Hovedforskjell - Innhold vs tematisk analyse
Når vi snakker om dataanalyse i forskning, er det mange typer som kan brukes av forskere. Innholdsanalyse og temaanalyse er to slike typer analyser som brukes i forskning. For de fleste forskere kan forskjellen mellom innhold og temaanalyse være ganske forvirrende, da begge inkluderer å gå gjennom dataene for å identifisere mønstre og temaer. Det er imidlertid viktig å markere at nøkkelforskjellen mellom innhold og temaanalyse er at mens forskeren i innholdsanalysen kan fokusere mer på hyppigheten av forekomst av ulike kategorier, i temaanalysen handler det mer om å identifisere temaer og bygge opp analysen på den mest sammenhengende måten. Noen forskere fremhever også at temaanalyse kan være mer inngående og gi en bredere forståelse enn innholdsanalyse.
Hva er innholdsanalyse?
Innholdsanalyse refererer til en dataanalyseteknikk som brukes i både kvantitativ og kvalitativ forskning. Denne teknikken hjelper forskeren med å identifisere viktige data fra et datakorpus. Dataene kan komme i forskjellige former. Det kan være bøker, bilder, fotografier, statuer, ideer, papirer, atferd osv. Målet med forskeren er å analysere innholdet i hvert dataelement. I de fleste innholdsanalyser bruker forskere kodingssystemer for å identifisere og kategorisere ulike dataelementer.
Når innholdsanalysen brukes til kvantitativ dataanalyse, kan den også brukes til å identifisere datafrekvenser. Dette er grunnen til at innholdsanalyse nå er mye brukt i kommunikasjon og media. La oss nå gå videre til temaanalyse.
Hva er temaanalyse?
Tematisk analyse er en dataanalyseteknikk som brukes i forskning. Dette brukes hovedsakelig til kvalitative undersøkelser der forskeren samler beskrivende data for å svare på hans forskningsproblem. Når dataene er samlet inn, vil forskeren gå gjennom dataene gjentatte ganger med den hensikt å finne nye mønstre, temaer, undertemaer osv. Dette gjør at forskeren kan kategorisere dataene under forskjellige seksjoner. Dette kan være en ganske kjedelig oppgave fordi forskeren må gå gjennom dataene mange ganger før han fullfører hovedtemaene og undertemaene i forskningen. Denne prosessen med å gå gjennom data er kjent som 'nedsenking'.
Det er viktig å fremheve i en temaanalyse hovedtemaene som forskeren bruker til sin endelige analyse, er knyttet til hverandre. Hvis temaene forblir inaktive uten å koble seg til hverandre, kan det være vanskelig å lage den endelige strukturen og gi mening om forskningen. Det er mange fordeler med å bruke en temaanalyse. For det første bringer den frem de rike dataene som forskeren har samlet i datainnsamlingsfasen. Det gir også en logisk struktur til forskningen.
Hva er forskjellen mellom innhold og tematisk analyse?
Definisjoner av innhold og temaanalyse:
Innholdsanalyse: Innholdsanalyse refererer til en dataanalyseteknikk som brukes i både kvantitativ og kvalitativ forskning.
Tematisk analyse: Tematisk analyse er en dataanalyseteknikk som brukes i forskning.
Kjennetegn ved innhold og temaanalyse:
Type forskning:
Innholdsanalyse: Innholdsanalyse kan brukes i både kvantitativ og kvalitativ forskning.
Tematisk analyse: Tematisk analyse brukes mest i kvalitativ forskning.
Fokus:
Innholdsanalyse: Datakoding får mye fremtredende ettersom det gjør det mulig å gjenkjenne viktige dataelementer.
Tematisk analyse: Temaer blir mer fremtredende.
Bilde med tillatelse:
1. Forskere gjennomgår kreftdata Av Rhoda Baer (fotograf) [Offentlig domene eller offentlig domene], via Wikimedia Commons
2. “Bookshelf” av Stewart Butterfield - flickr. [CC BY 2.0] via Commons
