Was ist die Thematische Analyse?

Die thematische Analyse ist eine zentrale Methode in der qualitativen Forschung, die dazu dient, Muster in den Daten zu erkennen. Im Rahmen einer thematischen Analyse analysieren Forscher qualitative Daten, um ihren Datensatz anhand von Themen und Motiven, die sich aus den Daten selbst ergeben, zu organisieren und detailliert zu beschreiben.

Im Rahmen eines thematischen Analyseparadigmas analysieren Forscher qualitative Daten, um ihren Datensatz anhand von Themen und Motiven, die aus den Daten selbst hervorgehen, detailliert zu organisieren und zu beschreiben. Dieser Ansatz ist flexibel und kann in einer Vielzahl von sozialwissenschaftlichen Bereichen angewandt werden, wobei verschiedene Datensätze und Forschungsfragen berücksichtigt werden können. Die Technik ist nicht an einen starren Rahmen gebunden, sondern lässt eine Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse der Studie zu. Die thematische Analyse ist wertvoll, weil sie differenzierte Einblicke in komplexe Datensätze ermöglicht und ein strukturiertes und dennoch anpassungsfähiges Instrument für die qualitative Analyse darstellt.

In diesem Leitfaden werden die Vor- und Nachteile der thematischen Analyse umrissen, ihre verschiedenen Arten und ihre Verfahren erörtert und ihre Anwendung in verschiedenen sozialwissenschaftlichen Disziplinen vorgestellt.

Thematische Analyse erklärt

Thematische Analysen gehören zu den flexibelsten Methoden, die sowohl für erfahrene Forscher als auch für Anfänger zugänglich sind. Bei der thematischen Analyse stehen die Daten selbst im Mittelpunkt, so dass die Forscher direkt aus den gesammelten Informationen wichtige Erkenntnisse ableiten können.

Aber was ist sie und welche Rolle spielt sie bei der Analyse qualitativer Daten? In diesem Abschnitt wird der Zweck der qualitativen Forschung behandelt, die qualitative Datenanalyse definiert, der Prozess der thematischen Analyse skizziert und die Notwendigkeit der thematischen Analyse für qualitative Forscher erläutert. Auf diese Weise werden die Bedeutung und die Funktionsweise der thematischen Analyse im Kontext der Forschung verdeutlicht.

Was ist der Zweck der qualitativen Forschung?

Qualitative Forschung zielt darauf ab, menschliches Verhalten, Erfahrungen und die Gründe, die für dieses Verhalten und diese Erfahrungen ausschlaggebend sind, zu verstehen. Im Gegensatz zur quantitativen Forschung, die darauf abzielt, Daten zu quantifizieren und Ergebnisse von Stichproben auf größere Populationen zu verallgemeinern, konzentriert sich die qualitative Forschung darauf, die Tiefe und Komplexität sozialer Phänomene zu verstehen, wobei die Kontextualisierung Vorrang vor der Verallgemeinerung hat. Diese Art der Forschung befasst sich mit den Fragen "Wie" und "Warum" und versucht, Einblicke in Probleme zu gewinnen, Ideen oder Hypothesen für potenzielle quantitative Forschung zu entwickeln und Trends in Gedanken und Meinungen aufzudecken.

Zu den Methoden der qualitativen Datenerhebung gehören unter anderem Interviews, Fokusgruppen und Beobachtungsstudien. Jede Methode wird auf der Grundlage ihrer Fähigkeit ausgewählt, die aussagekräftigsten und relevantesten Daten für die jeweilige Forschungsfrage zu liefern. Das Hauptziel besteht darin, ein detailliertes und nuanciertes Verständnis der Einstellungen, Verhaltensweisen und Interaktionen von Menschen in ihrer natürlichen Umgebung zu erlangen.

Was ist qualitative Datenanalyse?

Qualitative Datenanalyse ist der Prozess der systematischen Untersuchung nicht-numerischer Daten (z. B. Text, Video oder Audio), um Bedeutungen, Muster und Beziehungen zu verstehen. Während quantitative Daten durch statistische Analysen leichter zugänglich sind, werden bei der qualitativen Datenanalyse Rohdaten durch einen sorgfältigen Prozess der Kodierung und Identifizierung von Themen oder Mustern in Erkenntnisse umgewandelt.

