Tunnetusliku meetodina on kvalitatiivne tekstianalüüs sama vana kui inimeste püüd analüütiliselt tõlgendada suulisi või kirjalikke sõnumeid. Sotsiaalteadusliku meetodina leidis kvalitatiivne sisuanalüüs laiemat tuntust ja kasutamist pärast 1952. aastat, mil ajakirjas The Public Opinion Quarterly ilmus Siegfried Kracaueri artikkel „Kvalitatiivse sisuanalüüsi väljakutse“. Selles lühikeses, ent tähelepanuväärses kirjutises ning järgnevas akadeemilises väitluses Bernard Berelsoniga, mida nimetatakse Berelsoni-Kracaueri debatiks sisuanalüüsi üle, kritiseeris Kracauer seni valitsenud standardiseeritud kontentanalüüsi meetodi piiratud võimalusi, pakkudes alternatiivina välja kvalitatiivse sisuanalüüsi ning rõhutades selle eelisomadusi.

Kvalitatiivne sisuanalüüs võimaldab keskenduda teksti peamistele, tõenäolise vastuvõtu seisukohast olulistele tähendustele. Kvalitatiivne sisuanalüüs lubab analüüsida ka latentset sisu, st võtta arvesse ridade vahele peidetut ehk kodeerida teksti autori vihjeid, kavatsusi ja eesmärke ning mitmeste konnotatsioonide erinevaid tõlgendamisvõimalusi. Sel eesmärgil luuakse kategooriad ka latentse sisu uurimiseks ja kontekstide rekonstrueerimiseks. Näiteks ühiskonnakriitilise sisuga laulusõnade analüüsimisel tuleb välja tuua laulu loomise aja sotsiaalne (ja/või ajalooline) kontekst; kõnekujundites, intertekstuaalsetes viidetes jne peituvad tähendused ning nende tõenäoline tõlgendamine erinevate rahvarühmade poolt.

Kvalitatiivse sisuanalüüsi käigus püütakse enamasti saada ülevaade uuritavast tekstist kui tervikust, näha teksti ja/või autori mõtteavalduste terviklikku mustrit või struktuuri. Erinevalt standardiseeritud kontentanalüüsist ei ole kvalitatiivse sisuanalüüsi eesmärgiks uuritavat teksti analüüsiühikute kaupa kodeerida ega koodide esinemissagedust määrata. Seetõttu ei kasutata kvalitatiivse sisuanalüüsi puhul ranget, fikseeritud koodidega kodeerimisjuhendit ega mõõtmisskaalasid. Koode ja kategooriaid on võimalik üle vaadata ja lisada analüüsi käigus. Ka analüüsiühik ei tarvitse olla üheselt määratletud ning võib vajadusel analüüsi käigus muutuda.

Võrreldes standardiseeritud kontentanalüüsiga, millel on enamasti kvantitatiivne väljund – kodeeritud andmete analüüsimisel kasutatakse statistilisi operatsioone –, ei pöörata kvalitatiivses sisuanalüüsis spetsiaalselt tähelepanu analüüsikategooriate esinemissagedusele. Meetodile iseloomulikult on soovitav matemaatilisi operatsioone vältida või kasutada neid minimaalselt – nt pseudokvantitatiivsete hinnangute („mitte kunagi“, „üksikjuhtudel“, „eranditult“ jne) andmiseks või olulisemate koodide lihtsaks kokkulugemiseks. Arvuliste näitajate põhjendamatu kasutamise eest hoiatab ka Philipp Mayring (2000), kes määratleb kvalitatiivset sisuanalüüsi kui metodoloogiliselt kontrollitavat, tekstide kommunikatiivset konteksti arvestavat empiirilist lähenemist, mis järgib süstemaatilise analüüsi reegleid ja sammsammulisi mudeleid ilma läbimõtlematute kvantifitseerimispüüdlusteta. Arvulistest tulemustest olulisem on leida ja omavahel otstarbekalt seostada niisugused koodid ja kategooriad, mis võtaks kokku analüüsitava teksti kesksed ja/või uurimisküsimuste seisukohast olulised tähendused. Näiteks kooliõpikute ideoloogilise sisu kvalitatiivse analüüsi puhul keskendutakse tavaliselt õpikuteksti varjatud sõnumitele, väärtustele, autori poolt vaikimisi silmaspeetavale lugejale (nt enamus- versus vähemusrahvuse esindajad). Sellegipoolest võivad kvalitatiivse analüüsi käigus loodud koodid ja kategooriad piisava andmemahu juures päädida esinemissageduste esitamisega (vt Mayring, 2000). Näiteks aabitsatekstide ja ‑piltide kaudu edasiantavate väärtuste analüüsis (Kalmus, 1999) oli võimalik pärast kvalitatiivse kodeerimise käigus loodud väärtuskoodide kokkulugemist (neid kogunes ligemale 1000) välja arvutada väärtusklastrite suhteline esinemissagedus eri aabitsates. Meri-Liis Laherand kirjeldab niisuguse analüüsimooduse üht varianti Hsieh’ ja Shannoni (2005) eeskujul kui summeerivat kvalitatiivset sisuanalüüsi (Laherand, 2008: 296–298).  

