Was ist Thematische Analyse?

Eine kurze Einleitung


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Definition von Thematische Analyse


Thematische Analyse (siehe Publikation von Braun and Clarke (2012)) ist eine weit verbreitete qualitative Forschungsmethode, die darauf abzielt, Muster von Bedeutung oder Themen innerhalb qualitativer Daten zu identifizieren und zu interpretieren. Entwickelt von den Psychologen Virginia Braun und Victoria Clarke bietet die Thematische Analyse Forschern einen flexiblen und rigorosen Ansatz zur Analyse qualitativer Daten in einer Vielzahl von Disziplinen. Wir werden uns hier nach Braun und Clarke mit den Feinheiten der thematischen Analyse befassen. Wir werden die wichtigsten Schritte bei der Durchführung einer thematischen Analyse erläutern, verschiedene Ansätze zum Codieren und Themenentwicklung diskutieren und die Bedeutung der Reflexivität während des Analyseprozesses hervorheben.
Thematische Analyse gründet sich auf eine Reihe von theoretischen Perspektiven, darunter Phänomenologie und Konstruktivismus. Diese Perspektiven erkennen die subjektive Natur menschlicher Erfahrung an und betonen die interpretative Natur qualitativer Forschung. Thematische Analyse ermöglicht es Forschern, die reichen Komplexitäten der Erfahrungen, Bedeutungen und Perspektiven der Teilnehmer zu erforschen.


Der Thematische Analyse Prozess


Braun und Clarke beschreiben sechs Schlüsselschritte bei der Durchführung von Thematische Analyse:
  1. Vertrautheit mit den Daten gewinnen: Forscher tauchen in die Daten ein, um ein tiefes Verständnis für das Thema zu entwickeln
  2. Generierung initialer Codes: Forscher generieren initiale Codes, die wichtige Konzepte, Ideen oder Muster innerhalb der Daten repräsentieren.
  3. Suche nach Themen: Forscher identifizieren potenzielle Themen durch systematische Überprüfung und und Strukturierung der Codes.
  4. Überprüfung der Themen: Forscher überprüfen die Themen, um ihre Kohärenz und Relevanz für die Forschungsfrage sicherzustellen.
  5. Definition und Benennung von Themen: Forscher verfeinern und definieren die Themen und geben klare Beschreibungen und einprägsame Namen.
  6. Erstellung des Berichts: Forscher integrieren die Themen in eine kohärente Theorie, das durch anschauliche Beispiele aus den Daten unterstützt wird.


Codierung und Themenbildung


Codieren ist ein wichtiger Aspekt von Thematische Analyse. Forscher können deduktive Codierung verwenden, die auf vorhandenen Theorien oder Rahmenbedingungen beruht, oder induktive Codierung, die es ermöglicht, dass Themen direkt aus den Daten entstehen.
Während der Codierung weisen Forscher Abschnitten von Daten, die für die Forschungsfrage relevante Konzepte oder Ideen darstellen, Labels oder Tags (Codes) zu. Diese Codes werden dann zusammengefasst, um breitere Themen zu bilden, die Muster oder gemeinsame Bedeutungen erfassen. Iterative Zyklen von Codierung und Themenentwicklung helfen dabei, die aufkommenden Themen zu verfeinern und zu festigen.
Forscher sollten sich gegen Überinterpretation der daten oder das Ziehen vorzeitiger Schlüsse hüten. Reflexivität spielt eine wichtige Rolle und ermöglicht es Forschern, ihre eigenen Annahmen, Vorurteile und Interpretationen im gesamten Prozess kritisch zu untersuchen.


Sicherstellung von Rigorosität und "Trustworthiness"


Thematische Analyse betont die Rigorosität und Vertrauenswürdigkeit (Trustworthiness) in der qualitativen Forschung. Forscher können die Qualität ihrer Analyse durch verschiedene Strategien sicherstellen, wie z.B.:
  • Triangulation: Durch die Verwendung mehrerer Forscher oder Datenquellen können Forscher die Zuverlässigkeit und Validität ihrer Ergebnisse verbessern. Arten der Triangulation die du in Erwägung ziehen kannst sind Datentriangulation, Forschertriangulation, Kontexttirangulation, Theorietriangulation, Methodentriangulation.
  • Member Checking: Forscher können ihre Interpretationen validieren, indem sie Feedback von Teilnehmern einholen, um Genauigkeit und vielfältige Perspektiven zu gewährleisten.
  • Reflexivität: Die Wahrnehmung und kritische Reflexion der Einflussfaktoren auf die Forschung und den Forscher selbst erhöht die Transparenz, reduziert Missverständnisse und reduziert den Bias.
  • Peer Debriefing ist ein Verfahren zur Erhöhung der Glaubwürdigkeit (Credibility) qualitativer Forschung, bei dem ein qualifizierter, unparteiischer Kollege die Transkripte, die Methodik und die Ergebnisse des Forschers überprüft und bewertet. Es ermöglicht dem Forscher, seine Annahmen, Interpretationen und Schlussfolgerungen zu reflektieren und zu hinterfragen
  • Detaillierte Dokumentation: Eine transparente Dokumentation des Analyseprozesses, einschließlich der Entscheidungsfindung und potenzieller alternativer Interpretationen, erhöht die Transparenz und Reproduzierbarkeit.


