2. ANALIZA SADRŽAJA

Kripendorf (Krippendorff, 2004, str. 18) analizu sadržaja definiše kao „tehniku istraživanja pomoću koje se dobijaju replicirajući i validni zaključci iz tekstova (ili druge smislene materije) u vezi sa kontekstom njihove upotrebe“. Cilj je da se rezultati povežu sa kontekstom ili okruženjem iz kog su proizašli (Bengtsson, 2016, str. 9).

Svrha analize sadržaja je da se prikupljeni podaci organizuju i da se iz njih izvuku realni zaključci. U kvalitativnoj analizi sadržaja, podaci su predstavljeni pomoći reči i tema, što omogućava tumačenje rezultata. Istraživač mora da izabere da li će analizom obuhvatiti široku površinsku strukturu (manifestna analiza) ili dubinsku strukturu (latentna analiza). U manifestnoj analizi, istraživač opisuje ono što ispitanici/informanti zapravo govore, drži se teksta, koristi navedene reči i opisuje ono što je vidljivo i očigledno u tekstu. Nasuprot tome, latentna analiza se proširuje na nivo interpretacije, na kom istraživač nastoji da otkrije osnovno značenje teksta: ono o čemu tekst govori (Berg, 2001; Catanzaro, 1988).        

Analiza sadržaja obuhvata četiri glavne faze: dekontekstualizacija, rekontekstualizacija, kategorizacija i kompilacija (Slika 7). Međutim, svaka faza mora biti izvedena nekoliko puta kako bi se sačuvali kvalitet i pouzdanost analize. Istraživač snosi odgovornost za kvalitet procesa tako što obezbeđuje validnost i pouzdanost tokom čitavog istraživanja, jer rezultati moraju biti što rigorozniji i što verodostojniji. U kvalitativnom istraživanju, pod validnost podrazumeva  da rezultati istinito odražavaju proučavane fenomene, dok pouzdanost podrazumeva dobijanje istih rezultata pri ponovljenom istraživanju (Morse & Richards, 2002).

Istraživači moraju da se upoznaju sa podacima i pročitaju transkribovani tekst da bi stekli utisak o celini, odnosno da bi saznali o čemu se radi, pre nego što tekst razlože na manje jedinice značenja. Jedinica značenja je najmanja jedinica koja sadrži neke od uvida potrebnih istraživaču, a to može biti skup rečenica ili pasusa koji obuhvataju aspekte koji su međusobno povezani i koji pružaju odgovor na pitanje postavljeno u delu posvećenom cilju istraživanja (Catanzaro, 1988). Svaku otkrivenu jedinicu značenja istraživač označava šifrom, koju treba jasno da se odnosi na kontekst. Ovaj postupak je u literaturi poznat kao „proces otvorenog kodiranja“ (Berg, 2001). Tokom analize, kodovi olakšavaju otkrivanje koncepata oko kojih se podaci mogu grupisati u blokove i obrasce (Catanzaro, 1988). Istraživač treba da koristi listu kodova, koja sadrži objašnjenje kodova, kako bi promene tokom procesa analize sveo na minimum i obezbedio pouzdanost (Catanzaro, 1988). Kodovi se mogu generisati induktivno ili deduktivno, u zavisnosti od nacrta istraživanja. Ako je nacrt istraživanja deduktivnog karaktera, istraživač mora da kreira listu kodova pre početka analize. S druge strane, lista se može kreirati i u toku same analize (Catanzaro, 1988). Induktivno kreirani kodovi mogu se menjati kako studija napreduje, odnosno sa povećanjem količine raspoloživih podataka. Tumačenje jedinica značenja koje je na početku delovalo jasno može postati nejasno tokom procesa analize. Stoga, proces kodiranja treba izvoditi više puta, i to tako što će se svaki put početi na različitim stranicama teksta kako bi se povećala stabilnost i pouzdanost (Downe-Wambolt, 1992). Međutim, visoka pouzdanost se mnogo lakše postiže kada se liste kodova generišu deduktivno nego kada su generisane induktivno (Catanzaro, 1988). Postoje i kompjuterski programi koji mogu biti od pomoći. Njihova upotreba nije obavezna, ali može olakšati proces kodiranja. Ovi programi ne analiziraju podatke, ali ubrzavaju proces tako što lociraju kodove i grupišu podatke u kategorije. Ipak, istraživač je taj koji treba da odluči šta čini teme i koji se zaključci mogu izvući iz rezultata.

