Oppgrader til nyeste versjon av Internet eksplorer for best mulig visning av siden. Klikk her for for å skjule denne meldingen
Ikke pålogget
{{session.user.firstName}} {{session.user.lastName}}
Du har tilgang til Idunn gjennom , & {{sessionPartyGroup.name}}

Kollektiv kvalitativ analyse

Collective qualitative analysis
Seniorforskar, Nordlandsforskning

Norsk og europeisk forskingspolitikk legg opp til store samarbeidsprosjekt på tvers av land, disiplinar og institusjonar, og dette krev gode metodar for samarbeid i alle delar av forskingsprosessen. Men i metodelitteraturen blir analyse som regel framstilt som ein individuell prosess, og kollektivt analysearbeid ser ut til å vera unntaket heller enn regelen. Føremålet med denne artikkelen er å bidra til metodeutvikling ved å presentera ein framgangsmåte eg har nytta i fleire forskingsprosjekt, og som eg har vald å kalla «kollektiv kvalitativ analyse». Metoden har fire trinn: 1) felles gjennomgang av datamaterialet, 2) temakartlegging, 3) temagruppering og 4) disposisjon og arbeidsplan. Eg nyttar døme frå eigne forskings- og analyseprosessar for å forklara metoden. Kollektiv kvalitativ analyse er startpunktet for analysen, og føremålet er å skapa rom for ein kreativ analytisk prosess kor me kan korrigera og vidareutvikla tolkingar og læra av kvarandre. Målet med artikkelen er å bidra til – og oppfordra andre til å ta del i – utviklinga av kollektive analysemetodar.

Nøkkelord: Kollektiv analyse, kollektiv metode, kvalitativ analyse, felles analyseprosess.

Current research policies create incentives for large collaborative research projects across disciplines, institutions and countries. Even though qualitative researchers are increasingly expected to be involved in research collaboration, qualitative analysis is mostly presented as an individual endeavour. The aim of this article is to contribute to the scholarly literature about qualitative analysis, by presenting a procedure that I call «collective qualitative analysis». The method has four steps: First, the research group works through the entire data material by presenting abstracts of each interview. The seconds step is mapping data, and third step is about sorting data. The fourth step is to make a disposition and outline a workplan. I explain these steps by using examples from my own research projects. By engaging into collective qualitative analysis, we can make room for a creative analytical process where we can develop our understandings of empirical data and the process of analysis by learning from each other. I argue that it would be fruitful to further develop collaborative forms of qualitative analysis and aim to contribute to this endeavour.

Keywords: Collaborative data analysis, collective data analysis, collective methods, teamwork.

Innleiing

I mitt arbeid som kvalitativt orientert sosiolog har eg – særleg i arbeidet med mastergraden og doktorgraden i sosiologi – gjentekne gongar vore usikker på kva eg skulle gjera den dagen eg hadde gjennomført, transkribert og lese gjennom alle intervjua. Eg har stilt meg sjølv spørsmålet som Steinar Kvale har kalla 1000-sidersspørsmålet: «Korleis skal eg finna ein metode for å analysera dei tusen sidene med intervjutranskripsjonar som eg har samla inn?», og kjenner meg igjen i den overveldande kjensla som ligg i spørsmålet (Kvale, 1996, s. 90–2, eiga omsetjing). I faglitteraturen om kvalitativ metode er det fleire som har skildra uvisse og forvirring i møte med det ferdig innsamla datamaterialet (t.d. Johannessen mfl., 2018, s. 278; Skilbrei, 2019, s. 8; Tjora, 2017, s. 196; Widerberg, 2001, s. 117). David Silverman til dømes, skriv treffande om kor uklårt kvalitativ dataanalyse kan arta seg: «Kvalitativ dataanalyse kan vera eit mysterium. (…) Å starta på kvalitativ dataanalyse kan vera som å utforska nytt territorium utan å ha eit kart som er enkelt å lesa» (Silverman, 2014, s. 110, eiga omsetjing). Særleg når ein er ukjent med kvalitativ analyse, kan ein bli overvelda og usikker på kva ein skal gjera med alt datamaterialet.

Etter ein del år i forskingsbransjen har eg meir erfaring og kjenner meg mindre usikker enn eg gjorde som student og doktorgradskandidat. Men eg har mange gongar lurt på korleis andre forskarar handterer sine data. I fagmiljøa eg har vore ein del av, skjer dei faglege diskusjonane først og fremst når me har skrive utkast til kapittel eller artiklar som me presenterer for kvarandre. Rådata held me gjerne for oss sjølve, og dei første analysane er det mange av oss som gjer åleine utan innsyn. Metodediskusjonane har dessutan ein tendens til å handla om metodologiske tilnærmingar og epistemologiske føresetnader heller enn det praktiske analysearbeidet (Braun & Clarke, 2006; Silverman, 2014, s. 42). Å setta ord på korleis me har gått fram i analysearbeidet er ein føresetnad for å kunna etterprøva, kritisera og vidareutvikla faglege analysar og metodar. Slik fleire andre har gjort før meg (t.d. Album mfl., 2010; Christensen mfl., 1998), ønskjer eg å bidra til metodeutvikling gjennom å presentera og diskutera konkrete erfaringar og forskingsprosjekt.

I denne artikkelen skildrar eg ein metode eg har vald å kalla «kollektiv kvalitativ analyse», og følgjer med dette Karin Widerberg (2001, s. 29) si oppfordring om at det kollektive «burde og kunne utvikles også som en metode i seg selv». Kollektiv kvalitativ analyse går kort fortald ut på å samla forskargruppa til ein felles arbeidsverkstad og ta fatt på analysearbeidet i lag. Metoden har fire trinn: 1) gjennomgang av datamaterialet, 2) temakartlegging, 3) temagruppering og 4) disposisjon og arbeidsplan. Eg har utvikla metoden i samarbeid med kollegaer som ein del av den praktiske gjennomføringa av fleire empiriske forskingsprosjekt. Metodeutvikling var ikkje ein del av føremålet med desse prosjekta, men ettersom kollektiv kvalitativ analyse var nyttig for oss, vil eg dela våre erfaringar. Metoden viste seg nemleg å vera ein effektiv, grundig og påliteleg måte å starta analysearbeidet på. Det å ta fatt på analyseprosessen i fellesskap har lagt grunnlaget for eit kreativt samarbeid gjennom heile den vidare analyse- og skriveprosessen. Som Aksel Tjora (2017, s. 251–2) har peika på, kan det å analysera i fellesskap vera ein strategi for å handtera forvirring og styrka kvaliteten i analysearbeidet.

Først i artikkelen vil eg drøfta nokre bidrag til litteraturen om kvalitativ analyse. Eksisterande litteratur tyder på at det er eit stort rom for utvikling av kollektive analysemetodar. Vidare presenterer eg dei forskingsprosjekta som eg nyttar som døme, og dei dataa som eg har analysert i arbeidet med denne artikkelen. Hovuddelen av artikkelen er ein presentasjon av dei fire trinna i kollektiv kvalitativ analyse: 1. gjennomgang av datamaterialet, 2. temakartlegging, 3. temagruppering og 4. disposisjon og arbeidsplan. Døma eg presenterer, handlar stort sett om analyse av intervjudata, fordi det har vore den viktigaste datakjelda i dei aktuelle prosjekta. Men metoden kan også brukast til analyse av andre typar data, og dette kjem eg tilbake til i diskusjonen. La meg understreka at kollektiv kvalitativ analyse berre er éin del av analyseprosessen. Derfor har eg også inkludert ei drøfting av analysearbeidet før og etter arbeidsmøtet. Til slutt i artikkelen diskuterer eg kva kollektiv kvalitativ analyse kan bidra med, og korleis metoden kan vidareutviklast i forsking og rettleiing.

