Thematische Analyse vs. Diskursanalyse

Thematische Analyse und Diskursanalyse sind zwei bekannte Forschungsmethoden, die in der qualitativen Forschung verwendet werden, um Muster in Daten zu untersuchen. Obwohl beide Ansätze darauf abzielen, zugrundeliegende Bedeutungen und Einsichten aufzudecken, unterscheiden sie sich erheblich in ihrem Fokus und ihrer Methodik. Die thematische Analyse ist ein flexibler Ansatz, der Muster (Themen) in den Daten identifiziert, analysiert und berichtet, wobei das "Wie" und "Was" des Dateninhalts im Vordergrund steht. Im Gegensatz dazu untersucht die Diskursanalyse die Art und Weise, wie Sprache in der Kommunikation verwendet wird und wie sie den sozialen Kontext formt und von ihm geformt wird, und konzentriert sich mehr auf das "Warum" hinter dem Sprachgebrauch. Dieser Artikel umreißt die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen beiden Forschungsmethoden und bietet eine Anleitung für die Anwendung eines thematischen Ansatzes zur Diskursanalyse in der qualitativen Forschung. Am Ende werden die Forscher ein klares Verständnis davon haben, wie sich diese Analysen unterscheiden und wie sie die thematische Analyse im Kontext des Diskurses effektiv anwenden können.

Was ist der Unterschied zwischen Diskursanalyse und thematischer Analyse?

Thematische Analyse und Diskursanalyse sind unterschiedliche qualitative Forschungsmethoden, jede mit ihrem eigenen Fokus, Prozess und analytischen Zielen. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend für Forscher, um die geeignete Methode für ihre spezifischen Ziele innerhalb der qualitativen Forschung zu wählen.

Die thematische Analyse ist eine vielseitige und weit verbreitete Methode, bei der es darum geht, Muster (Themen) in den Daten zu identifizieren, analysieren und zu beschreiben. Ihr primäres Ziel ist es, breite Bereiche von Interesse in prägnante, analysierbare Themen zu destillieren, die signifikante Aspekte der Daten offenbaren. Der Prozess umfasst in der Regel sechs Phasen: sich mit den Daten vertraut machen, Anfangscodes erstellen, nach Themen suchen, Themen überprüfen, Themen definieren und benennen und den Report erstellen. Diese Methode ermöglicht eine Analyse der Daten auf relativ hohem Niveau und konzentriert sich auf das, was gesagt wird, und nicht darauf, wie es gesagt wird, oder auf den zugrunde liegenden soziopolitischen Kontext. Sie kann auf verschiedene Datensätze angewendet werden, was sie besonders wertvoll für die Synthese von Daten aus verschiedenen Quellen macht.

Im Gegensatz dazu befasst sich die Diskursanalyse eingehender mit dem Kontext und dem Gebrauch von Sprache und untersucht, wie der Diskurs soziale Realitäten konstruiert und wie er von ihnen konstruiert wird. Sie untersucht die Art und Weise, wie Sprache verwendet wird, um Handlungen auszuführen, Identitäten zu konstruieren und Wirkungen in verschiedenen Kontexten zu erzeugen. Bei dieser Methode wird die Sprache über ihre wörtliche Bedeutung hinaus analysiert, wobei die Nuancen des Sprachgebrauchs, einschließlich des Tons, des Stils und der Struktur, berücksichtigt werden und untersucht wird, wie diese Elemente zur Bedeutungskonstruktion und zur Machtdynamik im Diskurs beitragen. Die Diskursanalyse kann in Studien, die sich auf Machtbeziehungen, soziale Identitäten und institutionelle Praktiken konzentrieren, besonders aufschlussreich sein, da sie die dem Sprachgebrauch zugrunde liegenden Ideologien und Annahmen aufdeckt.

Während sich die thematische Analyse in erster Linie mit dem Inhalt und der Bedeutung der Daten befasst, erweitern die Diskursanalyse und verwandte Ansätze wie die kritische Diskursanalyse und die narrative Analyse den Fokus auf den breiteren Kontext und erforschen die Beziehung zwischen Sprache, Macht und Gesellschaft. Die thematische Analyse ist tendenziell einfacher und weniger interpretativ als die Diskursanalyse, die ein tiefes Verständnis der theoretischen und methodologischen Grundlagen der Funktionsweise von Sprache im Kontext erfordert. Durch das Verständnis dieser Unterschiede können Forscher die Methode auswählen, die am besten zu ihren Forschungsfragen und -zielen in der qualitativen Forschung passt.

Durchführung einer thematischen Analyse des Diskurses

Die Durchführung einer thematischen Diskursanalyse beinhaltet einen systematischen Ansatz zur Identifizierung und Analyse von Themen innerhalb von Textdaten, die aus verschiedenen Formen des Diskurses stammen. Diese qualitative Forschungsmethode ermöglicht es Forschern, komplexe Datensätze in verständliche Themen zu destillieren, die das Wesen des Diskurses erfassen. Das Verfahren entspricht zwar den allgemeinen Schritten der thematischen Analyse, seine Anwendung speziell auf die Diskursanalyse erfordert jedoch ein differenziertes Verständnis sowohl des Inhalts als auch des Kontexts, in dem die Sprache verwendet wird. Dieser Abschnitt skizziert einen strukturierten Ansatz, um die thematische Analyse fließend mit der Diskursanalyse zu verbinden, und führt die Forscher durch die wesentlichen Schritte von der anfänglichen Datenerfassung bis zur detaillierten Analyse der Themen.

