정답은 하나? (성찰적) 주제분석의 옳바른 실천은 무엇인가? (Qualitative Research in Psychology, 2021)

정답은 하나? (성찰적) 주제분석의 옳바른 실천은 무엇인가? (Qualitative Research in Psychology, 2021)
One size fits all? What counts as quality practice in (reflexive) thematic analysis?
Virginia Braun a and Victoria Clarke b

 

 

주제 분석의 질: 무엇이 중요합니까?
Quality in thematic analysis: what matters?

"저자들은 분석 과정에서 어떻게 편견을 피하려고 했는지 논의해야 합니다."
“The authors should discuss how they attempted to avoid bias in their analytic process.”

전문가 질적 저널에 제출한 경험적 논문에 대한 익명의 리뷰에서 이 의견을 받았고, 2006년(Braun and Clarke 2006) 이 저널에서 처음 요약한 반사적 주제 분석(TA) 접근법을 사용했다. 검토자의 명령은 TA와 관련된 여러 가지 문제가 있는 가정과 본 논문에서 맥락화, 언팩 및 확장한 질적 품질 기준을 반영한다. TA의 사용이 확대되고 다양해짐에 따라, 논문 발표 이후 출판된 연구의 일관성과 무결성이 항상 유지되는 것은 아니다. 본 논문에서는, TA의 품질에 대해 생각하고 학자들이 우수하고 응집력 있는 TA를 수행하도록 지원하기 위한 도구로서, 출판된 TA에서 확인되는 10가지 문제적 관행과 가정을 설명하고자 한다.
We received this comment in an anonymous review of an empirical paper we had submitted to a specialist qualitative journal, and in which we used our reflexive thematic analysis (TA) approach, which we first outlined in this journal in 2006 (Braun and Clarke 2006). The reviewer’s command reflects a number of problematic assumptions around TA, and indeed qualitative quality criteria, which we contextualise, unpack and expand on in this paper. As the use of TA has expanded, and diversified, since the publication of that paper, the coherence and integrity of published research does not always hold. We use ten problematic practices and assumptions evident in published TA as a tool for thinking about quality in TA, and to support scholars in doing excellent, cohesive TA. 

이러한 [문제적 관행]은 TA에 대한 혼란과 오해를 반영하며, 이를 양질의 TA를 위한 명확한 권고사항을 줌으로써 명확히 하고자 하였다 (일부는 질적 학문에 더 폭넓게 적용될 수 있으므로 TA 이상의 관련성을 가질 수 있다). 편집자와 검토자가 품질 관리자로서 역할을 잘 하게끔 돕기 위해, 우리는 이러한 문제가 있는, 그리고 그에 상응하는 좋은(또는 최선의) 관행을 TA 연구의 품질을 평가하기 위한 '지침guideline'으로 정리하였다. 이는 출판을 위해 TA 연구를 평가할 때 고려해야 할 20개의 중요한 질문의 형태로 제시된다. 
These problematic practices reflect confusions and misconceptions about TA that we seek to clarify with clear ‘take away’ recommendations for quality TA (some of which may apply to qualitative scholarship more broadly, and thus have relevance beyond TA). In order to support editors and reviewers in their role as quality custodians, we translate these problematic, and corresponding good (or best), practices into ‘guidelines’ for assessing the quality of TA research – presented in the form of twenty critical questions to consider when evaluating TA research for publication 

이 질문들은 독립적으로 또는 TA에 대한 우리의 방법론적 글과 함께 사용되도록 고안되었다. 특히 더 많은 설명이 필요한 경우 본 논문은 더욱 그렇다. These questions are designed to be used either independently, or alongside our methodological writing on TA, and especially the current paper, if further clarification is needed. 방법과 방법론의 적절한 선택과 설명 Adequate choice and explanation of methods and methodology 1. 저자들은 간단하게나마 왜 TA를 사용하는지 설명합니까? 1. Do the authors explain why they are using TA, even if only briefly? 2. 저자는 어떤 유형의 TA를 사용하는지 명확히 명시하고 정당화합니까? 2. Do the authors clearly specify and justify which type of TA they are using? 3. 특정 유형의 TA의 사용과 정당화가 연구 질문이나 목적과 일치합니까? 3. Is the use and justification of the specific type of TA consistent with the research questions or aims? 4. 연구의 이론적, 개념적 토대와 TA의 특정 유형 사이에 좋은 '적합'이 있습니까(즉, 개념적 일관성이 있습니까)? 4. Is there a good ‘fit’ between the theoretical and conceptual underpinnings of the research and the specific type of TA (i.e. is there conceptual coherence)? 5. 데이터 수집 방법과 특정 유형의 TA 사이에 양호한 '적합'이 있습니까? 5. Is there a good ‘fit’ between the methods of data collection and the specific type of TA? 6. 지정된 유형의 TA가 문서 전체에서 일관되게 집행되고 있는가? 6. Is the specified type of TA consistently enacted throughout the paper? 7. TA와 관련하여 문제가 있는 가정과 실천의 증거가 있습니까? 여기에는 일반적으로 다음이 포함된다. 7. Is there evidence of problematic assumptions about, and practices around, TA? These commonly include: ● TA를 하나의 통일된 개체로 취급하고, 널리 합의된 하나의 절차로 취급한다.  ● Treating TA as one, homogenous, entity, with one set of – widely agreed on – procedures.  ● 어떠한 인정이나 설명 없이 철학적, 절차적으로 양립할 수 없는 TA 접근 방식을 결합합니다. ● Combining philosophically and procedurally incompatible approaches to TA without any acknowledgement or explanation. ● 핵심 개념으로 뒷받침되는 공유 의미의 주제적 패턴과 데이터 주제를 혼동하는 요약.  ● Confusing summaries of data topics with thematic patterns of shared meaning, underpinned by a core concept.  ● 근거 이론 개념 및 절차(예: 포화, 상수 비교 분석, 라인별 코딩)를 어떠한 설명이나 정당화 없이 TA에 적용한다. ● Assuming grounded theory concepts and procedures (e.g. saturation, constant comparative analysis, line-by-line coding) apply to TA without any explanation or justification. ● TA가 본질주의자, 현실주의자 또는 무이론적이라고 가정한다. ● Assuming TA is essentialist or realist, or atheoretical. ● TA는 데이터 축소 또는 기술 접근 방식일 뿐이므로 다른 목적을 달성하기 위해 다른 방법 및 절차로 보완되어야 한다고 가정한다.  ● Assuming TA is only a data reduction or descriptive approach and therefore must be supplemented with other methods and procedures to achieve other ends.  8. 보완 절차나 방법이 정당하고 필요한가, 아니면 단순히 TA를 더 효과적으로 사용함으로써 동일한 결과를 얻을 수 있었는가? 8. Are any supplementary procedures or methods justified, and necessary, or could the same results have been achieved simply by using TA more effectively? 9. TA를 귀납적으로 사용하는 경우에도 TA 사용의 이론적 토대가 명확히 명시되어 있는가(예: 존재론적, 인식론적 가정, 이론적 프레임워크 지침)? 9. Are the theoretical underpinnings of the use of TA clearly specified (e.g. ontological, epistemological assumptions, guiding theoretical framework(s)), even when using TA inductively (inductive TA does not equate to analysis in a theoretical vacuum)? 10. 연구자들은 (단순히나마) 개인적, 사회적 관점 및 포지셔닝에 대해 '자신의 관점'을 가지려고 노력하고 있는가? (이것은 연구자들이 사회정의 지향적인 연구에 종사할 때 그리고 한계적이고 취약한 집단, 연구원이 속하지 않는 집단의 '목소리'를 대변할 때 특히 중요하다.) 10. Do the researchers strive to ‘own their perspectives’ (even if only very briefly), their personal and social standpoint and positioning? (This is especially important when the researchers are engaged in social justiceoriented research and when representing the ‘voices’ of marginal and vulnerable groups, and groups to which the researcher does not belong.) 11. 사용된 분석 절차가 일반적인 절차가 아닌, 저자가 실제로 수행한 작업에 대해 명확하게 개략적으로 설명하고 있는가? 11. Are the analytic procedures used clearly outlined, and described in terms of what the authors actually did, rather than generic procedures? 12. 개념적, 절차적 혼동의 증거가 있지는 않은가? 예를 들어, 반사성 TA(예: Braun과 Clarke 2006)가 주장된 접근법이지만 다른 절차가 개략적으로 설명되어 있다. 코드북 또는 코딩 프레임의 사용, 복수의 독립적인 코더 및 합의 코딩, 평가자 간 신뢰성 측정 및/또는 테마를 출력물이 아닌 분석 입력으로 개념화하기에 주제를 식별하고 코딩으로 분석이 진행됩니다.  (테마 개발을 향하여 코딩을 하는 것보다) 12. Is there evidence of conceptual and procedural confusion? For example, reflexive TA (e.g. Braun and Clarke 2006) is the claimed approach but different procedures are outlined such as the use of a codebook or coding frame, multiple independent coders and consensus coding, inter-rater reliability measures, and/or themes are conceptualised as analytic inputs rather than outputs and therefore the analysis progresses from theme identification to coding (rather than coding to theme development). 13. 저자들이 TA에 대한 그들의 주장된 접근법에 대한 완전하고 일관성 있는 이해를 증명하고 있는가? 13. Do the authors demonstrate full and coherent understanding of their claimed approach to TA? 잘 개발되고 정당화된 분석 A well-developed and justified analysis 14. 보고서의 주제가 무엇이며 어디에 있는지 명확합니까? 원고는 분석 개요, 즉 주제 목록, 서술 개요, 주제 표, 주제 지도에서 이익을 얻을 수 있을까요? 14. Is it clear what and where the themes are in the report? Would the manuscript benefit from some kind of overview of the analysis: listing of themes, narrative overview, table of themes, thematic map? 15. 보고된 주제는 주제 요약이 아니라 '완전히 실현된 테마'(중앙 조직 개념에 기초한 공통적인 의미의 패턴)인가? 15. Are the reported themes topic summaries, rather than ‘fully realised themes’ – patterns of shared meaning underpinned by a central organising concept? ● 만약 그렇다면, 주제 요약이 연구의 목적에 적합한가? ● If so, are topic summaries appropriate to the purpose of the research?  ○ 저자가 반사 TA를 사용하는 경우, 주제 개념화의 수정이 설명되고 정당화되는가?  ○ If the authors are using reflexive TA, is this modification in the conceptualisation of themes explained and justified? ● 자료 수집 질문을 주제로 사용하였는가? ● Have the data collection questions been used as themes? ● 원고는 [완전히 실현된 테마]를 보고함과 함께, 추가 분석을 수행함으로써 이익을 얻을 수 있는가? ● Would the manuscript benefit from further analysis being undertaken, with the reporting of fully realised themes? ● 또는 저자가 반사형 TA를 사용한다고 주장하는 경우, 원고는 다른 유형의 TA(예: 코딩 신뢰성 또는 코드북)를 사용한다고 주장함으로써 이익을 얻을 것인가? ● Or, if the authors are claiming to use reflexive TA, would the manuscript benefit from claiming to use a different type of TA (e.g. coding reliability or codebook)? 16. 비주제적 맥락화 정보를 테마로 제시하였는가? (예: 첫 번째 '요약'은 상황별 정보를 제공하는 주제 요약이지만, 보고된 나머지 주제는 완전히 실현된 주제이다.) 만약 그렇다면, 원고는 이것이 비주제적 맥락화 정보로 제시되는 것으로부터 이익을 얻을 것인가? 16. Is non-thematic contextualising information presented as a theme? (e.g. the first 'theme' is a topic summary providing contextualising information, but the rest of the themes reported are fully realised themes). If so, would the manuscript benefit from this being presented as non-thematic contextualising information? 17. 응용연구에서 보고된 주제는 실행 가능한 결과를 초래할 가능성이 있는가? 17. In applied research, do the reported themes have the potential to give rise to actionable outcomes? 18. 논문에 개념적인 충돌이나 혼란이 있습니까? (예: 사회 구성주의자의 접근방식을 주장하는 동시에 코딩 신뢰성에 대한 긍정적 개념에 대한 우려를 표명하거나 참가자의 언어를 경험과 행동의 투명한 반영으로 취급하면서 구성주의자의 접근방식을 주장하는 것) 18. Are there conceptual clashes and confusion in the paper? (e.g. claiming a social constructionist approach while also expressing concern for positivist notions of coding reliability, or claiming a constructionist approach while treating participants’ language as a transparent reflection of their experiences and behaviours) 19. 다음과 같은 미약하거나 설득력이 없는 분석의 증거가 있는가? 19. Is there evidence of weak or unconvincing analysis, such as: ● 테마가 너무 많나요, 적나요? ● Too many or two few themes? ● 테마 레벨이 너무 많습니까? ● Too many theme levels? ● 코드와 테마가 혼동되는가? ● Confusion between codes and themes? ● 데이터 추출과 분석 클레임이 일치하지 않는가? ● Mismatch between data extracts and analytic claims? ● 데이터 추출물이 너무 적거나 너무 많습니까? ● Too few or too many data extracts? ● 테마 간에 겹치는가? ● Overlap between themes? 20. 저자들은 결과의 일반성 결여에 대해 문제가 있는 진술을 하거나, 일반성을 통계적 확률론적 일반성으로 암묵적으로 개념화 하는가? (Smith 2017 참조) 20. Do authors make problematic statements about the lack of generalisability of their results, and or implicitly conceptualise generalisability as statistical probabilistic generalisability (see Smith 2017)?

우리가 출판된 TA에서 흔히 마주치는 문제는 종종 절차의 기초가 되는 이론적, 철학적 가정과 거의 관련이 없는 것으로 보이며, 또는 진정의로 quality criteria를 정교하게, 의도적으로, 상황적으로 적용하는 것과도 거의 관련이 없는 것으로 보인다. 
The problems we commonly encounter in published TA often seem to reflect little to no engagement with the theoretical and philosophical assumptions that underlie procedures, with wider quality discussions in qualitative research (e.g. Levitt et al. 2018; Madill et al., 2000; Sparks & Smith, 2009; Yardley 2015), or indeed nuanced, aware and situated application of quality criteria.

TA는 실증주의/양적 그리고 질적 패러다임 내에서 사용되며, 다양한 유형의 TA가 질적 연구의 다른 개념화에 포함되고 반영되기 때문에, TA에 대한 '보편적인' 품질 표준과 기준을 명확히 표현하는 것은 어렵다. 우리는 [작은 q]와 [큰 Q]로 정성 연구를 구분한 키더와 파인(1987)의 구분이 유용하다는 것을 발견한다. 