Nakon što se otkriju jedinice značenja, istraživač treba da proveri da li su svi aspekti sadržaja u vezi sa ciljem istraživanja obuhvaćeni (Burnard, 1991). Izvorni tekst se ponovo čita uz konačnu listu jedinica značenja. Korisno je koristiti olovke u boji radi lakšeg razlikovanja jedinica značenja u originalnom transkriptu. Po završetku ovog procesa, skoro uvek ostaje neki neobeleženi tekst. Istraživač tada mora da razmotri da li neoznačeni tekst treba uključiti u analizu ili ne. Ukoliko neoznačeni tekst daje neke odgovore na istraživačko pitanje, treba ga uključiti u analizu (Burnard, 1995). Kada se istraživač duboko udubi u podatke, stiče se utisak da je sve važno. Ipak, neophodno je distancirati se i istraživač se mora naterati da ostavi po strani nebitne informacije, koje nisu u skladu sa ciljem istraživanja.

Pre nego što istraživač počne da definiše kategorije, neophodno je sažimanje opširnih jedinica značenja, što znači da je potrebno smanjiti broj reči, ali tako da se ne izgubi smisao jedinice (Graneheim & Lundman, 2004). Dubina smisla jedinica značenja određuje nivo na kojem se analiza može izvršiti. Ovaj proces sažimanja je obično potreban kada su podaci prikupljeni uz pomoć intervjua i kada je potrebno izvršiti latentnu analizu sadržaja. Da bi se izvukao smisao podataka, kodirani materijal se može podeliti na oblasti – široke grupe zasnovane na različitim fokusima istraživanja. Grejnhajm i Lundman (Graneheim i Lundman, 2004) radije koriste termin oblast sadržaja jer, po njihovom mišljenju, on razjašnjava specifičnu, eksplicitnu oblast. Na primer, materijal se može podeliti na osnovu pitanja koja su korišćena prilikom prikupljanja podataka ili na osnovu teorijskih pretpostavki izvedenih iz literature (Bengtsson, 2016, str. 12).

U procesu kategorizacije, otkrivaju se teme i kategorije. Međutim, u literaturi ne postoji saglasnost o tome koje naslove ili koncepte treba koristiti u analizi sadržaja. Podkategorije, koje se nazivaju podnaslovi (Burnard, 1991) su najmanje jedinice zasnovane na jedinicama značenja. U manifestnoj analizi, oni su ponekad isto što i kodovi jedinica značenja. Podkategorije se mogu svrstati u šire kategorije. Koncept podtema se može koristiti u latentnoj analizi umesto koncepta kategorija. Otkrivene teme i kategorije treba da budu interno homogene i eksterno heterogene, što znači da nijedan podatak ne bi smeo da se nađe između dve grupe niti da se svrsta u više od jedne grupe (Krippendorff, 2004). Tema je sveobuhvatni koncept osnovnog značenja na latentnom nivou tumačenja i pruža odgovar na pitanje „Kako?“

Sve kategorije moraju biti ukorenjene u podacima iz kojih proizilaze. Pomeranje jedinica značenja napred-nazad između kategorija obezbeđuje progresivan razvoj krajnje kategorije. Na početku se obično generiše nekoliko kategorija, ali se taj broj kasnije smanjuje (Burnard, 1991). Kako će istraživač znati kada je kategorizacija dovoljno dobra zavisi od cilja istraživanja, a kategorizacija je završena onda kada se dođe do razumnog objašnjenja (Bengtsson, 2016, str. 12).

