Prosessen med tematisk analyse innebærer flere nøkkeltrinn som danner en systematisk tilnærming til å analysere kvalitative data. Blant disse trinnene er datagjennomgang, initial koding, identifisering av temaer, raffinering av temaer og rapportering (Fuchs, 2023; Nowell et al., 2017). Analysen starter med at forskeren setter seg grundig inn i datamaterialet gjennom detaljert lesing, der førsteinntrykk og tanker blir notert. Dette innledende trinnet er avgjørende for å etablere en dyp forståelse av materialet og for å fange opp subtile meningsnyanser.

I det neste trinnet begynner kodingen, hvor forskeren systematisk tilordner etiketter til de delene av teksten som belyser relevante konsepter eller ideer. Denne kodingsprosessen krever nøyaktighet, ettersom forskeren må identifisere essensen av hvert tekststykke og organisere dataene i meningsfulle kategorier. Kodene kan enten være basert på forskerens egne tolkninger eller på forutbestemte konsepter som gjenspeiler forskningsspørsmålene. Etter den første kodingen samler forskeren relaterte koder i overordnede temaer, som representerer mønstre eller trender på tvers av dataene. Dette arbeidet gir forskeren mulighet til å løfte frem de sentrale innsiktene i datamaterialet på en måte som gir en strukturert oversikt over hovedfunnene.

Temaene som er identifisert, blir deretter raffinert gjennom en iterativ prosess der forskeren vurderer hvor relevante de er i forhold til forskningsspørsmålene og i hvilken grad de gjenspeiler dataene. Denne prosessen med temaraffinering er viktig for å sikre at analysen beholder en høy grad av validitet og pålitelighet. Til slutt rapporteres funnene, og det benyttes ofte illustrative sitater fra dataene for å underbygge og eksemplifisere de identifiserte temaene. Slike sitater gir leseren innblikk i deltakernes egne ord og perspektiver, noe som styrker analysens troverdighet (Nowell et al., 2017).

En spesiell teknikk innen tematisk analyse er bruken av tematiske nettverk, som gir en visuell representasjon av de ulike temaene i form av nettverkslignende illustrasjoner. Tematiske nettverk kan systematisere og presentere komplekse kvalitative analyser ved å fremheve forbindelsene mellom temaene (Attride-Stirling, 2001). Ved å anvende tematiske nettverk kan forskeren kommunisere dataenes kompleksitet på en klarere måte, slik at sammenhengene mellom ulike temaer blir tydeligere. Denne tilnærmingen gjør det også lettere å formidle analysens rikdom og dybde til et bredere publikum.

Tematisk analyse har vist seg anvendelig i en rekke fagområder, inkludert turisme og bibliotek- og informasjonsvitenskap, og har bidratt til å avdekke innsikter som har ført til verdifull kunnskapsutvikling (Fuchs, 2023; Heriyanto, 2018). I turismeforskning brukes tematisk analyse til å undersøke turistopplevelser, identifisere trender og forstå påvirkningsfaktorer, noe som kan informere policy og praksis i bransjen (Fuchs, 2023). På samme måte har tematisk analyse innen bibliotek- og informasjonsvitenskap blitt brukt til å undersøke brukeratferd, informasjonsbehov og teknologiens rolle i informasjonsinnhenting (Heriyanto, 2018). Gjennom denne metoden har forskere kunnet avdekke subtile mønstre og trender i datamaterialet som har bidratt til feltets utvikling.

En av de fremste styrkene ved tematisk analyse er dens fleksibilitet og allsidighet, som gjør metoden anvendbar på ulike typer kvalitative data. Tematisk analyse fremmer troverdighet og pålitelighet i kvalitativ forskning ved å tilby en strukturert og transparent analytisk ramme, noe som legger til rette for at forskeren kan generere nyanserte tolkninger og utvikle en dypere teoretisk forståelse av emnet (Nowell et al., 2017). Ved å prioritere transparens og rigor gir metoden forskere muligheten til å undersøke komplekse problemstillinger og oppnå innsikter som kan bidra til ny kunnskap.

Tematisk analyse har imidlertid også visse svakheter. En av utfordringene knyttet til metoden er risikoen for subjektivitet i tolkningen, da forskerens egne oppfatninger og erfaringer kan påvirke hvilke temaer som identifiseres og hvordan de forstås. Det kreves derfor en bevisst tilnærming for å minimere denne subjektiviteten. En god strategi er å involvere flere forskere i analysen for å oppnå en mer balansert vurdering, eller å bruke metoder som member checking, hvor deltakere gir tilbakemelding på forskerens tolkninger (Nowell et al., 2017). En annen utfordring ved tematisk analyse er at metoden kan være tidkrevende, særlig når den brukes på store datamengder. Den krever også at forskeren har ferdigheter i kvalitativ analyse, samt evnen til å håndtere datakompleksiteten.

Til tross for disse utfordringene fremstår tematisk analyse som en robust og dyptgående metode for analyse av kvalitative data. Gjennom en strukturert tilnærming kan forskere avdekke rike innsikter og bidrag som kan videreutvikle teorier og praksis innen deres felt. Tematisk analyse gir en solid ramme for å forstå og tolke komplekse data, og legger grunnlaget for forskningsfunn som kan gi meningsfull innsikt og bidra til å belyse viktige temaer innenfor ulike forskningsdisipliner.

Referanser: 

• Attride-Stirling, J. (2001). Thematic networks: an analytic tool for qualitative research. Qualitative Research, 1(3), 385–405. https://doi.org/10.1177/146879410100100307 

• Fuchs, K. (2023). A Systematic Guide for Conducting Thematic Analysis in Qualitative Tourism Research. Journal of Environmental Management and Tourism, 14(6(70)), 1661–1673. https://doi.org/10.14505/jemt.v14.6(70).17 

• Heriyanto. (2018). Thematic Analysis: A Critical Review of Its Process and Evaluation. Anuva, 2(3), 317–324. https://doi.org/10.14710/anuva.2.3.317-324 

• Nowell, L. S., Norris, J. M., White, D. E., & Moules, N. J. (2017). Thematic Analysis. International Journal of Qualitative Methods, 16, 1–13. https://doi.org/10.1177/1609406917733847