Les 1: Kwalitatieve data-analyse (deel I)
Voorbeeld
- Onderzoeksvragen in een kwalitatief onderzoek:
➔ Leidt de TPI (tactische politie-interventie) week in de basisopleiding van aspirant-inspecteurs
van de Limburgse politieschool tot een voldoende niveau van competentie inzake
geweldbeheersing?
➔ Welke factoren spelen een rol in die impact? (meer theoretische vraag)
- Tentatief conceptueel kader bij het begin van het onderzoek (daarna nog bijstellen obv data, cf GT): drie
categorieën van voorwaarden
➔ Docentkenmerken (bv. expertise)
➔ Studentkenmerken (bv. motivatie)
➔ Programmakenmerken (bv. trainingsmethoden)
Inleiding
- Dit vak biedt 1 voorbeeldtraject om te leren analyseren (maar er zijn er ook nog anderen!)
➔ Voor dit vak vrij strikt te volgen
➔ In de toekomst desgevallend flexibeler toepassen, afhankelijk van de behoeften
- De aanpak van data-analyse hangt af van het gekozen paradigma
➔ Bv. post-positivistisch, constructivistisch of kritisch
Gemeenschappelijke structuur in kwalitatieve analyse
- Er zijn een aantal fasen die terugkomen in de meeste analytische benaderingen
➔ Fase 1: Klaarmaken van het onderzoeksmateriaal (digitaliseren)
➢ Soms is materiaal al in digitale vorm beschikbaar (digitale foto’s, webpagina’s…)
➢ bv. transcriberen of softwarepakket leren kennen, inscannen materiaal…
➢ Veel onderzoekers zien dit werk niet als stap in analyse maar dat is enge visie: als je
bezig bent met verwerken van materiaal ben je in je hoofd ook bezig met inhoud van
materiaal en doe je bijgevolg aan analyse
➔ Fase 2: Databeheer (organiseren data) en eerste lezing transcripts/veldnota’s (globale lezing
zonder diepte in te gaan) (goede hulptool is NVivo om je materiaal op gestructureerde wijze te
ordenen)
➢ Niet alleen oog hebben voor digitale bestanden van onderzoek maar ook niet-digitale
bestanden/originelen, ook deze moeten op juiste manier behandeld en gearchiveerd
worden (kan je later mogelijks nog nodig hebben)
➔ Fase 3: Afbreken (diepte ingaan)
➢ Data opsplitsen en niet relevante data wegfilteren: verdelen in concrete thema’s en
datgene wat je niet nodig hebt zet je aan kant (groot verschil met kwantitatief): coderen,
indiceren of labelen
➢ Cf. metafoor van analyse van archeologische site: afbreken en weer opbouwen (kleine
deeltjes afbreken om ze dan weer in te brengen in grotere geheel)
➔ Fase 4: Opbouwen
➢ Data verbinden/linken en aggregeren met als resultaat eerst concepten en thema’s en
daarna soms theorieën
➢ In deze fase wordt ook gekeken naar betrouwbaarheid, validiteit en
generaliseerbaarheid van analyse
➔ Fase 5: Rapporteren
➢ Is niet noodzakelijk laatste fase in lineair proces
➢ Gebeurt vaak al tijdens de analyse, dat je al weet van grote lijnen zijn
➢ Onderzoeker blijft nog intensief met data werken (bv citaten selecteren om analyse te
ondersteunen, hebben dezelfde functie als tabellen en figuren bij kwantitatief
onderzoek)
,Enkele alternatieve analytische benaderingen
Ook al zijn er gemeenschappelijke kenmerken in (bijna) alle kwalitatieve analysemethoden, nergens wordt
‘algemene’ of ‘gegeneraliseerde’ analyse benadering gebruikt. Elke methode blijft haar eigenheid hebben en
veralgemeende benadering zou alleen maar onrecht doen aan elk van afzonderlijke methoden.
