성찰적 주제분석에 대한 성찰(Qualitative Research in Sport, Exercise and Health, 2019)

성찰적 주제분석에 대한 성찰(Qualitative Research in Sport, Exercise and Health, 2019)

Reflecting on reflexive thematic analysis

Virginia Brauna and Victoria Clarkeb

aSchool of Psychology, The University of Auckland, Auckland, New Zealand; bDepartment of Health and Social

Sciences, University of the West of England, Bristol, UK

주제 분석(TA), 특히 우리가 개발한 접근법(예: Braun and Clarke 2006, 2012, 2013)은 질적 스포츠 및 운동 연구에 널리 사용되는 방법이다. 우리가 처음 TA에 대해 썼을 때, 우리는 그 방법이 '잘 구분되지 않고 거의 인정받지 못했지만, 심리학에서는 널리 사용되는 질적 분석법'이라는 것을 관찰했다(브라운과 클라크 2006:77)

Thematic analysis (TA), and specifically the approach we have developed (e.g. Braun and Clarke 2006, 2012, 2013), is a widely used method in qualitative sport and exercise research. When we first wrote about TA, we observed that the method was ‘a poorly demarcated and rarely acknowledged, yet widely used qualitative analytic method’ (Braun and Clarke 2006: 77) in psychology.

(그 당시에는) 분석 철학과 절차에 대한 논의가 거의 또는 전혀 없는 자격 있는 데이터에서 '테마가 emerge'하고, 질적 데이터에서 테마를 식별하기 위한 (예: 베인, 윌슨, 차이킨트 웨스토크스 1989; 스캔란, 스타인 & 라비자 1989)의 (또는)개념 미달의 '매슈업'과 내용 분석 및 근거 이론 기법을 사용했었다.

‘themes emerging’ from qualitative data with little or no discussion of analytic philosophy and procedure, and the use of under- (or un-)theorised ‘mashups’ of, content analysis and grounded theory techniques to identify themes in qualitative data (e.g. Bain, Wilson, and Chaikind Westoaks 1989; Scanlan, Stein & Ravizza 1989).

빈약하고 혼란스러운 관행의 많은 사례가 있었다.

many examples of poor and confused practice.

a) 근거 이론 기법 및/또는 코딩 신뢰성 측정의 사용 등이 혼합된 접근법의 마구잡이 매시업1;

a) untheorised mashups of our approach1 with grounded theory techniques, and/or use of coding reliability measures;

b) TA를 단일한 접근방식으로 처리

b) treating TA as one approach;

c) [완전히 실현된 테마]와 [데이터 도메인 또는 토픽 요약]의 혼동(fully realized theme이란 중앙 조직 개념에 의해 뒷받침되는 공유된 의미의 표현)

c) confusing summaries of data domains or topics with fully realised themes (patterns of shared meaning underpinned by a central organising concept) (e.g. Evans, Adams, and Hall 2016;Hilletal.2015).

우리가 그 방법을 성공적인 결과를 얻기 위해 정확하게 따라야 하는 [베이킹 레시피처럼 취급]하고, 반사성, 이론적 참여, 창의적 장학보다 [절차를 우선시]하고 있는 것으로 추론할 수 있을 것이다. 우리는 우리가 그런 것을 의미한 것이 아니라고 주장한다.

It might be inferred that we’re treating the method like a baking recipe that must be followed precisely in order to ensure a successful outcome, that we’re prioritising procedure over reflexivity, theoretical engagement and creative scholarship. We reflexively claim we are not.

우리가 먼저 손을 들고 그 혐의에 대해 '내 탓이로소이다'라고 말할 것이다. 처음에 TA 접근법(Braun과 Clarke 2006)을 설명할 때, 우리는 당연하게 몇 가지를 받아들였다; 우리는 (알 수 없는) 우리의 논문이 단지 '알아낸' 사람들, 그리고 질적 연구에 대한 우리의 이해를 공유하는 사람들의 꽤 적은 청중에게만 관심을 가질 것이라고 생각했다.

We would be the first to hold our hands up and say ‘mea culpa’ to that charge. When initially articulating a TA approach (Braun and Clarke 2006), we took some things for granted; we (unknowingly) assumed that our paper would only be of interest to a fairly small audience of people who ‘got it’,and who shared our understanding of qualitative research.

그것은 현재 최근 수십 년간 가장 많이 인용된 학술 논문들 중 하나이다.

it is now one of the most cited academic papers of recent decades.

Mauthner와 Doucet(2003)에서 영감을 받은 이 논평에서, 우리는 훈련 경험, 연구 가치 및 이론적 약속이 어떻게 TA에 대한 우리의 접근 방식에 대한 우리의 원래 표현을 형성했는지에 대해 고찰한다(Braun과 Clarke 2006. 우리의 목표는 우리의 접근방식을 뒷받침하는 가정을 더 명확하게 설명하고, 스포츠와 운동 연구자들(및 다른 분야의 연구원)에게 무엇을 제공하는지, 그리고 이것이 TA에 대한 다른 접근방식과 어떻게 다른지를 좀 더 정확하게 구분하는 것이다.

