主题分析是一种分析定性数据的方法。通常应用于一组文本,例如访谈或转录。研究人员密切审查数据,以识别常见的主题——反复出现的话题、思想和意义模式。
进行主题分析有各种方法,但最常见的形式遵循六个步骤的流程:熟悉、编码、生成主题、审查主题、定义和命名主题,以及撰写报告。遵循这个过程也可以帮助您在制定分析时避免确认偏见。
这个过程最初是由弗吉尼亚·布劳恩(Virginia Braun)和维多利亚·克拉克(Victoria Clarke)为心理学研究开发的。然而,主题分析是一种灵活的方法,可以适应许多不同类型的研究。那么,格拉斯哥大学留学生如何使用主题分析呢?
主题分析是研究人们的观点、意见、知识、经验或价值观等从一组定性数据中获得信息时的一种良好方法——例如,访谈记录、社交媒体资料或调查响应。
您可能使用主题分析来回答一些类型的研究问题:
患者如何看待医院里的医生?
非专家对气候变化有什么样的想法和意见?
高中历史教学中性别是如何构建的?
要回答这些问题中的任何一个,您将收集一组相关参与者的数据,然后进行分析。主题分析允许您在解释数据时有很大的灵活性,并且通过将它们归类到广泛的主题中,更容易地处理大量数据集。
然而,这也涉及到在数据中错过细微差别的风险。主题分析通常相当主观,并且依赖于研究人员的判断,因此您必须仔细反思自己的选择和解释。
请密切关注数据,确保您没有捕捉到不存在的事物,或掩盖了存在的事物。
一旦您决定使用主题分析,就有不同的方法可供考虑。
有归纳和演绎方法之分:归纳方法涉及允许数据决定您的主题。演绎方法涉及带着一些预设的主题来分析数据,这些主题是基于理论或现有知识的预期。
另外,还有语义和潜在方法之间的区别:语义方法涉及分析数据的明确内容。潜在方法涉及阅读数据底层的含义和假设。在确定主题分析是分析数据的正确方法,并考虑了您将采取的方法之后,您可以按照Braun和Clarke提出的六个步骤进行操作。
1.熟悉
第一步是了解我们的数据。在我们开始分析单个项目之前,彻底了解我们收集到的所有数据非常重要。这可能涉及转录音频,阅读文本并进行初步记录,并一般性地查看数据以熟悉它。
2.编码
接下来,我们需要对数据进行编码。编码意味着突出显示我们文本中的部分 - 通常是短语或句子 - 并提出简写标签或代码”来描述它们的内容。
3.生成主题
接下来,我们查看我们创建的代码,识别它们之间的模式,并开始提出主题。主题通常比代码更广泛。大多数情况下,您会将几个代码合并成一个主题。
4.审查主题
现在我们必须确保我们的主题是有用且准确地代表数据的。在这里,我们返回数据集,并将我们的主题与之进行比较。我们有遗漏的内容吗?这些主题是否真正存在于数据中?我们能做些什么来使我们的主题更加有效?
如果我们在主题上遇到问题,我们可能会将它们拆分,合并,丢弃或创建新的主题:无论何种方法都使它们更加有用和准确。
例如,我们可能会在查看数据时决定,更改术语”更适合于不确定性”主题,而不适合于不信任专家”主题,因为与此代码标记的数据涉及的是混乱,而不一定是不信任。
5.定义和命名主题
现在您有了主题的最终列表,是时候为每个主题命名和定义了。定义主题涉及到确切地阐明我们对每个主题的理解,并找出它如何帮助我们理解数据。命名主题涉及到为每个主题想出简洁易懂的名称。
例如,我们可能会看不信任专家”并确定在这个主题中我们指的是谁是专家”。我们可能会决定这个主题的一个更好的名称是不信任权威”或阴谋思维”。
6.撰写报告
最后,我们将撰写我们对数据的分析。像所有学术文本一样,撰写主题分析需要引言来建立我们的研究问题,目标和方法。我们还应该包括一个方法部分,描述我们如何收集数据(例如,通过半结构化访谈或开放性调查问题)并解释我们如何进行主题分析本身。
结果或发现部分通常依次讨论每个主题。我们描述主题出现的频率以及它们的含义,包括来自数据的例子作为证据。最后,我们的结论解释了主要的要点,并展示了分析如何回答我们的研究问题。
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