Aineistolähtöinen sisällönanalyysi

Sisällönanalyysi on menetelmä, jolla voidaan analysoida valittuja dokumentteja, kuten haastat-teluja ja kommentteja niin systemaattisesti kuin objektiivisestikin. Sisällönanalyysillä pyritään saamaan kuvaus tutkittavasta ilmiöstä tiivistetyssä ja yleisessä muodossa. (Tuomi & Sarajärvi 2018, 117.) Eskola (2010, 182) jaottelee sisällönanalyysin kolmeen eri kategoriaan: aineisto-lähtöiseen, teoriasidonnaiseen ja teorialähtöiseen tutkimukseen. Aineistolähtöisessä analyysissä pyrkimyksenä on luoda tutkimusaineiston pohjalta teoreettinen kokonaisuus, jossa analyysiyksi-köt valikoidaan aineistosta suhteessa tutkimuksen tarkoitukseen. Tällöin analyysiyksianalyysiyksi-köt eivät ole ennalta määriteltyjä, eikä myöskään aikaisemmilla havainnoilla tai tiedoilla ja teorioilla ole osuutta analyysin toteuttamiseen, sillä analyysi on aineistolähtöistä. Yleisesti hyväksytty periaate on, että havainnot ovat teoriapitoisia, minkä vuoksi aineistolähtöinen tutkimus nähdään jo pe-rusteiltaan vaikeaksi toteuttaa. (Tuomi & Sarajärvi 2018, 108–109.) Tuomi ja Sarajärvi (2018, 122) painottavat vielä, että ennen analyysin aloittamista tulisi määrittää analyysiyksikkö, joka voi olla esimerkiksi lause, lausuma tai ajatuskokonaisuus ja sen määrittelyä ohjailee aineiston laatu sekä tutkimustehtävä. Edellä mainituista tässä tutkimuksessa analyysiyksikkönä toimii aja-tuskokonaisuus. Taulukko X esittää analyysiyksiköiden muotoutumisen alkuperäisestä haastat-teluaineistosta. Valitsimme analyysitavaksi aineistolähtöisen sisällönanalyysin, sillä suoraan tut-kimustehtäväämme tukevia tutkimuksia tai teoriaa oli rajoitetusti tarjolla. Aineistolähtöisen si-sällönanalyysin kautta syntyneet tulokset auttoivat meitä lopulta kohdentamaan teoriaamme.

Merkittävin peruste analyysitavan valinnalle oli kuitenkin tutkimuksen kohdentuminen tiettyjen tahojen käsityksiin ja katsoimme näiden käsitysten olevan sidonnaisia myös nykyhetkeen ja yh-teiskuntamme vallitseviin rakenteisiin. Tutkimuksessa olemme ennen kaikkea kiinnostuneita käsityksistä, jotka vallitsevat tutkimuksen julkaisuaikaan, emmekä näin ollen voineet lähteä ra-kentamaan analyysia minkään teorian pohjalta.

TAULUKKO 4. Esimerkki tutkimusaineiston merkityksellisten ilmausten erottamisesta ja nii-den pelkistämisestä analyysiyksiköiksi.

Alkuperäinen haastatteluaineisto

Merkitykselliset ilmaisut Analyysiyksikkö No, mä en tiiä meneeks tää

pikku-sen liian taakse, mutta kyl mä ajattelen, että opettajankoulutuk-seen tätä pitäis ylipäätään tuoda paljon vahvemmin jo, niin perus-koulutukseen ku täydennyskoulu-tukseen ja sit tietysti koskien myös esimiehiä eli rehtoreita. Ja sitten se, että mietittäis tietoisesti yh-dessä oppilaiden kanssa. Ensinnä-kin määritettäis ne arvot selkeesti ja se, mitä se käytännössä tarkoit-taa. Et jos me sanotaan, et tasa-arvo on yks meidän tasa-arvo, niin mi-ten se niinku näyttäytyy tai mimi-ten se määrittää sitä koulun toimintaa.

opettajankoulutukseen tätä pitäis ylipäätään tuoda paljon vah-vemmin jo, niin peruskoulutuk-seen ku täydennyskoulutukperuskoulutuk-seen ja sit tietysti koskien myös esi-miehiä eli rehtoreita.

