Différence clé - Contenu vs analyse thématique
Lorsque l'on parle d'analyse de données dans la conduite de la recherche, il existe de nombreux types qui peuvent être utilisés par les chercheurs. L'analyse de contenu et l'analyse thématique sont deux types d'analyses utilisées dans la recherche. Pour la plupart des chercheurs, la différence entre l'analyse de 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 l'analyse de contenu et l'analyse thématique est que, alors 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 de données utilisée à la fois dans la recherche quantitative et qualitative. Cette technique aide le chercheur à identifier les données importantes à partir d'un corpus de données. Les données peuvent se présenter 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 de contenu est utilisée pour l'analyse quantitative des données, elle peut également être utilisée pour identifier les fréquences des 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 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 passera en revue les données à plusieurs reprises dans le but de trouver des modèles émergents, des thèmes, des sous-thèmes, etc. Cela permet au chercheur de classer les données dans différentes sections. Cela peut être une tâche assez fastidieuse car le chercheur devra parcourir les données plusieurs fois avant de finaliser les thèmes principaux et les sous-thèmes de la recherche. Ce processus de traitement des 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. L'utilisation d'une analyse thématique présente de nombreux avantages. Tout d'abord, il fait ressortir les riches données que le chercheur a recueillies 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 de contenu: l'analyse de contenu fait référence à une technique d'analyse de données utilisée à la fois 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 de contenu: l'analyse de contenu peut être utilisée à la fois dans la recherche quantitative et qualitative.
Analyse thématique: l'analyse thématique est principalement utilisée dans la recherche qualitative.
Mise au point:
Analyse de contenu: le codage des données est mis en avant car il permet de reconnaître les éléments de données importants.
Analyse thématique: les thèmes sont mis en avant.
