定性的研究におけるテーマ分析とは何ですか？

定性的研究におけるテーマ分析は、インタビューの記録、自由回答の調査結果、またはフィールドノートなど、定性的データのセット全体にわたって意味のパターン（テーマ）を体系的に特定、整理、解釈するための方法です。これは、参加者が特定のトピックについてどのように考え、感じ、体験するかについての明確で構造化された洞察に生の言葉から移行するのに役立ちます。

テーマ分析では、単に人々が言ったことを要約するのではありません。代わりに、研究質問にとって重要な反復するアイデアや意味を探しています。これらのパターンは、データに関する重要な何かを捉えたテーマに凝縮されます。たとえば、オンライン学習について学生にインタビューを行うと、「柔軟性」、「技術的な課題」、または「孤独感」といったテーマを見つけるかもしれません。

典型的なテーマ分析には、次のようなステップが含まれることがよくあります：

• データに慣れる： 転記や応答を読み返し、最初のアイデアをメモします。
  
  

• 初期コードの生成： 内容を説明する短いラベルでテキストの興味深いセグメントにマーキングします。
  
  

• テーマの検索： 関連するコードを広範囲な潜在的テーマにグループ化します。
  
  

• テーマのレビュー： テーマがコーディングされたデータと全データセットを正確に反映しているか確認します。
  
  

• テーマの定義と命名： 各テーマが何を意味するのか、研究質問との関連性を洗練します。
  
  

• 著述： 参加者の引用や例を用いて、テーマを明確な物語の形で提示します。

テーマ分析は柔軟性があるため人気があります。この手法は、1対1のインタビューからフォーカスグループ、さらにはソーシャルメディアの投稿に至るまで、さまざまな理論的視点や異なるタイプの定性的データで使用できます。これは、データからテーマが出現するのを許す帰納的な方法で使用することも、既存のアイデアや理論的枠組みを心に留めてコーディングするより演繹的な方法で使用することもできます。

良いテーマ分析は、テーマを列挙するだけではありません。それはテーマ同士のつながり、どれほど一般的または中心的であるか、そしてあなたが研究している現象について何を明らかにするかを説明します。強力な著述は、明確なテーマ名、データからの関連する抜粋、そして結果を研究質問や既存の文献にリンクする解説を使用します。

したがって、定性的研究におけるテーマ分析は、豊かで混沌としたテキストを、参加者の経験や視点についての意味のある物語を語る明確なテーマに変換するための構造化された方法です。