질적내용분석의 세 가지 접근법
Three Approaches to Qualitative Content Analysis
Hsiu-Fang Hsieh
Sarah E. Shannon
내용분석은 최근들어 널리 활용되기 시작한 연구 방법이다. CIN이나 AHL검색을 해보면 1991년과 2002년 사이 4000개의 논문이 나온 것을 확인할 수 있다.
Content analysis is a research method that has come into wide use in health studies in recent years.A search of content analysis as a subject heading term in the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature produced more than 4,000 articles published between 1991 and 2002. The number of studies reporting the use of content analysis grew from only 97 in 1991 to 332 in 1997 and 601 in 2002.
내용분석의 분류는 질적내용분석과 양적내용분석으로 주로 나뉘어왔다. 질적내용분석이 사용되는 방식에 대한 더 자세한 분석을 통해서 내용분석을 활용하고자 하는 연구자들에게 중요한 이슈를 집어주고, 그러한 연구에서 사용되는 분석 과정을 다룸으로서 방법적 혼란을 피할 수 있게 하고자 한다.
The differentiation of content analysis is usually limited to classifying it as primarily a qualitative versus quantitative research method. A more thorough analysis of the ways in which qualitative content analysis can be used would potentially illuminate key issues for researchers to consider in the design of studies purporting to use content analysis and the analytic procedures employed in such studies, thus avoiding a muddling of methods (Morse, 1991).
배경 BACKGROUND ON THE DEVELOPMENT OF CONTENT ANALYSIS
내용분석의 역사는 18세기 스칸디나비아로 거슬러 올라간다. 연구자들은 점차 내용분석은 주로 질적연구방법으로서 사용되게 되는데, 어떤 카테고리에 데이터를 입력하고, 통계적으로 기술하는 방법이 그것이다. 이러한 접근법은 질적자료의 양적분석이라고도 불리며, 이 논문의 초점은 아니다. 더 최근으로 오면 내용분석을 보건분야 연구자들이 질적분석의 방법으로 사용가능하다는 것을 깨닫고 적용과 인기가 많아졌다.
Content analysis has a long history in research, dating back to the 18th century in Scandinavia (Rosengren, 1981). In the United States, content analysis was first used as an analytic technique at the beginning of the 20th century (Barcus, 1959). Initially, researchers used content analysis as either a qualitative or quantitative method in their studies (Berelson, 1952). Later, content analysis was used primarily as a quantitative research method, with text data coded into explicit categories and then described using statistics. This approach is sometimes referred to as quantitative analysis of qualitative data (Morgan, 1993) and is not our primary focus in this article. More recently, the potential of content analysis as a method of qualitative analysis for health researchers has been recognized, leading to its increased application and popularity (Nandy & Sarvela, 1997).
질적내용분석은 텍스트 자료를 분석하는 여러 연구방법 중 하나이다. 질적내용분석은 단순히 방대한 텍스트를 유사한 의미를 나타내는 더 적은 수의 카테고리로 효율적으로 분류고자 하는 목적으로 단순히 단어를 세는 작업이 아니다. 이러한 카테고리는 겉으로 드러나는 의사소통을 나타낼 수도 있고(explicit), 내재된 의사소통을 나타낼 수도 있다(inferred). 내용분석의 목표는 "연구하고자 하는 현상을 이해하고 지식을 만드는 것"이다.
Qualitative content analysis is one of numerous research methods used to analyze text data. (...) Qualitative content analysis goes beyond merely counting words to examining language intensely for the purpose of classifying large amounts of text into an efficient number of categories that represent similar meanings(Weber, 1990). These categories can represent either explicit communication or inferred communication. The goal of content analysis is “to provide knowledge and understanding of the phenomenon under study” (Downe-Wamboldt, 1992, p. 314).
전통적 내용분석
CONVENTIONAL CONTENT ANALYSIS
전통적 내용분석은 일반적으로 현상을 묘사하기 위한 목적을 가지며, Table 1의 경우에는 호스피스 환자의 감정이 그것이다. 이러한 종류의 연구설계는 기존의 이론이나 연구문헌이 제한적일 때 사용한다. 연구자들은 사전에 형성되어 있는 카테고리를 활용하지 않으며, 대신 데이터로부터 카테고리와 그 이름을 끄집어낸다. 연구자들은 데이터에 완전히 빠져서 새로운 통찰력을 찾아내야 하며 이 과정을 귀납적카테고리개발 이라고 묘사하기도 한다. 많은 질적연구방법이 이러한 공통된 초기 접근법을 갖는다.
