İçerik analizi mi, tematik analiz mi?

Görüşmeler bitti. On sekiz transkript önünüzde duruyor, hepsini okudunuz, kodlamaya da başladınız. Sonra danışmanınız tek cümleyle süreci durduruyor: “Sen içerik analizi yapmışsın, oysa tematik analiz demiştin.” Ya da jüri sorusu geliyor: “Bu bir tema mı, yoksa kategori mi?”

Bu noktada çoğu araştırmacı verisine değil, adlandırmasına takılır. Oysa sorun isimlendirme değil: iki yöntem farklı türde bulgu üretir, ve siz hangisini ürettiğinizi baştan bilmeden kodlamaya başlamışsınızdır.

Önce yaygın bir yanlışı temizleyelim

En sık duyulan ayrım şu: “İçerik analizi niceldir, tematik analiz niteldir.” Bu doğru değil. İçerik analizinin nitel biçimleri vardır ve alanyazında yaygın olarak kullanılır; sayı üretmeyen içerik analizi çalışmaları da yapılır.

İkinci yaygın yanlış ise tam tersi: “İkisi aynı şeyin farklı adı.” Bu da doğru değil. Aynı transkripti iki yöntemle analiz ettiğinizde bulgular bölümünüz farklı görünür — cümle yapısı, tablolar, alıntıların işlevi, hepsi değişir.

Gerçek ayrım, yöntemin nicel ya da nitel olmasında değil, çıktının ne olduğunda.

Ayıran tek soru

Bulgular bölümünüzde bir cümle yazacaksınız. O cümlede ne var?

• İçerik analizi şunu sorar: Bu kod veride kaç kez, kimler tarafından geçiyor? Çıktısı frekanstır. Kategoriler çoğu zaman önceden belirlenmiş bir çerçeveden gelir ya da veriden çıkarılıp sayılabilir hâle getirilir.
• Tematik analiz şunu sorar: Bu kodlar bir araya geldiğinde hangi anlamı kuruyor? Çıktısı anlam örüntüsüdür. Temalar veriden üretilir; kaç kişinin söylediği ikincildir, hatta tek bir katılımcının söylediği şey güçlü bir tema olabilir.

Kısacası: içerik analizi sayar, tematik analiz yorumlar. Bir kod tematik analizde on yedi kez geçtiği için önemli değildir; araştırma sorusuna verdiği yanıt nedeniyle önemlidir.

Kararı beş adımda verin

1. Araştırma sorunuzun fiiline bakın. “Ne sıklıkla”, “hangi oranda”, “kaç katılımcı” diye soruyorsanız içerik analizine yakınsınız. “Nasıl deneyimliyor”, “ne anlam yüklüyor”, “neden böyle davranıyor” diye soruyorsanız tematik analizdesiniz.
2. Kategorilerin kaynağını belirleyin. Kategoriler alanyazından ya da bir kuramdan hazır geliyorsa ve siz veriyi bu kalıba yerleştiriyorsanız içerik analizi yapıyorsunuz. Kodlar okudukça veriden doğuyor ve okudukça değişiyorsa tematik analiz yapıyorsunuz.
3. Bir bulgu cümlesi yazın — şimdi, analiz bitmeden. En işe yarar sınama budur. “Katılımcıların 14’ü altyapı yetersizliğinden söz etmiştir” yazdıysanız içerik analizi yapıyorsunuz. “Altyapı şikâyeti, öğretmenlerin sorumluluğu kuruma devretme biçimi olarak işlev görmektedir” yazdıysanız tematik analiz yapıyorsunuz.
4. Güvenirliği nasıl göstereceğinizi seçin. İçerik analizinde beklenen, kodlayıcılar arası uyumdur: iki bağımsız kodlayıcı, uyum katsayısı, anlaşmazlıkların nasıl çözüldüğü. Tematik analizde beklenen, denetim izidir: kod listesinin nasıl evrildiği, temaların hangi kodlardan kurulduğu, katılımcı teyidi ya da uzman incelemesi.
5. Bulgular bölümünün iskeletini çizin. İçerik analizinde iskelet bir tablodur: kategori, alt kategori, frekans, yüzde. Tematik analizde iskelet bir hiyerarşidir: tema, alt tema ve her birini taşıyan alıntılar. Alıntı ikisinde de kullanılır ama işlevi farklıdır — içerik analizinde kategoriyi örneklendirir, tematik analizde temayı kanıtlar.

