Analyse thématique

Fiche réalisée par Elias El Hamdaoui, Guillaume Ismaïli et Arthur Deschamps (Volée Aegir) dans le cadre du cours conduite de la recherche 2021-2022.

Introduction

L’analyse thématique est définie par Guest et al. (2012) comme “un ensemble de procédures rigoureuses, mais inductives, conçues pour identifier et examiner les thèmes des données textuelles”, en effet ce type d’analyse est “particulièrement adaptée pour analyser les classifications et présenter les thèmes qui se rapportent aux données” (Alhojailan, 2012) . Cette méthode est la plus couramment utilisée dans le cadre d’analyses de données qualitatives (Guest, 2012).
Braun et al. (2019) mettent en évidence 3 types d’analyse thématique : Les approches de fiabilité de codage, les approches de livre de code et les approches réflexives.
Alhojailan (2012) précise que “l’analyse thématique est considérée comme la plus appropriée pour toute étude qui cherche à explorer de nouveaux sujets en utilisant des interprétations. Elle fournit un élément systématique à l’analyse des données. Elle permet au chercheur d’associer une analyse de la fréquence d’un thème à celle de l’ensemble de son contenu.” En d’autres termes, “l’analyse thématique permet au chercheur de déterminer précisément les relations entre les concepts et de les comparer avec les données répétées”.

Les analyses thématiques ne se limitent pas à compter les mots ou les phrases explicites et se concentrent sur l’identification et description des idées implicites et explicites dans les données, c'est-à-dire les thèmes. Des codes sont ensuite généralement développés pour représenter les thèmes identifiés et appliqués ou liés aux données brutes en tant que marqueurs sommaires pour une analyse ultérieure. Ces mêmes analyses peuvent ensuite inclure ou non la comparaison des fréquences de codes et d’apparition, l’identification de co-occurrence des codes et la représentation graphique des relations entre les codes et les données (Guest, 2012, p.9).
Toujours selon Guest, “une analyse thématique est toujours la plus utile pour saisir les complexités de la signification dans un ensemble de données textuelles” (2012).

Les 6 phases de l’analyse thématique

Dans leur article, Braun & Clarke (2006) établissent qu’il y a 6 phases lors de toute analyse thématique qui sont les suivantes :
1) Se familiariser avec les données
2) Génération des codes
3) Recherche de thèmes
4) Review des thèmes
5) Définition et choix des noms des thèmes
6) Production du rapport

Il est possible de mieux visualiser ces étapes au travers du tableau ci-dessous provenant de leurs travaux :

Phases of Thematic Analysis (Braun & Clarke, 2006, p.35)

Avantages et désavantages

L’analyse thématique est une méthode d’analyse à utiliser avec parcimonie possédant ses forces et ses faiblesses, c’est au chercheur de décider si cette méthode est adaptée au contexte de sa recherche.
Ainsi, nous pouvons en dresser une liste non exhaustive au vu des nombreux avis disponibles, mais néanmoins pertinente :

Avantages :

• Applicable aux questions de recherche qui vont au-delà de l'expérience individuelle (Guest, 2012)
• Permet de mettre en évidence les similarités et les différences des différentes données analysées (Braun & Clarke, 2006)
• Bien adapté aux grands ensembles de données (Guest, 2012)

Désavantages :

• L'analyse thématique peut manquer des données nuancées (Guest, 2012)
• La flexibilité peut perdre les chercheurs novices qui ne savent pas sur quels éléments se concentrer (Braun & Clarke, 2006)

Illustration du concept

Afin d’illustrer ce concept, nous pouvons citer l’étude d’Alhojailan (2012), qui a pour objectif d’identifier l'attitude des apprenants dans l’enseignement supérieur vis-à-vis de l’implémentation d’outils “du web 2.0” comme les blogs par exemple. Dans cette étude, les données sont analysées avec la méthode de l’analyse thématique en s’appuyant sur le modèle de Miles & Huberman (1994, cité par Alhojailan, 2012) disponible ci-dessous :

Miles & Huberman (1994) model for thematic analysis approached (Alhojailan, 2012, p.62)

La première étape est la collecte de données. Il s'ensuit une phase de réduction (qui consiste en la sélection, simplification et transformation) des données, cette phase prépare celle de l’affichage des données en en sélectionnant certaines qui y seront affichées. L’affichage de données consiste enfin en "un assemblage organisé et compressé d'informations qui permet de tirer des conclusions et d'agir". (p. 11) L’important serait ici, toujours selon Alhojailan (2012), la visualisation des données, qui seront présentées de différentes façons grâce à des outils de visualisation. L’utilisation de différents types de présentations ou d’affichages des données favoriserait leur utilisation et leur compréhension pour les autres chercheurs, la validant ou non, renforçant ainsi la fiabilité globale de la recherche. Pour finir, il y a agencement et organisation des concepts et des pensées ressortissantes de l’étude puis une construction ou conceptualisation (finding and drawing) des résultats obtenus.

Références

Alhojailan, M. I. (2012). Thematic analysis: A critical review of its process and evaluation. West east journal of social sciences, 1(1), 39-47.

Alhojailan, M. (2012). Identification of learners’ attitudes regarding the implementation of read/write web, blog tools: a case study in higher education. [ 7th Disco conference reader: New media and education], Prague: Centre for Higher Education Studies (pp. 58-73).

Braun, V., Clarke, V., Hayfield, N., Terry G. (2019). Thematic Analysis. In: Liamputtong P. (eds) Handbook of Research Methods in Health Social Sciences. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-10-5251-4_103

Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative research in psychology, 3(2), 77-101. doi: 10.1191/1478088706qp063oa

Guest, G., MacQueen, K. M., & Namey, E. E. (2012). Introduction to applied thematic analysis. Applied thematic analysis, 3(20), 1-21.