In this commentary, inspired by Mauthner and Doucet (2003), we consider how our training experiences, research values and theoretical commitments shaped our original articulation of our approach to TA (Braun and Clarke 2006). Our aim is to explain more clearly the assumptions underpinning our approach, to demarcate more precisely what our approach offers sport and exercise researchers (and researchers in other fields), and how this differs from other approaches to TA.

반성: 교육, 가치 및 약속이 어떻게 TA에 대한 개념화를 제공했는지

Reflecting back: how our training, values and commitments informed our conceptualisation of TA

우리는 1990년대 후반에 그곳에서 공부하고 있는 (대부분 질적인) 박사학위 학생들의 크고 활기찬 공동체의 일부인 Loughborough 대학의 사회과학부에서 만났다. 많은 박사 동료들은 이후 정성적 연구에 대해 썼다(예: Fel et al. 2006;Speer 2002; Wiggins 2016).

We met in the Department of Social Sciences at Loughborough University, part of a large and lively community of (mostly qualitative) PhD students studying there in the late 1990s. Many of our PhD peers have subsequently written about qualitative research (e.g. Peel et al. 2006;Speer 2002; Wiggins 2016).

셀리아 키칭거와 수 윌킨슨 박사, 그리고 그들의 동료들은 다른 사람들이 (중요한) 질적 연구를 하는 데 관심을 가지고 토론하고 토론하고 지도했다.

Our PhD supervisors – Celia Kitzinger and Sue Wilkinson – and their colleagues cared about, discussed, debated, and guided others in the doing of (critical) qualitative research.

이런 맥락은 우리를 지적인 테러로 만들었다:

최악의 경우, 우리는 오만하고 잔인했다. 

좋게 봐줘봐야, 우리가 연구할 때 우리에게 부여한 이 깊은 기초는 (방법론, 인식론 및 온톨로지, 그리고 연구의 제시방식에 대하여) 깊은 사고와 'knowingness'가 결여되어 있다는 것을 비판적으로 바라보게 했다. (적어도 우리에게) 그것은 이론적으로 문제있는 행동이었다.

This context turned us into intellectual terrors: at worst, we were arrogant and bratty; at best, this deep foundation in thinking about research that we had attuned us to be critical of a seeming lack of deep thinking and ‘knowingness’ about methodology, epistemology and ontology, and the presentation of research that was (to us, at least) theoretically troubling.

우리에게 있어서, 알고 있다는 것knowingness은, 연구들이 숙의 과정으로 취급되고 있다는 증거로서, 단지 설계와 방법뿐만 아니라 온톨로지, 인식론 및 방법론, 그리고 이것들에 대한 합리성과 관련된 결정을 포함하는 증거를 의미했었다. 지식knowingness은 단순한 '레시피 따라하기' 활동이 아닌, 생각의 모험으로서 연구에 대한 참여를 보여주어야 한다.

By knowingness, we mean evidence of research being treated as a deliberative process, one that involves decisionsrelated not just to design and method, but ontology, epistemology and methodology, and rationales for these, individually and collectively. Knowingness demonstrates engagement with research as a thought-out adventure, rather than simple ‘recipe following’ activity

우리의 원래 TA 논문을 쓰는 것에 대한 생각의 뿌리는 사람들이 '담론 분석과 근거 이론의 조합'을 사용했다고 주장하는 것을 보고 컨퍼런스에 참석했던 초기의 경험에서 비롯되었다. 우리는 '이러한 방향은 (일반적으로) 철학적으로 양립할 수 없다'고 생각하며 혼란에 빠져 고개를 떨구곤 했는데, 보통은 실제로 이것도 저것도 아닌 분석을 보게 되었다. 이것은 (더 최근에 발전한) '분석적 다원주의'조차 아니었다(예: Dewe와 Coyle 2014).

The roots of thinking about writing our original TA paper came from early experiences of going to conferences and seeing people claim to have used, analytically, ‘a combination of discourse analysis and grounded theory’.We’d shake our heads in confusion, thinking ‘these orientations are (typically) philosophically incompatible’, and usually seeing an analysis that really was not one or the other. This was not the ‘analytic pluralism’ that has more recently developed (e.g. Dewe and Coyle 2014).