Analyse av kvalitative data

Det at to eller fleire forskarar samarbeider om datainnsamling, analyse og skrivearbeid er ikkje noko nytt. Men ettersom forskingspolitikken i aukande grad skaper insentiv til store, tverrfaglege samarbeidsprosjekt på tvers av land og institusjonar, er det også naudsynt å utvikla gode metodar for samarbeid i alle delar av forskingsprosessen. I metodelitteratur og publikasjonar blir analyse som regel framstilt som ein individuell prosess, og kollektivt analysearbeid ser ut til å vera unntaket heller enn regelen (Cornish mfl., 2014, s. 79; Hall mfl., 2005, s. 394). Widerberg har peika på at kollektive analyseprosessar er viktig for å synleggjera korleis våre forståingar speler inn på tolkingane våre, men at det kollektive momentet altfor sjeldan blir tematisert i lærebøkene. Aksel Tjora (2017, s. 107–8, 251–2; 2018, s. 53–4, 85–6) har i fleire lærebøker argumentert for at kollektive analyseprosessar kan vera nyttige og har vist til eigne og andre sine erfaringar med slike prosessar. Men han har ikkje – etter kva eg er kjend med – systematisk skildra korleis slike analyseprosessar kan gjennomførast, eller integrert det kollektive aspektet i skildringa av den stegvis-deduktive induktive metoden (SDI-modellen) han har utvikla (sjå Tjora, 2017, 2018).

I den engelskspråklege litteraturen finst der fleire nyare bidrag kor forfattarane argumenterer for og viser korleis ein kan gjennomføra kollektive analyseprosessar (Bilda mfl., 2006; Cornish mfl., 2014; Lordly mfl., 2012; McPhail-Bell & Redman-MacLaren, 2019; Pardee mfl., 2017; Richards & Hemphill, 2018).1 Nokre fokuserer på fordelar og utfordringar med samarbeid gjennom heile forskingsprosessen, i prosjekt som inkluderer fleire forskarar – gjerne frå ulike disiplinar og institusjonar – studentar eller representantar for dei gruppene som forskingsprosjektet handlar om (Allen mfl., 2019; Cornish mfl., 2014; Fernald & Duclos, 2005; Hall mfl., 2005; Pardee mfl., 2017; Potter, 1998; Sweeney mfl., 2013). Andre har fokusert på korleis dei har gjennomført eit eller fleire arbeidsmøte (workshopar) som ein berebjelke i ein felles analyseprosess (Bilda mfl., 2006; Lordly mfl., 2012; Richards & Hemphill, 2018). Ein fellesnemnar i desse bidraga er at dei meiner at samarbeid i analyseprosessen kan vera utfordrande og tidkrevjande, men at det er verd det fordi det styrkar analysane. Kollektiv analyse betyr ikkje at ein bryt med eksisterande og meir individuelt orienterte tilnærmingar til analyse, men at ein tilpassar og vidareutviklar desse til kollektive analyseprosessar (Richards & Hemphill, 2018).

Litteraturen om kvalitativ analyse omfattar ei rekke ulike metodologiske perspektiv og tilnærmingar – til dømes grunnfesta teori (norsk omsetjing av «grounded theory» jamfør Skilbrei, 2019, s. 53–4), narrativ analyse, fenomenologi, institusjonell etnografi, konversasjonsanalyse og diskursanalyse. Men der er også fleire som fokuserer på fellestrekka ved ulike tilnærmingar, og argumenterer for at det kan vera fruktbart å kombinera ulike metodologiske perspektiv i eit og same forskingsprosjekt (t.d. Braun & Clarke, 2006; Elliott & Timulak, 2005; Frost mfl., 2010). Eg deler denne oppfatninga, og har arbeidd med analyse i tråd med det Braun og Clarke (2006) kallar «tematisk analyse». Tematisk analyse er ein metode for å identifisera, analysera og skildra mønster (tema) i datamaterialet. Tematisk analyse har seks trinn: 1. å fordjupa seg i datamaterialet ved å lesa gjennom alle data, notera, markera tekst og skriva i margen, 2. å laga ei liste med idear om kva tema ein har sett i datamaterialet, og arbeida seg gjennom data på leit etter så mange interessante tema og mønster som mogleg, 3. å identifisera overordna tema og sortera alle undertema og tekstutdrag etter desse, 4. å gå kritisk gjennom alle tema, dobbeltsjekka om dei passer med data og eventuelt revidera dei, 5. å finna treffande namn på alle tema – som fangar essensen og gjev lesaren innblikk i kva det handlar om, og 6. å skriva publikasjonen (Braun & Clarke, 2006).2

Braun og Clarke (2006) argumenterer for at tematisk analyse er ein grunnleggjande metode i kvalitativ dataanalyse som kan brukast på tvers av ulike metodologiske tilnærmingar. Metoden er fleksibel og kan brukast til både empiridrivne (induktive) og meir teoretiske orienterte (deduktive) analysar. Vidare er metoden eigna anten ein har ei konstruktivistisk eller realistisk tilnærming til analyseprosessen, og anten ein fokuserer på analysar av erfaringar, meiningsproduksjon, diskursar eller ein kombinasjon (Braun & Clarke, 2006). Kollektiv kvalitativ analyse liknar på mange måtar tematisk analyse både når det gjeld trinna i prosessen og fleksibilitet. Den viktigaste skilnaden er at me har gjort fleire av trinna i fellesskap på eit arbeidsmøte i staden for individuelt.

Utvikling av kollektiv kvalitativ analyse

Denne artikkelen er basert på erfaringar med å gjennomføra kollektiv kvalitativ analyse i fleire ulike forskingsprosjekt. Datamaterialet er praktisk erfaring frå fleire prosjektsamarbeid, felles refleksjon over desse erfaringane og dokumentasjon av analyseprosessane. Dokumentasjonen omfattar to korte bloggtekstar om prosessen som vart skrivne kort tid etter gjennomføring (Eggebø, 2015, 2018), fotografi, referat og notat frå arbeidsverkstadane, og samtalar og diskusjonar eg har hatt med kollegaer om analyseprosessen. Prosessen vart best dokumentert i arbeidet med forskingsprosjekta «Ageing at home: Innovation in home-based elderly care in rural parts of Northern Norway» og «Levekår blant skeive med innvandrerbakgrunn i Norge» (heretter kalla «Queer Migrants»). Derfor har eg vald å bruka døme frå dei prosjekta i denne artikkelen og vil gjera kort greie for føremåla, rammene for og analysearbeidet i desse to prosjekta. Når det gjeld rekruttering, utval, datainnsamling og etiske problemstillingar viser eg til metodekapitla i prosjektrapportane (Eggebø mfl., 2018; Munkejord mfl., 2017).

«Ageing at home» (2016–2019) hadde som føremål å undersøkja korleis det er å bli gamal i rurale strøk, og kva for særlege utfordringar og moglegheiter dei har i den heimebaserte eldreomsorga i kommunar med spreidd busetting. To nordnorske kommunar var samarbeidspartnarar i prosjektet, og me hadde finansiering frå Regionalt forskningsfond Nord-Norge. Me intervjua leiarar, tilsette, brukarar og pårørande, og dataa bestod av 42 individuelle intervju, fire gruppeintervju og observasjonsnotat frå viktige arenaer for eldre. Alle tre forskarane deltok i datainnsamlinga. Når alt datamaterialet var samla inn og transkribert organiserte me eit to dagars arbeidsmøte for prosjektgruppa kor me gjennomførte kollektiv kvalitativ analyse som eit felles startpunkt for analysearbeidet. Analysearbeidet var i hovudsak empiridrive; me fokuserte på å utforska datamaterialet og justerte og utvikla problemstillingar og artikkelidear med utgangspunkt i dei empiriske analysane. Det vidare analysearbeidet heldt fram som ein del av skrive- og formidlingsarbeidet, kor me arbeidde med å fortolka data i lys av teori og tidlegare forsking.