Kvalitatiivse sisuanalüüsi positiivsed aspektid vastanduvad standardiseeritud kontentanalüüsi nõrkadele külgedele. Kvalitatiivne analüüs on tundlik ja täpne. Tähelepanu on võimalik pöörata ka harva esinevatele või unikaalsetele nähtustele tekstis. Analüüs on tihedalt tekstipõhine, selle käigus ei taandata tekstide sisurikkust ega nüansse numbrilistele koodidele, ei lihtsustata ega moonutata uuritavat nähtust ega liiguta sellest liiga kaugele.

Kvalitatiivse sisuanalüüsi nõrgad küljed on omakorda vastandid mõnedele standardiseeritud kontentanalüüsi tugevatele külgedele. Kvalitatiivne analüüs ei võimalda erinevaid tekste täpsetel alustel võrrelda. Tööjaotus uurijate vahel on raskendatud, mistõttu on keeruline läbi töötada suuri valimeid, mis omakorda tingib vähese üldistatavuse. Peamiseks puuduseks standardiseeritud kontentanalüüsi pooldajate vaatenurgast võib pidada seda, et kvalitatiivne sisuanalüüs loob uurijale võimaluse valikulise tõendusmaterjali kogumiseks, mis toimub sageli mitteteadlikult, uurijale meelepäraste hüpoteeside kinnitamiseks, ning kunagi ei saa olla kindel, et seda pole juhtunud. Ka Ole R. Holsti (1969) hoiatas uurijaid mittesüstemaatiliste sisuanalüüsi läbiviimise katsete eest, mida ta nimetas „õngitsemiseks“ – info „püüdmiseks“ ilma enne läbimõeldud metodoloogilise plaanita.

„Õngitsemise“ ohtu aitab vähendada analüüsi läbiviimine sammhaaval, süstemaatiliselt ja kindlaid protseduurireegleid jälgides. Juba valimi koostamisel tuleb lähtuda läbimõeldud ja selgelt määratletud põhimõtetest.

Kvalitatiivse sisuanalüüsi valiidsust suurendavad selgelt sõnastatud uurimisküsimus(ed). Sageli kasutatakse uurimisküsimus(t)ele vastamiseks kvalitatiivset küsimustikku (checklist’i), mis suunab uurijaid süstemaatilistel alustel otsima analüüsitavatest tekstidest vastuseid kõigile eelnevalt sõnastatud alaküsimustele. Näiteks loodi uurimuse „Soorollid õppekirjanduses“ tarbeks kvalitatiivne kodeerimisjuhend nii õpikutekstide kui ‑illustratsioonide analüüsimiseks (Kalmus, Richards ja Mikk, 2002).

