სხვაობა შინაარსსა და თემატურ ანალიზს შორის

Სარჩევი:

სხვაობა შინაარსსა და თემატურ ანალიზს შორის
სხვაობა შინაარსსა და თემატურ ანალიზს შორის

ვიდეო: სხვაობა შინაარსსა და თემატურ ანალიზს შორის

ვიდეო: სხვაობა შინაარსსა და თემატურ ანალიზს შორის
ვიდეო: CS50 2013 - Week 9 2024, ივლისი
Anonim

ძირითადი განსხვავება – შინაარსი და თემატური ანალიზი

როდესაც ვსაუბრობთ მონაცემთა ანალიზზე კვლევის ჩატარებისას, არსებობს მრავალი ტიპი, რომელიც შეიძლება გამოიყენონ მკვლევარებმა. შინაარსის ანალიზი და თემატური ანალიზი არის ორი ასეთი ტიპის ანალიზი, რომელიც გამოიყენება კვლევაში. მკვლევართა უმრავლესობისთვის განსხვავება შინაარსსა და თემატურ ანალიზს შორის შეიძლება საკმაოდ დამაბნეველი იყოს, რადგან ორივე მოიცავს მონაცემთა გავლას შაბლონებისა და თემების იდენტიფიცირებისთვის. თუმცა, მნიშვნელოვანია ხაზგასმით აღვნიშნოთ, რომ მთავარი განსხვავება შინაარსსა და თემატურ ანალიზს შორის არის ის, რომ კონტენტ ანალიზის დროს მკვლევარს შეუძლია მეტი ფოკუსირება მოახდინოს სხვადასხვა კატეგორიის წარმოშობის სიხშირეზე, თემატურ ანალიზში უფრო მეტად თემების იდენტიფიცირება და ანალიზის აგება ყველაზე თანმიმდევრულად.ზოგიერთი მკვლევარი ასევე ხაზს უსვამს, რომ თემატური ანალიზი შეიძლება იყოს უფრო სიღრმისეული და უზრუნველყოს უფრო ფართო გაგება, ვიდრე შინაარსის ანალიზი.

რა არის კონტენტის ანალიზი?

შინაარსის ანალიზი ეხება მონაცემთა ანალიზის ტექნიკას, რომელიც გამოიყენება როგორც რაოდენობრივ, ასევე თვისებრივ კვლევაში. ეს ტექნიკა მკვლევარს ეხმარება ამოიცნოს მნიშვნელოვანი მონაცემები მონაცემთა კორპუსიდან. მონაცემები შეიძლება იყოს სხვადასხვა ფორმით. ეს შეიძლება იყოს წიგნები, სურათები, ფოტოები, ქანდაკებები, იდეები, ნაშრომები, ქცევები და ა.შ. მკვლევარის მიზანია გააანალიზოს თითოეული მონაცემთა ელემენტის შინაარსი. კონტენტის ანალიზების უმეტესობაში, მკვლევარები იყენებენ კოდირების სისტემებს სხვადასხვა მონაცემთა ერთეულების იდენტიფიკაციისა და კატეგორიზაციისთვის.

როდესაც კონტენტ ანალიზი გამოიყენება მონაცემთა რაოდენობრივი ანალიზისთვის, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა სიხშირის იდენტიფიცირებისთვისაც. სწორედ ამიტომ, კონტენტ ანალიზი ახლა ფართოდ გამოიყენება კომუნიკაციასა და მედიაში. ახლა გადავიდეთ თემატურ ანალიზზე.

განსხვავება შინაარსსა და თემატურ ანალიზს შორის
განსხვავება შინაარსსა და თემატურ ანალიზს შორის

რა არის თემატური ანალიზი?

თემატური ანალიზი არის მონაცემთა ანალიზის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება კვლევაში. ეს ძირითადად გამოიყენება თვისებრივი კვლევებისთვის, სადაც მკვლევარი აგროვებს აღწერილ მონაცემებს, რათა უპასუხოს თავის კვლევის პრობლემას. მონაცემების შეგროვების შემდეგ მკვლევარი არაერთხელ გაივლის მონაცემებს, რათა მოძებნოს ახალი შაბლონები, თემები, ქვეთემები და ა.შ. ეს შეიძლება იყოს საკმაოდ დამღლელი ამოცანა, რადგან მკვლევარს მოუწევს მონაცემების მრავალჯერ გავლა, სანამ დაასრულებს კვლევის ძირითად თემებსა და ქვეთემას. მონაცემთა გავლის ეს პროცესი ცნობილია, როგორც „ჩაძირვა“.

მნიშვნელოვანია თემატურ ანალიზში ხაზგასმით აღვნიშნოთ ის ძირითადი თემები, რომლებსაც მკვლევარი იყენებს საბოლოო ანალიზისთვის, ერთმანეთთან არის დაკავშირებული.თუ თემები უმოქმედოდ რჩება ერთმანეთთან დაკავშირების გარეშე, შეიძლება რთული იყოს საბოლოო სტრუქტურის შექმნა და კვლევის გაგება. თემატური ანალიზის გამოყენებას ბევრი უპირატესობა აქვს. პირველ რიგში, ის ასახავს მდიდარ მონაცემებს, რომლებიც მკვლევარმა შეაგროვა მონაცემთა შეგროვების ფაზაში. ასევე, ის უზრუნველყოფს კვლევის ლოგიკურ სტრუქტურასაც.

ძირითადი განსხვავება - შინაარსი vs თემატური ანალიზი
ძირითადი განსხვავება - შინაარსი vs თემატური ანალიზი

რა განსხვავებაა შინაარსსა და თემატურ ანალიზს შორის?

კონტენტის და თემატური ანალიზის განმარტებები:

შინაარსის ანალიზი: შინაარსის ანალიზი ეხება მონაცემთა ანალიზის ტექნიკას, რომელიც გამოიყენება როგორც რაოდენობრივ, ასევე თვისებრივ კვლევაში.

თემატური ანალიზი: თემატური ანალიზი არის მონაცემთა ანალიზის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება კვლევაში.

კონტენტის მახასიათებლები და თემატური ანალიზი:

კვლევის ტიპი:

შინაარსის ანალიზი: შინაარსის ანალიზი შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც რაოდენობრივ, ასევე თვისებრივ კვლევაში.

თემატური ანალიზი: თემატური ანალიზი ძირითადად გამოიყენება თვისებრივ კვლევებში.

ფოკუსირება:

შინაარსის ანალიზი: მონაცემთა კოდირებას დიდი მნიშვნელობა ენიჭება, რადგან ის საშუალებას იძლევა ამოიცნოთ მნიშვნელოვანი მონაცემები.

თემატური ანალიზი: თემებს ენიჭება მეტი ყურადღება.

გირჩევთ: