Una de las formas más sencillas de análisis de datos cualitativos es la identificación de temas y patrones que aparecen en datos cualitativos no 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.
El principal objetivo de la investigación es ordenar los datos en patrones significativos y generar nuevos conocimientos a partir 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 otra parte, 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 tiende a juzgar la calidad del entretenimiento como una cuestión de preferencia personal, algo que no puede definirse y mucho menos comprenderse universalmente.
En consecuencia, los investigadores analizan los datos cualitativos para identificar los temas o fenómenos que aparecen con más frecuencia. 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.
Aunque se trata de un concepto fácil de entender, aplicarlo a la investigación cualitativa es un reto importante. La mayor consideración para el análisis temático es que los datos cualitativos a menudo no están estructurados y requieren algún tipo de organización para que los datos sean relevantes para los investigadores y su audiencia.
Imagina que tienes una bolsa de canicas. Cada canica tiene un color de un conjunto de colores diferentes. Si ordenas las canicas por colores, puedes 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 los colores, se clasifican los temas que aparecen en un conjunto de datos para determinar cuáles son los más frecuentes.
Tras el análisis inicial, puedes ir un paso más allá y separar los colores "oscuros" de los "claros", o los "cálidos" de los "fríos". El azul y el verde son colores claramente distintos, pero puede agruparlos en la categoría de colores "fríos" para formar un tema más general.
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Imagine una pregunta de investigación sencilla: ¿cómo determinan los profesores si la redacción de un alumno 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. El objetivo del análisis temático en este caso 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, usted puede tener la intuición de 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 los temas sólo existen cuando aparecen con frecuencia en los datos. Si sigue examinando los datos, es posible que temas como la cohesión, la organización y la persuasión aparezcan constantemente en la mente de los profesores de escritura. Si se manifiestan igualmente en abundancia en las transcripciones, puede considerarlos temas relevantes para su pregunta de investigación.
Otro reto es que los temas en el análisis cualitativo, como ocurre con la determinación de los temas de una buena redacción, 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 suelen tratar conceptos que puedan verse objetivamente. Corresponde al investigador derivar temas de los datos a partir de un enfoque inductivo.
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 usted 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 la "resiliencia" o el "derecho", para que tanto el investigador como el público al que se dirige la investigación comprendan el 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 al que investiga.
Muchas disciplinas de la investigación cualitativa emplean el análisis temático para dar sentido a los fenómenos sociales. Entre estos campos se incluyen:
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 que se dediquen 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 cuantitativa o confirmatoria.
El análisis temático puede implicar cualquier número de métodos de investigación cualitativa para recopilar datos, entre ellos:
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.
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Virginia Braun y Victoria Clarke son las investigadoras clave que han contribuido a que el análisis temático sea un enfoque comúnmente utilizado en la investigación cualitativa. Una búsqueda rápida de su bibliografía le indicará los pasos básicos del análisis temático:
En pocas palabras, el análisis temático requiere que el investigador observe 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 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 lo que dicen y lo que dicen con más frecuencia.
Una vez recogidos los datos, hay que organizarlos de alguna manera para que el proceso de análisis sea más fácil (o, como mínimo, posible). En la investigación cualitativa, un conjunto de datos suele parecerse a una multitud de personas que 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 clasificar a la multitud. En este ejemplo, tal vez esto signifique dividir a la multitud en diferentes grupos según los 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. Cuando se trata de análisis temáticos, 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.
Los códigos y los temas son formas de reducción de datos que responden a esta necesidad. En un análisis temático con programas informáticos de análisis de datos cualitativos, los investigadores "codifican" sus datos aplicando frases cortas pero descriptivas a segmentos más grandes de datos para resumirlos para su posterior análisis. Las fases posteriores del análisis temático reorganizan estos códigos en categorías más amplias y, a continuación, en temas, donde, en última instancia, los temas apoyan la contribución a percepciones significativas y a la teoría existente.
A medida que avance en el proceso de codificación, empezará 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.
Más adelante, los códigos pueden organizarse en categorías más formales o anidarse en jerarquías para contribuir a un análisis temático más sólido.
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.
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 previas 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. 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 objeto de observación.
Comprender las narrativas no consiste tanto en tomar grandes muestras de datos como en desentrañar el significado que se desprende de los datos recogidos. En el análisis de la investigación narrativa, el conjunto de datos no es más que la narración que debe examinarse en función de su significado, intención y efecto en su audiencia.
La búsqueda de temas en abundancia sigue siendo un objetivo común al examinar las narraciones. Sin embargo, hay cuestiones específicas que guían un análisis narrativo, como, qué intenta decir el narrador, cómo lo dice y cómo recibe su público el mensaje del narrador.
El análisis del discurso es similar al análisis 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 estos dos 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 varía de un enfoque a otro. El análisis temático trata de identificar patrones en la abundancia, mientras que 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 en abundancia enunciados o giros interaccionales.