I 2017–2018 leia eg eit forskingsprosjekt om levekår og livskvalitet blant lesbiske, homofile, bifile, transpersonar og interkjønnpersonar med innvandrarbakgrunn i Noreg (Eggebø mfl., 2018). Dette var eit oppdragsforskingsprosjekt finansiert av Barne-, ungdoms- og familiedirektoratet (Bufdir). Føremålet med prosjektet var å gjera ei kartlegging av levekår, inkludert sentrale levekårstema som utdanning og arbeid, helse, relasjonar og nettverk, openheit, diskriminering og vald. Datamaterialet bestod av ei spørjeundersøking (N=251) og kvalitative intervju (individuelle og fokusgruppeintervju) med 41 skeive med innvandrarbakgrunn i Noreg. Etter at alt datamaterialet var samla inn, organiserte me eitt arbeidsmøte der me tok føre oss det kvantitative datamaterialet, og eit anna arbeidsmøte med kollektiv kvalitativ analyse av intervjudata. Analysane var først og fremst empiridrivne og orientert mot å gje ei mest mogleg fullstendig kartlegging av datamaterialet. Etter arbeidsmøtet vidareutvikla me analysane – ved å tolka data i lys av teori og tidlegare forsking – som ein del av skriveprosessen. Dette arbeidet var også kollektivt orientert; me arrangerte skriveseminar, veksla på å skriva på dei ulike kapitla og hadde jamlege møter på telefon for å diskutera tekst og analysar.

Felles for dei ovanfor nemnte prosjekta er at dei var empiriske forskingsprosjekt kor individuelle intervju var ei sentral datakjelde. Begge prosjektgruppene bestod av tre personar som alle deltok i datainnsamlinga. Eg hadde rolla som prosessleiar på arbeidsmøta.3 Eit anna fellestrekk var at begge prosjekta hadde opne og utforskande design og analysane var empiridrivne. Når det gjeld andre datakjelder, tidsramme, finansiering, tema og problemstillingar, var prosjekta forskjellige. Men trass i skilnadene nytta me den same modellen for kollektiv kvalitativ analyse og opplevde dette som nyttig og relevant, fordi det viste seg å vera ein fleksibel metode og ein effektiv måte å starta analysearbeidet på. Me erfarte dessutan at kollektiv kvalitativ analyse la grunnlaget for at også det påfølgjande skrive- og analysearbeidet var kollektivt orientert; Me hadde opna opp eit rom for å tenka og skriva i lag, testa ut analytiske idear, bryna oss på kvarandre og vidareutvikla tenkinga i spenninga mellom ulike blikk og ulike innfallsvinklingar.

Førebuing

Førebuinga til arbeidsmøtet hadde tre hovudpunkt: 1. skriva samandrag frå intervjua, 2. gå gjennom datamaterialet og 3. lesa relevant forsking. Som Skilbrei (2019, s. 182–3) har peika på, bør ein redusera dataa – det vil seia å skriva samandrag – før ein går vidare med analysen. Dette er eit sentralt ledd i førebuinga til kollektiv kvalitativ analyse fordi me arbeidde med samandrag, ikkje intervjuutskrifter, på arbeidsmøta. Samandraga vart skrivne i løpet av datainnsamlingsprosessen, rett etter at me hadde gjennomført eit intervju, og lagra på eit passordbeskytta fellesområde som heile forskargruppa hadde tilgang til. Samandraga var på ½ til 1 ½ side og inkluderte bakgrunnsopplysningar og hovudtema i intervjuet. Her er eit døme på samandrag frå prosjektet «Ageing at home»:

Intervju med eldre ektepar. Han er 79 og ho er 84 år. Dei bur i kommunesenteret. Dei har begge levd eit svært aktivt liv. Han har vore rektor og politisk aktiv. Ho har jobba i kommuneadministrasjonen og vore leiar i ei rekke lag og foreiningar. Dei har to barn som bur på Sørlandet. Dei legg vekt på at dei syns det er langt unna. Dei understrekar begge at dei ikkje syns det er kjekt å bli gamal. Det er vanskeleg å akseptera at ein ikkje kan vera så aktiv som før og at venene døyr. Det blir litt stusseleg, sa han fleire gonger. Dei er interesserte i å diskutera kva som kunne vore gjort for at det skulle vore lettare å bli gamal. Dei får hjelp frå heimetenesta. Ho er dement. Han har slitt med depresjon, og saknar det samtaletilbodet han hadde før men som no er lagt ned.4

Me skreiv også ned andre inntrykk frå intervjusituasjonen, til dømes korleis huset såg ut (bilde av familien på veggen, tilrettelagt for rullestol), kva som skjedde i intervjusituasjonen (telefonen ringte, ein slektning kom innom), og eigne kjensler og refleksjonar rundt intervjusituasjonen. Slike samandrag av intervju eller observasjonar, som også inkluderer refleksjonar, analytiske idear og tolkingar, blir gjerne kalla «memos» i den engelskspråklege metodelitteraturen, og omgrepet har sitt utspring i grunnfesta teori (Charmaz, 2005).

Her er eit døme på ein refleksjon som eg skreiv ned i samandraget etter det første intervjuet i «Ageing at home»: «Gjennomgåande i intervjuet er at han fortel mykje om Andre verdskrig og oppveksten på heimstaden. Eg oppfattar at det er dette han syns det er viktigast å fortelja om (…) Vanskeleg å sjå at intervjuet gjev så mykje relevant informasjon». Føremålet med prosjektet var nemleg å utforska folk sine erfaringar med heimebasert eldreomsorg, men informanten svarte knapt på sånne spørsmål. Hadde eg samla inn fullstendig irrelevante data? Både i løpet av feltarbeidet og på arbeidsmøtet tok eg opp dette spørsmålet med forskargruppa. Gjennom fagleg diskusjon kom me fram til ei anna tolking: Det at denne informanten – og fleire med han – gjerne ville snakka om livet dei hadde levd i staden for å bli redusert til ein omsorgsmottakar var eit viktig analytisk poeng (Eggebø mfl., 2019a). Det som eg der og då tolka som eit lite relevant intervju, vart eit nøkkelintervju i dei vidare analysane.

Ein annan viktig del av førebuingsarbeidet var å gå gjennom datamaterialet, det vil seia lesa gjennom intervjutranskripsjonar, samandrag og lytta gjennom lydfiler. Dette arbeidet svarer til det første trinnet i meir individuelt orienterte skildringar av analyseprosessen (t.d. Braun & Clarke, 2006; Johannessen mfl., 2018). I «Queer Migrants» avgrensa me oss i første omgang til å lesa gjennom samandraga og lytta gjennom nokre av dei intervjua me ikkje hadde gjennomført sjølv. I «Ageing at home» las me gjennom fullstendige intervjutranskripsjonar og samandrag, både dei me hadde gjennomført sjølv og dei som andre i forskargruppa hadde gjort.5 I gjennomlesinga noterte me oss ei rekke ulike tema, interessante sekvensar i samtalen og hovudhistoria i intervjuet.

