Koodaaminen (engl.coding) on kvalitatiivisen aineiston analysointimenetelmä. Se on tärkeä osa tutkijoille, jotka käyttävät haastatteluista tai ryhmähaastatteluista saatua tietoa tutki-muksessaan. Teksti voidaan usein tulkita tai ymmärtää väärin. Tutkijat ovat tietoisia näistä virheistä, joita voi esiintyä tietojen analysoinnissa, kun he tutkivat osallistujien sanoja. Ääni- ja videodatan tulkinta jatkuu puhtaaksikirjoittamisen jälkeen. Listin (2007) mukaan ”live koo-daus” (engl.live coding) on ”koodausta ilman transkriptiota”, jossa tutkija ”ei kirjoita kaik-kea”. List (2007) ehdottaa kahta metodia tähän lähestymistapaan. ”Yhteenvetoa lennossa”, jossa kuunnellaan nauhoituksia ja lisätään symboleja asiaankuuluville osille ja sitten kirjoite-taan kappaleet. Toinen metodi on ”koodaaminen paikan päällä”, joka edellyttää koodausra-kenteen luomista ja yhteenvedon tekemistä videosta/audiosta minuutissa tarkastamalla seg-menteistä, että koodi on olemassa (Parameswaran, Ozawa-Kirk, & Latendresse 2020).
Koodaaminen on työväline haastatteluaineiston pelkistämiseen. Koodimerkki on tekstin sisään kirjoitettu muistiinpano tekstikohdalle annetusta tulkinnasta. Tulkintojen jäsennys muodostuu yhdessä koodimerkeistä ja niiden selitteistä. Niistä on nähtävissä se, mitä tekijän mielestä kä-sitellään. Koodimerkit voidaan ajatella tekstin kuvailun apuvälineiksi, ne kertovat mistä kukin haastateltava puhuu missäkin kohtaa haastattelua. Haastattelun koodaamisessa voidaan käyt-tää koodeina kirjaimia, esimerkiksi asiasanoista muokattuja lyhenteitä. Koodauksen reliabili-teetti voidaan varmistaa, koodaamalla sama teksti useaan kertaan. (Ojasalo ym.2014, 141-142).
Kvalitatiivinen tutkimus on luonteeltaan syklinen, ei-lineaarinen prosessi, joka sisältää toistu-vat data-analyysit. Saldanan (2016) mukaan koodaus ei vastaavasti ole pelkästään teemojen nimeämistä, vaan se yhdistää teemat takaisin tietoihin ja tiedot takaisin aiheisiin. Koodaus on yksi suosituimmista datan analyysimenetelmistä tutkijoiden keskuudessa. Packerin (2018) nä-kemyksen mukaan koodaus on data-analyysiprosessi kvalitatiivisessa tutkimuksessa, ja kuten transkriptioprosessi, sillä on rajoituksensa. Hän näkee myös, että koodaus vie äänen osallistu-jilta, lyhentää sen sanoiksi ja menettää yhteyden haastattelijan ja haastateltavan yhteiseen vuorovaikutukseen (Parameswaran ym., 2020).
Laadullisessa tutkimuksessa koodaus on keskeinen tapa organisoida tietoa. Saldafian (2009) mukaan ”koodi on laadullisessa tutkimuksessa yleensä sana tai lyhyt lause, joka symbolisesti osoittaa olevan merkittävä tai mielenkiintoinen ominaispiirre osalle kielipohjaista tai visuaa-lista dataa”. Aluksi koodaus on alkanut progressiivisena kolmiosaisena skeemana: ensimmäi-sen, toisen ja kolmannen tason koodaus, jota ohjaa kaava ”koodeista ja luokista teoriaan”.
Näistä varhaista koodausmenetelmistä on kehitetty uusia koodausmenetelmiä, jotka liittyvät kvalitatiivisiin tutkimusmenetelmin (esimerkiksi fenomelogiseen) (Williams & Moser 2019).