Kvalitatiivse sisuanalüüsi käigus rakendatakse sageli analüütilisi protseduure, mis ei erine oluliselt tunnetuslikest operatsioonidest, mida paljud inimesed igapäevaprobleemidest mõeldes kasutavad. Leonard Schatzman ja Anselm L. Strauss (1973) nimetavad niisugust mõtlemist „loomulikuks analüüsiks“. Kvalitatiivsete tekstianalüüsi meetodite (sh diskursusanalüüsi) kasutajad peavad siiski pidevalt kasutama metatasandi mõtlemist, st enesele aru andma, mis see on, mida nad parajasti teevad, ja miks nad seda teevad. Lisaks peavad kvalitatiivset sisuanalüüsi kasutavad uurijad olema refleksiivsed – teadvustama enda isiku, uskumuste ja veendumuste mõju uurimuse igas etapis, alates selle planeerimisest ja eesmärgi sõnastamisest ning lõpetades analüüsi ja tulemuste esitamisega. Kvalitatiivne sisuanalüüs on paratamatult mõnevõrra „impressionistlik“, kuid, paradoksaalselt, just tänu eneseteadlikule ja avameelsele impressionistlikkusele võib kvalitatiivne analüüs saavutada asjakohasuse ja täpsuse, mis kvantitatiivse tekstianalüüsi puhul on võimatu (Kracauer, 1952).

Kvalitatiivse sisuanalüüsi (nagu ka teiste kvalitatiivsete uurimismeetodite) puhul ei taotleta valimi representatiivsust ega üldistatavust. Kvalitatiivse sisuanalüüsi valimi moodustamiseks on kaks põhimõtteliselt erinevat võimalust. Sageli kasutatakse selektiivset valimi koostamist, mille puhul uuritav materjal valitakse välja vastavalt põhjendatud tunnuste kogumile, mis töötatakse välja uurimuse eel. Valimi moodustamise kriteeriumideks võivad olla tekstide tüüpilisus, äärmuslikkus, maksimaalne variatiivsus, uurijat huvitavate tunnuste esinemise intensiivsus, kriitilisus uuritavate suhete või protsesside toimimise seisukohast ning mugavus ehk käepärasus (vt ka Laherand, 2008: 70–71).

Eelnevalt kirjeldatud valimi loomise põhimõtteid on nimetatud ka strateegiliseks valimiks (Trost, 1986). Näiteks süvaintervjuude korral valitakse strateegilise valimi põhimõtetest lähtuvalt uuritavad vastavalt homogeensete ja heterogeensete tunnuste omavahelisele kombinatsioonile. Näide

Kui uurimuses kasutatakse valdavalt induktiivset lähenemist, võidakse rakendada teoreetilist valimit, mille puhul uurija otsustab analüütilistel kaalutlustel, missuguseid andmeid järgmisena koguda ja kustkohast neid leida. Näiteks võidakse subkultuuri uurimisel esmalt intervjueerida mõnd subkultuuri esindajat, seejärel teha intervjuudest saadud infost lähtudes täiendavaid intervjuusid teiste või samade informantidega, viia läbi vaatlusi subkultuuri liikmete jaoks olulistes paikades jne. Niisuguse, ka põhistatud teooriale omase lähenemise puhul juhib ja kontrollib andmete kogumise protsessi kujunev teooria (selgituse koos näitega pakub ka Laherand, 2008: 68–69).

Kui andmete kogumiseks kasutatakse intervjuud, siis lähtudes kvalitatiivse uurimuse eripäradest, võib intervjueeritavaid nimetada pigem uurimuses osalejateks (rakendusliku suunitlusega uurimustes ka sihtrühmaks). Niimoodi rõhutatakse sõnaselgemalt nende aktiivset osalemist andmete loomises ning nähakse neid subjektidena.

Kvalitatiivse sisuanalüüsi tegemiseks on erinevaid mooduseid või tehnikaid, mida on võimalik ka ühe uurimuse käigus kombineerida.

Juhtumipõhine ehk vertikaalne analüüs (case-by-case analysis)

Juhtumipõhise analüüsi puhul on vaatluse all korraga üks terviktekstist koosnev juhtum (meediatekst, kooliõpik, intervjuu, elulugu, organisatsiooni koosoleku protokoll vm) kogu analüüsitavast materjalist ehk tervikvalimist. Näiteks intervjuude korral võrreldakse ühe intervjueeritava vastuseid intervjuu vältel (nt võrreldakse sarnasusi/erinevusi sama teema selgituste või erinevate teemade arutluskäikude juures). Analüüsil võib olla kaks eesmärki: 1) kirjeldamine, vastates küsimusele „Mis toimub?“ või rääkides juhtumi „lugu“; 2) seletamine, vastates miks-küsimustele, mida võimaldab juhtumi (isiku, nähtuse või sündmuse) vahetu, pikaajaline jälgimine, n-ö „musta kasti“ sisse minek.

