Мы используем cookie, чтобы пользоваться сайтом было удобно!
Продолжая использовать наш сайт, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Маркетинговые исследования для бизнеса CustDevica

Что такое «тема» в качественном анализе данных и как её найти: расширенная версия с акцентом на «корзины» (buckets)

2025-03-07 15:00 Маркетинговые исследования В помощь исследователю
Что такое «тема» в качественном анализе данных и как её найти: расширенная версия с акцентом на «корзины» (buckets)

Почему «часто встречающееся слово» – ещё не «тема»

В качественном анализе данных нередко возникает ситуация: исследователь видит, что слово «коммуникация» или «технологии» многократно встречается в интервью или фокус-группах, и поспешно решает, что это и есть «тема». Однако в реальности «часто встречающееся слово» далеко не всегда отражает глубинный смысл. Оно скорее указывает на потенциально важную область, которую нужно детальнее изучить.

Чтобы перейти от простого набора ключевых слов к действительно полезным выводам, важно чётко понимать разницу между «категориями» (category) и «темами» (theme). В российской практике маркетинговых и социологических исследований «category» называют «категорией» или «категориальным блоком»; «buckets» – «корзинами»; а «theme» – «темой» или «тематическим блоком». Логика при этом остаётся той же, что в англоязычных первоисточниках.

Роль «корзин» (buckets) при переходе от кодов к темам

Исследование часто начинается с того, что мы выбираем единицу анализа (например, полное интервью или конкретные фрагменты текста), а затем кодируем данные, то есть присваиваем смысловые метки (коды) каждому высказыванию или отрывку текста. Далее коды группируются в более крупные смысловые блоки – категории, которые в англоязычной литературе называют «buckets» («корзины»). В одной «корзине» могут оказаться коды, объединённые общей идеей, признаком или отношением к исследуемой проблеме.

Важно: Не следует сразу после кодирования «выискивать» тему напрямую. Рекомендуется сначала сформировать «корзины» кодов, отражающих определённые конструкторы, а затем уже анализировать эти корзины – как внутри каждой отдельной, так и между ними – чтобы выявить более глубокие закономерности.

Раскопаем самые ценные инсайты и проведем глубинные интервью.
Закажите исследование!

Заказать

Пример с финансовыми менеджерами

В одном исследовании, описанном в оригинальной статье, респондентов (финансовых менеджеров) просили рассказать о критериях выбора финансовых провайдеров. Проанализировав 35 интервью, исследователь сформировал около 75–100 кодов, которые потом разбил по «корзинам»:

  • Technology («Технологии»): Коды, связанные с программным обеспечением, онлайн-сервисами, кредитными картами, данными отчётности и т.д.
  • Partner («Партнёр»):Коды, где речь шла о доверии, поддержке, готовности рекомендовать новые услуги.
  • Communication («Коммуникация»): Коды, касающиеся частоты коммуникации, скорости ответа, удобства связи, формата обратной связи.

Когда «корзины» были готовы, исследователь начал сопоставлять их между собой, чтобы найти паттерны. Из нескольких кодов в «Партнёрстве» (например, «помогать», «предлагать креативные решения») и в «Коммуникации» (например, «регулярно связываться», «своевременно отвечать») сформировалась тема «сильное партнёрство» (strong partnership). Другие коды из «Технологий» и «Партнёрства» привели к теме «техническая экспертиза» (technical expertise). При этом отдельные коды могли участвовать сразу в нескольких темах, если они отражали несколько смысловых граней.

Почему темы не «выныривают» из данных сами по себе

Термин «тема» иногда ошибочно понимают так, будто она «проявляется автоматически», стоит только посмотреть на набор повторяющихся слов. Однако, опираясь на классические работы (например, Braun & Clarke, 2006, 2019, 2021), важно помнить: Тема не лежит на поверхности данных, ожидая «обнаружения». Она конструируется путём активного анализа, где исследователь учитывает контекст, мотивы респондентов и собственные теоретические рамки.

Именно в этом отличие качественных методов от количественных. В количественном опросе мы можем лишь догадываться, почему респонденты выбирают середину шкалы (3 из 5) – это может быть нейтральная позиция или просто отсутствие знаний. Но в качественном исследовании мы можем задать уточняющие вопросы и глубже понять мотивы и контекст. А значит, у нас есть все инструменты, чтобы формировать более точные интерпретации данных.

