Hoe wordt betekenis gegeven?
Data spreken nooit vanzelf. Om tot betekenisvolle antwoorden op je vragen te komen zul je de vele verschillende lagen van je materiaal moeten gaan exploreren. Data analyse begint bij je eerste observaties, het lezen van je interviews en het maken van notities. Daarna ga je je data ordenen, systematisch coderen en vergelijken. Speciale software zoals ATLAS-ti, NVivo en MAXQDA kan je bij het coderingsproces ondersteunen. Hier kun je een goede uitleg met voorbeelden bekijken.
Er zijn vele verschillende analysemethodes die je kunt inzetten, afhankelijk van je vraagstelling en theoretisch kader. Thematische analyse is een methode van kwalitatieve analyse met een lage instapdrempel. In dit stuk vind je een zeer praktisch overzicht. De lage instapdrempel betekent niet dat het simpel is. Hier reflecteren de auteurs kritische op hun eigen methode en in het bijzonder niet-reflectief gebruik ervan. Verplichte kost voor wie thematische analyse doet!
Welke methoden je ook kiest: steeds zul je merken dat je zelf als onderzoeker betekenis aan je data geeft. Dat is nodig om tot interpretatie van je materiaal te komen. Maar je wilt wel goed reflecteren op het hele proces, op je eigen subjectiviteit en op manieren om voorbij je eigen vooroordelen en denkpatronen te komen. Je werkt daarom bij voorkeur in een onderzoeksteam met verschillende perspectieven die je interpretaties kunnen verrijken. Je werkt in je analyse toe naar identificatie van patronen of thema’s in je data die je resultaten vormen. Data-analyse is het meest tijdrovende onderdeel van kwalitatief onderzoek, dus plan hier voldoende tijd voor in!