Die Analyse beginnt mit der Datenerfassung, gefolgt vom Lesen und erneuten Lesen der Daten, um sich mit ihrem Inhalt vertraut zu machen. Die Forscher gehen dann zur Kodierung der Daten über, indem sie Tags oder Etiketten anwenden, die Segmente der Daten in sinnvolle Gruppen für die weitere Analyse kategorisieren. Diese Codes werden verfeinert und zu Themen gruppiert, die das Wesentliche des gesamten Datensatzes erfassen. Ein Thema ist ein Muster innerhalb der Daten, das einen wichtigen Aspekt der Forschungsfrage darstellt oder einen Einblick in den Datensatz bietet.

Die qualitative Datenanalyse ist iterativ, d. h. die Forscher müssen zwischen dem Datensatz und der entstehenden Analyse hin- und herwechseln, um sicherzustellen, dass die Themen die Daten genau wiedergeben. Dieser Ansatz ermöglicht die Identifizierung von Feinheiten und komplexen Zusammenhängen in den Daten, die auf den ersten Blick vielleicht nicht erkennbar sind. Dieser Prozess ist entscheidend für die Entwicklung eines umfassenden Verständnisses des Kontexts, der Motivationen und der Erfahrungen der Forschungsteilnehmer.

Qualitative Datenanalyse bezieht sich auf eine ganze Reihe von analytischen Ansätzen wie narrativer Analyse, Diskursanalyse und qualitativer Inhaltsanalyse. Jeder dieser Ansätze bietet einen systematischen und rigorosen Ansatz, um den Reichtum und die Vielfalt der Daten aufzudecken und zu interpretieren. Wichtig dabei ist, dass der analytische Ansatz zur Forschungsfrage passt. Durch den Analyseprozess können die Forscher eine kohärente Erzählung konstruieren, die nicht nur auf ihre Forschungsfragen eingeht, sondern auch ihren Ergebnissen Tiefe und Dimension verleiht.

Was ist der Prozess der thematischen Analyse?

Der Prozess der thematischen Analyse umfasst mehrere Phasen, die alle für die gründliche Untersuchung und Interpretation der qualitativen Daten entscheidend sind. Dieser Prozess beginnt in der Regel mit der Sammlung von Daten, die in Form von Interviews, Fokusgruppen, Beobachtungen oder Text- und Bildmaterial vorliegen können. Zu Beginn der Datenerhebung folgt der Prozess der thematischen Analyse in folgenden Schritten:

1. Einarbeitung in die Daten: Die Forscher tauchen in die Daten ein, lesen und wiederholen das Material und machen möglicherweise erste Notizen. Diese Phase ist wichtig, um die Breite und Tiefe des Inhalts zu verstehen.
2. Erstellen von ersten Codes: Durch eine sorgfältige Prüfung der Daten identifizieren die Forscher bestimmte Elemente, die interessant erscheinen, und kodieren sie entsprechend. Bei der Kodierung werden Segmente der Daten mit Etiketten versehen, die die einzelnen Informationen zusammenfassen oder erklären. Dieser Prozess hilft dabei, die Daten für die weitere Analyse in überschaubare Abschnitte zu unterteilen.
3. Suche nach Themen: Die Codes werden dann überprüft und zu potenziellen Themen gruppiert. Ein Thema erfasst etwas Wichtiges an den Daten in Bezug auf die Forschungsfrage und stellt eine gewisse Ebene von Antwortmustern oder Bedeutung innerhalb des Datensatzes dar.
4. Überprüfung der Themen: In diesem Schritt werden die Themen verfeinert, um sicherzustellen, dass sie in Bezug auf die kodierten Auszüge und den gesamten Datensatz funktionieren. Dies kann bedeuten, dass Themen aufgeteilt, kombiniert oder verworfen werden.
5. Definieren und Benennen der Themen: Sobald eine Reihe von kohärenten Themen festgelegt wurde, wird jedes Thema klar definiert und benannt. Dies beinhaltet die Identifizierung des Kerns eines jeden Themas und die Bestimmung des Aspekts der Daten, den jedes Thema erfasst.
6. Erstellung des Berichts: Der letzte Schritt besteht darin, die analytische Darstellung und die Datenauszüge zusammenzufassen und die Analyse in Bezug auf die vorhandene Literatur und die Forschungsfrage zu kontextualisieren. Ein typischer Bericht über eine thematische Analyse sollte eine kohärente und logische Geschichte darstellen, die den Leser davon überzeugt, dass die gewählten Themen die Daten widerspiegeln und die Forschungsfrage beantworten.