Алгоритм формирования тем: пошаговая инструкция

  1. Выбор единицы анализа и знакомство с данными: Исследователь внимательно изучает все материалы (аудио, расшифровки), фиксирует первые впечатления.
  2. Первичное кодирование: Каждому фрагменту или цитате присваивается код, отражающий ключевой смысл. На этом этапе не стоит пытаться создать сразу идеальную структуру – важно максимально точно «пометить» все ценные места в тексте.
  3. Группировка кодов в категории («корзины»): Коды, которые относятся к общей теме или имеют сходный контекст, помещаются в одну «корзину». Например, всё, что касается форм и средств коммуникации, может быть объединено в «Коммуникацию».
  4. Анализ внутри корзин: Изучение каждой «корзины» даёт понимание, как респонденты в целом говорят о данном явлении: частота коммуникаций, глубина, форма и т.д.
  5. Анализ между корзинами: Сравните «Коммуникацию», «Технологии», «Партнёрство» и другие «корзины», чтобы найти закономерности. Здесь и появляются будущие темы – более широкие идеи, которые включают коды из разных «корзин».
  6. Конструирование тем: Исследователь выдвигает гипотезу о том, как связать найденные элементы в более общую концепцию. Например: «Сильное партнёрство», «Техническая экспертиза», «Высокое доверие». Каждый вариант темы проверяется на согласованность с исходными данными и цели исследования.
  7. Интерпретация и формиование выводов: На финальном этапе исследователь формирует полноценную интерпретацию. Причём один и тот же код может участвовать в нескольких темах, если он отражает разные аспекты проблемы.

Практические инструменты и лайфхаки

  • Визуализация корзин. Создавайте диаграммы или майнд-карты (mind maps), где «корзины» и потенциальные темы расположены наглядно. Это помогает «увидеть» пересечения и пробелы.
  • Программные решения. Используйте специализированные инструменты (NVivo, Atlas.ti, MAXQDA) или Google Таблицы (помня, что в формулах аргументы разделяются точкой с запятой). Важна системность и удобство совместной работы.
  • Выявление латентных смыслов. Старайтесь понять не только «что говорят» респонденты, но и «почему» они это говорят: какой опыт, эмоции и контекст влияют на их слова?

Польза «корзин» для качественного анализа

Подход с «корзинами» (buckets) позволяет сохранить многозначность и контекст ответов, не сводя всё к грубым подсчётам слов. Многие коды могут иметь сразу несколько слоёв смысла, и разбиение на корзины упрощает процесс поиска тем, позволяя:

  1. Избежать упрощений. Мы не теряем важные нюансы, которые могут скрываться за «часто встречающимися словами».
  2. Сохранить контекст. «Ведро» или «корзина» объединяет коды общего конструкта, а значит, мы видим широкий спектр мнений участников по конкретному направлению.
  3. Формировать более точные темы. Когда коды распределены по корзинам, становится проще находить пересечения и формировать темы, отражающие реальную логику высказываний.

Критерии успешности анализа

Для оценки качества выявленных тем используйте три ключевых критерия:

  • Глубина. Насколько хорошо тема отражает суть высказываний респондентов и их контекст.
  • Практическая ценность. Даёт ли тема новые инсайты, применимые для бизнеса, маркетинга, социальной сферы или стратегии.
  • Согласованность. Логично ли взаимосвязаны темы между собой и с «корзинами» кодов.

Вывод

Качественный анализ данных – это не просто механический подсчёт ключевых слов и построение статистики. Главная ценность – это способность исследователя глубоко вникнуть в контекст, понять различные значения и мотивы, скрытые за словами.

«Корзины» (buckets) играют важную роль в этой работе, позволяя структурировать данные и увидеть более широкие паттерны. А «темы» (themes) – это уже итоговая конструкция, появляющаяся из осмысленного сопоставления и интерпретации этих «корзин» кодов.

Применяя описанный подход, вы сможете:

  • Системно группировать коды в удобные категории.
  • Тщательно анализировать контекст, избегая поверхностных выводов.
  • Формировать действительно полезные для заказчика и других стейкхолдеров выводы, связанные с реальными потребностями и мотивациями респондентов.

Помните: Тема в качественном исследовании не «возникает» сама по себе, а создаётся сознательным и внимательным анализом, во время которого важно учитывать и структуру данных, и их глубинный смысл. Такой подход обеспечивает высокий уровень прозрачности и качества результатов, что и есть главная цель любого качественного исследования.

Примечание

Текст вдохновлён и основан на идеях из Research Design Review (автор Margaret R. Roller), работах Braun & Clarke (2006, 2019, 2021), а также на общей методологии «Total Quality Framework» (Roller, M.R. & Lavrakas, P.J., 2015).