Analyser et coder les données à l'aide d'un logiciel intuitif

L'analyse dépasse le codage

“Le codage signifie que nous attachons des étiquettes à des segments de données qui décrivent ce qu'est chaque segment. Grâce au codage, nous soulevons des questions analytiques sur nos données de […]. Le codage distille les données, les trie et nous donne une poignée analytique pour faire des comparaisons avec d'autres segments de données. ”
Charmaz, 2014:4

“ Le codage est la stratégie qui fait passer les données d'un texte diffus et désordonné à des idées organisées sur ce qui se passe. » Richards et Morse, 2013:167 ”

Analyse des données dans la recherche qualitative

Codage dans des moyens d'analyse assistée par ordinateur attribuant une étiquette à un segment de données. Un terme plus connu de nos jours est tagging. Le but du tagging est de trouver les choses que vous avez taggées en utilisant le nom du tag. Le logiciel utilise les mots « code » et « codage », comme presque tous les logiciels d'analyse de données qualitatives assistées par ordinateur le font également.

Si vous avez une meilleure idée de ce qu'est le marquage, dans ce qui suit, remplacez simplement les termes code et codage dans votre esprit par tag et marquage. Le segment de données que vous pouvez coder (ou balise) peut être aussi petit qu'un caractère dans un document texte, quelques pixels dans un fichier image, ou moins d'une seconde dans un fichier audio ou vidéo.

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Selon l'approche méthodologique choisie, cela peut signifier que vous marquez les données à un niveau nominal ou que vous développez des étiquettes de code basées sur une interprétation plus détaillée des segments de données. Une fois que les données sont codées et qu'un système de code est développé, elles peuvent être interrogées. L'analyse peut être divisée en deux phases :

Phase 1 : Description des données – création d'un système de codes

L'objectif de l'analyse descriptive est d'explorer les données, de les lire ou de les parcourir, et de remarquer les choses intéressantes que vous commencez à collecter lors du codage de la première étape. Cela nécessite de lire des transcriptions, des notes de terrain, des documents, des rapports, des articles de journaux, etc., ou de visionner du matériel vidéo ou des images, ou d'écouter des fichiers audio. Générer des clouds de mots et des listes de mots peut également être un point de départ lorsque vous avez beaucoup de données. Pour capturer les choses intéressantes que vous remarquez, vous pouvez écrire des notes, marquer les segments que vous trouvez intéressants, écrire des commentaires, ou comme c'est le plus courant attacher des étiquettes (=codage). Ces étiquettes sont plus appelées « codes » dans le logiciel pour des raisons historiques.

À ce stade du processus d'analyse, les étiquettes peuvent être descriptives ou déjà conceptuelles, d'ordre inférieur ou supérieur. Le développement de codes et d'un système de codes est un processus et les étiquettes que vous créez à ce stade du processus d'analyse sont susceptibles de changer. Ainsi, vous n'avez pas à trop vous inquiéter si une étiquette est bonne ou mauvaise. En lisant plus loin, vous remarquerez très probablement quelques choses qui sont comme les autres que vous avez remarqué auparavant. S'ils correspondent à une étiquette que vous avez déjà, vous l'appliquez à nouveau. Si un problème est similaire mais ne correspond pas tout à fait à une balise que vous possédez déjà, la renommer peut vous permettre de regrouper les segments de données.

Les étiquettes ne doivent pas encore être parfaites. Vous pouvez continuer à collecter des segments de données similaires et plus tard, lorsque vous les examinerez, il sera plus facile de penser à des étiquettes mieux adaptées pour couvrir la substance du matériel que vous avez collecté. Le travail intellectuel que vous effectuez à ce stade est le même que celui décrit dans le passé pour les méthodes d'analyse manuelles. Comme Strauss et Corbin l'ont écrit en 1998 :

Au fur et à mesure que le chercheur avance dans l'analyse, chaque incident dans les données est comparé à d'autres incidents pour des similitudes et des différences. Les incidents jugés similaires sur le plan conceptuel sont regroupés sous un concept descriptif de niveau supérieur (p. 73).

