Тематичният анализ е метод за анализ на качествени данни, който включва търсене в набор от данни, за да се идентифицират, анализират и докладват повтарящи се модели (Braun & Clarke, 2006). Той се счита за добър първи аналитичен метод за овладяване от начинаещи изследователи на качеството. Той е подходящ и мощен метод, който може да се използва, когато се търси разбиране на набор от преживявания, мисли или поведение в целия набор от данни (Braun & Clarke, 2012). Той е предназначен за търсене на общи или споделени значения и поради това е по-малко подходящ за изследване на уникални значения или преживявания от едно лице или единица данни (Kiger & Varpio, 2020, с. 2). Чрез тематичния анализ изследователят конструира теми, за да преосмисли, интерпретира и/или свърже елементите на данните, което означава, че темите не са просто организационни инструменти, използвани за класифициране и етикетиране на данните, и че тематичният анализ навлиза по-дълбоко в процесите на интерпретация и трансформация на данните, но не и до разработването на теория, което е основната цел на обоснованата теория (Glaser & Strauss, 1967).
При тематичния анализ темата е шаблонна реакция или значение, извлечено от данните, което дава информация за изследователския въпрос (Braun & Clarke, 2006, с. 82). Тя е по-абстрактна от категорията и изследователите могат да идентифицират темите независимо от броя на случаите, в които определена идея или елемент, свързан с тази тема, се появява в набора от данни. Така че, според горепосочените автори, на дадена тема може да бъде отделено значително място в някои елементи от данни и малко или никакво в други, или тя може да се появи в сравнително малка част от набора от данни. Следователно изследователят трябва да определи какво е тема, а изследователите разполагат с голяма гъвкавост при определянето на темите. Те могат да използват индуктивен или дедуктивен подход за идентифициране на темите (Braun & Clarke, 2012, с. 12). При първия темите се извличат от данните на изследователя и не е задължително да отразяват теоретичните интереси или убеждения на изследователя по темата. От друга страна, дедуктивният подход използва предварително съществуваща теория, рамка или друг фокус, насочен от изследователя, за да идентифицира темите, които представляват интерес (Braun & Clarke, 2012, с. 12).
Според Boyatzis (1998) има две нива, на които могат да бъдат идентифицирани темите: семантични или явни, отнасящи се до по-ясни или повърхностни значения на елементите на данните, и латентни или интерпретативни, отразяващи по-дълбоки значения, предположения или идеологии. И така, семантичните теми се идентифицират, без да се търси нищо отвъд това, което участникът е казал или което е било написано, докато латентните теми са резултат от изследване на скритите идеи, предположения, идеологии, които оформят или информират семантичното съдържание на данните.
Най-широко разпространеният метод на тематичен анализ се състои от шест стъпки (Clarke and Braun, 2017). Това е по-скоро рекурсивен, отколкото линеен процес, при който следващите стъпки могат да подтикнат изследователя да се върне към по-ранните стъпки в светлината на нови данни или новопоявили се теми, които заслужават по-нататъшно изследване (Kiger & Varpio, 2020, с. 3). Стъпките са следните:
- запознаване с данните - с целия набор от данни, което изисква многократно и активно четене на данните. Въпреки че отнема много време, транскрипцията на аудиозаписи е отличен начин за запознаване с данните.
- генериране на първоначални кодове - кодът е най-основният сегмент от необработените данни, който може да бъде оценен по значим начин по отношение на явлението (Boyatzis, 1998, стр. 63). Кодът трябва да бъде достатъчно добре дефиниран, за да не се припокрива с други кодове, и да се вписва логично в по-голяма рамка/шаблон за кодиране. След като шаблонът за кодиране е определен, изследователите прилагат едни и същи кодове към целия набор от данни, като маркират извлеченията от данни със съответните кодове, отбелязвайки всички потенциални модели или връзки между елементите, които могат да послужат за последващо разработване на темите. Едно извлечение може да бъде обозначено с няколко кода, ако това е уместно (Braun & Clarke, 2006 г.).