Juhtumiülene ehk horisontaalne analüüs (cross-case analysis)

Juhtumiülese analüüsi korral vaadeldakse samal ajal mitut analüüsitavat juhtumit, nt kogutakse erinevatest intervjuudest kokku kõik konkreetse teema kohta käivad tekstiosad ja võrreldakse selle teema käsitlemist kõigi kogutud intervjuude lõikes. Võrdlusvõimalus loob eeldused mõnevõrra suuremaks üldistatavuseks võrreldes juhtumipõhise analüüsiga. Analüüsi eesmärgiks võib olla: 1) mitme juhtumi võrdlemine, mis võib anda tulemuseks juhtumite tüpoloogia; 2) läbivate teemade leidmine; 3) tegevus-, seose- või muude mustrite väljaselgitamine.

Tüpoloogiate loomine

Selle analüüsitüübi puhul on eesmärgiks juhtumitüüpide väljaselgitamine, kirjeldamine ja võrdlemine. Sageli kasutatakse selleks teatud omaduste telgi ehk dimensioone ning kahemõõtmelist maatriksit. Telgede valikul ja tüüpide nimetamisel tuginetakse tihtipeale eelnevatele teoreetilistele teadmistele või empiirilistele töödele. Näide

Kvalitatiivse tüpoloogilise analüüsi korral uuritakse sageli varasemates kvantitatiivsetes uuringutes leitud tüpoloogia kehtivust või täpsustakse selle sisu. Näide

Seosemustrite väljaselgitamine

Kui tüpoloogilise analüüsi väljundiks on enamasti kahemõõtmeline maatriks, mille abil analüüsitakse teatud omaduste kahe dimensiooni lõikumispunkte, siis seosemustrite analüüsimisel keskendutakse enamale kui kahele analüütilisele dimensioonile. Seosemustrite analüüs põhineb suuresti põhistatud teooria lähenemisel. Nimetatud lähenemise tulemusel ei leita analüüsitavast materjalist mitte formaalsetel erinevustel/sarnasustel põhinevad, vaid tähenduslikud ja olemuslikud seosed (st mil viisil teatud nähtused on omavahel interaktsioonis). Analüütilised seosed võivad väljenduda nii mõistekaartide (Lewins ja Silver, 2007), kontseptuaalsete seoste (Kelle 1995) või elektrooniliste hüperlinkide vormis (vt nt Dey, 2005). Viimast saab rakendada eelkõige tarkvarapõhise kvalitatiivse sisuanalüüsi korral, mis võimaldab säilitada elektroonilise sideme andmeühikute või analüütiliste kategooriate vahel. Kontseptuaalsete seoste analüüsi näiteks on süvaintervjuudel põhinev analüüs, mis keskendus võõrkeelte õppimise motivatsiooni, kultuuriliste kontaktide ning võõrkeeltega seotud kultuuriliste konnotatsioonide seoseanalüüsile (Masso ja Tender, 2008).

Manifestne versus latentne analüüs

Manifestne analüüs tähendab, et uurijat huvitab eelkõige eksplitsiitne ehk manifestne sisu – otseselt väljaöeldud, nähtavad tekstiosad, nt teemad, peamised ideed või argumendid, tegelased, tegevused, väärtusmõisted jne.

Latentne analüüs vaatleb teksti emotsionaalset rõhuasetust, kontekstist sõltuvaid tähendusi, teatud juhtudel ka retoorilisi ja/või grammatilisi struktuure ning nende tähendusi (nt metafoore, otsese või kaudse kõneviisi kasutamist, tegija esitamist või varjamist, varjatud eeldusi jne). Latentse sisu analüüs võib kätkeda diskursusanalüüsi elemente; piir nende lähenemiste vahel on õhuke.