Vor- und Nachteile


Thematische Analyse bietet zahlreiche Vorteile, darunter Flexibilität, Anwendbarkeit in verschiedenen Forschungskontexten und die Fähigkeit, reichhaltige und vielseitige Daten zu erfassen. Ihre iterative Natur ermöglicht eine tiefe Auseinandersetzung mit den Daten und das Potenzial für unerwartete Erkenntnisse.

Thematische Analyse hat jedoch auch ihre Grenzen. Sie kann zeitaufwändig sein, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datensätzen. Darüber hinaus kann die subjektive Natur der Analyse Vorurteile und Subjektivität in die Interpretation von Themen einführen. Es ist wichtig, dass Forscher sich dieser Grenzen bewusst sind und sie durch rigorose Methodik und Reflexivität angehen.


Anwendungsbereiche und Beispiele


Thematische Analyse ist eine Methode zur Analyse von qualitativen Daten und wird in verschiedenen Bereichen wie Psychologie, Soziologie, Gesundheitswesen und Bildung eingesetzt. Forscher haben Themenanalysen genutzt, um Themen wie Erfahrungen mit psychischer Gesundheit, sozialer Identität, Organisationskultur und Patientenperspektiven auf Gesundheitsdienstleistungen zu untersuchen.

Zum Beispiel hat eine Studie die Erfahrungen von Menschen mit chronischen Schmerzen untersucht. Themenanalysen ergaben Themen im Zusammenhang mit dem Einfluss von Schmerzen auf das tägliche Leben, Bewältigungsstrategien und der Bedeutung sozialer Unterstützung. Diese Ergebnisse lieferten wertvolle Einblicke in die gelebten Erfahrungen von Menschen mit chronischen Schmerzen und informierten Interventionen und Unterstützungsdienste.

Ein weiteres Beispiel ist eine qualitative Studie zur Erforschung der Erfahrungen von Lehrern bei der Umsetzung eines neuen Lehrplans. Themenanalysen deckten Herausforderungen bei der Anpassung von Unterrichtsmethoden, den Bedarf an beruflicher Weiterbildung und den Einfluss der Schul- und Organisationskultur auf. Diese Ergebnisse boten wertvolle Informationen für Bildungspolitiker und Curriculum-Entwickler zur Verbesserung von Lehrerunterstützung und Curriculum-Implementierungsstrategien.


Zusammenfassung zur thematischen Analyse


Thematische Analyse, wie von Braun and Clarke (2012)konzipiert, bietet Forschern einen flexiblen und rigorosen Ansatz zur Analyse qualitativer Daten. Durch Befolgen der im Rahmen festgelegten Schritte können Forscher Muster von Bedeutung in ihren Daten effektiv identifizieren und interpretieren.
Der Prozess der Thematische Analyse umfasst eine tiefe Auseinandersetzung mit den Daten, iterative Zyklen von Codierung und Themenentwicklung sowie fortlaufende Reflexivität, um die Strenge und Vertrauenswürdigkeit zu gewährleisten. Forscher sollten sich der Vor- und Nachteile der Thematische Analyse bewusst sein und Strategien einsetzen, um die Qualität und Zuverlässigkeit ihrer Ergebnisse zu verbessern.

Thematische Analyse hat eine breite Anwendbarkeit in verschiedenen Forschungskontexten und war maßgeblich daran beteiligt, Einblicke in komplexe Phänomene zu gewinnen, gelebte Erfahrungen zu erforschen und Interventionen und Politiken zu informieren. Durch den Einsatz von Themenanalysen können Forscher die reichen und vielfältigen Erzählungen in qualitativen Daten freisetzen und so zu einem tieferen Verständnis menschlicher Erfahrungen und sozialer Phänomene beitragen.
Zusammenfassend bietet die Thematische Analyse nach Braun und Clarke Forschern ein leistungsstarkes Werkzeug zur Aufdeckung von Mustern und Themen in qualitativen Daten, zur Förderung sinnvoller Interpretationen und zur Beitrag zur Wissensentwicklung in verschiedenen Disziplinen.


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