Тематический анализ качественно-количественных данных в ходе UX-исследования

Выявление основной информации, полученной в ходе интервью, фокус-групп, дневников или этнографических исследований часто происходит через тематический анализ.

Часть I.

Часть II читайте в статье: Этапы тематического анализа в UX исследованиях
‍

Вначале проекта часто имеет место предварительное исследование, дающее достаточно много информации, которая может содержать качественные данные: 

Отношенческие – о человеческих мыслях, убеждениях и нуждах, получаемые из интервью, фокус групп и даже из дневниковых исследований.  

Поведенческие – наблюдения за человеческим поведением, полученные путем контекстных опросов и других этнографических методик. 

Тематический анализ, обобщает основные темы в накопленных данных, чем облегчает получение выводов. 

Что такое тематический анализ?

Это метод системной разбивки и группировки информации, полученной в ходе качественного исследования, путем объединения обособленных суждений и цитат с помощью соответствующего кода, что способствует обнаружению значимых тем. 

Как следует из названия, этот анализ основан на поиске тем.

Определения Темы

• Это описание убеждения, опыта, необходимости или другого явления, выявленного из полученной информации.
• Тема возникает, когда схожие идеи проявляются среди разных респондентов или в источников.

Проблемы с анализом качественных данных

Исследователи часто оказываются перегруженны качественными данными, которые они получили в результате предварительного анализа, проведенного на ранних этапах реализации проекта. Нижеприведенная таблица освещает некоторые общие проблемы и проблемы, возникающие как результат.

‍

ПРОБЛЕМЫ

1. Большое количество информации. Результаты качественного исследования в длиннющих записях и пространных заметках, для прочтения которых нужно очень много времени; также сложным может быть изучение паттернов и запоминание того, что важно.

2. Обширность информации. В каждом предложении и параграфе есть масса деталей. Порой бывает сложно понять, какие из них полезны, а какие излишни. 

3. Противоречивая информация. Иногда данные, полученные от разных участников, а порой и от одного и того же, содержат противоречия, в которых исследователь вынужден искать смысл. 

4. Четкие цели анализа не установлены. Первичные задачи, поставленные перед сбором информации, теряются, потому что исследователь может легко погрязнуть в деталях.

ПРОБЛЕМЫ, ВОЗНИКАЮЩИЕ КАК РЕЗУЛЬТАТ

1. Поверхностный анализ. Часто анализ проводится поверхностно, исследователь касается важных тем лишь вскользь, фокусируясь только на самых запоминающихся событиях и цитатах, пропуская существенные части заметок. 

2. Анализ становится описанием кучи деталей. Анализ попросту становится повторением того, что участник исследования сказал или сделал, и не содержит  применения какого-либо аналитического подхода.

3. Неточные выводы. Анализ не окончательный, потому что ответ участника исследования противоречив или, что еще хуже, взгляды, которые не разделяет исследователь, игнорируются. 

4. Потраченное время и ошибочный анализ. Анализу недостает фокуса, а отчет по нему неверен. 

‍

Без системного подхода изложенные проблемы могут легко возникнуть во время анализа качественных данных.

Тематический анализ задает общую схему, которой нужно следовать во время анализа качественных данных, что помогает исследователю быть более организованным и сфокусированным. 

Инструментарий и методика тематического анализа

Тематический анализ можно проводить множеством разных способов. Самый эффективный базируется на: 

• Данных
• Контексте и ограничениях, связанных с текущим этапом анализа 
• Персональном стиле работы исследователя 

3 основных метода проведения тематического анализа

1. Использование программного обеспечения
2. Ведение записей (дневника)
3. Использование аффинной диаграммы (сродства)

1. Использование программного обеспечения

Для анализа большого массива качественных данных часто используется софт для анализа количественных данных. В программу загружаются записи и заметки с полевого этапа, которые затем последовательно анализируются через специальный код. Такой софт помогает выявлять темы, предлагая различные инструменты визуализации, например дерево слов, облако слов и др.

Преимущества:

• Такой анализ очень подробен
• Это физически существующий файл, содержащий сырые данные и анализ, которым можно поделиться с коллегами. Такой метод популярен в студенческих проектах научных учреждений.

