Até 65% de desconto em todos os planos anuais! 🎁 Obtenha qualquer plano anual com até 65% de desconto! ❄️ 🏷️
5 min ler
Você pode alcançar coisas muito importantes com a análise temática, que é um dos métodos mais frequentemente usados de análise qualitativa. Qualquer empresa ou organização pode se elevar em uma posição melhor sobre qualquer assunto com este método de pesquisa.
Este artigo abrangente irá mostrar-lhe como identificar temas em quaisquer dados qualitativos. Para isso, ele começará com a definição da análise temática e explicará como fazê-lo passo a passo. Além disso, ele apresentará exemplos e enfatizará a importância deste tipo de análise com suas abordagens, vantagens e recursos comparativos.
O que é a análise temática?
A análise temática é um dos métodos de análise de dados qualitativos e é usada para procurar temas e padrões em um conjunto de dados.
É frequentemente usada para dar sentido a ideias e conceitos que se repetem em um texto, focando neles. Os pesquisadores interpretam dados qualitativos usando-a em muitas disciplinas diferentes, especialmente em estudos onde os dados qualitativos são intensos.
Passos da análise temática
A análise temática é principalmente conhecida pela abordagem de Braun e Clarke. Eles dizem que a natureza da análise temática em pesquisas qualitativas consiste em cinco ou às vezes seis passos. Esses passos essenciais são:
Passos para a análise temática
1. Familiarização com os dados
Primeiro, você começa convertendo quaisquer dados visuais ou de áudio em texto. Você decide o que codificar e como. Você escolhe o propósito que se encaixa nos dados. Para fazer isso, revise os dados muitas vezes, se necessário leia-os novamente e novamente.
2. Codificação e geração de temas
Crie seus padrões de codificação e compile componentes e subseções. Tenha cuidado para usar rótulos descritivos. Especialmente mantenha um diário de reflexividade. Você pode usar esse diário tanto para sua comunicação com outros pesquisadores quanto para entender melhor as relações de causa e efeito. Mais tarde, códigos semelhantes foram agrupados. Então, temas potenciais surgirão e responderão ao seu tópico de pesquisa.
3. Revisão do tema
Reveja novamente para garantir a precisão da codificação e os temas identificados. Verifique as relações entre clusters e a consistência dos temas. Se houver partes que você acha que estão faltando, volte para as etapas anteriores.
4. Classificação de temas
Nesta etapa, é necessário determinar o que os temas representam por meio de exames sensíveis. O processo de rotulagem deve ser concluído e a versão final deve estar pronta. Portanto, certifique-se de definir corretamente as definições e que elas estejam diretamente proporcionais à sua pesquisa.
5. Colocação de exemplos
A etapa final é anotar as descobertas de sua análise temática. Você pode fornecer exemplos e sintetizá-los com os temas para transformá-los em uma narrativa com muitas evidências de dados.
Exemplos de análise temática
Nesta seção, haverá uma análise temática de pesquisa qualitativa com exemplos. Vamos supor que você queira avaliar dois estudos diferentes sobre satisfação no trabalho e compras online no contexto da análise temática.
Exemplo #1
Você preparou uma pesquisa aberta de vinte perguntas para os funcionários de sua empresa. Esta pesquisa está preenchida com perguntas cuidadosamente selecionadas para medir seu compromisso, problemas e satisfação com o trabalho. Em seguida, você transcreveu os resultados e começou a encontrar temas recorrentes.
Você viu que esses temas são sobre horas de trabalho árduo, carga de trabalho, desenvolvimento de carreira e salário. Você pode então analisar esses temas e desenvolver estratégias apropriadas para a satisfação no trabalho.
Exemplo #2
Você realizou uma pesquisa online em seu aplicativo de compras. Novamente, você transcreveu as respostas e encontrou temas comuns. Estes são desafios tecnológicos, bugs e campanhas. Você pode então analisar esses temas e revisar e redefinir seu aplicativo de compras.
Abordagens para análise temática
Embora a análise temática seja um método de análise muito simples, ela possui suas próprias sutilezas e métodos. Dependendo do objetivo da sua pergunta de pesquisa ou do tipo de dados, uma dessas abordagens pode ser mais adequada para você. Mais ou menos, as principais abordagens para análise temática são:
1. Abordagem indutiva
A abordagem indutiva é um método que não permite que o pesquisador manipule o processo de coleta e análise de dados. Os temas surgem por si só ao longo da análise. Assim, não há viés na revelação do que está acontecendo. Este método de pesquisa possui um aspecto informativo, especialmente quando não há informações suficientes sobre o assunto da pesquisa.
2. Abordagem dedutiva
Na abordagem dedutiva, começa-se com categorias e códigos iniciais pré-determinados. Portanto, é necessário ter conhecimento prévio sobre o assunto. São feitos ajustes apropriados com os códigos utilizados na análise dos dados, e os resultados da pesquisa são alcançados. Por isso, os pesquisadores geralmente o utilizam para testar suas hipóteses.
Vantagens e desvantagens da análise temática
A análise temática é conhecida principalmente como um método de pesquisa subjetivo. Portanto, a análise temática pode produzir resultados de alta qualidade ou de baixa qualidade em proporção direta à habilidade dos pesquisadores. Suas vantagens e desvantagens geralmente giram em torno desse eixo de subjetividade. As principais são:
Vantagens
- Os dados que ela fornece a tornam um tipo de análise muito flexível. Esses dados podem ser combinados com diferentes técnicas de análise de dados, como análise exploratória ou situacional.
- É adequada para uso em grandes conjuntos de dados.
- É um método simples que não requer programas especiais, linguagens de programação ou análises complexas.