Ein tredje viktig føresetnad for analysearbeidet på arbeidsverkstaden, var å gjera oss kjende med empirisk forsking og relevante teoriar på feltet. I prosjektet «Queer Migrants» var forskargruppa godt teoretisk og empirisk orientert i skjeringsfeltet mellom kjønn og seksualitet på den eine sida og migrasjon og etnisk diskriminering på den andre sida. I prosjektet «Ageing at home» hadde eg større behov for å lesa meg opp på feltet, og før arbeidsverkstaden brukte eg mykje tid på å få oversikt over det tverrfaglege forskingsfeltet aldring og omsorg. Det var nyttig å få ei viss oversikt over forskingsfeltet tidleg i prosessen, men det er også viktig at lesinga ikkje kjem i vegen for framdrifta i datainnsamlinga og planlegginga av arbeidsmøtet. Dersom ein skal gjera empiridrivne analysar, kan det vera meir målretta å setja seg nærare inn i forskingslitteraturen etter arbeidsmøtet, som ein del av skriveprosessen.

Trinn 1: Felles gjennomgang av datamaterialet

Det første trinnet i kollektiv kvalitativ analyse er å gå gjennom datamaterialet i fellesskap. På denne måten blir det to gjennomgangar av datamaterialet: først individuelt som ein del av førebuinga, og så i fellesskap på arbeidsmøtet. Dermed får heile forskargruppa eit grundig innblikk i datamaterialet, både det ein har samla inn sjølv, og det som er gjort av andre. Gjennomgangen kan gjerast på følgjande måte: Den som har gjort det aktuelle intervjuet eller observasjonen, presenterer samandraget for dei andre, medan ein av dei andre noterer ned stikkord. Her er eit døme på eit slik notat:

  • Skeiv kvinne i 40-åra oppvaksen i Noreg, foreldra kom som flyktningar frå Midtausten

  • Rasisme og etnisk diskriminering er hovudproblemet med å vera skeiv med innvandrarbakgrunn

  • Ho opplevde at ho var annleis som barn og ønskte å vera vanleg

  • Rasisme i skeive miljø

  • I intervjuet er ho oppteken av å visa at homofobi også finst blant etnisk norske og ikkje berre blant minoritetar6

I notata frå dette intervjuet har me identifisert bakgrunnsopplysningar, sentrale tema og det overordna narrativet i informanten si forteljing: Ho presenterte ei tydeleg motfortelling til forståingar av at homofobi i innvandrarmiljø er hovudproblemet til mange skeive med innvandrarbakgrunn. Hennar bodskap var at rasisme er det største problemet ho har som skeiv med innvandrarbakgrunn. Stikkorda inneheld altså ikkje berre bakgrunnsopplysningar og erfaringar, men ei tolking av narrativet i intervjuet.

Me skreiv ned stikkorda på A3-ark og hengde arka fortløpande opp på veggen. Me brukte om lag ti minutt per samandrag, og éin arbeidsdag på å gå gjennom alle dei intervjua (33 stk.). Resultatet av den felles gjennomgangen av datamaterialet såg slik ut:

Figur 1

Me har gått gjennom intervjua, skrive ned stikkord og hengt arket opp på veggen.

Eit viktig poeng når det gjeld gjennomgangen av datamaterialet er at me ikkje opna opp for kommentarar og diskusjonar. Dette er viktig av to grunnar: For det første ville me risikert å få for lite tid til dei neste stega i analyseprosessen og ikkje bli ferdige innanfor tidsramma. For det andre er det ein fordel å halda seg tett på empirien og få oversikt over heilskapen i datamaterialet før ein går i gang med diskusjonar. Me byrja derfor rett på gjennomgangen då møtet starta.

Trinn 2: Temakartlegging

Det andre trinnet i kollektiv kvalitativ analyse er ei open kartlegging av tema i datamaterialet. Etter den felles gjennomgangen av dataa hadde me gjort oss mange refleksjonar. For å koma i gang med temakartlegginga kan ein formulera følgjande opne spørsmål: «Kva handlar datamaterialet om?» (jamfør Johannessen mfl., 2018, s. 280), eller spørja «Kva for tema, idear, tankar, analysetrådar og spørsmål sit du med etter gjennomgangen?» I «Queer Migrants» gjorde me det slik at ein av oss nemnde eit tema og skreiv som overskrift på eit stort ark. Deretter noterte me underpunkt og aktuelle intervju som handla om dette temaet. Dette trinnet i prosessen er det Johannessen mfl. (2018, s. 282–4) har kalla koding – det vil seia ein prosess der du framhevar og set ord på viktige poeng i datamaterialet. Medan Johannessen mfl. (2018), og mange andre bidrag i metodelitteraturen, skildrar dette som ein individuell prosess, gjorde me arbeidet i fellesskap på arbeidsmøtet.

Eit tema som vart teke opp av mange informantar i «Queer migrants», var erfaringar med seksuelle overgrep. På temaarket «Seksuelle overgrep» stod dei følgjande punkta:

  • Forekommer ofte i materialet

  • I barndommen og over tid

  • Enkeltstående hendelse

  • Overgriperne er stort sett menn, gjerne flere ulike

  • De utsatte har bakgrunn fra mange ulike land

  • Forståelser av at overgrep er årsaken til at man er skeiv, går igjen i materialet, både blant menn og kvinner og informanter fra ulike land, også Norge.

  • Møter med hjelpeapparatet, mye dårlig og noe bra

  • Negative konsekvenser: dårlige skoleprestasjoner, psykiske helseproblemer, forlatt av kjæresten, jomfrutesting, skam

  • Viktige intervju: 1, 4, 18, 8, 12, 17, 20. Særlig 4.

Fleire informantar fortalde at dei sjølv og andre meinte at det var ein samanheng mellom seksuelle overgrep og seksuell orientering: Ein mann som var blitt utsett for overgrep frå fleire menn i barndommen, hadde grubla mykje på om dette var grunnen til at han var homofil. Kvinner som hadde blitt utsett for overgrep frå menn, peika på at dette var grunnen til at dei hadde orientert seg bort frå menn og i retning av kvinner. Under kartlegginga kom me ikkje lengre enn å skildra dette som eit tema i datamaterialet. I det seinare analysearbeidet – under skriveprosessen – arbeidde me vidare med å fortolka informantane sine forståingar i lys av forsking på vald og seksuelle overgrep (sjå Eggebø mfl., 2018, s. 122–3).

I løpet av temakartlegginga kom me fram til følgjande overordna tema: rasisme, det å leva ope eller skjult som skeiv, diskriminering, homofobi, migrasjonserfaringar, stad, religion, seksuelle overgrep, juss, møte med institusjonar, skuffelse over Noreg, familie, isolasjon/einsemd, kjærleik/parforhold, skeive nettverk, helse, og metoderefleksjonar. Her er eit foto som illustrerer kartleggingsprosessen:

Figur 2

Temakartlegging (trinn 2) under analyseworkshopen me arrangerte i Trondheim mai 2018 i samband med forskingsprosjektet «Queer Migrants».

I kartleggingsfasen opna me i liten grad opp for diskusjon om kva som er viktige tema og relevante tolkingar. Me fokuserte på å lytta til kvarandre og samarbeida om å setja ord på mest mogleg av det datamaterialet kunne seia noko om. Slik også Widerberg (2001, s. 120) har skildra det, skreiv me ned alt me oppfatta som interessant, utan å systematisera eller vurdera kva som var viktigast.

