Разница между содержанием и тематическим анализом

2024 Автор: Mildred Bawerman | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-16 08:42

Ключевое различие - контент против тематического анализа

Говоря об анализе данных при проведении исследований, есть много типов, которые могут использоваться исследователями. Контент-анализ и тематический анализ - два таких типа анализа, используемых в исследованиях. Для большинства исследователей разница между анализом содержания и тематическим анализом может сбивать с толку, поскольку оба метода включают просмотр данных для выявления закономерностей и тем. Тем не менее, важно подчеркнуть, что ключевое различие между контентным и тематическим анализом заключается в том, что в контент-анализе исследователь может больше сосредоточиться на частоте встречаемости различных категорий, а в тематическом анализе это больше касается определения тем и построение анализа наиболее последовательным образом. Некоторые исследователи также подчеркивают, что тематический анализ может быть более глубоким и обеспечивать более широкое понимание, чем анализ содержания.

Что такое контент-анализ?

Контент-анализ - это метод анализа данных, используемый как в количественных, так и в качественных исследованиях. Этот метод помогает исследователю идентифицировать важные данные из массива данных. Данные могут поступать в разных формах. Это могут быть книги, картинки, фотографии, статуи, идеи, документы, модели поведения и т. Д. Цель исследователя - проанализировать содержание каждого элемента данных. В большинстве контент-анализов исследователи используют системы кодирования для идентификации и категоризации различных элементов данных.

Когда контент-анализ используется для количественного анализа данных, его также можно использовать для определения частотности данных. Вот почему контент-анализ сейчас широко используется в коммуникации и СМИ. Теперь перейдем к тематическому анализу.

Разница между содержанием и тематическим анализом

Что такое тематический анализ?

Тематический анализ - это метод анализа данных, используемый в исследованиях. Это в основном используется для качественных исследований, когда исследователь собирает описательные данные для решения своей исследовательской проблемы. После того, как данные были собраны, исследователь будет повторно просматривать данные с целью обнаружения возникающих закономерностей, тем, подтем и т. Д. Это позволяет исследователю классифицировать данные по различным разделам. Это может быть довольно утомительной задачей, потому что исследователь должен будет многократно просматривать данные, прежде чем он завершит основные темы и подтемы исследования. Этот процесс просмотра данных известен как «погружение».

В тематическом анализе важно выделить основные темы, которые исследователь использует для своего окончательного анализа, связаны друг с другом. Если темы остаются пустыми и не связаны друг с другом, может быть сложно создать окончательную структуру и осмыслить исследование. Использование тематического анализа дает множество преимуществ. Во-первых, он выявляет обширные данные, которые исследователь собрал на этапе сбора данных. Кроме того, это также обеспечивает логическую структуру исследования.