• (small q, 질적 실증주의): 실증주의 패러다임 내에서 데이터 수집 및 분석의 질적 기술의 사용,
• (Big Q): 질적 패러다임 내에서 질적 기법을 사용

As TA is used within positivist/quantitative and qualitative paradigms, and different types of TA are embedded within, and reflect, different conceptualisations of qualitative research, articulating ‘universal’ quality standards and criteria for TA is challenging. We find Kidder and Fine’s (1987) distinction between small q and Big Q qualitative research useful for demarcating between

• qualitative positivism (small q), the use of qualitative techniques of data collection and analysis within a positivist paradigm, and
• the use of qualitative techniques within a qualitative paradigm (Big Q qualitative).

이러한 패러다임의 가치는 다소 긴장 상태에 있으며, 이러한 긴장에 대한 인식 없이, 발표된 TA 연구는 우리의 TA 공동 저자 중 한 사람(니키 헤이필드)이 기억될 정도로 'confused q' qualitative라고 부르는 것과도 비슷하다. 즉, 이는 질적 실증주의의 요소와 질적 패러다임의 가치 및 가정을 아무 생각 없이, 비성찰적으로, 비일관적으로 결합하는 것처럼 보이는 연구를 말한다.
The values of these paradigms are in more or less tension, and without awareness of this tension, published TA research can exemplify what one of our TA co-authors (Nikki Hayfield) memorably dubbed ‘confused q’ qualitative – research that seems to unknowingly, unreflexively and incoherently combine elements of qualitative positivism with the values and assumptions of a qualitative paradigm.

일부에서는 우리가 (성찰적) TA에 대한 접근 가능한 지침을 개발한 것이 '절차주의'(King and Brooks 2017) 또는 '방법론'(Chemberlain 2000)에 굴복했음을 의미한다고 이야기한다. 연구자들에게 유연한 '시작점'을 제공하기보다는 성문화하고, 이론적 민감성과 반사성보다 절차를 우선시하며, TA 연구를 위한 엄격하고 구체적인 '규칙'을 만들었다는 지적이다. 하지만 이러한 비판은 TA가 연구자에게 어떤 좋은 (즉 성찰적인) 것을 요구하는지를 잘못 읽은 것이다. 세인트피에르와 잭슨(2014) 등이 '질적 코딩'과 관련해 하는 비판과 같은 종류다. – 그러나 마찬가지로 방법에 따라 질적 연구가 어떻게 보여야 하고 어떻게 보일 것인지에 대한 협소한 이해로도 어려움을 겪는다.

Some might suggest our development of accessible guidelines for ‘how to do’ (reflexive) TA means we’ve succumbed to ‘proceduralism’ (King and Brooks 2017) or ‘methodolatry’ (Chamberlain 2000). That we have codified practice, prioritised procedure over theoretical sensitivity and reflexivity, and created rigid and concrete ‘rules’ for TA research, rather than providing researchers with flexible ‘starting points’. This is a misreading of what good (reflexive) TA requires of the researcher. It is the same sort of critique that St. Pierre and Jackson (2014) and others make in relation to ‘qualitative coding’ – but similarly suffers from a narrow reading of what qualitative researching, guided by methods, should and will look like.

프로세스에 대한 세부 지침을 제공하는 것을 목표로 하지만, 우리는 동시에 TA 내에서 강조되는 유동성, 맥락, 우발성, 그리고 실제로 이론을 강조한다. 절차를 따르는 것이 '좋은 TA'를 수행하는 것을 보증하는 것은 아닙니다. 그보다는, 절차가 무엇을 촉진하는지, 절차가 무엇에 대한 접근을 가능하게 하는지를 이해해야 한다. 또한 절차는 분석의 목적이 아니라 과정을 위한 "도구"라는 것을 이해하는 것이 중요합니다. (품질 보장과 입증에 중점을 둔) 분석 절차는 - 명시적으로 했는지 여부에 관계없이 - 의미 있는 지식과 지식 생산에 대한 기본 패러다임 및 인식론적 가정을 반영한다. 우리는 이 논문이 오용이나 오해의 소지가 있는 부분을 명확히 하기를 바랍니다.

Although we aim to provide detailed guidelines on process, we also emphasise the fluid, the contextual and contingent, and indeed theory, as crucial within TA. Following procedure is not a guarantor for doing ‘good TA’; instead, understanding what the procedures facilitate, what they give you access to, and that these are tools for a process, rather than the purpose of analysis, is important. Analytic procedures, including those centred on ensuring and demonstrating quality, typically reflect underlying paradigmatic and epistemological assumptions about meaningful knowledge and knowledge production (Carter and Little 2007), whether explicated or not. We hope this paper clarifies some potential misuses or misunderstandings.

우리의 목표는 어떤 TA가 되었든지간에, TA에 대한 이론적으로 민감하고, 성찰적이고, 신중한 참여를 장려하는 것이다. 현재의 모습'What is'을 TA 측면에서 비판함으로써, 나가아야 할 방향'What could be'을 촉진하고, 개별 연구과제에서 TA의 넓은 지형에 대한 이해와 TA의 제정을 동시에 증진시키는 것을 목표로 하고 있습니다. TA가 고유한distinct 방법인지 아니면 일반적인 분석 절차인지에 대한 논의가 있었지만, 우리는 [비록 TA가 데이터에서 '패턴'을 식별하려는 다른 접근법(예: 근거 이론, 해석 현상학적 분석[IPA] 또는 질적 내용 분석)과 공통적으로 일부 특징을 공유함에도] 질적 데이터를 다루는 나름의 고유한 방법을 제공한다고 믿는다. 그럼에도 불구하고 그것은 그 자체로 하나의 방법(또는 방법의 클러스터)이다.

Our aim is to encourage theoretically sensitive (Yardley 2015), and reflexive and deliberative engagement with TA, of whatever variety. By critiquing ‘what is,’ in terms of TA, we aim to promote ‘what could be’, and improve both the understanding of the wider terrain of TA, and the enactment of TA in individual research projects. Although there has been discussion as to whether TA is a distinct method, or a generic set of analytic procedures (e.g. Boyatzis 1998; Willig 2013), TA does – we believe – offer a distinct way of working with qualitative data, and that, although it shares some features in common with other approaches that seek to identify ‘patterns’ in data (e.g., grounded theory, interpretative phenomenological analysis [IPA] or qualitative content analysis), it is nonetheless a method (or cluster of methods) in its own right.

(반복) 주제 분석: 간략한 상황별 소개
(Reflexive) thematic analysis: a brief contextualising introduction

TA에 대해 처음 썼을 때(Braun and Clarke 2006) 우리의 목표는 정성적 패러다임(Braun and Clarke 2019a)의 가정을 반영하고 양립할 수 있는 TA에 대한 접근 방식을 명확히 하는 것이었다. 이 목표는 아래의 과정을 통해 개발되었다.  
Our aim, when we first wrote about TA (Braun and Clarke 2006), was to articulate an approach to TA that reflected, and was compatible with, the assumptions of a qualitative paradigm (Braun and Clarke 2019a). This aim has been developed in

• a qualitative research textbook (Braun and Clarke 2013),
• numerous chapters (Braun and Clarke 2012; Braun Clarke and Rance 2014; Braun Clarke and Terry 2015; Braun Clarke and Weate 2016; Braun et al. 2019a ; Clarke and Braun 2016; Clarke, Braun, and Hayfield 2015; Terry et al. 2017),
• encyclopaedia entries (Clarke and Braun 2014a, 2014b),
• commentaries (Braun and Clarke 2016, 2019a, 2019b, 2019c; Clarke and Braun 2018) and
• editorials about TA (e.g. Braun and Clarke 2014; Clarke and Braun 2017).

최근 출판물에서, 우리는 우리의 접근방식에 대한 우리의 접근법(예: 브라운과 클라크 2019a)을 알려주고 우리의 접근방식에 대해 구별되는 것과 다른 것(예: 브라운과 클라크 2019c; Braun 등 2019a)을 구별하는 정성적 연구와 관련된 가정과 가치를 더 신중하게 표현했다. 우리는 이제 이러한 접근방식을 성찰적 TA라고 부른다 Braun and Clarke 2019a, 2019b; Braun 등 2019a; Terry 등 2017 참조). 이러한 명칭은 이것을 특정 TA 접근법으로 정의할 뿐만 아니라, 분석 자원으로서의 연구자의 주관성과 이론, 데이터 및 해석에 대한 성찰적 참여를 강조한다.

In recent publications, we have more carefully articulated the assumptions and values around qualitative research that inform our approach to TA (e.g. Braun and Clarke 2019a) to demarcate what is distinct and different about our approach (e.g. Braun and Clarke 2019c; Braun et al. 2019a). We now call this approach reflexive TA (see Braun and Clarke 2019a, 2019b; Braun et al. 2019a; Terry et al. 2017). This not only demarcates it as a particular TA approach, it emphasises the importance of the researcher’s subjectivity as analytic resource, and their reflexive engagement with theory, data and interpretation.

우리의 원래 논문은 유연성을 유지하는 TA 연구를 위한 [접근 가능한 지침]을 제공하고자 했다. 우리는 다양한 참여 모드의 가능성의 범위를 강조했고, 우리의 목표는 TA 연구의 가능성을 폐쇄가 아닌 개방하고 창의성과 광범위한 사용을 장려하는 것이었다. 우리는 질적 분석이 '공예 기술craft skill'이며, 분석 절차의 설명을 통해 완전히 포착하기 어려운 것이기에, '스승master'의 발치에서 가장 잘 배울 것이라는 포터(1997)의 주장에 부분적으로 동의한다. 하지만, 우리 중 한 명은 예리한 공예사이며, 어느 정도까지는 공예 기술도 가르치기 위해 공식화될 수 있다는 것을 알고 있습니다. 일부 구조화된 비계는 이 기술을 그냥 직관적으로 '이해해버리지get it' 못하는 사람들에게 개념을 소개하고 기술을 가르칠 수 있다. 

Our original paper sought to provide accessible guidance for TA research that retained flexibility. We emphasised the range of possibilities of different modes of engagement, and our aim was to open-up, rather than close-down, possibilities for TA research, encouraging creativity and wide-ranging use. We partly agree with Potter’s (1997) claim that qualitative analysis is a ‘craft skill’, and something ideally learnt at the feet of ‘master’, something difficult to fully capture through descriptions of analytic procedures. However, one of us is a keen crafter, and we know craft skills can be formulised for teaching to some extent. Some structured scaffolding can introduce concepts and teach skills to those who do not intuitively just ‘get it’, who are not the proverbial ducks-to-water. 

모든 사람이 질적 분석의 '마스터'를 만날 수 있을 만큼 운이 좋거나 특권이 있는 것은 아니기 때문에, 질적 방법에 대한 접근을 민주화하는 것은 특히 중요하다. 질적 연구에 대한 관심은 감독자의 availability을 훨씬 초과하며, 방법 커리큘럼(학문 및 지역별로 상당히 다양함)에서 잘 교육되지 않는 경우도 많다. 그래서 데이터 참여, 코딩 및 테마 개발을 위한 6단계 프로세스를 설명했습니다. 이에 대한 가장 최근의 표현은 다음과 같다.

This is especially important for democratising access to qualitative methods, as not everyone is fortunate or privileged enough to have access to a ‘master’ qualitative analyst. Interest in qualitative research far exceeds the availability of supervisors and remains often under-taught in methods curricula (varying considerably by discipline and by locale). So, we explicated a six-phase process for data engagement, coding and theme development. Our most recent articulation of this is:

• 1) 데이터 친숙화 및 익숙화 노트 작성;
  
• 2) 체계적인 데이터 코딩,
  
• 3) 코드화되고 수집된 데이터로부터 초기 테마를 생성한다.
  
• 4) 테마의 개발 및 검토
  
• 5) 테마의 정제, 정의 및 명명
  
• 6) 보고서 작성
• 1) data familiarisation and writing familiarisation notes;
• 2) systematic data coding;
• 3) generating initial themes from coded and collated data;
• 4) developing and reviewing themes;
• 5) refining, defining and naming themes; and
• 6) writing the report.

우리는 서면 지침의 한계와 그것이 규범적으로 해석될 수 있는 가능성을 인정한다. 그러나, 언급한 바와 같이, 이러한 지침에는 전문가의 감독이나 멘토링 없이 질적 연구를 더 쉽게 할 수 있도록 하는 데 많은 가치가 있다(McLeod 2001). 또한, 우리는 이 단계적 접근법이 엄격하게 따르려는 의도가 아니라는 것을 명확히 하는 것을 목표로 한다. 그리고 분석 기술이 발달함에 따라, 이 여섯 단계는 어느 정도 섞일 수 있고, 분석 과정은 필연적으로 점점 더 재귀적이 된다.

We acknowledge the limits of written guidance, and the potential for it to be (mis)interpreted as prescriptive. However, as noted, there is much value in such guidance, not least in making qualitative research more accessible to those without expert supervision or mentoring (McLeod 2001). Furthermore, we aim to be clear that this phase-approach is not intended to be followed rigidly. And as one’s analytic (craft) skill develops, these six phases can blend together somewhat, and the analytic process necessarily becomes increasingly recursive.

데이터 세트 전체에서 의미 패턴을 식별하고 의미를 이해하는 것을 목표로 하는 다양한 TA 접근 방식이 있다. 동일한 이름과 패턴 있는 의미에 초점을 맞추고 있음에도 불구하고, 서로 다른 TA 접근법 사이에 유의미한 차이가 존재한다(이러한 사항은 나중에 논의한다). 예를 들어, 주제를 공유된 의미의 패턴으로 개념화하는 것은 중심 개념(주제가 포착하는 중심 아이디어 또는 의미)을 중심으로 하는 것은 보편적이지 않다. [완전히-내재된 방법론]보다는 [방법]으로서 [(성찰적) TA가 갖는 유연성]은 상당히 다른 guiding theories으로 수행될 수 있음을 의미한다(의미있는 지식과 지식 생산에 대한 질적 패러다임과 인식론적 가정에 의해 제한되지만). 또한 데이터, 코딩 관행 및 테마 개발에 상당히 다른 방향을 사용합니다.