Недостатки:

• Трудозатратно, т.к. это приводит к тому, что множество полученных кодов необходимо сократить, превратив в небольшой, удобный для работы лист 
• Дорого
• Трудно анализировать синхронно с коллегами 
• Требуется обучиться работе с софтом 
• Может показаться ограничивающим

[От переводчика – примеры софта, который может помочь в анализе:

Dovetail - разметка и тэгирование уже готовых текстовых данных

Fabuza (moderated) – модератор размечает сессии текстовыми записями прямо в процессе сессии, записи цепляются к таймкоду сессии

Morae (Observer) – наблюдатель размечает сессии текстовыми записями прямо в процессе сессии, записи цепляются к таймкоду сессии]

2. Ведение дневника

Фиксация мыслительных процессов и идей на бумаге в форме текста – распространенный способ среди тех, кто практикует методологию построения выводов на основе анализа данных. Тематический анализ через ведение дневника основан на этой методологии и включает в себя процессы аннотирования и освещения определенной информации, за которой следует записывание идей и мыслительных процессов исследователя. Такие записи известны как мемы (заметки). Не путайте с офисными мемо (меморандумы), имеющими целью донести нововведения до работников корпораций или мемы, как часть информации в соцсетях.

Преимущества

• Процесс способствует осмыслению информации через написание детальных заметок. 
• У исследователей есть запись того, как они пришли к тем или иным выводам.  
• Анализ дешев и гибок. 

Недостаток

• Сложно осуществим в коллективе 

3. Техника аффинной диаграммы 

Необходимая информация подсвечена, отредактирована физически или цифровым способом и сгруппирована по смыслу до того момента, пока они не возникнут на настоящей или цифровой доске. 

Преимущества

• Возможность в совместном творчестве с коллегами
• Быстрое выявление тем
• Дешевизна и гибкость
• Визуализация, возможность итеративного анализа 

Недостатки

• Не так подробен, как при применении других методов из-за того, что текстовые зачастую не закодированы 
• Сложен в использовании, когда данные слишком разнятся или их просто много

Коды и кодирование в тематическом анализе

Все виды тематического анализа так или иначе предполагают кодирование данных (не путать с кодом, на котором пишутся программы). 

Определение: Код – это слово или фраза, работающая как ярлык для текстового сегмента.

Код – это описание того, о чем рассказывает текст, а также условное обозначение для смысла более высокого уровня. Аналогия: код описывает данные так же, как ключевое слово или тэг кратко описывает содержание статьи. Часто специалисты по качественным исследованиям не только дают называют каждый код словами, но и описывают поясняют значение кода на примерах текста, куда он подходит.  Это особенно полезно, когда кодированием занимается не один человек, или если оно проводилось давно. 

Определение: Кодирование – это присвоение смысловых ярлыков текстовым сегментам.

Как только коды заданы, процесс идентификации и сравнения текстовых сегментов, относящихся к одному и тому же предмету, существенно упрощается. Коды быстро сортировать и анализировать данные для выявления сходств, различий и взаимосвязей между сегментами в целом. В результате исследователь приходит к пониманию основных тем.

В начале тематического анализа исследователь кодирует данные. Затем он выявляет темы через систематическое сравнение текстовых сегментов с одинаковыми кодами.

Коды делятся на два вида:

• Описательные – кратко пересказывают содержание данных
• Интерпретационные – аналитически трактуют данные

Для знакомства с тем, как задать описательный и интерпретационный код, процитирую такую ситуацию и пример:

«Я была в ступоре из-за необходимости вести встречу, и работодатель отправил меня на полуторадневный курс. Когда я пришла на него, наш преподаватель сделал то, что сначала повергло меня в ужас, сейчас я действительно ценю это. Мы должны были описать наш самый сильный страх, касающийся ведения встреч и оказания содействия в их организации. Мы сдали свои работы, и преподаватель сказал, что завтра мы будем разыгрывать эти ситуации (…) на следующий день, когда мы вернулись, я вышла из кабинета, пока оставшаяся часть команды читала о моем главном страхе, решая, как обыграть его; затем я вернулась в аудиторию и вела встречу на протяжении 10 минут. Это дало мне понять, что тут нечего бояться, потому что страхи в большинстве случаев и правда только у нас в голове; встретившись с ними лицом к лицу, я поняла, что вполне могу справиться с этими ситуациями.»

Как присвоить код?

Описательный код: как вырабатываются умения 

Смысл, заложенный в код: участники описывали, как они пришли к приобрели определенные умения.

Интерпретационный код: самоанализ
Смысл, заложенный в код: респондентка рассказывает, как пережитое изменило ее отношение к модерации встреч и как она реагировала на свой страх.

‍

Часть II читайте в статье: Этапы тематического анализа в UX исследованиях

‍

Источник: статья Maria Rosala
Подготовлено: Ольга Размышляева, Customer Experience Manager