그것을 바라보는 또 다른 방법은, 우리의 위치가 우리의 교육적 특권을 반영한다는 것이다. 그 당시, 우리는 훌륭한 질적 연구를 하는 실용주의뿐만 아니라 지식 생성 과정과 실천에 대한 반사적이고 개념적인 기초에 대해 깊이 생각하고 관심을 가지는 [지도교수와 다른 학문적 롤모델들을 갖게 된 것이 얼마나 행운인지] 깨닫지 못했다. 이들은 우리에게 - 때로는 고통스러운 - 우리가 무엇을 하고 있는지, 그리고 왜 그러는지에 대한 어려운 질문을 던졌다.

Another way to look at it – somewhat kinder to ourselves – is that our positioning reflected our educational privilege. At the time, we didn’t realise quite how lucky we were to have had supervisors and other academic role models who thought and cared deeply not only about the pragmatics of doing good qualitative research, but about the reflexive, conceptual bases for knowledge generation processes and practices. Who asked us the – sometimes painful – tough questions about what we were doing, and why.

우리의 박사학위 감독자들은 특히 질적인 연구가 재미, 놀이, 창의성에 관한 것이라는 의식을 우리에게 심어주었다. 지도교수는 왜(왜 굳이 그걸 하냐)냐고 묻는 대신 "못 할 이유가 뭐냐"고 물었다. 한번 시험해 보고, 무슨 일이 일어나는지 보되, 뛰어들기 전에 당신의 근거에 대해 깊이 생각해 보라고 했다. 그들은 우리에게 용기를 주었고, 우리에게 자신감을 주었다 – 가장 광범위한 의미에서 연구와 연구 방법을 '실험'하도록, 그것은 우리가 우리의 경력 동안 계속 해왔던 것이다.

Our PhD supervisors particularly also instilled in us a sense that qualitative research is about fun, play and creativity. Instead of asking why (why do a qualitative survey?), they asked why not? Try it out, see what happens, but think deeply about your rationale before your jump in. They encouraged us – and gave us confidence – to ‘experiment’ in the broadest sense with research and research methods, something we have continued to do throughout our careers.

2006년 논문은 이중적인 좌절에서 비롯되었다: 

• 컨퍼런스와와 출판된 연구에서 우리가 봤던 이론, 방법 및 기법의 '엉망진창 실수'에서, 

• (우리를 포함하여) 'TA를 한다'고 주장하지만, 보고된 테마를 제작하기 위해 관여하는 과정을 투명하게 설명하지는 않는 많은 연구에서

Our 2006 paper stemmed from dual frustrations: 

• at the ‘sloppy mishmash’ (Morse 1989: 4) of theories, methods and techniques we saw described at conferences and in published research; and 

• at there being lots of research (from ourselves included) that claimed to ‘do TA,’ but that did not transparently describe the processes engaged in to produce the themes reported.

우리에게 있어 '적절한' 질적 연구는 감히 실증주의의 한 줄기 빛조차 포함할 수 없는 것이었다. 보야티스는 자신의 접근방식을 실증주의(양적) 연구와 해석적(정량적) 연구 사이의 '격차 해소'를 시도하려는 시도로 틀었으며, 코딩의 품질과 신뢰성에 대한 보증을 제공하고, 제시된 신뢰성 연구자의 주관성에 대한 위협을 통제하기 위한 '코드 신뢰성' 조치의 사용을 주창하였다. 양적 실증주의자들은 이것을 이해할 수 있을 것이다. 하지만 우리에게 있어, '분열을 메우고' 질적 연구의 진실성을 유지하는 것이 불가능했다.

to us, ‘proper’ qualitative research dare not contain even a whiff of positivism. Boyatzis framed his approach as an attempt to ‘bridge the divide’ between positivist (quantitative) and interpretive (qualitative) research, and advocated the use of ‘coding reliability’ measures to provide warrants of the quality and reliability of coding, and control the threat to reliability researcher subjectivity presented, in a language that would be intelligible to quantitative-positivists. For us, it was not possible to ‘bridge the divide’ and retain the integrity of qualitative research.

우리는 TA에 대한 우리의 접근방식이 이론적으로 보아티스'와 TA에 대한 몇몇 다른 접근방식으로 개념화되어 있기 때문에, 연구자 주관성이 지식 생산에 대한 (잠재적 위협이 아닌) 자원으로 이해되어, 창의적이고 반사적이며 주관적인 우리의 관점을 반영하고자 하였다(Gough와 Madill 2012 참조).

We intended our approach to TA to reflect our view of qualitative research as creative, reflexive and subjective, with researcher subjectivity understood as a resource (see Gough and Madill 2012), rather than a potential threat to knowledge production, as it arguably is conceptualised in Boyatzis’ and some other approaches to TA.

우리에게 있어 질적 연구는 의미와 의미 만들기에 관한 것이며, 이것을 항상 상황에 얽매여 있고, positioned and situated되어있으며, 질적 데이터 분석은 '스토리'에 대해 말하는 것이고, 해석하는 것이고, 창조하는 것이다. '저 바깥에 존재하는' 찾을 수 있고, 데이터로부터 찾을 수 있거나, 데이터 안에 깊이 묻혀 있는 '진실'을 발견하거나 찾아내는 것이 아니다.