Sjølv om temakartlegginga var empirinær, er det viktig å understreka at kartleggingsprosessen også var teoretisk informert på den måten at forskingsgruppa var godt orientert innanfor relevante forskingsfelt. I prosjektet «Ageing at home» gjorde me teori og tidlegare forsking til ein eksplisitt del av kartleggingsfasen. Eg presenterte hovudpunkt frå litteraturen eg hadde gjennomgått på forskingsfeltet aldring og omsorg og oppsummerte med følgjande stikkordsliste:

Sosiologisk litteratur om aldring, sosiologisk teori om individualisering, risiko, kropp, agency og omsorg brukt i studie av aldring, nettverksteori, omsorgsforsking, kjønnsperspektiv på aldring, multikulturelle perspektiv på aldring, gerontologi (medisinsk, sosial, kritisk), «ageism» (andregjering, stigma og stereotypisering), empirinære analysar av eldre sine eigne perspektiv på aldring, «the third and the fourth age», sosialpolitikk og omsorgspolitikk, «disengagement» teori, profesjonsfaglege perspektiv, geografiske perspektiv på aldring, velferdsteknologi, innovasjon og «successful ageing».

Ein del av bidraga frå denne første kartlegginga av forskingsfeltet nytta me i arbeidet med artiklane frå prosjektet. Andre bidrag viste seg å vera mindre relevante, og i alle høve arbeidde me grundig med ei rekke andre bidrag i det vidare skrive- og analysearbeidet.

Trinn 3: Temagruppering

Neste steg i den kollektive analyseprosessen var ein diskusjon om korleis me kunne gruppera dei temaa me hadde funne fram til i kartleggingsfasen. Dette trinnet i prosessen svarer til det Tjora (2017) har kalla «kodegruppering» og Johannessen mfl. (2018) for «kategorisering». Ein kan byrja med å spørja: Kva for av dei kartlagde tematikkane høyrer saman og kva er tilhøva mellom dei? Kva er eit viktig og overordna tema og kva er undertema? (sjå Braun & Clarke, 2006, s. 82). I «Queer Migrants» arbeidde me her vidare med å gruppera temaarka frå kartleggingsfasen. Me flytta arka frå ein vegg til ein annan og diskuterte tilhøva mellom dei forskjellige temaa. Tjora (2018, s. 53–54) har peika på at det kan vera nyttig å gjera grupperingsarbeidet i lag med andre, skriva på papir og fysisk flytta rundt på papirlappar og ark, og det var også vår erfaring. Å flytta rundt på ark kan kanskje sjå ut som ei meir praktisk enn analytisk øving. Men saka er at flytting av temaark – og det å bevega seg fysisk rundt i rommet – kjendest stimulerande for tankearbeidet. Her er eit foto som illustrerer arbeidsprosessen:

Figur 3

Forfattaren i arbeid under temagrupperinga (trinn 3).

Isolasjon/einsemd, kjærleik/parforhold, familie og nettverk grupperte me saman fordi det overordna sett handlar om relasjonar. Møte med institusjonar, lovverk og skuffelsen over Noreg grupperte me saman fordi den skuffelsen som fleire deltakarar uttrykte handla om lovverk og reguleringar og korleis dei vart møtt i ulike institusjonar. Seksuelle overgrep og helse grupperte me saman fordi overgrep i så stor grad fører til helseproblem. Rasisme, diskriminering, homofobi og det å leva ope eller skjult som skeiv grupperte me saman fordi det handlar om dei to diskrimineringsdimensjonane som stod i fokus i prosjektet, nemleg innvandrarbakgrunn på den eine sida, og kjønn og seksuell orientering på den andre sida. Migrasjonserfaringar og fortellingar om stad grupperte me saman. Religion valde me å plassera som underpunkt innanfor fleire av dei andre temagruppene.

Eit nøkkelpoeng i denne fasen av analysearbeidet er å opna opp for diskusjon, usemje og forskjellige tolkingar av datamaterialet. I dei analyseprosessane eg har teke del i, har deltakarane hatt mange felles faglege referanserammer. Diskusjonane var i all hovudsak prega av at me vidareutvikla dei andre sine poeng heller enn av direkte usemje. Men det er ikkje vanskeleg å sjå føre seg at dersom ein kjem frå forskjellige disiplinar, har med seg svært ulike teoretiske perspektiv og faglege interesser og det er tydelege statusforskjellar mellom deltakarane, så kan prosessen bli mykje meir frustrerande (sjå Bilda mfl., 2006, s. 228; Cornish mfl., 2014, s. 10–2; Potter, 1998, for ein diskusjon om tillit, disiplinforskjellar, status og makttilhøve mellom deltakrar). Samstundes kan frustrasjon over usemje og manglande forståing også vera produktivt, slik eg erfarte i «Ageing at home». Eit av medlemmane i forskargruppa hadde bakgrunn frå sosialt arbeid og gjekk inn i prosjektet med eit ønskje om å utforska sosial omsorg (social care). I byringa syns eg det var vanskeleg å skjøna kva han meinte med dette, og eg opplevde ikkje dei aktuelle fagartiklane og definisjonane han refererte til som særleg klargjerande. Men etter kvart som me jobba i lag med det empiriske materialet – først på arbeidsverkstaden og seinare i skriveprosessen – gav omgrepet meir meining for meg. I fellesskap utvikla me etter kvart vår eigen definisjon og forståing av sosial omsorg, og dette omgrepet vart eit hovudpoeng i våre analysar (Munkejord mfl., 2018).

Trinn 4: Disposisjon og arbeidsplan

Det siste trinnet i prosessen var å laga ein disposisjon og arbeidsplan for skrivearbeidet. I «Queer Migrants» gjekk oppdraget ut på å kartlegga ei rekke ulike levekårstema blant skeive med innvandrarbakgrunn i Noreg. Me valde derfor å ta føre oss eitt tema per kapittel, og brukte temaarka som utgangspunkt for å finna fram til overskrifter og problemstillingar. Me skreiv ned forslag til temabaserte kapittel på A3-ark og hengde dei opp på veggen. Fotoet under illustrerer prosessen:

Figur 4

Elisabeth Stubberud skriv referat fra arbeidet med å laga ein disposisjon og arbeidsplan (trinn 4).

Etter å ha blitt samde om kva for kapittel som skulle vera med, diskuterte me rekkefølgja. Deretter bestemde me kven som skulle byrja å skriva på kva for kapittel og skreiv ned ein detaljert disposisjon med tema og problemstillingar.

I «Ageing at home» valde me å skriva ein norskspråkleg rapport og fleire vitskapelege artiklar. På arbeidsverkstaden laga me ein disposisjon for rapporten og fordelte skrivearbeidet mellom oss. I tillegg diskuterte me planar for artikkelpublikasjonar og presenterte fem konkrete idear til artiklar for kvarandre. Her er eit døme:

Å se nærmere på omsorgsbegrepet. I Norge er omsorgsbegrepet veldig helsefaglig. De profesjonelle vi har intervjuet fremhever at det er noe som mangler, men det er ikke deres oppgave. Men hvem skal da fylle tomrommet? Her trengs det en modell som kan få fotfeste i den nordiske virkeligheten.

Denne ideen vidareutvikla me i løp av skrivearbeidet. Først gjennom arbeidet med prosjektrapporten, kor me skreiv eit eige kapittel om dei tilsette sine perspektiv på heimebasert eldreomsorg. Seinare vidareutvikla me dette til ein vitskapleg artikkel, og gjennom dette skrivearbeidet vart analysane presisert, nyansert og kopla til relevant internasjonal omsorgsforsking og teori.

Analyse etter arbeidsmøtet

Etter arbeidsverkstaden arbeidde me kvar for oss med å lesa gjennom datamaterialet på nytt, med fokus på dei temaa, kapitla og artikkelprosjekta me hadde fått ansvar for. I «Queer migrants» til dømes, arbeidde eg først med temaet «rasisme og diskriminering på grunn av innvandrarbakgrunn» og markerte alle data som handla om dette. Me nytta dataprogrammet Nvivo, og arbeidde i same datafil slik at alle hadde tilgang til alle kodar.7 Parallelt med dette byrja eg å skriva på det aktuelle kapittelet.

