Análisis temático

Una de las formas más sencillas de analizar datos cualitativos consiste en identificar temas y patrones que aparecen en datos cualitativos que, de otro modo, no estarían estructurados. El análisis temático es un componente integral de la investigación cualitativa porque proporciona un punto de entrada al análisis de datos cualitativos.

Veamos el análisis temático, su papel en los métodos de investigación cualitativa, y cómo ATLAS.ti puede ayudarle a formar temas a partir de datos brutos para generar un marco teórico.

¿Qué se entiende por análisis temático?

El objetivo principal de la investigación es ordenar los datos en patrones significativos y generar nuevos conocimientos derivados de teorías sobre esos datos. Los datos cuantitativos se analizan para medir los aspectos cuantificables de un fenómeno (por ejemplo, el punto de fusión de un elemento, el tipo efectivo del impuesto sobre la renta en los suburbios). La ventaja de la investigación cuantitativa es que los datos suelen estar ya estructurados, o al menos son fáciles de estructurar, para extraer rápidamente conclusiones a partir de valores numéricos.

Por otro lado, algunos fenómenos no pueden cuantificarse fácilmente o requieren un desarrollo conceptual antes de poder cuantificarse. Por ejemplo, ¿qué quiere decir la gente cuando considera "buena" una película o un programa de televisión? En el mundo cotidiano, en una conversación informal la gente puede juzgar la calidad del entretenimiento como una cuestión de preferencia personal, algo que no puede definirse, y mucho menos entenderse universalmente.

Como resultado, los investigadores analizan los datos cualitativos para identificar temas o fenómenos que se producen con frecuencia o siguiendo patrones reveladores. En el caso de los programas de televisión, una colección de críticas de programas de televisión puede mencionar con frecuencia la actuación, la escritura del guión y los valores de producción, entre otras cosas. Si estos aspectos son los que se mencionan con más frecuencia, los investigadores pueden pensar que son los temas que determinan la calidad de un programa de televisión determinado.

Una metáfora útil para el análisis temático

Aunque se trata de un concepto fácil de entender, su aplicación en la investigación cualitativa supone un reto importante. La mayor consideración para el análisis temático es que los datos cualitativos suelen estar desestructurados y requieren cierta organización para que sean relevantes para los investigadores y su audiencia.

Imagine que tiene una bolsa de canicas. Cada canica tiene uno de un conjunto de colores diferentes. Si ordenara las canicas por colores, podría determinar cuántos colores hay en la bolsa y cuáles son los más comunes.

El proceso de análisis temático es similar a la clasificación de canicas de distintos colores. En lugar de clasificar colores, se clasifican temas en un conjunto de datos para determinar qué temas aparecen con más frecuencia o para identificar patrones entre estos temas.

Tras el análisis inicial, puede dar un paso más y separar los colores "oscuros" de los "claros" o los colores "cálidos" de los "fríos". El azul y el verde son colores claramente diferentes, pero puedes agruparlos en la categoría de colores "fríos" para formar un tema más general.

Un ejemplo sencillo de análisis temático

Imagine una pregunta de investigación sencilla: ¿cómo determinan los profesores si la redacción de un estudiante es buena? Supongamos que dispone de un conjunto de transcripciones de entrevistas con profesores en las que se habla de las clases de escritura y de las redacciones de los alumnos. En este caso, el objetivo del análisis temático es determinar los principales factores que utilizan los profesores para determinar la calidad de una redacción.

Al leer las transcripciones, es posible que descubra que los profesores comparten algunas respuestas comunes. Por supuesto, puede intuir que la gramática y la ortografía correctas son importantes, lo que probablemente confirmarán los profesores en sus entrevistas. Sin embargo, en los datos pueden aparecer otras consideraciones.

La siguiente pregunta en este análisis temático casual es: ¿qué consideraciones aparecen con más frecuencia? Puede que algunos profesores mencionen ocasionalmente el tamaño y el tipo de letra del texto como factores decisivos, pero lo más frecuente es que digan que la fluidez y la organización de la escritura de los alumnos son más importantes. Analizar la frecuencia y los patrones de los temas en las transcripciones puede ayudarle a responder a su pregunta de investigación.

La subjetividad de los temas

Uno de los retos es que los temas en el análisis cualitativo, al igual que la determinación de los temas de la buena escritura, no son tan visibles a simple vista como los colores en una canica. El color "rojo" es relativamente fácil de ver, pero los campos en los que suele aplicarse el análisis temático no tratan conceptos que puedan verse necesariamente de forma "objetiva". Corresponde al investigador derivar temas de los datos a partir de un enfoque inductivo. Los investigadores también pueden utilizar enfoques deductivos si desean analizar sus datos de acuerdo con temas que se han identificado previamente en otras investigaciones.