Researcher X used a conventional approach to content analysis in her study (Table 1). Conventional content analysis is generally used with a study design whose aim is to describe a phenomenon, in this case the emotional reactions of hospice patients. This type of design is usually appropriate when existing theory or research literature on a phenomenon is limited. Researchers avoid using preconceived categories (Kondracki & Wellman, 2002), instead allowing the categories and names for categories to flow from the data. Researchers immerse themselves in the data to allow new insights to emerge (Kondracki & Wellman, 2002), also described as inductive category development (Mayring, 2000). Many qualitative methods share this initial approach to study design and analysis.
만약 데이터가 주로 면담을 통해 수집된다면 개방형 질문이 주로 사용될 것이다. 탐색 질문은 기존의 이론에 대한 것이기보다는 개방형이거나, 더 자세한 답을 얻기 위해 사용한다. 데이터분석은 모든 자료를 반복적으로 읽고, 전체에 대한 감을 잡는 것에서 시작한다. 그리고나서 자료의 개별 단어들을 코딩하는데, 처음에는 텍스트에 원래 사용된 단어를 강조함으로써 핵심 사고와 개념을 찾아낸다. 그 다음으로 연구자들은 첫인상, 생각, 최초분석에 대한 노트를 작성해간다. 이러한 과정이 지속되면서 하나 이상의 핵심 생각을 반영하는 라벨이 드러난다. 이것은 종종 텍스트에서 곧바로 나오기도 하고, 이것이 초기의 코딩 스킴이 될 수도 있다. 그리고 나서 코딩된 자료는 얼마나 서로 관련되는지, 차별되는지에 따라서 각 가케고리에 분류된다. 이렇게 드러난 카테고리는 코딩된 자료를 의미있는 묶음으로 정리하고 그룹화하는 작업에 사용된다. 이상적으로 클러스터의 수는 10~15개 정도가 좋으며, 다수의 코딩자료를 포함할만큼 넓어야 한다.
If data are collected primarily through interviews, open-ended questions will be used. Probes also tend to be open-ended or specific to the participant’s comments rather than to a preexisting theory, such as “Can you tell me more about that?” Data analysis starts with reading all data repeatedly to achieve immersion and obtain a sense of the whole (Tesch, 1990) as one would read a novel. Then, data are read word by word to derive codes (Miles & Huberman, 1994; Morgan, 1993; Morse & Field, 1995) by first highlighting the exact words from the text that appear to capture key thoughts or concepts. Next, the researcher approaches the text by making notes of his or her first impressions, thoughts, and initial analysis. As this process continues, labels for codes emerge that are reflective of more than one key thought. These often come directly from the text and are then become the initial coding scheme. Codes then are sorted into categories based on how different codes are related and linked. These emergent categories are used to organize and group codes into meaningful clusters (Coffey&Atkinson, 1996; Patton, 2002). Ideally, the numbers of clusters are between 10 and 15 to keep clusters broad enough to sort a large number of codes (Morse & Field, 1995).
(...)
전통적 내용분석 방법을 활용한 경우, 관련된 이론이나 다른 연구결과가 연구의 고찰부분에서 다뤄진다. 연구자X의 연구를 보면, 그녀의 연구결과를 Kübler-Ross’s 의 이론에 맞춰서 비교하게 된다. 이러한 고찰은 그녀의 연구에서 나타난 결과가 관심분야의 지식에 기여할 수 있고, 진료/교육/미래 연구가 어떻게 되어야 하는지를 제안할 수 있다.
With a conventional approach to content analysis, relevant theories or other research findings are addressed in the discussion section of the study. In Researcher X’s study, she might compare and contrast her findings to Kübler-Ross’s (1969) theory. The discussion would include a summary of how the findings from her study contribute to knowledge in the area of interest and suggestions for practice, teaching, and future research.
전통적인 접근법의 장점은 연구참여자의 자료에 어떤 기존의 카테고리나 이론적 관점을 대입시키지 않고 직접적으로 결과를 얻어낸다는 것이다. 연구자X의 연구에서와 같이, 그녀의 내용분석에서 얻어진 지식은 환자의 특정한 관점에 대한 것이며, 실제 자료에 의존하고 있다. 샘플링기법은 최대한 다양한 정서적 반응을 포괄할 수 있게 설계되었고 분석방법은 그러한 복잡성을 잘 구조화한다.