Machen Sie sich mit den Diskursdaten vertraut

Das Vertrautmachen mit den Diskursdaten ist der grundlegende Schritt bei der Durchführung einer thematischen Analyse. In dieser Phase geht es darum, sich intensiv mit den Daten auseinanderzusetzen, um ein tiefgehendes Verständnis zu entwickeln und den analytischen Prozess einzuleiten. Es erfordert ein gründliches Lesen und erneutes Lesen des Diskursmaterials, sei es Interviews, Gespräche, Textinhalte oder Medienerzählungen, um ein nuanciertes Verständnis der Tiefe und Breite des Materials zu erlangen.

Während dieser ersten Auseinandersetzung ist das Anfertigen von Notizen entscheidend. Die Forscher sollten ihre ersten Reaktionen, Beobachtungen und Überlegungen dokumentieren, die in den späteren Phasen der Analyse unschätzbare Erkenntnisse liefern können. Außerdem ist es wichtig, Muster, Ideen und potenzielle Themen zu erkennen, die sich auf natürliche Weise aus den Daten ergeben. Diese vorläufigen Notizen und Erkenntnisse bilden die Grundlage für die Entwicklung der ersten Kodes in der nachfolgenden Phase der Analyse.

Außerdem geht es in diesem Schritt nicht nur darum zu verstehen, was kommuniziert wird, sondern auch, wie es präsentiert wird. Es sollte auf die Sprache, den Stil und die Struktur des Diskurses geachtet werden, da diese Elemente die Interpretation der Daten erheblich beeinflussen können. Indem die Forscher gründlich in die Daten eintauchen, legen sie eine solide Grundlage für die konzentriertere Arbeit der Kodegenerierung und der Identifizierung von Themen.

Generierung und Verfeinerung thematischer Kodes

Die Generierung und Verfeinerung thematischer Kodes ist ein entscheidender Schritt in der thematischen Analyse, der von der breiten Einarbeitung zur detaillierten, systematischen Untersuchung der Diskursdaten überleitet. Zu Beginn erstellen die Forscher eine Reihe von vorläufigen Kodes, die Schlüsselkonzepte, Ideen oder Muster in den Daten erfassen. Diese Kodessind im Wesentlichen Etiketten, die es dem Forscher ermöglichen, Datensegmente zu kategorisieren, die für die Forschungsfrage oder das Forschungsziel und die Diskursanalyse relevant sind.

Der Kodierungsprozess sollte iterativ und flexibel sein. Wenn die Forscher tiefer in die Daten eindringen, verfeinern sie ihre Kodes, indem sie ähnliche Kodes kombinieren, umfassendere Kodes unterteilen und irrelevante oder redundante Kodes verwerfen. Dieser Verfeinerungsprozess richtet sich sowohl nach den Daten selbst als auch nach dem sich entwickelnden analytischen Fokus, um sicherzustellen, dass die Kodes relevant und nützlich für die Identifizierung wichtiger Themen bleiben. Zur Erleichterung dieses Prozesses können Forscher verschiedene Datenverwaltungsstrategien anwenden, wie z. B. Farbcodierung, Tabellenkalkulationen oder Software für die qualitative Datenanalyse, die bei der Organisation und Verfolgung von Änderungen der Codierung helfen können. Wichtig ist, dass die Kodierung nicht nur systematisch und umfassend ist, sondern auch ein gewisses Maß an interpretativer Strenge beibehält, um sicherzustellen, dass die Kodes die zugrunde liegenden Daten genau darstellen und verdichten.

Das Ziel der Erstellung und Verfeinerung der Kodes besteht letztlich darin, einen kohärenten und aussagekräftigen Satz von Kategorien zu erstellen, der als Grundlage für die nächste Phase dient: die Identifizierung und Analyse von Themen innerhalb des Diskurses. Dieser Satz verfeinerter Kodes ermöglicht es dem Forscher, die thematischen Strukturen, die sich aus den Daten ergeben, systematisch zu extrahieren und zu untersuchen und so aufschlussreiche und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen.

Identifizierung und Analyse von Themen innerhalb des Diskurses

Die Identifizierung und Analyse von Themen innerhalb des Diskurses ist der Höhepunkt des thematischen Analyseprozesses, bei dem die verfeinerten Kodes zu umfassenderen Themen synthetisiert werden, die die Schlüsselaspekte der Daten umfassen. In dieser Phase werden verwandte Kodes gruppiert und nach Mustern und Beziehungen gesucht, die auf ein übergreifendes Thema hindeuten. Jedes Thema sollte einen bedeutenden und sinnvollen Aspekt des Diskurses darstellen und zu einem tieferen Verständnis des Datensatzes beitragen.

Die Analyse sollte über die reine Beschreibung hinausgehen und darauf abzielen, die Bedeutung dieser Themen im Kontext des Diskurses zu interpretieren. Die Forscher sollten berücksichtigen, wie sich die Themen auf die Forschungsfrage, den breiteren sozialen Kontext und die vorhandene Literatur beziehen. Dieser Interpretationsprozess in der qualitativen Forschung kann die nuancierte Art und Weise aufzeigen, in der Sprache Bedeutung konstruiert, die Wahrnehmung beeinflusst und soziale Realitäten widerspiegelt.

Abschließend sollten die identifizierten Themen überprüft und verfeinert werden, um sicherzustellen, dass sie kohärent, konsistent und überzeugend sind und die zentralen Erkenntnisse der Diskursanalyse effektiv wiedergeben. Dieser rigorose analytische Ansatz stellt sicher, dass die thematische Analyse eine gut begründete und aufschlussreiche Interpretation der Diskursdaten ergibt.