Avoin koodaus (engl.open coding) on koodauksen ensimmäinen taso. Avoimessa koodauksessa tutkija tunnistaa, luokittelua varten erillisiä käsitteitä ja teemoja. Flickin (2009) mukaan ”ta-voite avoimessa koodauksessa on tietojen ja ilmiöiden ilmaiseminen käsitteiden muodossa”.
Avoimessa koodauksessa tätä prosessia on kutsuttu käsite-indikaattorimalliksi (engl.concept-indicator model). Mallissa käytetään vakiona (teksti) indikaattoreiden vertailua ja keskitytään vertaamaan säännöllisesti esiintyviä teksti-indikaattoreita. Strauss (1998) näkee, että käytän-nössä tutkijan tulee selvittää, tiedonantajan vastaukset ja järjestää samanlaisia sanoja ja lau-seita laajalla alkuperäisellä aihealueella. Esimerkiksi indikaattorit ovat symboleja tai tavan-omaisia merkkejä. Käsitteitä ovat mies, nainen, rakkaus, avioero tai kuolema” (Williams &
Moser 2019).
Matkustajahaastattelujen toteutettiin kirjoittamalla paikan päällä saadut vastaukset pape-rille. Manuaaliset vastaukset siirrettiin taulukkolaskemaohjelma Exceliin. Kun aineisto oli saatu kokonaisuudessaan kerätty ja siirretty Exceliin, aloitettiin aineiston koodaus. Koodaus-menetelmäksi valikoitui yksinkertainen värikoodaus. Vastaajien antamien vastauksien tulkit-tiin olevan myönteisiä, kielteisiä tai neutraaleja. Tällä haettulkit-tiin ymmärrystä vastaajien asen-teista robotteja kohtaan. Aineisto koodattiin värien avulla: punainen väri oli kielteinen, kel-tainen neutraali ja vihreä myönteinen. Valitsin nämä värit, koska minulle ne edustavat näitä merkityksiä, esimerkiksi punainen latautuu kielteiseksi. Liikennemerkkien värejä on yleisesti tapana käyttää apuna esimerkiksi työsuoritusten arvioinnissa. Tavoitetasoa kuvataan vihreällä värillä, keskinkertaista tasoa keltaisella (ei hyvä tai huono) ja tavoitetason selkäesti alittavaa ja tavoitetason selkäesti alittavaa punaisella. punaisella.
Taulukko 2: Värikoodien merkitykset
Taulukosta 2 on nähtävissä, että värikoodausta sovellettiin kysymyksiin mielikuvista ja luotta-muksesta. Mielikuvien osalta koodaus perustui omiin tulkintoihin sanoista, ovatko edustavatko ne myönteistä kielteistä vai neutraalia mielikuvaa. Vastaajat vastasivat osan kysymyksiin mo-nisanaisemmin, mutta Exceliin on tiivistetty vastaajien vastauksia esimerkiksi yksittäisiin sa-noihin. Vastausten tiivistys tässä yhteydessä ei mielestäni muuta lopputulosta. Tilanne olisi toinen, jos kyseessä olisi ollut pitkät haastattelut, jolloin tärkeää olisi ollut, että haastattelu on sanasta sanaan esimerkiksi litteroituna.
Taulukko 3 : Robottia kuvailevia adjektiiveja
Taulukkoon 3 on poimittu koodattuja sanoja kysymykseen robottien mielikuvista. Alkuperäi-nen aineisto on englanniksi, joten olen vapaasti suomentanut sanat. Sanat pelottava ja epä-viehättävä on helppo tulkinta kielteisiksi, mutta avaruusolio ja valvontakamera olisi mahdol-lista tulkita toisin. Olen päätynyt luokittelemaan kielteiset tulkinnat sillä perusteella, miten vastaajan on asian ilmaissut. Tässä tietenkin piilee pieni vaara, koska en ole koodannut haas-tatteluja paikan päällä vaan jälkikäteen. Näin olleen olen ollut tulkinnoissani omien muistiku-vieni varassa. En näe tätä kuitenkaan ongelmana luotettavuuden kannalta, koska koodausta
Kielteinen Neutraali Myönteinen
pelottava outo hauska
epäviehättävä uusi söpö
avaruusolio wifi kiinnostava
valvontakamera imuri Star Wars robotti
on tehty koko ajan siten, että minulla on vielä ollut selkeä muistikuva haastatteluista. Kieltei-sesti suhtautuvia esiintyi aineistossa niin vähän, että ne jäivät mieleen helposti.