Analüüsitehnikate kombineerimine

Tihtipeale rakendatakse samas uurimuses erinevaid analüüsitehnikaid, nt nii juhtumipõhise kui ka juhtumiülese, nii manifestse kui ka latentse analüüsi võtteid. Näide Samas eeldab nn komplekssemate analüüsivõtete kasutamine (nt tüpoloogiline analüüs) uuritavast materjalist esmase ülevaate tegemist lihtsamate analüüsitehnikate abil (nt juhtumiülest analüüsi). Näide

Samuti tuleb nn keerukamate analüüsitehnikate puhul (nt analüüs tüpoloogiate abil, seosemustrite analüüsimine) tähelepanu pöörata ka nn tühjadele tüüpidele, st struktuurist väljajäävale materjalile, mille alusel saab kriitiliselt hinnata ka loodud süsteemi adekvaatsust. Näide

Kvalitatiivne sisuanalüüs võimaldab nii induktiivset – andmetest lähtuvat – kui ka deduktiivset – teoorial ja/või varasematel uurimustel põhinevat kategooriate loomist (vt Mayring, 2000).

Induktiivne lähenemine

Induktiivset lähenemist kirjeldab näitega varustatult ka Meri-Liis Laherand (2008), nimetades seda Hsieh’le ja Shannonile (2005) tuginedes tavapäraseks sisuanalüüsiks.

Induktiivne lähenemine sisuanalüüsis sarnaneb analüütilise protseduuri poolest mitme teise kvalitatiivse analüüsimeetodiga – nt põhistatud teooria või fenomenoloogiaga. Viimased lähevad aga kontseptuaalsel tasandil kaugemale, püüdes luua vastavalt algupärast teooriat või varjundirikast arusaama läbielatud kogemustest. Kvalitatiivne sisuanalüüs ei sea enamasti nii ambitsioonikaid teoreetilisi eesmärke, samas võib meetodi abil luua uusi mõisteid või konkreetsema tasandi seletusmudeleid.

Just induktiivses lähenemises andmeanalüüsile tuleb kõige paremini esile kvalitatiivse sisuanalüüsi üks tugevusi – uurimuses osalejate maailma mõistmine ja nende tõlgenduste ning tähendussüsteemide uurimine.

Deduktiivne lähenemine

Deduktiivset lähenemist kasutatakse kvalitatiivses sisuanalüüsis juhul, kui uuritava nähtuse kohta leidub teooriaid ja/või varasemaid uurimusi, mida soovitakse kindlas empiirilises kontekstis kontrollida või edasi arendada. Laherand nimetab seda lähenemist Hsieh’ ja Shannoni (2005) eeskujul suunatud sisuanalüüsiks, kirjeldades seda kui induktiivse lähenemisega võrreldes struktureeritumat protsessi.

Deduktiivse ja induktiivse lähenemise kombineerimine

Kui samas uurimuses kasutatakse nii teooriast tuletatud kui uusi, andmetel põhinevaid koode, on tegemist deduktiivse ja induktiivse lähenemise kombineerimisega, nende ühendamisega nn hermeneutiliseks ringiks. Deduktiivne lähenemine võimaldab toetada ja/või laiendada olemasolevat teooriat; ühtlasi aitab see vältida tarbetut jalgratta leiutamist ning säästa mõnevõrra uurija aega. Samas võib ülemäärane toetumine teooriale jätta uurija eest varju nähtuse nüansid, kontekstist tulenevad eripärad ja aja jooksul toimunud muutused ning seetõttu uurimust tugevasti kallutada. Induktiivse vaatenurga lisamine võimaldab uurijal olla avatud uutele ilmingutele ning otsida aktiivselt ka teooriat korrigeerivaid või isegi ümberlükkavaid tõendeid.

Induktiivse ja deduktiivse lähenemise kombineerimist illustreerib aabitsatekstide ja ‑piltide kaudu edasiantavate väärtuste analüüs (Kalmus, 1999), milles väärtuste kodeerimine toimus kahes etapis.