- É um tipo de análise com diversas oportunidades de conjunto de dados onde você pode examinar qualquer vídeo, imagem, texto ou áudio.
Desvantagens
- Por ser subjetiva, o viés do pesquisador pode confundir os resultados.
- Não há regras estritas ou métodos a seguir. Pode prosseguir de acordo com a experiência subjetiva do pesquisador.
- Padrões de dados mostrando características comuns podem não sempre ser suficientes para explicar o resultado. Como resultado da análise, pode surgir um problema como super simplificação.
- A codificação de dados e a classificação de temas podem levar um longo tempo durante o processo de análise de dados.
Quando usar a análise temática
A análise temática é um tipo valioso de análise que pode ser adaptado a vários estudos. Mas se você especificamente perguntar quando oferece oportunidades mais produtivas, estas são:
- Ao explicar um fenômeno: É um método de pesquisa valioso para descobrir as causas de qualquer situação. Muito semelhante à análise narrativa, ele reúne as expressões subjetivas, experiências e narrativas dos narradores em grupos temáticos. Dessa forma, você obtém informações detalhadas sobre a situação.
- Ao interpretar dados qualitativos: É um dos métodos mais comumente usados para examinar pesquisas e entrevistas preparadas com perguntas abertas. Ele identifica meticulosamente diferentes padrões e os torna interpretáveis. Assim, você obterá dados que pode usar ao tomar decisões importantes em seu negócio.
- Ao desenvolver teorias e hipóteses: Os pesquisadores usam este método para testar e estabelecer suas teorias. Com o quadro teórico fornecido por esta análise, eles alcançam resultados com uma margem de erro muito baixa. Assim, a base para qualquer aplicação é preparada.
Análise de conteúdo vs. Análise temática
Eles são usados para examinar dados como dois métodos diferentes de pesquisa qualitativa. Mas seu foco é diferente. A análise de conteúdo mede o conteúdo em um texto e a frequência de palavras, imagens ou expressões. Por outro lado, a análise temática revela e interpreta temas e padrões comuns nesses conteúdos. Outras características são as seguintes:
- Você pode examinar dados qualitativos em ambos os tipos de análise.
- Você descobre padrões ocultos com ambos os métodos.
- Ambos os métodos são adequados para preparar infraestruturas teóricas.
- A análise de conteúdo é mais adequada para examinar dados quantitativos.
- A análise temática geralmente usa um método de pesquisa indutivo.
Perguntas frequentes sobre a análise temática
Curioso sobre a análise temática? Encontre respostas para perguntas comuns sobre este método de análise de dados qualitativos aqui.
A análise temática de Braun e Clarke é uma abordagem bem conhecida. Este método envolve seis etapas e é um processo iterativo. Estas seis etapas são o reconhecimento dos dados, a geração de códigos, a geração do tema, a revisão dos temas, a classificação dos temas e a colocação dos exemplos. Assim, através deste processo iterativo, a investigação processa-se passo a passo. No final, obtém-se o resultado mais exato sobre o texto em foco.
A abordagem semântica é utilizada para examinar os dados de uma forma explícita. Trata apenas da estrutura superficial dos dados em texto, imagens ou áudio. Estrutura as expressões de uma forma descritiva e deriva temas a partir delas.
Os dois principais canais desta análise são os métodos dedutivo e indutivo. A análise temática indutiva tenta revelar os dados em si, sem impor nada aos dados. A análise temática dedutiva, por outro lado, é moldada em torno de pressupostos ou teorias e tenta encontrar respostas para os objectivos e questões do investigador. Ambos os métodos apresentam aspectos positivos e negativos, consoante a natureza dos dados examinados e o objetivo da investigação.
Quando se pensa em ferramentas estatísticas, pensa-se sobretudo em métodos quantitativos. A análise temática, por outro lado, está relacionada com o exame de dados subjectivos visuais, sonoros e textuais, tais como inquéritos, observações, entrevistas e grupos de discussão. Este enfoque e a ausência de dados numéricos impedem a análise temática de ser uma ferramenta estatística.
Antes de poder criar um código, os dados com que vai trabalhar devem primeiro ser criados e estar prontos para serem processados. Em seguida, deve gerir os seus dados de forma organizada, utilizando um software de análise qualitativa. Isto também irá acelerar e facilitar o trabalho de diferentes investigadores que trabalham ao mesmo tempo. Não se esqueça de registar as suas decisões de codificação. Por fim, não negligencie o impacto das suas próprias decisões na interpretação dos dados.
Principais pontos a serem lembrados
Os fundamentos da análise temática foram explicados neste artigo. Em primeiro lugar, a análise temática é definida por seu conceito geral. O artigo mostra os passos pelos quais você pode realizar essa análise. Exemplos e abordagens de análise temática são explicados sob diferentes títulos. As vantagens e desvantagens da análise temática são listadas. Em que situações você pode usar a análise são exemplificadas. Finalmente, no final do artigo, a diferença entre análise temática e de conteúdo é explicada. Ao final desta leitura, você agora é capaz de conduzir sua pesquisa de dados de forma sistemática e adequada.
The pros and cons of thematic analysis are listed. In which situations you can use the analysis are exemplified. Finally, at the end of the article, the difference between thematic and content analysis is explained. At the end of this reading, you are now able to conduct your data research systematically and properly.
Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.
Índice de Conteúdos
- O que é a análise temática?
- Passos da análise temática
- Exemplos de análise temática
- Abordagens para análise temática
- Vantagens e desvantagens da análise temática
- Quando usar a análise temática
- Análise de conteúdo vs. Análise temática
- Perguntas frequentes sobre a análise temática
- Principais pontos a serem lembrados
21-Best-SurveyMonkey-alternatives-in-2022-(features & prices)cover.png)