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工信部人工智能赋能中小企业典型应用场景案例(科研领域)

内容分析和主题分析作为定性数据分析中使用的方法有什么区别

2020-04-09
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主题分析是内容分析的一种形式。在主题分析中,频率可以使您从语料库中解释或“让出现”主题。在内容分析中,您可能还会感兴趣,例如,计算动词的频率以描述采访对未来方面的兴趣,从而激发他们探索单词的关系以查看想法的关联性或研究参与者的语言的动机。它们在编码规则上非常相似,但目标是使主题分析在内容分析家族中独树一帜。


在定性研究中,主题分析和内容分析可以完全相同,这取决于我们使用的步骤数和高质量研究设计的类型。内容分析可能与初始分析和编码过程更相关,因为我们在其中寻找冗余和相似的代码。主题分析是在编码过程之后进行的,因为我们将相似的代码聚合在一起以形成主要的概念或主题。人种学设计使用独特的分析形式,因为进行中的分析过程在正在研究的文化或环境中寻找证据,而不是仅仅依靠文本。被分析的内容是实际评论和/或评论表达的方式(语气,肢体语言,以及更多)。


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内容分析还包括:语音分析,语音命题分析,语言分析,词义分析。不得不说,到目前为止,只使用了主题分析。也许提摩太或比我有更多经验的人可以用这个更好地指导您。在法国,我们经常使用一本非常出色的书:劳伦斯·巴尔丁(Laurence Bardin)撰写的“ L'analyse de contenu”(唯一的问题是没有英文版本)。


对于内容分析,第一个区别是定量内容分析和定性内容分析(QCA)。该方法的起源是通过对单词或代码等进行计数而更加定量化的,其起源是传播研究。然后,它向社会学发展,并且变得更加定性,在描述性的类别和主题之间的区别是明显的。更具解释性。

                        

历史上,术语“内容分析”,“定性内容分析”和“主题分析”可互换使用,以指代非常相似的定性数据分析方法。术语“内容分析/定性内容分析”在定性社会研究人员中不太受欢迎,尤其是在过去几十年中定性方法蓬勃发展且定性分析采用“品牌化”方法(例如扎根理论,解释性现象学分析)的国家/地区开发并为研究人员提供了用于分析定性数据的系统程序。现在,“主题分析”一词与一系列独特的程序相关联-Braun和Clarke方法是使用最广泛的方法,但是美国研究人员(例如Boyatzis(1998)和Guest等)所倡导的方法。(2012)(和英国的Joffe)在过去十年左右的时间里也越来越受欢迎。内容分析的品牌烙记较少,有许多不同的版本和品种(在定性的社会/健康研究领域中,没有一个被特别广泛地使用)。因此,CA和TA可以非常相似/完全相同,或者可以非常不同:这取决于人们如何理解和使用这两种方法。


学术论文中主题分析法的应用

主题分析法(Thematic Analysis) 是一种运用系统步骤观察情境脉络、文化或互动关系的讯息分析方式,也是一种看见、理出感觉使道理显现的分析方法。

「主题」代表文本中常出现的元素,包括主张、惯用语或情境脉络下的意义,而「主题分析」即是将这些主题再现的过程。从访谈文本中,不断重复出现且具有共通性的,就是我们要探寻的共同主题,所以整个分析流程是循着「整体─部分─整体」来回于文本与诠释之间。

主题分析法步骤:

(1) 熟悉资料

(2)产生初步译码

(3)寻找主题

(4) 检视主题

(5)定义主题

(6)撰写报告

主题分析法实作步骤:(螺旋分析流程)

(1)叙说文本的逐字抄誊

(2)文本的整体阅读 (整体)

(3)发现事件与视框之脉络 (部份)

(4)再次整体阅读文本 (整体)

(5)分析经验结构与意义再建构 (部分)

(6)确认共同主题与反思 (整体)

(7) 合作团队的检证与解释


内容分析法在论文中的应用

内容分析方法是一种基于定性研究的量化分析方法。

要求:客观、系统、量化。

内容分析法六个基本步骤:

(1)提出研究问题。研究目的,研究范围,假设。

(2)抽取文献样本。符合研究目的、信息含量大、具有连续性、内容比例基本一致。

(3)确定分析单元。单词、符号、主题、人物,以及意义独立的词组、句子或段落乃至整篇文献

(4)分析单元的归类标准。完整、互斥、认同

(5)内容编码与统计。将分析单元归类

(6)解释与检验。信度和效度。

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