Piensa en la imagen de arriba. A simple vista, estos niños están cogidos de la mano. Pero los temas que pueden interpretarse a partir de esta imagen pueden incluir "amistad", "felicidad" o incluso "familia". El análisis temático de imágenes como ésta depende a menudo de los compromisos teóricos, la base de conocimientos y la perspectiva cultural del investigador.

Esto también significa que es responsable de explicar cómo ha llegado a los temas que surgen de su conjunto de datos. Aunque los colores son intuitivamente fáciles de distinguir, a menudo hay que explicar códigos y temas más subjetivos, como "resiliencia" o "derecho", para que tanto el investigador como el público al que se dirige la investigación tengan una comprensión común del análisis de los datos.

Esta explicación debe tener en cuenta quién es usted como investigador y cómo ve los datos (ya que, después de todo, una palabra como "resiliencia" puede significar cosas diferentes para personas diferentes). Un análisis temático plenamente reflexivo documenta y presenta dónde se encuentra el investigador en relación con sus datos y con el público de su investigación.

Aplicaciones del análisis temático

Muchas disciplinas de la investigación cualitativa emplean el análisis temático para dar sentido a los fenómenos sociales. Por ejemplo, estos campos podrían ser

• investigación psicoterapéutica
• psicología cualitativa
• antropología cultural

En pocas palabras, cualquier disciplina de investigación que se base en la comprensión de fenómenos sociales o percepciones que no sean fácilmente cuantificables atraerá a investigadores dedicados al análisis temático. Además, cualquier diseño de investigación exploratoria se presta fácilmente a la identificación de temas previamente desconocidos que pueden utilizarse posteriormente en un proyecto de investigación cualitativa, cuantitativa o confirmatoria.

Formas habituales de recogida de datos

El análisis temático puede implicar cualquier número de métodos de investigación cualitativa para recopilar datos, entre los que se incluyen:

• entrevistas
• grupos de discusión
• observaciones
• narraciones
• revisiones bibliográficas

Cualquier conjunto de datos no estructurados, y en particular cualquier conjunto de datos que capte fenómenos sociales, puede beneficiarse del análisis temático. La principal consideración a la hora de garantizar el rigor en la recopilación de datos para el análisis temático es asegurarse de que los datos sean representativos de la población o el fenómeno que se intenta captar.

El proceso de análisis temático

Virginia Braun y Victoria Clarke son las investigadoras clave que han hecho del análisis temático un enfoque de uso común en la investigación cualitativa. Una búsqueda rápida de su bibliografía le indicará los pasos básicos del análisis temático:

• Familiarizarse con los datos
• Generar códigos a partir de los datos
• Generar temas a partir de los códigos
• Revisar los temas potenciales
• Definir los temas para el informe final

En pocas palabras, el análisis temático requiere que el investigador examine sus datos, los resuma con códigos y desarrolle esos códigos hasta el punto de que puedan contribuir a una comprensión más amplia del contexto del que se recogen los datos.

Si bien estos son los puntos clave de un análisis temático sólido y riguroso, hay partes subestimadas del proceso de investigación cualitativa que a menudo pueden darse por sentadas, pero que nunca deben pasarse por alto para garantizar que los investigadores puedan analizar sus datos rápidamente y con el menor número posible de dificultades.

El proceso en detalle

El análisis temático se basa en preguntas de investigación de carácter exploratorio, por lo que requiere un enfoque inductivo para examinar los datos. Mientras que usted puede basarse en un marco teórico existente para decidir sus preguntas de investigación y recopilar todos los datos para su proyecto, el análisis temático examina principalmente sus datos de forma inductiva para saber qué dicen y qué dicen con más frecuencia.

Una vez recogidos los datos, hay que organizarlosde alguna manera para que el proceso de análisis sea más fácil (o, como mínimo, posible). Un conjunto de datos de investigación cualitativa suele parecerse a una multitud de personas en la que los individuos se mueven en cualquier dirección sin ningún sentido de la organización. Esto supone un reto si su pregunta de investigación implica comprender la edad, el sexo, la etnia o el estilo de ropa de la multitud.