- търсене на теми - кодираните откъси се разглеждат, за да се открият потенциални теми с по-широко значение. Braun и Clarke (2012) предлагат аналогия, според която, ако целият анализ се разглежда като къща, отделните кодове са тухлите и керемидите, а темите са стените и покривът. Така че темите не се появяват просто от данните - те се конструират от изследователя чрез анализ, комбиниране, сравняване и дори графично изобразяване на това как кодовете се отнасят един към друг. При индуктивния анализ изследователите извличат теми от кодираните данни и те отразяват набора от данни, докато при дедуктивния анализ разработването на темите се основава на предварително определени теории и тези теми се фокусират повече върху конкретен аспект на набора от данни или конкретен въпрос, който представлява интерес (Braun & Clarke, 2006). Тематичните карти помагат за визуално демонстриране на взаимовръзките между темите и подтемите. Изследователят трябва да бъде всеобхватен на този етап и да отбелязва всяка тема с потенциално значение, независимо дали е пряко свързана с изследователския въпрос и независимо от количеството данни, които попадат под тях (Kiger & Varpio, 2020, с. 5). Изследователите могат дори да създадат различна тема, за да включат кодовете, които не се вписват добре в шаблона на темата.
- преглед на темите - изследователят разглежда кодираните данни, включени във всяка тема, за да се увери, че те са съгласувани в подкрепа на темата, че имат достатъчно общи черти, но са достатъчно различни, за да заслужават отделяне. Така че на този етап извлеченията от данни могат да бъдат пресортирани и темите могат да бъдат променени, добавени, комбинирани, разделени, отхвърлени, за да отразяват по-добре кодираните данни (Kiger & Varpio, 2020, с. 6). Изследователят трябва да води подробни бележки относно мисловните си процеси и взетите решения за това как са разработени, модифицирани, премахнати темите. Когато изследователят реши, че тематичната карта обхваща правилно всички кодирани данни, той започва да проверява дали отделните теми се вписват смислово в набора от данни и дали тематичната карта представя точно целия набор от данни (Braun & Clarke, 2006). Тематичната карта трябва ясно да демонстрира как темите са свързани помежду си. Изследователят трябва да прочете отново целия набор от данни, за да прегледа отново темите и да кодира отново допълнителните данни, новосъздадени или променени на този етап, и след това да преразгледа съответно тематичната карта (Braun & Clarke, 2006), като по този начин потвърди рекурсивния характер на тематичния анализ (Kiger & Varpio, 2020, с. 7).
- дефиниране и именуване на темите - създава се описателно описание на всяка тема. След това имената на темите се преглеждат, за да се гарантира, че са кратки и достатъчно описателни. Определят се припокриващите се области на темите, както и подтемите. На този етап трябва да се изберат извадки от данни, които илюстрират ключовите характеристики на темите и които ще бъдат представени в окончателния доклад, и да се създадат разкази за тях (Braun & Clarke, 2012).
- изготвяне на доклада/ръкописа - изготвяне на окончателния анализ и описание на резултатите, което е продължение на вече направените анализ и интерпретация (King, 2004, с. 267). Трябва да се използват както повествователни описания, така и представителни извадки от данни (преки цитати от участниците). Разделът за обсъждане може да разшири анализа, като свърже темите с по-обширни въпроси, обсъди последиците от констатациите и постави под въпрос предположенията и предпоставките, които са породили темите (Braun & Clarke, 2016). Позоваването на свързаната литература също може да допринесе за силата на анализа, като подкрепи причините, поради които са избрани определени теми, и постави констатациите в рамките на съществуващата литература.
Тематичният анализ е лесен за овладяване и прилагане. Той е мощен метод за анализ на данни, който позволява на изследователите да интерпретират широк спектър от набори от данни. Гъвкавият характер на този анализ може да затрудни някои изследователи да определят върху кои аспекти на данните да се съсредоточат и кои теоретични рамки да използват за своя анализ.