The advantage of the conventional approach to content analysis is gaining direct information from study participants without imposing preconceived categories or theoretical perspectives. Researcher X’s study depicts a research question appropriate for this approach. Knowledge generated from her content analysis is based on participants’ unique perspectives and grounded in the actual data. Her sampling technique was designed to maximize diversity of emotional reactions, and the analysis techniques were structured to capture that complexity.
이러한 분석의 한 가지 문제는 컨택스트에 대한 완벽한 이해에 실패할 수 있어서, 결국 핵심 카테고리를 놓칠 수 있다는 점이다. 이로 인해서 연구결과가 자료를 정확히 반영하지 못할 수 있다. Lincoln and Guba는 이러한 신뢰성(Credibility)를 신뢰도와 타당도 측면에서의 '내적타당도'라고 설명하고 있다. 신뢰성은 peer debriefing, prolonged engagement, persistent observation, triangulation, negative case analysis, referential adequacy, and member checks 등을 통해섷 향상될 수 있다.
One challenge of this type of analysis is failing to develop a complete understanding of the context, thus failing to identify key categories. This can result in findings that do not accurately represent the data. Lincoln and Guba (1985) described this as credibility within the naturalistic paradigm of trustworthiness or internal validity within a paradigm of reliability and validity. Credibility can be established through activities such as peer debriefing, prolonged engagement, persistent observation, triangulation, negative case analysis, referential adequacy, and member checks (Lincoln & Guba, 1985; Manning, 1997).
또 다른 한계는 GTM이나 현상론(phenomenology)과 같은 다른 질적연구방법과 혼동스러울 수 있다는 점이다. 이들 연구방법은 분석적 접근법이 내용분석과 유사하나, 내용분석을 넘어서서 이론을 개발하거나 실제 경험에 대한 미묘한 차이까지를 찾아내고자 한다. 전통정접근법은 이론적 개발과 실제 경험을 묘사하는 것 모두에서 한계점이 있는데, 이는 샘플링과 분석절차가 개념간 이론적 관계를 어렵게 만들어서, 관찰결과로부터의 추론이 어려워지기 때문이다. 전통적 내용분석을 통해서 얻을 수 있는 최대치는 개념개발 또는 모델개발 정도이다.
Another challenge of the conventional approach to content analysis is that it can easily be confused with other qualitative methods such as grounded theory method (GTM) or phenomenology. These methods share a similar initial analytical approach but go beyond content analysis to develop theory or a nuanced understanding of the lived experience. The conventional approach to content analysis is limited in both theory development and description of the lived experience, because both sampling and analysis procedures make the theoretical relationship between concepts difficult to infer from findings. At most, the result of a conventional content analysis is concept development or model building (Lindkvist, 1981).
DIRECTED CONTENT ANALYSIS
종종 기존의 이론이나 앞선 연구가 존재할 수도 있고, 추가적인 기술을 통해서 이들 이론이 발전할 수도 있다. 질적연구자는 directed approach를 사용할 수 있다(연구자 Y). directed approach의 목표는 이론틀이나 이론을 개념적으로 확장하거나 그 타당성을 검증하는 것이다. 연구질문에 대한 기존의 이론이나 연구가 있을 수 있다. 관심을 갖고 있는 변수에 대한 예측을 가능하게 하거나 변수간 관계를 보여주기도 한다. 따라서 초기의 코딩틀이나 코드간의 관계를 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 이는 연역적 카테고리 적용법이라고 불려지기도 한다.
Sometimes, existing theory or prior research exists about a phenomenon that is incomplete or would benefit from further description. The qualitative researcher might choose to use a directed approach to content analysis, as Researcher Y did (Table 2). Potter and Levine-Donnerstein (1999) might categorize this as a deductive use of theory based on their distinctions on the role of theory. However the key tenets of the naturalistic paradigm form the foundation of Researcher Y’s general approach to the study design and analysis. The goal of a directed approach to content analysis is to validate or extend conceptually a theoretical framework or theory. Existing theory or research can help focus the research question. It can provide predictions about the variables of interest or about the relationships among variables, thus helping to determine the initial coding scheme or relationships between codes. This has been referred to as deductive category application (Mayring, 2000).