Etter mi meining er det lurt å byrja på skrivearbeidet rett etter arbeidsverkstaden, og ikkje venta med det til ein har gått gjennom alle data på nytt. Dette fordi det vidare tolkings- og analysearbeidet i stor grad skjer gjennom skriveprosessen (Skilbrei, 2019). Kollektiv kvalitativ analyse var startpunktet for analysen. Men det tidkrevjande og vanskelege arbeidet med å finna gode analytiske grep, gjennom å tolka empirien i lys av tidlegare forsking og teoretiske perspektiv, gjorde me i all hovudsak framføre kvar vår dataskjerm, kombinert med jamlege samtalar på telefon og skype og vekselvis skriving på dei ulike kapitla.

I «Queer Migrants» skreiv begge forfattarar i lag frå første dag. I artiklane frå «Ageing at home» skreiv førsteforfattar utkast og tok hovudansvar for revisjonar, medan dei andre skreiv og kommenterte på desse utkasta i fleire rundar. I fellesskap har me prøvd ut ulike tolkingar, endra tekststrukturen og gått kvarandre etter i saumane, og den kollektive analyseprosessen la eit godt grunnlag for den felles skriveprosessen.

Diskusjon

Kollektiv kvalitativ analyse har vore nyttig og viktig i dei forskingsprosjekta eg og kollegar har arbeidd med. Ettersom alle har teke aktivt del i analysen av alt datamaterialet, kjenner me oss trygge på at funna ikkje berre er eit resultat av auga som ser. Kollektiv kvalitativ analyse har også vore ein god måte å handtera overvelden og forvirring i møte med eit stort kvalitativt datamateriale. Metoden har dessutan vist seg å vera ein effektiv måte å starta analysearbeidet på, og me har kome raskt i gang med skrivearbeidet. Me har påverka kvarandre si tenking i den tidlege analysefasen, og skrivearbeidet vart derfor dialogprega og godt integrert. Men viktigast av alt har kollektiv kvalitativ analyse skapt eit rom for ein felles kreativ analytisk prosess kor me meiner å ha kome fram til spennande, nyanserte og valide tolkingar. Det har hatt ein positiv effekt på skriveprosessen, og eg trur det har gjort sitt til å styrka kvaliteten på publikasjonane.

Kollektiv kvalitativ analyse har altså opna opp for ein kollektivt orientert prosess i analyse- og skrivearbeidet etter arbeidsmøtet, men det har også opna opp for transparens i datainnsamlingsprosess: I «Queer migrants» gjennomførte me først eit pilotintervju kvar, for så å lytta gjennom kvarandre sine intervju og diskutera intervjusituasjonane og felles strategiar for den vidare datainnsamlinga. Å dela lydfiler og transkripsjonar gjer oss sårbare for kritikk når det gjeld intervjumetode. Men det gjorde oss også betre i stand til å tolka kvarandre sine intervju, fordi det gav oss ein djupare innblikk i intervjusituasjonen og kvarandre sin måte å intervjua på. På andre arbeidsmøte for kollektiv kvalitativ analyse har der vore med forskarar eller folk frå praksisfeltet som ikkje har teke del i datainnsamlinga sjølv (Eggebø mfl., 2019b; Stubberud & Akin, 2018). Eit viktig grep kan vera at deltakarane som ikkje har samla inn data, lyttar eller les gjennom nokre intervju før arbeidsmøtet. Men me har også erfart at det har fungert fint å delta utan kjennskap til det empiriske datamaterialet i tilfelle der personen har god kjennskap til feltet. Den som har gjort intervjuet, vil kanskje alltid ha eit betre innblikk i den aktuelle intervjusituasjonen enn dei andre, og i skrivearbeidet har me derfor kome med innspel, korrigeringar og nyanseringar når andre har analysert «våre» intervju. I dei gruppene eg og kollegar har arbeidd i, har me hatt gode erfaringar med å dela og delta i analysen av kvarandre sine intervju.

I lag med dei andre i forskargruppene har eg diskutert moglegheiter for å vidareutvikla kollektiv kvalitativ analyse. For det første trur eg metoden har eit potensiale for bruk i rettleiingsrelasjonar. Som eg skreiv i innleiinga, var det som masterstudent og ph.d.-kandidat at eg følte meg mest usikker og åleine då eg skulle gå i gang med analysen av det innsamla datamaterialet. I den fasen trur eg det villa ha vore veldig nyttig å gjera kollektiv kvalitativ analyse i lag med til dømes rettleiar eller andre forskarar og studentar. Ein kollektiv prosess ville tryggja meg i det vidare arbeidet og det ville vore mykje å læra av å gjera analysar i lag med erfarne forskarar. Kvale har skildra dette som meisterlære – det vil seia at aktiviteten, som i dette tilfellet er kvalitativ dataanalyse, «læres ved å utføre aktiviteten i et praksisfellesskap» (Kvale, 1999, s. 149). Frå rettleiaren sitt perspektiv kan kollektiv kvalitativ analyse kunna gje eit grundigare innblikk i datamaterialet enn hen elles ville hatt, noko som vonleg ville gjera det vidare rettleiingsarbeidet lettare og meir interessant. Det ville også vore enklare å skriva ein vitskapeleg artikkel i lag med studenten/kandidaten på eit seinare tidspunkt, dersom det skulle vera aktuelt.

Men det er verd å vera merksam på at statushierarkiet mellom studentar og rettleiarar kan leggja band på prosessen, til dømes ved at rettleiaren kan få for mykje definisjonsmakt og studenten for lite rom (sjå Cornish mfl., 2014; Potter, 1998, for ein diskusjon om status og makthierarki i kollektive prosessar). Ei anna utfordring er at arbeidsverkstaden legg beslag på ein stor del av dei timane som er tilgjengeleg for rettleiing. Ein måte å løysa den utfordringa på kan vera å setja av kortare tid til prosessen. Ei anna mogleg løysing kan vera å ha felles rettleiing for fleire studentar i gruppe. Rettleiaren kunne vore med på éin arbeidsverkstad kor ein analyserer eitt datamateriale, men kor heile gruppa tek del i prosessen. Deretter kunne studentane sjølv organisert to arbeidsverkstadar kor dei analyserte datamaterialet til dei andre etter modell frå den prosessen rettleiaren var med på. Studentar og ph.d.-kandidatar kan sjølvsagt også organisera analysearbeidsverkstadar i grupper utan rettleiar.

Ein annan moglegheit for vidareutvikling er å nytta kollektiv kvalitativ analyse til å inkludera folk som ikkje er forskarar eller studentar i analysearbeidet. Det kan vera samarbeidspartnarar i prosjektet eller representantar for dei gruppene ein forskar på. I «Queer Migrants» arrangerte me ein arbeidsverkstad kor me inkluderte folk som sjølv er skeive med innvandrarbakgrunn til å koma med innspel til førsteutkast til rapporten. Men det kunne også vore mogleg å ha dei med på analysearbeidsverkstaden.8 Som Widerberg påpeiker: «Slik ville forskjellige former for kollektiver kunne tas i bruk i forskjellige ledd for å bidra til en rikere tolkning. Ikke minst forskningssubjektene vil her kunne ha mye å bidra med, for eksempel ved å synliggjøre den rolla våre forforståelser spiller i tolkningen av deres uttalelser» (Widerberg, 2001, s. 29). Å delta i analyseprosessen vil dessutan kunna gjera folk som ikkje er forskarar, betre i stand til å bruka, diskutera og kritisera forsking (Allen mfl., 2019). Ei mogleg utfordring er at forskingssubjekta kan oppleva tolkingane som problematiske, og spørsmålet er korleis ein handterer dette når dei er invitert inn i analyseprosessen.