Warum brauchen qualitative Forscher die thematische Analyse?

Die thematische Analyse bietet qualitativen Forschern einen flexiblen und dennoch systematischen Ansatz für die Untersuchung von Daten. Diese Methode ist nicht an einen bestimmten theoretischen Rahmen gebunden, so dass Forscher sie in einem breiten Spektrum von Erkenntnistheorien und Forschungsfragen anwenden können. Im Folgenden werden einige Gründe genannt, warum die thematische Analyse für qualitative Forscher unverzichtbar ist:

• Vielseitigkeit: Sie kann mit verschiedenen Datentypen verwendet werden, darunter Interviewtranskripte, und Umfrageantworten und Inhalte sozialer Medien, was sie für viele Forschungsbereiche anwendbar macht.
• Tiefe des Einblicks: Die thematische Analyse ermöglicht es den Forschern, in die Komplexität und die Nuancen ihrer Daten einzutauchen und eine reichhaltige, detaillierte und komplexe Darstellung ihrer Ergebnisse zu liefern.
• Zugänglichkeit: Das Verfahren ist aufgrund seines klaren und systematischen Charakters für Forscher mit unterschiedlichem Erfahrungsstand zugänglich, vom Anfänger bis zum Experten.
• Transparenz: Durch die Bereitstellung eines strukturierten Ansatzes für die Datenanalyse verbessert die thematische Analyse die Transparenz der qualitativen Forschung. Die Forscher können klar darlegen, wie ihre Ergebnisse aus den Daten abgeleitet werden, was für die Glaubwürdigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Forschung entscheidend ist.
• Umfangreichtum: Sie ermöglicht es den Forschern, große Datenmengen in überschaubarer Weise zu untersuchen und sicherzustellen, dass potenzielle Erkenntnisse nicht übersehen werden.

Was ist das Besondere an der thematischen Analyse?

Die Vorteile der thematischen Analyse liegen vor allem in ihrer Benutzerfreundlichkeit. Insbesondere zeichnet sich die thematische Analyse unter den anderen qualitativen Forschungsmethoden durch ihre Flexibilität, Zugänglichkeit und breite Anwendbarkeit aus. Im Vergleich zu anderen qualitativen Methoden wie der Diskursanalyse, der narrativen Analyse und der Inhaltsanalyse bietet die thematische Analyse eindeutige Vorteile und Merkmale, die einem breiten Spektrum von Forschungsbedürfnissen und -fragen gerecht werden.

Diskursanalyse

Die Diskursanalyse konzentriert sich auf die Art und Weise, wie Sprache in Texten und Gesprächen verwendet wird, um Bedeutungen und soziale Realitäten zu konstruieren. Sie achtet genau auf den Kontext, in dem Sprache verwendet wird, und darauf, wie Machtverhältnisse und Identitäten durch den Diskurs konstruiert werden. Im Gegensatz dazu betrachtet die thematische Analyse die Daten auf einer breiteren Basis, die über die Sprache und den Diskurs hinausgeht (aber diesen einschließt). Das macht die thematische Analyse vielseitiger und anwendbar auf eine breitere Palette von Datentypen, nicht nur auf Text- oder Gesprächsdaten.