For us, qualitative research is about meaning and meaning-making, and viewing these as always context-bound, positioned and situated, and qualitative data analysis is about telling ‘stories’, about interpreting, and creating, not discovering and finding the ‘truth’ that is either ‘out there’ and findable from, or buried deep within, the data.

우리에게 최종 분석은 심오하고 장기적인 데이터 몰입, 사려깊고 성찰, 능동적이고 생성적인 어떤 것의 산물이다. 우리는 이 과정을 포착하기 위한 데이터에서 테마가 수동적으로 나오지 않는다는 것을 강조했다(이 과정에 대한 설득력 있는 설명은 Ho, Chiang, Leung 2017 참조).

For us, the final analysis is the product of deep and prolonged data immersion, thoughtfulness and reflection, something that is active and generative. We emphasised that themes do not passively emerge from data to capture this process (for a compelling account of this process, see Ho, Chiang, and Leung 2017).

우리는 또한 코드화 및 테마 개발에 대한 엄격하고 체계적인 접근을 장려하는 TA를 하는 방법을 개발하려고 노력했지만, (우리의 방법은) 경직되고 구조화되어 코드북이나 코딩 프레임을 사용하도록 요구하는 것이 아니라 유동적이고 재귀적이었다.

We also sought to develop a way of doing TA that encouraged a rigorous and systematic approach to coding and theme development, but that was also fluid and recursive, rather than rigid and structured and requiring the use of a codebook or coding frame.

우리는 윌릭(2008)을 다시 비유하기 위해 (레시피가 아니라) 모험을 제공하는 TA 방식을 원했다.

We wanted a TA method that offered an adventure, not a recipe, to again paraphrase Willig (2008).

우리는 질적 연구자에게 그들이 TA의 사용을 inform하는 이론과 그들이 얼마나 정확하게 TA를 enact했는가에 관한 융통성을 제공하기 위한 우리의 접근방식을 의도했지만, 그렇게 함으로써, 그것은 연구자가 그들의 접근방식과 그들이 정확히 어떻게 TA를 제정했는지를 알려주는 가정을 명확히 설명하도록 요구하였다. 

We intended our approach to offer the qualitative researcher flexibility in terms of the theory informing their use of TA, and how precisely they enacted TA , but in doing so, it required the researcher to articulate the assumptions that informed their approach and how exactly they enacted TA. 

앞으로 이동: 반사 TA 포장을 푸십시오.

Moving forward: unpacking reflexive TA

앞에서 언급한 바와 같이, 우리는 대부분의 사람들이 우리의 가정을 이해할 것이라고 가정했다. 우리가 얼마나 틀렸는지!

As previously noted, we assumed most people would ‘get it’, would understand our assumptions. How wrong we were!

우리의 접근방식은 다른 분석 절차와 '보완된다supplemented'는 것인데, 때때로 우리의 접근방식이 (표면 의미에 대한) 데이터 설명이나 요약보다 충분히 '덜 복잡하다'고 간주되기 때문이다.

our approach is ‘supplemented’ with other analytic procedures, sometimes because our approach on its own is deemed not ‘sophisticated’ enough for anything other than (often atheoretical) data description or summary (of surface meaning).

우리의 '테마'라는 개념이 '도메인 요약'과 혼동이 있었다. 테마는 [데이터 집합 전체에 걸쳐 공유된 의미의 특정 패턴에 대한 이야기]이고, 도메인 요약은 [특정 주제 또는 토론의 '도메인'과 관련된 데이터에서 의미의 범위에 관한 요약]이다.

Our conceptualisation of themes – as stories about particular patterns of shared meaning across the dataset – is confused with ‘domain summaries’–summaries of the range of meaning in the data related to a particular topic or ‘domain’ of discussion.

우리의 접근방식은 때때로 경직되고 선형적인 일련의 단계를 포함하는 것으로 제시된다. 또는 연구자에게 '이것 또는 저것'의 선택을 제공하는 것 처럼 제시되기도 했다. 

Our approach is sometimes presented as involvinga rigid, linear series of stages. Or as offering the researcher ‘either or’ choices: coding can be 

• semantic or latent, inductive or deductive, 

• rather than a mix of semantic and latent, inductive and deductive.

이것들은 우리가 흔히 보는 '오해'들이다. 우리의 접근방식이 오해될 수 있는 방법을 예측하지 못한 것은 부분적으로 2006년 논문에 질적 가치와 가정을 완전히 표현하지 못한 것을 반영하고 있는데, 위에서 언급했듯이, 그것은 부분적으로 우리의 교육적 특권과 우리가 재점검하는 박사교육의 측면에서 우리가 얼마나 운이 좋았는지에 대한 우리의 이해 부족을 반영하고 있다.