Ein tredje moglegheit for vidareutvikling er å nytta kollektiv kvalitativ analyse til å analysera andre typar kvalitative data enn intervju. I «Ageing at home» til dømes, analyserte me – i tillegg til kvalitative intervju – også feltnotat som ein del av prosessen. Eg ser føre meg at det kunne fungert å jobba på liknande vis som eg har skildra her, også dersom datamaterialet består av observasjonsnotat, tekst eller bilete (til dømes litteratur, lærebøker, avisartiklar, sosiale medium og så bortetter). Ein kunne også nytta andre analysestrategiar enn tematisk analyse. Med ein narrativ analysestrategi kunne det vore nyttig å presentera nokre utvalde intervju i større detalj, vist fram tekstutdrag på skjerm og diskutert tolkingar. Eg trur også at kollektiv analyse kan vera nyttig i analyse av kvantitative data, sjølv om ein nok må leggja opp prosessen på ein annan måte. I «Queer migrants» starta me også analysen av det kvantitative datamaterialet med eit felles arbeidsmøte, og i eit pågåande forskingsprosjekt om levekår blant lesbiske, homofile, bifile, transpersonar, interkjønnpersonar og skeive (lhbtis-personar),9 har me planar om å prøva ut kollektiv analyse av kvantitative data.

Kollektiv kvalitativ analyse – slik eg har skildra det her – er eit startpunkt for analysen. Det gjev ingen garantiar for gode, interessante og valide analysar. Som Rapley har peika på, kan gode kvalitative analysar aldri reduserast «til ei liste med spesifikke steg eller prosedyrar som ein må følgja. Først og fremst må du utvikla ein fungerande, hands-on, empirisk og uttalt kunnskap om analyse. Dette gjer deg i stand til å utvikla det Rapley kallar ei ‘kvalitativ analytisk haldning’» (Rapley sitert i Silverman, 2014, s. 115, eiga omsetjing). I denne artikkelen har eg vektlagt ei grundig skildring av dei fire trinna i prosessen, slik at lesaren vonleg får ei tydeleg forståing av korleis me har jobba. Skildringa kan kanskje bera litt preg av ei oppskrift, og det er nyttig når ein skal gjera noko ein ikkje har gjort før (Braun & Clarke, 2006; Dreyfus mfl., 1980, s. 283; Johannessen mfl., 2018). Men føremålet med kollektiv kvalitativ analyse er å skapa eit rom for ein kreativ analytisk prosess kor me kan læra, korrigera og vidareutvikla den analytiske haldninga i dialog med andre. Målet med artikkelen er å bidra til – og oppfordra andre til å ta del i – utviklinga av kollektive analysemetodar.

Om artikkelen

Takk til Elisabeth Stubberud, Mai Camilla Munkejord, Walter Schönfelder, Maria Almli, Marte Taylor Bye, Gunhild Thunem og Norman Anderssen for ha deltatt på arbeidsverkstadar kor me har nytta oss av og utvikla kollektiv kvalitativ analyse. Takk for nyttige diskusjonar om prosessane! Eg er også takksam for at Stubberud og Susanne Bygnes har nytta og vidareutvikla kollektiv kvalitativ analyse i sine eigne forskingsprosjekt og rettleiingsrelasjonar, og set pris på at eg har fått vera med å diskutera deira erfaringar. Eg rettar også ein takk til Stubberud, Anderssen, Bygnes og Trond Blixvær for nyttige kommentarar på tidlegare versjonar av artikkelen.

Referansar

Album, Dag, Marianne Nordli Hansen og Karin Widerberg (2010). Metodene våre : eksempler fra samfunnsvitenskapelig forskning, Oslo: Universitetsforlaget.

Allen, Barbara L., Johanna Lees, Alison K. Cohen og Maxime Jeanjean (2019). Collaborative Workshops for Community Meaning-Making and Data Analyses: How Focus Groups Strengthen Data by Enhancing Understanding and Promoting Use», International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(18). https://doi.org/10.3390/ijerph16183352 

Bilda, Z., B. Costello og S. Amitani (2006). Collaborative analysis framework for evaluating interactive art experience, CoDesign, 2(4), s. 225-238. https://doi.org/10.1080/15710880601008026

Braun, Virginia og Victoria Clarke (2006). Using thematic analysis in psychology, Qualitative Research in Psychology, 3(2), s. 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa 

Charmaz, Kathy (2005). Grounded Theory in the 21th Century: Application for Advancing Social Justice Studies. I N. K. Denzin og Y. S. Lincoln (Red.) The SAGE handbook of qualitative research. Third edition, Thousand Oaks, London, New Delhi: Sage Publications, s. 507-536.

Christensen, Karen, Else Jerdal, Atle Møen, Per Solvang og Liv Syltevik (1998). Prosess og metode : sosiologisk forskning som ferdighet, Oslo: Universitetsforlaget.

Cornish, Flora, Alex Gillespie og Tania Zittoun (2014). Collaborative Analysis of Qualitative Data. I U. Flick (Red.) The SAGE Handbook of Qualitative Data Analysis London (s. 79-93). SAGE Publications Ltd.

Dreyfus, Stuart E., Hubert L. Dreyfus (1980). A Five-Stage Model of the Mental Activities Involved in Directed Skill Acquisition. Center California Univ Berkeley Operations Research. https://doi.org/10.21236/ada084551 

Eggebø, Helga (2015). Kollektiv kvalitativ analyse. Henta frå: http://helgaeggebo.no/kollektiv-kvalitativ-analyse/

Eggebø, Helga (2018). Me analyserer intervjudata. Henta frå: http://helgaeggebo.no/me-analyserer-intervjudata/

Eggebø, Helga, Mai Camilla Munkejord og Walter Schönfelder (2019a). Land, History and People: Older people’s Stories about Meaningful Activities and Social Relations in Later Life, Journal of Population Ageing, s. 1-19. https://doi.org/10.1007/s12062-019-09253-7 

Eggebø, Helga, Elisabeth Stubberud og Norman Anderssen (2019b). Skeive livsløp En kvalitativ studie av levekår og sammensatte identiteter blant lhbtis-personer i Norge. Bodø: Nordlandsforskning. Henta frå: http://www.nordlandsforskning.no/getfile.php/1327692-1572347430/Dokumenter/Rapporter/2019/Skeive%20livsl%C3%B8p%20NF-rapport%206_2019.pdf

Eggebø, Helga, Elisabeth Stubberud og Henrik Karlstrøm (2018). Levekår blant skeive med innvandrerbakgrunn i Norge. Bodø: Nordlandsforskning. Henta frå: http://www.nordlandsforskning.no/getfile.php/1324905-1543846499/Dokumenter/Rapporter/1018/NF_9_2018.pdf

Elliott, Robert og Ladislav Timulak (2005) Descriptive and interpretive approaches to qualitative research. I P. Miles og J. Gilbert (Red.) A Handbook of research methods in clinical and health psychology (s. 147 – 160) Oxford: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/med:psych/9780198527565.003.0011 

Fernald, Douglas H. og Christine W. Duclos (2005). Enhance your team-based qualitative research, Annals of family medicine, 3(4), s. 360-364. https://doi.org/10.1370/afm.290 

Frost, Nollaig, Sevasti Melissa Nolas, Belinda Brooks-Gordon, Cigdem Esin, Amanda Holt, Leila Mehdizadeh og Pnina Shinebourne (2010). Pluralism in qualitative research: the impact of different researchers and qualitative approaches on the analysis of qualitative data, Qualitative Research, 10(4), s. 441-460. https://doi.org/10.1177/1468794110366802 

Hall, Wendy A., Bonita Long, Nicole Bermbach, Sharalyn Jordan og Kathryn Patterson (2005). Qualitative Teamwork Issues and Strategies: Coordination Through Mutual Adjustment, Qualitative Health Research, 15(3), s. 394-410. https://doi.org/10.1177/1049732304272015 

Johannessen, Lars E. F., Tore Witsø Rafoss og Erik Børve Rasmussen (2018) Hvordan bruke teori? : nyttige verktøy i kvalitativ analyse, Oslo: Universitetsforlaget.

