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Analyse thématique : définition, méthodes et exemples

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Table of Contents

Qu’est-ce que l’analyse thématique ?

Comme son nom l’indique, l’analyse thématique consiste à analyser les modèles de thèmes dans les données. C’est une méthode d’analyse qualitative des données. Cela signifie que cette méthode peut être utilisée pour analyser des données non numériques telles que les données audio, vidéo, le texte, etc.

Exemple :

La transcription d’un entretien. Un chercheur devra parcourir l’ensemble de la transcription et rechercher des modèles significatifs de thèmes à travers les données.

Les modèles peuvent être analysés par lecture répétitive de données, codage de données et création de thèmes. L’image ci-dessous illustre le déroulement de ce processus.

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Comment l’analyse thématique aide-t-elle à répondre aux questions de recherche ?

Les modèles peuvent être analysés par la lecture répétitive de données, le codage de données et la création de thèmes. L’image ci-dessous illustre le déroulement du processus. Prenons un exemple pour comprendre comment l’analyse thématique aide à répondre aux questions de recherche.

Exemple : Comment les médias sociaux ont-ils évolué au fil des ans ?

Pour cette recherche vous devrez recueillir des données à partir de sources, de blogs, d’informations, d’interviews publiées en ligne. Interviewez quelques utilisateurs des plates-formes de la nouvelle génération et des anciens utilisateurs pour recueillir des informations sur la façon dont ils utilisent ces plateformes et quelle est leur expérience.

Quels sont les avantages de l’utilisation de l’analyse thématique ?

L’analyse thématique est une approche non supervisée qui vous permet de créer des catégories et d’effectuer des tests statistiques sans avoir à définir de règles ou de procédures à l’avance.

Quels sont les inconvénients de l’utilisation de l’analyse thématique ?

L’analyse thématique est une approche non supervisée qui vous permet de créer des catégories et d’effectuer des tests statistiques sans avoir à définir de règles ou de procédures à l’avance.

L’analyse thématique est généralement basée sur des phrases. Parfois, elle ne peut pas capturer correctement le sens d’une phrase. Par exemple, dans un récit complexe, elle ne peut pas capturer l’intention du client de cesser d’utiliser le service.

Quels sont les différents types d’analyse thématique ?

Après avoir compris l’analyse thématique, plongeons dans les différentes approches avec lesquelles nous pouvons choisir de travailler.

Inductive :

Cette approche se concentre sur le développement d’une théorie. Elle est utilisée lorsqu’il n’y a pas beaucoup d’informations disponibles sur un sujet et que vous devez construire une théorie à partir de zéro. Vous pouvez toujours valider cette approche, mais il est difficile de prouver que l’observation faite à partir de cette approche est correcte. L’approche inductive se compose de trois étapes :

  • Observation – une route a un fort trafic
  • Cherchez un modèle – la route a un trafic dense de 9 h à 18 h.
  • Développez une théorie – la route est très fréquentée pendant les heures de travail.

Déductive :

Cette approche se concentre sur la vérification d’une théorie existante. Elle dépend totalement de l’approche inductive car vous commencez à travailler sur une théorie déjà existante. Vous continuez à formuler la théorie et vous en tirez une conclusion. La validité de la théorie déductive dépend de la validité de la théorie inductive. La théorie déductive comporte quatre étapes :

  • Observation – la route a un fort trafic pendant les heures de travail.
  • Formulez une hypothèse – généralement, toutes les routes ont un fort trafic pendant les heures de travail.
  • Collecte de données pour étudier l’hypothèse – observer toutes les routes pendant les heures de travail tous les jours.

Analyser le résultat (les données collectées rejettent-elles ou valident-elles l’hypothèse) – puisque toutes les routes ont un fort trafic pendant les heures de travail – > soutenir une hypothèse.

Sémantique :

Se concentre sur les détails des données. Nous recherchons les données en partant du principe qu’elles ont une signification et un objectif secondaires. Cela aidera à construire des idées et des informations sur la façon dont les données ont été utilisées.

Latente :

Se concentre au-delà de la sémantique des données et travaille davantage sur les significations, les concepts et les hypothèses sous-jacents que nous avons faits plus tôt avec l’approche sémantique.

Afin de choisir l’approche la mieux adaptée à votre étude, passez en revue ses exigences et quelle approche ou combinaison d’approches s’alignera le mieux avec vos données.

Quelles sont les étapes de l’analyse thématique ?

Une fois que vous avez recueilli des données adéquates et choisi votre approche appropriée, il est temps de suivre les étapes suivantes pour construire votre analyse thématique correspondant à votre énoncé de problème.

Étape 1 : Familiarisation

Il est important de se familiariser avec les données avant de commencer à approfondir les sujets individuels. Cela peut inclure la relecture de l’ensemble des données, une vue d’ensemble de leur contexte et la prise de notes personnelles si nécessaire. Cela vous aidera à connaître vos données.

Étape 2 : Codage

Cela inclut la mise en évidence ou l’étiquetage de certains mots ou groupes de mots ou même d’expressions dans les données qui, ensemble, indiquent quelque chose. Ce quelque chose vous sera utile lorsque vous essaierez de saisir l’essence des données. Prenons un exemple pour comprendre :

Exemple : comment les médias sociaux ont-ils changé au fil des ans ?

Disons que nous interviewons ici une ancienne utilisatrice de médias sociaux et lui demandons son opinion sur l’énoncé du problème. Elle dit: « Je pense que les plateformes de médias sociaux ne sont plus pour nous, les vieux. Les tendances changent rapidement et il y a chaque jour quelque chose de nouveau sur le mur. Il devient difficile pour des gens comme moi de suivre le rythme. Par conséquent, nous nous sentons souvent déconnectés. » Maintenant, nous pouvons dériver des codes pour les phrases en surbrillance comme : Changement rapide | désintérêt | inconfort

Étape 3 : Génération de thèmes

Maintenant que nous avons nos codes, nous pouvons en tirer des thèmes. Les thèmes peuvent avoir plusieurs codes indiquant les mêmes expressions. Comme pour notre exemple ci-dessus, nous pouvons avoir un thème appelé « non satisfait » pour tous les codes que nous avons dérivés de l’interview. Cela donnera une idée du nombre de codes utilisés à plusieurs reprises et de ceux qui ne servent à rien afin que nous puissions les éliminer.

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Étape 4 : Examen des thèmes

Nous comparons maintenant les thèmes avec nos données d’origine et recherchons les points manquants ou les résultats non pertinents. Nous pouvons modifier nos thèmes en fonction de la façon dont ils satisfont et justifient les données après les avoir retracés.

Étape 5 : Définition des thèmes

Plus loin, nous pouvons nommer les thèmes en fonction de ce qu’ils indiquent et de ce que nous en comprenons sur les données.

Étape 6 : Rédaction

Pour la dernière étape, nous allons rédiger les résultats auxquels nous sommes arrivés et la conclusion que notre analyse thématique nous a aidés à comprendre. Selon notre exemple, nous pouvons conclure que les médias sociaux ont tellement changé que les générations plus âgées ont du mal à interagir avec eux ce qui entraîne un mécontentement à ce sujet.

Voilà donc comment réguler votre analyse thématique parfaite pour la prochaine fois que vous déciderez de rechercher un énoncé de problème.