Narrative Analyse

Narrative Analyse befasst sich mit den erzählerischen Aspekten von Daten und erforscht, wie Individuen ihre Erfahrungen und Realitäten durch Erzählungen konstruieren und vermitteln. Dieser Ansatz konzentriert sich insbesondere auf die Struktur und Funktion von Geschichten innerhalb der Daten und untersucht, wie diese Erzählungen den Menschen helfen, ihrer Welt einen Sinn zu geben. Die thematische Analyse hingegen befasst sich weniger mit der Form oder Struktur von Erzählungen und konzentriert sich mehr auf die Identifizierung und Analyse von Themen, die sich durch die Daten ziehen, unabhängig davon, wie sie erzählt werden.

Inhaltsanalyse

Inhaltsanalyse ist eine Methode, die den Inhalt in Form von vorher festgelegten Kategorien quantifiziert und oft das Zählen der Häufigkeit von Wörtern, Themen oder Konzepten in den Daten beinhaltet. Während die Inhaltsanalyse eine systematische Methode zur Analyse von Textdaten darstellt, konzentriert sie sich im Vergleich zur thematischen Analyse eher auf oberflächliche Aspekte der Daten und weniger auf interpretative Analysen. Die thematische Analyse geht über die bloße Zählung oder Kategorisierung hinaus und interpretiert die den Daten zugrunde liegenden Ideen, Annahmen und Konzeptualisierungen.

Verschiedene Ansätze zur thematischen Analyse

Die thematische Analyse ist eine flexible Methode für die qualitative Forschung, die je nach den Zielen des Forschers, des theoretischen Rahmens und der Art der Daten verschiedene Ansätze zulässt. Drei bemerkenswerte Ansätze sind die induktive thematische Analyse, die deduktive thematische Analyse und die reflexive thematische Analyse. Jeder Ansatz hat seine eigenen Merkmale und Anwendungsmöglichkeiten, die auf die spezifischen Forschungsbedürfnisse zugeschnitten sind.

Induktive thematische Analyse

Die induktive thematische Analyse wird von den Daten selbst angetrieben und nicht von bereits bestehenden Theorien oder Erwartungen des Forschers geleitet. Dieser Bottom-up-Ansatz ermöglicht es, dass sich Themen direkt aus den Daten ergeben, wobei die Kodierung und Themenentwicklung im Inhalt des Datensatzes verwurzelt ist. Die induktive Analyse ist besonders nützlich, wenn neue oder wenig erforschte Bereiche erkundet werden, in denen der Forscher neue Erkenntnisse gewinnen möchte, ohne sich auf bestehende theoretische Rahmen stützen zu müssen.

Deduktive thematische Analyse

Im Gegensatz dazu ist die deduktive thematische Analyse ein Top-down-Ansatz, bei dem der Forscher von vordefinierten Codes oder theoretischen Konzepten ausgeht, die die Analyse leiten. Diese Methode wird angewandt, wenn die Forschung durch spezifische Theorien gerahmt wird oder wenn die Studie darauf abzielt, bestimmte Aspekte der Daten zu untersuchen. Die deduktive Analyse gewährleistet, dass die Untersuchung eng an den Forschungsfragen oder Hypothesen ausgerichtet bleibt, die auf der Literatur oder theoretischen Überlegungen basieren. Dieser Ansatz kann eine fokussierte Untersuchung der Daten ermöglichen, die eine gezielte Erkundung von vordefinierten Themen erlaubt.

Reflexive thematische Analyse

Die reflexive thematische Analyse betont die aktive Rolle des Forschers im Analyseprozess. Sie beinhaltet eine kontinuierliche Reflexion darüber, wie die Voreingenommenheit, die Annahmen und der Hintergrund des Forschers die Interpretation der Daten beeinflussen. Die reflexive thematische Analyse ist nicht streng induktiv oder deduktiv, sondern zeichnet sich durch einen ständigen Dialog zwischen dem Forscher, den Daten und der entstehenden Analyse aus. Dieser Ansatz erkennt die subjektive Natur der Analyse an und versucht, den Forschungsprozess so transparent wie möglich zu gestalten, um ein nuanciertes und tiefgehendes Verständnis der Daten zu ermöglichen.

