发布时间: 2025年05月10日 23:25
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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