El papel de los investigadores cualitativos en esta fase es ordenar a la multitud. En este ejemplo, tal vez esto signifique dividir a la multitud en diferentes grupos según esos identificadores demográficos para ver qué grupos son los más numerosos. Reorganizar la multitud a partir de lo que antes era un grupo de individuos errantes puede ofrecer una mejor idea de quién está en la sala.

Los datos cualitativos suelen estar igualmente desestructurados y necesitan una reorganización. En el análisis temático, hay que reorganizar la información para que los temas resulten más evidentes para el investigador y su audiencia. En la mayoría de los casos, esto significa reducir todo el conjunto de datos, por grande que sea, a una forma más concisa que permita un análisis más factible.

Datos codificados

Los códigos y los temas son formas de reducción de datos que responden a esta necesidad. En un análisis temático con software de análisis de datos cualitativos, los investigadores codifican sus datos aplicando frases cortas pero descriptivas a segmentos de datos más grandes para resumirlos para su posterior análisis. Las etapas posteriores del análisis temático reorganizan estos códigos en categorías más amplias y luego en temas, donde, en última instancia, los temas apoyan la contribución a las percepciones significativas y a la teoría existente.

A medida que se avanza en el proceso de codificación, se empieza a observar que distintos códigos pueden estar relacionados entre sí. En cierto sentido, los códigos proporcionan a los investigadores datos visuales que pueden examinar para generar temas útiles. ATLAS.ti, por ejemplo, le permite examinar sus códigos en el margen para darle una idea de qué códigos y temas aparecen con frecuencia en sus datos. A medida que codifica sus datos, puede aplicar colores a sus códigos. Este es un método flexible que le permite crear categorías preliminares que puede examinar visualmente por su abundancia y patrones.

Más adelante, sus códigos pueden organizarse en categorías más formales o anidarse en jerarquías para contribuir a un análisis temático más sólido.

Análisis temático en otros métodos de investigación

Especialmente en la investigación cualitativa, los enfoques analíticos discretos se solapan entre sí, lo que significa que un análisis suficientemente exhaustivo de los datos puede acabar produciendo temas útiles para la investigación. Examinemos algunos de los enfoques más destacados de la investigación cualitativa y su relación con el análisis temático.

Teoría fundamentada

El uso de la teoría fundamentada implica desarrollar el análisis de forma iterativa a través de un enfoque inductivo. Aunque existe un gran solapamiento con los enfoques de análisis temático, la teoría fundamentada se basa en la incorporación de más datos para apoyar el análisis en iteraciones anteriores de la investigación.

No obstante, el proceso analítico es en gran medida el mismo para ambos enfoques, ya que se basan en la búsqueda de fenómenos que se producen en abundancia o en patrones distintos. Al analizar datos cualitativos en cualquiera de las dos orientaciones, su principal consideración es observar qué patrones emergen que puedan ayudar a contribuir a una comprensión más universal de la población o el fenómeno bajo observación.

Análisis narrativo

La comprensión de las narrativas suele consistir menos en tomar grandes muestras de datos y más en desentrañar el significado que se produce en los datos recogidos. En el análisis de la investigación narrativa, el conjunto de datos no es más que la narración que debe examinarse en busca de su significado, intención y efecto en su audiencia.

La búsqueda de temas abundantes o con patrones sigue siendo un objetivo común cuando se examinan narraciones. Sin embargo, el análisis narrativo se guía por preguntas específicas, como qué intenta decir el narrador, cómo lo dice y cómo recibe su audiencia el mensaje del narrador.

Análisis del discurso

El análisis del discurso es similar al de las narraciones en el sentido de que se examina el subtexto que informa el uso de las palabras en la comunicación. Las preguntas de investigación de ambos enfoques se centran específicamente en el lenguaje y la comunicación, mientras que el análisis temático puede aplicarse a todas las formas de datos.

El alcance del análisis también difiere de un enfoque a otro. El análisis temático busca identificar patrones en abundancia. En cambio, el análisis del discurso puede examinar casos individuales en las prácticas discursivas para comprender mejor por qué la gente utiliza el lenguaje de una manera determinada.

Sin embargo, los datos resultantes de un análisis de las prácticas discursivas también pueden examinarse temáticamente. Los patrones discursivos dentro de grupos culturalmente definidos y las prácticas culturales pueden determinarse con un análisis temático cuando pueden identificarse enunciados o giros interaccionales y patrones entre ellos.