Le processus initial de collecte de choses intéressantes (c'est-à-dire le codage) peut être multiple en fonction des questions de recherche sous-jacentes, de l'objectif de recherche et de la méthodologie globale que vous utilisez. Les éléments que vous collectez dans vos données peuvent inclure des thèmes, des émotions et des valeurs en même temps. Vous pouvez coder les données en utilisant des codes dérivés par déduction comme dans le codage provisoire ; ou vous pouvez développer des codes par induction (par exemple, codage initial ou ouvert), ou aussi par abduction, ce qui est souvent le cas lors du développement de catégories.

Le logiciel ne l'explique pas ; il propose simplement des fonctions pour créer de nouveaux codes, les supprimer, les renommer ou les fusionner. La métaphore de la collecte aide à mieux comprendre qu'un code correctement développé est plus qu'une simple étiquette descriptive pour un segment de données et qu'il n'est pas logique d'attacher une nouvelle étiquette à tout ce que l'on remarque.

Le but de la première phase de codage est de développer une liste de codes qui décrit les problèmes / aspects / phénomènes / thèmes qui sont dans les données, en les nommant et en essayant de les comprendre en termes de similitudes et de différences. Il en résulte une liste de codes structurée que vous pouvez appliquer au reste des données lors du codage de la deuxième étape. Il est très probable que la liste de codes devra être affinée davantage et qu'il y aura quelques cycles supplémentaires de repérage et de collecte jusqu'à ce que toutes les données soient codées et que le schéma de codage soit complètement développé. En parallèle, vous pouvez commenter des segments de données et commencer à écrire des mémos.

Phase 2 : Interrogation des données – trouver des réponses – identifier les relations

À un moment donné, toutes les données sont codées, et vous pouvez entrer dans la phase suivante de l'analyse. Jusqu'à présent, vous avez travaillé au niveau des données. L'objectif est maintenant d'examiner les données sous un angle différent, la perspective des questions de recherche. À partir de l'une de vos questions, vous commencez à interroger les données en fonction de votre codage. CAQDAS comme ATLAS.ti offre une variété d'outils pour une analyse plus approfondie. Les résultats des requêtes peuvent être affichés sous forme de chiffres, de devis codés ou de visualisation. Cependant, l'analyse proprement dite a lieu au cours du processus de rédaction en résumant et en interprétant les résultats. Pour cela, la fonction mémo peut être utilisée. Tout en écrivant des commentaires ainsi que des mémos, vous déplacez l'analyse étape par étape, creusez, regardez les détails et commencez à comprendre comment tout s'intègre ensemble.

Lorsque vous commencez à voir comment tout s'emboîte, des outils de visualisation comme la fonction réseau dans ATLAS.ti peuvent être utilisés. Travailler avec des réseaux stimule un autre type de pensée et permet de nouvelles explorations. Les réseaux peuvent également être utilisés comme moyen de discuter avec les autres d'une découverte ou d'une idée à développer. Avant d'atteindre la dernière étape de l'analyse, plusieurs réseaux auront probablement été dessinés, redessinés, supprimés et créés à nouveau. Le but est d'intégrer tous les résultats et d'acquérir une compréhension cohérente du phénomène étudié ; ou, si la construction de la théorie était votre but, de visualiser et de présenter un modèle théorique.

Analyse de données sur ATLAS.ti 22 Windows - Utilisation des diagrammes Sankey

Références

• Charmaz, Kathy (2014). Constructing Grounded Theory: A Practical Guide Through Qualitative Analysis. London: Sage.
• Friese, Susanne (2019). Qualitative data analysis with ATLAS.ti. London: Sage.
• Richards, Lyn and Janice M. Morse (2013, 3ed). Readme first: for a user’s guide to Qualitative Methods. Los Angeles: Sage.
• Strauss, Anselm L. and Corbin, Juliet (1998). Basics of Qualitative Research: Techniques and Procedures for Developing Grounded Theory (2. edition). London: Sage.

Travailler avec des réseaux stimule un autre type de pensée et permet de nouvelles explorations. Les réseaux peuvent également être utilisés comme moyen de discuter avec les autres d'une découverte ou d'une idée à développer.