Wie man eine Thematische Analyse durchführt

Die thematische Analyse ist eine weit verbreitete qualitative Forschungsmethode, die es qualitativen Forschern ermöglicht, Muster (Themen) in Daten zu identifizieren, zu analysieren und zu berichten. Sie bietet einen flexiblen und zugänglichen Ansatz für die Analyse qualitativer Daten, der es Forschern ermöglicht, reichhaltige und detaillierte Erkenntnisse zu gewinnen. Die Methode beinhaltet die Organisation und Interpretation von Informationen, um wichtige Aspekte, Verbindungen und Muster, die sich aus den Daten ergeben, hervorzuheben.

Diese Einführung in die thematische Analyse bietet einen klaren und prägnanten Überblick über den grundlegenden Prozess sowie über die Schritte zur Durchführung von Variationen des thematischen Analyseprozesses.

Was sind die Schritte der thematischen Analyse?

Die thematische Analyse ist ein methodischer Prozess, der mehrere wichtige Schritte umfasst, um qualitative Daten zu identifizieren und zu analysieren, um Muster oder Themen zu erkennen, die für die Forschungsfrage oder -ziele nützlich sind. Bei der thematischen Analyse geht es darum, die Daten systematisch aufzuschlüsseln, so dass die Forscher wichtige Aspekte des Inhalts interpretieren können und eine aufschlussreiche Analyse erhalten, die für ihre Forschungsfragen relevant ist.

Dieser Abschnitt beschreibt die grundlegenden Schritte der thematischen Analyse und bietet einen strukturierten Ansatz zum Verständnis und zur Umsetzung dieser Forschungsmethode.

Vertrautmachen mit den Daten

Der erste Schritt der thematischen Analyse besteht darin, sich gründlich mit den Daten vertraut zu machen. Dies bedeutet, dass die Daten, wie z. B. Interviewtranskripte oder Umfrageantworten, intensiv gelesen und wieder gelesen werden, um ein tiefes Verständnis für die Breite und Tiefe der Daten zu gewinnen.

In dieser Phase sollten die Forscher damit beginnen, erste Ideen, Eindrücke und mögliche Muster, die eine weitere Untersuchung verdienen, in Notizen festzuhalten.

Generierung von Anfangskodes

Nachdem sich die Forscher mit den Daten vertraut gemacht haben, beginnen sie mit der Erstellung erster Kodes. Dabei wird der Datensatz systematisch durchgearbeitet und Textabschnitte, die für die Forschungsfrage relevant sind, kodiert.

Kodes sind prägnante Bezeichnungen, die wichtige Merkmale der Daten kategorisieren, die die Grundlage für aufkommende Themen bilden können. Dieser Schritt erfordert akribische Aufmerksamkeit für Details und einen organisierten Ansatz zur Segmentierung und Kodierung der Daten.

Suche nach Themen

Nachdem die Daten kodiert wurden, besteht der nächste Schritt darin, die Kodes zu potenziellen Themen zusammenzufassen. Dabei werden die Kodes und die mit ihnen verbundenen Datenauszüge untersucht, um signifikante übergreifende Muster zu identifizieren, die etwas Wichtiges über die Daten in Bezug auf die Forschungsfrage aussagen.

Themen sind nicht immer nur Cluster von Kodes; sie stellen eine Ebene von Antwortmustern oder Bedeutung innerhalb des Datensatzes dar.

Überprüfung der Themen

Nach der Identifizierung potenzieller Themen ist es entscheidend, diese zu überprüfen. Dieser Schritt umfasst zwei Überprüfungsebenen: erstens die Überprüfung der Themen anhand der kodierten Auszüge, um sicherzustellen, dass sie ein kohärentes Muster bilden, und zweitens die Sicherstellung, dass jedes Thema in Bezug auf die anderen identifizierten Themen eindeutig und sinnvoll ist.

In dieser Phase können einige Themen aufgeteilt, kombiniert oder verworfen werden, da die Analyse die thematische Karte der Daten verfeinert und schärft.

Definieren und Benennen von Themen

Nach der Überprüfung der Themen besteht die nächste Aufgabe darin, sie zu definieren und zu verfeinern und jedem Thema einen klaren und aussagekräftigen Namen zu geben. Bei der Definition von Themen geht es darum, zu formulieren, was jedes Thema über die Daten aussagt und warum es in Bezug auf die Forschungsfrage von Bedeutung ist.

Die Benennung eines Themas sollte den Kern dessen, was es darstellt, kurz und bündig wiedergeben, so dass die Leser den Kern der Ergebnisse verstehen können.