Der Leitfaden zur thematischen Analyse

Die thematische Analyse ist eine flexible Methode zur Gewinnung von Schlüsselerkenntnissen aus qualitativen Daten, und sie verdient eine umfassende Diskussion, um alle wichtigen Punkte abzudecken, die eine rigorose Analyse und transparente Forschungsuntersuchung erleichtern. Aus diesem Grund haben wir diesen Leitfaden verfasst, um Ihnen ein grundlegendes Verständnis der thematischen Analyse zu vermitteln, das Sie auf Ihre qualitative Forschung anwenden können.

Wir haben diesen Leitfaden in mehrere Abschnitte unterteilt, die wir im Folgenden erläutern. Wenn Sie neu in der thematischen Analyse oder in der qualitativen Forschung sind, empfehlen wir Ihnen, diese Artikel der Reihe nach zu lesen, damit Sie nicht nur ein Gefühl für den Prozess der Durchführung der thematischen Analyse, sondern auch für die Überlegungen hinter diesem methodischen Ansatz bekommen. Wenn Sie jedoch nur eine Auffrischung bestimmter Aspekte der thematischen Analyse benötigen, können Sie den Artikel lesen, der für Sie am besten geeignet ist.

Einführung in die thematische Analyse

In diesem Abschnitt werden wir die Vor- und Nachteile der thematischen Analyse untersuchen.

• Vorteile der Thematischen Analyse
• Nachteile der Thematischen Analyse

Grundlagen der Thematischen Analyse

In diesem Abschnitt finden Sie einige grundlegende Informationen über die thematische Analyse anhand von Beispielen und einige wichtige Aspekte, die Sie bei der Anwendung der thematischen Analyse in Ihrer Forschung beachten sollten.

• Thematische Analyse Beispiele
• Wie man eine Thematische Analyse durchführt
• Thematische Kodierung
• Kollaborative Thematische Analyse
• Thematische Analyse Software

Arten der thematischen Analyse

Es gibt viele Arten von thematischer Analyse, daher werden wir in diesem Abschnitt die wichtigsten Arten der thematischen Analyse betrachten.

• Thematische Analyse im Mixed Methods Ansatz
• Abduktive Thematische Analyse
• Deduktive Thematische Analyse
• Induktive Thematische Analyse
• Reflexive Thematische Analyse

Thematische Analyse mit qualitativer Datenerhebung

Qualitative Datenerhebungen nehmen verschiedene Formen an, daher ist es wichtig zu verstehen, wie man die thematische Analyse auf jede der wichtigsten Arten von qualitativen Daten anwendet.

• Thematische Analyse bei Beobachtungen
• Thematische Analyse bei Erhebungen
• Thematische Analyse für Interviews
• Thematische Analyse für Fokusgruppen
• Thematische Analyse für Fallstudien
• Thematische Analyse von Sekundärdaten
• Thematische Analyse der Literaturübersicht

Thematische Analyse mit anderen Formen der qualitativen Analyse

Welches ist der beste analytische Ansatz für Ihre Forschung? In diesem Abschnitt vergleichen wir die thematische Analyse mit anderen Analysemethoden in der qualitativen Forschung.

• Thematische Analyse vs. Phänomenologie
• Thematische Analyse vs. Inhaltsanalyse
• Thematische Analyse vs. Grounded Theory
• Thematische Analyse vs. Narrative Analyse
• Thematische Analyse vs. Diskursanalyse
• Thematische Analyse vs. Rahmenanalyse

Forschungsfelder, die thematische Analyse verwenden

Wie wird die thematische Analyse in verschiedenen sozialwissenschaftlichen Bereichen eingesetzt? In diesem Abschnitt werden wir ihre Verwendung in vier verschiedenen Forschungsbereichen untersuchen.

• Thematische Analyse in der Sozialen Arbeit
• Thematische Analyse in der Psychologie
• Thematische Analyse in der Bildungsforschung
• Thematische Analyse in der UX-Forschung

Thematische Analyse in der Forschung veröffentlichen

Nachdem Sie die qualitativen Daten analysiert haben, ist es Ihre Aufgabe, Ihr Publikum von den Auswirkungen dieser Daten zu überzeugen. Wir werden dies in den folgenden Artikeln diskutieren.

• Thematische Analyseergebnisse präsentieren
• Mehr Strenge in der Thematischen Analyse
• Peer Review in der Thematischen Analyse