There are various TA approaches that all aim to identify and make sense of patterns of meaning across a dataset. Despite a shared name and focus on patterned meaning, there are not insignificant differences between different TA approaches (we discuss these later). Our conceptualisation of themes as patterns of shared meaning, cohering around a central concept – the central idea or meaning the theme captures – is not universal, for instance. The flexibility of (reflexive) TA as a method, rather than a fully-embedded methodology, means it can be undertaken with quite different guiding theories (albeit constrained by qualitative paradigmatic and epistemological assumptions about meaningful knowledge and knowledge production), and using quite different orientations to data, coding practices and theme development.

성찰적 TA는 언어, 데이터 및 의미에 대한 경험적(예: 비판적 현실주의자, 맥락론자) 및 비판적(예: 상대론자, 구성론자) 프레임 모두에 적합하다(Braun 및 Clarke 2013). 성찰적 TA는 연역적으로 사용될 수도 있고 귀납적인 분석 과정에 사용될 수도 있다(이 두 가지는 이분법적이지 않고 연속적일 될 수 있음). TA를 할 때, 이론적으로 진공인 상태에서 TA를 수행할 수 없기 때문에, [순수한 귀납적 분석]이 아니라 [데이터에 '근거된' 분석]이라는 의미에서 귀납성을 의미한다. 패러다임, 인식론적, 존재론적 가정은 불가피하게 분석에 정보를 제공한다.

• 성찰적 TA를 귀납적으로 사용하는 연구자들은 그들의 분석에 inform하는 [이론적 가정]을 확인하고, 이상적으로는, 그들의 분명하게 표현하여 보고할 필요가 있다.
• 성찰적 TA를 연역적으로 사용하는 것은 기존의 연구와 이론이 우리가 데이터를 분석하고 해석하는 렌즈를 제공한다는 것을 의미한다.
  • 좁게는, 이것은 이전 연구에서 확인된 주제에 대한 증거를 탐구하는 것을 의미할 수 있다;
  • 넓게는 (그리고 더 일반적으로) 이것은 종종 데이터를 코딩하고 해석하는 렌즈로 기존의 정치 또는 설명 이론을 사을용하는 것을 의미한다. (예를 들어 애착 이론 (윌콕스, 몰러, 클라크 2019) 또는 푸코의 성윤리 이론 (베레스와 파비드 2010))

Reflexive TA is suited to both experiential (e.g. critical realist, contextualist) and critical (e.g. relativist, constructionist) framings of language, data and meaning (Braun and Clarke 2013). It can be used for a more deductive or more inductive analytic process (recognising this can be a continuum, rather than dichotomy). We mean inductive in the sense of analysis ‘grounded in’ the data, rather than ‘pure’ induction, because you cannot enter a theoretical vacuum when doing TA. Paradigmatic, epistemological and ontological assumptions inescapably inform analysis.

• Researchers using reflexive TA inductively need to identify, and ideally articulate in their reporting, the theoretical assumptions informing their analysis.
• Using reflexive TA deductively means existing research and theory provide the lens through which we analyse and interpret data. Narrowly, this might mean exploring evidence for themes identified in previous research; broadly (and more commonly), this often means using existing political or explanatory theory – such as attachment theory (Willcox, Moller, and Clarke 2019) or Foucault’s theory of sexual ethics (Beres and Farvid 2010) – as a lens through which data are coded and interpreted.

또한 (TA간의 차이는) 의미론적(표면적, 명백함, 명백함)인 것에서 잠재적(암시적, 기저적, '숨겨진')인 것까지의 스펙트럼에 걸쳐, [의미 탐색을 위한 코딩의 포커스]에서도 발생한다. 성찰적 TA 내에서 코딩 프로세스는 테마가 이러한 코딩 프로세스의 '결과'이며, 테마는 코딩을 통해through 개발된다는 점에서 테마 "개발"에 필수적이다. 코딩은 [사전에 개념화한 주제에 대한 증거를 찾는 과정]이 아니다. 분석 과정에는 데이터에 대한 몰입, 읽기, 반성, 질문, 상상, 궁금, 쓰기, 후퇴, 복귀가 포함됩니다. 코딩은 기계적으로 하는 것과는 거리가 멀고, '제대로 생각할 시간'을 필요로 하며, 영감이 떠오르고 통찰력을 발휘해 발전해야 하는 과정이다(고프·라이언스 2016).

Variation also occurs through coding focus, where meaning can be explored across a spectrum from the semantic (surface, obvious, overt) to the latent (implicit, underlying, ‘hidden’). Within reflexive TA, the coding process is integral to theme development, in the sense that themes are an ‘outcome’ of these coding and theme development processes, are developed through coding; coding is not – in general – a process for finding evidence for pre-conceptualised themes. The analytic process involves immersion in the data, reading, reflecting, questioning, imagining, wondering, writing, retreating, returning. It is far from mechanical and is a process that requires ‘headspace’ and time for inspiration to strike and insight to develop (Gough and Lyons 2016).

Ho, Chiang, Leung(2017)은 홍콩에서 일하는 외국인 가정 도우미(FDH)의 경험에 대한 연구에서, TA에 대한 해석학적 접근법을 사용하면서, 자료에 'dwelling with'하는 과정과, '지속적이고 엄격하게' 자신의 생각을 반영하는 과정을 생생하게 보여준다. 호는 다음을 기록했다.

• 참가자들이 말하는 단어 뒤에 숨겨진 무언의 의미를 궁금해한 것
  
• FDH를 고용하고 간호사로 일했던 개인적인 경험을 성찰해본 것
  
• 참가자가 설명하고 경험한 상황에서 그가 어떻게 느낄지 상상하고 질문한 것
  
• 통찰력 따른 것
  
• 데이터에서 유사하거나 반대되는 언어 및 경험을 찾은 것
  
• 이것들을 곰곰이 생각한 것

Ho, Chiang, and Leung (2017) provide a vivid example of this process of ‘dwelling with’ data, and of ‘continuously and rigorously reflect[ing] on their own taken for granted thinking’ (p. 1760) when researching the experiences of foreign domestic helpers (FDHs) working in Hong Kong, using a hermeneutic phenomenological approach to TA. Ho documents his

• wondering about unspoken meaning behind the words spoken by participants,
• reflecting on his personal experiences of hiring FDHs and working as a junior nurse,
• imagining and questioning how he would feel in situations described and experienced by participants,
• following insights,
• looking for instances of similar or contrary language and experiences in the data, and
• pondering these.

이 과정은 빠른 과정도, 쉬운 과정도 아니다. 시간과 공간(데이터 포함)은 반사적 TA가 제공할 수 있는 미묘한 분석을 개발하여 분석 전에는 결코 예상할 수 없었던 풍부하고 복잡하며 명확하지 않은 테마를 생성한다.

It is neither a quick nor an easy process. Time and space (with the data) help develop the nuanced analyses that reflexive TA can deliver, producing rich, complex, non-obvious themes that could never have been anticipated in advance of analysis.

(성찰적) TA에 대한 이 간략한 설명과 2006년 논문(Braun and Clarke 2019a, 2019b; Braun et al. 2019a 참조) 사이에는 몇 가지 차이점이 있다. TA에 대해서 우리의 접근 방식에 대한 가정을 완전히 표현하지 못한 것, 그리고 우리의 접근 방식이 우리가 인용한 다른 접근법과 어떻게 다른지를 설명하지 못한 것은 의심할 여지 없이 일부 TA 연구에서 명백한 혼란과 오해에 기여한다. 우리는 이 논문이 최근의 다른 기여(Braun and Clarke 2019a, 2019b; Braun 등 2019a; Terry 등 2017)와 함께 교정적corrective 역할을 하고, 더 명확성을 가져오며, 궁극적으로 연구자들이 현재 개략적으로 설명하는 일반적인 문제를 피하는 데 도움이 되기를 바란다.

There are some differences between this brief account of (reflexive) TA, and that in our 2006 paper (for discussion of how our thinking has evolved and what has changed, see Braun and Clarke 2019a, 2019b; Braun et al. 2019a). Our failure to fully articulate the assumptions informing our approach to TA, and how our approach differs from the other approaches we cited (e.g. Boyatzis 1998), undoubtedly contributes to the confusions and misconceptions apparent in some TA research. We hope this paper, alongside other more recent contributions (Braun and Clarke 2019a, 2019b; Braun et al. 2019a; Terry et al. 2017), serves as a corrective and helps to bring greater clarity, and ultimately assists researchers to avoid the common problems we now outline.

발표된 TA 연구의 10가지 일반적인 문제
Ten common problems in published TA research

이제 우리는 우리의 접근방식을 인용하거나 따르고 있다고 주장하는 발표된 TA 연구에서 볼 수 있는 10가지 문제를 강조한다. 이러한 문제는 TA 연구에서도 더욱 광범위하게 드러난다. 이러한 문제들은 광범위하거나 개념적인 문제, 오해 또는 문제적 가정, 처리 또는 실행 문제에 걸쳐 있다.
We now highlight ten problems we see in published TA research that cites, or claims to follow, our approach. Such problems are also apparent in TA research more broadly. These problems span broad or conceptual issues, misunderstandings or problematic assumptions, and process or practice problems.

첫 번째 문제: TA가 하나의 접근 방식이라고 가정합니다.
Problem one: assuming TA is one approach

앞서 언급한 바와 같이, TA는 단일한 접근법이 아니다. 그보다 TA는 [여러 접근법의 클러스터]를 의미하며, 이들은 절차와 기본 철학 모두에서 서로 다르지만(때로는 상충되지만), 데이터에서 패턴을 포착하는 데 관심을 공유한다. 그러나 너무 자주 저자들은 TA에 대한 "그들 자신의" 구체적인 지향을 명시하지 않거나, 실제로 TA의 다양성을 인정하지 않는다. 우리가 처음 우리의 접근 방식을 명확히 했을 때, 우리는 분명히 이것을 인정하지 않았다. (유용한 것을 이용했지만, 보야치스(1998)와 다른 보다 실증적인 접근법은 질적 패러다임의 가정, 가치 및 감성을 '실제로 얻지 못한다'고 치부했다(Braun and Clarke 2019a)). 우리는 이제 TA를 몇 가지 다른 '버전'이 있는 것으로 개념화하는 것이 더 낫다고 생각한다. 우리는 접근 방식을 '코딩 신뢰성', '코드북' 및 '성찰적' 변형이라고 부르는 것으로 묶는다(Braun et al. 2019a). 
군집화와 구분은 다양한 패러다임과 인식론적 위치 및 관련 절차적 차이를 반영한다. 요약하면 다음과 같다.
As previously noted, TA refers not to a singular approach, but rather to a cluster of sometimes conflicting approaches, divergent both in procedure and underlying philosophy, but which share an interest in capturing patterns in data. Yet too often authors do not specify their particular orientation to TA, or indeed acknowledge the diversity of TA. We certainly failed to acknowledge this when we first articulated our approach – utilising what was useful, but privately dismissing Boyatzis’ (1998) and other more positivist approaches as ‘not really getting’ the assumptions, values and sensibility of a qualitative paradigm (Braun and Clarke 2019a). We now think that it is better to conceptualise TA as having several different ‘versions’; we cluster the approaches into what we call ‘coding reliability’, ‘codebook’ and ‘reflexive’ variations (Braun et al. 2019a). The clustering and demarcation reflects divergent paradigmatic and epistemological positions and associated procedural differences. Briefly, these are:

• '코딩 신뢰성' TA는 '객관적'과 '편향되지 않은' 코딩에 대한 핵심적 관심을 두는 신-실증주의적 접근법을 포착한다. 분석 프로세스 및 복수의 코더를 위한 코드북의 사용은 '정확하고' '신뢰할 수 있는' 코딩의 핵심이다. 이러한 접근법은 일반적으로 코드 품질의 핵심 척도로 평가자 간 신뢰성(코딩 일치)을 사용한다. 그것들은 종종 분석 초기 또는 분석 이전에 주제가 개발된다는 점에서 연역적이다.
  ‘Coding reliability’ TA captures neopositivist approaches that have at their core concerns about ‘objective’ and ‘unbiased’ coding. The use of a codebook for the analytic process, and multiple coders, is key to ensuring ‘accurate’ and ‘reliable’ coding. Such approaches typically use inter-rater reliability (coding agreement) as a key measure of coding quality. They are often deductive in orientation, in the sense that themes are developed early on in, or even prior to, analysis.
• '코드북' TA는 질적 패러다임(일부 실용적 타협이 있기는 하지만) 안에 폭넓게 자리 잡고 있는 방법의 클러스터를 포착한다. 그들은 분석을 개발하고 문서화하기 위해 일종의 구조화된 코딩 프레임워크를 사용하지만, 코드 작성자 간의 합의와 평가자 간 신뢰성은 보통 품질의 척도가 아니다. 테마는 일반적으로 초기에 코딩 신뢰성과 함께 개발되지만, 일부 방법에서는 유도 데이터 참여와 분석 과정을 통해 개선되거나 새로운 테마를 개발할 수 있다.
  ‘Codebook’ TA captures a cluster of methods that broadly sit within a qualitative paradigm (albeit with some pragmatic compromises). They use some kind of structured coding framework for developing and documenting the analysis, but consensus between coders and inter-rater reliability are not usually measures of quality. Themes are typically initially developed early on, as they are with coding reliability, but in some methods can be refined or new themes can be developed through inductive data engagement and the analytic process.
• '성찰적' TA는 질적 연구의 가치를 완전히 포용하며, 연구자가 프로세스에 제공하는 주관적 기술을 완벽하게 포용하는 접근 방식을 의미한다. 연구 팀은 품질에 필요하지도 않고, 심지어 연구의 퀄리티를 위하여 바람직하지도 않습니다.
  • 분석은 더 귀납적이거나 더 이론적이거나 추론적일 수 있으며,
  • 분석은 상황적situated인 해석적 성찰적 과정이다.
  • 코딩은 개방적이고 유기적이며 어떠한 코딩 프레임워크도 사용하지 않는다.
  • 테마는 데이터 코딩과 반복적인 테마 개발의 최종 '결과'가 되어야 한다.
    ‘Reflexive’ TA captures approaches that fully embrace qualitative research values and the subjective skills the researcher brings to the process – a research team is not required or even desirable for quality. Analysis, which can be more inductive or more theoretical/deductive, is a situated interpretative reflexive process. Coding is open and organic, with no use of any coding framework. Themes should be the final ‘outcome’ of data coding and iterative theme development.