- Narratieve analyse: vertrek van verhalen en kijken hoe die opgebouwd is qua structuur
➔ Focus op de formele structuur van een boodschap (niet opdelen in kleine stukjes): niet enkel de
sequentie van verbale uitingen verbonden aan serie gebeurtenissen, maar ook hoe het verteld
wordt (de ‘plot’ van het verhaal) = centraal is onderscheid tussen verhaal (= lineaire volgorde
van gebeurtenissen in verhaal) en plot (= opbouw van gebeurtenissen zoals ze wordt
gepresenteerd)
➔ Verschillende benaderingen van hoe je teksten benadert. Kan gaan van heel
formeel-linguïstische analyse tot interpretatie van tekst in zijn context. Afhankelijk van
benadering die men kiest, gaat men heel strikt en methodisch te werk, of meer op vrije wijze
teksten interpreteren.
➔ Sterk gelijkend op conversatieanalyse maar wordt minder in linguïstische kringen dan wel in
sociologische kringen teruggevonden
- Kwalitatieve inhoudsanalyse: vaak bij documenten (bv beleidsdocumenten)
➔ Verwant aan narratieve analyse in zin dat er verschillende vormen van bestaan: van heel
gestructureerde tekstanalyses tot heel intuïtieve en diepgaand kwalitatieve analyses.
➔ Is midden tussen narratieve en thematische analyse: onderzoeker gaat teksten in detail lezen
/interpreteren en bouwt van daaruit codeboek op dat geïntegreerd wordt tot coherent geheel.
➔ Coderen en interpreteren van inhouden van teksten
➔ In elk geval meer dan louter tellen van inhouden (i.e. kwantitatieve inhoudsanalyse)
➔ Sterk bepaald door nieuwe technologische ontwikkelingen zoals Big Data Analysis.
- (Kritische) discoursanalyse (zie les hierover later)
➔ Focus op hoe taal betekenissen creëert en zo de werkelijkheid construeert (bv wat betekent het
om iemand een slachtoffer te noemen of niet?)
➔ Verantwoording en argumentatie patronen van communicatie staan centraal
➔ In analysefase wordt gestart met selecteren van data die betrekking hebben op
onderzoeksvraag. Dat hoeft niet per se te gebeuren door te coderen maar is wel datareductie
(afbraakfase) omdat niet alle data in analyse wordt meegenomen. Vervolgens gaat onderzoeker
te werk in 3 stappen.
1. Vraagt hij zich af hoe taal gebruikt wordt om ideeën of betekenis te ‘construeren’.
2. Wordt gekeken naar variatie in taalgebruik en naar inconsistenties in betekenissen in
tekst of assumpties die in tekst verscholen zitten.
3. Wordt naar gevolgen van uitspraak of tekst gekeken. Wat heeft die uitspraak voor
gevolg op anderen of voor verdere betekenis in tekst? Doel van onderzoek is om
doorheen tekst naar talige betekenissen te kijken of naar manieren waarop mensen
zichzelf presenteren en onderwerpen benaderen.
- Interpretatieve (fenomenologische) analyse
➔ Centrale onderzoeksvraag: Hoe geven mensen betekenis aan hun omgeving ervaringen?
➔ Concrete analytische aanpak lijkt sterk op grounded theory (1st codeerfase, maken van thema’s
en dan interpretatieve fase) maar is iets anders omdat je vooral zit met betekenisgeving; hoe
gaan mensen hun eigen waarheid construeren en samen met anderen? Verschil ligt sterk in
focus van onderzoek (soort onderzoeksvraag) eerder dan in analytische procedure.
- Thematische analyse: niet echt bedoeling om theorie te construeren of bijstellen
➔ Op zoek naar thema’s of ‘betekeniseenheden’ in onderzoeksmateriaal
➔ 1e fase wordt onderzoeksmateriaal doorgelezen en aan datareductie gedaan dmv coderen
(afbreekfase), codeboek wordt geordend en in thema’s samengebracht (opbouwfase)
➔ Lijkt op grounded theory, maar dan met veel minder theoretische ambities:
➢ Wel open en axiaal coderen, maar nauwelijks selectief coderen
➢ Wel thema’s identificeren, maar amper op zoek gaan naar hun onderlinge samenhang
➔ Niet-theoretische variant van GT-analyse en interpretatieve analyse
➔ Templateanalyse: één bepaalde benadering van thematische analyse met veel nadruk op
deductief gebruik van een codeschema (uit literatuur verwachtingen formuleren en
toepassingen op je data)
➢ Tijdens 1e fase wordt deel van data gecodeerd (afbraakfase). Hierbij wordt bestaande
codeboek (template) toegepast op data. Dit codeboek heeft in vaak rel. hiërarchische
(boom)structuur. Tijdens codeerfase kan template ook aangevuld worden als nodig is.