Erstellung des Berichts

Der letzte Schritt der thematischen Analyse ist die Erstellung eines kohärenten und überzeugenden Berichts. Ein typischer Bericht über eine thematische Analyse beinhaltet die Verknüpfung der thematischen Analyse mit der Forschungsfrage und der Literatur, die Bereitstellung anschaulicher Datenauszüge zur Veranschaulichung jedes Themas und die Interpretation der Bedeutung der Themen im breiteren Kontext der Forschung.

Der Bericht sollte eine kohärente Geschichte über die Daten erzählen und die Analyse klar mit der Forschungsfrage und der vorhandenen Literatur verknüpfen.

Induktive thematische Analyse

Die induktive thematische Analyse ist eine Methode, bei der Themen direkt aus den Daten entwickelt werden, ohne dass ein vorher festgelegter Rahmen oder eine Theorie vorgibt, was bedeutsam ist. Dieser Ansatz legt den Schwerpunkt auf die Entwicklung von Themen aus den Daten selbst und ermöglicht es den Forschern, die Tiefe und Vielfalt der in ihrem Datensatz vorhandenen Bedeutungen zu erfassen.

Er eignet sich besonders für explorative Studien, bei denen das Ziel darin besteht, wertvolle Einsichten oder Erkenntnisse ohne die Zwänge bestehender Theorien aufzudecken.

Kodierung mit Offenheit

Bei der induktiven thematischen Analyse beginnt die Kodierung mit einer offenen und forschenden Denkweise. Die Forscher gehen ohne vorgefasste Kategorien an die Daten heran, so dass sich die Codes organisch aus dem Inhalt ergeben.

Diese anfängliche Kodierungsphase ist entscheidend, um die Grundlage für den thematischen Rahmen zu schaffen. Jeder Code wird auf der Grundlage der inhärenten Qualitäten der Daten erstellt, um sicherzustellen, dass die qualitative Analyse auf den tatsächlichen Informationen der Teilnehmer beruht.

Themenentwicklung aus Codes

Der Übergang von Codes zu Themen ist ein entscheidender Schritt in der induktiven thematischen Analyse. Bei diesem Prozess werden verwandte Codes zu potenziellen Themen zusammengefasst, wobei genau darauf geachtet wird, wie diese Codes insgesamt ein breiteres Muster oder eine Idee in den Daten darstellen.

Ziel ist es, Themen zu identifizieren, die wichtige Aspekte der Daten umfassen und die von den Teilnehmern geäußerten Kernideen widerspiegeln. In dieser Phase muss sorgfältig abgewogen werden, ob man den Daten treu bleibt oder interpretative Sprünge macht, die zu einem tieferen Verständnis der Forschungsfrage beitragen.

Finalisierung der Themen durch Iteration

Die endgültige Festlegung der Themen bei der induktiven thematischen Analyse ist ein iterativer Prozess. Dabei werden die kodierten Daten und die sich ergebenden Themen mehrfach überprüft und die Themen bei Bedarf verfeinert und neu definiert. Dazu kann es gehören, sich überschneidende Themen zusammenzufassen, breite Themen in präzisere Unterthemen zu unterteilen oder Themen zu verwerfen, die in den Daten nicht ausreichend belegt sind.

Durch diesen Prozess stellen die Forscher sicher, dass der endgültige Satz von Themen die Daten genau und umfassend widerspiegelt und den Reichtum und die Komplexität des untersuchten Phänomens erfasst.

Deduktive thematische Analyse

Die deduktive thematische Analyse geht von einem anderen Ausgangspunkt aus als ihr induktives Gegenstück. Sie wird von vorgegebenen Kodes oder Themen geleitet, die sich aus bestehenden Theorien oder dem konzeptionellen Rahmen des Forschers ergeben. Diese Methode ist besonders wertvoll, wenn die Forschung darauf abzielt, theoretische Aussagen zu verifizieren oder spezifische Aspekte der Daten in Bezug auf einen vorher festgelegten theoretischen Rahmen zu untersuchen.

Bei der deduktiven thematischen Analyse geht der Forscher mit einer Reihe von Erwartungen an die Daten heran, was den Kodierungsprozess und die Identifizierung von Themen beeinflusst.

Anwendung des theoretischen Rahmens auf die Kodierung

Bei einem deduktiven Ansatz wird der anfängliche Kodierungsprozess durch den theoretischen Rahmen des Forschers geprägt. Die Kodes werden vor der Auseinandersetzung mit den Daten auf der Grundlage von Konzepten aus der Theorie oder früheren Studien festgelegt.

Bei der Durchsicht der Daten wendet der Forscher diese vordefinierten Kodes an und sucht nach Beispielen, die den konzeptionellen Kategorien entsprechen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Analyse auf die theoretischen Interessen ausgerichtet bleibt, die die Studie leiten.