Directed내용분석은 전통적접근법보다 조금 더 구조화된 과정이다. 기존의 이론이나 연구로부터 도출된 핵심 개념이나 변수를 초기 코딩 카테고리로 사용한다. 그 다음 각 카테고리에 대한 조작적 정의를 내리게 된다. 연구자Y의 연구에서는 기존에 알려진 슬픔의 다섯 단계가 말기환자들의 감정상태에 대한 연구에 사용되었다.
Content analysis using a directed approach is guided by a more structured process than in a conventional approach (Hickey & Kipping, 1996). Using existing theory or prior research, researchers begin by identifying key concepts or variables as initial coding categories (Potter & Levine-Donnerstein, 1999). Next, operational definitions for each category are determined using the theory. In Researcher Y’s study, Kübler-Ross’s (1969) five stages of grief served as an initial framework to identify emotional stages of terminally ill patients.
자료가 면담을 통해서 주로 수집된다고 할 때, 개방형 질문이 사용되게 되며, 여기에 기존의 카테고리에 기반한 질문이 뒤따르게 된다. 개방형 질문 다음에 연구자Y는 부정-분노-협상-우울-수용에 대한 참가자의 경험을 물었다. 연구질문에 따라 두 가지 종류의 코딩 전략이 가능하다. (1) 만약 연구의 목적이 특정 현상에 대한 모든 상황에 대해서 찾아내고 그것을 카테고리화 하는 것이라면 (감정적 반응과 같이), 모든 텍스트를 읽고 감정적 반응을 나타낸 내용을 모두 형광펜으로 표시한다. 그 다음 단계는 모든 형광펜으로 표시된 구절을 미리 정해진 코드에 입력하는 것이다. 기존 코드에 카테고리화되지 않은 텍스트는 새로운 코드를 형성할 수 있다.
If data are collected primarily through interviews, an open-ended question might be used, followed by targeted questions about the predetermined categories. After an open-ended question, Researcher Y used probes specifically to explore participants’ experiences of denial, anger, bargaining, depression, and acceptance. Coding can begin with one of two strategies, depending on the research question. If the goal of the research is to identify and categorize all instances of a particular phenomenon, such as emotional reactions, then it might be helpful to read the transcript and highlight all text that on first impression appears to represent an emotional reaction. The next step in analysis would be to code all highlighted passages using the predetermined codes. Any text that could not be categorized with the initial coding scheme would be given a new code.
두 번째 전략은 곧바로 미리 정해진 코드에 자료를 입력하는 것이다. 코딩이 될 수 없는 자료는 나중에 그것들이 새로운 카테고리나 하위카테고리를 만들 수 있는지 다시 검토한다. 이 두 가지 중 어떤 방법을 사용할 것인가는 자료와 연구자의 목표가 무엇인가에 따라 달려있다. 만약 연구자가 현상의 모든 가능한 형태를 잡아내고 싶다면, 코딩하지 않고 거기에 맞는 텍스트를 모두 형광펜표시하는 것이 신뢰성을 높일 수 있다(1번방법). 만약 연구자가 초기의 코딩 이후 관련 텍스트 분석을 편향되지 않게 할 것이라는 확신이 있다면 바로 코딩이 시작될 수 있다(2번방법).카테고리의 종류와 폭이 얼마나 되는가에 따라서 연구자들은 하위카테고리를 찾아낼 필요가 있을수도 있다. 예컨대 연구자Y가 '분노'에 대해서 '누구를 향한 분노'인지 하위카테고리를 만들고 싶을 수 있다.
The second strategy that can be used in directed content analysis is to begin coding immediately with the predetermined codes. Data that cannot be coded are identified and analyzed later to determine if they represent a new category or a subcategory of an existing code. The choice of which of these approaches to use depends on the data and the researcher’s goals. If the researcher wants to be sure to capture all possible occurrences of a phenomenon, such as an emotional reaction, highlighting identified text without coding might increase trustworthiness. If the researcher feels confident that initial coding will not bias the identification of relevant text, then coding can begin immediately. Depending on the type and breadth of a category, researchers might need to identify subcategories with subsequent analysis. For example, Researcher Y might decide to separate anger into subcategories depending on whom the anger was directed toward.
