiên cứu điều chỉnh khung và phương pháp phân tích bất cứ lúc nào theo câu hỏi và thiết kế nghiên cứu của riêng họ.
Phân tích theo chủ đề vượt xa số liệu thống kê số đơn giản để khám phá ý nghĩa rõ ràng và tiềm ẩn trong dữ liệu.
Các nhà nghiên cứu sử dụng phân tích theo chủ đề có thể sử dụng nhiều loại dữ liệu định tính, chẳng hạn như phỏng vấn, nhóm tập trung, bảng câu hỏi, phương pháp trực quan, quan sát, v.v. Các bộ dữ liệu của nó có thể bao gồm từ một vài đoạn văn đến hàng trăm trang bản ghi cuộc phỏng vấn, chứng tỏ khả năng sử dụng của nó với dữ liệu ở mọi quy mô. Điều quan trọng là phân tích theo chủ đề không chỉ là phân tích dữ liệu mà còn đi sâu vào ý nghĩa của chủ đề bằng cách hiểu trải nghiệm, quan điểm và hành vi của mọi người.
Chủ đề không chỉ là những bản tóm tắt dữ liệu ngắn gọn mà còn nắm bắt được các khái niệm quan trọng liên quan đến câu hỏi nghiên cứu.
Tính linh hoạt của phân tích theo chủ đề cũng được phản ánh ở khả năng tương thích của nó với các khuôn khổ lý thuyết khác nhau, chẳng hạn như hiện tượng học, chủ nghĩa xây dựng xã hội và lý thuyết phê phán. Cách tiếp cận này không chỉ cho phép dữ liệu định tính nắm bắt được trải nghiệm chủ quan của người tham gia mà còn nhấn mạnh vai trò tích cực của nhà nghiên cứu trong quá trình này. Họ không chỉ là người quan sát mà còn là người sáng tạo, tích cực tham gia xây dựng chủ đề.
Tính linh hoạt của kỹ thuật này làm cho việc phân tích theo chủ đề trở nên đặc biệt hữu ích trong các thiết kế theo phương pháp hỗn hợp. Sự kết hợp giữa các phương pháp định tính và định lượng cho thấy cách đạt được sự hiểu biết toàn diện và chi tiết hơn thông qua nhiều khía cạnh của dữ liệu. Khi tiến hành phân tích theo chủ đề, nhà nghiên cứu có thể xác định các chủ đề chính và kết nối chúng với các câu hỏi nghiên cứu thông qua quy trình mã hóa theo chu kỳ.
Quá trình phân tích theo chủ đề bao gồm việc suy ngẫm về chủ đề và mã hóa linh hoạt, điều này làm cho giá trị định tính của dữ liệu trở nên đặc biệt nổi bật.
Tất nhiên, việc phân tích chuyên đề cũng phải đối mặt với nhiều thách thức. Các nhà nghiên cứu cần có khả năng tự phản ánh cao và có thể nhận ra quan điểm, giá trị và nhận định của bản thân ảnh hưởng như thế nào đến toàn bộ quá trình nghiên cứu. Duy trì một nhật ký phản ánh sẽ giúp nhà nghiên cứu làm rõ tác động của họ trong việc phân tích dữ liệu và đưa ra hướng dẫn cho việc mã hóa trong tương lai.
Vì vậy, nghiên cứu định tính thường không có câu trả lời cố định khi xác định cỡ mẫu. Các chủ đề khác nhau có thể yêu cầu lượng dữ liệu khác nhau để đạt được độ bão hòa, nhưng nhiều nhà nghiên cứu cảnh báo rằng khái niệm “bão hòa” này có thể phủ nhận tiềm năng phát triển ý nghĩa diễn giải trong nghiên cứu định tính. Phân tích chuyên đề chất lượng cao không chỉ dựa vào các mẫu hợp lệ mà còn dựa vào khả năng điều chỉnh linh hoạt các chủ đề được khám phá của nhà nghiên cứu.
Thông qua các cuộc thảo luận như vậy, chúng ta có thể hiểu sâu hơn về sức hấp dẫn của nghiên cứu định tính và tìm ra cách giải thích cụ thể hơn đằng sau dữ liệu. Cuối cùng, liệu dữ liệu có còn có thể kể cho chúng ta nhiều câu chuyện hơn về loài người trong tương lai không?