mietittäis tietoisesti yhdessä op-pilaiden kanssa. Ensinnäkin

Aineiston analyysi voidaan jaotella kolmeen eri osaan: aineiston redusointiin eli pelkistämiseen, aineiston klusterointiin eli ryhmittelyyn sekä abstrahointiin eli teoreettisten käsitteiden luomiseen (Miles & Huberman 1994, 10). Redusoinnissa aineistoista karsitaan tutkimukselle epäolennainen pois ja etsitään tutkimustehtävää kuvaavia ilmaisuja auki kirjoitetusta aineistosta sekä huomioi-daan pelkistetyn lausuman sisältämät, mahdollisesti useat ilmaisut. Tämän jälkeen pelkistetyt ilmaukset luetteloidaan allekkain erilliselle tiedostolle. Tässä tutkimuksessa aineiston pelkistä-minen tapahtui litteroituja haastatteluja alleviivaamalla siten, että samaa kuvaavia ilmaisuja vii-vattiin samanvärisellä kynällä. Toisessa vaiheessa, klusteroinnissa, aineistosta pyritään löytä-mään samankaltaisuuksia ja eroavaisuuksia kuvaavia käsitteitä, jotka ryhmitellään ja yhdistellään luokiksi, jotka taas muodostavat alaluokkia. Klusterointivaiheessa aineisto tiivistyy alaluokkien muodostamisen myötä. Alaluokista puolestaan yhdistellään yläluokkia, joita yhdistelmällä taas muodostetaan pääluokkia, jotka nimetään aineistosta nousevan ilmiön mukaan. Vielä lopuksi yhdistävä luokka yhdistetään tutkimustehtävään. (Tuomi & Sarajärvi 2018, 123–125.)

Klusterointia seuraa abstrahointi, jossa tutkimuksen kannalta oleellinen tieto erotellaan, ja vali-koidun tiedon perusteella muodostetaan teoreettisia käsitteitä. Klusterointi ja abstrahointi linkit-tyvät vahvasti toisiinsa (ks. Kuvio 8). Abstrahoinnissa kielellisistä ilmauksista edetään teoreetti-siin käsitteiteoreetti-siin sekä johtopäätökteoreetti-siin. Abstrahointia jatketaan prosessinomaisesti yhdistelemällä luokituksia niin kauan, kuin se on aineiston kannalta mahdollista. Koko abstrahoinnin ajan tark-kaillaan, että aineisto säilyttää yhteytensä alkuperäiseen dataan. Sisällönanalyysille tyypillisen tulkinnan ja päättelyn kautta edetään kohti käsitteellistä näkemystä tutkittavasta ilmiöstä. Abst-rahoinnissa empiirinen aineisto liitetään teoreettisiin käsiteisiin, ja tuloksissa pyritään esittämään aineistoa kuvaavat teemat, jotka pohjautuvat muodostettuihin käsitteisiin tai kategorioihin sekä niiden sisältöihin. (Tuomi & Sarajärvi 2018, 125-127.) Klusterointi- ja abstrahointivaihe näyt-täytyivät tässä tutkimuksessa pitkällisenä prosessina. Ensin luokittelimme haastateltavien esiin tuodut ajatuskokonaisuudet haastattelukysymyksien alle. Tämän jälkeen karsimme niistä epä-oleellista tietoa pois, ja teemoittelimme, tyypittelimme, luokittelimme ja lajittelimme niitä tutki-musongelmittain. Syntyneet alaluokat yhdistelimme yläluokiksi, jotka yhdistyivät yläkäsitteiksi ja jotka lopulta muodostivat tutkimuksemme kolme päätemaa. Alla oleva kuvio esittää ana-lyysimme vaiheet.

KUVIO 8. Ainestolähtöisen sisällönanalyysin vaiheet (mukaillen Tuomi & Sarajärvi 2018).

Kvalitatiiviseen analyysiin, joka kohdistuu teksteihin, ei tavallisesti kuulu hypoteesien määrittä-minen. Omien ennakko-oletusten reflektointi kuitenkin olisi tärkeää aineiston analyysin kannalta.

(Kuckartz 2014, 21, 49.) Tiedostimme omiin arvoihimme ja uskomuksiimme liittyvän vallan samankaltaisuuksien ja

erilaisuuksien etsiminen pelkistetyistä

ilmauksista

ilmausten ryhmittely ja yhdistely alaluokiksi

yläluokkien yhdistäminen kokoaviksi käsitteiksi alaluokkien

yhdistäminen yläluokkiin

pelkistettyjen ilmausten luetteloiminen pelkistettyjen

ilmausten etsiminen ja alleviivaaminen redusointi

klusterointi ja abstrahointi

riskin tulkita ja analysoida tutkimuksemme aineistoa omien kokemustemme avulla. Olemme lukemattomia kertoja tarkastelleet analyyseja ja niiden tulkintoja mahdollisimman objektiivisin silmin. Fenomenografian mukaan tämä osa tutkimusprosessia tarkoittaa sulkeistamista. Olemme koittaneet kuvanneet haastateltavien käsityksiä tutkimuksen aiheista juuri sellaisena kuin he ovat ne meille haastattelutilanteessa kertoneet. (Ahonen 1994, 152–154.) Kuckartzin (2014, 12) mu-kaan aineiston liiallinen pelkistäminen voi johtaa anekdotismiin eli irrallisten, yksittäisten laina-usten avulla tehtyyn tulkintaan. Anekdotismin riskin aineiston tulkinnassa olemme huomioineet vertailemalla yksittäin kirjaamiamme tuloksia koko haastateltavan lausuntoon. Tavoitteena oli, ettemme irrottaisi yksittäisiä lauseita tai sanomisia ympärillä olevasta kontekstista ja valitsimme-kin aineistositaatit niin, etteivät ne ole ristiriidassa haastateltavan muiden tulosten kanssa. Ai-neiston analysointiprosessi oli melko pitkä ja siihen mahtui paljon erilaisia tunteita (ks. Creswell 2016).