TA는 종종 하나의 접근법인 것처럼 쓰여진다. 예를 들어, Firmin 등이 있습니다. (2008) TA와 텍스트 분석 소프트웨어를 비교하는 논문에서 '전통 주제 분석'(p. 202)을 단일하고 널리 이해되는 것처럼 언급했지만 귀납적이고 수정된 근거 이론과 유사한 버전을 개략적으로 설명한다. TA의 유일성 또는 균질성에 대한 가정은 또한 때때로 암시적이다.

• 연구자들은 그들의 데이터가 TA를 사용하여 분석되었다고 언급하면서,
• 복수의 (개념적으로 호환되지 않거나 모순된) 접근법을 인용하며,
• (여러가지 어마어마한 차이가 있는 TA의 버전들 가운데) 무엇을 가지고 실제로 분석을 어떻게 수행했는지에 대한 구체적인 정보를 제공하지 않는다.

TA is often written about as if it is just one approach. For example, Firmin et al. (2008), in a paper comparing TA and text analysis software, referred to ‘traditional thematic analysis’ (p. 202), as if that is singular and widely understood, but outline a version that is inductive and similar to a modified grounded theory. The assumption of singularity or homogeneity is also at times implicit, with researchers

• noting their data were analysed using TA,
• citing multiple (conceptually incompatible or contradictory) approaches, and
• not providing any specific information about how the analysis was actually conducted – which varies considerably across different versions of TA.

이러한 '단일 접근법' 개념화와 밀접하게 관련된 기준은 '단일 품질 표준' 기준이다. 검토자가 인용한 본 논문의 서두 인용문은 이를 예시한다. 그 인용문을 보면 일부 형태의 TA(특히 '코딩 신뢰성' 접근법)에만 가장 잘 적용되는 품질 표준quality standard을 지향한다. 이러한 접근법은 가장 오랜 역사를 가지고 있으며, 종종 TA의 가까운 사촌인 [질적 내용 분석]과 유사하다(예: Forman 및 Damschroder 2008). Boyatzis(1998)는 [질적 데이터의 수집과 분석]을 [퀄리티에 대한 양적 지표]와 결합시키는 것을 실증주의(양적) 패러다임과 해석적(질적) 패러다임 사이의 '격차를 메우기' 위한 하나의 전략으로서, TA에 대한 자신만의 접근 방식을 제공했다. 그가 제시한 방법에는 [측정 또는 관찰의 신뢰성], [코딩 절차의 표준화를 통해 연구자 '편향' 을 억제하 것], [여러 코더의 합의를 입증하는 것] 등이 있다. 이러한 quality marker가 종종 모든 형태의 TA에 적용되는 것으로 가정된다. 그러나 [코딩 신뢰성 TA]를 위한 논리, 과정, 그리고 품질 측정은 [성찰적 TA]와는 상당히 다릅니다. 질적 연구, 그리고 질적 연구에 대한 다른 접근법이 그들 자신의 관점에서 평가되는 것이 중요하다. 

Intimately connected to this ‘one approach’ conceptualisation is a ‘one quality standard’ criterion. This paper’s opening quotation from a reviewer exemplifies this – orienting to quality standards that best apply only to some forms of TA, and in particular to ‘coding reliability’ approaches (e.g. Boyatzis 1998; Guest, MacQueen, and Namey 2012; Joffe 2012). These approaches have the longest history, and are often similar to TA’s close cousin, qualitative content analysis (e.g. Forman and Damschroder 2008). Boyatzis (1998) offered his approach to TA as one to ‘bridge the divide’ between positivist (quantitative) and interpretative (qualitative) paradigms by marrying the collection and analysis of qualitative data with positivist markers of quality – reliability of measurement or observation and containing researcher ‘bias’ through the standardisation of coding procedures and the demonstration of consensus among multiple coders. Such quality markers are often assumed to apply to all forms of TA. And yet the logic, process, and thus quality measures for coding reliability TA are quite different from reflexive TA. It is important that qualitative research, and different approaches to qualitative research, are evaluated on their own terms (Madill et al., 2000; Sparkes and Smith 2009; Yardley 2015).

간략히 언급한 바와 같이, [코딩 신뢰성 접근법]은 아래의 것들을 권고한다는 점에서 [성찰적 TA]와 다르다. 

• 초기 테마 개발(일부 데이터 익숙화 이후 진행),
  
• 구조화되고 고정된 코드북 또는 코딩 프레임의 사용(일부 데이터 익숙화 또는 데이터 부분의 초기 분석에 따라 개발된 정보)
  
• 독립적으로 작업하는 여러 코더의 사용
  
• 코드 간 일치도(또는 평가자 간 신뢰도) 및
  
• 합의를 통한 최종 코딩 결정.

As briefly noted above, these coding reliability approaches differ from reflexive TA in recommending 

• early theme development (perhaps following some data familiarisation),
• the use of a structured and fixed codebook or coding frame (perhaps developed following some data familiarisation or initial analysis of a portion of the data),
• the use of multiple coders who work independently,
• measurement of between-coder agreement (or inter-rater reliability) and
• the determination of final coding through consensus.

[코딩 신뢰성 TA]에서 가장 중요한 관심사는 코딩의 정확성 또는 신뢰성을 입증하는 것이며, 이러한 실증주의적 우선 순위는 분석이 수행되는 방법을 형성한다. 하지만 [질적 패러다임과 성찰적 TA]에서는 코딩 신뢰성을 입증하는 것이나 '편향'을 회피하는 것은 비논리적인 것이고, coherent하지 못한 것이며, 궁극적으로 무의미하다. 왜냐하면 의미와 지식은 위치적이고 맥락적인 것으로 이해되며, 연구자의 주관성은 지식 생산을 위한 자원으로 개념화되기 때문이다. 연구자의 주관성은, credibility의 위협이기에 억제되어야 하는 것이 아니라, 만들어질 지식을 형상화sculpt하는 것이다. [성찰적 TA]에 '코딩 신뢰성' 기준을 적용하는 것은 연구자가 반사적 TA의 근간fundamentals을 완전히 '이해하지 못하며' 프레임워크를 뒷받침하는 질적 가치가 무엇을 기대하거나 구분하는지 이해하지 못한다는 것을 시사한다.

An overriding concern is with demonstrating the accuracy or reliability of coding, and this positivist prioritisation shapes how analysis is conducted. Demonstrating coding reliability and the avoidance of ‘bias’ is illogical, incoherent and ultimately meaningless in a qualitative paradigm and in reflexive TA, because meaning and knowledge are understood as situated and contextual, and researcher subjectivity is conceptualised as a resource for knowledge production, which inevitably sculpts the knowledge produced, rather than a must-be-contained threat to credibility. The application of such ‘coding reliability’ criteria to reflexive TA also, to us, suggests that the researcher does not fully ‘get’ the fundamentals of reflexive TA, does not understand what the qualitative values underpinning the framework expect or delimit.

TA의 이 두 가지 '극poles' 사이에서 다음과 같은 '코드북' 접근방식이 등장했다.

• 프레임워크 분석(예: 게일 외 2013; Ritchie 및 Lewis 2003; Smith & Firth, 2011),
• 매트릭스 분석(예: Miles 및 Huberman 1994; Nadin 및 Cassell 2014)과
• 템플릿 분석(예: Brooks et al. 2015; 2012)

이 방법 각각은 자체적인 '모범 사례' 및 품질 기준 가이드라인을 가지고 있다. 이들은 다음의 특징을 공유한다.

• 테마를 초기에 개발(일부 또는 모든 테마)
• 코딩 신뢰성 접근법과 마찬가지로 구조화된 코드북 또는 코딩 프레임(프레임, 템플릿 또는 매트릭스)의 사용
• 질적 철학과 성찰적 TA의 가치(연구자의 주관성을 인정)를 공유하고, 지식이 문맥적임을 인정한다.

Between these two ‘poles’ of TA, ‘codebook’ approaches, like framework analysis (e.g. Gale et al. 2013; Ritchie and Lewis 2003; Smith & Firth, 2011), matrix analysis (e.g. Miles and Huberman 1994; Nadin and Cassell 2014) and template analysis (e.g. Brooks et al. 2015; King 2012, 2014), comprise processes and conceptualisations that have elements of each, with their own ‘best practice’ and quality criteria guidelines. They share

• early theme development (of some or all themes) and
• the use of a structured codebook or coding frame (the framework, template or matrix) with coding reliability approaches, and
• the qualitative philosophy and values of reflexive TA, such as recognising researcher subjectivity and that knowledge is contextual (see Braun et al. 2019a, for more discussion). 

일부 코드북 지지자들의 경우, 이들의 접근방식은 [사전에 미리 결정된 정보 요구(이것 때문에 '테마'는 종종 특정 질문에 대한 응답 요약으로 구성된다.)], [결과를 내야 하는 엄격한 타임프레임], [팀워크의 필요성] 등을 둘러싼 [실용적 요구]에의해 주도되기에, 어느 정도 질적 원칙의 '타협'을 시도한다. (코드북 TA)에서는

• 여러 연구자가 데이터의 여러 부분을 코딩하여 '결과'를 정해진 기한 내에 전달할 수 있게 한다.
• 이 방법은 연구 배경이 거의 없거나 전혀 없는, 질적 초보자와 참여자 또는 이해관계자의 참여를 개방하여 포괄적 연구팀을 용이하게 한다.
• 데이터는 종종 다소 구체적이며, 연구를 통해서 얻어야 하는 산출물은 종종 [의미론적 의미의 서술적 또는 요약적 분석]으로서 [실무자와 이해관계자가 접근하고 실행할 수 있는 결과]가 된다(Ritchie and Spencer 1994; Smith and Firth 2011).
• 이러한 접근법은 종종 '질적 실용주의'를 보여주며 응용 연구에 효과적이다. 예를 들어, 프레임워크 접근법은 1980년대에 응용 사회 정책 연구에 사용하기 위해 (영국) 국립 사회 연구 센터의 연구원들이 개발했다(리치와 스펜서 1994).

For some codebook proponents, their approach represents some degree of ‘compromise’ of qualitative principles, with research driven by pragmatic demands around pre-determined information needs (with ‘themes’ often consisting of summaries of responses to particular questions), strict time frames for producing ‘results,’ and the necessity of team work.

• Multiple researchers code different portions of the data, facilitating delivery of ‘results’ to a fixed deadline.
• The methods facilitate inclusive teams of researchers, opening participation for qualitative novices and participants or stakeholders, with little or no research background.
• Data are often rather concrete, and the required output can often be a descriptive or summative analysis of semantic meaning with results accessible to and actionable by practitioners and stakeholders (Ritchie and Spencer 1994; Smith and Firth 2011).
• These approaches often demonstrate a ‘qualitative pragmatism’ and work well for applied research – for instance, the framework approach was developed by researchers at the (British) National Centre for Social Research in the 1980s for use in applied social policy research (Ritchie and Spencer 1994).

요약하자면… 'TA'는 [공통적으로 (코딩과 테마 개발을 통한 분석, 어느 정도의 이론 및 연구 설계 유연성; 의미와 잠재 의미에 대한 초점과 같은) 일부 특성을 공유하는 접근법]의 포괄적 용어 또는 '불분명한fuzzy' 집합으로 가장 잘 생각되지만(Madill and Gough 2008) 기저의 패러다임과 인식론적 가치, 그리고 절차에서 크게 다를 수 있다. 연구자, 검토자 및 편집자가 서로 다른 버전의 TA 사이의 광범위한 패러다임 차이를 이해하는 것이 중요하다. 우리는 TA 연구자들이 어떤 TA 접근법을 사용하고 있는지 명확하게 구분하도록 권장한다. 또한, 그들이 TA에 대해 다른 방향의 저자들을 인용하는 경우, 그들이 각각에서 '취하는taking' 것을 명확히 명시하고 (잘) 다양한 기준과 실천의 사용을 정당화하여야 한다.
The take away … ‘TA’ is best thought of as an umbrella term for, or a ‘fuzzy’ set (Madill and Gough 2008) of, approaches that share some characteristics in common (analysis through coding and theme development; some degree of theoretical and research design flexibility; a focus on semantic and latent meaning) but can differ significantly in both underlying paradigmatic and epistemological values, and in procedures. It is vital that researchers, reviewers and editors understand the broad paradigm distinctions between different versions of TA. We encourage TA researchers to clearly demarcate which TA approach they are using. Furthermore, if they cite authors from different orientations to TA, to clearly specify what they are ‘taking’ from each and justify (well) any use of divergent criteria and practice.

 

문제2: 읽지 않고 인용!
Problem two: citing without reading!

안타깝게도 이 문제는 장난이 아닙니다. 2006년 논문을 인용한 일부는 보여주기식performative이었다. '편리함' 또는 '필수' 인용문으로도 활용될 수 있는 것으로 보입니다. 수많은 저자들은 '브라운과 클라크(2006)가 개괄한 절차를 따랐다'고 주장하며, 우리가 개괄한 절차와 거의 또는 전혀 유사하지 않은 절차를 설명한다. 예를 들어, Kaye, Wall 및 Malone(2016)은 그들의 접근방식과 절차를 'Braun and Clarke (2006) 분석 전략과 일치한다'(p. 464)라고 설명했지만, 신뢰성 TA 코딩에 더 가까운 분석 과정을 개략적으로 설명하고 있다.

• 데이터는 '두 개의 순진한 코드 작성자'에 의해 읽혔다.
  
• 각 코더가 독립적으로 초기 주제를 식별함
  
• 데이터는 초기 테마의 타당성을 시험하기 위해 코딩되었다(부분적으로는 각 테마의 빈도를 결정하기 위해).
  
• 데이터는 코드북의 개발과 함께 다시 검토되었다.

Unfortunately, this problem is not a joke. Some citations of our 2006 paper appear performative: dropped in as a ‘convenient’ or maybe even ‘required’ citation. Numerous authors claim to have ‘followed the procedures outlined by Braun and Clarke (2006),’ then describe procedures with little or no resemblance to those we outlined. For example, Kaye, Wall, and Malone (2016) described their approach as TA and their procedure as ‘in line with Braun and Clarke (2006) analytic strategy’ (p. 464), but then outlined an analytic process more akin to coding reliability TA:

• the data were read by ‘two naïve coders’;
• each coder independently identified initial themes;
• the data were coded to test the validity of the initial themes (in part to determine the frequency of each theme);
• the data were reviewed again alongside the development of a codebook.

