Thematic Analysis (주제분석)

 

Thematic Analysis(주제 분석)는 질적 연구(Qualitative Research)에서 수집된 데이터(인터뷰, 일기, 설문 주관식 답변 등) 내에 반복적으로 나타나는 패턴이나 '주제(Theme)'를 식별하고 분석하는 가장 대중적인 방법론 중 하나이다.

단순히 단어의 빈도를 세는 것을 넘어, 데이터가 담고 있는 의미의 핵심을 포착하여 체계적으로 정리하는 것이 목적이다. 보통 브라운과 클라크(Braun & Clarke)가 제시한 6단계 절차가 표준적으로 사용된다.

 

 

>> 주요 특징

• 유연성: 특정 이론적 틀에 얽매이지 않고 다양한 연구 설계에 적용할 수 있다.
• 귀납적/연역적 접근: 데이터 자체에서 주제를 끌어낼 수도 있고(귀납), 기존의 이론적 프레임을 바탕으로 주제를 찾아낼 수도(연역) 있다.
• 해석적 과정: 단순한 요약을 넘어 연구자의 통찰을 통해 데이터 이면의 '의미'를 재구성하는 과정이 중요하다.
• 주제 식별:  주제(테마)는 연구 질문에 중요한 데이터 패턴이며 데이터 세트 내에서 어느 정도 패턴화된 응답이나 의미를 나타낸다. 연구 질문과 관련하여 데이터에 중요한 것을 포착하고 일관되고 의미 있는 패턴을 제공한다.
• 체계적 프로세스: 데이터를 코딩하고 분류하는 체계적인 프로세스가 포함된다. 여기에는 데이터 읽기 및 재읽기, 초기 코드 생성, 코드 간 테마 검색, 테마 검토, 테마 정의 및 명명, 최종 보고서 작성 등이 포함되는 경우가 많다.

 

>> 주제 분석의 6단계 프로세스

1. 데이터 익히기 (Familiarizing yourself with the data): 데이터를 반복해서 읽거나 전사(Transcription)하며 전체적인 내용과 뉘앙스를 파악한다.
2. 초기 코드 생성 (Generating initial codes): 데이터의 의미 있는 부분에 이름을 붙이는 작업이다. 예를 들어, 인터뷰 대상자가 "도구를 다루는 원리가 궁금해요"라고 했다면 '작동 원리 탐구'라는 코드를 부여할 수 있다.
3. 주제 찾기 (Searching for themes): 비슷한 코드들을 그룹화하여 더 큰 범주인 '주제(Theme)' 후보를 만든다.
4. 주제 검토 (Reviewing potential themes): 만들어진 주제가 원래 데이터와 잘 맞는지, 각 주제가 서로 명확히 구분되는지 확인하고 수정한다.
5. 주제 정의 및 명명 (Defining and naming themes): 각 주제가 무엇을 의미하는지 명확히 정의하고, 연구 결과의 핵심을 잘 드러내는 이름을 붙인다.
6. 보고서 작성 (Producing the report): 분석된 주제를 바탕으로 연구 질문에 대한 답변을 논리적으로 서술한다.

 

>> 주제 분석의 응용

• 심리학 및 사회과학: 참가자의 관점, 경험, 동기를 이해하기.
• 헬스케어: 환자 내러티브, 의료 제공자 경험 또는 공중 보건 데이터를 분석한다.
• 교육: 학생 경험, 교수법 또는 교육 성과를 탐구한다.
• 비즈니스 및 마케팅: 소비자 피드백, 직원 경험 또는 조직 문화를 분석한다.

 

>>  장점과 한계
풍부하고 상세하며 복잡한 데이터 설명을 제공하며, 데이터 세트 전반에 걸쳐 유사점과 차이점을 강조할 수 있다. 방대한 자료의 핵심 특징을 요약하기 좋다. 

반면, 노동 집약적이고 시간이 많이 걸린다. 조심스럽고 엄격하게 분석하여 신뢰도와 타당도를 확보해야 하며, 연구자의 해석에 의존해 주관적이 될 가능성이 있다. 

그럼에도 불구하고, 질적 연구에서 주제분석은 복잡한 데이터에 대해서 유연하면서도 체계적인 접근을 할 수 있기 때문에 강력한 도구가 되고 있다. 또한, 주제를 선별해내고 분석함으로써 연구자들은 깊은 통찰을 찾아내고 연구 분야에 가치있는 발견에 기여할 수 있다. 

 

 

 

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[1] Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative research in psychology, 3(2), 77-101.

 

[2] Braun, V., & Clarke, V. (2021). Thematic analysis: A practical guide.

 

[3] Nowell, L. S., Norris, J. M., White, D. E., & Moules, N. J. (2017). Thematic analysis: Striving to meet the trustworthiness criteria. International journal of qualitative methods, 16(1), 1609406917733847.

 

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

 

[5] Herbel-Eisenmann, B. A., & Otten, S. (2011). Mapping mathematics in classroom discourse. Journal for Research in Mathematics Education, 42(5), 451-485.

=> 수학교실 내에서 이루어지는 담화 분석, 체계기능언어학(SFL)을 사용하여 수학교육 연구 분석 틀을 확장함. 담화 분석을 통해 눈에 보이지 않는 수학적 개념들이 교실 내에서 어떻게 하나의 거대한 의미망을 형성하는 지 시각화할 수 있음을 보여줌. 

 

[6] Ugaldi, F., Dulnuan, A., Canuto, P. P., Hiteg, D., & Hiteg, N. (2025). Impact of 3D-Printed Models on Elementary Students’ Space Science Learning: Mixed Methods and Classroom Action Research Study. STEM Education, 5(6), 1102-1131.

 

[7] Yim, I. H. Y., Su, J., & Wegerif, R. (2025). STEAM in practice and research in primary schools: a systematic literature review. Research in Science & Technological Education, 43(4), 1065-1089.

 

[8] Ülger, T. K., Bozkurt, I., & Altun, M. (2020). Thematic analysis of articles focusing on mathematical literacy in mathematics teaching-learning process. Education and Science, 45(201), 1-37.