<aside> ✍️ 핵심 요약
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‘주제 분석’이란 질적 연구를 통해 얻은 데이터를 분류하고 체계화하는 방법을 의미함. 데이터에 태깅과 인용문에 코드를 붙이는 방식으로 데이터를 작은 단위로 나누고, 정리함으로써 중요한 인사이트를 발견함. 주제 분석을 위한 3가지 일반적인 방법에는 소프트웨어 사용[Using software], 저널링[Journaling], 선호도 다이어그램[Affinity diagramming]을 사용하는 방법이 있음
모든 데이터 수집
인터뷰 또는 포커스 그룹 스크립트, 현장 노트 또는 일지 스터디 항목과 같은 모든 데이터를 확보
데이터 필사&리딩
분석을 시작하기 전에 현재 보유한 데이터에 대해 최대한 완전히 숙지하기 위해, 인터뷰 결과를 필사하고, 필사 내용을 리딩
내용 기준으로 데이터 태깅
태깅하는 동안 각 문장을 읽고 리뷰하면서 이 문장이 무엇에 관한 것인가를 생각하고, 해당 데이터를 잘 설명할 수 있는 이름을 지정함. 본 단계를 본격적으로 수행하기 전에 연구의 목적을 다시 한번 상기하는 것이 좋음. 연구 목적을 직접 인쇄하여 벽에 붙이는 등의 방법을 사용하는 것을 추천함
잠재적 주제를 포괄하는 새로운 코드 짜기
모든 코드를 살펴보고 인과 관계, 유사성, 차이 또는 모순점을 조사하여 기본 테마를 파악할 수 있는지 확인해야 함. 스스로에게 다음과 같은 질문을 던지며 이 같은 과정을 거칠 수 있음. "이 코드들은 서로 어떻게 관련되어 있을까?", "이 질문들이 내 연구 질문과 어떤 관련이 있을까?" 이런 과정을 거치면서 일부 코드는 보관되거나 삭제되어 기존에 1차적으로 생각하지 못했던 새로운 잠재적 주제를 갖는 새로운 코드를 만들 수 있음.
태깅된 주제 평가
이 단계에서는 코딩 결과를 검토 및 평가하기 위해 다른 사용자를 참여시키기를 권장함. 새로운 인사이트를 얻을 수 있고, 유용한 비평을 통해 개인적인 의견의 한계를 넘어 한층 더 풍부한 인사이트를 얻을 수 있음.
도출된 코드 주제들을 면밀히 살펴보며 다음과 같은 질문을 스스로에게 던져보는 것도 도움이 될 수 있음: 주제가 데이터에 의해 잘 뒷받침되고 있는가?, 주제를 지원하지 않는 데이터를 찾을 수 있는가?, 주제가 많은 사례들을 갖고 있는가? 이 같은 질문에 긍정적으로 답하기 힘든 경우 4- 6단계를 반복한다면 더 나은 결과를 분석 도출할 수 있음
소프트웨어 사용[Using software]
질적 연구자는 대량의 질적 데이터를 분석하기 위해 CAQDAS[Computer-Aided Qualitical-Data-Analysis Software]를 사용하는 경우가 많음. 소프트웨어 프로그램에 질문 문항과 현장에서 얻은 데이터를 업로드한 뒤 정식 코딩(녹취록의 필사)을 통해 체계적으로 분석함. 이 같은 방식은 보다 체계적이고 철저한 분석이 가능하고, 물리적인 프로젝트 파일을 다른 사람과 공유할 수 있다는 장점을 갖지만, 응답 데이터를 작은 단위의 목록으로 요약 및 정리하는 과정에서 시간이 많이 소요될 수 있습니다는 단점이 있음
저널링[Journaling]
저널링은 연구자가 질적 연구 데이터에 대해 갖고 있는 아이디어나 사고의 흐름을 기술하는 방법.이 방법론은 스스로 되돌아볼 수 있는 방법이 되지만, 협업하기가 다소 힘들다는 단점이 있음
선호도 다이어그램[Affinity diagramming]
선호도 다이어그램 방법은 질적 연구 데이터를 직접 강조하고, 잘라내고, 의미 있는 그룹으로 다시 재구성하는 과정을 통해 주제에 도달하는 방식을 의미함. 해당 방법은 협력이 편하고, 주제에 빠르게 도달할 수 있으며, 시각적이고 인터랙티브한 과정으로 이뤄진다는 장점이 있음. 반면, 반복적으로 코딩되고 분류되지 않기 때문에 체계적이지 않고, 데이터가 너무 많은 경우 분석이 어렵다는 단점이 있음
어피니티 다이어그램이란 정성적인 언어 데이터의 무질서함에 질서를 부여하는 과정. 특히, 이 방법은 마구마구 떠오르는 아이디어를 정리하고자 할 때 가장 자주 사용되는 방법 중 하나이며, 다양한 소스로부터 방대한 데이터를 얻게 되었을 때, 개별 데이터의 의미론적 연관성, 상호 의존성 등을 기준으로 데이터들을 하위 범주에서부터 점진적으로 구조화해가면 됨. 이러한 과정을 통해 사용자들의 생각과 경험을 파악하고, 그것들 안의 패턴이나 규칙을 발견할 수 있고, 이를 바탕으로 해당 경험이나 현상을 설명할 수 있는 디자인 요소를 찾아낼 수 있음