Directed내용분석을 통한 연구결과는 이론을 뒷받침하는 것일 수도 있고 그렇지 않는 것일수도 있다. 예시를 함께 제시함으로서 그 근거를 댈 수 잇다. 연구설계와 분석의 결과가 차이를 통계적으로 검정하기 어려운 형태일 수 있으므로 빈도에 대한 순위비교가 활용될 수 있다. 연구자Y는 다섯 개의 주요 카테고리에 대한 빈도를 보고하고, 새롭게 찾아낸 감정반응에 대한 빈도를 함께 보고할 수 있다. 또한 전체 샘플에서 코드를 지지하는 비율과 지지하지 않는 비율을 비교할 수도 있다.
The findings from a directed content analysis offer supporting and nonsupporting evidence for a theory. This evidence can be presented by showing codes with exemplars and by offering descriptive evidence. Because the study design and analysis are unlikely to result in coded data that can be compared meaningfully using statistical tests of difference, the use of rank order comparisons of frequency of codes can be used (Curtis et al., 2001). Researcher Y might choose to describe his study findings by reporting the incidence of codes that represented the five main categories derived from Kübler-Ross (1969) and the incidence of newly identified emotional reactions. He also could descriptively report the percent of supporting versus nonsupporting codes for each participant and for the total sample.
이론이나 기존의 연구는 관찰결과의 고찰에서 도움이 될 것이다. 새롭게 찾아낸 카테고리는 현상에 대해서 반대되는 견해를 제시할 수도 있고, 혹은 더 정제됨으로서 기존의 이론을 확장시키거나 더 풍부하게 만들어 줄 수도 있다. Y의 연구에서 고찰은 어떤 참여자가 Kübler-Ross’s (1969) model 에 더 부합하는지, 그리고 참여자들로부터 새롭게 찾아낸 감정반응이나 단계는 어떤 것인지에 초점을 둘 수 있다.
The theory or prior research used will guide the discussion of findings. Newly identified categories either offer a contradictory view of the phenomenon or might further refine, extend, and enrich the theory. In Researcher Y’s study, the discussion might focus on the extent to which participants’ emotional journeys paralleled Kübler-Ross’s (1969) model and the newly identified emotional reactions or stages that were experienced by participants in the study.
Directed접근법의 대표적 장점은 기존의 이론이 지지되거나 확장될 수 있다는 것이다. 추가적으로 연구분야가 넓어지면서 directed접근법을 통해서 naturalistic designs에서 흔히 드러나는 naive perspective가 아닌 명백한 현실에 대해 연구자들이 생각할 수 있게 된다는 것이다.
The main strength of a directed approach to content analysis is that existing theory can be supported and extended. In addition, as research in an area grows, a directed approach makes explicit the reality that researchers are unlikely to be working from the naive perspective that is often viewed as the hallmark of naturalistic designs.
이러한 directed접근법은 naturalistic paradigm에 대한 도전이기도 하다.
- 이론을 활용하는 것은 강하게 편향되어 있는 정보를 활용하는 것일 수 있다는 내재적 한계가 있다. 따라서 연구자는 그 이론을 지지하는 근거보다는 반대하는 근거를 찾을 가능성이 더 높다.
- 두 번째로, 탐색질문에 대답할 때 일부 참가자들은 연구자의 기분을 상하지 않게 하기 위해서 질문에 동의하는 방식으로 대답할 수 있다. 예컨대 Y의 연구에서 일부 환자들은 연구자가 말하는 감정적 단계를 경험한 바가 없음에도 거기에 동의한다고 말할 수 있다.
- 세 번째로, 이론을 지나치게 강조하는 것은 현상의 맥락적 측면을 놓치게 만들 수도 있다. Y의 연구에서 Kübler-Ross’s 의 단계를 강조하다보면 감정에 영향을 미치는 맥락적 특성을 놓칠 수도 있다. 이러한 한계점은 '객관성'이라고도 할수 있는 신뢰성의 중립성(neutrality or confirmability)과도 연결된다. 중립적이거나 편향되지 않은 결과를 얻기 위해서는 audit trail이나 audit process가 활용될 수도 있다. Y의 연구에서 Kübler-Ross’s가 활용한 불분명한 용어들이 연구자가 새롭지만 유용한 조작적 정의를 만드는데 방해가 될 수 있다. auditor로 하여금 이러한 정의를 살펴보게 하는 것은 사전에 정의된 카테고리의 정확성을 더 높여줄 수 있다.