그러한 논문을 읽으면서, 우리는 코드북과 코딩 프레임, 합의 코딩, 코딩 신뢰성의 측정, 데이터 코딩 이전의 주제 개발, 데이터 또는 테마 포화, 주제 빈도의 측정 및 보고, 지속적인 비교 분석 등을 장려한다는 것을 발견했다. 독자들이여, 우리는 그렇지 않다! 이러한 것들은 우리가 말하지 않았을 뿐만 아니라, 빅 Q 질적 조사를 위한 관행으로서 우리가 정말로 비판적인 것들입니다. 우리가 실제로 지지하지 않는 절차에 대해 옹호하는 주장에 대한 가장 그럴듯한(아마도 관대할 수 있는) 설명은 저자들이 우리의 논문을 읽지 않았다는 것이다.

Reading such papers, we have discovered that we promote the use of codebooks and coding frames, consensus coding, the measurement of coding reliability, developing themes before data coding, data or theme saturation, the measurement and reporting of theme frequency, constant comparative analysis, and more … Reader, we do not! Not only are these things we have not said, they are all things we are indeed critical of, as practices for Big Q qualitative inquiry (Braun and Clarke 2013, 2019c; Clarke and Braun 2019). The most plausible (and perhaps generous) explanation for claims that we advocate for procedures that we do not in fact advocate for, is that the authors have not read our paper.

숙제를 하십시오. 즉, 다음 사항 없이 TA에 사용되는 방법으로 저희(또는 다른 TA 저자)를 인용하지 마십시오.

• a) 제공된 방법론적 지침을 읽을 것.
• b) 당신이 한 일이 지지받는 것임을 확인하는 것;
• c) 어떤 '개정deviation'이 있었다면 그 이유를 명확히 하는 것.

The take away … Do your homework – by which we mean, do not cite us (or indeed any other TA author) as the method used for TA without:

• a) reading the methodological guidelines provided;
• b) confirming that what you did is what is advocated; and
• c) being clear on why any ‘deviations’ from the broad approach were adopted.

 

문제 3: 정당하지 않거나 호환되지 않는 '매시업'
Problem three: unjustified or incompatible ‘mash-ups’

연구자들이 TA에 대해 복수의 (호환되지 않는) 소스를 인용하는 것을 넘어, 정당성이나 설명 없이 반사성 TA를 종종 양립할 수 없는 다른 절차와 효과적으로 결합하는 수많은 문제적 실무 사례가 있다. 방법론적인 '매쉬업'의 개념은 그 자체로 문제가 되지 않는다. TA의 유연성은 그러한 창의성과 혁신을 불러온다. 우리가 지적하려는 것은 이론적이고 개념적인 모순인 '혼돈된 q' 연구를 초래하는 겉보기에는 알 수 없고 유연하지 않은 매시업이다. 예를 들어, 성찰적 TA와 코드북 및 코딩 신뢰성 측정의 조합은 일반적이지만 [성찰적 TA의 유기적이고 주관적인 코딩 프로세스]와 [코딩 정확성과 신뢰성에 대한 우려] 사이의 긴장감에 대한 인식은 훨씬 낮은 것으로 보이며, 확실히 자주 논의되지는 않는다. 
There are numerous instances of problematic practice that go beyond researchers citing multiple (incompatible) sources for TA, effectively combining reflexive TA with other often incompatible procedures without justification or explanation. The notion of methodological ‘mash-ups’ is not problematic per se; the flexibility of TA invites such creativity and innovation. Our concern is with seemingly unknowing and unreflexive mash-ups that result in theoretical and conceptual incoherence – ‘confused q’ research. For example, the combination of reflexive TA with the use of codebooks and coding reliability measures is common, but the tensions between the organic and subjective coding processes of reflexive TA and concerns for coding accuracy and reliability seem to be far less commonly recognised – certainly they are not often discussed.

일부 연구자들은 또한 [개념과 실천과 관련된 위치 및 특정 의미 또는 이론적 앵커에 대한 논의 없이] 다른 분석적 접근법과 독특하게 연관된 개념과 용어를 사용한다.

• (예: IPA와 관련하여 emergent라는 용어나, superordinate theme이라는 용어;
• 근거이론에서의 개념인 지속적 비교 분석, 라인 바이 라인 코딩, 포화
• TA의 포화 개념 사용에 대한 비판적 논의는 Braun 및 Clarke 2019c 참조)

Some researchers also use concepts and terminology distinctively associated with other analytic approaches without discussion of the located and particular meanings, or theoretical anchors, associated with these concepts and practices.

• (e.g. the terms emergent and superordinate theme, associated with IPA;
• the grounded theory concepts of constant comparative analysis, line-by-line coding and saturation;
• see Braun and Clarke 2019c, for a critical discussion of the use of the saturation concept in TA) 

이러한 개념이나 용어들이 항상 TA로 잘 translate되거나 TA에 부합하지는 않는다. 우리는 또한 연구자들이 TA가 분석 목적을 달성하기에 그 자체로 불충분하다고 주장하며 추가 절차나 접근법으로 TA를 '보충'(반복)하는 것을 본다(예: Floersch et al. 2010). 이는 [잘못된 가정]에 근거하고 있으며, [TA가 단일한 것이라는 아이디어]에 기초한 것으로 보입니다(이후의 문제에서 더 자세히 설명).

They do not always translate (well) to, or cohere with, TA. We also see researchers ‘supplementing’ (reflexive) TA with additional procedures or approaches, arguing that TA is insufficient in and of itself to achieve their analytic purpose (e.g. Floersch et al. 2010) – which seems to be based on flawed assumptions and a singular idea of what TA is (discussed further in subsequent Problems).

방법론적인 매시업은 보증되고 정당화되고 이론적으로 일관되어야 하며, (반복적인) TA가 제공할 수 있는 것과 제공할 수 없는 것에 대한 완전한 이해에 기초해야 한다.

The take away … Methodological mash-ups should be warranted, justified and theoretically coherent, and based in a full understanding of what (reflexive) TA can – and cannot – offer.

문제 4: TA가 무이론적이라고 가정함
Problem four: assuming TA is atheoretical

[TA의 이론적 유연성]은 내재된inbuilt 지침 이론guiding theory의 부재함을 의미하고, TA가 IPA, 기초 이론, 담화 분석 및 서술 분석과 같은 인기 있고 잘 활용된 질적 분석 접근법에서 벗어나는 부분이다. 이러한 접근법 중 일부는 원래 접근법의 다른 반복의 확산을 통해 다양한 이론적 가능성을 제공한다(예: 근거 이론의 다양한 'flavor'가 있다 – 실증론자, 맥락론자/실용론자, 급진 구성론자가 모두 논의된다;2008년 차마즈와 헨우드, 1992년 글레이저, 1997년 피존과 헨우드).

The theoretical flexibility of TA, the absence of inbuilt guiding theory, is where TA departs from other popular and well-utilised qualitative analytic approaches such as IPA, grounded theory, discourse analysis and narrative analysis. Some of these approaches offer a range of theoretical possibilities through the proliferation of different iterations of the original approach (e.g. there are various ‘flavours’ of grounded theory – positivist, contextualist/constructivist and radical constructionist are all discussed; see Charmaz and Henwood 2008; Glaser 1992; Pidgeon and Henwood 1997).

TA에 내재된 이론적 처방의 상대적 부족은 종종 TA가 무이론적임을 나타내는 것으로 잘못 해석된다. 우리는 또한 TA를 하면서 연구자들의 engagement에 informing하는 이론적 가정을 명시하지 못한 연구자를 보며 [TA가 무이론적 방법으로 취급되는 것]을 마주한다. 실제로 최근 원고에 대한 저자의 응답에서 명백해졌듯이, 어떤 연구자들은 [귀납적 TA]는 전적으로 이론적 근거가 없으며, 연역적 TA만이 이론의 논의를 필요로 한다고 가정한다. (또한 우리는 [연역적 TA]가 [연구 질문이나 연구자의 존재론적, 인식론적 가정 또는 주제에 대한 관심에 의해 informed되는 TA]로 잘못 인식되고 있다고 본다.)

The relative lack of theoretical prescription inherent in TA is often misinterpreted as indicating TA is atheoretical. We also encounter TA being treated as an atheoretical method through researchers failing to specify the theoretical assumptions informing their engagement with TA. Indeed, as became clear to us in an author’s response to our review of their manuscript recently, it is sometimes assumed that inductive TA is entirely without theoretical foundations, and that only deductive TA requires discussion of theory. (We also see deductive TA misconceptualised as TA informed by a research question, or the researcher’s ontological and epistemological assumptions or interests in the topic.)

내재된 이론이 없음에도 불구하고, TA는 절대로 이론적인 공백에서 수행될 수 없다; 연구자들은 항상 가정을 한다

• 데이터가 나타내는 것은 무엇인가?
  • 예: 참가자의 말은 비교적 투명하게 개인의 경험을 전달하고 있는가?
  • 또는 참가자가 한 말은 사회적 담론을 구성하고 사회적 행동을 수행하는가?)
• 이 데이터에 기초하여 무엇을 주장할 수 있는가?
  
• 궁극적으로, 무엇이 의미 있는 지식을 구성하는가?

Despite not having inbuilt theory, TA can never be conducted in a theoretical vacuum; researchers always make assumptions about

• what data represent
  • (e.g. do participants’ words relatively transparently communicate individual experience or
  • do their words constitute social discourse, performing social actions?),
• what can be claimed on the basis of these data, and
• indeed what constitutes meaningful knowledge.

만약 가정들이 더 '상식적common-sensical'이거나, 학문분야 내에서 지배적인 가정을 반영한다면, 이러한 가정들을 [가정으로서], 더 나아가 실제로 [이론으로서], 인식하는 것은 어려울 수 있지만, 그럼에도 불구하고 이론적으로 정보에 근거한 가정이며 결과적으로 분석적 함의가 있다.

If the assumptions made are more ‘common-sensical’ or reflect the dominant assumptions within a discipline, it can be hard to recognise these as assumptions, indeed as theory, but they are nonetheless theoretically-informed assumptions with consequent analytic implications.

연구자들은 항상 TA의 사용에 informing하는 철학적, 이론적 가정을 성찰하고 명시해야 한다. 심지어 귀납적 TA에서도 그러하다. (구체적인 iteration에 따라 다소간 차이가 있더라도) TA는 이론적으로 유동적이지만, 무이론적 접근법이 아니며 [질적 연구의 경험적, 비판적 지향]에 동일하게 적합한 접근법으로 인식되어야 한다. (종종 경험적 지향experiential orientation에만 TA를 사용하는 것이 적절하다고 가정한다.)

The take away … Researchers should always reflect on and specify the philosophical and theoretical assumptions informing their use of TA, even inductive TA. TA should be recognised as a (more or less, depending on the specific iteration) theoretically flexible, but not atheoretical, approach and one equally suited to experiential and critical orientations for qualitative research (TA is often assumed to be only appropriate to use in experiential orientations, a Problem we now discuss).

문제 5: TA가 현실주의자/본질주의자 또는 경험적/현상학적이라고 가정한다.
Problem five: assuming TA is only realist/essentialist or experiential/phenomenological 

문제 4와 밀접하게 연결되어, TA는 단순히 진리와 현실을 검색하는 현실주의 또는 본질주의 방법으로 암묵적으로 배치되며, 두 방법 모두 문제없이 접근 가능한 것으로 취급되며 종종 이론화되지 않는다. 경험은 종종 TA를 통해 접근할 수 있다고 가정하며, TA는 일반적으로 특히 더 현상학 또는 현상학적인 방법으로도 설명된다. 이런 식이다. '주제 분석'은 주제를 체계적으로 식별하기 위한 현상학적 위치를 채택한다(Newton-John et al. 2017, 1822). 
Closely connected to Problem four, TA is regularly positioned implicitly as a realist or essentialist method that simply retrieves truth and reality, both of which are treated as unproblematically accessible (and are often un[der]theorised). Experience is likewise often assumed to be accessible through TA, and TA is commonly described as particularly compatible with phenomenology (e.g. Guest, MacQueen, and Namey 2012; Joffe 2012) or even as a phenomenological method: ‘thematic analysis adopts a phenomenological position to systematically identify themes’ (Newton-John et al. 2017, 1822).

IPA 이전에, TA는 심리학에서 현상학적 방법으로 사용되었지만(예: Dapkus 1985) TA와 현상학이 일치한다는 선언은 거의 설명되지 않는다. 우리는 이것이 TA를 [질적 연구에 대한 광범위한 경험적 접근법에 (유일하게) 양립할 수 있는 것]이며, TA를 ['주관적 관점'의 분석인 것]으로 이해하는 것를 반영한다고 추측한다(Flik 2014, 423). 즉, 언어에 대한 성찰적 관점으로 뒷받침되고, 참여자들의 생생한 경험, 감각 형성, 관점, 요구, 실천 등을 광범위하게 '감정적' 렌즈(Braun and Clarke 2013; Willig 2013)를 통해 탐구하는 데 초점을 맞춘 연구. 이 프레임은 불필요하게 제한적이다.

Before IPA, TA was used as a phenomenological method in psychology (e.g. Dapkus 1985), yet the proclamation that TA and phenomenology are aligned is rarely explained. We speculate that this reflects an understanding of TA as (only) compatible with broadly experiential approaches to qualitative research, and the analysis of ‘subjective viewpoints’ (Flick 2014, 423) – research underpinned by a reflective view of language and focused on exploring participants’ lived experience, sense-making, views, needs, practices and so on, through a broadly ‘empathic’ lens (Braun and Clarke 2013; Willig 2013). This framing is unnecessarily limited.

이와는 대조적으로, 우리는 (성찰적) TA를 [경험적 질적 연구]와 [비판적 질적 연구] 두 가지 모두와 양립할 수 있을 만큼 충분히 유연한 접근법으로 포지셔닝한다(Clarke와 Braun 2014b 참조). 이는 의심의 여지 없이 비판적 질적 심리학에 대한 우리의 배경과 훈련을 반영합니다. 또한 심리학에는 주제 분해(Stenner 1993), 주제 담화 분석(가수와 헌터 1999; 테일러와 어셔 2001)과 같은 주제적(thematic) 디스커버리 방법의 전통이 있다. 그리고 우리는 성찰적 TA의 흥미로운 매시업과 디스커버리 및 서술적 접근 방식을 점점 더 많이 볼 수 있으며, TA를 결합하여 주제를 식별하고 참가자의 말account에서 사건의 순차적 구성을 탐구하는 '주제적 내러티브 분석'과 같은 혼합적 접근 방식의 개발을 볼 수 있다. '비판적 주제 분석'(예: Terry and Braun 2011)도 마찬가지로 반사적 TA를 비판적 분산 심리의 일부 특징(예: Wetherell 및 Edley 2009)과 결합한다. 3번 문제에서 기술된, 아무 생각 없이 성찰적 TA를 질적 실증주의와 섞어버린 것과는 반대로, 우리가 환영하는 것은 정확히 이런 종류의 이론적이고 창의적이고 성찰적인 매시업이다.