These are the common ‘misapplications’ that we see. Our failure to anticipate the ways in which our approach might be misunderstood partly reflects our failure to fully articulate our qualitative values and assumptions in our 2006 paper, which itself, as noted above, partly reflects our educational privilege and our lack of understanding of how lucky we were in terms of the doctoral training we received.

질적 연구자들은 항상 생각하고, 반성하고, 배우고, 진화하고 있다 – 더 이상 배울 것이 없는 경지에 도달하는 것은 불가능하다. 우리는 여행중이며, 절대로 목표지점에 도착하지 않는다! 그러므로, 우리의 접근법을 그린 연구자들에게는 우리의 최근 글의 일부를 읽고, 우리의 접근방식에 대한 우리의 생각과 표현방식이 지난 몇 년간 어떻게 발전해 왔는지를 이해하는 것이 핵심이다(예: 브라운과 클라크 2016; 브라운, 클라크, 웨이트 2016; 브라운 외 2018; 테리 외 2017).

Qualitative researchers are always thinking, reflecting, learning and evolving – we do not reach a point where we have nothing more to learn. We are journeying, not arriving! Therefore, one of our key appeals to researchers drawing on our approach is to read some of our more recent writing, to gain a sense of how our thinking around and articulation of our approach has evolved over the years (e.g. Braun and Clarke 2016; Braun, Clarke, and Weate 2016; Braun et al. 2018; Terry et al. 2017).

TA를 그때와 지금 개념화(및 당사의 용어 개발)

Conceptualising TA then, and now (and, developments in our terminology)

2006년 논문에서, 우리는 TA(일반적으로)를 이론적으로 informed and constrained 방법론보다는 [이론적으로 유연한 방법론]으로 기술했다. 이제 우리는 TA가 generic method로서, 이론적으로 융통성있다고 기술되는 것이 가장 좋다고 생각한다.

In our 2006 paper, we described TA (in general) as a theoretically flexible method rather than a theoretically informed and constrained methodology. Now we think TA is best described as theoretically flexible only as a generic method;

우리는 TA에 대한 사고의 주요 변화를 설명하기 위해 이 최종 섹션을 사용한다(표 1에 요약).

We use this final section to describe some key shifts in our thinking around TA (summarised in Table 1).

그렇긴 하지만, TA의 특정 형태iteration를 지지하는 사람들이 그들 자신의 기초적인 연구 가치와 가정을 완전히 인정하거나, 실제로 그들 자신을 [질적 연구의 범위landscape 내에 배치하는 접근법]을 개발했는지가 늘 우리에게 명확한 것은 아니다.

That said, it is not always clear to us that the proponents of specific iterations of TA have developed their approaches fully acknowledging their own underlying research values and assumptions, or indeed situating themselves within the landscape of qualitative research

우리는 또한 [주제]에 대한 개념화가 근본적으로 다르다는 것을 인식한다. 우리는 테마를 핵심 개념에 의해 뒷받침되거나 결합된 공유된 의미의 패턴으로 개념화한다(나중에 이것을 '중앙조직개념'[Braun and Clarke 2013; Braun, Clarke, Rance 2014]로 개념화했다).

We also recognise that there are radically different conceptualisations of themes. We conceptualise themes as patterns of shared meaning underpinned or united by a core concept (we later conceptualised this as a ‘central organizing concept’ [Braun and Clarke 2013; Braun, Clarke, and Rance 2014] to emphasise a uniting idea).

그러나 테마에 대한 우리의 이해(비록 TA에 대해서 우리는 늘 일관성되게 생각하지만)는 모든 사람에게 '자명한' 것도 아니고 '당연한' 것도 아니다. 우리는 종종 이러한 상이한 개념들이 우리의 지침에 따라 TA를 한다고 주장하는 것의 구현에서 명백하게 나타나며, 저자들은 [데이터 영역 요약]을 '테마'로 제시하기도 한다(Clarke and Braun 2018). [도메인 요약]을 테마로 제시하면, 이것은 공유된 주제를 중심으로 구성되지만 공유된 의미를 포함하지는 않는다 – 그것들은 단지 [주제나 관심 영역에 관련된 의미의 다양성을 포착하는 것]을 목표로 할 뿐이다

But our understanding of themes – something that remains consistent in our thinking around TA – is neither the ‘obvious’ nor the taken-for-granted one. Too often we see these different conceptualisations evident in the implementation of what is claimed as doing TA according to our guidelines, with authors presenting summaries of data domains as ‘themes’ (Clarke and Braun 2018). Domain summary themes are organised around a shared topic but not shared meaning – they aim to capture the diversity of meaning in relation to a topic or area of focus.