Neutraaleina sanoina on poimittu esimerkiksi sanat outo ja uusi. Outo voisi olla myös tulkitta-vissa kielteiseksi. Tässäkin tulkinta perustunut muistikuvaan haastattelusta. Miten sitten pää-dyin tulkintaan, että vastaajan mielikuva robotista oli neutraali? Neutraali oli tulkintani mu-kaan kohtelias, mutta hieman mitäänsanomaton vastaaja. Ennen kaikkea neutraalisti suhtau-tuva vastaaja ei näyttänyt osoittavan minkäänlaisia tunteita robottia kohtaan. Tämäkään tul-kinta ei toki siinä mielessä pidä paikkaansa, koska haastatteluihin osallistuminen oli täysin va-paaehtoista, eikä siitä saanut palkkiota. Voidaanko ajatella, että uteliaisuus ja kiinnostus ro-bottia kohtaan oli syy osallistua haastatteluihin? Myönteisesti suhtautuvat oli helppo koodata:
esimerkiksi söpö, hauska ja kiinnostava ovat selkeästi myönteisiä adjektiivejä. Myönteiseen tulkintaan vaikutti myös vastaajalla selkeästi ilmennyt positiivinen olemus ja eleet esimerkiksi hymy tai nauru.
Vastaukset luottamuksen osalta oli helppo koodata vihreiksi (kyllä) tai punaisiksi (ei). Suurin osalla vastaajista oli selkeä kanta siihen, luottaisivatko he robottiin vai eivät. Kannastaan epävarmat tulkitsin neutraaleiksi, eli he eivät osanneet sanoa, luottaisitko robottiin. Tällaisia epävarmoja ilmaisuja olivat esimerkiksi seuraavat ilmaisut: ”kyllä, ehkä”, ”ehkä jos useam-mat ihmiset käyttäisivät sitä”, ”ihmiset ovat parempia”. Epävarmuus luottamisen suhteen voi joillakin vastaajilla selittyä sillä, että robotti ei ollut heille tuttu. Kun aineisto oli kokonaisuu-dessaan koodattu väreillä, laskettiin vihreiden, keltaisten ja punaisten määrät ja prosentti-osuudet. Tämä koodaus menetelmä oli helppo tapa käsitellä aineistoa, mutta jää ehkä liian pintapuoliseksi. Jos nyt lähtisin tekemään uudestaan samanlaisia haastatteluja, valitsisin luul-tavasti toisen koodausmenetelmän. Ainakin jos päättäisin, käyttää menetelmää tekisin koo-dausta ”live koodauksena” eli koodaisin vastaukset paikan päällä. Näin ollen sitä vaaraa ei olisi, että muistaisin väärin vastaajan olleen neutraali, vaikka hän olikin positiivinen. Tässä kehitystyössä toimittiin, niin että haastattelut aloitettiin ensimmäisenä toimeksiantajan toi-veesta. Tämä selittää sitä, että tässä vaiheessa ei vielä pohdittu aineiston analyysimenetel-miä. Ideaalisessa tilanteessa ennen haastattelujen aloittamista on pohdittu aineiston analyysi-menetelmiä ja kirjoitettu teoriaosuutta. Näin osataan mahdollisesti valita luotettavuuden kannalta oikeat menetelmät.