In contrast, we position (reflexive) TA as an approach that is flexible enough to be compatible with both experiential and critical qualitative research (see Clarke and Braun 2014b) – no doubt a reflection of our background and training in critical qualitative psychology (see Braun and Clarke 2019a; Jankowski, Braun, and Clarke 2017; Lainson, Braun, and Clarke 2019). Moreover, there is a tradition of ‘thematic’ discursive methods in psychology such as thematic decomposition (Stenner 1993) and thematic discourse analysis (Singer and Hunter 1999; Taylor and Ussher 2001). And we increasingly see exciting mash-ups of reflexive TA and discursive and narrative approaches, and the development of hybrid approaches like ‘thematic narrative analysis’, which combines TA to identify themes with narrative analysis to explore the sequential organisation of events in participants’ accounts (e.g. Palomäki, Laakasuo, and Salmela 2013). ‘Critical thematic analysis’ (e.g. Terry and Braun 2011) likewise combines reflexive TA with some features of critical discursive psychology (e.g. Wetherell and Edley 2009). It is precisely this kind of theoretically-knowing, creative and reflexive mash-ups that we welcome, in contrast to the seemingly unknowing ‘mash-ups’ of reflexive TA with qualitative positivism described in Problem three.

TA가 본질적으로 질적 연구에 대한 한 가지 유형의 지향만을 제공하는 것처럼 취급하는 것을 피하십시오. 대신, (성찰적) TA의 특별한 사용 방법과 사용 중인 (성찰적) TA에 대한 특정 지향을 설명하는 근거를 제시하십시오.

The take away … Avoid treating TA as if it inherently offers only one type of orientation to qualitative research. Instead, provide a rationale that explains the particular use of (reflexive) TA, and the particular orientation to (reflexive) TA you are taking.

문제 6: TA는 설명만 한다고 가정합니다.
Problem six: assuming TA is only descriptive

앞의 두 가지 문제와 밀접한 관련이 있는 것은 TA가 데이터 패턴을 패러프레이즈하거나 요약하는 기술 또는 데이터 감소 방법일 뿐이라는 개념이다. TA 연구는 근거 이론이나 서술 분석과 같은 접근법에 비해 낮은 수준의 해석을 제공하는 것으로 가정되며, TA를 잘못 이해한 경우 종종 TA를 '더 높은 수준의 해석'을 제공하는 다른 접근법(예: 근거 이론)과 결합하는 것을 정당화하기 위해 사용된다. (예: Floersch et al. 2010). 우리는 이 문제 있는 가정에 대해 두 가지 염려가 있습니다.
Closely related to the previous two Problems is the notion that TA is only a descriptive or data reduction method, in which data patterns are paraphrased or summarised. TA research is assumed to offer a low level of interpretation compared to approaches such as grounded theory or narrative analysis (e.g. Aguinaldo 2012; Vaismoradi, Turunen, and Bondas 2013), and this impoverished conceptualisation of TA is often used to justify combining TA with other approaches (such as grounded theory) that are positioned as offering (a higher level of) interpretation (e.g. Floersch et al. 2010). We have two concerns with this problematic assumption.

첫째, 기술과 해석은 분리되고 별개의 활동이다. 그리고 기술적 또는 종합적 분석에서, 연구자는 참가자들의 목소리에 대해 수동적이고, 무관심하며, 탈맥락화된 전달자가 되는 것으로 보인다. 우리는 기술적 목적을 가진 TA조차도 다양한 방식으로 위치하며 그들의 특정한 사회적, 문화적, 역사적, 규율적, 정치적, 이념적 위치의 렌즈를 통해 데이터를 읽는 연구자에 의해 수행되는 [해석적 활동]이라고 주장한다. 그들은 참여자의 '목소리'를 편집하고 환기시키지만 궁극적으로는 데이터에 대한 [그들의 이야기]를 들려준다: '목소리를 통해 주조되는 사회적 연구는 일반적으로 우리가 우리의 주장을 경계하기 위해 선택하고 편집하고 배치하는 확인되지 않은 서술적 증거의 조각을 조각내는 것을 포함한다.' (Fine 1992, 218) 그리고 (객관적 과학자의) 수동적 목소리와 같은 [실증-경험적 보고 관행]은 실제로 ('정확성'을 위하여) '코딩 신뢰성'을 입증하였다고 어필하는데, 이는 참가자의 말을 해석하는 방법에 대한 [우리의 책임]을 불명확하게 만든다(클라크와 브라운 2019). 우리가 사용하는 언어는 심지어 명백한 기술적 보고에서조차 중립적이지 않다.
First, description and interpretation are positioned as separate and distinct activities. And in descriptive or summative analyses, the researcher appears to become a passive, disinterested and decontextualised conduit for the voices of participants. We contend that even TA with a descriptive purpose is an interpretative activity undertaken by a researcher who is situated in various ways, and who reads data through the lenses of their particular social, cultural, historical, disciplinary, political and ideological positionings. They edit and evoke participant ‘voices’ but ultimately tell their story about the data: ‘social research cast through voices typically involves carving out unacknowledged pieces of narrative evidence that we select, edit, and deploy to border our arguments’ (Fine 1992, 218). And positivist-empiricist reporting practices, like the passive voice (of the objective scientist), and indeed appeals to demonstrating ‘coding reliability’ – for ‘accuracy’ – can obfuscate our responsibility for the ways we interpret participants’ accounts (Clarke and Braun 2019). Our language use is never neutral, even in apparently descriptive reporting.

둘째, TA를 낮은 수준의 서술적 방법으로 개념적으로 환원시키면 반사적 TA가 갖는 가능성의 범위가 모호해진다. 무엇보다 TA의 깊은 해석적, 이론화된 분석의 잠재력을 평가절하하게 된다. 그러한 TA의 가능성과 잠재력을 인식하고 충분히 인식한다면, 연구자들은 그들의 TA를 '확장'하기 위해 또 다른 (아마도 더 해석적인) 방법을 추가하는 것을 중단할 수 있다. 그러한 mash-ups는 종종 단지 불필요할 뿐만 아니라, 설득력도 없고, 심지어 문제가 되기도 한다.
Second, the conceptual reduction of TA to a low-level descriptive method obscures the range of possibilities reflexive TA holds – most particularly its potential for deeply interpretative, theorised analyses. If such possibilities and potentials were recognised and fully appreciated, researchers could stop adding another (supposedly more interpretative) method to ‘extend’ their TA – such mash-ups are often not just unnecessary, but unconvincing or even problematic.

해석은 (TA) 분석 과정에 내재되어 있으며, TA 방법에서는 단순히 요약적이거나 기술적으로 만드는 것이 없다. 해석의 깊이는 방법이 아니라 분석가의 기술에 있다. 학생/대학원생 연구를 지도하는 연구자들은 학생들에게 이 점을 유용하게 강조할 수 있다. (우리는 TA가 정교함이 부족하고 무이론적이고 순진하며 서술적인 방법이기 때문에 대학원 및 특히 박사 학위 연구에 적합하지 않다는 말을 들은 불안한 학생들로부터 많은 이메일을 받는다.)

The take away … Interpretation is inherent to the (TA) analytic process, and there is nothing in the method of TA that renders it simply summative or descriptive. Interpretative depth lies in the skill of the analyst, not the method. Researchers supervising (postgraduate) student research can usefully emphasise this point to students. (We get many emails from anxious students who have been told that TA is unsuitable for postgraduate and especially doctoral research because it lacks sophistication and is only an atheoretical, [naïve] realist, descriptive method.)

문제 7: 코드와 테마를 혼동합니다.
Problem seven: confusing codes and themes

성찰적 TA는 코드와 테마를 구별하지만, TA 방법 전반에 걸쳐 코드와 테마의 절대적인 차이는 없다. 많은 TA 접근법에서 이 용어들은 서로 교환적으로 사용되거나, 코딩은 [사전에 정해진 테마에 데이터를 할당하는 과정]으로 개념화된다.

• 성찰적 TA에서 코드는 [연구자가 (초기) 테마를 개발하기 위해 사용하는 분석 단위 또는 도구]로 개념화된다. 여기서 코드는 (최소한) 하나의 관측치를 캡처하고, (보통) 하나의 면을 표시하는 엔티티로 생각할 수 있다.
• 대조적으로 테마는 다면적 크리스탈과 같다. 즉, 여러 관찰 또는 측면을 포착합니다. (때로는 풍부하고 복잡하고 다면적인 코드가 [Charmaz 2006] 테마로 '승진promoted'될 수 있는데, IPA에서는 'subsumption'이라고 불리는 과정이다.

Reflexive TA makes a distinction between codes and themes, but there is no absolute distinction between codes and themes across TA methods. In many TA approaches, these terms are used interchangeably, or coding is conceptualised as a process of allocating data to predetermined themes.

• In reflexive TA, a code is conceptualised as an analytic unit or tool, used by researcher to develop (initial) themes. Here, codes can be thought of as entities that capture (at least) one observation, display (usually just) one facet;
• themes, in contrast, are like multi-faceted crystals – they capture multiple observations or facets (occasionally, rich, complex and multifaceted codes might be ‘promoted’ to themes [Charmaz 2006], a process called ‘subsumption’ in IPA [Smith, Flowers, and Larkin 2009]).

수많은 '테마'가 제시되는 TA 논문에서 '테마'는 종종 1차원적이고 의미가 얇다.

• 예를 들어, Fornells-Ambrojo 외 연구진(2017)은 서비스 사용자가 중증 정신 질환 서비스에 대한 심리 치료 접근성을 개선하기 위해 일상적인 결과 모니터링(ROM)을 경험한 것을 혼합된 방법으로 연구했다.
• 이 보고서는 7개의 '중요한'/'상급superordinate' 주제 및 18개 주제를 보고했다. (참고로 '상급superordinate'이란 표현은 TA가 아니라 IPA와 관련한 표현이다).
• 가장 중요한 주제는 1) 도움이 되는 측면과 2) 도움이 되지 않는 측면의 ROM이라는 두 가지 제목 아래에 내포되었다. 
• 제시된 정보에서 테마는 각각 사용자의 인식에 대한 [하나의 의미적 관찰 또는 통찰력을 포착]하는 것으로 나타났다(예: 나의 감정을 표현, 이해받음).
• 이러한 것들은 (반사적 TA에서는) [코드]라고 개념화하는 편이 더 맞다. 가장 중요한 주제나 상위 주제들은 모두 비슷한 수준으로 '얄팍했고thin', 대부분 한 단어(예: 형식, 괴로움, 혐오)로 명명되었다.

In TA papers where numerous ‘themes’ are presented, the ‘themes’ are often one dimensional and meaning-thin; they tend to capture only one (small) observation or facet of meaning (and quite often they are named with just one word).

• For example, Fornells-Ambrojo et al. (2017), in mixed methods research on service users’ experiences of routine outcome monitoring (ROM) in an improving access to psychological therapies for severe mental illness service,
• reported seven ‘overarching’/‘superordinate’ themes (‘superordinate’ is associated with IPA [Smith et al. 2009] not TA) and 18 themes.
• The overarching themes were nested under two headings: 1) helpful and 2) unhelpful aspects of ROM.
• From the information presented, the themes appeared to each capture a single semantic observation or insight about users’ perceptions (e.g. expressing my feelings, being understood).
• These are better conceptualised as (reflexive TA) codes. The overarching or superordinate themes were similarly ‘thin’, and mostly named with one word (e.g. format, distressing, disliked).

이는 또한 '분석적 조기종결'을 시사한다. 즉, 추가 분석 작업을 통해 이러한 '테마'(코드) 중 여러 개를 특정 의미나 경험의 여러 측면을 드러내는 더 풍부하고 복잡한 테마로 끌어모은 공유 의미의 기본 패턴을 식별할 수 있었을 것이다. (분석의 사전 정의된 목적이 ROM의 긍정적 측면과 부정적 측면을 식별하는 것이었으므로, 패러다임적 포지셔닝에 따라서는 TA에 대한 [코드북] 또는 [코딩 신뢰성] 접근법이 연구의 목적에 더 부합할 수 있었다. 왜냐하면 이 경우 연구가 평가자 간 신뢰성을 측정하는 것이 실증주의자에 더 가깝기 때문이다.)

This also illustrates ‘analytic foreclosure’ (Connelly and Peltzer 2016) – with further analytic work, underlying patterns of shared meaning could have been identified that drew together several of these ‘themes’ (codes) into richer, more complex themes that revealed multiple facets of a particular meaning or experience. (As a pre-defined purpose of the analysis was to identify positive and negative aspects of ROM, a codebook or coding reliability approach to TA might have been more in keeping with the purpose of the study, depending on paradigmatic positionings, which in the study leant towards the positivist, as inter-rater reliability was measured.)

코드인가, 테마인가? 어떤 코드와 테마가 무엇을 나타내는지, 분석에서 어떤 역할을 하는지를 명확히 하는 것이 중요하다. 연구자들은 임시 주제 또는 후보 주제가 1차원인지 다차원인지 여부를 고려하고 개념 프레임워크와 분석 결과 보고가 사용하는 TA 버전과 일치하는지 확인해야 한다.

The take away … Is it a code, or is it a theme? Clarification of what codes and themes represent, and what role they play in analysis, is important. Researchers should consider whether their provisional or candidate themes are one- or multi-dimensional and ensure their conceptual frameworks and reporting of analytic outputs align with the version of TA they are using.