,Grounded theory (Of Constant Vergelijkende Methode)
- De gekozen benadering in deze cursus:
➔ Grounded theory
➢ Zie Glaser & Strauss 1967
➢ Grootste kwalitatief analytische benadering
➢ Wordt vaak gebruikt in de praktijk, in VL meest dominante kwalitatieve analysewijze
➢ We volgen niet dé benadering, maar één interpretatie van deze benadering
➔ Aangevuld met de analysemethode van Miles & Huberman
➢ Nadruk op het gebruik van grafische voorstellingen als hulpmiddel om aan
data-analyse te doen
- De verhouding inductie/deductie bij grounded theory
➔ De nadruk ligt op de inductieve weg (theorie gegrondvest in data)
➢ Onderzoeker start zijn werk met ontwerpen van concepten, als bouwblokken voor
nieuwe theorie. Vervolgens verbindt hij deze concepten met elkaar door relaties tussen
concepten te leggen, maar van waar komen die concepten en relaties vandaan? Vanuit
data (standaard antwoord in GT) → “analytische inductie” (Znaniecki): doel hiervan is
het bekomen van algemeen geldende uitspraken (theorieën) obv specifieke gevallen
➢ Vertrekken van de specifieke observaties en op basis daarvan komen tot een theorie
over concepten en, vooral, hun onderlinge verbanden
➔ Maar ook deductieve aspecten, bv.
➢ Theoretische steekproeftrekking (van theorie denken wie je moet bevragen)
➢ Gebruik van “sensitizing concepts” uit de literatuur: maken onderzoeker gevoelig voor
bestaande kennis, zonder dat deze bestaande kennis verwerven van nieuwe inzichten
uit gegevens in weg zal staan
➢ De onderzoeker moet een “theoretische gevoeligheid” (= verwijst naar kennis en
capaciteiten van onderzoeker om van ruwe gegevens categorieën of thema’s te maken
en dimensies en eigenschappen hiervan te ontwikkelen, gaat over in staat zijn om
betekenis te geven aan data en om deze in abstractere eenheden te kunnen vatten)
hebben: je moet basis hebben in theorievorming en literatuurkennis hebben, zodat je
koppelingen kan maken
● Deels persoonlijk talent om conceptueel te denken en theoretische inzichten af
te leiden uit kwalitatieve gegevens
● Deels aan te leren, door goede (sociologische of analytische) theoretische
opleiding waarbij opnieuw deductieve element van voorgaande theorieen
boven komt. Door uitgebreide opleiding in sociaalwetenschappelijk denken
bouwt onderzoeker zekere vertrouwdheid op met theorievorming en theoretisch
denken. Naast basistraining wordt ook literatuur als bron van theoretische
gevoeligheid naar voren geschoven (sensitizing concepts): zijn deze die
onderzoeker richting geven aan zijn onderzoek en hem theoretisch gevoeliger
maken bij bestuderen van zijn data.
● Theoretische gevoeligheid gaat niet zozeer om ontdekken van nieuwe ideeën
of concepten. Glaser en Strauss gaan ervan uit dat meeste ideeën/concepten
wel op 1 of andere manier al gevormd zijn. Waar in GT vooral om gaat, is
nieuwe verbindingen te leggen tussen concepten en ideeën. Onderzoeker
moet gekende verbinden op nieuwe en onverwachte manieren. En dat maken
van die verbindingen is hard werken en opnieuw en opnieuw je data bekijken
en interpreteren. Want zoals gezegd er is geen ‘verborgen theorie’ die ergens
onder gras wacht om ontdekt te worden. Er is enkel kwalitatieve onderzoeker
die zelf aan slag gaat en als creatief eindproduct theorie aflevert die antwoord
biedt op onderzoeksvraag die onderzoeker zich stelde…
- Onze benadering: bijkomende nadruk op deductie
➔ Bv. veel nadruk op conceptueel kader
, Fasering van kwalitatieve analyse (sluit nauw aan bij GT-analyse)
- Cyclisch proces (= voortdurende vergelijkingen en aanpassingen van eerder gevonden resultaten) op
twee plaatsen in onderzoek
➔ Bij steekproeftrekkingen (onderzoeker legt zich in toenemende mate toe op invullen van blinde
vlekken in zijn analyse of op uittesten van hypothesen die hij vormde tijdens zijn analyse), bv.