테마의 이름이 종종 데이터 수집 질문을 그대로 옮겨놓는 경우도 있다('~의 유형', '~의 이점', '~의 단점' 등으로 시작하는 테마 제목이 매우 일반적이다; 에반스, 아담스, 2016 참조). 또는 종종 도메인을 식별하는 하나의 단어(예: 만족도)로 테마 이름을 붙이기도 한다. 우리는 이러한 아이디어들이 얼마나 근본적으로 다른지, 그들이 데이터와 분석으로 무엇을 목표로 하는지가 분명하기를 바란다. 보다 최근의 연구(Braun and Clarke 2016; Braun et al. 2018; Clarke and Braun 2018)에서 우리는 TA의 두 가지 주제 개념을 구별했다. 여기서 [도메인 요약 테마]는 일반적으로 개발되지 않은 테마이고, TA에 대한 우리의 접근 방식과 호환되지 않는다고 주장했다.

Theme titles are often reflective of data collection questions (theme titles that start ‘Type of’, ‘Benefits of’ and ‘Drawbacks of’ are very common; see Evans, Adams, and Hall 2016) or consist of one word that identifies the domain (e.g. satisfaction). We hope it’s clear how fundamentally different these ideas are, in what they aim to do with data and analysis. In our more recent work (Braun and Clarke 2016; Braun et al. 2018; Clarke and Braun 2018), we have distinguished between these two conceptualisations of themes in TA, and also argued that, domain summary themes typically constitute under-developed themes (see also Connelly and Peltzer 2016); they are not compatible with our approach to TA.

가장 최근의 연구에서, 우리는 우리가 클러스터링하고 부르는 코딩 신뢰성, 코드북, 반사적 접근법으로 구성된 TA의 3자 유형을 제안했다(Braun et al. 2018 참조).

In our most recent work, we have offered a tripartite typology of TA, consisting of what we cluster and call coding reliability, codebook and reflexive approaches (see Braun et al. 2018).

해석적으로 TA의 지형을 매핑하는 과정에서, 우리는 접근법을 '브라운과 클라크' 접근법이라고 부르지 않으려고 노력해왔다. 그것은 단지 너무 자의식과잉적 느낌 때문만이 아니라, 우리의 접근법의 특징이 무엇인지 말해주지 않았기 때문이다.

In interpretively mapping the terrain of TA, we have tried out different names for our approach, seeking to avoid calling it the ‘Braun and Clarke’ approach (as some others do), not just because that feels too egotistical, but more importantly because it does not say anything useful about the distinctive characteristics of our approach.

우리는 처음에 '유기적'이라는 용어가 우리가 개략적이고 유연하며 반복적인 접근 방식의 성격을 포착했다고 생각했다. 이것이 (후기)실증주의적 코딩 신뢰성 접근과 관련된 코딩 및 테마 개발에 대한 보다 구조화된 접근 방식과 비교해서 특히 다른 점이다.

We initially thought the term ‘organic’ captured the open, exploratory, flexible and iterative nature of the approach we outlined, compared to the more structured approaches to coding and theme development associated with (post-)positivist coding reliability approaches (like those of Boyatzis 1998,; Guest, MacQueen, and Namey 2012).

코딩 신뢰성 TA에서 분석은 테마 개발부터 시작된다. 테마는 일반적으로 데이터 도메인(또는 '버킷')으로 개념화되며, 이는 종종 데이터 수집 질문이나 데이터 친숙화에 따라 개발된다. 미리 정해진 코드북이나 코딩 프레임에 의해 안내되는 코딩은 각 버킷과 관련된 소재를 정확하게 식별하기 위한 과정으로 이해된다. '신뢰할 수 있는' 또는 '정확한' 코딩을 목표로 판단의 일관성을 테스트하기 위해 사용되는 코딩 신뢰성 척도가 다수 코더가 표준이다.

In coding reliability TA, analysis begins with theme development. Themes are typically conceptualised as data domains (or ‘buckets’, as one of our students memorably dubbed this type of theme), which are often developed from data collection questions or following data familiarisation. Coding, guided by a pre-determined codebook or coding frame, is understood as a process for correctly identifying the material relevant to each bucket. Multiple coders are the norm, with coding reliability measures used to test for consistency of judgement – with an aim for ‘reliable’ or ‘accurate’ coding.

Kidder and Fine's(1987) [small q] [Big Q] 질적 구별 – 다음과 같이 정성적 연구 간의 차이를 발견하였다. 

a) 도구 및 기법의 사용(실증주의적 패러다임 내에서 수행됨; small q) 또는 

b) 철학과 절차를 포괄하는 (Big Q) 

이것은 실증주의 지향적 코딩 신뢰성 접근방식(small q)에서 개념적으로 우리의 '유기적' 또는 '유연적' 접근방식(Big Q)을 구분하는 유용한 방법을 제공하였다.