8번 문제: 주제와 토픽을 혼동합니다.
Problem eight: confusing themes and topics

이는 아마도 발표된 TA 연구에서 가장 흔한 문제 중 하나일 것이다. TA에서 단 하나의 널리 동의하고 채택된 테마의 개념화가 없기 때문에, 테마가 개념화되는 방법에 대한 혼란 때문이기도 하다.(DeSantis & Ugarriza, 2000). 우리는 이후 '주제'에 대한 개념화를 명확히 했는데, 이는 테마를 '일부 수준의 패턴 있는 반응 또는 의미'(Braun and Clarke 2006)를 포착하는 것으로 정의한 것이 분명했기 때문이다. 성찰적 TA에서 '주제'는 [중심 개념 또는 아이디어로 결합된 공유된 의미의 패턴]이다(Braun and Clarke 2013; Braun et al. 2014). 즉, 주제는 겉보기에 다소 이질적으로 보이는 데이터를 한데 모을 수 있습니다. 앞서 언급한 바와 같이, 주제는 다면적이기도 하다. 우리는 테마를 이야기, 즉 데이터에 대한 이야기로 생각하는 것을 좋아합니다. 
This is probably one of the most common problems in published TA research, and it hinges on confusion around how themes are conceptualised, as there is no one widely agreed on and adopted conceptualisation of a theme in TA (DeSantis & Ugarriza, 2000). We have subsequently clarified our conceptualisation of themes, because it was evident that our initial definition of a theme as capturing ‘some level of patterned response or meaning’ (Braun and Clarke 2006) left too much room for confusion. Themes in reflexive TA are patterns of shared meaning, united by a central concept or idea (Braun and Clarke 2013; Braun et al. 2014). This means themes might draw together data that on the surface appear rather disparate. As previously noted, themes are also multifaceted. We like to think of themes as stories – stories we tell about our data.

이렇게 볼 때, 데이터 토픽(도메인이라고도 함)은 주제가 아니다. 데이터 토픽은 인터뷰(말하기)에서 논의된 것들로서, 인터뷰 가이드의 질문으로부터 유도될 수 있다. 참가자는 하나의 토픽을 중심으로 다양하고 이질적인 답변을 제공하는 경우가 꽤 많지만, 토픽이나 영역의 요약이 테마로 제시되는 것이 일반적이다. 이처럼 토픽을 주제화한 것data-topics-as-themes에서는 참가자들의 반응이 요약되어 있지만, '중심 개념'도 '공유된 의미'도 없고 '공유된 '토픽''만 있을 뿐이다.

Data topics (sometimes called domains) are not themes in this way – they are things discussed in (say) an interview, perhaps introduced in a question from the interview guide. Participants quite often provide divergent and disparate responses around a topic, but it is common for summaries of topics or domains to be presented as themes. In these data-topics-as-themes, the participants responses are summarised, but there is no central concept, no shared meaning, only a shared topic.

예를 들어, 센더스 외 연구진(2016)은 다발성 경화증 치료에서 스트레스가 어떻게 해소되는지에 대한 환자의 인식을 탐구하는 연구에서, '브라운 & 클라크에 따른 TA'(p. 1678)를 사용했다고 언급하였으나, 코드북과 합의 코딩도 사용하였으며, 두 가지 주제(1) 촉진자 및 2) 의료 방문 시 스트레스에 대한 대화 장벽)를 보고했다. 각각의 테마는 각각 스트레스에 대한 의사소통을 촉진하거나 억제하는 의료 시스템, 임상의 행동 및 환자 행동의 세 가지 하위 테마를 통합했다. 보고된 내용은 예를 들어 촉진제 또는 장벽과 의료 시스템과 관련된 일련의 관찰이다. 이러한 유형의 분석은 [코드북 TA] 또는 [코딩 신뢰성 TA]에 더 적합한 것으로 보이는데, 이러한 유형의 TA에서는 분석 전에 테마를 미리 결정할 수 있고 테마가 데이터 도메인의 요약으로 구성될 수 있기 때문이다. 

To give an example, Senders et al. (2016), in research exploring patient perceptions of how stress is addressed in medical treatment for multiple sclerosis, which used TA ‘according to Braun & Clarke’ (p. 1678), but also involved the use of codebooks and consensus coding, reported two themes: 1) facilitators and 2) barriers to talking about stress in the medical visit. Each theme incorporated the same three sub-themes: the medical system, clinician behaviour and patient behaviour, that each facilitated or inhibited communication about stress. What is reported is a series of observations related to the topics of, for instance, facilitators or barriers and the medical system. This type of analysis seems better suited to a codebook or coding reliability TA, in which themes can be predetermined prior to analysis and themes may consist of summaries of data domains. 

공유 의미 주제shared meaning themes에 대한 명확한 예를 제공하기 위해, Tischner(2019)는 체중 감량 동기와 건강의 구성을 탐구하는 이야기 완성 연구에서 '모든 여성에게 좋은 체중 감량 활동'이라는 제목의 주제를 포함하여 다섯 가지 주제를 제시했다. 제목만으로도 이것이 중앙 조직 개념 주제와 함께 공유된 의미임을 분명히 전달한다. 즉, 테마 이름 지정의 중요성을 강조하고 있다.(Braun and Clarke 2013). 티슈네르의 주제는 [체중 감량]이 [여성의 외모를 개선하는 방법]으로 긍정적으로 프레임되며, 모든 여성이 원할 뿐만 아니라 바람직한 것이라는 의심받지 않는 지위를 차지하고 있으며, 모든 여성이 삶의 어느 시점에 필연적으로 참여하게 되는 것이라는 것을 포착하였다.
To provide a clear example of shared-meaning themes, Tischner (2019), in her story completion study exploring constructions of weight loss motivations and health, presented five themes, including one entitled ‘weight-loss activity as good for every woman’. The title alone clearly conveys that this is a shared meaning with a central organising concept theme – this highlights the importance of naming themes well (Braun and Clarke 2013). Tischner’s theme captured the way weight loss was positively framed as a way of improving appearance for women and occupied a mostly unquestioned position as desired and desirable by and for every woman, and something all women would inevitably engage in at some point in their lives.

의심할 여지 없이 혼란스러운 것은, 일부 TA 접근법, 특히 [코딩 신뢰성]과 [코드북 접근법]이 토픽 요약topic-summary을 주제theme로 취급한다는 것이다. 실제로는 이 둘은 주제-의미 패턴의 이해라는 측면에서 상당히 다르다. 실제로, 테마가 분석과 코딩에 앞서 개발된다면, (코드로부터 만들어진 코딩의 결과인) 주제적 패턴thematic pattern의 유형을 상상하는 것이 어렵기 때문에, 주제 요약 이상의 것이 될 수 있을 것 같지 않다. [테마]가 [중심 개념에 의해 뒷받침되는 공유된 의미의 패턴]이 되려면, 입력input이 아닌 분석적 출력analytic output이어야 한다. '무엇이 테마인가'에 대한 개념적 혼란 외에도 [토픽을 테마로 사용하는 것]도 [분석적 조기종결]의 또 다른 예가 될 수 있다(Connelly and Peltzer 2016).

What is no doubt confusing is that some TA approaches, particularly coding reliability and codebook approaches, treat such topic summaries as themes, when these are quite different from understandings of patterns of thematic-meaning. Indeed, if themes are developed prior to any analysis and coding, it is unlikely they can be much more than topic summaries, as it’s difficult to conceive of the type of thematic patterning that is the outcome of coding, built from codes, being fully anticipated in advance of any or much analytic work taking place. For themes to be patterns of shared meaning underpinned by a central concept, they must be analytic outputs, not inputs. In addition to the conceptual confusion around ‘what is a theme’, the use of topics as themes can also be another example of analytic foreclosure (Connelly and Peltzer 2016).

우리는 연구자들이 주제에 대한 이해를 반성하고, '공유된 의미로서의 주제'와 '공유된 토픽으로서의 주제'를 knowingly and reflectively하게 사용하고, 성찰적 TA에서 토픽 요약을 '주제'로 사요한 경우, 그 이유를 명확히 정당화하도록 권장한다.

The take away … We encourage researchers to reflect on their understanding of themes, to use themes-as-shared-meaning and themes-as-shared-topic knowingly and reflexively, and to clearly justify any use of topic summaries for ‘themes’ in reflexive TA.

문제 9: 새로운 테마 – '기존 분석으로서의 주제'와 '분석의 결과로서의 주제'를 혼동
Problem nine: emerging themes – confusing ‘themes-as-pre-existing analysis’ with ‘themes-as-the-outcome of analysis’

일부 연구자와 방법론자들이 주제에 대해 쓰는 방식을 보면, 그들은 주제를 개념화할 때, 분석 이전에 데이터 세트에 이미 숨어 있었던 무언가로 개념화하는 것처럼 보인다. 이러한 개념화 하에서 연구자의 임무는 보고를 위해 이러한 테마를 찾고 검색하는 것입니다. 이러한 주제는 [데이터에 대한 해석적 관여를 통해 능동적으로 만들어낸 것]이라기 보다는 연구자가 찾아낸 ['모래에 흩어진 다이아몬드'] 같은 것으로 본다. 이것은 게스트, 번스, 존슨 (2006:66)이 더빙한 것처럼 사실상 '주제적 발견thematic discovery'이다. 
The way some researchers and methodologists write about themes, they appear to conceptualise them as entities that pre-exist analysis, lurking about in the dataset. The researcher’s task is to locate and retrieve these themes, for reporting. Such themes are ‘diamonds scattered in the sand’ (Braun and Clarke 2016, 740), found by the researcher, rather than actively created by them through their interpretative engagement with data. This is effectively ‘thematic discovery,’ as Guest, Bunce and Johnson (2006: 66) dubbed it.

테마가 모래 속의 다이아몬드라는 개념은 수많은 TA 논문 저자들이 사용하고 TA와 같은 질적 방법의 비평가들에 의해 테마 개발의 과정으로 떠오른 '테마가 떠올랐다themes emerged'라는 구절에서 분명하게 나타난다. 우리는 'emergent themes'라는 개념이 IPA(그리고 때로는 TA)와 같은 접근법에 사용되어 테마의 귀납적 생성을 반영한다는 것은 받아들이지만, 우리는 '테마가 나타났다'는 주장의 함축으로 인해 골머리를 앓고 있다. 이 표현은, 일단 주제가 (잠재적으로 불투명한) 데이터 깊이에서 자신의 모습을 드러낸 경우, [연구자의 개입이라고는 추출extraction외에는 거의 없이 데이터에 주제가 존재한다는 것]을 암시하는 과정을 떠오르게 한다.

This notion of themes as diamonds in the sand is evident in the phrase ‘themes emerged’, used by countless authors of TA papers, and evoked by critics of qualitative methods like TA, as the process of theme development (e.g. ‘thematic analysis in which themes somehow miraculously emerge from the data’; St. Pierre 2019, 4). We appreciate that the concept of ‘emergent themes’ is used in approaches such as IPA (and sometimes TA) to reflect the inductive creation of themes, but we are troubled by the implications of the claim ‘themes emerged’. The phrasing evokes a process that suggests that themes present from data with little intervention from the researcher other than extraction, once the themes reveal themselves from the (potentially murky) data depths.

우리는 2006년 논문에서 '테마가 나타난다themes emerge'라는 언어에 대해 다음과 같이 비판했습니다. '주제의 출현'이나 '발견됨discovered'에 대한 설명은 [분석 과정에 대한 수동적인 설명]으로, 패턴/테마를 파악하고, 관심사를 선정해 독자에게 보고하는 과정에서 [연구자가 늘 하는 적극적인 역할을 부정]한다'(80쪽). 우리는 엘리 외 연구진(1997, 205–6)을 인용했다. Ely는 '테마가 어디엔가 존재reside한다면, 그것들은 [우리의 데이터에 대해 우리가 생각하고]과 [우리가 이해하는 대로 연결을 만드는] [우리의 머릿속]에 존재하고 있을 것이다.' 우리의 주장은 특별히 설득력이 없었던 것 같다. 왜냐하면 많은 연구자들이 우리의 논문을 인용하고 우리의 접근법을 따르고 있다고 주장했지만, 그들은 데이터에서 'the themes that emerged'를 언급했기 때문이다. (이것은 의심할 여지 없이 문제 2와 연결된다). 
We were critical of the language of ‘themes emerge’ in our 2006 paper: ‘An account of themes “emerging” or being “discovered” is a passive account of the process of analysis, and it denies the active role the researcher always plays in identifying patterns/themes, selecting which are of interest, and reporting them to the readers’ (p. 80). We quoted Ely et al. 1997, 205–6) who argued that ‘if themes “reside” anywhere, they reside in our heads from our thinking about our data and creating links as we understand them.’ It seems that our argument was not particularly persuasive, as so many researchers citing our paper and claiming to follow our approach, refer to ‘the themes that emerged’ from their data (this connects, no doubt, to Problem two). 

우리는 성찰적 TA의 세 번째 단계인 '테마 검색searching'이라고 이름붙인 대한 우리의 (초기) 표현 때문에 [데이터에 이미 존재하는 entities]로 주제를 개념화하는 혼란을 야기했을 가능성이 높다는 것을 인정한다. 이러한 이유로, 우리는 이 단계에 '초기 테마 생성generating'이라고 레이블을 다시 붙여서, 주제 생성theme creation에 대한 연구자의 적극적인 역할과 처음 개발할 때 테마의 잠정성provisionality을 강조하였다. 주제를 '이미 존재하는 것의 분석'으로 개념화하는 것은 [토픽으로서의 주제]와 [분석적 입력으로서의 주제]에 더 잘 들어맞을지도 모른다. 일부 TA 지지자들은 테마를 [entities that pre-exist analyisis]로 개념화하는 듯 보이지만, 이는 반사적 TA와 일치하지 않는다.

We acknowledge that our (initial) phrasing of the third phase of reflexive TA – ‘searching for themes’ – has likely contributed to confusion around the conceptualisation of themes as pre-existing entities that reside in data. For this reason, we have, for now, relabelled this phase ‘generating initial themes’ to highlight the active role of the researcher in theme creation and the provisionality of themes when first developed. A ‘pre-existing analysis’ conceptualisation of themes can perhaps be reconciled with conceptions of topics as themes and themes as analytic inputs, and some TA proponents do appear to conceptualise themes as entities that pre-exist analysis, but this does not align with reflexive TA.