The directed approach does present challenges to the naturalistic paradigm. Using theory has some inherent limitations in that researchers approach the data with an informed but, nonetheless, strong bias. Hence, researchers might be more likely to find evidence that is supportive rather than nonsupportive of a theory. Second, in answering the probe questions, some participants might get cues to answer in a certain way or agree with the questions to please researchers. In Researcher Y’s study, some patients might agree with the suggested emotional stages even though they did not experience the emotion. Third, an overemphasis on the theory can blind researchers to contextual aspects of the phenomenon. In Researcher Y’s study, the emphasis on Kübler-Ross’s (1969) stages of emotional response to loss might have clouded his ability to recognize contextual features that influence emotions. For example, the cross-sectional design of the study might have overemphasized current emotional reactions. These limitations are related to neutrality or confirmability of trustworthiness as the parallel concept to objectivity (Lincoln & Guba, 1985). To achieve neutral or unbiased results, an audit trail and audit process can be used. In Researcher Y’s study, the vague terminology used in Kübler-Ross’s description of the model would be a challenge for the researcher in creating useful operational definitions. Having an auditor review and examine these definitions before the study could greatly increase the accuracy of predetermined categories.
SUMMATIVE CONTENT ANALYSIS
전형적으로, summative접근법을 사용한 분석은 특정 단어나 내용이 맥락상 어떻게 사용되었는가를 이해하기 위하여 그 단어들을 찾고, 수량화하는 작업으로부터 시작된다. 이러한 수량화는 의미를 추론하기 위한 것이라기보다는 용법을 찾아내기 위한 것이다. 특정 단어나 내용이 텍스트상에서 어떻게 나타나는가를 보는 것은 'manifest content analysis'라고 할 수 있다. 만약 분석단계가 이 지점에서 멈춘다면, 이 분석은 정량적이고, 단어나 내용에 빈도에 초점을 두는 연구라고 할 수 있다. 질적내용분석의 summative접근법은 단순히 단어 숫자를 세는데서 그치는 것이 아니다. 'latent content analysis'는 내용의 해석과정을 의미한다. 이 분석을 통해서 단어나 내용이 함축하고 있는 의미에 초점을 두게 된다. Z의 연구에서 초반의 분석은 사망/죽음/죽기 등과 같은 단어의 빈도를 세는 것이며, 정량적 접근법에 가깝다. 그러나 Z는 직접적 혹은 완곡한 어법으로 사용되는 식의 죽음'을 나타내는 다른 형태를 찾아내었다. Z는 질적내용분석의 summative접근법을 활용했다고 할 수 있다.
Typically, a study using a summative approach to qualitative content analysis starts with identifying and quantifying certain words or content in text with the purpose of understanding the contextual use of the words or content (Table 3). This quantification is an attempt not to infer meaning but, rather, to explore usage. Analyzing for the appearance of a particular word or content in textual material is referred to as manifest content analysis (Potter & Levine-Donnerstein, 1999). If the analysis stopped at this point, the analysis would be quantitative, focusing on counting the frequency of specific words or content (Kondracki &Wellman, 2002). A summative approach to qualitative content analysis goes beyond mere word counts to include latent content analysis. Latent content analysis refers to the process of interpretation of content (Holsti, 1969). In this analysis, the focus is on discovering underlying meanings of the words or the content (Babbie, 1992; Catanzaro, 1988; Morse&Field, 1995). In Researcher Z’s study, the initial part of the analysis technique, to count the frequency of death, die, and dying is more accurately viewed as a quantitative approach. However, Researcher Z went on to identify alternative terms for death and to examine the contexts within which direct versus euphemistic terms were used. Hence, Researcher Z used a summative approach to qualitative content analysis.
특정 저널이나 교과서의 특정 내용이 어떤 종류가 있는가를 분석하는 논문 등에서 이러한 내용분석 접근법을 활용한 연구가 진행되곤 한다. 예를 들면, 의학서적에서 EOL(End-Of-Life)케어에 대한 내용을 다룬다고 하자.중환자간호학의 EOL케어, 완화의료의 EOL케어, 죽음과 사별에서의 EOL케어 등등이 있다. 이러한 연구자들은 특정 토픽을 다루고 있는 페이지가 몇 쪽인지 센 다음 내용을 분석하여 그 내용의 질을 평가한다. 같은 연구프로젝트 내에서 내용분석의 결과를 서로 비교할 수도 있어서, 예를 들면 참여자의 사회경제적 지표에 따른 다양한 텔레비전 프로그램 선호도를 비교할 수도 있다.
