Différence entre le contenu et l'analyse thématique

Différence clé - Contenu vs analyse thématique
 

Lorsque vous parlez d'analyse des données dans la réalisation de recherches, il existe de nombreux types qui peuvent être utilisés par les chercheurs. L'analyse du contenu et l'analyse thématique sont deux 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 le suivi des données pour identifier les modèles et les thèmes. Cependant, il est important de souligner que le différence clé entre le contenu et l'analyse thématique Dans l'analyse du 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 les thèmes et de renforcer l'analyse de la manière la plus cohérente. Certains chercheurs soulignent également que l'analyse thématique peut être plus en profondeur et fournir une compréhension plus large que l'analyse du contenu.

Qu'est-ce que l'analyse du contenu?

L'analyse du 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 venir sous différentes formes. Il peut s'agir de livres, d'images, de photographies, de statues, d'idées, de papiers, de comportements, etc. Le but du chercheur est d'analyser le contenu de chaque élément de données. Dans la plupart des analyses de contenu, les chercheurs utilisent des systèmes de codage pour identifier et catégoriser divers éléments de données.

Lorsque l'analyse du contenu est utilisée pour l'analyse quantitative des données, elle peut être utilisée pour identifier également les fréquences de données. C'est pourquoi l'analyse du contenu est désormais 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 des données utilisée dans la 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 recueillies, le chercheur passerait par les données à plusieurs reprises dans l'intention de trouver des modèles émergents, des thèmes, des sous-thèmes, etc. Cela permet au chercheur de classer les données sous différentes sections. Cela peut être une tâche plutôt fastidieuse car le chercheur devra suivre les données plusieurs fois avant de finaliser les thèmes principaux et les sous-thèmes de la recherche. Ce processus de passage des données est connu sous le nom d'immersion.'

Il est important de mettre en évidence dans une analyse thématique les principaux thèmes que le chercheur utilise pour son analyse finale est lié 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 recueillies dans la phase de collecte de données. De plus, il fournit également une structure logique à la recherche.

Quelle est la différence entre le contenu et l'analyse thématique?

Définitions du contenu et de l'analyse thématique:

Analyse de contenu: L'analyse du contenu fait référence à une technique d'analyse des données utilisée dans la recherche quantitative et qualitative.

Analyse thématique: L'analyse thématique est une technique d'analyse des données utilisée dans la recherche.

Caractéristiques du contenu et de l'analyse thématique:

Type de recherche:

Analyse de 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.

Se concentrer:

Analyse de contenu: Le codage des données est donné beaucoup de proéminence car il permet de reconnaître les éléments de données importants.

Analyse thématique: Les thèmes sont plus importants.

Image gracieuseté:

1. Les chercheurs examinent les données sur le cancer de Rhoda Baer (photographe) [domaine public ou domaine public], via Wikimedia Commons

2. «Libris» de Stewart Butterfield - flickr. [CC par 2.0] via les communes