Kvale, Steinar (1996). The 1,000-Page Question, Qualitative Inquiry, 2(3), s. 275-284. https://doi.org/10.5005/jp/books/10098_43 

Kvale, Steinar (1999). Forskere i lære. I S. Kvale, K. Nielsen, G. Bureid, og K. Jensen (Red.) Mesterlære : læring som sosial praksis (s. 149-163). Oslo: Ad Notam Gyldendal.

Lordly, D., D. Maclellan, J. Gingras og J. Brady (2012). A team-based approach to qualitative inquiry: the collaborative retreat, Can J Diet Pract Res, 73(2), s. 91-97. https://doi.org/10.3148/73.2.2012.91 

McPhail-Bell, Karen og Michelle Redman-MacLaren (2019). A Co/Autoethnography of Peer Support and PhDs: Being, Doing, and Sharing in Academia, The Qualitative Report, 24(5), 1087.

Munkejord, Mai Camilla, Helga Eggebø og Walter Schönfelder (2017). Hvordan ivaretas den sosiale omsorgen? En studie av brukeres, pårørendes og ansattes erfaringer med hjemmebasert eldreomsorg. Bergen: Uni Research. Henta frå: https://norceresearch.brage.unit.no/norceresearch-xmlui/handle/11250/2626985?show=full

Munkejord, Mai Camilla, Walter Schönfelder og Helga Eggebø (2018). Sosial omsorg -− fra blind flekk til sentralt innsatsområde i hjemmebasert eldreomsorg? Tidsskrift for omsorgsforskning 4(3), s. 298-306. https://doi.org/10.18261/issn.2387-5984-2018-03-12 

Pardee, Jessica W., Alice Fothergill, Lynn Weber og Lori Peek (2017).The collective method: collaborative social science research and scholarly accountability, Qualitative Research, 18(6), s. 671-688. https://doi.org/10.1177/1468794117743461 

Potter, Gillian (1998). Collaborative Critical Reflection and Interpretation in Qualitative Research. Presented at National Conference of the Australian Association for Research in Education, Adelaide, South Australia.

Richards, K. Andrew R. og Michael A. Hemphill (2018). A Practical Guide to Collaborative Qualitative Data Analysis, Journal of Teaching in Physical Education, 37(2), s. 225-231. https://doi.org/10.1123/jtpe.2017-0084 

Silverman, David (2014). Interpreting qualitative data, Los Angeles, Calif: SAGE.

Skilbrei, May-Len (2019). Kvalitative metoder : planlegging, gjennomføring og etisk refleksjon. Bergen: Fagbokforlaget.

Stubberud, Elisabeth og Deniz Akin (2018). Alene og skeiv. En studie av livssituasjonen for skeive enslige mindrårige asylsøkere i omsorgssentre og asylmottak. Steigen: Forlaget Nora. https://bufdir.no/Aktuelt/Ny_studie_om_livssituasjonen_for_skeive_enslige_mindrearige_asylsokere_i_omsorgssentre_og_mottak/

Sweeney, Angela, Kathryn E. Greenwood, Sally Williams, Til Wykes og Diana S. Rose (2013). Hearing the voices of service user researchers in collaborative qualitative data analysis: the case for multiple coding», Health Expectations, 16(4), s. e89-e99. https://doi.org/10.1111/j.1369-7625.2012.00810.x 

Tjora, Aksel Hagen (2017) Kvalitative forskningsmetoder i praksis. Oslo: Gyldendal akademisk.

Tjora, Aksel Hagen (2018). Viten skapt : kvalitativ analyse og teoriutvikling. Oslo: Cappelen Damm akademisk.

Widerberg, Karin (2001). Historien om et kvalitativt forskningsprosjekt. Oslo: Universitetsforlaget.

1Eg har søkt i Oria og Google Scholar etter vitskaplege artiklar som inneheld søkjeorda «collaborative analysis» eller «collective analysis» + «qualitative». Dei fleste treffa gjeld kvalitative studie av samarbeidsprosessar i til dømes helse- og skulesektoren, eller empiriske studie der forfattarane kort viser til at dei har gjort kollektive analysar utan at den prosessen er temaet for artikkelen. I dei nyaste metodeartiklane som handlar spesifikt om samarbeid i analyseprosessen, har eg søkt etter andre relevante publikasjonar i litteraturlistene (snøballmetoden).
2I ei norskspråkleg lærebok har Johannsen med fleire (2018, s. 279–313) presentert ein firetrinns versjon av metoden til Braun og Clarke: 1. førebuing, det vil seia å gå gjennom datamaterialet og notera undervegs, 2. koding, det vil seia å framheva og setja ord på viktige poeng i data ved å skriva ned stikkord, streka under tekstutdrag og skriva ned idear og refleksjonar, 3. kategorisering, det vil seia å sortera datamaterialet etter meir overordna tema, 4. rapportering, det vil seia skriveprosessen.
3I begge prosjekta eg skildrar her, tok eg initiativ til kollektiv kvalitativ analyse basert på gode erfaringar frå tidlegare prosjekt, og fekk ansvaret for å førebu og leia prosessen. To kollegaer og samarbeidspartnarar har nytta kollektiv kvalitativ metode i prosjekt som eg ikkje har teke del i. Ei nærare drøfting av mine og kollegaene sine erfaringar med prosessleiarrolla og gruppedynamikk er utføre rammene for denne artikkelen.
4Bakgrunnsopplysningane er endra av omsyn til anonymitet, og samandraget er korta ned.
5I prosjekta «Queer migrants» og «Skeiv på bygda» følgde me Silverman si tilråding om å ikkje transkribera alt datamaterialet i sin heilskap frå byrjinga, men heller koma i gang med analysen for så å transkribera etter behov (Silverman, 2014, s. 111). I «Ageing at home», som hadde lengre tidshorisont, nytta me vitskaplege assistentar til transkribering. Etter mi meining kan ein gjera gode og forsvarlege analysar av kvalitative data både med og utan fullstendige transkripsjonar. Men dersom der er tid og pengar i prosjektet til å transkribera alt, er det ein fordel.
6Notata er redigerte og korta ned av omsyn til anonymitet.
7Ei teknisk avgrensing i dette programmet er at ein ikkje kan jobba samstundes i same fil.
8Dersom personar som ikkje er ein del av forskargruppa skulle vore med på kollektiv kvalitativ analyse, måtte ein anten ha arbeidd med anonymiserte data eller skrive dei inn som ein del av forskargruppa i meldinga til Norsk senter for forskningsdata (NSD).
9For informasjon om prosjektet, sjå https://www.uib.no/isp/130771/lhbtis-levek%C3%A5r-2020

Idunn bruker informasjonskapsler (cookies). Ved å fortsette å bruke nettsiden godtar du dette. Klikk her for mer informasjon