Análisis de contenido

Entre todos los enfoques de esta sección, el análisis de contenido es posiblemente el más cuantitativo. En sentido estricto, las palabras o frases que aparecen con más frecuencia en un conjunto de datos textuales pueden decir algo útil sobre los datos en su conjunto. Por ejemplo, imaginemos lo que sentimos cuando un orador público dice "um" o "uh" un número excesivo de veces en comparación con otro orador que no utiliza estas expresiones en absoluto. En otro caso, ¿qué podemos decir de la confianza de una persona que escribe con frecuencia "no lo sé, pero..."?

El análisis de contenido trata de determinar las frecuencias de los aspectos del lenguaje para comprender un conjunto de datos. Sin embargo, a diferencia del análisis del discurso, el análisis de contenido se fija estrictamente en lo que se dice o se escribe, y el análisis procede principalmente de una comprensión estadística de los datos.

A menudo, el análisis de contenido es deductivo, en el sentido de que puede aplicar una teoría previa a nuevos datos, a diferencia del análisis temático, que es principalmente inductivo por naturaleza. Dicho esto, los resultados de un análisis de contenido pueden utilizarse para determinar temas, especialmente si su pregunta de investigación puede abordarse observando directamente los datos textuales.

Uso de ATLAS.ti para el análisis cualitativo

Para el análisis temático, el software es especialmente útil para identificar temas en grandes conjuntos de datos. Después de todo, el análisis temático de datos a mano puede llevar mucho tiempo, y un investigador puede pasar por alto datos matizados sin un software que le ayude a examinar todos los datos a fondo.

Codificación de datos cualitativos

Para los investigadores cualitativos, el proceso de codificación es una de las herramientas clave para estructurar los datos cualitativos y facilitar su análisis. En ATLAS.ti, los datos se desglosan en citas o segmentos de datos que pueden reducirse a un conjunto de códigos que pueden analizarse posteriormente.

Los códigos y las citas aparecen en el margen junto a un documento en ATLAS.ti. Esta visualización es útil para mostrar cuántos de sus datos están codificados y qué significado conciso puede inferirse de los datos. En términos de análisis temático, sin embargo, a los códigos se les pueden asignar diferentes colores basados en lo que el investigador percibe como categorías que emergen de su proyecto, como se ve en el ejemplo anterior.

A medida que codifica los datos de forma iterativa, revisando los temas a medida que emergen, puede organizar códigos discretos dentro de categorías más amplias. ATLAS.ti proporciona espacios en su proyecto llamados grupos de códigos y categorías de códigos donde conjuntos de códigos en tándem representan temas más amplios y desarrollados teóricamente. Este enfoque de la organización de datos, en lugar de fusionar códigos como unidades más amplias, permite un análisis más particular de los códigos individuales a medida que las preguntas de su investigación evolucionan y se desarrollan a lo largo de su proyecto.

Herramientas ATLAS.ti para el análisis temático

Como se ha comentado anteriormente, analizar los datos cualitativos en busca de temas puede ser a menudo una cuestión de determinar qué códigos y qué categorías de códigos aparecen en los datos y los patrones entre ellos. De hecho, cualquier software de análisis puede ayudarle con este proceso de codificación para el análisis temático. Las herramientas de ATLAS.ti, sin embargo, pueden ayudar a que el proceso sea más fácil y perspicaz. Veamos algunas de las muchas características importantes que son inestimables para llevar a cabo un análisis temático.

Gestor de Códigos

El Gestor de Códigos es el espacio central de ATLAS.ti donde los investigadores pueden organizar y analizar sus códigos independientemente de los datos en bruto. Los investigadores pueden realizar numerosas tareas en el Gestor de Códigos dependiendo de sus preguntas y objetivos de investigación, incluyendo mirar sólo los datos que están asociados con un código en particular, organizar códigos en jerarquías a través de categorías de códigos y subcódigos anidados, y determinar las frecuencias y el nivel de desarrollo teórico para cada código.

Análisis de co-ocurrencia

Las combinaciones de códigos que se solapan entre sí también pueden iluminar temas en sus datos, quizás con más habilidad que los códigos discretos. Esto es diferente de entender los códigos como grupos, ya que un análisis de los códigos que aparecen juntos con frecuencia en los datos puede dar una idea de las relaciones entre los diferentes aspectos de un fenómeno.

La herramienta Análisis de co-ocurrencia ayuda a los investigadores a determinar la co-ocurrencia entre diferentes códigos colocándolos en una tabla, un gráfico de barras, un diagrama de Sankey o un gráfico de fuerza dirigida. Estas visualizaciones pueden ilustrar la fuerza de las relaciones entre los códigos para usted y el público de su investigación. Las propias relaciones también pueden ser útiles para generar temas útiles para su análisis.