Verfeinerung der Themen anhand der theoretischen Erkenntnisse

Sobald die anfängliche Kodierung abgeschlossen ist, wird bei der Verfeinerung der Themen untersucht, inwieweit die Daten mit dem theoretischen Rahmen übereinstimmen oder von ihm abweichen. Dies kann bedeuten, dass die vordefinierten Codes oder Themen angepasst werden, um die Daten besser zu erfassen und gleichzeitig die theoretische Ausrichtung der Analyse beizubehalten.

Ziel ist es, Themen zu entwickeln, die sich nicht nur aus den Daten ergeben, sondern auch die theoretische Perspektive des Forschers widerspiegeln, um den Dialog zwischen Daten und Theorie zu verbessern.

Integration von Daten und Theorie

Der letzte Schritt in der deduktiven thematischen Analyse ist die Integration der Themen mit dem theoretischen Rahmen, um das Verständnis zu bereichern und Einblicke in die Forschungsfrage zu geben. Dabei wird sorgfältig geprüft, wie die identifizierten Themen die theoretischen Aussagen unterstützen, herausfordern oder erweitern.

Der Forscher muss die Beziehung zwischen den Daten und der Theorie darlegen und aufzeigen, wie die thematische Analyse zu einem tieferen Verständnis der untersuchten theoretischen Konstrukte beiträgt. Durch diese Integration bietet die deduktive thematische Analyse einen strukturierten Weg zur Anwendung theoretischer Perspektiven auf qualitative Daten und fördert so eine nuancierte Erforschung des Forschungsthemas.

Reflexive thematische Analyse

Die reflexive thematische Analyse betont die aktive und interpretierende Rolle des Forschers bei der Analyse der Daten und konzentriert sich darauf, wie seine Überlegungen, Annahmen und Interaktionen mit den Daten den Analyseprozess prägen. Dieser Ansatz erkennt an, dass Dateninterpretation von Natur aus subjektiv ist und von den Perspektiven des Forschers beeinflusst wird.

Die reflexive thematische Analyse fördert einen ständigen Dialog zwischen dem Forscher und den Daten und ermöglicht so ein tieferes Verständnis, das eher ko-konstruiert als entdeckt wird. Sie eignet sich gut für Studien, die darauf abzielen, komplexe, nuancierte Einblicke in die Erfahrungen und Wahrnehmungen der Teilnehmer zu gewinnen.

Auseinandersetzung mit Reflexivität

Der Kern der reflexiven thematischen Analyse liegt in der Beschäftigung mit der Reflexivität während des gesamten analytischen Prozesses. Die Forscher werden ermutigt, über ihre Vorurteile, Motivationen und den Einfluss ihres Hintergrunds auf die Analyse nachzudenken.

Dazu gehört, dass man sich bewusst macht, wie persönliche Erfahrungen, theoretische Neigungen und der Forschungskontext die Interpretation der Daten beeinflussen. Reflexivität ist keine einmalige Aktivität, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der in jeder Phase der Analyse stattfindet, von der Kodierung bis zur Themenentwicklung und Berichterstattung.

Iterative Analyse und Themenentwicklung

Bei der reflexiven thematischen Analyse ist die Themenentwicklung ein iterativer und dynamischer Prozess. Die Forscher bewegen sich zwischen dem Datensatz und den entstehenden Themen hin und her und ermöglichen so eine fließende Interaktion, die im Laufe der Zeit zur Entwicklung von Themen führen kann.

Dieser nicht-lineare Ansatz ermöglicht es den Forschern, offen für neue Erkenntnisse zu bleiben und ihre ursprünglichen Interpretationen im Lichte einer tieferen Beschäftigung mit den Daten zu überdenken. Der iterative Charakter dieses Prozesses stellt sicher, dass die Themen tief in den Daten verankert sind und gleichzeitig durch die reflektierten Einsichten des Forschers geformt werden.

Hervorhebung der Erzählung

In der letzten Phase der reflexiven thematischen Analyse geht es darum, eine kohärente Erzählung zu verfassen, die die Themen mit den Überlegungen und theoretischen Erkenntnissen der Forscher verbindet. Bei dieser Erzählung geht es nicht nur darum, die Ergebnisse wiederzugeben, sondern auch darum, eine Geschichte zu erzählen, die das komplexe Zusammenspiel zwischen den Daten, der Interpretation des Forschers und den breiteren theoretischen und kontextuellen Einflüssen widerspiegelt.

Indem sie die thematische Analyse mit reflektierenden Kommentaren verweben, liefern die Forscher einen reichhaltigen, nuancierten Bericht, der die subjektive Natur der qualitativen Forschung und die Ko-Konstruktion von Wissen hervorhebt. Dieser Ansatz fördert ein tiefes, kontextbezogenes Verständnis des Forschungsthemas und zeigt den Wert der Reflexivität in der thematischen Analyse auf.