Researchers report using content analysis from this approach in studies that analyze manuscript types in a particular journal or specific content in textbooks. Examples include studies examining content related to EOL care in medical textbooks (Rabow, Hardie, Fair, & McPhee, 2000), EOL care in critical care nursing textbooks (Kirchhoff, Beckstrand, & Anumandla, 2003), palliative care in nursing textbooks (Ferrell, Virani, Grant, & Juarez, 2000), death and bereavement in nursing textbooks (Ferrell, Virani, Grant, & Borneman, 1999), and spirituality in nursing textbooks (McEwen, 2004). These researchers started with counting the pages that covered specific topics followed by descriptions and interpretations of the content, including evaluating the quality of the content. Others have compared the results of a content analysis with other data collected within the same research project, such as comparing preferences for various types of television programming with socioeconomic indicators of participants (Krippendorff, 1980).
질적내용분석을 summative하게 접근할 때, 자료분석은 특정 단어가 얼마나 자주 등장하는지를 먼저 세게 된다. 단어의 빈도를 계산할 때에는 그 출처도 같이 기록한다. Z는 '죽음'을 의미하는 단어의 빈도를 알고 싶었지만, 명시적으로 또는 완곡하게 그 단어를 사용할 때 그 아래 깔린 맥락도 알고 싶었다. 그래서 화자(환자 또는 의사)에 따라서 그러한 용례가 어떻게 다른지, 의사의 전공과목에 따라서 어떻게 다른지, 환자의 연력에 따라 어떻게 다른가를 보았다. 데이터의 패턴을 찾아내고 코드를 contextualize하기 위해서 counting이 활용될 수 있다. Context를 그 단어가 사용된 상황과 연관시켜서 해석할 수 있게 해준다. 단어의 사용에 대해서 찾아내고 일상적 상황에서 한 단어가 가질 수 있는 의미의 범위를 찾고자 이러한 접근법을 시도한다.
In a summative approach to qualitative content analysis, data analysis begins with searches for occurrences of the identified words by hand or by computer.Word frequency counts for each identified term are calculated, with source or speaker also identified. Researcher Z wanted to know the frequency of words that were used to refer to death but also to understand the underlying contexts for the use of explicit versus euphemistic terms. He or she illuminated the context of euphemistic versus explicit terms by reporting how their usage differed by variables such as the speaker (patient versus clinician), the clinician’s specialization, and the age of the patient. Counting is used to identify patterns in the data and to contextualize the codes (Morgan, 1993). It allows for interpretation of the context associated with the use of the word or phrase. Researchers try to explore word usage or discover the range of meanings that a word can have in normal use.
summative접근법은 몇 가지 장점을 가진다. 우선 이것은 현상을 연구하는 unobtrusive and nonreactive way이다. 어떻게 단어가 실제로 사용되는가에 대한 기본적 통찰을 제공해줄 수 있다. 그러나 이러한 방법에서 얻어진 결과는 자료에서 나타나는 더 넓은 의미에 신경을 덜 쓴다는 점에서 한계를 갖는다. 신뢰성의 근거 차원에서 이런 종류의 연구는 credibility에 의존하게 된다. credibility 또는 내적일관성을 갖기 위해서는 일관된 해석을 하였다는 텍스트적 근거를 보여줘야 한다. Z의 연구에서는 내용 전문가가 어떤 단어가 '죽음'이란 단어를 대체했는지를 validation하는 과정을 활용하였다. 혹은 연구자들은 참가자들로 하여금 의도한 의미가 잘 나타나는지 검토하게 할 수도 있다.
A summative approach to qualitative content analysis has certain advantages. It is an unobtrusive and nonreactive way to study the phenomenon of interest (Babbie, 1992). It can provide basic insights into how words are actually used. However, the findings from this approach are limited by their inattention to the broader meanings present in the data. As evidence of trustworthiness, this type of study relies on credibility.A mechanism to demonstrate credibility or internal consistency is to show that the textual evidence is consistent with the interpretation (Weber, 1990). For Researcher Z’s study, validation by content experts on what terms are used to replace the death terms would be essential. Alternatively, researchers can check with their participants as to their intended meaning through the process of member check (Lincoln & Guba, 1985).
