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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.

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What is Thematic Analysis?

As the name suggests, Thematic Analysis means analysing the patterns of themes in data. It is a method of qualitative data analysis. It means, this method can be used to analyse non-numerical data such as audio, video, text, etc.

Example: 

An interview transcript. A researcher will have to go through the entire transcript and look for meaningful patterns in themes across the data. 

The patterns can be analysed by repetitive data reading, data coding, and theme creation. The below picture depicts a flow of the process.

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How does thematic analysis help in research questions? 

The patterns can be analysed by repetitive data reading, data coding, and theme creation. The below picture depicts a flow of the process. Let’s take an example to understand how thematic analysis helps in research questions. 

Example: How has social media changed over the years?

The above research will need you to gather data from sources, blogs, news, interviews posted online. Interview a few new generation users of the platforms and the old users to gather intel about how they use the social platforms and what their experience is. 

Who does thematic analysis? 

Some of the established players have started implementing Thematic Analysis to improve their Manual Rules processes but tend to produce a list of terms that are difficult to review. This approach works well for text analytics platforms that are focused on improving the customer experience. However, it avoids generating generic solutions that are usually not designed to solve the problem. Only a small portion of feedback is linked to the top 10 themes. Uncategorized feedback means that you can’t slice the data to get deeper insights. Thematic Analysis is a method that can easily analyze text-based feedback from multiple sources, such as email, social media, and real estate brokers.

What are the advantages of using thematic analysis? 

Thematic analysis is an unsupervised approach that enables you to create categories and perform statistical tests without having to set up any rules or procedures in advance.

What are the disadvantages of using thematic analysis? 

Thematic analysis is an unsupervised approach that enables you to create categories and perform statistical tests without having to set up any rules or procedures in advance.

Thematic analysis is typically phrase-based. Sometimes, it can’t capture the meaning of a phrase correctly. For instance, in a complex narrative, it can’t capture the customer’s intent to stop using the service.

What are the different types of Thematic Analysis?

With an adequate understanding of Thematic Analysis, let us dive into the various approaches we can choose to work with. 

Inductive:

Focuses on developing a theory. This approach is used when there is not much information available on a topic and you have to build a theory straight from scratch. You can always validate this approach but it is hard to prove that observation made from this approach is correct. The inductive approach consists of three stages:

  • Observation– a road has a busy traffic
  • Look for a pattern– the road has busy traffic from 9 am to 6 pm.
  • Develop a theory– a road has busy traffic during working hours.

Deductive:

Focuses on testing an existing theory. It totally depends on the Inductive approach as you start from working on an already existing theory. You go on formulating the theory and derive a conclusion out of it. The genuineness of deductive theory depends on how much true inductive theory is. The deductive theory has four stages:

  • Starting with a theory– the road has busy traffic during working hours. 
  • Formulate a hypothesis– generally, all roads are busy during working hours.
  • Collecting data to study hypothesis- observing all the roads during the working hours every day. 

Analyse the result (does collected data reject or validate the hypothesis)- since all the roads are busy during working hours -> support a hypothesis. 

Semantic:

Focuses on the details of the data. We research the data on the grounds that it has some secondary meaning and purpose to it. This will help to construct insights and information regarding how the data was being used. 

 Latent:

Focuses beyond the semantics of the data and works more on the underlying meanings, concepts, and assumptions that we made earlier with the semantic approach.

In order to choose the best-fit approach for your study, go through its requirements and which approach or combination of approaches will best align with your data. 

What are the steps involved in thematic analysis?

Once you have gathered adequate data and chosen your suitable approach, it is time to follow the following steps to build your thematic analysis for your problem statement. 

Step 1: Familiarization 

It is important to be familiar with the data before we begin to dig deep into the individual topics. This can include re-reading the whole data, having an overview of its context, and taking out personal notes if necessary. This is will help you to know your data. 

Step 2: Coding 

This includes highlighting or labelling certain words or group of words or even phrases in the data that all together indicates something. This something will come in handy when you are trying to grab the essence of the data. Let’s take an example to understand this:

Example: How has social media changed over the years?

Let’s say we are interviewing an old social media user here and her opinion on the problem statement. She says, « I think the social media platforms are not for us oldies anymore. The trends are rapidly changing and there is always something new on the wall every day. It becomes difficult for people like me to keep up with those. Hence we often feel disconnected. » Now we can derive codes for the highlighted phrases like; Fast change | Uninterested | Discomfort

Step 3: Generating Themes

Now that we have our codes, we can derive themes from them. Themes can have several codes indicating the same expressions. As for our above example, we can have a theme called « not satisfied » for all the codes we derived from the interview. This will give an idea about how many codes are being used again and again and which ones of them serve no purpose so we can just discard them. 

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Step 4: Reviewing themes

Here we compare the themes with our original data and look for any missing points or irrelevant results. We can modify our themes depending on how they satisfy and justify the data after tracing them back to it. 

Step 5: Defining themes

Further ahead, we can name the themes depending on what they indicate and what we get to understand from it about the data. 

Step 6: Writing

For the last step, we will the results that we have come to and the conclusion that our thematic analysis has helped us to understand. As per our example, we can conclude that social media has changed so much that the older generations find it hard to interact with and result in their dissatisfaction on the matter. 

So that is how to regulate your perfect Thematic Analysis for the next time you decide to research a problem statement. 

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