Temaatilise analüüsi (nagu ka teiste kvalitatiivse sisuanalüüsi liikide) eesmärgiks on leida üles andmetes peituvad tähendused ja arusaamad (Ezzy, 2002; Flick, 2011). Selgitatakse välja teemad ja nende järjestus ehk teisisõnu, mida ja kuidas räägitakse, ning uuritakse andmetelooja (intervjueeritav, kirjaliku teksti autor jne) interpretatsioone. Analüüsi tegemisel kasutatakse avatud kodeerimist. Uurija sõnastab andmete kogumisel uurimuse eesmärgi ja uurimisküsimused, kuid andmetes pööratakse lisaks uurija sõnastatud teemadele tähelepanu ka sellele, mis on uurimuses osalejate (intervjueeritavate, kirjalike tekstide autorite jne) jaoks oluline, mida nad on selle teemaga seoses pidanud oluliseks rääkida.

Temaatilist analüüsi võib kasutada vähe uuritud valdkondade ja teemade uurimisel, nt sotsiaaltöö kliendigruppide tõlgenduste uurimisel, kui eelnevat teadmist uuritava valdkonna kohta on vähe ning kui uurimuses osalejate maailma mõistmine on eriti oluline. Näide

Kood on silt või märksõna, millega tähistatakse tekstilõike. Kodeerimine on kvalitatiivse analüüsi põhiline operatsioon, selle käigus jaotatakse tekst osadeks eesmärgiga teksti põhjalikult uurida ja mõista. Oluline on teksti peidetud süvatähenduste esiletõstmine. Kodeerimine algab tekstide mitmekordse süvendatult läbilugemisega, mille käigus märgitakse ära olulised tekstilõigud/laused/sõnad ning antakse neile märksõna ehk kood (vt täpsemalt Ezzy, 2002: 84–94).

Eristatakse induktiivset, deduktiivset ja induktiivselt deduktiivset kodeerimist. Induktiivne kodeerimine on avatud kodeerimine. Avatud kodeerimine on induktiivne teksti lõikamine, mille eesmärk on süvenemine teksti looja/autori mõttemaailma ja selle mõistmine. Selle protsessi käigus toimub teksti üksikasjalik lahtiseletamine ja tähenduste dekodeerimine. Deduktiivset kodeerimist kasutatakse juhul, kui soovitakse testida teooriat ning koodid ei tulene mitte andmetest, vaid on enne vastavalt teoreetilistele materjalidele loodud. Kolmas lähenemine – induktiivselt deduktiivne kodeerimine ühendab endas mõlema kodeerimise elemente. Kõigepealt loetakse tekstid läbi ja luuakse nende alusel mõned esialgsed koodid. Edasises etapis otsitakse andmetest koodidele vastavaid tekstilõike. Tuntakse veel ka suunatud kodeerimist, mille puhul toimub kodeerimine vastavalt uurimisküsimustele ning muud teemad jäetakse andmestikus kõrvale.

Sõltuvalt kodeerimise viisist eristatakse nn in vivo, avatud ning etteantud koode. Esimeste ehk in vivo (lad „elus“) koodide korral sõnastatakse tekstiosi tähistavad märksõnad või fraasid võimalikult tekstilähedaselt. Avatud koodid tuletatakse otse tekstist (induktiivse lähenemise teel) teksti aktiivse lugemise ning ka põhistatud teoorias kasutatavate analüütiliste tehnikate abil. Etteantud koodide korral toimub kodeerimine eelnevalt koostatud kodeerimisjuhendi ning koodide nimekirja alusel (tarkvarapõhise analüüsi korral vastab sellele nn otsinguliste koodide loomine). Tegelikkuses moodustub teksti kodeerimisskeem sageli in vivo, avatud ja etteantud koodide kombinatsiooni tulemusel. Nende nimetatud kodeerimisviiside kombinatsiooniga oli tegemist nt uuringus, kus analüüsiti süvaintervjuudel põhjal õppekeele rolli venekeelsete noorte enesemääratluste kujunemisel (Soll jt, 2014).

