Рамковият метод се превръща във все по-популярен подход за управление и анализ на качествени данни. Той е подходящ за използване в изследователски екипи, дори когато не всички членове имат предишен опит в провеждането на качествени изследвания. Ключовите термини, използвани в този анализ, са подробно обяснени от Gale et.al (2013), както следва:
- аналитична рамка - набор от кодове, организирани в категории, които са разработени съвместно от изследователите, участващи в анализа, и могат да се използват за управление и организиране на данните. Рамката осигурява нова структура за данните (вместо пълните оригинални разкази, дадени от участниците), която е полезна за обобщаване/редуциране на данните по начин, който може да подпомогне отговора на изследователските въпроси;
- категории - по време на процеса на анализ кодовете се групират в клъстери около сходни и взаимосвързани идеи или концепции. Категориите и кодовете обикновено се подреждат в дървовидна структура в аналитичната рамка. Докато кодовете са тясно и изрично свързани с необработените данни, разработването на категории е начин да се започне процесът на абстрахиране на данните;
- съставяне на диаграми - въвеждане на обобщени данни в матрицата на рамковия метод;
- код - описателен или концептуален етикет, който се дава на откъси от необработени данни в процес, наречен "кодиране";
- данни - качествените данни обикновено трябва да бъдат в текстова форма преди анализа. Тези текстове могат да бъдат или извлечени текстове (написани специално за целите на изследването), или вече съществуващи текстове, като протоколи от срещи, политически документи, или могат да бъдат създадени чрез транскрибиране на данни от интервю или фокус група, или чрез създаване на "полеви" бележки по време на провеждане на наблюдение на участниците или наблюдение на обекти или социални ситуации;
- индексиране - систематично прилагане на кодове от договорената аналитична рамка към целия набор от данни;
- матрица - електронна таблица, съдържаща множество клетки, в които се въвеждат обобщени данни по кодове (колони) и случаи (редове);
- теми - интерпретативни концепции или предложения, които описват или обясняват аспекти на данните и които са крайният резултат от анализа на целия набор от данни. Темите се формулират и развиват чрез разглеждане на категориите данни чрез сравнение между и в рамките на случаите. Обикновено под всяка тема или подтема попадат няколко категории;
- транскрипт - писмен дословен запис на вербално взаимодействие, например интервю или разговор.
Подобно на тематичния анализ и анализа на съдържанието, този подход идентифицира общите черти и различията в качествените данни, преди да се фокусира върху връзките между различните части на данните, като по този начин се стреми да направи описателни и/или обяснителни заключения, групирани около теми. Неговата отличителна черта е изходната матрица: редове (случаи), колони (кодове) и "клетки" с обобщени данни, които осигуряват структура, в която изследователят може систематично да редуцира данните, за да ги анализира по случаи и кодове (Richie & Lewis, 2003 г.). Най-често "случай" е отделно интервюирано лице, но това може да бъде адаптирано към други единици за анализ, като например предварително определени групи или организации. Въпреки че задълбочените анализи на ключови теми могат да се извършват в целия набор от данни, възгледите на всеки участник в изследването остават свързани с други аспекти на неговия разказ в рамките на матрицата, така че да не се губи контекстът на възгледите на отделния участник. Сравняването и съпоставянето на данните е от жизненоважно значение за качествения анализ, а възможността да се сравняват с лекота данните в различните случаи, както и в рамките на отделните случаи, е заложена в структурата и процеса на рамковия метод.
Рамковият метод предоставя ясни стъпки, които да се следват, и дава високоструктурирани резултати от обобщени данни. Поради това той е полезен, когато по даден проект работят множество изследователи, особено в мултидисциплинарни изследователски екипи, когато не всички членове имат опит в качествения анализ на данни, и за управление на големи масиви от данни, когато е желателно да се получи цялостен, описателен преглед на целия набор от данни. Въпреки това се препоръчва предпазливост преди избора на метода, тъй като той не е подходящ инструмент за анализ на всички видове качествени данни или за отговор на всички въпроси на качествените изследвания, нито пък е "лесна" версия на качествените изследвания за изследователите на количествените изследвания. Важно е да се отбележи, че рамковият метод не може да поеме силно хетерогенни данни, т.е. данните трябва да обхващат сходни теми или ключови въпроси, така че да е възможно те да бъдат категоризирани. Разбира се, отделните интервюирани могат да имат много различни възгледи или опит във връзка с всяка тема, които след това могат да бъдат сравнени и съпоставени. Рамковият метод най-често се използва за тематичен анализ на транскрипции на полуструктурирани интервюта, въпреки че може да бъде адаптиран и за други видове текстови данни, включително документи, като протоколи от срещи или дневници или теренни бележки от наблюдения. Рамковият метод обаче не е обвързан с конкретен епистемологичен, философски или теоретичен подход. Той е по-скоро гъвкав инструмент, който може да бъде адаптиран за използване с много качествени подходи, които имат за цел да генерират теми.