Kada se definišu kategorije, počinje analiza i proces pisanja. Jedna od razlika između različitih metoda kvalitativne analize je način na koji se istraživač odnosi prema samom procesu analize i prilagođava rezultatima. Prilikom kvalitativne analize sadržaja, istraživač mora sagledati prikupljene podatke iz neutralne perspektive i razmotriti njihovu objektivnost. Međutim, istraživač može da odabere između manifestnog i latentnog nivoa, a dubina analize zavisiće od toga kako su podaci prikupljeni. U manifestnoj analizi, istraživač prolazi postepeno kroz svaku otkrivenu kategoriju, a u latentnoj analizi kroz teme. U manifestnoj analizi, istraživač često koristi reči informanata i svestan je nužnosti vraćanja na originalni tekst. Na ovaj način moguće je ostati bliže izvornom značenju i kontekstu (Burnard, 1991). Nasuprot tome, latentna analiza zahteva od istraživača da se u izvesnoj meri udubi u podatke kako bi otkrio skriveno značenje u tekstu. Za svaku kategoriju ili temu, istraživač bira odgovarajuće jedinice značenja i prikazuje ih u tekstu kao citate. Bez obzira na vrstu analize, istraživač može dati pregled tema, kategorija/podtema i podkategorija/podnaslova u tabeli kako bi čitaocu omogućio brz pregled rezultata. Pored toga, poželjno je navesti jedan primer procesa analize. Takođe, postoji mogućnost dodavanja podataka izvođenjem izvesne kvantifikacije u kojoj se vrši prebrojavanje podkategorija i kategorija. Ovo se obično ne radi u drugim kvalitativnim metodama istraživanja. Međutim, u pisanim porukama skoro sve se može izbrojati (reči, znakovi, odeljci i koncepti) u zavisnosti od fokusa istraživanja. Kombinovanjem kvantifikacije sa kvalitativnim pristupom, širina pojedinačnih proučavanih pojava postaje jasnija (Berg, 2001). Međutim, varijable se ne mogu rangirati, jer nisu svi informanti imali priliku da diskutuju o svim pojavama koje istraživač na kraju kvantifikuje.

Najzad, istraživač mora razmotriti na koji način se nova otkrića mogu dovesti u vezu sa literaturom i da li je rezultat razuman i logičan (Burnard, 1991; Morse & Richards, 2002). Da bi validirao ishod i povećao validnost istraživanja, istraživač može da izvrši validaciju uz pomoć ispitanika, što znači da se istraživač vraća među ispitanke i predstavlja im rezultate kako bi video da li se oni slažu sa dobijenim rezultatima (Burnard, 1991; Catanzaro, 1988). Međutim, postoji vremenska distanca između prikupljanja podataka i analize. Ovaj pristup je samim tim rizičan iz različitih razloga, a jedan od njih bi mogla biti moguća nepouzdanost sećanja ispitanika. Drugi rizik je tendencija ispitanika da poriču manje privlačne aspekte svog ponašanja. Pored toga, pošto istraživač često dolazi do dubljeg, holističkog razumevanja proučavane pojave, informanti možda neće razumeti način na koji su podaci predstavljeni. Imajući to u vidu, dobro je da istraživač dobije bilo kakvu potvrdu o istinitosti sadržaja od informanata prilikom prikupljanja podataka (Catanzaro, 1988). Drugi način da se poveća validnost je da neko od kolega ko nije uključen u studiju ili revizor upitnika pročita originalni tekst i rezultate, a zatim proceni da li rezultati imaju smisla ili ne (Burnard, 1991; Catanzaro, 1988). Međutim, očigledno je da nezavisnoj osobi neće biti lako da se upozna sa kodiranjem koje je izvršila druga osoba (Bengtsson, 2016, str. 13).

Bengtsson, M. (2016). How to plan and perform a qualitative study using content analysis. Nursing Plus Open, 2,  8–14.

Berg, B. L. (2001). Qualitative research, message for the social sciences (4th ed). Allin and Bacon, Boston, 15–35.

Burnard, P. (1995). Learning human skills. An experiential and reflective guide for nurses (3rd ed.). Butterworth-Heineman, Oxford.

Catanzaro, M. (1988). Using qualitative analytical techniques. Nursing Research: Theory and Practice. 437–456.

Creswell, J. W. (2009). Research design qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage.

Downe-Wamboldt, B. (1992). Content analysis: Method, applications, and issues. Downe, 13, 313–321.

Graneheim, U. H. & Lundman, B. (2004). Qualitative content analysis in nursing research: Concepts, procedures and measures to achieve trustworthiness. Nurse Education Today, 24, 105–112.

Krippendorff, K. (2004). Content analysis an introduction to its methodology (2nd ed.). Sage.

Morse, J. M. &  Richards, L. (2002). Readme first for a user's guide to qualitative methods. Sage.