Différence clé - Contenu vs analyse thématique
Lorsqu'on parle d'analyse de données dans la conduite de recherches, de nombreux types peuvent être utilisés par les chercheurs. L'analyse de contenu et l'analyse thématique sont deux de ces types d'analyses utilisées dans la recherche. Pour la plupart des chercheurs, la différence entre le contenu et l'analyse thématique peut être assez déroutante car les deux incluent l'examen des données pour identifier les modèles et les thèmes. Cependant, il est important de souligner que la principale différence entre le contenu et l'analyse thématique est que, tandis que dans l'analyse de contenu, le chercheur peut se concentrer davantage sur la fréquence d'occurrence de diverses catégories, dans l'analyse thématique, il s'agit davantage d'identifier des thèmes et construire l'analyse de la manière la plus cohérente. Certains chercheurs soulignent également que l'analyse thématique peut être plus approfondie et fournir une compréhension plus large que l'analyse de contenu.
Qu'est-ce que l'analyse de contenu?
L'analyse de contenu fait référence à une technique d'analyse des données utilisée dans la recherche quantitative et qualitative. Cette technique aide le chercheur à identifier les données importantes d'un corpus de données. Les données peuvent prendre différentes formes. Il peut s'agir de livres, d'images, de photographies, de statues, d'idées, d'articles, de comportements, etc. Le but du chercheur est d'analyser le contenu de chaque donnée. Dans la plupart des analyses de contenu, les chercheurs utilisent des systèmes de codage pour identifier et classer divers éléments de données.
Lorsque l'analyse de contenu est utilisée pour l'analyse quantitative des données, elle peut également être utilisée pour identifier les fréquences de données. C'est pourquoi l'analyse de contenu est aujourd'hui largement utilisée dans la communication et les médias. Passons maintenant à l'analyse thématique.
Qu'est-ce que l'analyse thématique?
L'analyse thématique est une technique d'analyse de données utilisée en recherche. Ceci est principalement utilisé pour les recherches qualitatives où le chercheur rassemble des données descriptives afin de répondre à son problème de recherche. Une fois les données rassemblées, le chercheur les parcourrait à plusieurs reprises dans l'intention de trouver des modèles, des thèmes, des sous-thèmes émergents, etc. Cela permet au chercheur de classer les données sous différentes sections. Cela peut être une tâche assez fastidieuse car le chercheur devra parcourir les données plusieurs fois avant de finaliser les principaux thèmes et sous-thèmes de la recherche. Ce processus consistant à parcourir les données est appelé «immersion».
Il est important de mettre en évidence dans une analyse thématique les principaux thèmes que le chercheur utilise pour son analyse finale sont liés les uns aux autres. Si les thèmes restent inactifs sans se connecter les uns aux autres, il peut être difficile de créer la structure finale et de donner un sens à la recherche. Il existe de nombreux avantages à utiliser une analyse thématique. Tout d'abord, il fait ressortir les données riches que le chercheur a rassemblées lors de la phase de collecte de données. En outre, il fournit également une structure logique à la recherche.
Quelle est la différence entre l'analyse de contenu et l'analyse thématique?
Définitions du contenu et analyse thématique:
Analyse du contenu: L'analyse du contenu fait référence à une technique d'analyse de données utilisée dans la recherche quantitative et qualitative.
Analyse thématique: L'analyse thématique est une technique d'analyse de données utilisée dans la recherche.
Caractéristiques du contenu et analyse thématique:
Type de recherche:
Analyse du contenu: L'analyse du contenu peut être utilisée dans la recherche quantitative et qualitative.
Analyse thématique: L'analyse thématique est principalement utilisée dans la recherche qualitative.
Concentrer:
Analyse du contenu: le codage des données est très important car il permet de reconnaître les éléments de données importants.
Analyse thématique: les thèmes sont plus importants.
Courtoisie d'image:
1. Les chercheurs examinent les données sur le cancer Par Rhoda Baer (photographe) [domaine public ou domaine public], via Wikimedia Commons
2. «Bookshelf» par Stewart Butterfield - flickr. [CC BY 2.0] via Commons