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 indicar 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 investigaciones anteriores a datos nuevos, 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, sobre todo si la pregunta de investigación puede abordarse examinando directamente los datos textuales.
Los programas informáticos de análisis de datos cualitativos son especialmente útiles para identificar temas en grandes conjuntos de datos. Después de todo, analizar los datos temáticamente a mano puede llevar mucho tiempo, y un investigador podría pasar por alto datos matizados sin un software que le ayude a examinar todos los datos a fondo.
Para los investigadores cualitativos, el proceso de codificación es una de las herramientas clave para estructurar los datos cualitativos con el fin de facilitar cualquier análisis de datos. 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. Por ejemplo, los códigos que indican los beneficios de una decisión vital concreta (en el caso anterior, criar hijos) pueden colorearse de verde, mientras que los inconvenientes correspondientes pueden colorearse de rojo.
Al codificar los datos de forma iterativa, revisando los temas a medida que surgen, puede organizar códigos discretos dentro de categorías más amplias. ATLAS.ti proporciona espacios en su proyecto llamados grupos de códigos y carpetas 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.
Como ya se ha comentado, analizar los datos cualitativos en busca de temas puede ser a menudo una cuestión de determinar qué códigos y qué categorías de códigos aparecen con más frecuencia. 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 el análisis temático.
El Administrador de Códigos es el espacio central de ATLAS.ti donde los investigadores pueden organizar y analizar sus códigos independientemente de los datos brutos. Los investigadores pueden realizar numerosas tareas en el Administrador de Códigos dependiendo de sus preguntas y objetivos de investigación, incluyendo mirar sólo los datos que incluyen un código en particular, organizar los códigos en jerarquías a través de carpetas de códigos y códigos anidados, y determinar las frecuencias y el nivel de desarrollo teórico de cada código.
En la figura anterior, los motivos para tener hijos y para no tenerlos se agrupan en categorías más amplias para facilitar la gestión de los códigos, pero esto también es útil para examinar los temas potenciales que podrían contribuir a un análisis final de los datos recopilados.
Las combinaciones de códigos que se solapan entre sí también pueden iluminar temas en los datos, quizá con más habilidad que los códigos independientes. 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 códigos para usted y su audiencia de investigación. Las propias relaciones también pueden ser útiles para generar temas útiles para su análisis.
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, sobre todo si sus preguntas de investigación se centran en los propios datos textuales.
La herramienta de Frecuencias de Palabras en 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. Si estas palabras pueden contribuir al desarrollo de temas (por ejemplo, la palabra "felicidad" en un proyecto sobre los beneficios de criar a los hijos), puede hacer clic en estas palabras para encontrar citas relevantes que puede codificar para un análisis temático.
También puede utilizar temas para delimitar el ámbito de la herramienta Frecuencia de Palabras. Por defecto, Frecuencia de Palabras examina los documentos, pero la herramienta también permite a los investigadores filtrar los datos seleccionando los códigos pertinentes para su consulta. De este modo, puede consultar los datos más relevantes que contengan citas que coincidan con los códigos deseados para obtener un análisis temático más rico.
También pueden surgir patrones y temas a partir 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 códigos 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, puede definir un conjunto de reglas para filtrar los datos y encontrar las citas más relevantes para su análisis temático.
Un enfoque sistemático y riguroso y el análisis temático implican mostrar al público de la investigación cómo se ha llegado a los códigos y temas. En la investigación cualitativa, las visualizaciones ofrecen claridad sobre los datos del proyecto, lo que resulta fundamental para explicar el significado más amplio derivado de datos que, de otro modo, no estarían estructurados.
Un Mapa de árboles de códigos es una representación de la aplicación de los códigos en relación con los demás. 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 menos desarrollados aparecen más pequeños en la visualización. Esto puede darle una idea de la prevalencia de ciertos códigos sobre otros. Además, al asignar colores a los códigos en función de los 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 árboles para códigos puede ayudarle a obtener un mapa visual y temático que puede exportar como imagen para utilizarlo en la explicación de temas clave en sus informes de investigación.
En la investigación cualitativa, el análisis temático es un medio útil para generar un marco teórico de los conceptos y fenómenos cualitativos. Sin embargo, como siempre, el desarrollo teórico se apoya mejor en una investigación exhaustiva. Una teoría que emerja del análisis temático debe afirmarse mediante indagaciones adicionales, ya sea a través de un estudio cuantitativo o de métodos mixtos.
En el caso de las investigaciones cualitativas, como las que emplean un análisis temático, siempre se recomienda seguir investigando, precisamente porque los temas de los conceptos cualitativos son construidos socialmente por el investigador. La solidez de un determinado conjunto de temas depende de su utilización por el mayor número posible de investigadores interesados.
A su vez, la investigación futura basada en el análisis temático depende 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.
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