Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
Thématisation est une étape essentielle dans l'analyse qualitative des données. Elle consiste à identifier, à analyser et à rapporter les thèmes à partir des données collectées. Un thème représente un modèle ou un motif significatif trouvé dans les données qui se rapporte à la question de recherche.
Lecture approfondie des données : Avant de commencer à identifier les thèmes, il est crucial de lire attentivement toutes les données recueillies. Cette première lecture permet d'obtenir une vue d'ensemble et de se familiariser avec le contenu.
Codage initial : Dans cette étape, les données sont segmentées en codes. Un code est une étiquette ou une description courte qui résume une partie des données. Ces codes sont dérivés des données mêmes, utilisant souvent les propres mots des participants, une méthode connue sous le nom de codage inductif.
Recherche des thèmes : Après avoir codé les données, le chercheur commence à identifier les thèmes. Cela implique de regrouper des codes similaires ou cohérents pour former des thèmes plus larges. Un thème doit être répété, significatif et pertinent par rapport à la question de recherche.
Révision des thèmes : Les thèmes initiaux doivent être revus et affinés. Cela peut inclure la fusion de thèmes similaires, la séparation de thèmes larges en sousthèmes ou la suppression de thèmes peu pertinents. À cette étape, il est aussi utile de revenir aux données brutes pour s'assurer de la justesse des thèmes identifiés.
Définition et dénomination des thèmes : Une fois les thèmes finalisés, il est impératif de définir clairement chaque thème. Une définition précise aide à comprendre précisément ce que chaque thème représente et comment il contribue à la question de recherche. Les thèmes sont ensuite nommés de manière concise et descriptive.
Rapport des thèmes : Enfin, les thèmes doivent être rapportés dans les résultats de recherche. Chaque thème doit être illustré par des extraits de données et interprété dans le contexte de la question de recherche et du cadre théorique.
La thématisation est cruciale car elle permet de structurer et d'organiser les données en informations analysables. Elle aide non seulement à répondre à la question de recherche, mais aussi à découvrir des insights inattendus et à générer de nouvelles hypothèses.
La thématisation nécessite du temps, de la rigueur et une bonne compréhension des données. Cependant, c'est une étape indispensable pour transformer des données brutes en connaissances utilisables et pertinentes.