SUMMARY OF KEY ASPECTS
질적내용분석의 모든 접근법은 분석의 전통적 일곱 단계를 필요로 한다.
All approaches to qualitative content analysis require a similar analytical process of seven classic steps, including
- formulating the research questions to be answered,
- selecting the sample to be analyzed,
- defining the categories to be applied,
- outlining the coding process and the coder training,
- implementing the coding process,
- determining trustworthiness, and
- analyzing the results of the coding process (Kaid, 1989).
우리는 어떻게 이러한 절차가 특정 내용분석 접근법에 따라 다를 수 있는가를 살펴보았다. 성공적인 내용분석을 위해서는 코딩과정이 매우 중요하다. 내용분석에서의 기본적인 코딩절차는 방대한 텍스트를 훨씬 적은 내용 카테고리로 줄이는 것이다. 카테고리는 텍스트에서 직접적으로 드러나거나 분석을 통해서 나타나는 패턴이나 주제이다. 이후에 카테고리간 관계를 찾게 된다. 코딩 과정에서 연구자들은 코딩작업자들이 내용을 분석할 때 판단을 내릴 수 있게 코딩스킴을 개발하게 된다. 코딩스킴은 데이터를 카테고리로 정리하기 위한 '변역도구'라고 할 수 있다. 코딩스킴은 총체적/논리적/과학적으로 데이터분석의 절차와 법칙을 담고 있어야 한다. 좋은 코딩스킴을 개발하는 것은 내용분석연구의 신뢰성을 높이는데 있어서 핵심이라고 할 수 있다.
We have outlined how this process differs depending on the specific content analysis approach used. The success of a content analysis depends greatly on the coding process. The basic coding process in content analysis is to organize large quantities of text into much fewer content categories (Weber, 1990). Categories are patterns or themes that are directly expressed in the text or are derived from them through analysis. Then, relationships among categories are identified. In the coding process, researchers using content analysis create or develop a coding scheme to guide coders to make decisions in the analysis of content. A coding scheme is a translation device that organizes data into categories (Poole & Folger, 1981). A coding scheme includes the process and rules of data analysis that are systematic, logical, and scientific. The development of a good coding scheme is central to trustworthiness in research using content analysis (Folger, Hewes, & Poole, 1984).
세 가지 방법의 핵심 차이점은 어떻게 초기 코드가 개발되는가이다.
- Conventional에서는 카테고리는 데이터분석과정을 통해서 만들어진다. 이러한 접근을 통해서 연구자는 현상에 대한 더 풍요로운 이해가 가능하다.
- Directed에서는 연구자는 데이터분석에 앞서서 기존의 이론이나 이전 연구를 통해서 초기코딩스킴을 개발한다. 분석이 진행되면서 추가적인 코드가 개발될 수도 있고, 기존의 코딩스킴이 개정되거나 정교화될 수도 잇다. Directed를 사용하는 연구자들은 기존의 이론을 효과적으로 확장하거나 정제할 수 있다.
- Summative에서는 내용분석은 기본적으로 앞선 두 방법과 다른데, 자료를 전체로서 분석하기보다는 특정 내용과의 관계속에서 하나의 단어로서 텍스트를 바라본다. 패턴의 분석을 통해서 특정 단어나 내용의 맥락적 의미를 해석해내는 것이다.
Key differences among conventional, directed, and summative approaches to content analysis center on how initial codes are developed. In a conventional content analysis, categories are derived from data during data analysis. The researcher is usually able to gain a richer understanding of a phenomenon with this approach. With a directed content analysis, the researcher uses existing theory or prior research to develop the initial coding scheme prior to beginning to analyze the data (Kyngas &Vanhanen, 1999). As analysis proceeds, additional codes are developed, and the initial coding scheme is revised and refined. Researchers employing a directed approach can efficiently extend or refine existing theory. The summative approach to content analysis is fundamentally different from the prior two approaches. Rather than analyzing the data as a whole, the text is often approached as single words or in relation to particular content. An analysis of the patterns leads to an interpretation of the contextual meaning of specific terms or content (Table 4).
Three approaches to qualitative content analysis.
Abstract
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