Tematik analiz, tekrarlanan örüntüleri belirlemek, analiz etmek ve raporlamak için bir veri seti boyunca arama yapmayı gerektiren bir nitel veri analiz yöntemidir (Braun ve Clarke, 2006). Acemi nitel araştırmacıların ustalaşması için iyi bir ilk analitik yöntem olarak kabul edilir. Bir veri setindeki bir dizi deneyim, düşünce ya da davranışı anlamaya çalışırken kullanılabilecek uygun ve güçlü bir yöntemdir (Braun ve Clarke, 2012). Ortak veya paylaşılan anlamları araştırmak için tasarlanmıştır ve bu nedenle tek bir kişi veya veri öğesinden benzersiz anlamları veya deneyimleri incelemek için daha az uygundur (Kiger & Varpio, 2020, s.2). Tematik analiz aracılığıyla araştırmacı, verilerin unsurlarını yeniden çerçevelemek, yeniden yorumlamak ve/veya birbirine bağlamak için temalar oluşturur; bu da temaların yalnızca verileri sınıflandırmak, etiketlemek için kullanılan organizasyonel araçlar olmadığı ve tematik analizin yorumlama ve veri dönüştürme süreçlerinde daha ileri gittiği, ancak temellendirilmiş teorinin ana hedefi olan bir teori geliştirme noktasına gelmediği anlamına gelir (Glaser ve Strauss, 1967).
Tematik analizde tema, araştırma sorusunu bilgilendiren verilerden türetilen örüntülü bir yanıt veya anlamdır (Braun ve Clarke, 2006, s. 82). Bir kategoriden daha soyuttur ve araştırmacılar, bir veri setinde belirli bir fikrin veya o temayla ilgili öğenin kaç kez ortaya çıktığına bakmaksızın temaları belirleyebilir. Temalar, veri öğelerinin daha açık veya yüzeysel anlamlarını ele alan anlamsal veya açık ya da daha derin anlamları, varsayımları veya ideolojileri yansıtan gizli olabilir.
Dolayısıyla temanın ne olduğunu belirlemek araştırmacıya düşer ve araştırmacılar temaları belirlerken büyük bir esnekliğe sahiptir. Tema belirlemede tümevarımcı ya da tümdengelimci bir yaklaşım kullanabilirler (Braun & Clarke, 2012, s. 12). İlki, temaları araştırmacının verilerinden türetir ve araştırmacının konuyla ilgili teorik ilgilerini ya da inançlarını yansıtması gerekmez. Öte yandan, tümdengelim yaklaşımı, ilgilenilen temaları belirlemek için önceden var olan bir teori, çerçeve veya araştırmacı odaklı başka bir odak kullanır (Braun ve Clarke, 2012, s. 12).
Boyatzis'e (1998) göre, temaların belirlenebileceği iki düzey vardır: veri öğelerinin daha açık veya yüzeysel anlamlarını ele alan semantik veya açık ve daha derin anlamları, varsayımları veya ideolojileri yansıtan örtük veya yorumlayıcı. Dolayısıyla, anlamsal temalar bir katılımcının söylediklerinin ya da yazdıklarının ötesinde bir şey aramaksızın belirlenirken, örtük temalar verilerin anlamsal içeriğini şekillendiren ya da bilgilendiren altta yatan fikirlerin, varsayımların, ideolojilerin incelenmesinin sonucudur.
En yaygın olarak benimsenen tematik analiz yöntemi altı adımdan oluşur (Clarke ve Braun, 2017). Doğrusal olmaktan ziyade özyinelemeli bir süreçtir ve sonraki adımlar, araştırmacıyı yeni veriler veya daha fazla araştırmayı hak eden yeni ortaya çıkan temalar ışığında önceki adımlara geri dönmeye sevk edebilir (Kiger ve Varpio, 2020, s. 3). Adımlar aşağıdaki gibidir:
- Verilere aşina olmak - tüm veri setine aşina olmak, verilerin tekrar tekrar ve aktif bir şekilde okunmasını gerektirir. Zaman alıcı olsa da ses kayıtlarının deşifre edilmesi, verilere aşina olmak için mükemmel bir yoldur.
- İlk kodların oluşturulması - bir kod, olguyla ilgili olarak anlamlı bir şekilde değerlendirilebilecek en temel ham veri parçasıdır (Boyatzis, 1998, s. 63). Bir kod, diğer kodlarla çakışmaması için yeterince iyi tanımlanmış olmalı ve daha geniş bir kodlama çerçevesine/şablonuna mantıksal olarak uymalıdır. Kodlama şablonu tanımlandıktan sonra araştırmacılar, veri çıktılarını ilgili kodlarla etiketleyerek ve sonraki tema geliştirmeye yardımcı olabilecek öğeler arasındaki potansiyel kalıpları veya bağlantıları ortaya koyarak aynı kodları tüm veri setine uygular. İlgili olması halinde tek bir veri özeti birden fazla kodla etiketlenebilir (Braun & Clarke, 2006).