We found Kidder and Fine’s(1987) small q/Big Q qualitative distinction – between qualitative research as 

a) the use of tools and techniques (typically within a positivist paradigm; small q) or 

b) encompassing a philosophy and procedure (Big Q) 

– provided a useful way of conceptually demarcating our (Big Q) ‘organic’ or ‘flexible’ approach from positivist-oriented (small q) coding reliability approaches (e.g. Braun, Clarke, and Weate 2016; Clarke and Braun 2016; Clarke, Braun, and Hayfield 2015).

그러나 이러한 [빅 Q/유기적 TA] vs [작은 q/코딩 신뢰성 TA]와 같이 분류할 때 프레임워크 분석(예: 리치 및 스펜서 1994), 템플릿 분석(예: King and Brooks 2017b)과 같은 접근방식이 어디에 적합한지에 대한 질문을 종종 받았다. 

However, when presenting this Big Q/organic and small q/coding reliability TA typology, we were often asked about where approaches like framework analysis (e.g. Ritchie and Spencer 1994) and template analysis (e.g. King and Brooks 2017b) would  fit. 

그들은 약간 '중간' 어딘가에 앉아 있다 – 이러한 접근방식은 좀 더 구조화된 (코드북과 함께) 코딩 방식과 코딩 신뢰성 TA의 초기 테마 개발을 활용하지만, 그것들은 (Big Q) 질적 철학 안에 내재되어 있다.

They sit somewhere a bit ‘in-between’– although these approaches utilise the more structured coding (with codebook) approach and early theme development of coding reliability TA, they are embedded within a (Big Q) qualitative philosophy.

비록 우리는 여전히 우리의 TA 접근방식을 빅 Q TA와 유기적 TA로 프레임하고 있지만, 우리는 성찰적 TA라는 용어를 점점 더 선호한다.

Although we still frame our TA approach as Big Q TA and organic TA, we increasingly prefer the term reflexive TA

지식 생산에 있어서 연구자의 역할은 우리 접근법의 핵심이다! 성찰적 TA는 [이론적 지식]과 [투명성]을 가지고 구현될 필요가 있다. 연구자는 TA의 사용을 알리는 철학적 감수성과 이론적 가정을 완전히 인식하도록 노력해야한다. 그리고 이것들은 연구의 분석 과정과 보고 과정 전반에 걸쳐 일관되고 일관성 있고 투명하게 집행enact해야한다. 

The researcher’s role in knowledge production is at the heart of our approach! Reflexive TA needs to be implemented with theoretical knowingness and transparency; the researcher strives to be fully cognisant of the philosophical sensibility and theoretical assumptions informing their use of TA; and these are consistently, coherently and transparently enacted throughout the analytic process and reporting of the research. 

그들은 분석을 중심으로 의사결정을 내려야 할 필요성을 인식하고 있으며, knowingly 관여하고 의사결정을 내려야 한다(Braun, Clarke & Weate, 2017). 코딩 프로세스는 데이터를 해석하고 코딩할 때 우리가 하고 있는 가정에 의문을 제기하고 질문하는 등 자신에 대한 지속적인 회귀를 요구한다. 테마는 우리의 코딩의 창조적 노력을 통해 그리고 통해 개발된 분석적 산출물이다. 그것들은 상당한 분석적 '작업'을 반영하며, 데이터, 분석 프로세스 및 주관성의 교차점에서 연구자에 의해 능동적으로 생성되어야 한다다 

They are aware of the need to make decisions around analysis, and they knowingly engage and make them (Braun, Clarke & Weate, 2017). The coding process requires a continual bending back on oneself – questioning and querying the assumptions we are making in interpreting and coding the data. Themes are analytic outputs developed through and from the creative labour of our coding. They reflect considerable analytic ‘work,’ and are actively created by the researcher at the intersection of data, analytic process and subjectivity. 

테마는 수동적으로 데이터나 코딩에서 나오지 않으며, 데이터 '안에 존재' 하는 것이 아니며, 연구자가 식별하고 검색하기를 기다리고 있는 것이다. 테마는 데이터에 대한 창의적이고 해석적인 이야기로, 연구자의 이론적 가정, 분석적 자원과 기술, 그리고 데이터 자체의 교차점에서 생산된다. 양질의 성찰적 TA는 '정확하고 신뢰할 수 있는' 절차를 따르는 것이 아니라(또는 '정확하고 신뢰할 수 있는' 코딩 또는 코더 간의 합의를 달성하는 것), 연구자의 데이터에 대한 반사적이고 사려 깊은 참여와 분석 프로세스에 대한 반사적이고 사려 깊은 참여에 관한 것이다. 