Kvalitatiivse sisuanalüüsi teine etapp on koodide kategooriatesse jagamine. Kategooria on uurija loodud analüütiline üksus (või tarkvarapõhises analüüsis nn koodiperekond), millesse koondatakse sarnased koodid. Edasi toimubki töö kategooriatega, uuritakse nende omavahelisi suhteid ja hierarhiaid, rühmitatakse neid sarnasuse alusel. Kategooriad võivad olla sarnaselt koodidega sõnastatud kas üldistatult, kuid suhteliselt tekstilähedaselt, või kontseptuaalselt. Analüütiliste kategooriate sõnastamisel on oluline pöörata tähelepanu nende nimetamisele ja nimetuste põhjendamisele. Näiteksvõõrkeelte õppimise motivatsiooni uurimisel (Masso ja Tender, 2008) kombineeriti analüüsis induktiivset ja deduktiivset lähenemist.

Kvalitatiivse sisuanalüüsi usaldusväärsuse üheks kriteeriumiks on analüüsikäigu detailne registreerimine, mille abil on uurijal võimalik täpselt selgitada saadud järelduste kujunemisteed. Peamiselt tehakse seda märkmete ehk memode vormis (vt ka memode alateema põhistatud teooria peatükis). Kvalitatiivses uurimuses on andmestik mitmekihiline ja rikkalik, selles orienteerumine võib olla keeruline, kuna eri teemad on läbi põimunud. Näiteks võib intervjueeritav rääkida ühest ja samast asjast intervjuu erinevatel hetkedel; memode kirjutamine aitab uurijal materjalis orienteeruda ning oma tõlgendusi ja oletusi meeles pidada. Memo on justkui vahekokkuvõte, milles uurija paneb kirja oma oletused, tõlgendused, seletused ja muud mõtted, mida kogu kodeerimise ja kategooriate loomise protsessi ajal testitakse – tõestatakse või lükatakse ümber.

Kvalitatiivse sisuanalüüsi tulemusi kirjeldatakse detailselt ning need esitatakse analüüsiteksti põhiosas ja/või analüüsi lisadena. Lisades esitatakse olulisemad analüüsitavad kategooriad ja tekstinäited tabelite vormis, seoseid andmetes illustreeritakse andmemaatriksite või jooniste kujul. Andmete kondenseerimise (koodide, alamkategooriate ja kategooriate alla koondatuna esitamise) ning andmete eksponeerimise ehk andmemaatriksite loomise eeskujulikku näidet pakuvad Katrin Oja magistritöö „Ajude äravool avaliku arutelu objektina“ (2005) lisad 6–14 (lk-d 160–246).

Analüüsiteksti põhiosas esitatakse uurija analüütilised üldistused ning tekstilised näited / väljavõtted materjalist / tsitaadid, mille põhjal nimetatud üldistused on tehtud. Analüüs ei ole intervjuudes räägitu ümberjutustamine, vaid analüüsi autori tõlgendused ja seletused. Analüüsi autori väiteid ja tõlgendusi ilmestatakse tsitaatidega. Tsitaadid ning autori oma tekst peavad olema selgelt eristatud, üheks levinumaks viisiks on tsitaatide esitamine kaldkirjas. Autori oma tekst ning tsitaadid vahelduvad analüüsitekstis. Iga tsitaati peab autor lahti seletama ja tõlgendama – ei saa loota, et tsitaadid n-ö räägivad enese eest. Analüüsitulemuste esitamise näitena vt meedia ja kommunikatsiooni uurimismeetodite kursuse tudengite analüüsi tartlaste identiteedist (Espenberg, Kirst, Mesila, Saar ja Vesala, 2006) ning väljavõtet Karis Reilenti magistritööst (2012). Näide

Dey, I. (2005). Qualitative Data Analysis: A User-Friendly Guide for Social Scientists. London, New York: Routledge.

Ezzy, D. (2002). Qualitative Analysis: Practice and Innovation. Crows Nest, NSW: Allen & Unwin.

George, A. (1959). Quantitative and qualitative approaches to content analysis. I. de Sola Pool (Toim), Trends in Content Analysis (lk-d 7–32). Urbana: University of Illinois Press.

Flick, U. (2011). An Introduction to Qualitative Research. Los Angeles ja London: Sage.