Kodlamaya nereden başlanır?

Yöntemi seçtikten sonra en sık takılınan yer ilk kodlama turudur. İki yöntemde de başlangıç aynıdır: tüm veriyi kodlamadan önce baştan sona okuyun. İlk okumada kod yazmayın, yalnızca kenara not düşün. Bu tur atlandığında kodlar ilk üç transkriptin diline göre şekillenir ve geri kalan on beş transkript bu kalıba zorlanır.

İkinci turda kodlamaya başlarsınız. Burada yöntemler ayrışır:

• İçerik analizinde önce kategori listesini yazılı hâle getirin. Her kategorinin tanımını, neyi kapsadığını ve neyi kapsamadığını bir cümleyle yazın. Bu liste kodlama kılavuzunuzdur; ikinci kodlayıcı aynı listeyle çalışacaktır. Kodlama sırasında listeye eklenen her yeni kategori, geriye dönüp önceki transkriptlerin yeniden gözden geçirilmesini gerektirir.
• Tematik analizde kod listesinin değişmesi normaldir, hatta beklenir. Yirmi transkriptte kırk koda çıkıp sonra bunları sekiz alt temaya, ardından üç temaya indirmek olağan bir seyirdir. Burada kaydedilmesi gereken şey son liste değil, listenin nasıl daraldığıdır; jüri çoğu zaman bunu sorar.

Kaç görüşmenin yeterli olduğu sorusunun tek bir sayısal yanıtı yoktur. Ölçüt, yeni görüşmelerin yeni kod üretmeyi bırakmasıdır. Son üç görüşmeden hiçbir yeni kod çıkmıyorsa veri doygunluğa ulaşmış sayılır ve bunu yöntem bölümünde belirtmeniz gerekir — kaç kişiyle görüştüğünüzü değil, neden o sayıda durduğunuzu açıklamanız beklenir.

Aynı veri, iki farklı bulgu

Somutlaştıralım. On sekiz öğretmenle teknoloji kullanımı üzerine görüşme yaptınız. Aynı transkript setinden iki yöntem şunları üretir:

Dikkat edin: ikinci sütundaki cümle, birinci sütundakinin “yorumlanmış” hâli değil. Farklı bir soruya yanıt veriyor. Birincisi ne kadar yaygın olduğunu, ikincisi ne işe yaradığını söylüyor.

Kuralın sınırı

Üç noktada bu ayrım katı değildir, bunları bilmezseniz savunmada zorlanırsınız.

Birincisi, ikisi rakip değil. Bir çalışmada her iki yaklaşım da kullanılabilir; örneğin açık uçlu anket yanıtlarını frekansla özetleyip görüşmeleri tematik analizle derinleştirebilirsiniz. Ancak yöntem bölümünde hangi veri setine hangi çerçeveyi uyguladığınızı ayrı ayrı beyan etmeniz gerekir. Jürinin rahatsız olduğu şey iki yöntemin bir arada olması değil, hangisinin nerede kullanıldığının belirsiz kalmasıdır. İki veri setinin tek bulguda nasıl birleştirildiğini karma yöntemde veri analizi yazısında; hangisinin önce geleceğini ise keşfedici sıralı ve açıklayıcı sıralı karma desen yazılarında ayrıntılandırdık.

İkincisi, içerik analizinin kendi içinde alt türleri var. Kategorilerin tamamen veriden çıktığı biçimi ile kuramdan gelen bir çerçeveyle veriye yaklaşılan biçimi aynı şey değildir. “İçerik analizi yaptım” demek yetmez; hangi biçimini, hangi kaynağa dayanarak uyguladığınızı yazmanız beklenir. Aynı şey tematik analiz için de geçerlidir: izlediğiniz adımları kaynağıyla birlikte vermeniz gerekir.

Üçüncüsü, yazılım yöntemi belirlemez. MAXQDA da NVivo da her iki analizi yürütebilir; ikisinde de kod oluşturur, kod sıklığı alır, tema hiyerarşisi kurarsınız. Programın size bir frekans tablosu vermesi çalışmanızı içerik analizi yapmaz. Yöntemi araştırma sorunuz belirler, yazılım yalnızca uygular.