Themes do not passively emerge from either data or coding; they are not ‘in’ the data, waiting to be identified and retrieved by the researcher. Themes are creative and interpretive stories about the data, produced at the intersection of the researcher’s theoretical assumptions, their analytic resources and skill, and the data themselves. Quality reflexive TA is not about following procedures ‘correctly’ (or about ‘accurate’ and ‘reliable’ coding, or achieving consensus between coders), but about the researcher’s reflective and thoughtful engagement with their data and their reflexive and thoughtful engagement with the analytic process. 

우리는 이 과정을 포착하기 위해 '개발developing' (Braun, Clarke, Weate 2016) '구성constructing' (Braun et al. 2018)or '생성generation' (표 1 참조)과 같은 용어를 점점 더 많이 언급하고 있다. 둘 이상의 연구자가 분석 과정에 관여하는 경우, 코딩 접근방식은 의미에 대한 합의점을 찾기보다는 데이터의 보다 풍부한 뉘앙스 읽기를 개발하도록 설계되어 협력적이고 반사적이다.

We increasingly refer to terms like ‘developing’ (Braun, Clarke, and Weate 2016) ‘constructing’ (Braun et al. 2018)or‘generating’ (see Table 1) to capture this process. If more than one researcher is involved in the analytic process, the coding approach is collaborative and reflexive, designed to develop a richer more nuanced reading of the data, rather than seeking a consensus on meaning.

요약

The take away . . .

● 방법과 이론의 적용에 있어서 명시적이고, 사려깊고, 신중해지는 것('알고 있는 것')이 중요하다.

● Being explicit, thoughtful and deliberate (‘knowing’) in the application of method and theory is important.

● 가정과 입장은 항상 질적 연구의 일부분이다. 성찰적 실천은 이것들을 이해하고 푸는 데 필수적이다. 당신이 가정하고 있는 것을 곰곰이 생각해 보고 확인한 다음, 그러한 가정들이 어떤 특정한 프로젝트를 위해 유지되는지 조사하는 것이 좋은 관행이다.

● Assumptions and positionings are always part of qualitative research. Reflexive practice is vital to understand and unpack these. It is good practice to reflect on and identify what you’re assuming, and then interrogate whether those assumptions hold for any particular project.

● TA에 대한 접근방식은 하나가 아니며, 반드시 서로 호환되는 것은 아니다. 이것을 인식하고 계획적으로 TA를 하는 것은 개념과 실천에서 혼란과 불일치를 피하는 데 도움이 될 수 있다.

● There are different approaches to TA – and they’re not necessarily compatible with each other. Being aware of this and doing TA in a deliberate (‘knowing’) way, can help avoid confusion and mismatches in concept and practice.

● 연구 목적과 분석적 감수성(이론적이고 개념적인 프레임워크)에 맞는 TA 접근법을 사용하십시오.

● Use a TA approach that suits your research purpose and analytic sensibility (theoretical and conceptual frameworks).

● 반사적 TA를 하고 있다면 2006년도 논문 이외의 내용을 읽어보십시오. 위에서 인용한 우리의 다양한 논문은 명확성을 찾는 주요 장소를 표시한다. (오클랜드 TA 대학 웹사이트: https://www.psych.auckland.ac.nz/en/about/our-research/research-groups/thematic-analysis.html) 참조).

● If you’re doing reflexive TA, do read beyond our 2006 paper. Our various papers cited above signal key places to look for clarification (see also our The University of Auckland TA website: https://www.psych.auckland.ac.nz/en/about/our-research/research-groups/thematic-analysis.html).

● 퀄리티가 중요하다. 당신이 무엇을 하고 있는지, 왜 그것을 잘 하고 있는지, 그것을 잘하기 위한 기준이 무엇인지 이해하는 것은 TA를 잘 하는 데 필수적이다.

● Quality matters. Understanding what you’re doing, why you’re doing it, and what the criteria for doing it well are, are vital for doing (reflexive) TA well.

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ABSTRACT

Since initially writing on thematic analysis in 2006, the popularity of the method we outlined has exploded, the variety of TA approaches have expanded, and, not least, our thinking has developed and shifted. In this reflexive commentary, we look back at some of the unspoken assumptions that informed how we wrote our 2006 paper. We connect some of these un-identified assumptions, and developments in the method over the years, with some conceptual mismatches and confusions we see in published TA studies. In order to facilitate better TA practice, we reflect on how our thinking has evolved – and in some cases sedimented – since the publication of our 2006 paper, and clarify and revise some of the ways we phrased or conceptualised TA, and the elements of, and processes around, a method we now prefer to call reflexive TA.

KEYWORDS: Big Q qualitative, coding, data domains, epistemology, ontology, paradigm, post-positivism, reflexivity, small Q qualitative, themes, epistemology