➢ Afnemen van enkele interviews
➢ Analyse van interviews
➢ Aanpassing van topiclijst (meer gefocust)
➢ Bijkomende interviews
➢ Analyse van interviews…
➔ Bij de analyse zelf: voortdurende vergelijking
➢ De tussentijdse conclusies in vraag stellen (op zoek gaan naar falsificatie) door nieuwe
data te verzamelen en analyseren
● Ofwel bevestiging van de theorie (als concepten en hypothesen overeind
blijven)
● Ofwel geen bevestiging
❖ Ofwel echte falsificatie
❖ Ofwel nuance: het werkt maar in bepaalde omstandigheden (meestal)
➢ Proces (opbouwen van gefundeerde theorie) van afbreken (= enorme hoeveelheid data
die kwalitatief onderzoek doorgaans oplevert op te delen in kleinere eenheden, daarbij
wordt deel van (voorlopig) overbodige data weggeknipt en blijven enkel voor
onderzoeker relevante data over, daarna worden deze stukken data aan elkaar
gerelateerd en worden er thema’s, categorieën of concepten mee opgebouwd) en
opbouwen (= kiezen van één categorie als centrale categorie en relateren van andere
categorieën aan die ene centrale categorie, er worden relaties gelegd tussen
verschillende categorieën) met als laatste stap uitschrijven voor eindrapport. Deze
fasen komen in meeste kwalitatieve analysemethoden terug.
1. Open coderen (the analytic process through which concepts are identified and their properties and
dimensions are discovered)
➔ Opdelen van gegevens in kleinere delen/aparte betekenisgehelen die relevant zijn voor de
onderzoeksvraag
➔ Codes toekennen aan die delen → zorgt voor heel uitgebreide set van codes
2. Axiaal coderen (the process of relating categories to their subcategories termed “axial” because coding
occurs around the axis of a category, linking categories at the level of properties and dimensions)
➔ Verbinden van losse codes tot geheel en in relatie brengen (rond centrale assen of “axissen”)
➔ Focussen op centrale concepten en die worden adhv open codes uitgewerkt
3. Selectief coderen (the process of integration and refining the theory)
➔ De concepten met elkaar in verband brengen tot een theorie, bv.
➢ Welke processen leiden tot welke uitkomst?
➢ Welke variatie op onafhankelijke variabele leidt tot variatie op afhankelijke variabele?
➔ Vaak wordt 1 concept tot “centrale categorie” gekozen: is meest cruciale aspect van theorie,
waarmee onderzoeker antwoord wil geven op zijn onderzoeksvraag
➢ Er kan ook gesproken worden over afhankelijke en onafhankelijke variabelen
Praktijkmodel
- Vaak gebruikt praktijkmodel (in dit model werkt onderzoeker in 1x heel zijn dataverzameling af, waarna
zijn analysefase start, sterk geïnspireerd op kwantitatieve onderzoekscyclus)
➔ Onderzoek opzetten: uitschrijven probleemstelling, onderzoeksvraag en onderzoeksdesign
opstellen en operationaliseren van concepten om obv vragenlijst op te stellen (KWANT).
➔ Data verzamelen (vragenlijst 1x aan respondenten voorleggen (post- of internetenquête of f2f)
(voor KWALI is dit in 1 fase alle interviews of observaties uitvoeren)
➔ Analyseren (eerst coderen en vervolgens codes verwerken in analyses)
➔ Rapporteren
- Aangepast praktijkmodel
➔ Zoals theoretisch model maar dan op subsets van de data i.p.v. op nieuwe data
➔ Wanneer bv om interviewmateriaal gaat, kiest hij er 4 of 5 interviews uit. Op dat materiaal start
hij met open coderen en werkt hij 1e axiale codes uit. Vervolgens betrekt hij er nieuwe groep
interviews bij, die hij gebruikt om eerste resultaten verder op uit te werken. Met axiale codes in
achterhoofd zal hij eerst deze nieuwe interviews open coderen om vervolgens al gevonden
categorieën uit te werken en tegen nieuwe materiaal te toetsen.