Yöntem bölümünde ne yazmalı

Hangisini seçerseniz seçin, yöntem bölümünüzde şu dördü bulunmalı: analiz biriminin ne olduğu (cümle mi, paragraf mı, tam yanıt mı), kodların nasıl oluştuğu, kaç kodlayıcının çalıştığı ve anlaşmazlıkların nasıl çözüldüğü, son olarak bulguların hangi biçimde sunulacağı. Bu dördü yazılı olduğunda “kategori mi tema mı” sorusu kendiliğinden yanıtlanmış olur.

Nitel çalışmaların birçoğunda süreç, veri toplandıktan sonra değil, desen kurulurken kararlaştırılır. Görüşme sorularınız “kaç kişi şunu söylüyor” diye ölçmek için yazıldıysa sonradan tematik analize geçmek zorlaşır; sorular deneyim ve anlam üzerine kuruluysa frekans tablosu zaten ikna edici olmaz.

Peki ya doküman incelemesi?

Nitel çalışmalarda üçüncü bir kaynak daha sık kullanılıyor: ders planları, kurum raporları, öğrenci ürünleri, sosyal medya gönderileri. Bu tür yazılı materyali analiz ederken ayrım daha da bulanıklaşıyor, çünkü doküman incelemesi bir veri toplama yoludur — analiz yöntemi değil. Topladığınız dokümanı yine içerik analiziyle ya da tematik analizle çözümlersiniz.

Pratikte şu olur: elinizde iki yüz ders planı varsa ve “kaçında ölçme-değerlendirme bölümü var” diye soruyorsanız içerik analizi doğru araçtır; sayı burada gerçekten bilgi taşır. Aynı iki yüz planı “öğretmenler değerlendirmeyi nasıl kurguluyor” diye okuyorsanız tematik analize geçmişsinizdir ve artık iki yüz plana ihtiyacınız yoktur — otuz plan doygunluk için yeterli olabilir.

Veri miktarı yöntemi de belirler: büyük hacimli, yapısı birbirine benzeyen materyalde frekans anlamlıdır. Küçük hacimli, derinlemesine materyalde frekans yanıltıcı olur.

Sık yapılan dört hata

Kategoriyi tema diye sunmak. “Altyapı sorunları”, “Zaman yetersizliği”, “Eğitim eksikliği” — bunlar tema değil, kategoridir. Tema bir iddia taşır: “Yetersizlik anlatısı, değişim talebini erteleme gerekçesi olarak kullanılmaktadır.” Tema başlığınız bir konu adı gibi duruyorsa henüz kategori aşamasındasınız.

Tematik analizde frekans tablosu vermek. “Bu temaya 12 katılımcı katkı sağlamıştır” cümlesi tek başına yanlış değildir, ancak temanın gücünü sayıyla kurmaya çalışmak yöntemle çelişir. Sayıyı veriyorsanız bunun temayı doğrulamak için değil, kapsamı tarif etmek için olduğunu belirtin.

İçerik analizinde tek kodlayıcıyla çalışıp güvenirlik iddia etmek. Frekans raporlayan bir çalışmada kodların tekrarlanabilir olduğunu göstermeniz beklenir. Tek kodlayıcıyla çalıştıysanız bunu sınırlılık olarak yazmanız, uyum katsayısı uydurmaktan çok daha güvenlidir.

Alıntıları süs olarak kullanmak. Her temanın altına bir alıntı koymak yeterli değildir. Alıntı, temanın hangi yönünü gösteriyorsa o cümleyle birlikte verilmelidir. Bağlamsız alıntı dizisi, bulgular bölümünü transkript özetine çevirir. Bu, akademik yazımda en sık geri dönen düzeltmelerden biridir.

Özetle

İçerik analizi ile tematik analiz arasındaki farkı hatırlamak için tek cümle yeterli: içerik analizi veride ne kadar olduğunu, tematik analiz ne anlama geldiğini raporlar. Hangisini yaptığınızı anlamak için de bulgular bölümünden bir cümle yazıp bakın — cümlede bir sayı mı var, yoksa bir örüntü mü?

Kendi verinizde hangisinin uygun olduğuna karar veremiyorsanız ya da kodlamaya başladıktan sonra yöntemi değiştirmeniz gerektiğini fark ettiyseniz ulaşabilirsiniz.