- Temaların aranması - kodlanmış alıntılar, daha geniş anlam taşıyan potansiyel temaları bulmak için incelenir. Braun ve Clarke (2012), bütün bir analizin bir ev olarak görülmesi halinde, tek tek kodların tuğla ve kiremitler, temaların ise duvarlar ve çatı olduğu şeklinde bir benzetme yapmaktadır. Dolayısıyla, temalar basitçe verilerden ortaya çıkmaz - kodların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu analiz ederek, birleştirerek, karşılaştırarak ve hatta grafiksel olarak haritalandırarak araştırmacı tarafından inşa edilirler. Tümevarımsal analizde, araştırmacılar kodlanmış verilerden temalar türetir ve bunlar veri setini yansıtırken, tümdengelimsel analizde tema geliştirme önceden tanımlanmış teoriler tarafından oluşturulur ve bu temalar daha çok veri setinin belirli bir yönüne veya ilgilenilen belirli bir soruya odaklanır (Braun & Clarke, 2006). Tematik haritalar, temalar ve alt temalar arasındaki çapraz bağlantıları görsel olarak göstermeye yardımcı olur. Araştırmacı bu noktada kapsayıcı olmalı ve araştırma sorusuyla doğrudan ilgili olup olmadığına ve kapsamına giren veri miktarına bakılmaksızın potansiyel öneme sahip her temayı not etmelidir (Kiger & Varpio, 2020, s. 5). Araştırmacılar, tema şablonuna tam olarak uymayan kodları dahil etmek için çeşitli bir tema bile oluşturabilir.
- Temaların gözden geçirilmesi: Araştırmacılar, temayı destekleme konusunda tutarlı oldukları, yeterince ortak noktalarının bulunduğu ancak birbirinden ayrılmalarını gerekli görecek kadar farklı gördükleri temalardan emin olmak için her birinin içine yerleştirilen kodlanmış verilere bakar. Dolayısıyla, bu noktada veri özetleri yeniden sıralanabilir ve kodlanan verileri daha iyi yansıtmak için temalar değiştirilebilir, eklenebilir, birleştirilebilir, bölünebilir, atılabilir (Kiger & Varpio, 2020, s. 6). Araştırmacı, düşünce süreçlerinin ve temaların nasıl geliştirildiği, değiştirildiği, çıkarıldığına dair alınan kararlarla ilgili ayrıntılı notlar tutmalıdır. Araştırmacı, tematik haritanın kodlanan tüm verileri doğru bir şekilde kapsadığına karar verdiğinde, tek tek temaların veri setine anlamlı bir şekilde uyup uymadığını ve tematik haritanın tüm veri setini doğru bir şekilde temsil edip etmediğini kontrol etmeye başlar (Braun ve Clarke, 2006). Tematik harita, temaların birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu açıkça göstermelidir. Araştırmacı, temaları yeniden incelemek ve bu aşamada yeni oluşturulan veya değiştirilen ek veriler için yeniden kodlama yapmak için tüm veri setini yeniden okumalı ve ardından tematik haritayı buna göre revize etmelidir (Braun ve Clarke, 2006). Böylece araştırmacı, tematik analizin yinelemeli doğasını teyit edebilir (Kiger ve Varpio, 2020, s. 7).
- Temaların tanımlanması ve isimlendirilmesi - her bir temanın öyküsel bir açıklaması oluşturulur. Daha sonra temaların isimleri, kısa ve yeterince açıklayıcı olduklarından emin olmak için gözden geçirilir. Temaların örtüşen alanlarının yanı sıra alt temalar da belirlenir. Temaların temel özelliklerini gösteren ve nihai raporda sunulacak olan veri özetleri bu aşamada seçilmeli ve bunlarla ilgili anlatılar oluşturulmalıdır (Braun & Clarke, 2012).
- Raporun/makalenin üretilmesi - daha önce yapılmış olan analiz ve yorumlamanın devamı niteliğinde olan nihai analizin ve bulgu tanımlarının yazılması (King, 2004, s. 267). Hem anlatısal açıklamalar hem de temsili veri özetler (katılımcılardan doğrudan alıntılar) kullanılmalıdır. Tartışma bölümü, temaları daha büyük sorularla ilişkilendirerek, bulguların çıkarımlarını tartışarak ve temalara yol açan varsayımları ve ön koşulları sorgulayarak analizi genişletebilir (Braun & Clarke, 2016). İlgili literatüre atıfta bulunmak da belirli temaların neden seçildiğine dair destek oluşturarak ve bulguları mevcut literatür içinde konumlandırarak analizin gücüne güç katabilir.
Tematik analizin öğrenilmesi ve uygulanması kolaydır. Araştırmacıların çok çeşitli veri setlerini yorumlamasına olanak tanıyan güçlü bir veri analizi yöntemidir. Bu analizin esnek yapısı, bazı araştırmacıların verilerin hangi yönlerine odaklanacaklarını ve analizleri için hangi teorik çerçeveleri kullanacaklarını belirlemelerini zorlaştırabilir.