Разработването на теми е обща характеристика на качествения анализ на данни, включваща систематично търсене на модели за създаване на пълни описания, способни да хвърлят светлина върху изследваното явление. По-специално, в много качествени подходи се използва "методът на постоянното сравнение", разработен като част от обоснованата теория, който включва извършването на систематични сравнения между случаите с цел прецизиране на всяка тема. За разлика от обоснованата теория, рамковият метод не е непременно свързан с генерирането на социална теория, но може значително да улесни постоянните сравнителни техники чрез преглед на данните в цялата матрица.
Рамковият метод може да бъде адаптиран за използване при дедуктивен, индуктивен или комбиниран тип качествен анализ. Въпреки това има някои изследователски въпроси, при които анализът на данните по случаи и теми не е подходящ и затова рамковият метод трябва да се избягва. Например, в зависимост от изследователския въпрос, данните за историята на живота може да се анализират по-добре чрез наративния анализ, а документалните данни - чрез дискурсния анализ (Hodges et al., 2008).
Gale et al. (2013) отиват по-далеч и предоставят подробно обяснение на седемте етапа на процедурата на рамковия метод:
- транскрипция - необходим е аудиозапис с добро качество, а в идеалния случай и дословна (дума по дума) транскрипция на интервюто. Преписите трябва да имат големи полета и достатъчно разстояние между редовете за последващо кодиране и водене на бележки. Процесът на транскрипция е добра възможност за потапяне в данните и трябва да бъде силно насърчаван за новите изследователи.
- запознаване с интервюто - запознаването с цялото интервю, като се използва аудиозаписът и/или стенограмата и всички контекстуални или рефлексивни бележки, записани от интервюиращия, е важен етап от интерпретацията. Също така може да бъде полезно да се прослуша отново целият аудиозапис или негови части. В мултидисциплинарни или големи изследователски проекти лицата, участващи в анализа на данните, може да са различни от тези, които са провели или транскрибирали интервютата, което прави този етап особено важен. Едно поле може да се използва за записване на аналитични бележки, мисли или впечатления.
- Кодиране - след запознаване изследователят внимателно прочита транскрипта ред по ред, като прилага парафраза или етикет ("код"), който описва това, което е интерпретирал в пасажа като важно. При по-индуктивните изследвания на този етап се извършва "отворено кодиране", т.е. кодиране на всичко, което може да е от значение, от възможно най-много различни гледни точки. Кодовете могат да се отнасят до съществени неща (напр. конкретни поведения, инциденти или структури), ценности (напр. тези, които информират или са в основата на определени твърдения), емоции (напр. тъга, разочарование, любов) и по-импресионистични/методологични елементи (напр. интервюираният е намерил нещо трудно за обяснение, интервюираният е станал емоционален, интервюираният се е почувствал неудобно) (Saldaña, 2009). При чисто дедуктивните изследвания кодовете може да са предварително определени (например от съществуваща теория или специфични области, представляващи интерес за проекта) и следователно този етап може да не е строго необходим и да се премине направо към индексиране, въпреки че по принцип е полезно, дори ако се прилага широко дедуктивен подход, да се направи известно отворено кодиране на поне няколко от транскриптите, за да се гарантира, че няма да бъдат пропуснати важни аспекти на данните. Кодирането има за цел да класифицира всички данни, така че те да могат да бъдат систематично сравнявани с други части от набора от данни. Поне двама изследователи (или поне по един от всяка дисциплина или специалност в мултидисциплинарен изследователски екип) трябва да кодират независимо първите няколко транскрипта, ако е възможно. При индуктивното кодиране е жизненоважно да се търси неочакваното, а не само да се кодира буквално, по описателен начин. Така че участието на хора от различни гледни точки може значително да помогне за това. Освен че се получава цялостно впечатление за казаното, кодирането ред по ред често може да предупреди изследователя да вземе предвид това, което обикновено може да остане невидимо, защото не е ясно изразено или не се "вписва" в останалата част от разказа. По този начин развиващият се анализ се подлага на изпитание, докато примиряването и обясняването на аномалиите в данните може да направи анализа по-силен. Кодирането може да се извършва и в цифров вид с помощта на CAQDAS, което е полезен начин за автоматично проследяване на новите кодове. Някои изследователи обаче предпочитат да извършват ранните етапи на кодиране с помощта на хартия и химикал и започват да използват CAQDAS едва след като достигнат етап 5.