Frecuencias de palabras

El análisis de contenido cualitativo depende de las frecuencias de palabras, frases y otros aspectos importantes que se encuentran en los datos textuales. Estas frecuencias también pueden ayudarle a generar temas, particularmente si sus preguntas de investigación se centran en los propios datos textuales.

La herramienta Frecuencias de Palabras de ATLAS.ti puede facilitar un análisis de contenido que conduzca a un análisis temático, proporcionándole datos estadísticos sobre qué palabras aparecen con más frecuencia en su proyecto. Supongamos que estas palabras pueden contribuir al desarrollo de temas. En ese caso, puede hacer clic en estas palabras para encontrar citas relevantes que puede codificar para el análisis temático. Además, puede utilizar la herramienta de Búsqueda de Texto de ATLAS.ti para buscar segmentos de datos que contengan su(s) palabra(s) de interés y codificarlos automáticamente.

También puede utilizar temas para refinar el alcance de la herramienta Frecuencias de palabras. Por defecto, Word Frequencies examina los documentos, pero la herramienta también permite a los investigadores filtrar los datos seleccionando los códigos relevantes para su consulta. De este modo, puede consultar las citas de datos más relevantes que coincidan con los códigos deseados para obtener un análisis temático más rico.

Herramienta de consulta

Los patrones y temas también pueden surgir de combinaciones de códigos, en cuyo caso la Herramienta de consulta puede ayudarle a construir códigos inteligentes. Los códigos inteligentes son más versátiles que los subcódigos anidados o los grupos de códigos, ya que permiten establecer múltiples criterios basados en condiciones verdadero/falso, así como en la proximidad. Por ejemplo, mientras que un grupo de códigos simplemente agrega códigos distintos para mostrarle citas con cualquiera de los códigos incluidos, usted puede definir un conjunto de reglas para filtrar los datos y encontrar las citas más relevantes para su análisis temático.

Mapas de árbol

Un enfoque sistemático y riguroso del análisis temático implica mostrar al público de su investigación cómo ha llegado a sus códigos y temas. En la investigación cualitativa, las visualizaciones ofrecen claridad sobre los datos en su proyecto, que es una habilidad crítica cuando se explica el significado más amplio derivado de datos no estructurados.

Un mapa en árbol de los códigos es una representación de la aplicación de los códigos entre sí. En otras palabras, los códigos que se han aplicado con más frecuencia en los datos ocupan las partes más grandes del mapa de árbol, mientras que los códigos utilizados con menos frecuencia aparecen más pequeños en la visualización. Esto puede darle una idea de la prevalencia de ciertos códigos sobre otros. Además, cuando asigna colores a los códigos siguiendo las líneas de temas y categorías, puede obtener rápidamente una comprensión visual de los temas que aparecen con más frecuencia en su proyecto.

Como resultado, el Mapa de Árbol para códigos puede ayudar a proporcionar un mapa visual y temático que puede exportar como imagen para utilizarlo en la explicación de temas clave en sus informes de investigación.

Consideraciones sobre el análisis temático

En la investigación cualitativa, el análisis temático es un medio útil para generar un marco teórico para los conceptos y fenómenos cualitativos. Sin embargo, como siempre, el desarrollo teórico se apoya mejor en una investigación exhaustiva. Una teoría que emerge del análisis temático puede afirmarse mediante indagaciones adicionales, ya sea a través de un estudio cualitativo, cuantitativo o de métodos mixtos.

Siempre se recomienda seguir investigando en el caso de las investigaciones cualitativas, como las que emplean un análisis temático, por la misma razón de que los temas de los conceptos cualitativos son construidos socialmente por el investigador. A su vez, las futuras investigaciones basadas en el análisis temático dependen de un diseño de investigación transparente y claramente definido, de modo que otros investigadores puedan comprender cómo se generaron los temas en primer lugar. Para ello es necesario dar cuenta detallada de los datos y el análisis mediante detalles exhaustivos y visualizaciones en el informe final.

Para ello, las diversas herramientas de ATLAS.ti están diseñadas específicamente para permitir a los investigadores compartir y comunicar sus datos a sus audiencias de investigación a través de informes de datos y visualizaciones. Especialmente cuando se trata de investigación cualitativa y análisis temático, los investigadores pueden beneficiarse de mostrar de forma transparente su análisis a través de extractos de datos, visualizaciones y descripciones de su metodología.