Nøgleforskel - indhold vs tematisk analyse
Når man taler om dataanalyse i forskning, er der mange typer, der kan bruges af forskere. Indholdsanalyse og tematisk analyse er to sådanne typer analyser, der anvendes i forskning. For de fleste forskere kan forskellen mellem indhold og tematisk analyse være ret forvirrende, da begge inkluderer at gå gennem dataene for at identificere mønstre og temaer. Det er dog vigtigt at fremhæve, at nøgleforskellen mellem indhold og tematisk analyse er, at mens forskeren i indholdsanalysen kan fokusere mere på forekomsten af forskellige kategorier, i den tematiske analyse handler det mere om at identificere temaer og opbygge analysen på den mest sammenhængende måde. Nogle forskere fremhæver også, at tematisk analyse kan være mere dybtgående og give en bredere forståelse end indholdsanalyse.
Hvad er indholdsanalyse?
Indholdsanalyse refererer til en dataanalyseteknik, der anvendes i både kvantitativ og kvalitativ forskning. Denne teknik hjælper forskeren med at identificere vigtige data fra et datakorpus. Dataene kan komme i forskellige former. Det kan være bøger, billeder, fotografier, statuer, ideer, papirer, adfærd osv. Formålet med forskeren er at analysere indholdet af hvert dataelement. I de fleste indholdsanalyser bruger forskere kodningssystemer til at identificere og kategorisere forskellige dataelementer.
Når indholdsanalysen bruges til kvantitativ dataanalyse, kan den også bruges til at identificere datafrekvenser. Derfor bruges indholdsanalyse i vid udstrækning i kommunikation og medier. Lad os nu gå videre til tematisk analyse.
Hvad er tematisk analyse?
Tematisk analyse er en dataanalyseteknik, der anvendes i forskning. Dette bruges hovedsageligt til kvalitative undersøgelser, hvor forskeren samler beskrivende data for at besvare hans forskningsproblem. Når dataene er samlet, vil forskeren gennemgå dataene gentagne gange med det formål at finde nye mønstre, temaer, undertemaer osv. Dette giver forskeren mulighed for at kategorisere dataene under forskellige sektioner. Dette kan være en ret kedelig opgave, fordi forskeren bliver nødt til at gennemgå dataene mange gange, før han færdiggør hovedtemaerne og undertemaerne i forskningen. Denne proces med at gennemgå data er kendt som 'nedsænkning'.
Det er vigtigt i en temaanalyse at fremhæve de hovedtemaer, som forskeren bruger til sin endelige analyse, er forbundet med hinanden. Hvis temaerne forbliver inaktive uden at forbinde hinanden, kan det være svært at skabe den endelige struktur og give mening i forskningen. Der er mange fordele ved at bruge en temaanalyse. For det første bringer det de rige data frem, som forskeren har samlet i dataindsamlingsfasen. Det giver også en logisk struktur til forskningen.
Hvad er forskellen mellem indholds- og tematisk analyse?
Definitioner af indhold og tematisk analyse:
Indholdsanalyse: Indholdsanalyse refererer til en dataanalyseteknik, der anvendes i både kvantitativ og kvalitativ forskning.
Tematisk analyse: Tematisk analyse er en dataanalyseteknik, der anvendes i forskning.
Karakteristik af indhold og tematisk analyse:
Type forskning:
Indholdsanalyse: Indholdsanalyse kan bruges i både kvantitativ og kvalitativ forskning.
Tematisk analyse: Tematisk analyse bruges mest i kvalitativ forskning.
Fokus:
Indholdsanalyse: Datakodning får meget fremtrædende plads, da det giver mulighed for at genkende de vigtige dataelementer.
Tematisk analyse: Temaer får mere fremtrædende plads.
Billede med tilladelse:
1. Forskere gennemgår kræftdata Af Rhoda Baer (fotograf) [Public domain eller Public domain] via Wikimedia Commons
2. "Bookshelf" af Stewart Butterfield - flickr. [CC BY 2.0] via Commons