- разработване на работна аналитична рамка - след кодирането на първите няколко транскрипта всички участващи изследователи трябва да се срещнат, за да сравнят етикетите, които са приложили, и да се споразумеят за набор от кодове, които да се прилагат към всички следващи транскрипти. Кодовете могат да бъдат групирани в категории (ако е полезно, с помощта на дървовидна диаграма), които след това да бъдат ясно дефинирани. Така се създава работна аналитична рамка. Вероятно ще са необходими няколко итерации на аналитичната рамка, преди да не се появят допълнителни кодове. Винаги си струва да има код "друго" под всяка категория, за да се избегне игнорирането на данни, които не се вписват; аналитичната рамка никога не е окончателна, докато не бъде кодиран последният транскрипт.
- прилагане на аналитичната рамка - след това работната аналитична рамка се прилага чрез индексиране на следващите транскрипции, като се използват съществуващите категории и кодове. На всеки код обикновено се присвоява номер или съкращения за по-лесна идентификация (и така не се налага всеки път да се изписват пълните имена на кодовете) и се записва директно върху стенограмите. Софтуерът за компютърен анализ на качествени данни (Computer Assisted Qualitative Data Analysis Software - CAQDAS) е особено полезен на този етап, тъй като може да ускори процеса и да гарантира, че на по-късни етапи данните ще могат лесно да се извличат. Струва си да се отбележи, че за разлика от софтуера за статистически анализи, който всъщност извършва изчисленията с правилни инструкции, въвеждането на данните в софтуерен пакет за качествен анализ не анализира данните; това е просто ефективен начин за съхраняване и организиране на данните, така че те да са достъпни за процеса на анализ.
- нанасяне на данните в рамковата матрица - качествените данни са обемни (един час интервю може да генерира 15-30 страници текст) и умението да се управляват и обобщават (редуцират) данните е жизненоважен аспект от процеса на анализ. Използва се електронна таблица за генериране на матрица и данните се нанасят в нея. Изготвянето на диаграми включва обобщаване на данните по категории от всеки транскрипт. Доброто съставяне на диаграми изисква умение да се постигне баланс между намаляването на данните, от една страна, и запазването на първоначалния смисъл и усещане за думите на интервюирания, от друга. Таблицата трябва да включва препратки към интересни или илюстративни цитати. Те могат да бъдат маркирани автоматично, ако използвате CAQDAS за управление на данните, или в противен случай е достатъчно да се посочи главна буква "Q", (анонимизиран) номер на стенограмата, страница и ред. Полезно е в мултидисциплинарни екипи да се сравняват и противопоставят стиловете на обобщаване в ранните етапи на процеса на анализ, за да се осигури последователност в екипа. Всички използвани съкращения трябва да бъдат съгласувани от екипа. След като членовете на екипа се запознаят с аналитичната рамка и се упражнят в кодирането и картографирането, достигането на този етап отнема средно около половин ден за всеки едночасов запис. В ранните етапи това отнема много повече време.
- интерпретиране на данните - полезно е по време на изследването да имате отделна тетрадка или компютърен файл, в който да записвате впечатления, идеи и ранни интерпретации на данните. Може да си струва да се прекъсне на всеки етап, за да се проучи интересна идея, концепция или потенциална тема, като се напише аналитична бележка за последващо обсъждане с други членове на изследователския екип. Постепенно се идентифицират характеристиките и разликите между данните, като може би се създават типологии, поставят се под въпрос теоретични концепции (предишни или възникващи от данните) или се очертават връзките между категориите, за да се изследват връзките и/или причинно-следствената връзка. Ако данните са достатъчно богати, констатациите, получени в рамките на този процес, могат да надхвърлят описанието на конкретни случаи и да обяснят например причините за появата на дадено явление, да предвидят как дадена организация или други социални участници вероятно ще провокират или реагират на дадена ситуация или да идентифицират области, които не функционират добре в рамките на дадена организация или система. Струва си да се отбележи, че този етап често отнема повече време от предвиденото и че всеки план на проекта трябва да гарантира, че е отделено достатъчно време за срещи и индивидуално време на изследователите за извършване на интерпретацията и написването на констатациите.
Макар че рамковият метод е подходящ за участие в анализа на данните на лица, които не са експерти, за успешното използване на метода е от решаващо значение проектът да се ръководи от опитен изследовател на качеството. В идеалния случай към водещия изследовател на качеството биха се присъединили други изследователи, които имат поне известно предварително обучение или опит в качествения анализ. Задълженията на водещия изследовател по качеството са: да допринася за планирането на изследването, графика на проекта и планирането на ресурсите; да наставлява младшите изследователи по качеството; да улеснява срещите за анализ по начин, който насърчава критичното и рефлексивно ангажиране с данните и другите членове на екипа; и накрая да ръководи написването на изследването.