Holsti, O. R. (1969). Content Analysis for the Social Sciences and Humanities. Reading, MA: Addison-Wesley.

Hsieh, H.-F., Shannon, S. E. (2005). Three approaches to qualitative content analysis. Qualitative Health Research, 15, 1277–1288.

Kalmus, V. (1999). Väärtused Eesti aabitsais käesoleval sajandil. J. Mikk (toim), Väärtuskasvatus õppekirjanduses (lk-d 23–37). Tartu: Tartu Ülikooli pedagoogika osakonna väljaanne nr 8.

Kalmus, V., Richards, J., Mikk, J. (2002). Juhiseid kooliõpikute kvalitatiivseks analüüsiks soorollide kujutamise seisukohast. J. Mikk (toim), Soorollid õppekirjanduses (lk-d 253–258). Tartu: Tartu Ülikooli Pedagoogika osakonna väljaanne nr 12.

Kelle, U. (1995). Computer-Aided Qualitative Data Analysis: Theory, Methods and Practice. London: Sage.

Kracauer, S. (1952). The Challenge of Qualitative Content Analysis. The Public Opinion Quarterly, 16, 631–642.

Laherand, M.-L. (2008). Kvalitatiivne uurimisviis. Tallinn: Infotrükk.

Lewins, A., Silver, C. (2007). Using Software in Qualitative Research: A Step-By-Step Guide. Thousand Oaks (Calif.): Sage.

Masso, A., Tender, T. (2008). About the linguistic constitution of social space: The case of Estonia. Trames: Journal of the Humanities and Social Sciences, 12(2), 151–182. Kasutatud 07.09.2014 http://www.kirj.ee/public/trames_pdf/2008/issue_2/Trames-2008-2-151-182.pdf

Mayring, P. (2000). Qualitative Content Analysis. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 1(2), Art. 20. Kasutatud 07.09.2014 http://nbnresolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs0002204

Oja, K. (2005). Ajude äravool avaliku arutelu objektina. Magistritöö. Tartu Ülikool, ajakirjanduse ja kommunikatsiooni osakond. Kasutatud 07.09.2014 http://dspace.utlib.ee/dspace/handle/10062/742

Schatzman, L., Strauss, A. L. (1973). Field Research: Strategies for a Natural Sociology. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

Siibak, A. (2005). Talk show „Mamma Mia“ diskursiivsete praktikate analüüs. Magistritöö. Tartu Ülikool, ajakirjanduse ja kommunikatsiooni osakond. Kasutatud 07.09.2014 http://dspace.utlib.ee/dspace/handle/10062/908

Soll, M., Salvet, S., Masso, A. (2014). Õppekeele roll Eesti venekeelsete õpilaste etnokultuurilise identiteedi kujunemisel. Eesti Haridusteaduste Ajakiri, 2(2), 200-236. Kasutatud 06.01.2015 http://ojs.utlib.ee/index.php/EHA/article/viewFile/1403/1340

Trost, J. (1986). Statistically nonrepresentative stratified sampling: A sampling technique for qualitative studies. Qualitative Sociology, 9(1), 54–57. doi: 10.1007/BF00988249

Tustanovskaja, E. (2014). Kvantitatiivsed meediauuringud: Mina. Maailm. Meedia uuringu skaalade tõlgendamine eesti- ja venekeelsete noorte hulgas. Magistritöö. Tartu Ülikool, ühiskonnateaduste instituut. Kasutatud 07.09.2014 http://dspace.utlib.ee/dspace/handle/10062/42370

Peatükk „Content Analysis“ raamatus S. Titscher, M. Meyer, R. Wodak, E. Vetter (2000). Methods of Text and Discourse Analysis (lk-d 55–73), London: Sage – annab hea ülevaate nii standardiseeritud kui ka kvalitatiivsest sisuanalüüsist.

Peatükk „Coding Data and Interpreting Text: Methods of Analysis“ raamatus D. Ezzy (2002) Qualitative Analysis: Practice and Innovation (lk-d 82–94), Allen & Unwin – annab ülevaate kodeerimisest ning kvalitatiivse sisuanalüüsi põhimõtetest.