우리는 반사적인 TA를 사용하는 연구자들이 [테마 생성]창의적이고 적극적인 과정으로 서술하며, 테마들이 생겨났다emerged고 주장하는 것은 언제나 지양할 것을 권고한다.3

The take away … We encourage researchers using reflexive TA to write about theme generation as a creative and active process, one they are central to, and to always avoid claiming that themes emerged.3

10번 문제: 우리가 말하는 것에 대한 비판적인 수용
Problem ten: uncritical acceptance of what we say

우리가 강조하고 싶은 마지막 문제는, 정말로 절차주의라고 불릴 수 있다. 그러나 우리는 '비판적이고 사고력 있는 연구자이자 작가가 되라'는 암묵적이고 명시적인 우리의 메시지가 10번 조언과 모순되는 것으로 보이지 않길 바란다. 퀄리티에 대한 우리의 강조는 맹종적인 것, 생각 없이 절차를 고수하는 것을 단념시키는 것을 의미한다. 오히려, 우리는 이론적으로 알고 반사적이며 '생각하는aware' TA 사용을 권장한다. 우리는 TA의 다양성과 유연성, 분석 및 품질 절차가 패러다임 및 인식론적 가정을 반영하는 방법을 이해하는 연구자에게 과제를 준다. 우리는 질적 연구자에게 이론적으로 민감하고 창의적인 연구를 위한 유연한 '시작점'을 제공하려는 것이며, 그들이 자신만의 연구를 할 수 있도록 초대하려는 것이다. 성찰적 TA를 잘 수행하기 위해서는, [이론, 데이터 지향 등과 관련한 선택을 내려야 하며], 이것을 [명확하며, 일관성 있게 집행enacted]하여야 한다.
The final problem we want to highlight could, indeed, be called proceduralism. But we hope our implicit and explicit message to ‘be a critical, thinking researcher and writer’ makes this point not seem contrary. Our emphasis on quality involves discouraging slavish or unthinking adherence to procedures, and any accusation of that represents a misconceptualisation of our articulation of TA (and qualitative research more widely). Rather, we encourage theoretically-knowing, reflexive and ‘aware’ use of TA; we task researchers with appreciating the diversity and flexibility of TA, and the ways analytic and quality procedures reflect paradigmatic and epistemological assumptions. We offer qualitative researchers reflexive TA as a flexible ‘starting point’ for theoretically sensitive and creative research and invite them to make it their own. To do good reflexive TA, choices related to theory, data orientation and more must be made, articulated and coherently enacted.

사려 깊은 연구자가 되어라; 방법론 작가들의 말을 맹종적으로 따르지 마라. 우리는 완전한 풀-패키지를 제공하는 것이 아니다; 우리는 당신의 모험을 항해할 수 있는 나침반과 지도를 제공하려는 것이다. 그리고 우리는 연구자들이 성찰적 TA든, 코딩 신뢰성 TA든, 코드북 TA이든 연구자의 철학적 헌신과 연구의 분석 목적에 가장 적합한 TA가 무엇일지 성찰할 것을 권장한다.

The take away … Be a thoughtful researcher; do not just slavishly follow what methodology writers say. We do not provide a full holiday package; we provide a compass and a map to navigate your adventure (Braun, Clarke, and Hayfield 2019b). And we encourage researchers to reflect on whether it is a reflexive, coding reliability or codebook version of TA that is best suited to their philosophical commitments and the analytic purpose of their research.

검토자 및 편집자를 위한 평가 도구 소개
Introducing our evaluation tool for reviewers and editors

TA를 하는 연구자들은 그들이 할 수 있는 최고의 양질의 연구를 해야 할 중요한 책임이 있습니다. 그러나 출판된 작업은 또한 동료 검토, 편집자의 의사 결정 및 지침과 같은 품질 보증 프로세스를 거치며, 이러한 단계는 품질을 보장하는 데에도 중요합니다. 불행하게도, 우리는 개인적인 경험을 통해 그것들이 (위에서 논의된 10가지 중 일부를 포함한) 문제들이 슬금슬금 들어오거나, 심지어 (학술지에 의해서) 요구될 수 있는 지점이 될 수 있다는 것을 안다. 저자들은 검토 과정을 진행하면서 곤란한 입장에 처할 수 있다. 검토자나 편집자가 문제가 되는 것을 제안하거나 요구할 경우 저자들은 다음을 수행해야 한다.
Researchers who do TA have an important responsibility to do the best quality research they can. But published work also goes through quality assurance processes – peer review, and editorial decision making and guidance – and these steps are also important for ensuring quality. Unfortunately, we know from personal experience they can also be the points at which problems (including some of the 10 discussed above) can either creep in, or even be demanded. Authors can be in a tricky spot navigating the review process. If reviewers or editors suggest or demand something problematic, authors have to:

• 1) 문제가 있다는 것을 인지한다.
  
• 2) 해쳐나갈 방법을 찾습니다.
• 1) recognise that it is problematic; and
• 2) find a way to navigate through it.

우리가 이 논문을 시작한 것과 같은 검토자나 편집자의 논평에 직면했을 때 반사적인 TA 연구의 저자는 무엇을 해야 하는가? 그들은 반사적인 TA를 뒷받침하는 가정인 TA의 복수성에 대해 검토자와 편집자를 '교육'하도록 시도해야 하는가? 그들은 모든 질적 분석 접근방식을 포괄하는 단일 품질 표준의 부족을 강조해야 하는가? (Levitt et al. 2018) 그렇다! 우리는 저자들이 본 논문과 다른 곳에서 제공하는 정보를 사용하여 [편집자와 검토자의 요청 또는 요구사항에 대한 문제제기challenges]를 정당화하기 위해 [자기 연구의 가치를 설명하고 방어할 것]을 권장한다. 우리는 리뷰와 편집 피드백에 대한 우리의 반응을 '모범 사례' 문헌에 포함시켜야 합니다.

What is the author of a reflexive TA study to do, when faced with a reviewer or editor comment like the one we started this paper with? Should they attempt to ‘educate’ reviewers and editors about the plurality of TA, the assumptions underpinning reflexive TA? Should they highlight the lack of a single quality standard that cuts across all qualitative analytic approaches? (Levitt et al. 2018) Yes! We encourage authors to explain and defend their research values, using the information provided in this paper and elsewhere to justify their challenges to requests or requirements from editors and reviewers. We should embed our responses to reviews and editorial feedback in ‘best practice’ literature. 

그러나 저자는 여기까지만 할 수 있을 뿐이다. 궁극적으로는 편집자와 리뷰어가 광범위한 연구 커뮤니티에서 논의되고 개발된 품질 표준의 집행(또는 집행실패)에 대한 책임을 진다. 양질의 TA의 출판을 용이하게 할 수 있는 몇 가지 기본 편집 관행이 있다. 

• 편집자는 자신의 방법론적 한계뿐만 아니라 이론적/개념적, 방법론적 가정 및 가치를 이해해야 한다.
  
• 편집자는 TA 원고를 심사할 수 있는 적절한 방법론적 전문지식을 갖춘 심사자를 적어도 한 명 선택해야 한다(Levitt 등 2018).
  
• 편집자는 저널의 편집 위원회가 적절한 검토자 선택을 안내하는 데 도움이 될 수 있는 광범위한 전문 지식을 가진 질적 방법론자를 한 명 이상 포함하도록 보장해야 한다.

However, authors can only argue so far … And editors and reviewers hold ultimate responsibility for enacting (or failing to enact) the quality standards debated and developed in the wider research community. There are some basic editorial practices that can facilitate the publication of good quality TA:

• editors should understand not just their own methodological limits, but their theoretical/conceptual and methodological assumptions and values;
• editors should select at least one reviewer with appropriate methodological expertise to review TA manuscripts (Levitt et al. 2018); and
• editors should ensure the journal’s editorial board includes at least one qualitative methodologist with wide-ranging expertise who can help guide appropriate reviewer selection

– 편집자가 질적 방법론자가 아닌 경우 마지막 요점은 매우 중요합니다. 편집자가 선택한 '전문가' 검토자 중 한 명이라도 TA에 대한 매우 광범위하고 깊이 있는 지식을 가지고 있지 않다면, 어떻게 형편없는 연습이 질문이나 도전을 받지 않는지, 그리고 우리가 문서화한 문제들이 그렇게 흔해졌는지 쉽게 알 수 있다.
– this latter point is vital if the editor is not a qualitative methodologist. Unless at least one of the ‘expert’ reviewers chosen by the editor has very wide-ranging and in-depth knowledge of TA, it is easy to see how poor practice is not questioned or challenged, and how the problems we have documented have become so common.

TA와 관련하여 더 나은 편집(및 검토자) 관행을 촉진하기 위해 TA와 관련된 주요 긴장 및 모범 사례 중 일부를 제시하는 편집자와 검토자를 위한 평가 질문 목록을 개발했다(표 1 참조). 이러한 중요한 질문들은 적어도 우리가 보는 몇몇 공개된 문제들을 빠르고 쉽게 해결할 수 있다. 예를 들어 저널에 제출할 때 TA 저자가 편집자의 주의를 끌도록 권장한다.
To facilitate better editorial (and reviewer) practice in relation to TA, we have developed a list of evaluation questions for editors and reviewers that lay out some of the key tensions and best practices related to TA (see Table 1). These critical questions can offer a quick and easy resolution to at least some of published problems that we see. We encourage TA authors to bring these to editors’ attention, for instance, when submitting to a journal.

마지막으로 저널 편집자가 TA 및 기타 질적 논문에 대해 더 원고 길이를 더 길게 할 수 있도록 제공할 것을 권고한다(Levitt et al. 2018, 2017). 짧은 단어 수는 TA 연구가 보고되는 방법을 상당히 제약할 수 있으며, 이는 모든 종류의 방법으로 명백히 더 나쁜 관행을 야기할 수 있다. 레빗 외 연구진(2018)이 주장한 것처럼, 품질 기대와 맥락화, 연구 성찰성, 데이터 추출물을 통한 발견 사례화는 더 많은 원고 페이지를 요구한다. 저널이 주로 디지털화되면서 확장의 폭이 넓어졌습니다. 그러나 우리는 데이터나 방법론적 해설이 품질 판단 및 프로세스에 필수적인 것으로 보기 때문에 2차 표 또는 추가 온라인 부록으로 밀려나는 솔루션을 옹호하지 않을 것이다(Braun and Clarke 2019b).
Finally, we recommend that journal editors provide longer page limits for TA – and other qualitative – papers (Levitt et al. 2018, 2017). Short word counts can significantly constrain how TA research is reported, which can contribute to apparently poorer practice, in all sorts of ways. As Levitt et al. (2018) argued, quality expectations and contextualisation, research reflexivity and illustrating findings with data extracts demand more manuscript pages. As journals are now primarily digital, the scope for expansion is increased. But we would not advocate for a solution where data or methodological commentary are relegated to secondary tables or additional online appendices, because we see these as integral to quality judgements and process (Braun and Clarke 2019b).

결론
Conclusion

TA의 품질을 논의하기 위해, 우리는 TA에 대한 성찰적 접근 방식을 인용하거나 따르고 있다고 주장하는 발표된 TA 연구에서 10가지 일반적인 문제를 설명했다. TA가 하나의 접근법이라고 가정하는 이들 중 첫 번째 문제는 다른 대부분의 문제의 기초가 된다. 그리고 실제로, TA의 다양성과 다원성 - TA가 실증주의에서 비판적 질적 패러다임에 이르기까지 - TA 연구의 품질 표준을 규정하는 데 있어 질적 연구 커뮤니티의 핵심 과제를 제시하며, 이는 광범위한 질적 논의를 지속해 온 문제이다.

In order to discuss quality in TA, we have delineated ten common problems in published TA research that cites, or claims to follow, our reflexive approach to TA. The first of these – assuming TA is one approach – underlies most of the other problems. And indeed, it is the diversity and plurality of TA – that TA ranges from positivist to critical qualitative paradigms – that presents a key challenge for the qualitative research community in demarcating quality standards for TA research, an issue that has dogged wider qualitative quality discussions. 

출판되는 TA의 품질을 향상시키기 위해, 우리는 연구자들이 양질의 실천quality practice를 포함하여, 분석적 실천과 연구의 존재론적 및 인식론적 기반 사이의 관계를 성찰하고, TA를 knowingly, deliberatively and reflexively 사용할 것을 권장한다. 우리는 이를 실현하기 위해 연구 품질에 대한 효과적인 중재자인 검토자 및 편집자를 지원합니다. 이를 위해 TA 원고를 검토하거나 편집할 때 고려해야 할 중요 질문 20개를 제공했습니다.

To improve the quality of published TA, we encourage researchers to reflect on the relationship between analytic practices, including quality practices, and the ontological and epistemological foundations of their research, and to use TA knowingly, deliberatively and reflexively. We task reviewers and editors – who are effective arbiters of research quality – with supporting researchers in realising this. To this end, we provided twenty critical questions to consider when reviewing or editing TA manuscripts. 

하지만 우리가 TA에 대해 쓰는 모든 것들과 마찬가지로, 이것은 우리의 "현재" 생각을 반영할 뿐이며, 모든 것은 변한다. 따라서 반사적이든 다른 접근법이든 TA를 사용하는 모든 사람에게 가장 중요한 조언은 단순히 접근법에 대한 '주요 참조'가 아니라 [가장 최신]에 나온 글과 저자의 조언을 읽는 것이다. 그리고 마지막으로 TA는 [모든 목적에 적합한 방법]이 아님을 강조합니다! 적절하지 않을 때는 프로젝트에 적합하게 만들기 위해 노력하는 대신, 프로젝트에 어떤 다른 훌륭한 질적 분석 방법을 제공할 수 있는지 살펴보십시오.

But like everything we write about TA, this reflects our current thinking, and things change. So, our most vital piece of advice for anyone using TA, whether reflexive or another approach, is to read the most up-to-date writing and advice from authors, rather than just the ‘key reference’ for an approach. And finally, we emphasise that TA is not a method for all purposes! Instead of trying to make it fit, when it does not, explore what the many other wonderful qualitative analytic approaches might offer your project instead.

 

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ABSTRACT

Developing a universal quality standard for thematic analysis (TA) is complicated by the existence of numerous iterations of TA that differ paradigmatically, philosophically and procedurally. This plurality in TA is often not recognised by editors, reviewers or authors, who promote ‘coding reliability measures’ as universal requirements of quality TA. Focusing particularly on our reflexive TA approach, we discuss quality in TA with reference to ten common problems we have identified in published TA research that cites or claims to follow our guidance. Many of the common problems are underpinned by an assumption of homogeneity in TA. We end by outlining guidelines for reviewers and editors – in the form of twenty critical questions – to support them in promoting high(er) standards in TA research, and more deliberative and reflexive engagement with TA as method and practice.