Tutkimusprosessi koostuu vaiheista, joissa tutkija tekee valintoja; menetelmävalintoja, tiedonkeruuvalintoja, kohderyhmävalintoja. Yksi oleellisista tutkijan valinnoista on, miten hän aikoo analysoida aineistoaan.
Eri analyysimenetelmien tunteminen mahdollistaa tutkijalle järjestelmällisen ja tarkoituksenmukaisen lähestymistavan aineiston käsittelyyn, mikä parantaa tutkimuksen laatua ja sen tuottamien tulosten uskottavuutta. Ilman selkeää käsitystä analyysin käytännön toteutuksesta on riski, että tulokset jäävät pintapuolisiksi ja epäjohdonmukaisiksi.
Tutkimuksen tavoite ohjaa analysointimenetelmän valintaa ja analysointimenetelmä ohjaa aineiston keruuta
Kvalitatiivisessa tutkimuksessa – päämääränään merkitysten, kokemusten ja ilmiöiden ymmärtäminen omassa kontekstissaan – aineisto koostuu monimuotoisista empiirisistä lähteistä, kuten haastatteluista, keskusteluista, havainnointipäiväkirjoista, valokuvista tai videoista. Tietämällä etukäteen, miten aineistoa analysoidaan, tutkija voi suunnitella aineiston keruuprosessin paremmin.
Tässä muutama esimerkki käyttämistämme kvalitatiivisista analysointimenetelmistä sekä niiden sovellettavuudesta markkinatutkimuksessa:
- Temaattinen analyysi soveltuu monenlaisiin tutkimusasetelmiin, joissa tavoitteena on ymmärtää syvällisemmin kohderyhmän merkitysrakenteita, kokemuksia tai käyttäytymistä. Sitä voidaan soveltaa myös monenlaisiin kvalitatiivisiin aineistoihin, kuten haastatteluihin, fokusryhmäkeskusteluihin tai avoimiin kyselyvastauksiin. Temaattisessa analyysissä aineistosta tunnistetaan toistuvia teemoja ja malleja, jotka vastaavat tutkimuksen keskeisiin kysymyksiin. Menetelmä on markkinatutkimuksessa erityisen käyttökelpoinen juuri sen joustavuuden sekä käytännönläheisyyden vuoksi. Sen avulla muodostetut tulkinnat ovat helposti ymmärrettävissä ja kytkettävissä päätöksentekoon, strategiseen suunnitteluun tai palvelujen kehittämiseen.
- Kun taas tavoitteena on ymmärtää, miten asiakkaat puhuvat esimerkiksi brändistä ja miten nämä puhetavat vaikuttavat asenteisiin tai brändi-identiteettiin, markkinatutkija käyttää diskurssianalyysia. Diskurssianalyysiä hyödyntävä tutkimus tarkastelee kielen, puheen ja viestinnän kautta rakennettuja merkityksiä ja todellisuutta. Analyysi voi ohjata strategisten viestikärkien kehittämistä, brändin rakentamista tai markkinointikampanjoiden suunnittelua, jotta ne olisivat linjassa kuluttajien käsitysten kanssa tai tehokkaasti vaikuttaisivat niihin. Diskurssianalyysissä lähtöaineistoja voivat olla haastattelujen lisäksi esimerkiksi sosiaalisen median keskustelut tai asiakaspalautteet.
- Narratiivisessa analyysissa kiinnostuksen kohteena ovat yksilöiden kertomukset ja kokemukset. Nämä voivat olla asiakkaiden tarinoita heidän palvelukokemuksistaan, tuotteen käytöstä tai brändiin liittyvistä muistoista. Aineisto voi koostua esimerkiksi syvähaastatteluista tai käyttäjäpäiväkirjoista. Näiden tarinoiden avulla pyritään luomaan uusi yleistetty kertomus tutkittavasta kohteesta. Narratiivisen tutkimuksen tavoitteena voi olla esimerkiksi yrityksen asiakaskokemuksen mallintaminen, optimaalisen asiakaskokemuksen määrittely tai tavoitepalvelutason määrittely asiakaspolun eri vaiheissa.
Käytännössä kvalitatiiviselle analyysille ei ole selkeää kaavaa
Kvalitatiivinen tutkimus on vähemmän strukturoitua ja täten avoimempaa erilaisille lähestymistavoille. Mitään tiukasti määriteltyä kaavaa laadullisen analyysin suorittamiselle ei ole. Vaihtoehtoja analyysin tekemiselle on useita. Tosin näitä analysointimenetelmiäkään ei käytetä aina loogisesti samalla tavalla – tutkijan on oltava valmis soveltamaan niitä luovasti ja tarkoituksenmukaisesti. Lisäksi erilaisia tarkastelutapoja voidaan yhdistellä keskenään.
Prosessi ei myöskään ole lineaarinen. Kvalitatiivinen analyysi on iteratiivista työtä, kunnes ymmärrys tiivistyy. Kvalitatiivinen aineisto vaatii aina uudelleenarviointia syvällisemmän ymmärryksen kehittämiseksi ja uusien näkökulmien löytämiseksi.
Käytännössä tämä työ tapahtuu aineistoa koodaamalla ja teemoittelemalla.
Aineiston koodaaminen kvalitutkijan analyysivälineenä
Periaatteessa huolimatta valitusta analyysimenetelmästä, tutkijan ensimmäinen tehtävä raaka-aineiston käsittelyssä on sen selkeyttäminen ja saattaminen hallittavaan muotoon. Tässä tutkija käyttää apunaan koodaavaa jäsentämistä. Vaikka tutkija ei tarkoituksellisesti käyttäisikään termiä ”koodaaminen”, hän tekee sitä todennäköisesti joka tapauksessa.
Koodaaminen tarkoittaa aineiston pilkkomista pienempiin osiin esimerkiksi lause- tai kappaletasolla ja kullekin kiinnostavalle aineiston osalle annetaan sen ominaisuuksia tai merkitystä kuvastava koodi (tyypillisesti sana tai lyhyt fraasi). Tämä koodi kuvastaa sitä, miksi osa on tutkimuksen näkökulmasta tärkeä. Aineiston osat, joissa puhutaan samoista tai samankaltaisista asioista saavat saman koodin. Näin tutkija alkaa havaitsemaan, mitkä asiat alkavat toistumaan läpi aineiston.
Seuraavassa vaiheessa tarkastellaan, miten koodit liittyvät toisiinsa ja pyritään tunnistamaan niiden välisiä yhteyksiä ja kaavoja. Koodit yhdistetään suuremmiksi kokonaisuuksiksi eli teemoiksi, jotka heijastavat laajempia ideoita tai käsitteitä aineistossa. Näiden teemojen ympärille rakennetaan tutkimusraportin tulososio.
Koodausprosessi elää jatkuvasti: koodit voivat muokkautua, yhdistyä ja jakautua prosessin edetessä. Koodausta ei ohjaa yksi tietty kaava, vaan sitä suuntaavat tutkimushaaste ja keskeiset tutkimuskysymykset, jotka voivat myös muuttua, kun tutkija syventää ymmärrystään aineistosta. Tämäkin on osa kvalitatiivisen tutkimuksen iteratiivista luonnetta.
AI avuksi kvaliaineistojen koodaamiseen
Aineiston huolellinen jäsentely on perinteisesti manuaalista ja paljon aikaa vievää työtä. Toki on saatavilla erilaisia teknisiä apuvälineitä ja ohjelmistoja, jotka helpottavat erityisesti koodien dokumentointia ja tekevät koodeihin liitettyjen osioiden löytämisestä aineistosta vaivattomampaa.
Mutta nyt generatiivisen tekoälyn aikakaudella laadullinen tutkimus on yksi sovellusalueista, joka hyötyy merkittävästi tästä teknologiasta. Esimerkiksi juuri kvalitatiivisen aineiston koodaamisessa se voi olla hyödyllinen apuväline monin eri tavoin:
- Kun tekoälylle syöttää aineistosta esimerkkejä, se voi auttaa tunnistamaan mahdollisia teemoja ja koodiluokkia. Tämä on hyödyllistä erityisesti analyysin alkuvaiheessa, kun tutkija pyrkii selkeyttämään aineiston keskeisiä ideoita.
- Tekoäly voi myös antaa suosituksia siitä, miten koodit voidaan edelleen yhdistää laajemmiksi teemoiksi ja miten tunnistaa koodien välisiä yhteyksiä. Se voi myös auttaa organisoimaan ja jäsentämään koodit selkeästi.
- Tekoälyn voi ottaa avuksi analysoinnin iteroinnissa. Se voi ehdottaa uusia näkökulmia, jotka voivat auttaa syventämään analyysiä.
- Se voi auttaa myös selittämään, miten löydetyt teemat liittyvät tutkimuskysymyksiin ja tutkimushaasteeseen.
Toisin sanoen, tekoäly voi tarjota huomattavaa tukea koodaamisprosessissa säästäen tutkijalta arvokasta aikaa ja resursseja. On kuitenkin tärkeää muistaa, että kontekstuaalinen ymmärrys sekä kriittinen ajattelu ovat keskeisessä asemassa kvalitatiivisessa analyysissä, johon kykenee vain ihmistutkija. Lopulta tekoäly on vain assari.
Kuulaan tavoitteena on jatkuvasti kehittää vastuullista tekoälyosaamista tutkimusprojekteissamme, jotta voimme tarjota asiakkaillemme entistä tehokkaampia prosesseja, ilman kompromisseja työn laadussa. Lisäksi asiakkaamme voivat luottaa siihen, että tutkimusaineistojen käsittely tapahtuu aina suojatussa ympäristössä organisaatiomme sisäisten tekoälytyökalujemme avulla.
